Le métier de policier s’est historiquement construit autour d’un équilibre délicat entre autorité de l’État, proximité avec la population et capacité à agir dans l’urgence. Observation du terrain, intuition forgée par l’expérience, enquête humaine et application rigoureuse du droit ont longtemps constitué le socle de l’action policière. Pourtant, depuis une quinzaine d’années, cet équilibre est profondément bousculé. La criminalité évolue plus vite que les structures chargées de la contenir. Elle devient plus mobile, plus fragmentée, plus numérique et souvent transnationale. Cyberescroqueries, réseaux criminels structurés, blanchiment via cryptomonnaies, exploitation de failles numériques ou usage de deepfakes sont désormais des réalités opérationnelles quotidiennes.
Dans le même temps, l’environnement informationnel de la police explose. Vidéosurveillance urbaine, caméras embarquées, données téléphoniques, traces numériques, réseaux sociaux, capteurs urbains produisent un volume de données sans précédent. Europol estime que plus de 90 % des enquêtes criminelles majeures comportent aujourd’hui une dimension numérique significative1. Cette masse d’informations dépasse largement les capacités humaines de traitement. C’est dans cet interstice que l’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un outil stratégique, capable d’analyser, corréler et prioriser ce que l’humain seul ne peut plus appréhender.
Le recours à l’IA n’est pas marginal. Le marché mondial des technologies de sécurité intégrant de l’IA dépasse désormais 45 milliards de dollars, avec une croissance annuelle à deux chiffres, notamment dans l’analyse vidéo et la cybersécurité2. Mais cette adoption soulève une interrogation fondamentale, au cœur du débat démocratique européen : comment doter la police de technologies puissantes sans fragiliser les libertés publiques, la présomption d’innocence et la confiance citoyenne, dans un contexte où l’AI Act classe certains usages policiers parmi les plus sensibles3 ?
Comment l’IA s’intègre concrètement dans l’action policière
L’intelligence artificielle n’entre pas dans la police comme une rupture spectaculaire, mais comme une accumulation progressive de briques technologiques intégrées à différentes étapes du travail policier. Ces usages, déjà bien réels, transforment en profondeur la chaîne de prévention, d’enquête et d’intervention.
- Police prédictive et anticipation territoriale : des modèles statistiques analysent les données historiques de délits, croisées avec des variables temporelles, socio-économiques ou environnementales, afin d’identifier des zones ou périodes à risque. Utilisés avec précaution, ces outils peuvent améliorer l’allocation des patrouilles. Mal encadrés, ils risquent de créer des effets de boucle où certains quartiers concentrent durablement la surveillance, indépendamment de l’évolution réelle de la criminalité4.
- Analyse vidéo intelligente : la vision par ordinateur permet de détecter automatiquement des comportements atypiques, des intrusions, des objets abandonnés ou des attroupements inhabituels. Dans un monde où l’on compte plus d’un milliard de caméras de surveillance, ces systèmes servent principalement à filtrer l’information et à orienter l’attention humaine, et non à décider seuls2.
- Reconnaissance faciale et biométrie : probablement l’usage le plus controversé. En Europe, l’identification biométrique à distance en temps réel dans l’espace public est en principe interdite, sauf exceptions strictement encadrées par l’AI Act, ce qui illustre la volonté politique de poser des lignes rouges claires3. L’usage a posteriori, dans un cadre judiciaire précis, demeure autorisé sous conditions.
- Aide à l’enquête criminelle : l’IA accélère l’analyse de données téléphoniques, financières et numériques. Elle permet de repérer des réseaux, des schémas de communication ou des flux suspects invisibles à l’œil humain. Europol considère ces capacités comme essentielles face à la sophistication croissante du crime organisé1.
- Cyberpolice et lutte contre la fraude : les systèmes automatisés détectent des campagnes de phishing, des réseaux d’escroquerie ou des fraudes financières à grande échelle. L’ONU estime que les escroqueries numériques génèrent désormais des dizaines de milliards de dollars de pertes annuelles à l’échelle mondiale5.
- Gestion des interventions et priorisation : certaines plateformes utilisent l’IA pour optimiser la répartition des unités, la gestion des appels d’urgence et les temps de réponse, tout en maintenant une décision finale strictement humaine.
Un nouveau rôle pour le policier, entre données et discernement
Dans cet environnement augmenté, le policier n’est pas remplacé, il est repositionné. Son rôle évolue vers celui d’un arbitre humain au cœur d’un écosystème algorithmique. Les alertes, scores de risque, rapprochements automatisés et visualisations de données enrichissent sa compréhension de la situation, mais exigent une vigilance constante.
Cette transformation renforce la responsabilité individuelle de l’agent à plusieurs niveaux. Responsabilité opérationnelle, car une mauvaise interprétation d’un signal algorithmique peut conduire à une intervention inappropriée. Responsabilité juridique, car l’usage d’outils intrusifs engage la légalité de l’action policière. Responsabilité démocratique enfin, car la légitimité de ces technologies repose sur la capacité de l’institution à expliquer leur usage et à garantir un contrôle humain effectif, comme le soulignent plusieurs instances d’éthique policière6.
Ainsi, loin de déresponsabiliser l’agent, l’IA accentue la nécessité du jugement humain. Elle ne supprime pas l’incertitude, elle la rend plus complexe.
Quelles compétences pour le policier à l’ère de l’IA ?
Les compétences fondamentales du policier, maîtrise du droit, gestion du stress, sens du service public, demeurent essentielles. Mais l’intégration de l’IA impose une montée en compétences structurante.
Compétences techniques
- Comprendre les principes généraux des algorithmes utilisés.
- Savoir interpréter un score probabiliste sans le confondre avec une preuve.
- Coopérer avec des analystes spécialisés et des unités cyber.
Compétences analytiques
- Développer un esprit critique face aux alertes automatisées.
- Croiser données algorithmiques et observation terrain.
- Identifier les biais potentiels dans les systèmes.
Compétences juridiques et éthiques
- Maîtriser les cadres RGPD et AI Act applicables à l’action policière.
- Comprendre les notions de proportionnalité, finalité et traçabilité.
- Intégrer la protection des libertés publiques comme une compétence opérationnelle.
Cette évolution implique une refonte de la formation policière vers une culture critique de l’IA, et non une simple acculturation technique.
L’intelligence artificielle peut-elle rendre l’action policière plus efficace et plus juste ?
Les gains d’efficacité sont indéniables. L’IA accélère l’exploitation de preuves numériques, améliore la détection des réseaux criminels et renforce la lutte contre les fraudes massives5. Elle permet aussi une meilleure allocation des ressources dans un contexte budgétaire contraint.
Mais l’équité n’est jamais automatique. Les travaux du NIST montrent que certains systèmes de reconnaissance faciale présentent des taux d’erreur différenciés selon les groupes démographiques, ce qui pose un risque majeur en contexte policier7. Les systèmes prédictifs peuvent également renforcer des inégalités territoriales s’ils reposent sur des données historiquement biaisées4.
Ainsi, l’IA ne rend pas la police plus juste par nature. Elle ne peut l’être que si elle est encadrée, auditée et supervisée par des humains, conformément à l’esprit du cadre européen3.
À quoi ressemblera le métier de policier demain ?
Le policier de demain évoluera dans un environnement profondément hybride, où le terrain physique et le numérique seront indissociables et s’alimenteront en permanence. Les enquêtes ne se limiteront plus à la collecte de témoignages ou de preuves matérielles, elles intégreront systématiquement des volets data, mêlant analyse de flux numériques, exploitation de traces laissées sur les plateformes, corrélation d’images, de communications et de transactions. Cette évolution entraînera une spécialisation croissante des unités, avec un renforcement des cellules cyber, des équipes d’analyse criminelle et des services de renseignement opérationnel capables de transformer la donnée brute en information exploitable. De nouveaux rôles émergeront durablement au sein des forces de l’ordre, analyste criminel spécialisé en intelligence artificielle, référent éthique chargé de l’encadrement des usages technologiques, officier de conformité responsable de la traçabilité et du respect du cadre légal des systèmes déployés. Le métier de policier s’élargira ainsi vers des fonctions d’interprétation, de supervision et de coordination, où la compréhension des outils deviendra aussi stratégique que leur utilisation.
Dans le même temps, les criminels s’approprient eux aussi l’intelligence artificielle, non comme un simple gadget, mais comme un levier d’industrialisation de leurs activités. Automatisation des arnaques, génération de faux contenus crédibles, deepfakes vocaux pour l’usurpation d’identité, usage de systèmes autonomes pour contourner les contrôles, exploitation de failles algorithmiques sont déjà des réalités émergentes. Europol anticipe une montée en puissance de formes de criminalité reposant sur des technologies avancées et des systèmes semi-autonomes d’ici 20358. Cette asymétrie technologique croissante impose aux forces de l’ordre une adaptation continue, non seulement sur le plan technique, mais aussi organisationnel, stratégique et éthique. Plus la technologie progresse, plus la capacité des policiers à comprendre, anticiper et encadrer ces usages deviendra un facteur décisif de crédibilité et d’efficacité de l’action publique.
Vers une sécurité augmentée, mais toujours démocratique
L’intelligence artificielle redéfinit en profondeur la lutte contre la criminalité, non pas en transformant la police en une institution automatisée, mais en modifiant la manière dont l’information est produite, interprétée et mobilisée dans l’action publique. Elle offre aux forces de l’ordre des capacités inédites d’analyse, de corrélation et d’anticipation, leur permettant de faire face à des formes de criminalité plus complexes, plus rapides et plus technologiques. Mais cette puissance nouvelle s’accompagne d’une responsabilité accrue : celle de ne jamais confondre aide à la décision et décision elle-même.
Le policier de demain ne sera donc ni un simple exécutant de recommandations algorithmiques, ni un technicien déconnecté du terrain. Il sera un professionnel du discernement, capable de dialoguer avec des systèmes complexes tout en conservant une lecture humaine, contextuelle et éthique des situations. Sa valeur ne résidera pas dans sa capacité à suivre une alerte, mais dans son aptitude à la questionner, à la nuancer et, si nécessaire, à la contredire. Plus les technologies progresseront, plus cette compétence deviendra centrale.
En définitive, la réussite de la police augmentée ne se mesurera pas à la performance brute des modèles, ni au nombre de capteurs déployés, mais à la capacité des institutions à démontrer que la technologie renforce la légitimité de l’action policière au lieu de l’affaiblir. L’enjeu n’est pas seulement sécuritaire, il est profondément démocratique. Et si l’intelligence artificielle doit transformer la police, ce ne sera pas en remplaçant l’humain, mais en l’obligeant à réaffirmer, avec plus de rigueur encore, ce qui fonde la confiance entre l’État et les citoyens.
Pour aller plus loin
Pour élargir la réflexion et comprendre comment l’IA redessine d’autres professions, des ressources humaines à la finance, de la santé à la communication, nous vous invitons à parcourir l’ensemble de notre rubrique dédiée « IA & Métiers », qui analyse l’impact concret des technologies intelligentes sur les compétences, les pratiques et l’organisation du travail.
Références
1. Europol. (2024). AI and policing: The benefits and challenges of artificial intelligence for law enforcement.
https://www.europol.europa.eu
2. MarketsandMarkets. (2024). AI in Video Surveillance Market. https://www.marketsandmarkets.com
3. European Union. (2024). Artificial Intelligence Act (Regulation EU 2024/1689).
https://eur-lex.europa.eu /a>
4. Hung, T.-W., Yen, C.-P. (2023). Predictive policing and algorithmic fairness.
https://link.springer.com
5. UNODC. (2024). Global Cybercrime Report.
https://www.unodc.org
6. London Policing Ethics Panel. (2025). Live Facial Recognition Report.
https://www.policingethicspanel.london /a>
7. NIST. (2025). FRVT Demographic Effects.
https://pages.nist.gov
8. Europol. (2025). Facing Reality: Law enforcement and emerging technologies.
https://www.europol.europa.eu