Les détectives résolvent des enquêtes en lisant les gens, en repérant les incohérences et en posant les bonnes questions au bon moment. Ce qu’ils ne devraient pas faire, c’est passer des heures à transcrire des enregistrements ou à fouiller des images pour trouver une seule déclaration.
Pourtant, c’est souvent la réalité. Les salles d’entrevue génèrent des heures de preuves audio et vidéo qui doivent être documentées, consultables et prêtes pour le tribunal. L’approche traditionnelle — la transcription manuelle ou la révision des enregistrements en temps réel — détourne les enquêteurs de l’enquête réelle.
Les dossiers s’accumulent pendant que les détectives sont assis derrière des écrans, rembobinant et tapant.
Les rapports générés par l’IA dans les salles d’entrevue changent complètement cette dynamique. En transcrivant et indexant automatiquement les images d’entrevue, les outils d’IA pour détectives permettent aux enquêteurs de se concentrer sur ce qu’ils font de mieux : résoudre des crimes.
Les logiciels d’entrevue par IA transcrivent automatiquement l’audio des entrevues enregistrées, produisant des rapports de premier jet consultables et horodatés qui capturent chaque mot prononcé — sans que les détectives aient à taper une seule ligne.
Ces systèmes traitent les enregistrements de la salle d’entrevue de la même manière qu’ils traitent les images des caméras corporelles. L’audio est transcrit avec une grande précision, les haut-parleurs sont identifiés, et le document résultant est formaté pour faciliter la lecture. Les détectives reçoivent un dossier écrit complet qu’ils peuvent rechercher, annoter et consulter tout au long de l’enquête.
Contrairement à la transcription manuelle — qui peut prendre trois à quatre fois la durée de l’enregistrement original — le traitement par IA se termine généralement en une fraction du temps d’entrevue. Un interrogatoire de deux heures devient un document consultable en moins d’une heure, prêt à être examiné.
L’IA capture exactement ce qui a été dit, éliminant les erreurs qui apparaissent lorsque la transcription se fait des heures ou des jours plus tard — ou lorsque les enquêteurs se fient à la mémoire et aux notes manuscrites.
La transcription manuelle est étonnamment sujette aux erreurs.
Un seul mot manquant peut faire dérailler un procès pour meurtre. Dans l’affaire Harold Shipman, les recherches en linguistique judiciaire de la Dre Kate Haworth ont révélé que le témoin policier avait omis un mot essentiel : « mais ». Ce mot, tel qu’utilisé à l’origine par Shipman, est en fait tout le sujet du tour de l’intervieweur. Le jury s’est retrouvé à la hâte de suivre.
Les problèmes vont au-delà des fautes de frappe. Le projet « For the Record » a conclu que l’interviewé était beaucoup plus susceptible d’être jugé comme ne disant pas la vérité si la personne qui rendait le jugement lisait une transcription plutôt que d’écouter l’enregistrement audio.
Même mots. Jugement différent.
La transcription en temps réel aggrave les choses. La recherche sur les déclarations des témoins a révélé que 68% des informations rapportées par le témoin étaient omises, et 40% étaient jugées pertinentes pour le crime. Lorsque les agents remettent en question simultanément, évaluent leur crédibilité et écrivent, la charge cognitive inhérente à la multitude de tâches rend une capture précise presque impossible.
L’IA pour les enquêtes criminelles élimine ce conflit. L’enregistrement capture tout, et la transcription reflète ce qui a réellement été dit — pas ce qu’un détective épuisé se souvient avoir tapé à 2 h du matin.
Le résultat, c’est une documentation qui tient la route à l’examen, qu’il s’agisse d’un examen par un superviseur ou d’un contre-interrogatoire devant le tribunal.
Les rapports générés par l’IA sont entièrement consultables, permettant aux enquêteurs de localiser instantanément des déclarations, des noms ou des sujets précis au fil d’heures d’entrevues enregistrées.
Cette capacité transforme la façon dont les détectives travaillent sur des dossiers complexes. Au lieu de fouiller dans les vidéos pour trouver quand un suspect a mentionné un lieu précis ou contredit une déclaration antérieure, les enquêteurs peuvent rechercher la transcription et aller directement à ce moment. Croiser les déclarations à travers plusieurs entrevues devient pratique plutôt que trop chronophage.
Pour les dossiers s’étendant sur des mois ou des années, les transcriptions consultables des entrevues policières préservent les connaissances institutionnelles. Quand un détective prend en charge une affaire non résolue, il ne repart pas de zéro — il a des dossiers indexés et consultables de toutes les entrevues précédentes.
La transcription automatisée crée une chaîne de preuves fiable, avec une documentation horodatée qui démontre exactement ce qui a été dit et quand — essentielle tant pour la poursuite que pour la défense.
Les preuves d’entrevue ne sont solides que leur documentation. Les tribunaux attendent des dossiers précis, et les incohérences entre les enregistrements et les rapports écrits créent des ouvertures pour des contestations. Les rapports d’enquête générés par l’IA sont produits directement à partir de l’audio source, avec des horodatages qui correspondent précisément à l’enregistrement. Il n’y a pas de couche interprétative, pas de paraphrase, aucun risque qu’un transcripteur change involontairement le sens.
Cette fiabilité compte aussi pour les enquêteurs. Lorsqu’ils construisent un dossier, les détectives doivent faire confiance à leur documentation. L’IA dans les enquêtes policières apporte cette confiance tout en libérant les enquêteurs pour se concentrer sur l’analyse plutôt que sur le travail administratif.
En éliminant des heures de transcription et de révision manuelles, l’IA redonne aux détectives du temps pour un véritable travail d’enquête — interroger des témoins, suivre des pistes et clore des dossiers.
Les recherches montrent constamment que les détectives font face à des charges de travail écrasantes, une grande partie du temps de l’enquêteur étant consacrée à la paperasse administrative plutôt qu’à une enquête en cours.
Une étude récente au Royaume-Uni a révélé que le poids administratif détourne le temps de l’enquête, accélère l’épuisement professionnel et réduit l’attrait du poste.
Des charges de 500 à 1 000 dossiers annuels ne sont pas rares, et les exigences en documentation ne font qu’ajouter à la charge. Chaque heure passée à transcrire est une heure qui n’est pas consacrée à enquêter.
Le logiciel de rapport en salle d’entrevue alimenté par l’IA agit comme un multiplicateur de force. Un détective qui passait auparavant une demi-journée à documenter une seule entrevue peut maintenant recevoir automatiquement une transcription complète, la réviser en quelques minutes, puis passer à la piste suivante.
Dans l’ensemble d’un département, cette efficacité se traduit par une capacité significative à réduire le temps de signalement des policiers — un temps qui retourne au travail qui résout réellement les dossiers.
La mise en œuvre de la transcription IA pour les salles d’entrevue s’intègre aux systèmes d’enregistrement existants — aucune refonte matérielle requise.
Des plateformes comme CLIPr traitent l’audio à partir de configurations standard d’enregistrement en salle d’entrevue, générant automatiquement des transcriptions de première version qui peuvent être recherchées, examinées et exportées vers des systèmes de gestion de dossiers. Le flux de travail est simple : enregistrer l’entrevue comme d’habitude, téléverser ou transférer automatiquement le fichier, et recevoir un relevé complet.
Pour les unités d’enquête prêtes à récupérer leur temps et à améliorer la documentation de leur salle d’interrogatoire, la transcription d’entrevue par IA offre des résultats immédiats et mesurables.
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