Le mystère de la précision de la détection des coups de feu par l’IA enfin élucidé

Quelle est la précision des systèmes de détection de coups de feu ?

Depuis des années, la précision des systèmes de détection de coups de feu a été entourée de mystère. Ces technologies, souvent vantées pour leur capacité à identifier et localiser les détonations d’armes à feu, sont déployées dans de nombreuses villes pour renforcer la sécurité publique. Cependant, des rapports récents en provenance de San Jose et de New York City remettent en question leur efficacité réelle.

Les promesses des systèmes de détection

Les systèmes de détection de coups de feu sont conçus pour identifier les sons caractéristiques des détonations et alerter rapidement les autorités. Les fabricants de ces systèmes affirment souvent des taux de précision élevés, promettant une détection quasi-infaillible des incidents de tir. Ces technologies utilisent des réseaux de capteurs acoustiques pour trianguler la source des bruits de coups de feu, offrant ainsi une réponse rapide et localisée.

Les résultats décevants des grandes villes

 

Malgré les promesses initiales, des rapports récents montrent que la performance de ces systèmes dans des villes comme San Jose et New York City est loin d’être à la hauteur des attentes. Les données révèlent que les taux de précision sont bien en dessous des niveaux annoncés par les fabricants. Ces résultats soulèvent des questions sur la fiabilité de ces technologies et leur réelle utilité dans la lutte contre la criminalité armée.

Les implications pour la sécurité publique

La faible précision des systèmes de détection de coups de feu a des implications significatives pour la sécurité publique. Les fausses alertes peuvent non seulement gaspiller des ressources précieuses, mais aussi créer une méfiance envers ces technologies parmi les forces de l’ordre et les communautés. De plus, une dépendance excessive à ces systèmes pourrait détourner l’attention des stratégies de prévention et de réponse plus traditionnelles et potentiellement plus efficaces.

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Source : www.wired.com

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