La reconnaissance faciale a emprisonné une grand-mère innocente pendant 163 jours

Le 14 juillet 2025, Angela Lipps gardait quatre enfants à son domicile dans le comté de Carter (Tennessee) lorsqu’une équipe de marshals américains (U.S. Marshals) s’est présentée à sa porte. Ils l’ont arrêtée sous la menace d’une arme. Le chef d’accusation : fraude bancaire à Fargo, dans le Dakota du Nord, une ville qu’elle n’avait jamais visitée, dans un État où elle ne connaissait personne. Le seul fondement du mandat d’arrêt était une correspondance de reconnaissance facialeIdentification automatisée des individus par analyse de leurs traits du visage dans des images ou vidéos via des algorithmes d'IA. Un résultat positif constitue une piste, pas une preuve. qui s’est révélée erronée.

La police de Fargo enquêtait sur une série d’incidents de fraude survenus en avril et mai 2025. Des images de surveillance montraient une femme utilisant une fausse carte d’identité militaire de l’armée américaine pour retirer des milliers de dollars dans une banque de Fargo. Les enquêteurs ont envoyé une image fixe de cette vidéo à une entreprise de reconnaissance faciale. Le logiciel a fourni une correspondance : Angela Lipps, cinquante ans, grand-mère de cinq petits-enfants, vivant à plus de 1 900 kilomètres de là.

Un inspecteur de Fargo a confronté la correspondance aux photos des réseaux sociaux de Lipps et à son permis de conduire du Tennessee. Dans son acte d’accusation, il a écrit qu’elle semblait être la suspecte en raison de ses « traits du visage, sa morphologie et sa coiffure et couleur de cheveux ». Personne au sein du département de police de Fargo n’a jamais téléphoné à Lipps pour lui poser la moindre question avant de demander un mandat d’arrêt.

Ce qui a suivi, c’est 163 jours de détention.

108 jours sans voix

Après son arrestation, Lipps a été maintenue dans une prison du Tennessee en tant que fugitive du Dakota du Nord. La liberté sous caution lui a été refusée. Elle ne pouvait pas contester les charges pesant contre elle parce qu’elles relevaient d’une juridiction à plus de 1 500 kilomètres. Pendant 108 jours, elle a occupé cette cellule tandis que les policiers de Fargo ne faisaient aucun effort pour venir la chercher, l’interroger ou vérifier si la correspondance de reconnaissance faciale était correcte.

Le 30 octobre, des officiers du Dakota du Nord ont finalement transféré Lipps à Fargo. Le lendemain, elle a comparu pour la première fois devant le tribunal. C’était également la première fois que des représentants des forces de l’ordre lui parlaient de l’affaire.

Près de deux mois plus tard, le 19 décembre, la police de Fargo s’est finalement entretenue avec Lipps lors d’un interrogatoire formel. À ce stade, elle avait été incarcérée pendant 158 jours. Son avocat de la défense, Jay Greenwood, avait déjà obtenu ses relevés bancaires. Ceux-ci montraient, de manière concluante, que Lipps se trouvait au Tennessee au moment où la fraude se produisait à Fargo.

La veille de Noël, les charges ont été abandonnées.

Ce qu’elle a perdu

Lipps a été libérée de prison sans argent et sans manteau, en décembre dans le Dakota du Nord. La police de Fargo n’a apporté aucune aide pour son voyage de retour. The F5 Project, une association à but non lucratif de Fargo qui aide les personnes touchées par l’incarcération, est intervenu : son fondateur, Adam Martin, a conduit Lipps jusqu’à Chicago pour lui permettre de rentrer au Tennessee. Ses avocats de la défense ont payé un hôtel.

Au moment du retour de Lipps chez elle, 163 jours s’étaient écoulés. Elle avait perdu sa maison. Elle avait perdu sa voiture. Elle avait perdu son chien. Elle avait raté des fêtes avec ses petits-enfants. Une cagnotte GoFundMe a été créée pour aider à couvrir les dépenses.

Ce qu’a dit la police

Le chef de la police de Fargo, Dave Zibolski, a affirmé que les enquêteurs avaient « mené des démarches d’enquête supplémentaires indépendantes de l’IA » avant de demander le mandat, mais a refusé de préciser lesquelles, invoquant une enquête en cours. L’avocat de la défense Greenwood a été sans ambages dans son évaluation : « Il utilise simplement une façon habilement formulée de dire : « Oui, nos policiers ont consulté son profil sur les réseaux sociaux et ça semblait correspondre. » »

Les charges ont été abandonnées « sans préjudiceTerme juridique désignant un classement d'affaire qui n'interdit pas de déposer à nouveau les mêmes charges à l'avenir, laissant la possibilité de rouvrir le dossier. », ce qui signifie qu’elles pourraient théoriquement être redéposées. Zibolski a déclaré que Lipps « n’a pas été écartée de notre enquête à ce stade ». En mars 2026, aucune excuse n’a été présentée.

Le 11 mars 2026, le jour même où l’affaire a été rendue publique, Zibolski a annoncé sa retraite. Le conseil municipal de Fargo (Fargo Board of City Commissioners) a par la suite tenu une session exécutive à huis clos pour discuter d’un « litige civil ou pénal raisonnablement prévisible ou en cours impliquant Angela Lipps ». L’avocat Eric Rice, de Saint Paul (Minnesota), étudie de potentielles violations des droits civiques au nom de Lipps.

La reconnaissance faciale et le schéma des arrestations injustifiées

L’affaire Lipps n’est pas la première fois que la reconnaissance faciale a mis les menottes à la mauvaise personne. C’est au moins le huitième cas documenté aux États-Unis.

En 2020, Robert Williams a été arrêté devant son domicile de Détroit, sous les yeux de sa femme et de ses filles, après qu’un processus d’identification défaillant l’avait relié à des images de surveillance floues d’une affaire de vol à l’étalage. Il a passé 30 heures en détention. En 2023, Porcha Woodruff, enceinte de huit mois, a été arrêtée à Détroit pour une accusation de carjacking fondée sur la même technologie. Randal Quran Reid, un résident de Géorgie qui n’avait jamais mis les pieds en Louisiane, a été emprisonné pendant près d’une semaine après que le logiciel de Clearview AI l’avait relié à un crime dans la paroisse de Jefferson. Nijeer Parks a passé dix jours dans une prison du New Jersey en 2019.

Au moins sept des huit cas documentés impliquent des personnes noires. Le cas de Lipps est peut-être le premier cas publiquement signalé impliquant une femme blanche, ce qui dit quelque chose sur la durée pendant laquelle les défaillances de la technologie sont passées inaperçues dans d’autres communautés.

Les défauts connus de la technologie

Les problèmes posés par la reconnaissance faciale dans le maintien de l’ordre ne sont pas nouveaux. En décembre 2019, le National Institute of Standards and Technology (Institut national des normes et de la technologie) a publié l’évaluation la plus complète à ce jour : 189 algorithmes de 99 développeurs, testés sur 18,27 millions d’images de 8,49 millions de personnes. Les résultats étaient sans appel. De nombreux algorithmes étaient de 10 à 100 fois plus susceptibles de produire une correspondance incorrecte sur des visages noirs ou d’Asie de l’Est que sur des visages blancs. Les femmes afro-américaines présentaient les taux d’identification erronée les plus élevés. Les personnes amérindiennes avaient les taux de faux positifsLa proportion de cas négatifs qu'un classifieur étiquette incorrectement comme positifs. Un taux élevé indique que le modèle sur-signale des éléments non pertinents. les plus élevés parmi les systèmes développés aux États-Unis.

Le chercheur du NIST Patrick Grother a noté que les algorithmes développés avec des données d’entraînement plus diversifiées produisaient des résultats plus équitables, et que les systèmes les plus précis tendaient également à être les plus justes. Le problème est que les services de police n’utilisent pas nécessairement les systèmes les plus précis, et même les systèmes précis produisent des faux positifs qui exigent une vérification humaine, ce qui est exactement l’étape qui ne cesse d’échouer.

Chaque fournisseur de reconnaissance faciale et chaque directive des forces de l’ordre dit la même chose : une correspondance est une piste d’enquête, pas une cause probableNorme juridique exigeant que la police dispose de motifs factuels raisonnables pour croire qu'une personne spécifique a commis un crime avant de procéder à une arrestation ou d'obtenir un mandat. d’arrestation. Elle nécessite une corroborationAccord entre plusieurs sources ou témoins. L'hypothèse que si plusieurs sources indépendantes confirment quelque chose, c'est probablement vrai. Cependant, la corroboration est peu fiable lorsque les sources partagent une origine commune.. Comme Manjeet Rege, directeur du Centre for Applied Artificial Intelligence (Centre d’intelligence artificielle appliquée) de l’université de Saint-Thomas, l’a déclaré à MPR News à propos de l’affaire Lipps : « C’est là qu’un être humain devrait intervenir et dire : « D’accord, examinons d’autres informations. Cette personne se trouvait-elle vraiment à cet endroit ? » »

Dans chaque arrestation injustifiée documentée, cette étape a été sautée ou effectuée si superficiellement qu’elle n’avait pratiquement pas eu lieu. Faire défiler les photos Facebook de quelqu’un et décider qu’elles ressemblent à quelqu’un d’autre, ce n’est pas une corroboration. C’est du biais de confirmationTendance à rechercher, interpréter et mémoriser les informations d'une manière qui confirme vos croyances existantes, en ignorant les preuves contradictoires. avec un badge.

Le problème structurel

Plus de 20 juridictions américaines, dont San Francisco, Boston et Pittsburgh, ont interdit ou restreint l’utilisation de la reconnaissance faciale par la police. Ces interdictions existent parce que le mode de défaillance est prévisible : un outil probabiliste génère une piste, les agents la traitent comme une conclusion, et la charge de la preuve se déplace vers l’accusé, qui peut ne pas avoir les ressources pour prouver son innocence depuis une cellule.

Lipps n’a été chanceuse que dans le sens le plus étroit du terme. Elle a fini par trouver des avocats prêts à obtenir ses relevés bancaires. De nombreux prévenus, notamment ceux qui font appel à des avocats commis d’office écrasés par leurs dossiers, n’auraient peut-être pas eu cette chance. Le taux d’erreur de la technologie est un problème. La propension institutionnelle à agir sur la base de ses résultats sans vérification élémentaire en est un plus grand.

Un coup de téléphone aurait suffi. Un simple appel à Angela Lipps avant de déposer le mandat aurait révélé qu’elle vivait au Tennessee, n’avait aucun lien avec le Dakota du Nord et n’avait jamais détenu une fausse carte d’identité militaire. Cet appel n’a jamais été passé. À la place, une grand-mère a passé 163 jours en prison, a tout perdu, et a été libérée la veille de Noël sans même un trajet pour rentrer chez elle.

Ce qui s’est passé

Angela Lipps, cinquante ans, grand-mère de cinq petits-enfants, originaire du Tennessee, a été arrêtée sous la menace d’une arme par des marshals américains le 14 juillet 2025. La police de Fargo, dans le Dakota du Nord, avait utilisé un logiciel de reconnaissance facialeIdentification automatisée des individus par analyse de leurs traits du visage dans des images ou vidéos via des algorithmes d'IA. Un résultat positif constitue une piste, pas une preuve. pour la relier à des images de surveillance d’une affaire de fraude bancaire. Lipps n’avait jamais mis les pieds dans le Dakota du Nord.

Elle a passé 163 jours en prison. Personne au sein du département de police de Fargo ne l’a jamais contactée avant son arrestation. Ses relevés bancaires, qui prouvaient qu’elle se trouvait au Tennessee pendant les faits, n’ont été consultés qu’une fois que son avocat de la défense les a obtenus plusieurs mois plus tard. Les charges ont été abandonnées la veille de Noël 2025.

Ce qu’elle a perdu

Au moment de sa libération, Lipps avait perdu son domicile, sa voiture et son chien. Elle s’est retrouvée bloquée à Fargo sans argent et sans manteau d’hiver. Une association locale l’a conduite jusqu’à Chicago pour lui permettre de rentrer au Tennessee.

Le schéma plus large

C’est au moins le huitième cas documenté d’arrestation injustifiée aux États-Unis fondée sur la reconnaissance faciale. Une étude menée en 2019 par le National Institute of Standards and Technology (Institut national des normes et de la technologie) a révélé que de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale étaient de 10 à 100 fois plus susceptibles d’identifier à tort des visages noirs ou d’Asie de l’Est que des visages blancs. Toutes les principales directives indiquent qu’une correspondance de reconnaissance faciale est une piste, pas une preuve. Dans chaque arrestation injustifiée documentée, la police l’a traitée comme une preuve quand même.

La suite des événements

Un avocat étudie de potentielles violations des droits civiques. La commission municipale de Fargo a tenu une réunion à huis clos concernant un litige prévisible. Le chef de la police qui supervisait l’affaire a annoncé sa retraite le jour même où l’histoire est devenue publique. Plus de 20 villes américaines ont interdit l’utilisation de la reconnaissance faciale par la police. Fargo n’en fait pas partie.