L'intelligence artificielle s'impose comme un outil déterminant dans la lutte contre le trafic illicite de biens culturels. En Italie, le logiciel Swoads permet désormais aux autorités de retrouver des œuvres d'art dérobées, parfois plusieurs décennies après leur disparition, en analysant des millions d'images pour détecter des similitudes visuelles malgré les tentatives de dissimulation des malfaiteurs.
Une technologie capable de déjouer les modifications
Le système Swoads, développé par les carabiniers italiens, ne se limite pas à une simple reconnaissance faciale ou thématique. Il analyse les caractéristiques structurelles des œuvres, telles que les couleurs, les formes et les silhouettes. Cette approche permet d'identifier des pièces même lorsqu'elles ont été volontairement altérées, repeintes ou découpées pour échapper aux contrôles. Un exemple récent illustre cette efficacité : un tableau du XVIIe siècle, volé en 2004 et modifié pour en masquer l'identité, a été localisé lors d'une foire aux antiquités grâce à une alerte générée par l'algorithme.
Un multiplicateur de force pour les enquêteurs
Depuis son déploiement en novembre 2023, cet outil a permis la récupération de plus de 300 peintures et sculptures majeures, ainsi que de 165 000 objets de plus petite taille, pour une valeur totale dépassant 203 millions d'euros. En automatisant la surveillance des plateformes de vente en ligne et des réseaux sociaux, l'IA pallie la fatigue humaine et la difficulté de comparer manuellement des millions d'archives. Toutefois, les experts soulignent que l'IA ne remplace pas le travail judiciaire : elle agit comme un « multiplicateur de force » qui nécessite des équipes humaines dédiées pour vérifier les pistes et mener les investigations sur le terrain.
Vers une coopération internationale accrue
Le succès de ces outils technologiques dépasse les frontières italiennes. Des initiatives similaires se multiplient à travers le monde, de la Turquie à la France, en passant par les États-Unis, où des chercheurs utilisent le machine learning pour identifier des biens pillés, notamment au Cambodge ou durant la période nazie. L'objectif pour 2027 est de connecter ces systèmes d'identification à l'échelle mondiale. Cette interopérabilité vise à mieux protéger les zones de conflit, en intégrant des données spécifiques sur les manuscrits et icônes menacés, tout en restant vigilants face à l'adaptation constante des réseaux criminels qui utilisent désormais eux-mêmes des outils numériques pour falsifier des documents de provenance.