Graylark présente Raven, un outil en bêta destiné aux enquêteurs qui propose des adresses potentielles à partir d’une simple photo d’intérieur, même sans métadonnées ni vue sur l’extérieur. Le système s’appuie sur des images immobilières disponibles et affiche un pourcentage de ressemblance.
Fonctionnement annoncé en bêta et conditions d’usage
La fonctionnalité Find Property de Raven est actuellement en bêta. Elle permet d’associer une pièce ou une façade à son adresse, mais uniquement dans les villes prises en charge. Après analyse, l’outil propose des adresses potentielles assorties d’un taux de ressemblance exprimé en pourcentage, en s’appuyant sur des images de propriétés disponibles. Selon la description de Graylark, la localisation est possible même si la photo d’intérieur ne montre aucune vue vers l’extérieur et ne contient pas de métadonnées.
Un outil développé pour l’enquête, cité par Malwarebytes
Raven a été développé par Graylark, une société américaine qui se présente comme un laboratoire d’intelligence artificielle créant des solutions fondées sur l’IA et les données pour les forces de l’ordre et les équipes d’enquêteurs. Le logiciel a récemment été mentionné par Malwarebytes, éditeur d’antivirus. Graylark décrit Raven comme un moyen d’associer une adresse à une photo d’intérieur en recoupant les indices avec des images immobilières disponibles.
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Indices exploités et approche multimodale
Pour l’analyse, Raven examine des détails tels que les motifs du papier peint ou du carrelage, le mobilier et d’autres éléments visuels. Sa FAQ précise que l’outil compare l’agencement des pièces, les finitions, les équipements, le mobilier et d’autres détails visuels permanents avec des images immobilières disponibles, afin de faire émerger des adresses candidates. Graylark attribue ces capacités à l’usage de modèles multimodaux et au traitement d’une grande quantité de données et de fichiers. Par ailleurs, une IA liée à ChatGPT a déjà montré l’an dernier qu’une photo extérieure pouvait être reliée à un lieu à partir d’indices visuels, tandis que Raven vise des photos prises à l’intérieur.
