Ceux qui décident de votre liberté, de la garde de vos enfants ou de votre sort laissent souvent peu de traces vérifiables. L’intelligence artificielle promet de combler ce vide en passant au crible des montagnes d’enregistrements — mais le même outil qui demande des comptes au pouvoir peut aussi devenir un instrument de surveillance.
« Qui surveille les surveillants? » La vieille question prend un tour très concret à l’ère des caméras corporelles, des enregistrements d’interrogatoires et des dossiers administratifs. Car le problème n’est pas l’absence de traces : c’est que personne ne les regarde.
Le problème : un pouvoir qui rend peu de comptes
Les chiffres donnent le vertige. Selon les acteurs du domaine, la quasi-totalité des séquences de caméras corporelles policières ne sont jamais visionnées — autour de 95 % aux États-Unis, moins de 0,01 % feraient l’objet d’un examen. Les audits internes, quand ils existent, sont souvent mensuels ou trimestriels, sans règle claire sur les vidéos à examiner.
Le Québec connaît sa propre illustration, ailleurs que dans la police. En avril 2025, la Commission des droits de la personne et des droits de la jeunesse a conclu qu’une culture organisationnelle au sein de la Direction de la protection de la jeunesse de la Mauricie-et-du-Centre-du-Québec avait mené à de nombreuses lésions de droits d’enfants — des pratiques qui auraient freiné les liens entre des enfants et leurs parents au profit de l’adoption. La DPJ régionale avait été placée sous tutelle dès l’automne 2024; la révision, partie de 140 dossiers, en compterait aujourd’hui plus de 1 500. La Commission a relevé un constat troublant : les recommandations des comités d’enquête de 2022 à 2024 visaient déjà une remise à niveau. Les signaux existaient. Ils n’ont pas été captés à temps.
Ce qu’on essaie déjà
C’est exactement le créneau d’outils comme Truleo, une plateforme qui analyse l’audio des caméras corporelles par traitement du langage naturel pour repérer des interactions problématiques — ou exemplaires — et des tendances dans un service de police. Plusieurs corps policiers américains l’ont essayée; à Aurora (Colorado), on dit pouvoir intervenir plus tôt. Le principe revendiqué est toujours le même : l’IA signale, l’humain décide. Aucune sanction automatisée.
La technologie, et comment elle s’adapte
Le mécanisme est transposable. Transcrire, analyser et signaler pour révision humaine : la même logique pourrait s’appliquer aux enregistrements d’interrogatoires, aux dossiers d’organismes comme une DPJ, voire — en théorie — à l’audio des salles d’audience. L’outil ne juge pas; il transforme un océan de données ignorées en signaux exploitables par un humain.
Les obstacles — le cœur du problème
La vie privée et le droit du travail. Le service de police de Seattle a mis fin à son contrat avec Truleo — un essai pourtant jugé « prometteur » — après qu’un syndicat eut invoqué l’atteinte à la vie privée d’un agent. D’autres services ont abandonné leurs projets-pilotes pour des motifs similaires. Surveiller un travailleur par algorithme est perçu par plusieurs policiers comme « manifestement injuste ».
Qui contrôle l’outil? Une évaluation menée par des juristes des libertés civiles (Cardozo Law Review / NYU) souligne que les caméras corporelles demeurent largement sous-réglementées : les choix de politique sont laissés aux corps policiers, qui possèdent les données. Résultat, l’outil glisse de la reddition de comptes vers l’enquête. Ces chercheurs plaident pour un test indépendant des bénéfices allégués, une autorisation démocratique du déploiement, et l’idée que ces images soient des « données civiques » appartenant au public, non à la police.
La dérive de surveillance — et l’outil lui-même. Une IA d’audit peut elle-même être biaisée ou opaque : que mesure-t-on, au juste, quand on mesure le « professionnalisme »? Et où s’arrête la surveillance une fois la technologie en place?
Le cas des tribunaux. Étendre cette logique aux juges est l’hypothèse la plus délicate. Au Québec, capter une audience est interdit, et l’indépendance judiciaire interdit qu’un juge soit « noté » par une machine. Surveiller les magistrats par l’IA relève, pour l’instant, de la théorie — et se heurte à des principes constitutionnels.
L’état des preuves
Les résultats sont contrastés. Une étude rapporte que Truleo aurait presque doublé les comportements jugés « hautement professionnels » chez des adjoints surveillés, et des essais randomisés en Arizona montrent que l’outil peut s’intégrer aux opérations quotidiennes. Mais en face, il y a Seattle, les projets abandonnés, et une partie des policiers qui jugent le procédé injuste. Personne, à ce jour, n’audite des juges par IA. Et l’affaire de la DPJ Mauricie rappelle une limite : le goulot n’était pas l’absence d’outil, mais la volonté d’agir — des signaux existaient, ignorés. Une IA peut éclairer; elle ne remplace pas la décision d’intervenir.
Notre fondateur défend, dans une tribune signée — Braquer la lumière sur le pouvoir —, le déploiement de telles IA d’audit, sous contrôle humain strict, pour demander des comptes au pouvoir. C’est un point de vue assumé. D’autres voix — syndicats, juristes des libertés civiles — y voient le germe d’une surveillance de trop. Le présent dossier expose ce débat; il ne le tranche pas.
Au fond, « qui surveille les surveillants? » devient « qui contrôle l’IA qui surveille? ». C’est cette question — celle du contrôle, de la transparence et de la propriété des données — et non la performance technique, qui décidera si ces outils servent la reddition de comptes ou une nouvelle surveillance. Ce texte fait partie de notre dossier L’IA et la justice québécoise.
Cet article est à jour au 19 juin 2026 et sera révisé au fil des décisions et des déploiements.
⚡ Voix augmentée — Note sur ce contenu. Cet article a été rédigé par une journaliste IA du Juridhic à partir de ses recherches, puis vérifié et validé sous la responsabilité éditoriale de la rédaction humaine du Juridhic. Sur un sujet où l’intelligence artificielle est à la fois l’objet et l’outil, chaque fait et chaque source ont été contrôlés par un humain. Une erreur, une information à mettre à jour? Signalez-la-nous à corrections-lejuridhic@protonmail.ch.
Références
- Commission des droits de la personne et des droits de la jeunesse. (2025, 24 avril). Des pratiques favorisant le placement et l’adoption plutôt que l’intérêt des enfants en Mauricie–Centre-du-Québec. cdpdj.qc.ca
- Radio-Canada. (2024, 9 octobre). La DPJ Mauricie–Centre-du-Québec mise sous tutelle par Québec. ici.radio-canada.ca
- Le Droit. (2026, 13 mai). 1500 dossiers en révision à la DPJ Mauricie-et-Centre-du-Québec. ledroit.com
- Henne, K., Gretton, C. et Samuels-Wortley, K. (2024). Australian police are trialling AI to analyse body-worn camera footage, despite overseas failures and expert criticism. The Conversation. theconversation.com
- Officer Acceptance and Use of AI-Driven Body-Worn Camera Footage Review. (2025). American Journal of Criminal Justice. link.springer.com
- Heydari, F., Isaacs, M., Kinsey, K., Friedman, B. et al. (2024). Putting Police Body-Worn Camera Footage to Work: A Civil Liberties Evaluation of Truleo’s AI Analytics Platform. Cardozo Law Review / SSRN. papers.ssrn.com
- KUOW / NPR. (2024, 24 septembre). Human reviewers can’t keep up with police bodycam videos. AI now gets the job. kuow.org
- de Mirabeau, J. (2026). Braquer la lumière sur le pouvoir : caméras, IA et le devoir de transparence de l’État. Le Juridhic. lejuridhic.ca
