Annexe V. Code de procédure de l’International Association for Forensic Phonetics (IAFP)
II. L A VOIX COMME INDICE MATERIEL
3.5. Inférence de l’identité d'un locuteur
3.5.5. Choix d’un processus d’inférence de l’identité
La démonstration de la conformité logique et légale de l’évaluation des rapports de vraisemblance comme méthode quantitative de l’inférence de l’identité en sciences forensiques, effectuée par KWAN en 1977 sur la base des travaux de KAPLAN ainsi que deFINKELSTEINET
FAIRLEY, a été confirmée à de nombreuses reprises [KAPLAN, 1968 IN :KWAN, 1977 ; FINKELSTEIN ET
FAIRLEY, 1970 ; KWAN, 1977 ; KAYE, 1979 ; EVETT, 1987 ; ROBERTSON ET VIGNAUX, 1995]. Pourtant,
seuls LEWIS, BROEDERS ainsi que CHAMPOD, DRYGAJLO et MEUWLY, sous l’influence de EVETT, ont suggéré son application à la reconnaissance de locuteurs en sciences forensiques [LEWIS, 1984 ;
BROEDERS, 1995 ; MEUWLY ET AL., 1998 ; CHAMPOD ET MEUWLY, 1998 ; MEUWLY, 2000].
La théorie mathématique des probabilités étant cohérente, le théorème de Bayes s'applique tout aussi bien aux probabilités statistiques que subjectives [SAVAGE, 1972 ; DE FINETTI, 1975]. L’évaluation des rapports de vraisemblance peut donc être généralisée à tous les indices, comme le témoignage, l’indice matériel, ou l’aveu, en ce sens qu’elle décrit de façon précise la manière dont ils se combinent, si les juges ou le jury agissent de manière rationnelle.
3.5.5.1. Application à la reconnaissance de locuteurs
3.5.5.1.1. Choix d’une approchePar sa prise en compte de l’intravariabilité de la source dans l’évaluation de rapports de vraisemblance, l’approche continue initiée par KAPLAN est un processus d’inférence de l’identité plus adapté à la reconnaissance de locuteurs en sciences forensiques que l’approche discrète développée par FINKELSTEIN et FAIRLEY [KAPLAN, 1968 IN :KWAN, 1977 ; FINKELSTEIN ET FAIRLEY, 1970]. En effet, l’évaluation de la variabilité intralocuteur, sur la base de l’analyse de caractéristiques dépendantes du locuteur, représente un enjeu majeur en l’absence de connaissance de caractéristiques spécifiques au locuteur.
3.5.5.1.2. Obtention de l’élément de preuve avec une méthode de reconnaissance automatique de locuteurs
En général, une méthode automatique fournit le résultat de la comparaison d’un modèle de la voix d’un locuteur et d'un échantillon de parole de test sous forme d’un nombre réel, qui représente une distance mathématique ou une proximité statistique, calculée entre le modèle et l’échantillon de test. L’élément de preuve est obtenu de cette manière : il s’agit d’un nombre qui décrit une distance mathématique ou une proximité statistique résultant de la comparaison entre les caractéristiques y du modèle de la voix de la personne mise en cause Y et des caractéristiques x de la voix inconnue enregistrée sur l’indice matériel X.
3.5.5.1.3. Estimation de l’intravariabilité et de l’intervariabilité avec une méthode de reconnais- sance automatique de locuteurs
En pratique, ni les enregistrements vocaux ni la méthode de reconnaissance automatique servant à définir l'intravariabilité et l'intervariabilité ne permettent d'obtenir les vraies fonctions de densité de probabilité de la variabilité intralocuteur et interlocuteur, puisque les données ne sont jamais exhaustives et la méthode jamais parfaite. Dès lors, l'approche empirique ne permet par définition qu'une estimation de l'intravariabilité et de l'intervariabilité.
L’estimation de l’intravariabilité de la source Y est obtenue par la comparaison d’un ensemble de modèles de la voix de la personne mise en cause Y avec un ensemble d’échantillons de parole de la personne Y, enregistrés dans différentes conditions. Les distances résultant de ces comparaisons permettent ensuite d’estimer la fonction de densité de probabilité de la variabilité intralocuteur.
L’estimation de l’intervariabilité de l’indice matériel X est obtenue de manière analogue par la comparaison de l’échantillon de parole inconnue avec les modèles des voix de l’ensemble des personnes qui modélisent la population potentielle des auteurs de l’indice matériel X.
3.5.5.1.4. Estimation du rapport de vraisemblance
L'approche empirique n'aboutit qu'à des estimations de l'intravariabilité et de l'intervariabilité ; le rapport de vraisemblance, qui est calculé sur la base de ces estimations, ne peut donc être lui même qu'une estimation ( LR^ ). Ce sont la validité des données enregistrées pour l'évaluation de l'intravariabilité et de l'intervariabilité et la fiabilité de la méthode de
PARTIE I : APPROCHE THEORIQUE CHAPITRE III : MERTHODOLOGIE 49
reconnaissance utilisée qui déterminent l'adéquation ou la non-adéquation entre le rapport de vraisemblance estimé ( LR^ ) et le vrai rapport de vraisemblance.
3.5.5.1.5. Formalisation
P (H1)
Représente la probabilité que l’hypothèse « la personne mise en cause Y est effectivement auteur de l’enregistrement présenté comme indice X » soit vérifiée, avant l’analyse de x et y.
P (H2) Représente la probabilité que l’hypothèse «la personne mise en cause n’est pasauteur de l’enregistrement présenté comme indice X » soit vérifiée, avant l’analyse de x et y. P H P H 1 2
( )
( )
Représente le rapport de probabilité a priori posteriori (ou chances a priori) des deux hypothèses compétitives H1 et H2, avant l’analyse de x et y.
P
^
(H1|E)
Représente l'estimation de la densité de probabilité de l'élément de preuve E, lorsque l'hypothèse que la personne mise en cause Y est la source de l’enregistrement présenté comme indice X (H1), est vérifiée.
P
^
(H2|E)
Représente l'estimation de la densité de probabilité de l'élément de preuve E, lorsque l'hypothèse que la personne mise en cause Y n'est pas la source de l’enregistrement présenté comme indice X (H2), est vérifiée.
P H E P H E ^ ^ | | 1 2
(
)
(
)
Représente l'estimation du rapport de probabilité a posteriori (ou chances a
posteriori) des deux hypothèses compétitives H1 et H2, après l’analyse de x et y.
P E H P E H ^ ^ 1 2
(
)
(
)
Représente l'estimation du rapport de vraisemblance, likelihood ratio ( LR
^
), mis en évidence entre le rapport de probabilité a priori et le rapport de probabilité a
posteriori.
Prérogative de la cour Prérogative du scientifique Prérogative de la cour
P H P H 1 2
( )
( )
multiplié par LR ^
→
P H E P H E ^ ^ 1 2(
)
(
)
Rapport de probabilité a priori
LR P E H P E H ^ ^ ^ =
(
)
(
)
1 2 Estimation du rapport de probabilité a posterioriTableau III.2. Schématisation du processus d’inférence de l’identité adopté pour la reconnaissance de locuteurs en sciences forensiques