Interpol ha usato l’intelligenza artificiale per analizzare immagini online e individuare 126 possibili foreign terrorist fighters durante Operation Shams II, coordinata a Tunisi dal 1° al 5 giugno 2026. L’operazione, resa pubblica il 18 settembre, ha coinvolto 28 funzionari ed esperti provenienti da undici Paesi.
Il sistema ha esaminato 108.076 immagini diffuse online da gruppi jihadisti, selezionando 6.362 volti unici e utilizzabili per il confronto biometrico. Le 126 corrispondenze ottenute non rappresentano condanne né decisioni giudiziarie: si tratta di persone già presenti nelle banche dati e nelle informazioni antiterrorismo, che dovranno essere sottoposte a ulteriori verifiche investigative.
Come l’IA ha ridotto il lavoro preliminare degli analisti
L’impiego dell’IA in Operation Shams II non ha sostituito l’attività degli investigatori. Gli strumenti automatizzati hanno invece accelerato alcune fasi operative, dalla raccolta dei contenuti alla preparazione delle immagini destinate all’analisi.
Agenti software e script generati con strumenti di intelligenza artificiale hanno individuato i volti presenti nei materiali online, rimosso le immagini duplicate e scartato i file con una qualità insufficiente per il riconoscimento. Dalle oltre 108 mila immagini iniziali è stato così ricavato un insieme di 6.362 volti distinti, pari a circa il 5,9% del materiale acquisito.
Questa selezione ha ridotto drasticamente il volume di dati che gli analisti avrebbero dovuto esaminare manualmente. Il risultato, tuttavia, non equivale a un’identificazione automatica: l’IA ha svolto soprattutto un’attività di filtraggio, organizzazione e preparazione delle informazioni.
Il passaggio biometrico è stato affidato al sistema di riconoscimento facciale di Interpol. Una fotografia viene trasformata in una rappresentazione matematica dei tratti del volto e confrontata con le immagini disponibili come riferimento. Il software produce quindi una lista di candidati sulla base della somiglianza statistica.
Le 126 corrispondenze devono essere verificate dagli investigatori
Una somiglianza elaborata da un algoritmo costituisce una pista investigativa, non una prova autonoma dell’identità. Per questo Interpol ha previsto il riesame dei risultati da parte di operatori addestrati, incaricati di confrontare manualmente i tratti distintivi dei volti.
Il processo di identificazione facciale dell’organizzazione prevede tre possibili classificazioni: “Candidato potenziale”, “Nessun candidato” oppure “Inconcludente”. La valutazione umana serve a correggere o ridimensionare gli output prodotti dal sistema automatico e a stabilire se esistano elementi sufficienti per proseguire l’analisi.
Nel comunicato dedicato a Shams II, Interpol non ha però diffuso informazioni sulle soglie di somiglianza adottate né sui tassi di errore del riconoscimento facciale. Non sono quindi disponibili, sulla base dei dati resi pubblici, dettagli statistici per valutare la frequenza di eventuali falsi positivi o falsi negativi.
Le 126 persone individuate risultano associate, nelle banche dati e nelle informazioni accessibili agli investigatori, alla categoria dei foreign terrorist fighters. L’esito dell’operazione non implica comunque responsabilità penali già accertate: le eventuali accuse e i procedimenti restano di competenza delle autorità nazionali e degli organi giudiziari previsti dalla legge.
Dalle immagini alle reti investigative e ai finanziamenti in criptovalute
I riscontri biometrici vengono integrati nelle banche dati di Interpol per collegare identità, spostamenti, possibili localizzazioni e reti di relazione. In questo modo una corrispondenza facciale può contribuire alla costruzione di dossier più ampi, che devono essere sviluppati dalle forze di polizia attraverso ulteriori elementi.
Le immagini ancora da elaborare sono migliaia, perciò il numero delle persone identificate durante l’operazione è da considerare provvisorio. Le informazioni raccolte possono sostenere procedimenti condotti dalle autorità dei singoli Paesi, ma ogni utilizzo investigativo richiede verifiche indipendenti rispetto al risultato generato dall’algoritmo.
Shams II non si è concentrata soltanto sul riconoscimento facciale. L’operazione ha incluso anche strumenti per seguire i finanziamenti in criptovalute. Le analisi realizzate in questo ambito hanno portato a tre richieste urgenti rivolte a un fornitore di servizi per cripto-attività, al quale è stata chiesta la comunicazione di dati sui propri clienti.
Hanno partecipato Costa d’Avorio, Ghana, Iraq, Kenya, Malaysia, Nigeria, Filippine, Qatar, Tagikistan, Tunisia e Uzbekistan. L’iniziativa è stata condotta nell’ambito di CT TECH+, programma biennale dell’Ufficio delle Nazioni Unite contro il terrorismo e di Interpol, finanziato attraverso gli strumenti di politica estera dell’Unione europea.
Interpol ha dichiarato che il riesame degli output prodotti dall’IA è avvenuto nel rispetto delle proprie regole sul trattamento delle informazioni. Il comunicato disponibile non riporta però ulteriori dettagli tecnici sulle soglie utilizzate dal sistema o sulla misurazione degli errori.
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