Un nouvel algorithme informatique peut désormais prévoir la criminalité dans une grande ville près de chez vous – apparemment.
- Un nouvel algorithme, formulé par des spécialistes des sciences sociales, peut prétendument prédire le crime avec une précision allant jusqu’à 90 %.
- L’outil divise les villes en blocs d’un peu plus de 90 mètres carrés.
- Les modèles de prédiction précédents ont été critiqués pour le profilage des personnes sans casier judiciaire.
Un nouvel algorithme informatique peut désormais prévoir la criminalité dans une grande ville près de chez vous – apparemment.
L’algorithme, qui a été formulé par des spécialistes des sciences sociales de l’Université de Chicago et vante une précision de 90%, divise les villes en tuiles de 93 mètres carrés, selon une étude publiée dans Nature Human Behavior. Les chercheurs ont utilisé des données historiques sur les crimes violents et les crimes contre les biens de Chicago pour tester le modèle, qui détecte les modèles au fil du temps dans ces zones carrelées et tente de prédire les événements futurs. Il a tout aussi bien fonctionné en utilisant les données d’autres grandes villes, notamment Atlanta, Los Angeles et Philadelphie, a montré l’étude.
Le nouvel outil contraste avec les modèles de prédiction précédents, qui dépeignent la criminalité comme émergeant de «points chauds» qui se sont propagés aux zones environnantes. Une telle approche a tendance à ignorer l’environnement social complexe des villes, ainsi que la relation nuancée entre la criminalité et les effets de l’application de la loi, laissant ainsi place aux préjugés, selon le rapport.
“Il est difficile d’affirmer qu’il n’y a pas de biais lorsque les gens s’assoient et déterminent les schémas qu’ils examineront pour prédire le crime, car ces schémas, en eux-mêmes, ne signifient rien”, a déclaré Ishanu Chattopadhyay, professeur adjoint de médecine à l’Université de Chicago et auteur principal de l’étude. “Mais maintenant, vous pouvez poser à l’algorithme des questions complexes telles que : ‘Qu’advient-il du taux de crimes violents si les crimes contre les biens augmentent ?’
Mais Emily M. Bender, professeur de linguistique à l’Université de Washington, a déclaré dans une série de tweets que l’accent devrait être mis sur le ciblage des inégalités sous-jacentes plutôt que sur la police prédictive, tout en notant également que la recherche semble ignorer la fraude en valeurs mobilières ou les crimes environnementaux. .
Et d’autres modèles de prédiction de la criminalité précédemment utilisés par les forces de l’ordre se sont avérés cibler à tort certaines personnes sur la base d’un ensemble plus restreint de facteurs. En 2012, le service de police de Chicago – avec des chercheurs universitaires – mis en œuvre le “Modèle de risque de criminalité et de victimisation” qui a produit une liste de sujets dits stratégiques, ou de victimes et d’auteurs potentiels d’incidents de tir déterminés par des facteurs tels que l’âge et l’historique des arrestations.
Le modèle a attribué un score qui déterminait l’urgence avec laquelle les personnes figurant sur la liste devaient être surveillées, et un score plus élevé signifiait qu’elles étaient plus susceptibles d’être perçues comme une victime potentielle ou comme l’auteur d’un crime commis avec une arme à feu.
Mais après une longue bataille juridique, un Chicago Sun-Times enquête a révélé en 2017 que près de la moitié des personnes identifié par le modèle car les auteurs potentiels n’avaient jamais été accusés de possession illégale d’armes à feu, tandis que 13 % n’avaient jamais été accusés d’une infraction grave. En revanche, l’outil conçu par Chattopadhyay et ses collègues utilise des centaines de milliers de modèles sociologiques pour déterminer le risque de criminalité à un moment et dans un espace particuliers.
L’étude, « Event-level Prediction of Urban Crime Reveals Signature of Enforcement Bias in US Cities », a été soutenue par la Defense Advanced Research Projects Agency et le Neubauer Collegium for Culture and Society.
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