L'expérience de Chicago en matière de police prédictive ne fonctionne pas

La technologie peut-elle être utilisée pour prévoir et prévenir la criminalité ? Dans le cas de la récente tentative de Chicago de prévenir la violence armée, la réponse semble être non.

Un nouveau rapport mis en place par Jessica Saunders et ses collègues de la RAND Corporation examine comment le service de police de Chicago a mis en œuvre un projet pilote de police prédictive en 2013 et 2014. La ville a utilisé un modèle informatique pour examiner les données sur les personnes ayant des antécédents d'arrestation et dresser une liste d'un quelques centaines d'individus jugés à risque élevé d'être abattus (ou de commettre une fusillade - les deux groupes se chevauchent de manière frappante). L'idée était que la police pourrait utiliser la liste pour atteindre les gens et essayer de les aider à se sortir de situations à haut risque.

Mais le rapport, publié dans le Journal de criminologie expérimentale , suggère deux gros problèmes avec le programme.

Premièrement, les chercheurs ont constaté que dans plus des deux tiers des cas, la police de toute la ville ignorait simplement la liste (dont le nom officiel est la liste des sujets stratégiques, ou SSL). Ils écrivent:

Dans l'ensemble, les observations et les répondants aux entrevues indiquent qu'il n'y avait aucune directive pratique sur ce qu'il fallait faire avec les personnes sur le SSL, peu d'attention de la part de la direction ou de l'administration accordée au projet pilote et peu ou pas de suivi avec les commandants de district.

Cela suggère que la base du département a été laissée perplexe par les données devant eux - probablement parce que, comme the Verge souligne , pas moins de 11 autres programmes de réduction de la violence étaient en cours à l'époque. En conséquence, les agents s'occupaient du travail quotidien de la police. Et quand personne de la haute direction n'a regardé pour voir si quelqu'un utilisait les recommandations du système, ils sont tombés au bord du chemin.

Lorsque la police a tenté d'agir sur la liste, les résultats n'étaient pas très inspirants. La taille de l'échantillon était petite - les agents ont utilisé la liste pour procéder à seulement neuf arrestations. Mais les chercheurs ont découvert que les personnes figurant sur la liste étaient près de trois fois plus susceptibles d'être arrêtées pour une fusillade que celles qui n'avaient pas été signalées par le système :

La conclusion selon laquelle la liste a eu un effet direct sur l'arrestation, plutôt que sur la victimisation, soulève des considérations relatives à la vie privée et aux droits civils qui doivent être soigneusement prises en compte, en particulier pour les prédictions qui ciblent les groupes vulnérables à haut risque de victimisation.

L'image que cette étude brosse n'est pas celle d'une technologie qui est sur le point de révolutionner la lutte contre le crime ou d'inverser le cours de la violence armée à Chicago. Il s'agit d'une initiative très imparfaite qui, lors de sa première mise en œuvre, a dérouté les agents plus qu'elle ne les a aidés.

La violence armée est un énorme problème à Chicago, et il est compréhensible que les responsables de la ville veuillent apporter des outils technologiques pour résoudre le problème. Mais malgré notre obsession des données, ce n'est pas une solution. Ce n'est, au mieux, qu'un outil parmi d'autres, qui doit être manipulé avec une extrême prudence, surtout lorsque des vies sont en jeu.

Lire la suite: ( Boing Boing , Le bord , New York Times , Data-Toting Cops , Le problème avec notre obsession des données )

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