Columbo aurait détesté la dernière tendance en matière de lutte contre la criminalité. Et cela aurait certainement rendu Dirty Harry encore plus désemparé.
Mais Sherlock Holmes, maintenant il aurait été impressionné. La logique, la science, la compilation de données - tout le travail de détective holmesien.
Je parle de quelque chose connue sous le nom de maintien de l'ordre prédictif - rassembler une multitude de données et appliquer des algorithmes pour déterminer où et quand des crimes sont le plus susceptibles de se produire. À la fin du mois dernier, le département de police de Los Angeles a annoncé qu'il élargirait l'utilisation de logiciels créés par une startup californienne, PredPol.
Au cours des six derniers mois, la police du quartier Foothill de cette ville a suivi les conseils d'un ordinateur et le résultat, selon la LAPD, est une baisse de 25% du nombre de cambriolages rapportés dans les quartiers où ils ont été dirigés. La LAPD a maintenant commencé à utiliser des services de police basés sur des algorithmes dans cinq autres circonscriptions couvrant plus d'un million de personnes.
Le logiciel PredPol, qui avait déjà été testé à Santa Cruz - les cambriolages y ont chuté de 19% - découle en réalité d'un programme utilisé pour prédire les séismes. À présent, il recoupe des données sur la criminalité couvrant plusieurs années, en particulier le lieu et l'heure, et les affine avec ce que l'on sait sur le comportement criminel, tel que la tendance des voleurs à travailler dans les quartiers qu'ils connaissent le mieux.
Avant chaque quart de travail, les officiers reçoivent des cartes repérées par des cases rouges de points chauds susceptibles de constituer des crimes contre les biens, allant parfois jusqu'à zéro mètre de large. On leur dit que lorsqu'ils ne sont pas en ligne, ils doivent passer du temps dans l'une des boîtes, de préférence au moins 15 minutes toutes les deux heures. L’accent est mis moins sur la résolution des crimes que sur leur prévention en établissant un profil élevé dans les zones de crime ciblées par l’ordinateur.
Prenant dans les rues
Alors, n’est-ce pas à peu près ce que la police a toujours fait? Ne découvrent-ils pas des schémas et passent-ils la plupart de leur temps à patrouiller dans les zones à forte criminalité? Eh bien oui et non. Les bons policiers connaissent les points chauds et les anciens combattants comptent sur ce qu'ils ont appris au sujet d'un endroit au fil des ans. Mais cela repose en grande partie sur l'expérience personnelle et l'instinct, pas sur l'analyse statistique.
Il est également vrai que de nombreuses villes ont déjà adopté CompStat, une stratégie d'application de la loi lancée à New York au milieu des années 90 et fondée sur l'analyse des rapports de criminalité. CompStat constituait un grand pas en avant dans l'application des données à la lutte contre la criminalité, mais il s'agissait toujours davantage de regarder en arrière que de projeter en avant.
PredPol et les logiciels similaires développés par IBM pour les services de police de Memphis et tout récemment, à Charleston, en Caroline du Sud, sont beaucoup plus précis et ponctuels, les données étant recalibrées quotidiennement. Et même s’il peut prendre des heures, voire des jours, à un analyste humain de détecter un motif, l’ordinateur peut relier les points en quelques secondes.
À tout le moins, disons des boosters de la police prédictive, le logiciel permet à la police de passer plus de temps dans la rue au lieu d’assister à des séances de stratégie. Les ordinateurs peuvent gérer plus de planification - ce qui rend encore plus attrayant pour tous les services de police qui perdent leurs agents à cause de compressions budgétaires.
Mauvais résultats de recherche
Mais, comme c'est souvent le cas lorsque les ordinateurs déclenchent le tir, la lutte contre la criminalité algorithmique rend certaines personnes nerveuses. Les critiques affirment que cela pourrait facilement conduire à un profilage racial ou à la consolidation de stéréotypes sur certains quartiers, qu'une fois qu'un ordinateur identifie une zone comme un point chaud, il abaisse la barre pour ce qui est qualifié de comportement suspect.
Selon Andrew Ferguson, professeur de droit à Washington DC, ce n'est qu'une question de temps avant qu'une recherche basée sur un maintien de l'ordre prédictif ne soit contestée devant un tribunal. Voici sa prise d'une récente interview avec le Charleston (SC) City Paper:
«Je pense que ce que vous diriez, dans le pire des cas - et je ne pense même pas que ce soit aussi tiré par les cheveux - est qu'il y aura un cas où quelqu'un se fera arrêter au coin d'une rue pour suspicion de cambriolage. Cela ira devant un tribunal, et ils diront: 'OK, officier, quel était votre soupçon raisonnable d'avoir arrêté cette personne?'
"Et il dira:" L'ordinateur m'a dit ", essentiellement, non? "L'ordinateur a dit de faire attention aux cambrioleurs, j'ai vu ce gars à l'endroit, alors je l'ai arrêté parce qu'il ressemblait à un cambrioleur." Et la race, la classe, toutes ces choses en font évidemment partie. Et le juge va alors simplement différer.
"Comment allez-vous contre-interroger l'ordinateur?"
Lutte contre la criminalité du 21e siècle
Voici d'autres exemples de la façon dont la technologie modifie l'application de la loi:
- Les yeux l'ont compris: dans le cadre d'un projet visant à étoffer son ancienne base de données d'empreintes digitales, le FBI a ajouté un espace serveur pour stocker les analyses d'iris. De plus en plus de prisons utilisent désormais des caméras haute résolution pour créer des images de l'iris des prisonniers lorsqu'ils sont réservés.
- Justice sur smartphone: Scotland Yard, en Grande-Bretagne, a créé une application pour smartphone appelée Facewatch, qui encourage les Londoniens à aider à la recherche de criminels. Les utilisateurs entrent leur code postal et on leur montre des photos de suspects pouvant se trouver dans leurs régions. S'ils reconnaissent quelqu'un, ils peuvent appuyer sur l'image et envoyer le nom de cette personne.
- Face à face: des ingénieurs de la Michigan State University ont créé des algorithmes qui pourraient faciliter la traque des criminels en associant des esquisses réalisées par des artistes de la police à des images contenues dans une base de données de photographies d'identité. Cela peut rendre les croquis, souvent basés sur des souvenirs traumatiques difficiles, plus efficaces pour résoudre des crimes.
- Allons lancer des robots: la police et les pompiers ont commencé à utiliser le Recon Scout Throwbot, un robot de huit pouces pouvant être lancé comme un ballon de football, mais se tenant droit et transmettant la vidéo à travers sa caméra.
- Le diable m'a empêché de le faire: des chercheurs de l'Oregon affirment que l'analyse de plus de 25 années de données suggère que les taux de criminalité tendent à être plus bas dans les sociétés où beaucoup de gens croient en l'enfer et la nature punitive de Dieu que dans ceux où la plupart des gens placent leur foi dans un Dieu qui pardonne.
Bonus vidéo: Pour passer à autre chose, passez un peu de temps avec Peter Falk dans le rôle de Columbo, le détective low-tech ultime.
Plus de Smithsonian.com
Dans quelle mesure nous souvenons-nous vraiment d'une scène de crime?
Chasseurs hors la loi
