Des chercheurs américains ont développé une nouvelle manière de prédire les crimes, plus perfectionnée. Basé sur l’identification des zones à risque et sur les données historiques des lieux, le modèle se veut plus “complexe” que les précédents. Si ce n’est pas encore “Minority Report”, la technologie affiche un taux de précision de 90 %.

L’histoire se répète

Pour la première fois, un algorithme d’intelligence artificielle a été capable de prédire des crimes une semaine à l’avance, avec une précision de 90 %. Des chercheurs de l’Université de Chicago ont créé le modèle en utilisant des données historiques sur la criminalité. L’expérience a été appliquée dans huit grandes villes américaines, dont Chicago, Los Angeles et Philadelphie. En intégrant des données sur l’historique de crimes passés dans leurs “jumeaux numériques” (une technologie appliquée habituellement à la modélisation des villes intelligentes), les algorithmes ont été capables de “deviner” ce qui allait se passer à l’avenir. 

Un modèle “d’analyse de l’environnement complexe”

Selon les chercheurs et auteurs de l’étude, si ces prédictions sont strictement liées aux modèles de criminalité, elles cherchent à s’éloigner des stéréotypes et d’autres biais habituels. En 2012, une étude intitulée “La prédiction au niveau de l’événement de la criminalité urbaine révèle une signature de biais d’application dans les villes américaines”, publiée dans la revue scientifique Nature Human Behavior, révélait que l’utilisation de données historiques pouvait être biaisée à cause de données socio-économiques.

Pour contrer ces biais, les chercheurs de la nouvelle étude, au lieu d’appliquer une approche dite “sismique” (détecter la criminalité comme un phénomène émergeant des “points chauds” et se propageant aux zones environnantes), ont utilisé un modèle de prédiction d’environnement social complexe. “Les modèles spatiaux ignorent la topologie naturelle de la ville”, a expliqué Max Palevskym, professeur de sociologie à l’Université de Chicago, impliqué dans l’étude. Ce nouveau modèle, selon le chercheur, permet de découvrir les connexions entre les réseaux de communication de zones d’origine socio-économique similaires. “Les réseaux de transport respectent les rues, les trottoirs, les lignes de train et d’autobus. Les réseaux de communication respectent les zones d’origine socio-économique similaires. Notre modèle permet de découvrir ces connexions”, continue-t-il.  En outre, l’algorithme ne devine pas l’auteur du crime, mais les lieux, ce qui pourrait aider la police à ne pas commettre d’erreurs basées sur des préjugés.

Une technologie similaire est déjà utilisée au Japon, pour orienter les itinéraires des patrouilles citoyennes dans certaines municipalités où les crimes sont statistiquement plus susceptibles de se produire.





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