L’Intelligence Artificielle peut prédire un crime une semaine avant qu’il ne se produise

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Une intelligence artificielle qui parcourt les données sur la criminalité peut prédire l’emplacement d’un crime une semaine avant avec une précision allant jusqu’à 90%. Les scientifiques s’inquiètent de la façon dont ces systèmes peuvent perpétuer les préjugés.

Sommaire

Prédire un crime grâce à l’ intelligence artificielle

Une étude réalisé par des spécialistes de l’université de Chicago permet de prédire avec précision (90 %) l’emplacement et le taux de criminalité d’un quartier.

Les chercheurs ont utilisé des données historiques sur les crimes violents et les délits contre les biens à Chicago pour tester le modèle, qui détecte les tendances au fil du temps dans ces zones et tente de prédire les événements futurs.

Le modèle a prédit la probabilité que certains crimes se produisent dans la ville, qui était divisée en carrés de 100 mètres carrés, une semaine à l’avance avec une précision allant jusqu’à 90 %.

Il s’est avéré tout aussi performant en utilisant les données d’autres grandes villes, notamment Atlanta, Los Angeles et Philadelphie, selon l’étude.

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Une intelligence artificielle qui contraste avec les précédentes

Le nouvel outil contraste avec les modèles de prédiction précédents, qui décrivent la criminalité comme émergeant de « points chauds » qui se propagent aux zones environnantes. Une telle approche tend à passer à côté de l’environnement social complexe des villes, ainsi que de la relation nuancée entre la criminalité et les effets de l’application de la loi par la police, laissant ainsi la place à la partialité, selon le rapport.

« Il est difficile de prétendre qu’il n’y a pas de biais lorsque les gens s’assoient et déterminent les modèles qu’ils vont examiner pour prédire la criminalité, car ces modèles, en eux-mêmes, ne signifient rien », a déclaré Ishanu Chattopadhyay, professeur à l’Université de Chicago et auteur principal de l’étude.

« Mais maintenant, vous pouvez poser à l’algorithme des questions complexes comme : « Que se passe-t-il pour le taux de crimes violents si les crimes contre la propriété augmentent ? ».

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L’intelligence artificielle et les discriminations

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. L’IA pouvait perpétuer les préjugés raciaux.

Ces dernières années, le service de police de Chicago a testé un algorithme qui a créé une liste de personnes considérées comme les plus à risque d’être impliquées dans une fusillade, que ce soit en tant que victime ou en tant qu’auteur. Les détails de l’algorithme et de la liste ont d’abord été tenus secrets, mais lorsque la liste a finalement été rendue publique, il s’est avéré que 56 % des hommes noirs de la ville âgés de 20 à 29 ans y figuraient.

Pourtant, près de la moitié des personnes identifiées par le modèle comme des auteurs potentiels n’avaient jamais été accusées de possession illégale d’armes à feu, tandis que 13 % n’avaient jamais été accusées d’une infraction grave

En revanche, l’outil conçu par Ishanu 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 donnés.

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Une intelligence artificielle au service de la communauté ou de la police ?

Ishanu Chattopadhyay admet que les données utilisées par son modèle seront également biaisées, mais il affirme que des efforts ont été déployés pour réduire l’effet de la partialité et que l’IA n’identifie pas de suspects, mais uniquement des lieux potentiels de crime. « Ce n’est pas Minority Report », explique-t-il.

« Les ressources des forces de l’ordre ne sont pas infinies. Vous voulez donc les utiliser de manière optimale. Ce serait formidable si vous pouviez savoir où les homicides vont se produire », ajoute-t-il.

Selon Ishanu Chattopadhyay, les prédictions de l’IA pourraient être utilisées de manière plus sûre pour informer les politiques à un niveau élevé, plutôt que d’être utilisées directement pour allouer les ressources de la police.

Il a rendu publics les données et l’algorithme utilisés dans l’étude afin que d’autres chercheurs puissent en étudier les résultats. Les analystes ont pu notamment découvrir que les crimes commis dans les zones riches entraînaient davantage d’arrestations que dans les zones pauvres, ce qui suggère une différence de traitement par la police.

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