L’université de Chicago crée un algorithme capable de prédire quand un crime aura lieu

Darell Mertens 564 vues

Un algorithme capable de prédire où et quand un acte criminel est le plus susceptible de se produire a été mis au point par des spécialistes en sciences sociales de l’université de Chicago, qui ont également publié l’étude dans la revue Nature. Le but de l’algorithme n’est pas d’identifier les personnes susceptibles de commettre un crime. Au contraire, l’algorithme est conçu pour s’éloigner de ce type de dynamique, qui a souvent conduit à des erreurs de diverses natures.

Il n’y a donc pas d’inscription de personnes sur une liste d’alerte qui soit basé sur leur casier judiciaire et de leur âge. De même, les scientifiques de l’université de Chicago ont voulu prendre leurs distances par rapport à un modèle prédictif axé sur les « foyers de criminalité » qui se développent ensuite dans le reste de la ville. Selon eux, il est au contraire nécessaire d’envisager des paramètres étendus à l’ensemble d’une ville, de manière à englober des « centaines de milliers » de schémas sociaux, culturels et économiques qui peuvent conduire à la commission de délits dans certaines zones.

D’après Ishanu Chattopadhyay, professeur adjoint de médecine à l’université de Chicago et auteur principal de l’étude :

Il est difficile d’affirmer qu’il n’y a pas de biais lorsque des personnes s’assoient et déterminent les schémas à examiner pour prédire les crimes puisque ces schémas, par définition, ne veulent rien dire. Mais maintenant, nous pouvons poser des questions complexes à l’algorithme telles que : « Qu’advient-il des taux de criminalité violente si les crimes contre la propriété privée augmentent ? »

L’algorithme mathématique a analysé les données d’un certain nombre de grandes villes américaines, telles que Chicago, Los Angeles et Atlanta, en utilisant des données du domaine public et des données figurant, par exemple, sur les sites web institutionnels de ces villes. Selon les résultats de l’étude, l’algorithme obtient une précision de 90 %.

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