Des diagnostics médicaux aux assistants intelligents, l’intelligence artificielle nous aide à passer d’un monde réactif à un monde proactif. Cela signifie des machines capables d’anticiper les événements avant qu’ils ne surviennent et de s’assurer que les précautions appropriées sont prises. Le monde de la police n'est pas différente.
Dans le but de mieux gérer les ressources policières et de prendre le dessus dans la guerre contre le crime, des chercheurs de Georgia Tech et de l’Université britannique de Surrey ont a développé un nouvel algorithme de police prédictive – et il doit beaucoup à la technologie qui a déjà été utilisée dans les prévisions météorologiques et même dans l’espace Apollo. missions.
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« Dans notre article, nous voulions aborder deux questions: « Quand une telle approche est-elle capable de prédire le crime et quand elle ne le sera pas? » et « Comment pouvons-nous quantifier l’incertitude quant au moment où un crime se produira? » Dr David Lloyd » du département de mathématiques de l’université britannique a déclaré à Digital Trends.
Le nouvel algorithme s'appuie sur des travaux antérieurs menés par des chercheurs de l'Université de Californie et des forces de police aux États-Unis et au Royaume-Uni. Une étude de 2015 a montré comment un algorithme de police prédictive pouvait prédire avec précision entre 1,4 et 2,2 fois plus de criminalité urbaine que de criminalité spécialisée. analystes. En faisant des recommandations sur les endroits où patrouiller, l'algorithme a permis une réduction de 7,4 % de la criminalité. Cependant, bien qu’efficace, cette approche a également été critiquée en raison d’inquiétudes concernant un éventuel profilage racial et la sous-déclaration des délits.
"En essayant de résoudre ces problèmes, nous devions développer un nouvel algorithme qui réalise ce que fait le premier algorithme, mais qui capture également l'incertitude dans les données et le modèle", a déclaré Lloyd. "Pour les données qui varient continuellement, comme la vitesse du vent ou la position du vaisseau spatial, il existe un algorithme bien connu, le filtre de Kalman, qui fait précisément cela et adapte efficacement un modèle aux données tout en capturant l'incertitude. Cet algorithme a été utilisé pour la navigation des missions spatiales Apollo et également pour les prévisions météorologiques, où il faut traiter les données en temps réel pour faire des prévisions précises.
Le nouvel algorithme a jusqu'à présent été démontré sur un ensemble de données de plus de 1 000 crimes violents commis par des gangs à Los Angeles entre 1999 et 2002. Les premières conclusions suggèrent que l’outil prédictif amélioré pourrait s’avérer supérieur pour faire face au monde en constante fluctuation de la prévision de la criminalité en temps réel.
"Il existe plusieurs éditeurs de logiciels de police prédictive, tels que PredPol.com et Hunchlab", a déclaré Lloyd. "Nous espérons que nos algorithmes pourront être utilisés dans des logiciels similaires."
Un document décrivant le travail a été récemment publié dans la revue Computational Statistics & Data Analysis.
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