Un algorithme pour prévenir le crime

18 juin 2012

Prenez toutes les données sur la criminalité dans une ville, moulinez-les dans un logiciel adapté, et vous aurez une bonne idée des lieux où la police doit allouer le plus de ressources. Et même, le circuit idéal pour effectuer des patrouilles policières.

Les données pour prévenir le crime, est-ce de la science-fiction ? Pas du tout : PredPol, un logiciel concocté par un professeur de mathématiques, un criminologue et Ryan Coonerty, le maire de Santa Cruz, aide déjà la police sur cette ville de 60 000 d’habitants. Et le succès est au rendez-vous : tout en reconnaissant qu’aucune corrélation directe ne peut être établie, le maire est fier d’annoncer une réduction des crimes contre les biens de 20% dans sa ville, depuis l’adoption du logiciel.

A Los Angeles, où PredPol est également testé depuis six mois, le logiciel a battu à plate couture les meilleurs analystes en prédisant « deux fois mieux » la criminalité qu’eux au cours d’un test. Dans l’une des divisions de cette ville, la criminalité aurait baissé de 13%. 

L’innovation intéresse bien entendu les services de polices du monde entier : ils sont déjà 150 à avoir manifesté leur intérêt. Si nombre de villes disposent déjà de systèmes de police prédictive, ils sont souvent très onéreux, et pas toujours très efficaces. Basée sur le cloud computing, l’innovation de Santa Cruz permet de faire baisser les coûts.

L’intérêt, pour les grandes villes, serait donc de limiter la hausse des dépenses à engager pour assurer la sécurité des citoyens. Des villes plus petites, qui ne pouvaient s’offrir de tels services, pourraient également y accéder. Mais pour elles, la solution risque d’être moins intéressante : la prédictibilité du crime étant proportionnelle au nombre de données exploitables, les pronostics du logiciel sont plus hasardeux dans les endroits moins densément peuplés.

Par ailleurs, « l’avantage, c’est que le logiciel peut aussi s’appliquer à d’autres domaines », a expliqué le professeur George Mohler à FAST Co.Exist. L’expérience a en effet le mérite de rappeler à quel point les données massives et ouvertes peuvent être précieuses dans de nombreux domaines du quotidien : si elles sont utilisées judicieusement, elles permettent de proposer de nouveaux services améliorant le fonctionnement et la régulation de la ville, des systèmes de santé

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