Une intelligence artificielle développée par l’Université de Gand pourrait bientôt aider la police à anticiper les lieux et les périodes où le risque de cambriolage serait le plus élevé. Baptisé BIGDATPOL, le projet entend optimiser le déploiement des patrouilles, mais soulève déjà des interrogations sur les biais algorithmiques et son efficacité réelle.
Une IA basée sur des dizaines de critères
Financé à hauteur de 2 millions d’euros par la Commission européenne, le projet analyse les données relatives aux cambriolages passés et les croise avec environ 70 indicateurs liés à l’environnement.
Le modèle peut notamment prendre en compte la configuration des rues, la présence de commerces ou d’infrastructures comme des stations-service, des hôpitaux, des salles de sport ou encore des établissements nocturnes.
Des données socio-économiques sont également intégrées, notamment la densité de population, les revenus, l’âge des habitants, le chômage ou encore la proportion de personnes d’origine non européenne.
L’objectif n’est pas d’identifier à l’avance les auteurs d’un délit, mais de déterminer où et quand un cambriolage serait statistiquement plus susceptible de se produire.
Le risque de reproduire des biais
C’est précisément l’utilisation de certaines données qui inquiète des chercheurs et des organisations antiracistes. Ils redoutent qu’une corrélation statistique soit interprétée comme une véritable relation de cause à effet.
Un autre risque concerne les quartiers déjà fortement surveillés. Davantage de contrôles peuvent entraîner davantage de délits constatés et, par conséquent, inciter l’algorithme à recommander encore plus de patrouilles dans ces mêmes zones.
Un tel mécanisme pourrait donc créer un cercle de surveillance renforcée, susceptible de stigmatiser certains quartiers ou certaines populations.
Une efficacité encore incertaine
L’efficacité de la police prédictive reste par ailleurs difficile à établir. Des experts soulignent l’absence de preuves scientifiques suffisamment solides démontrant que ce type d’outil permet effectivement de réduire la criminalité.
Aux Pays-Bas, un dispositif comparable a notamment été abandonné après plusieurs années d’utilisation, faute de résultats démontrant clairement sa valeur ajoutée.
Le contexte belge pose également question puisque le nombre de cambriolages est déjà en recul depuis plusieurs années.
Encore au stade expérimental, BIGDATPOL devra donc démontrer que son utilisation apporte une réelle plus-value aux forces de l’ordre, tout en garantissant une utilisation des données qui ne renforce ni les biais discriminatoires ni la stigmatisation de certains territoires.