Institut d’Aménagement et d’Urbanisme de la région d’île-de-France
Sinopse: Contrôler toute une ville à partir d’une salle de commandement, suivre des individus depuis un mur d’écrans, utiliser l’intelligence artificielle pour cibler les situations ou les comportements jugés « anormaux », ou pour orienter les patrouilles vers les territoires où de futurs délits se produiront : telles sont les promesses véhiculées par la police prédictive, et plus largement, portées par l’ensemble du mouvement smart city qui intègre des enjeux liés à la tranquillité et sécurité publiques. Les big data couplées aux techniques de l’intelligence artificielle nourrissent ainsi de nouvelles ambitions. Au niveau local, la production et la gestion de données dédiées à l’insécurité sont des pratiques répandues1 ; néanmoins, chez nombre d’acteurs (forces de l’ordre, collectivités territoriales, sociétés privées, etc.), les nouvelles technologies alimentent les aspirations d’analyse et de prédiction des faits de délinquance. La police prédictive en constitue l’un des développements les plus attendu. Son objectif principal est d’anticiper les faits avant qu’ils ne se produisent réellement, en utilisant notamment des données ouvertes et celles produites par les services de sécurité. Cela semble possible grâce à l’usage des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique, couramment utilisés dans d’autres domaines comme celui de la finance ou des assurances. Les projets et expériences actuels de police prédictive tentent ainsi de produire des modèles de prévision des faits de délinquance, dans le temps et dans l’espace. La prédiction du crime n’est pas un sujet nouveau. Le champ académique s’y est déjà intéressé par le passé. Dans les années 1920, par exemple, le sociologue américain Ernest Burgess, l’un des fondateurs de l’École de Chicago, cherchait, entre autres, à “prédire” les comportements déviants en se fondant sur des variables statistiques.
