Voilà un résultat qui va faire parler de lui. La ville de Chicago aux États-Unis a mis en place un algorithme prédictif très élaboré dans le but de faire baisser ses chiffres sur la délinquance. Dans le 7ème district de la ville, les fusillades ont chuté de 39%.
On vous arrête tout de suite, la ville n’a pas engagé Tom Cruise, qui, accompagné de précogs, déjoue des meurtres prémédités. Nous sommes encore très loin de cette époque, quand bien même elle existerait. Il n’empêche que la technologie d’aujourd’hui n’a pas à rougir. Loin de là.
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Reuters liste de nombreux chiffres plus impressionnants les uns que les autres. Pour le 7ème district, entre janvier et juillet 2017, le nombre de fusillades a baissé de 39% comparé à la même période de l’année précédente. De son côté, le nombre de meurtres a baissé d’environ 34%. Trois autres districts qui ont aussi intégré cette technologie ont vu une baisse des fusillades allant de 15% à 29%, et de 9% à 18% d’homicides en moins. Ces beaux scores sont à nuancer sur une augmentation de 3% du nombres de meurtres sur l’ensemble de la ville de Chicago.
D’autres villes comme Philadelphie, San Francisco, Milwaukee, Denver, ou Washington ont aussi testé la même technologie, ou une autre similaire. La salle de contrôle installée dans le 7ème district fait partie des six mises en place pour Chicago. Il s’agit d’un projet à 6 millions de dollars dans le but de faciliter et renforcer le travail traditionnel de la police.
« Nous ne disons par que nous pouvons prédire où la prochaine fusillade va se dérouler. Ce sont juste des outils, et ils ne vont pas remplacer d’officiers, » a déclaré Jonathan Lewin, à la tête des services techniques de la police de Chicago.
Reste désormais à surveiller l’évolution de l’ensemble des données sur le long terme, ainsi que de la comparer avec les autres villes utilisant un algorithme prédictif. Ce dernier devant naturellement être accompagné d’opérations adaptées. Ce sont probablement elles qui ont le plus d’impact sur les chiffres, plutôt que la prédiction elle-même.