Skip to main content
Icônes de progrès
 

Prévention de la criminalité

IBM100 Predictive Crime Fighting iconic mark
 

Depuis les années 1930, partout dans le monde, IBM fournit aux gouvernements et services de police des outils pour lutter contre la criminalité, pour le faire mieux, plus vite et de manière plus sécuritaire. Cette façon d'appliquer les technologies à la lutte contre la criminalité a été très fructueuse en ce qui concerne l'affectation des ressources — et a permis aux responsables de l'application des lois de passer moins de temps à chercher des renseignements ou à classer de la paperasse, et plus de temps dans les rues à veiller à la sécurité des collectivités.

En 1963, le chef du service de police de la Ville de New York, Robert Gallati, a mis à contribution un ordinateur IBM 1401 pour enregistrer et suivre 5 millions de relevés d'empreintes digitales dans les fichiers du service. Ce nouveau système, en permettant la recherche simultanée dans au moins une centaine de relevés, a permis d’effectuer les recherches d’empreintes digitales en minutes et, non plus en jours. En 1964, des villes américaines comme Philadelphie, Chicago et Salt Lake City utilisaient des cartes perforées pour enregistrer les appels d'urgence et veiller à la répartition des services municipaux pertinents. Finalement, en 1967, le réseau d'information de la police (PIN), conçu par IBM, a permis aux policiers, qui patrouillaient, d'envoyer par radio les numéros de plaque d’immatriculation pour obtenir instantanément de l'information sur les mandats en suspens ou les avis de véhicules volés — et ainsi de mieux anticiper les dangers potentiels.

Technologiquement parlant, la meilleure façon d'affecter des ressources dans une organisation policière est de passer d'un mode réactif à un mode prédictif — pour répartir les policiers là où il le faut, quand il le faut et munis des informations qu'il leur faut pour agir rapidement et avec fermeté. C'est toutefois seulement au cours des 20 dernières années que les avancées technologiques ont rendu le mode prédictif possible.

Dans les années 1980, les services de police ont noté une avancée simple, quoique marquée dans la façon d'aborder le crime. Lieutenant affecté au service de transport de la Ville de New York, Jack Maple en avait assez de réagir après le crime — il voulait agir avant qu'il ne se produise. Sur un espace mural de près de 17 mètres, il a cartographié chaque train et chaque gare de New York. «Puis, j'ai utilisé des crayons pour marquer chaque crime violent, ainsi que chaque vol au premier degré et à main armée. Sur les cartes, j'ai indiqué les crimes résolus et ceux qui ne l'étaient pas.» En 1990, Jack Maple a fait une carte complète de la situation à New York à l'aide de punaises de couleurs. Nommées «cartes de l'avenir», elles lui ont permis, entre 1990 et 1992, de réduire les crimes dans le métro de 27 %, et les vols, du tiers.

Piquer des punaises sur une carte peut sembler rudimentaire, voire plutôt simple, mais c'était la première fois que les policiers et les fonctionnaires municipaux avaient une vue d'ensemble de l'activité criminelle récente dans leur ville. À l'aide de ces cartes, les policiers pouvaient savoir dans quels quartiers les crimes se produisaient, et ainsi adapter les patrouilles et l'assistance en conséquence dans ces zones. C'était une étape importante vers le regroupement des données policières dans un outil voué à l'analyse et à la prévention des crimes.

En 1994, l'intérêt pour les «cartes de l'avenir» déboucha sur CompStat (statistiques comparatives), une approche policière basée sur les données et où des commandants de quartier sont tenus responsables de la performance de la police dans leur secteur. Parce que CompStat était basée sur des données brutes, IBM faisait office de collaborateur naturel — et a rapidement mis ses connaissances de l'analytique à profit dans le nouveau monde de la prévention de la criminalité sous la forme de la solution CIW (centrale d'informations sur le crime).

Évolution naturelle de CompStat, CIW numérise les punaises sur la carte utilisée au cours des années précédentes et intègre des outils web évolués, comme des logiciels d'imagerie géographique et des flux de vidéos en direct, pour voir en détail un secteur. Plutôt que de réagir, les services peuvent utiliser ces informations instantanées afin de redéployer et de reconfigurer les ressources en fonction des tendances en criminalité. Les utilisateurs ont accès à toutes les informations entreposées afin de préparer des rapports, d'analyser et de comprendre les statistiques sur les crimes par rapport à un certain nombre de facteurs différents.

Cependant, afin de laisser entièrement tomber le mode réactif au profit du mode prédictif, ceux qui doivent faire appliquer les lois ont besoin d'une vue complète de leur secteur — ils ont besoin de plus d'informations autour et entre les punaises numérisées. IBM combine la solution CIW avec l'analyse prédictive et un centre de crimes en temps réel afin de fournir les liens informationnels ou les tissus conjonctifs entre ces punaises. De Chicago à Londres, en passant par Incheon, en Corée du Sud, les municipalités utilisent les techniques de collecte d'informations en temps réel (données et vidéos) et l'analyse prédictive pour faire passer les technologies d'entreposage des informations sur le crime au prochain niveau. Ces solutions mettent des techniques d'exploration des données statistiques et d'apprentissage machine en application afin d'aider les services de police à mettre au jour des modèles, des associations, des corrélations et des tendances. Ceci même dans de grands ensembles de données complexes rendant compte de variables apparemment anodines comme les conditions météorologiques. Cela comprend de grandes quantités de données textuelles ou non structurées comme des courriels, des vidéos et des séances de chat. Avec des référentiels d'informations structurées et non structurées, l'analytique poussée, des tableaux de bord évolués et la capacité de visualiser des données, les services de police peuvent mieux prédire les zones dangereuses et les tendances en matière de criminalité, et mieux déployer leurs ressources.

Aujourd'hui, les municipalités et les gouvernements, partout dans le monde, se tournent vers la collecte de données en temps réel et l'analyse prédictive pour créer des villes plus intelligentes avec des organismes mieux intégrés pour faire appliquer les lois. L'adoption de technologies susceptibles de transmettre des informations précises dans un délai acceptable continue d'évoluer au fur et à mesure que la planète devient plus intelligente. Gagner du temps peut sauver des vies — et assurer la sécurité des collectivités.