Plusieurs villes dans le monde se servent du big data pour prévenir les crimes, et une étude nous dit que c’est encore plus efficace si on ajoute les données provenant de nos mobiles. Los Angeles et quelques dizaines de villes américaines utilisent PredPol (pour « police prédictive »). Cette entreprise privée puise dans des années de données relatives à certains crimes (cambriolages, vols de voitures, entre autres) pour prévoir les zones où ils risquent de se reproduire.
Baptisé SeaStat le système de la police de Seattle repose sur le même principe avec, en plus, des données provenant des communautés locales. La ville de Munich utilise un programme allemand comparable. Il est appelé Precobs (clin d’œil, souligne Slate.fr, aux Precogs, ces voyants qui assuraient un monde sans crime dans Minority Report, le film de Steven Spielberg).
Pour des raisons de budget comme de philosophie, la France ne semble pas encore s’engager sur cette voie. « La prévention par des dispositifs techniques est très peu développée » explique Jean-Paul Mégret, secrétaire national du Syndicat indépendant des commissaires de police. La tendance, pourtant semble gagner en importance.
Une étude menée par des chercheurs de l’Université de Trente montre qu’on peut faire mieux que ce que nous venons d’évoquer. « Les données comportementales humaines agrégées capturées à partir de l’infrastructure du réseau mobile, en combinaison avec des données démographiques de base, peuvent être utilisés pour prédire la criminalité » affirment les auteurs.
Aux données historiques ou résultant du profilage traditionnel, ils ajoutent des « statistiques démographiques sur le marché du logement, l’affiliation politique, le transport, les sans-abri et l’espérance de vie et renseignements concernant des crimes individuels » fournies par la ville de Londres. L’originalité de leur approche consiste à ajouter des informations « anonymes » fournies par leurs téléphones mobiles, sur l’âge, le genre et le lieu où se trouvent les gens. Ça leur permet de produire une carte des points à surveiller dans Londres.
Le test a été fait grâce au programme Smart Steps de la firme espagnole Telefónica appliqué aux utilisateurs d’O2, son opérateur britannique. La technologie est pourtant présentée comme étant conçue, au départ, pour aider les entreprises à prendre des « décisions d’affaires éclairées […] basées sur le comportement des foules ».
Le « hic », remarque le site SiliconAngle, est que « les données présentées de façon anonyme ne sont pas toujours vraiment anonymes ». C’est plus grave qu’une simple question de protection des données privées. Le problème est clairement posé dans un livre sur le big data écrit par Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukie et cité par Robert Branche sur le site des Échos.fr : « Si grâce au Big data, nous prévoyons qui pourrait commettre un crime à venir, nous pourrons ne pas nous contenter de simplement empêcher le crime d’arriver. Nous serons enclins à vouloir punir aussi son auteur probable. C’est simplement logique ».
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Crédit photo : CC/Flickr/Reynermedia