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Applications des SAAD dans le domaine policier

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Applications des SAAD dans le domaine policier

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Ce qu'on appelle "police prédictive" n'est pas la seule utilisation que nous faisons des Systèmes algorithmiques d'aide à la décision (SAAD) dans le domaine policier. Il faut donc opérer des distinctions.
Deux types d'utilisation des outils algorithmiques existent :

- celles liées à la surveillance et à l'analyse d'image ;

- celles liées à la prédiction de la délinquance et au profilage des personnes impliquées dans des infractions. On emploie la notion de "police prédictive" seulement pour désigner une partie de ce second type d'utilisation.

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Si les opérations que promet la « police prédictive » sont techniquement réalisables, et qu’on parvenait même à dépasser les biais précédemment mentionnés, sont-elles alors souhaitables ?

Quels moyens de contrôle envisager pour ne pas s'infliger à l'avenir l'arbitraire des décisions algorithmiques ?

Anticiper les faits avant qu’ils se produisent, prédire où et quand vont survenir les crimes et qui sera leur auteur, cela n’exige-t-il pas de nous que nous acceptions une société de surveillance totale ? Le prix à payer ne serait-il pas alors trop élevé comparé aux gains que permettent les technologies de type IA ?

N'est-il pas paradoxal de prétendre mettre au service de la sécurité des individus des outils numériques « intelligents » qui menacent leurs libertés ?

Doit-on avoir à choisir entre la liberté et la justice ?

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Lisez d'abord les questions de cette colonne (en vert) avant de vous reporter à la vidéo.

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Peut-on prédire les futurs crimes ? - Fouloscopie (Mehdi Moussaid)

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (1/3)

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (1/3)

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Regardez la vidéo, de 5'28'' à 10'28''.

1) "Corriger les biais humains qui existent déjà chez les policiers" : les SAAD semblent-ils nous faire parvenir à cet objectif ?

2) Peut-on pour autant qualifier, comme le fait Cyrus North, les systèmes de "police prédictive" de "racistes" ? Quels sont les éléments qui pourraient nous y inciter ?

3) Quelle solution a été proposée pour corriger le "biais d’échantillonnage" accusé dans la vidéo ? Pourquoi n'est-elle pas totalement satisfaisante ?

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (2/3)

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (2/3)

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (3/3)

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Les SAAD, catalyseurs de biais discriminants ? (3/3)

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Les biais racistes répercutés par les SAAD ne sont pas les seuls biais discriminatoires que relèvent les études. Dans les paragraphes 2 et 3 du texte, identifiez deux biais supplémentaires.

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Le déterminisme qualifie toute doctrine selon laquelle le réel s'articule comme un système de causes et d'effets nécessaires.
Si la doctrine est conforme, alors comme l'écrit Alain (Propos philosophiques), "on peut prédire ce qui arrivera dans un système clos, ou à peu près clos".
Or on peut considérer un quartier, une ville, comme des systèmes "à peu près clos". Si la prédiction est possible, et ce malgré la liberté apparente de nos actions, ce serait donc en raison de notre soumission systématique à un enchainement nécessaire de causes et d'effets.
On appelle déterminisme social une doctrine selon laquelle les individus subissent à leur insu l'influence de contraintes (des causes) sociales qui déterminent leur action.

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Regardez la vidéo de son commencement à 5'27''.

1) Comme le montre la vidéo, les tentatives de prédiction du crime ne sont pas chose nouvelle : comment procédait Cesare Lombroso ? Pourquoi le déterminisme à l’œuvre ne nous paraît-il pas acceptable ?

2) En quoi peut-on dire que le système algorithmique développé par la mathématicienne Andrea Bertozzi réintroduit à son tour des principes déterministes ?

3) Quelle ambiguïté voit-on jaillir de la comparaison du modèle de PredPol avec celui qui prédirait une activité sismique ?

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (1/3)

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (1/3)

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (2/3)

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (2/3)

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Dans le second paragraphe de son texte, Cournot prend l'exemple d'un voyageur à qui il arriverait un accident, a priori imprévisible, et surtout dont l'événement ne tient pas à sa présence sur place en tant qu'éventuel agent : le voyageur n'est responsable de rien d'autre que de sa présence sur les lieux de l'accident.

La thèse de l'extrait réside dans l'affirmation de l'impossible certitude géométrique ou mécanique de l'occurrence des "actes réfléchis des êtres libres", mais leur enchevêtrement certain dans un système "de combinaison et de chance, de cause et de hasard". Cela semble ouvrir la voie à des calculs de probabilité s'agissant d'événements autrement qualifiés d'hasardeux.

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (3/3)

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Prédire l'action libre : un paradoxe ? (3/3)

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En vous appuyant sur l'extrait vidéo ainsi que sur votre lecture du texte de Cournot, montrez ce qui légitime la prétention des SAAD de police "prédictive" à faire la prédiction d'événements criminels.

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L'algorithme prédictif et ses usages possibles

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L'algorithme prédictif et ses usages possibles

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Savoir ce que sera demain, ce mythe philosophique personnalisé par Cassandre dans l'antiquité Grecque est-il aujourd'hui en passe de devenir une réalité scientifique ? Nombreuses sont les applications qui aujourd'hui s'appuient sur des algorithmes prédictifs, que ce soient dans les domaines du marketing, de la finance ou encore de la santé. Cet engouement multidisciplinaire est le résultat d'un phénomène, qui naquit il y a plus de 10 ans mais qui a aujourd'hui trouvé un terreau favorable de croissance : le Big Data.

Socle de cette émergence, la donnée constitue un or noir disponible, aisée d'exploitation de prime abord mais aussi potentiellement facteur décisionnel dans certaines disciplines. Au cours des dernières années est apparu le terme de "données massives" pour englober la mine de renseignements collectée à partir de nos activités quotidiennes, des articles publiés, de nos interactions sociales et des objets de plus en plus connectés, c'est à dire eux même générateurs de données.

La donnée offre la possibilité d'envisager des évolutions à court, moyen et long termes comme des comportements à venir parfois même en temps réel. Elle permet de faire le grand écart entre la globalisation et l'individualisation. En effet, il est, à la fois, possible de suivre et d'anticiper les grandes épidémies à l'échelle mondiale tout en analysant le comportement individuel de monsieur X par rapport à ses déplacements ou ses achats. La lutte contre la criminalité n'échappe pas à l'intérêt que présente la donnée dans la capacité à prévoir les évolutions et pourquoi pas le comportement criminel. En effet, les données massives constituent la source de l'analyse prédictive en ce qu'elles alimentent des applications à vocation opérationnelle.

Derrière la notion simplificatrice et vulgarisée d'algorithme prédictif se dissimule un processus analytique complexe et polyvalent. Loin d'être le fruit d'une génération spontanée, l'analyse prédictive repose sur des préceptes mathématiques et statistiques à des fins d'extraction de connaissances et de formes criminelles particulières. Il n'existe pas de logiciels ou d'algorithmes miracles pour lutter contre la délinquance. Il s'agit de développer des méthodes, de les tester, de les évaluer préalablement à une quelconque utilisation. Les méthodes reposent sur des techniques d'apprentissage capable d'exploiter les données dans leurs multiples dimensions. Loin de toute notion de préemption, l'analyse prédictive a une vocation de prévention, c'est à dire non pas d'agir préalablement à toute commission d'infraction mais plutôt d'interrompre l'évolution d'un processus en cours. A l'opposé des clichés véhiculés par la fiction ( Minority Report, Person of Interest), l'analyse prédictive constitue une aide à la décision pour un chef opérationnel qui la complète par une approche prospective. En effet, l'anticipation criminelle nécessite de prendre en compte l'héritage des événements du passé, c'est la prédiction. Mais elle intègre aussi, en élaborant les scenarii les plus probables, des événements ponctuels impactant le futur, c'est le domaine de la prospective. Dès lors, en matière de lutte contre la criminalité, le pilotage ne peut s'effectuer par la donnée comme cela peut être le cas dans d'autres disciplines. En effet, l'analyse prédictive apporte des éléments objectifs de compréhension mais quoiqu'il arrive et en dépit de la masse de données disponible, incomplets. Elle est, par exemple, utilisée dans la prise en compte des perspectives d'évolution d'infractions de masse telles que les cambriolages. Elle peut aussi être utilisée dans la détection préalable de fraudes sociales ou bancaires ou encore dans la compréhension à des fins d'anticipation des variables pesant sur certaines formes d'infractions. En effet, la politique d'ouverture et de partage des données publiques permet de tirer profit de variables liées à un contexte social ou économique ou encore à l'évolution météorologique, voire à la création de nouvelles infrastructures.

En dépit de l'intérêt manifeste que présentent les méthodes prédictives, il convient de se garder de tout risque d'atteintes aux libertés individuelles. Ce point est un préalable obligatoire à un quelconque déploiement en matière de sécurité publique où la donnée à caractère personnel est exclue du champ d'analyse. Outre cette question essentielle, le risque de l'analyse prédictive est aussi une mauvaise interprétation de ce qu'est réellement l'apport de la prédiction. Gardons nous du joug infligé par Apollon à Cassandre.

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L'algorithme prédictif [par Patrick PERROT, Chef de la Division Analyse et Investigations Criminelles, Service Central de Renseignement Criminel de la Gendarmerie Nationale] - InCyber

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Savoir ce que sera demain, ce mythe philosophique personnalisé par Cassandre dans l'antiquité Grecque est-il aujourd'hui en passe de devenir une réalité scientifique ? Nombreuses sont les applications qui aujourd'hui s'appuient sur des algorithmes prédictifs, que ce soient dans les domaines du marketing, de la finance ou encore de la santé.

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Un outil pour lutter contre la criminalité 

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Un outil pour lutter contre la criminalité 

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Durée de la vidéo : 2 min.

Article rédigé par

Pour faire baisser la délinquance, la police de Modesto, en Californie, utilise un logiciel dont l'algorithme prédit "où il y a de fortes probabilités pour qu'aient lieu les futurs délits"... Extrait du magazine "Envoyé spécial" du 31 mars.

Et si l'on pouvait prédire où et quand auront lieu les prochains crimes et délits ? Des scientifiques, des entreprises établissent les futures cartes de la délinquance en utilisant des algorithmes et des formules mathématiques.

Aux Etats-Unis, de plus en plus de polices locales se laissent convaincre. Le numéro deux de celle de Modesto, en Californie, a décidé de se lancer dans la police prédictive il y a deux ans. Il a choisi un logiciel créé par une société privée qu'il faut payer 30 000 dollars par an. Cet outil prédirait les crimes à venir à partir des statistiques de la police.

"Moins 27% de cambriolages et moins 14% de vols"

"Nous avons transmis toutes nos données des dix dernières années en se concentrant sur le type, le lieu, la date et l'heure des crimes. La société analyse ces informations du passé et, avec une équation mathématique, elle nous dit où il y a de fortes probabilités pour qu'aient lieu les futurs délits", explique ce capitaine de police américain.

"Fin 2014, on voit qu'il y a une réduction de la délinquance, analyse-t-il. Ce sont même des baisses à deux chiffres : moins 27% de cambriolages et moins 14% de vols. Seules les arrestations ont augmenté." Une baisse spectaculaire des délits, alors même que la police de Modesto a perdu 30% de ses effectifs en cinq ans, notamment en raison de restrictions budgétaires.
Un extrait de "USA : les devins du crime", à voir dans "Envoyé spécial" le 31 mars 2016.

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VIDEO. Envoyé spécial. La police prédictive utilisée par la ville de Modesto en Californie

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Durée de la vidéo : 2 min. Article rédigé par Pour faire baisser la délinquance, la police de Modesto, en Californie, utilise un logiciel dont l'algorithme prédit "où il y a de fortes probabilités pour qu'aient lieu les futurs délits"... Extrait du magazine "Envoyé spécial" du 31 mars.

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Les SAAD au service de la sécurité dans les grandes villes françaises

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Les SAAD au service de la sécurité dans les grandes villes françaises

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L'analyse de données numériques peut-elle contribuer à prévenir les troubles à l'ordre public ? Quels risques soulève-t-elle quant aux libertés publiques ? Alors que de nombreuses collectivités en France misent sur les plates-formes de données pour optimiser les déplacements et l'empreinte énergétique urbaine, la ville de Marseille annonce la création d'un outil d'analyse pour " garantir de manière plus efficace la sécurité et la tranquillité publique des citoyens ".

Baptisé " Observatoire de la tranquillité publique ", ce centre de supervision est inédit dans une grande ville française. Selon la ville de Marseille, il recueillera l'ensemble des données publiques disponibles : mains courantes de la police municipale, captations des caméras de surveillance, informations relevées par les marins-pompiers ou les agents des espaces verts...

Anticiper les risques

Au-delà de la collecte, l'outil développé par Engie Ineo, vise à analyser ces informations et les croiser avec d'autres données, comme celles des opérateurs de téléphonie mobile, de transport public, de l'AP-HM (Assistance publique-Hôpitaux de Marseille), pour " mieux anticiper les risques ". " Nous allons également utiliser les données de météo et les grandes tendances des réseaux sociaux dans une finalité de sécurité ", explique Caroline Pozmentier, adjointe au maire en charge de la sécurité publique, qui évoque un " big data de la tranquillité publique, premier pilier de la smart city marseillaise ".

Cofinancé par la ville, la région, le département et l'Union européenne, le dispositif sera opérationnel au premier trimestre 2018. Concrètement, il devrait aider la police municipale à mieux anticiper et organiser la sécurité lors de grands événements comme des matchs de football ou des manifestations de rue, en croisant les données présentes et passées : où faut-il envoyer les agents municipaux ? Quels circuits privilégier pour les patrouilles ? " Entre 2018 et 2020, l'outil va être alimenté par de nouveaux cas d'usage. Avec le machine learning, l'algorithme va apprendre au fur et à mesure et apporter des analyses de plus en plus pertinentes, en fonction de l'expérience accumulée et des retours des services ", assure Sébastien Vinant, directeur de l'innovation chez Inéo Digital.

Les résultats définitifs, prévus en 2020, seront mis à disposition de l'ensemble des services par l'intermédiaire de tableaux de bord. Le programme prévoit aussi la création d'une application mobile où les habitants de Marseille pourront signaler d'éventuels problèmes.

Des choix politiques

L'utilisation d'algorithmes s'est généralisée ces dernières années dans la police, notamment dans le cadre des enquêtes pour cibler une personne en croisant les données relatives à un crime. En France, la police et la gendarmerie nationales se sont chacune dotées de tels outils. Aux Etats-Unis, plusieurs villes ont adopté le logiciel d'aide à la décision PredPol qui détermine les zones à plus fort risque de criminalité en analysant la géolocalisation des crimes passés.

Lire aussi Article réservé à nos abonnés " The Minority Report " ou l'obsession de la société pour la prédiction des crimes

Le logiciel développé pour la ville de Marseille relève plutôt de l'outil d'aide à la décision pour les services municipaux. " Il ne s'agit pas à proprement parler de police prédictive, car cet outil n'aura pas accès aux données de criminalité qui relèvent de la police nationale, explique Jean-Luc Besson, géostatisticien à l'Observatoire national de la délinquance et des réponses pénales. L'objectif est de rationaliser le travail des forces de sécurité municipales en tirant la leçon d'événements passés. "

Pour ce spécialiste de la donnée, l'efficacité du projet dépendra de la qualité des informations recueillies par la plate-forme. Quel sera son impact sur la vie privée des Marseillais et les libertés publiques ? " Ce n'est pas le programme, mais l'usage qui en est fait qui peut poser problème, estime-t-il. Dans tous les cas, il est important d'ouvrir l'algorithme afin de permettre un contrôle indépendant tout en préservant les intérêts commerciaux des développeurs. "

C'est aussi l'avis du sociologue au Laboratoire interdisciplinaire science innovation société (LISIS) Bilel Benbouzid, à l'université Paris Est Marne-la-Vallée, qui a travaillé sur l'algorithme PredPol. " En confiant la distribution des ressources en matière de sécurité à un algorithme, on s'en remet à une machine. Mais au nom de quels critères ? Il existe toujours des critères de pondération : pour PrédPol, c'est le coût du crime. D'autres programmes mettent en avant la gravité des faits. Dans tous les cas, ces priorités déterminent des choix politiques qui doivent être expliqués. Il est nécessaire que la communauté des scientifiques et des associations citoyennes puissent avoir accès à la méthode et aux données, pour rendre compte de la manière dont les algorithmes distribuent les services publics de sécurité et des choix moraux associés à cette distribution qui ne sont pas forcément connus des acteurs eux-mêmes. "

Impact sur la vie privée

La mise en place de ce type d'outils par une municipalité pose aussi des questions relatives aux libertés publiques. Pour Félix Tréguer, membre de la Quadrature du Net et habitant de Marseille, " c'est la logique même de ces outils qui doit être interrogée. L'idée selon laquelle la technologie va résoudre des problèmes sociaux et qu'en investissant des milliers d'euros, on arrivera à garantir la sécurité, représente un leurre. Des études ont montré aux Etats-Unis à quel point ces programmes renforcent des biais tels que la discrimination liée à la couleur de peau. On assiste à un saut en avant technologique lié au big data qui entraîne la possibilité de croiser toutes ces données issues de bases diverses. Même si au début on nous vend des dispositifs encadrés, on constate une accoutumance à ces systèmes qui banalisent la société de surveillance. "

Dans sa synthèse " La plate-forme d'une ville, les données personnelles au cœur de la fabrique de la smart city ", publiée le 10 octobre, la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) pointe les risques pour les libertés individuelles que pose la masse grandissante de données urbaines. Elle préconise la création de " comités consultatifs sur la vie privée " dans les collectivités.

Lire aussi Les libertés individuelles, oubliées de la smart city

A Marseille, Caroline Pozmentier se dit prête à créer un tel comité. " Sur notre plate-forme, nous n'utiliserons que des données anonymisées, assure-t-elle. Et nous travaillons avec la CNIL dans le respect strict du référentiel de recommandations que nous appliquons déjà pour notre système de vidéoprotection. "

La ville a nommé un délégué à la protection des données, comme le préconise le futur règlement européen sur la protection des données personnelles (RGPD) qui encadrera de façon plus stricte à partir de mai 2018 l'utilisation des données personnelles. Dans son article 27, le RGPD imposera aussi aux collectivités de réaliser une analyse d'impact sur la vie privée, pour tout service engendrant un risque élevé pour les droits et les libertés des personnes physiques.
Mise à jour à 17 heures : la réaction de Félix Tréguer de la Quadrature du Net a été ajoutée à l'article.

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A Marseille, le big data au service de la sécurité dans la ville

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L'analyse de données numériques peut-elle contribuer à prévenir les troubles à l'ordre public ? Quels risques soulève-t-elle quant aux libertés publiques ? Alors que de nombreuses collectivités en France misent sur les plates-formes de données pour optimiser les déplacements et l'empreinte énergétique urbaine, la ville de Marseille annonce la création d'un outil d'analyse pour " garantir de manière plus efficace la sécurité et la tranquillité publique des citoyens ".

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Les limites de la légitimité des SAAD (1/2)

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Les limites de la légitimité des SAAD (1/2)

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Les limites de la légitimité des SAAD (2/2)

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Les limites de la légitimité des SAAD (2/2)

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1) Dans le texte qui précède, les auteurs soulignent la possibilité pour les outils algorithmiques de poursuivre des "objectifs très légitimes". Quels sont-ils ? En vous servant des articles et de la vidéo qui précèdent, donnez trois exemples d'utilisation légitime des outils de police prédictive.

2) Les trois paragraphes du texte présentent chacun un "effet pervers" de l'utilisation des SAAD. Restituez l'argument de chacun de ces paragraphes.

3) D'après-vous, faut-il finalement conclure que les techniques de police prédictive sont favorables ou défavorables à la justice ? Rédigez un paragraphe argumenté.

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Au sens littéral, "prédictif" dérive de "prédiction", terme qui désigne le fait d'annoncer par avance des événements futurs (prae- avant, -dictare dire). Cette anticipation de l'avenir que dit la "prédiction" laisse suggérer une inspiration surnaturelle, une prémonition, qui fait écrire au professeur Frédéric Rouvière que la justice prédictive est "la version moderne de la boule de cristal".

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1) Le mot "prédictif" est en fait une traduction rapide de l'anglais "predictable".
Comment traduire plus fidèlement ce terme ? Quelle différence observez-vous entre cette nouvelle traduction et l'ancienne ?

2) En conséquence, Aurore Hyde indique dans "La Justice prédictive : enjeux et perspectives", que d'autres traductions semblent plus judicieuses :
- justice prévisible ;
- justice prévisionnelle ;
- justice probabiliste.

A partir des éléments à votre disposition dans ce padlet, trouvez une raison de valoriser chacune de ces nouvelles propositions. Laquelle vous semble la plus satisfaisante ?

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Reportage du jour : La méthode scientifique - Antoine Beauchamp : Paved, le logiciel d'aide à la décision de la gendarmerie (8 min)

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Police "prédictive" ou police "préventive" ? (1/2)

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Police "prédictive" ou police "préventive" ? (1/2)

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Les outils de police "prédictive" : fonctionnement, résultats, limites...

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Est-il possible d'arrêter un futur criminel avant qu'il ne passe à l'acte ? De prévoir le crime, pour empêcher qu'il ne se réalise ? C'est ce qu'avait imaginé l'écrivain Philip K. Dick dans sa nouvelle Minority Report, publiée en 1956. Le film qu'en a tiré Spielberg, bien des années plus tard, a donné une renommée mondiale à cette police prompte à dégainer la boule de cristal. Aujourd'hui, les logiciels de prédiction de la criminalité sont devenus une réalité, particulièrement aux Etats-Unis. Mais cela ne va pas sans poser d'épineuses questions éthiques, juridiques et technologiques.

22, v'là la police prédictive : c'est le sujet, faussement futuriste, que La Méthode scientifique dans l'heure qui vient.

Le reportage du jour

Rencontre avec le colonel Laurent Collorig de la gendarmerie nationale. Comment le logiciel d'aide à la décision Paved, testé par la gendarmerie nationale, permet-il de mieux anticiper les cambriolages et les atteintes liées aux véhicules ? Par Antoine Beauchamp :

Le fil de l'émission

Les références musicales

Le titre du jour : "Mission control" par The Dandy Warhols

Le générique de début : "Music to watch space girls by", par Leonard Nimoy

Le générique de fin : "Says" par Nils Frahm

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Est-il possible d'arrêter un futur criminel avant qu'il ne passe à l'acte ? De prévoir le crime, pour empêcher qu'il ne se réalise ? C'est ce qu'avait imaginé l'écrivain Philip K. Dick dans sa nouvelle Minority Report, publiée en 1956.

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Deux exemples bien connus d'utilisation des SAAD à des fins de surveillance :

- les radars automatiques, ou "systèmes de détection et de sanction automatisées des excès de vitesse" ;

- les "techniques de reconnaissance faciale", à des fins de prévention aussi bien qu'à des fins d'investigation.

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Prédiction de la délinquance et profilage

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Prédiction de la délinquance et profilage

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Trois modalités d'utilisation des SAAD à des fins "prédictives" en plein développement :

- la "police prédictive" ;

- les systèmes dits de "protection infantile" par profilage ou de "dépistage des enfants à risque délinquant" ;

- l'aide à la décision concernant la réinsertion des délinquants sur la base d'un calcul du risque de récidive.

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La "police prédictive" : définition par l'exemple (1/2)

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La "police prédictive" : définition par l'exemple (1/2)

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La "police prédictive" : définition par l'exemple (2/2)

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La "police prédictive" : définition par l'exemple (2/2)

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En vous appuyant sur la lecture de cet extrait, ainsi que sur les connaissances précédemment obtenues, proposez une définition synthétique de ce qu'on appelle "police prédictive".

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Ces définitions sont proposées par Sonia Desmoulin-Canselier et Daniel Le Métayer dans l'ouvrage Décider avec les algorithmes. Quelle place pour l'Homme, quelle place pour le droit ?

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« On regroupe sous l’expression « intelligence artificielle » un ensemble de techniques permettant d’effectuer des tâches qui relèvent habituellement de l’intelligence humaine. Les systèmes d’intelligence artificielle mettent en œuvre des modèles de raisonnement plus ou moins complexes, qui peuvent être décrits directement à partir de règles dans une logique donnée ou produits automatiquement par apprentissage. »

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« Un algorithme est une suite d’étapes ou de règles qui peuvent être appliquées pour résoudre un problème donné. La logique de l’algorithme peut être inscrite dans sa définition, comme dans l’algorithme suivant qui détermine si une personne est adulte ou pas : « comparer son âge à la valeur 18 ; s’il est supérieur ou égal, la réponse est oui ; s’il est inférieur, la réponse est non ». Un tel algorithme est généralement mis en œuvre par un logiciel décrit dans un langage informatique, c’est-à-dire traitable par une machine. On utilise parfois le mot « algorithme » pour désigner un système qui s’exécute sur une machine mais il s’agit d’un abus de langage. La logique de l’algorithme peut aussi être produite par apprentissage, par exemple en entraînant un système avec des paies comme « (12, non), (17, non), (55, oui), (2, non), (71, oui), (35, oui), (18, oui), etc. » Le système produit alors un modèle qui, si l’entraînement est suffisant, reviendra dans le cas présent à la règle de test de majorité ci-dessus (comparaison avec la valeur 18). »

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« On utilise ici le terme apprentissage au sens de « apprentissage machine » ou « apprentissage automatique ». L’apprentissage est un domaine de l’intelligence artificielle. Il consiste à produire automatiquement un modèle à partir d’un grand ensemble de données dites d’apprentissage. On peut distinguer différents types d’apprentissage. Par exemple, l’apprentissage supervisé nécessite d’annoter les données d’apprentissage avec le résultat attendu (par exemple l’annotation « non » pour un nombre représentant un âge inférieur à 18 si on cherche à distinguer les adultes des mineurs, ou « chat » pour une image représentant cet animal). L’apprentissage non supervisé quant à lui consiste à dégager des modèles cachés dans les données, par exemple en constituant des groupes d’images « voisines » comme celles qui représentent des chats. L’avantage de cette démarche est qu’elle permet de se dispenser de la phase d’annotation qui peut être très laborieuse quand la base de données d’apprentissage est volumineuse. On peut aussi souhaiter bénéficier d’un modèle qui s’améliore au cours du temps en recourant à l’apprentissage continu. Celui-ci peut être mis en œuvre à l’aide de techniques issues de l’apprentissage par renforcement qui s’inspire de théories de psychologie animale : des récompenses (positives ou négatives) sont attribuées à l’agent apprenant (par exemple un robot ou un joueur de go) en fonction des résultats de ses actions. »

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SAAD : Système algorithmique d'aide à la décision

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SAAD : Système algorithmique d'aide à la décision

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« Nous regroupons sous cette appellation des systèmes de décision automatiques, tels les systèmes de contrôle des véhicules autonomes, et des systèmes qui fournissent des résultats utilisés par des décideurs humains. »

« Selon les cas, ceux-ci peuvent être partiellement ou totalement automatisés et ils peuvent mobiliser ou non des techniques d’apprentissage. Dans la généralité de son acception, un algorithme est une description d’étapes ou de règles à suivre pour obtenir un résultat à partir de données fournies « en entrée ». Dans le langage courant, ce terme est aujourd’hui associé à des traitements informatiques, et c’est d’algorithmes mis en œuvre par des logiciels informatiques que nous parlerons dans cet ouvrage. Quant à la notion d’intelligence artificielle, on l’entendra ici comme la capacité, pour une machine, d’effectuer des tâches qui relèvent habituellement de l’intelligence humaine. Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) mettent en œuvre des modèles de raisonnement plus ou moins complexes, qui peuvent être codés directement par leurs concepteurs ou produits automatiquement par apprentissage. »

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« Un SAAD fondé sur l'apprentissage produit automatiquement un modèle à partir d'un grand ensemble de données d'apprentissage. Le modèle représente en quelque sorte la logique utilisée par le système pour réaliser des prédictions ou préconiser des décisions. Il peut aussi être vu comme une abstraction des données d'apprentissage. Selon le mode de représentation adopté, les modèles peuvent être plus ou moins compréhensibles pour un humain. Par exemple, un modèle qui se présente sous la forme d'arbre de décision ou de règles sera généralement plus intelligible qu'un réseau de neurones, à conditions toutefois que sa taille ne dépasse pas un certain seuil. »

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« L’expression big data peut se traduire en français par « grandes masses de données » ou « mégadonnées ». On caractérise souvent les mégadonnées par la règle des 3V : Volume considérable de données ; Variété d’informations (provenant de sources diverses) ; Vélocité (fréquence de création, de partage, de mise à jour). On parle aussi parfois des 5V en y ajoutant Véracité et Valeur pour signifier d’une part la difficulté à assurer la fiabilité des données, et d’autre part la possibilité de créer une valeur ajoutée résultant de l’analyse de ces données. On s’intéresse ici aux big data surtout sous l’angle de leur association avec l’apprentissage : en effet la disponibilité et la taille croissante de ces mégadonnées permet d’entraîner des systèmes d’apprentissage toujours plus performants. De façon réciproque, l’analyse de ces grandes masses de données dépasse les capacités humaines et requiert l’usage de systèmes d’apprentissage. »

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Police "prédictive" ou police "préventive" ? (2/2)

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Police "prédictive" ou police "préventive" ? (2/2)

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1) Dans l'extrait audio qui précède, le colonel de gendarmerie Laurent Collorig refuse d'employer l'adjectif "prédictif". Quelle en est la raison ?

2) Qu'est-ce qui, malgré ce refus, tient de la prédiction dans le fonctionnement du logiciel Paved ?

3) Quel intérêt voyez-vous à préférer la notion de "prévention" à celle de "prédiction" ?