Chief William Bratton, Los Angeles Police Department. Predictive Policing. 4 février 2015

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1 Very soon, we will be moving to a predictive policing model where, by studying real time crime patterns, we can anticipate where a crime is likely to occur. Chief William Bratton, Los Angeles Police Department 2009 Predictive Policing 4 février 2015 Modélisation, simulation et prédiction dans l action publique, projet Innox Espace Saint-Martin, Paris

2 Le projet 3Cities Une initiative de l ONDRP qui vise à : Mettre en œuvre sur le territoire du Grand Paris le modèle de recherche Risk Terrain Modeling, conçu par des chercheurs de Rutgers Center on Public Security, Comparer les résultats sur plusieurs sites à l échelle internationale, Expérimenter le modèle sur le terrain, en coopération avec la préfecture de police, Vérifier la validité du modèle et le consolider au besoin.

3 Le projet 3Cities Le predictive policing peut être développé sur deux axes : Les personnes (geoprofiling, enquête, individu), Les territoires (risque, spatio-temporel). Le projet 3Cities porte sur les territoires.

4 Le modèle Le modèle combine les facteurs d aggravation tirés de la connaissance criminologique, à l analyse géostatistique de type HotSpot, pour un type précis d infraction codifié par nature (NATINF). L analyse spatiale permet d identifier les HotSpots sur le territoires (Brantingham & Brantingham, 1992 ; Sherman & Weisburd, 1995). Le HotSpot est en lui-même un prédicteur (Sherman, 1995). Certains facteurs contextuels des lieux de commission des faits favorisent l apparition d infractions, leur fréquence et leur concentration. Ce sont des facteurs dits «aggravants» (Caplan & Kennedy 2010).

5 Le modèle La question d aujourd hui est celle du déplacement Des évènements, d un lieu vers un autre, Des auteurs, d un lieu vers un autre.

6 Le modèle Le modèle d anticipation des déplacements part du HotSpot Qu est-ce qu un HotSpot? HS est un espace géographique où l on mesure une plus importante concentration de faits (m 2 ) que ce que l on peut mesurer sur l ensemble de la surface étudiée. Qu est-ce qui favorise l émergence d un HotSPot? Les facteurs habituellement présents sont : Densité de population (habitants ou flux, convergence spatio-temporelle des flux), Densité des facteurs de risques (établissements, armes, objets d attraction..), Densité des cibles (personnes, habitations, marchandises, véhicules, points d argent ), Défaillance d un élément de la théorie des activités de routine (exemple : surveillance efficiente).

7 Le modèle Le modèle prolonge l approche par le Hot Spot en faisant varier le risque sur le territoire en fonction de facteurs aggravants ou atténuants la commission de l infraction. Le modèle analyse l influence (Absence / Présence, Concentration / Dispersion, Proximité / Éloignement) des facteurs contextuels sélectionné en rapport avec l infraction. Le modèle opérationnalise cette influence et la soumet à plusieurs tests statistiques. Les tests permettent de retenir les facteurs significatifs et de rejeter les autres.

8 Principe schématisé Le modèle utilise une information géographique désagrégée en couches (SIG). Les couches représentent trois types d éléments : Les limites du territoire qui définissent la surface d étude, Le type d infraction, Les facteurs aggravants qui augmentent la probabilité de survenance de l infraction. La combinaison des facteurs aggravants produit une carte finale qui modélise et visualise les risques sur le territoire.

9 Test Statistique Le modèle n utilise pas la régression logistique linéaire (moindres carrés - Ordinary Least Squares), car elle suppose une variable dépendante (crime) normalement distribuée et une relation linéaire entre les variables indépendantes. Ceci est très rarement le cas pour les données portant sur la criminalité.

10 Test statistique La plupart des données criminelles sont réparties sur un territoire comme des valeurs rares : La valeur 0 (absence de fait) est celle qui est la plus fréquemment observée Les valeurs petites sont les plus fréquentes (1 fait par cellule) Sur un territoire, la répartition des faits occupe un minimum de cellules pour un maximum de possibilités. La distribution est «groupée» et dite de type «cluster». D où l utilisation de la régression de Poisson, Ou la régression binomiale négative.

11 3Cities Extraction n 1 : lignes, année 2012 Extraction n 2 : lignes, années 2013 Extractions DSPAP (USOPO) sur IOB géographique (Paris, Hautsde-Seine, Seine-Saint-Denis, Val-de-Marne). Base opérationnelle Champs non nominaltifs Champ adresse (faits uniquement) Champs date de naissance et sexe (victimes et mis en cause)

12 3Cities Sélection NATINF : Vols à l arraché Unité de compte : victime Géocodage : adresse de commission du fait (référentiel BD Adresse de l Institut géographique national (IGN) Sélection voie publique, voies et adresses Grand Paris : Total géocodé : lieux avec victimes Vols à l arraché sur voie publique voies ou adresse de commission Paris intramuros : Total géocodé lieux avec victimes Vols à l arraché sur voie publique, adresse complète de commission, Paris intramuros : lieux avec victimes. la distribution spatiale ne diffère pas des lieux avec victimes géocodés à la voie sur Paris intramuros.

13 3Cities Facteurs aggravants testés Racolage public (adresse interpellation racolage voie publique) Stupéfiants (adresse d interpellation usage ou détention, voie publique) Bars et établissements de nuit, pub (adresse) Fastfood (adresse) Cafés (adresse) DAB (adresse) Bureaux de poste (adresse) Écoles secondaires et sup (adresse) Arrêts bus, stations, métro, gares (adresse) Attractions touristiques (adresse) Sandwicheries (adresse) Centres commerciaux (adresse) Parcs et jardins (adresse)

14 3Cities 88 % des points de vols à l arraché sont localisés dans Paris intramuros

15 3Cities points de vols à l arraché sur voie publique à Paris géocodés à l adresse complète de commission

16 Facteurs aggravants testés Racolage public Usage de stupéfiants Arrêts de bus Établissements nocturnes Stations de métro Sandwicheries

17 Facteurs aggravants testés Bureaux de poste Gares SNCF Établissements enseignement supérieur Écoles DAB Cafés bars

18 Facteurs aggravants testés Centres commerciaux Attractions touristiques Pubs, bière Parcs, squares et jardins publics Fastfoods

19 Analyse des facteurs aggravants Facteurs Nombre d'évènements Opérationnalisation Influence spatiale Incrémentation de l'analyse Arrets_Bus_RATP_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Attractions_Touristes_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Bars_Cafes_Paris_ Proximité et densité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Bureaux_Poste_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Centres_Commerciaux_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) DAB_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Ecoles_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Educ_Sup_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Etablissements_Vie_Nocturne_ Paris_ Proximité et densité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) FasFood_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Parcs_Jardins_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Gares_SNCF_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Pubs_Bier_PAris_ Proximité et densité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Racolage_Public_Paris_ Proximité et densité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Sandwicheries_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Stations_Metro_Paris_ Proximité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300) Usage_Detention_Stups_VP_ Paris_ Proximité et densité 3 Blocks (3x100) Moitié (50,100,150,200, 250, 300)

20 Analyse des facteurs aggravants Facteurs Opérationnalisation Influence spatiale Coefficient Valeur relative de risque Établissements Vie Nocturne Paris 2012 Proximité 300 1,5677 4,7956 Écoles Paris 2012 Proximité 300 0,8099 2,2477 Pubs Bier Paris 2012 Densité 50 0,5881 1,8005 Fastfood Paris 2012 Proximité 300 0,4602 1,5844 Usage Détention Stups VP Paris 2012 Proximité 50 0,4446 1,5598 Racolage Public Paris 2012 Proximité 300 0,4178 1,5187 Stations Metro Paris 2012 Proximité 100 0,3731 1,4522 DAB Paris 2012 Proximité 50 0,2847 1,3294 Bureaux Poste Paris 2012 Proximité 300 0,2616 1,2990

21 Carte des risques

22 Champs Élysées

23 Place de Clichy

24 Discussion (aspects techniques) La pertinence du résultat dépend de la qualité des données (faits et géographiques). La précision de la géolocalisation dépend de la précision du libellé de l adresse saisie. Le champ temporel (horaire, période) doit être renseigné. La pertinence des résultats de l analyse de risque dépend de la pertinence des facteurs aggravants et atténuants qui doivent être utilisés à l échelle de l analyse. Le modèle doit prendre en compte en compte les flux de population pour les infractions soumises à ce facteur.

25 Discussion (aspects juridiques) L utilisation de la géolocalisation dans les analyses prédictives peut soulever des questions en matière de droit et de respect des libertés. Définiton de l analyse prédictive criminelle : L analyse prédictive se réfère à toute stratégie ou tactique basée sur le développement et l utilisation de l analyse de l information dans le but de prévenir ou d anticiper la commission d un crime ou d un délit.

26 Discussion (aspects juridiques) Il existe trois techniques pour prédire le crime et la criminalité : Utiliser un tuyau (informateur) Construire un profil (profiling, géoprofiling) Analyser les territoires à haute intensité criminelle (hot spot policing, high crime area)

27 Discussion (aspects juridiques) Deux questions : L application d une analyse prédictive est-elle susceptible d entrainer une restriction des libertés individuelles ou des droits fondamentaux des individus? Ces restrictions peuvent-elles attenter à la libre circulation des personnes, conduire à des interpellations préventives, aboutir à des intrusions non contrôlées dans la vie privée, une discrimination territoriale?

28 Discussion (aspects juridiques) Aux États-Unis, cette question a été examinée à travers le 4ème Amendement de la Constitution. Le 4ème Amendement protège contre les investigations policières non raisonnables et disproportionnées. Pour interpeller une personne, un policier doit se prévaloir d une suspicion raisonnable, La définition de raisonnable est fournie par le 4ème amendement : la police doit être capable de démontrer par des faits en lien avec l affaire la justification de l intrusion dans la vie du suspect. Inutile de préciser que les contentieux sont nombreux.

29 Discussion (aspects juridiques) La loi distingue entre les investigations menées sous contrôle d un juge et celles menées à l initiative de la police et les actions qui concernent les individus ou les groupes d individus et les actions qui portent sur des territoires. Les prédictions utilisées par les SIG portent sur des territoires, ou territoires à haute intensité criminelle (high crime area). Ces territoires sont l un des deux éléments de suspicion raisonnable retenus retenus par la loi ( jurisprudence Wardlow). C est le fait de se trouver sur un territoire sensible qui justifie légalement la suspicion et l action d interpellation par la police.

30 Discussion (aspects juridiques) Les réponses à la suspicion d entrave aux libertés publiques passent par un encadrement de la pratique et non par une remise en cause du principe de predictive policing : L information prédictive doit être corroborée par les observations des personnels de police sur le terrain. L information prédictive doit être suffisamment détaillée et précise pour cibler une personne, un profil de personne ou un micro territoire et ne pas englober une généralité. La valeur prédictive de l information décline avec le temps. Donc l information doit être utilisée en temps réel ou légèrement différé, ou elle doit être abandonnée. La termes désignant les zones concernées par la prédiction ne doivent pas stigmatiser globalement un secteurs plus large. Ainsi, High Crime Area est une expression contestée par nombre de professeurs, chercheurs et praticiens aux USA. car trop stigmatisante.

31 3Cities Predictive Policing France : Grand Paris (PP) habitants Circonscription DCSP (DGPN) habitants Canada : Île de Montréal (SPVM) habitants États-Unis : Chicago habitants Arlington habitants Colorado Spings habitants Glendale habitants Kansas City habitants Newark habitants New York City habitants

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