Les ordinateurs d'avant la criminalité pourraient bientôt marquer les enfants comme des «criminels probables»

Est-il possible de prédire si quelqu'un commettra un crime dans le futur?

Cela ressemble à une idée du film de science-fiction 2002 Minority Report.

Mais c'est ce que le chercheur en statistique Richard Berk, de l'Université de Pennsylvanie, espère découvrir grâce aux travaux qu'il a menés cette année en Norvège.

Le gouvernement norvégien recueille d'énormes quantités de données sur ses citoyens et les associe à un seul fichier d'identification.

Berk espère analyser les données des dossiers des enfants et de leurs parents pour voir s'il peut prédire, à partir des circonstances de leur naissance, si un enfant commettra un crime avant son 18e anniversaire.

Le problème ici est que les nouveau-nés n'ont encore rien fait.

Le résultat possible de l'expérience de Berk serait de pré-classer certains enfants comme des «criminels probables» sur la seule base des circonstances de leur naissance.

Cela pourrait être la première étape pour faire de Minority Report une réalité, où des gens pourraient être condamnés pour des crimes qu'ils n'ont même pas commis.

Le travail de Berk est basé sur l'apprentissage automatique. Cela implique que les scientifiques des données conçoivent des algorithmes qui apprennent aux ordinateurs à identifier des modèles dans de grands ensembles de données.

Une fois que l'ordinateur peut identifier des modèles, il peut appliquer ses résultats à la prévision des résultats, même à partir de jeux de données jamais vus auparavant.

Par exemple, le géant américain du commerce de détail, Target, a collecté des données sur les habitudes d'achat de ses clients et a utilisé l'apprentissage automatique pour prédire ce que les clients seraient susceptibles d'acheter et à quel moment.

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