Traiter des biais algorithmiques et des implications sociales

L’intelligence artificielle est devenue une innovation révolutionnaire dans plusieurs domaines au cours des dernières années, avec le potentiel d'apporter des améliorations et des progrès sans précédent. L’une des utilisations les plus controversées est la police prédictive, un outil qui vise à prévoir où les crimes se produiront et où cibler les forces de l’ordre en se basant sur ces prévisions. Bien que cette application de l’IA puisse sembler une bonne idée sur le papier, un ensemble de graves enjeux éthiques doit être pris en compte lorsqu’on envisage de mettre cette technologie en œuvre.

En ce qui concerne la promesse et le péril de la police prédictive, une chose est certaine : la technologie elle-même n’est ni bonne ni mauvaise, mais tout dépend de son application, de la construction de ses algorithmes et des valeurs de la société dans laquelle elle est utilisée.

L’engouement pour la police proactive

L’objectif principal de la police prédictive est l’efficacité des forces de l’ordre. Ces algorithmes visent ainsi à repérer les points chauds, c’est-à-dire les zones où le crime est plus susceptible de se produire, en analysant des données historiques sur la criminalité, et permettent une police proactive dans ces zones. Idéalement, ce traitement pourrait réduire le taux de criminalité, optimiser la répartition des ressources et même anticiper les incidents avant qu’ils ne se produisent.

D’autres soutiennent que la police prédictive peut aider les communautés à devenir plus sûres, car cette méthode permet à la police d’être plus intelligente et plus tactique. Cette technologie peut être utilisée pour renforcer le jugement humain, et non pour le remplacer, lorsqu’elle est utilisée de manière éthique et avec des mesures de sécurité solides, en offrant aux agents des moyens plus efficaces de servir la population.

Préjugés innés et disparités

Cependant, derrière son aspect séduisant, se cache une menace grave : celle de créer ou d’aggraver les biais existants dans la société. Les données sur lesquelles sont entraînés ces alg