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Services : Maintien de l’ordre prédictif

Les services de police ont la responsabilité de protéger le public, ainsi que de détecter et prévenir les crimes. Les municipalités peuvent appuyer les organismes d’application de la loi en les aidant à utiliser des tactiques reposant sur les preuves et les données qui sont à la fois efficaces, efficientes et économiques.

Applications et solutions

Le maintien de l’ordre prédictif utilise les données et les analyses pour prédire où et quand des crimes se produiront.

Technologies

IA de cartographie prédictive – Les logiciels de cartographie prédictive utilisent les données historiques sur les activités criminelles pour prédire où et quand ces activités risquent de se produire.

IA d’évaluation des risques – Les programmes d’évaluation des risques mesurent la probabilité de récidive d’une personne à l’aide d’un éventail de facteurs, notamment ses antécédents criminels, son code postal, son âge, son genre et son prénom. Ces programmes sont très controversés, car il a été démontré qu’ils présentent un biais racial et ethnique.

Reconnaissance faciale – Les logiciels de reconnaissance faciale utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser des images de visages et les associer à celles de personnes identifiées trouvées en ligne ou dans une base de données hors ligne.

Surveillance intelligente – Les outils de ville intelligente mis en place pour accroître l’efficacité de la gestion municipale peuvent également être pratiques pour l’application de la loi. Par exemple, les technologies d’information et de communication – des capteurs de circulation aux caméras en circuit fermé – peuvent fournir de précieux renseignements, tandis que les compteurs d’énergie intelligents et l’imagerie infrarouge procurent aux forces de l’ordre d’importantes données sur les ménages.

Caméras corporelles – Ces caméras peu encombrantes sont installées en toute sécurité sur l’uniforme des policiers pour enregistrer leurs interactions avec le public. Elles sont largement utilisées aux États-Unis, mais peu au Canada.

Maîtrise des foules – La surveillance intégrée permet d’informer un opérateur d’une situation potentiellement dangereuse. Par exemple, si des microphones enregistrent une hausse flagrante du niveau de bruit, le superviseur peut envoyer des policiers ou des agents de sécurité sur les lieux, accélérant ainsi le temps de réponse.

Gestion des risques susceptibles d’engager la responsabilité

Présence policière disproportionnée
Risques
⚠️ Une présence policière accrue dans un quartier se traduit par plus d’arrestations et de condamnations. La cartographie prédictive peut toutefois créer un cercle vicieux de présence policière disproportionnée dans les quartiers défavorisés, ce qui exacerbe les inégalités sociales.
Gestion des risques
✔️ La discrétion est de mise. Lors du déploiement des véhicules de patrouille, les recommandations de la cartographie prédictive doivent être évaluées en regard des répercussions sociales d’une présence policière disproportionnée.

Transparence
Risques
⚠️ Les algorithmes d’apprentissage automatique sont fondamentalement impénétrables. Cette impénétrabilité à la surveillance démocratique pose problème lorsqu’elle influence des décisions ayant des conséquences directes sur la vie privée, la liberté, la sécurité et peut-être même la vie des Canadiens.
Gestion des risques
✔️ Les recommandations basées sur les algorithmes ne doivent jamais remplacer la prise de décision par une personne. Tout au plus, ces programmes doivent être vus comme l’une des nombreuses sources de preuves qui orientent une décision.

Vie privée
Risques
⚠️ Certaines de ces technologies, particulièrement lorsqu’elles sont associées, ont des répercussions vastes et controversées sur la vie privée.
⚠️ La constitutionnalité de l’utilisation des logiciels de reconnaissance faciale par les services de police n’a toujours pas subi l’épreuve des tribunaux. R. c. Jarvis, 2019 CSC 10 (par. 89-90) fournit des raisons de penser que son utilisation dans une enquête criminelle (particulièrement en combinaison avec la vidéosurveillance) serait probablement inconstitutionnelle (voir aussi : R. c. Wong, [1990] 3 RCS 36 [p. 46-47)] et R. c. Yu, 2019 ONCA 942 [par. 123]).
Gestion des risques
✔️ Anonymisez les données. Lorsque possible, l’identification des parties en cause ne devrait pas être plus précise que l’âge approximatif et le genre.
✔️ Utilisez des descriptions générales. Si vous communiquez les raisons de l’intervention, utilisez des termes généraux (vol, plainte pour bruit, etc.).
✔️ Évitez de trop vous fier aux preuves découlant de la technologie. Comme la constitutionnalité de certaines de ces technologies n’est pas établie, les policiers doivent éviter de s’y fier exclusivement dans le cadre d’une enquête criminelle. Lorsque possible, un mandat doit être obtenu avant de déployer de l’équipement de surveillance technologique.
✔️ Suivez les pratiques exemplaires en matière de protection de la vie privée.

Fiabilité
Risques
⚠️ Certaines de ces technologies fournissent des résultats inexacts.
Gestion des risques
✔️ Jusqu’à ce que leur efficacité et leur fiabilité aient été prouvées à la municipalité, il ne faut pas présumer de leur précision.

Sécurité
Risques
⚠️
Gestion des risques
✔️ Préparez et répétez un scénario en cas de brèche de sécurité. Puisque des brèches sont possibles, les municipalités devraient créer et répéter un protocole pour se préparer à cette éventualité. Les membres du public touchés doivent être informés rapidement de toute information qui a été exposée.
✔️ Anonymisez les données si possible. Si possible, les données doivent être anonymisées pour atténuer les ramifications potentielles de leur mauvais usage.
✔️ Chiffrez les données. Toutes les données personnelles devraient être chiffrées.
✔️ Limitez l’accès. L’accès aux données personnelles sensibles doit être limité aux personnes qui en ont réellement besoin dans l’exercice de leurs fonctions.
✔️ Enregistrez les accès. Tout accès aux bases de données doit être consigné et sauvegardé.
✔️ Suivez les pratiques exemplaires en matière de sécurité.

Ressources

Commissariat à la protection de la vie privée du Canada, « Reconnaissance faciale automatisée dans les secteurs public et privé », (mai 2013). Il s’agit du rapport du Commissariat à la protection de la vie privée du Canada sur les inquiétudes suscitées par l’utilisation des logiciels de reconnaissance faciale, tant par les organismes privés que publics.

Hannah Couchman, « Report: Policing by Machine », Liberty (1er février 2019). Présente en détail certains inconvénients liés aux stratégies de maintien de l’ordre prédictif.

Meijer, Albert et Martijn Wessels, « Predictive Policing: Review of Benefits and Drawbacks », (2019) 42:12 Intl J Pub Admin 1031. Recension de la littérature évaluée par les pairs des avantages et inconvénients du maintien de l’ordre prédictif. Meijer et Wessels concluent qu’il n’y a pas assez de preuves empiriques pour confirmer les avantages avancés relativement aux tactiques de maintien de l’ordre prédictif. Il en est cependant de même pour les inconvénients prétendus.

Groupe Speciale Mobile, « GSMA Smart Cities Guide: Crowd Management ». Guide de l’utilisateur d’un exploitant mondial de réseaux cellulaires sur la maîtrise des foules à l’aide des téléphones intelligents connectés aux réseaux cellulaires.