Un modèle d'optimisation "le premier du genre" développé par les ingénieurs de Lehigh's P.C. Le Rossin College of Engineering and Applied Science aide le Département des services correctionnels de Pennsylvanie (PADOC) à rationaliser l'affectation des détenus aux 25 établissements correctionnels de l'État.
Les responsables du PADOC affirment que le système d'aide à la décision d'affectation des détenus (IADSS) a « transformé » le processus d'affectation des détenus en Pennsylvanie et peut faire de même pour les agences correctionnelles de l'État à travers les États-Unis. À long terme, ils disent, le système pourrait raccourcir les séjours en prison et réduire la récidive – le taux auquel les prisonniers libérés commettent de nouveaux crimes – en donnant aux détenus un accès plus rapide aux programmes de traitement dont ils ont besoin pour obtenir une libération conditionnelle.
Il y en a actuellement 46, 800 détenus dans les établissements correctionnels de l'État. Les dépenses annuelles du PADOC totalisent environ 2,5 milliards de dollars, ou environ 8 pour cent du budget total de l'État.
L'IADSS peut effectuer des centaines d'affectations de détenus en quelques minutes, une tâche qui nécessite des heures lorsqu'elle est effectuée manuellement par des humains. Le système est le produit de cinq années de travail d'étudiants diplômés et de membres du corps professoral du département de génie industriel et des systèmes. Ses développeurs disent que l'IADSS représente la première application de la recherche opérationnelle à l'affectation des détenus.
Les responsables du PADOC utilisent l'IADSS depuis 10 mois pour aider à l'affectation des détenus et ils prévoient d'y passer complètement au début de l'année prochaine. IADSS a également été utilisé pour aider à réaffecter 2, 000 détenus du State Correctional Institute de Pittsburgh, qui a été fermé récemment, vers d'autres prisons d'État.
Dans un rapport publié le 1er septembre, Les responsables du PADOC ont déclaré que l'IADSS a permis au service correctionnel de réaliser des économies de coûts et des améliorations dans quatre domaines :
« Sur la base de ces quatre critères, " dit le rapport, « nous pensons que l'IADSS a sauvé le PADOC, et ainsi sauvé les contribuables de Pennsylvanie, environ 2,9 millions de dollars au cours de la première année, ce qui se traduira par des économies d'environ 19,2 millions de dollars au cours des cinq prochaines années. »
Pendant ce temps, le groupe qui a inventé l'IADSS a été nommé finaliste du prix Daniel H. Wagner pour l'excellence en recherche opérationnelle. Le prix international est décerné chaque année par l'Institut de recherche opérationnelle et des sciences de gestion (INFORMS), la première association professionnelle pour l'analyse et la recherche opérationnelle. Le prix de cette année sera décerné le 24 octobre lors de la conférence annuelle INFORMS à Houston.
"[IADSS] est le premier modèle du genre dans le pays, et aborde un problème important auquel tous les grands services correctionnels sont confrontés, " Le secrétaire du PADOC, John E. Wetzel, a écrit dans une lettre de recommandation au comité de sélection du prix Wagner.
"Chaque année, mon département en reçoit environ 11, 000 nouveaux détenus qui doivent être affectés à l'une de nos 25 prisons à travers l'État... [IADSS] a complètement transformé nos processus et conduit déjà à des améliorations d'efficacité et à des économies significatives.
"Je sais que mes pairs à travers le pays qui dirigent d'autres agences correctionnelles d'État bénéficieront également énormément de [ce] modèle."
Le groupe qui a développé IADSS est dirigé par Tamas Terlaky, le professeur George N. et Soteria Kledaras '87 Endowed Chair dans le département de génie industriel et des systèmes. Le groupe comprend également Lou Plebani et George Wilson, professeurs du département; Mohamed Shahabsafa, un doctorat candidat; Anshul Sharma, un étudiant diplômé; Dan Li '13 Ph.D. et Chatainya Gudapati '17 M.S.
Le cœur de l'IADSS, dit Shahabsafa, qui se rend toutes les deux semaines à Mechanicsburg pour s'entretenir avec les responsables du PADOC, est son module d'optimisation, qui peut affecter des centaines de détenus à des établissements correctionnels en quelques minutes seulement. Une interface utilisateur graphique permet d'accéder aux informations sur les détenus dans la base de données PADOC, permet aux utilisateurs de revoir et d'approuver l'affectation optimale, et fournit plusieurs mesures pour évaluer les recommandations d'affectation.
Le module d'optimisation permet à l'IADSS d'affecter les détenus - et de prendre en compte une variété de facteurs pertinents - simultanément, dit Shahabsafa. Ces facteurs comprennent l'âge du prisonnier, ville natale, infraction, informations sur la peine, niveau de stabilité, niveau de risque, dates de sortie minimale et maximale, et les besoins médicaux et de programmation, ainsi que la capacité et le niveau des ressources disponibles dans chaque institution. L'IADSS tient également compte des limitations fonctionnelles des détenus, qu'ils soient malentendants ou malvoyants ou qu'ils utilisent un fauteuil roulant, etc.
William Nicklow, directeur de la gestion des populations du PADOC, dit que les détenus étaient auparavant affectés aux établissements correctionnels de Pennsylvanie dans un processus séquentiel par les employés du DOC qui prennent en compte chacun de ces facteurs pour un détenu à la fois.
En plus des nouveaux détenus, le DOC supervise également le transfert des détenus au sein du système pénitentiaire d'État, dit Nicklow.
"Chaque année, nous en recevons environ 50, 000 pétitions de nos établissements correctionnels demandant le transfert d'un détenu. Avant le développement du modèle Lehigh, nous avons examiné chaque détenu individuellement et évalué tous les facteurs concernant ce détenu séparément. C'est un processus assez lourd."
Lors de l'affectation et du transfert des détenus, dit Nicklow, L'IADSS prend en compte les besoins de chaque détenu et les ressources—lits vides, niveau de sécurité, les programmes de traitement et les postes vacants—qui sont disponibles dans chacun des établissements correctionnels de l'État.
"Le modèle Lehigh examine tout simultanément et de manière holistique. Il fait la recommandation la plus appropriée pour tout le monde en fonction des ressources disponibles à ce moment-là.
"Avec le processus actuel, il faut sept personnes presque une semaine pour le faire. Maintenant, tout le travail peut être fait en appuyant sur un bouton, et les résultats sont en fait meilleurs. Nous prenons de meilleures décisions et nous répondons à toutes les exigences pour les affectations des détenus. »
L'IADSS a également aidé le PADOC à réduire le temps d'attente des détenus avant l'ouverture des programmes de traitement qu'ils doivent suivre pour se qualifier pour une libération conditionnelle ou une libération anticipée, dit Nicklow.
« Notre problème le plus difficile est la liste d'attente des programmes de traitement. Le modèle Lehigh nous aide à nous préparer aux audiences de libération conditionnelle. Nous aimons commencer la programmation environ 10 mois avant la date de la peine minimale afin que tous les programmes soient terminés lorsqu'un détenu est libéré, et de sorte que ce qu'un détenu apprend d'un programme est frais dans son esprit lorsqu'il est libéré.
« Grâce au modèle Lehigh, l'heure de début d'entrée des programmes a été diminuée. Le modèle nous aidera à nous assurer que personne ne commence un programme juste avant sa libération conditionnelle. Et cela nous aidera à éviter d'avoir à transférer des détenus d'un établissement à un autre pour participer à un programme. »
L'IADSS a également aidé le PADOC à réduire les erreurs humaines dans l'affectation des détenus, Wetzel a écrit dans sa lettre à INFORMS.
« Avant de travailler avec l'Université Lehigh sur ce projet, " il a écrit, « nos processus internes pour effectuer ces missions reposaient sur le jugement humain, et a conduit à de nombreuses décisions de placement sous-optimales."
Le département d'ingénierie industrielle et des systèmes a commencé à étudier les affectations des détenus il y a cinq ans lorsque Li a effectué un stage avec PADOC et a développé un arbre de décision identifiant les facteurs impliqués dans l'affectation des détenus. Li a obtenu son doctorat. en 2013 et le projet a été repris par Shahabsafa.
IADSS, dit Shahabsafa, est basé sur l'optimisation linéaire en nombres entiers mixtes (MILO), une méthode qui a été appliquée il y a près de trois décennies à l'établissement des horaires des équipages des compagnies aériennes et dans d'autres industries, mais qui n'avait pas été essayée auparavant avec les affectations des détenus dans les établissements correctionnels.
Shahabsafa écrit son doctorat. thèse sur un projet financé par l'armée de l'air impliquant l'optimisation de la conception structurelle.
La collaboration avec PADOC, il dit, a été particulièrement enrichissante.
« Cela a été une excellente opportunité pour moi de travailler sur une application réelle. Je vais au PADOC toutes les deux semaines depuis trois ans.
"Ayant consacré beaucoup de temps et d'énergie à ce projet, c'est un honneur pour moi de voir que le produit est utilisé dans le processus quotidien réel du Département des services correctionnels et que notre article a été reconnu comme finaliste du prestigieux prix Wagner."
