Commencer une nouvelle vie est difficile pour les criminels qui passent de la prison à la société ordinaire. Pour aider ces personnes, Les chercheurs de l'Institut polytechnique de l'Université Purdue utilisent l'intelligence artificielle pour découvrir les comportements à risque qui pourraient ensuite aider à identifier les opportunités d'intervention précoce qui pourraient être bénéfiques.

Les résultats d'une étude du ministère de la Justice des États-Unis ont indiqué que plus de 80 % des personnes incarcérées dans les prisons d'État ont été arrêtées au moins une fois au cours des neuf années suivant leur libération. Près de la moitié de ces arrestations ont eu lieu au cours de la première année suivant la libération.

Marcus Rogers et Umit Karabiyik du Département d'informatique et de technologie de l'information de Purdue Polytechnic, dirigent un projet en cours axé sur l'utilisation d'outils et de technologies basés sur l'IA pour réduire les taux de récidive des criminels condamnés qui ont été libérés.

Les deux examinent l'aspect de la psychologie légale, en identifiant les comportements à risque, situations stressantes et autres facteurs comportementaux et physiologiques liés à un risque de retour à un comportement criminel. Rogers est professeur et Karabiyik est professeur adjoint dans les domaines de la criminalistique numérique et cybernétique.

« La principale raison pour laquelle le taux de récidive est si élevé est que les libérés conditionnels n'ont pas l'impression d'appartenir à la communauté, " a déclaré Karabiyik. " Ils ont du mal, et ils retournent immédiatement à leurs vieilles habitudes criminelles. Leurs anciennes communautés criminelles sont très accueillantes."

L'intelligence artificielle donnera aux chercheurs une fenêtre sur la vie quotidienne des libérés conditionnels grâce à des bracelets qui recueillent des informations sur la santé, y compris le stress et la fréquence cardiaque.

Les téléphones intelligents transportés par chaque personne recueilleront également des informations, allant de l'endroit où ils se trouvent à un moment donné aux photos qu'ils peuvent prendre. L'intelligence artificielle sera exécutée par intervalles avec les données examinées plutôt qu'en temps réel.

Rogers a déclaré que les informations seront utilisées pour identifier les comportements à risque, des situations stressantes et d'autres facteurs comportementaux et physiologiques en corrélation avec les individus à risque de revenir à leur comportement criminel.

"L'objectif de l'étude est d'identifier les opportunités d'intervention précoce pour mieux aider ces individus à réintégrer avec succès la société en général, " il a dit.

Les systèmes de surveillance sont actuellement en cours de développement, avec les libérés conditionnels qui devraient utiliser le système au cours de la troisième année de la recherche.

Le projet travaillera avec 250 libérés conditionnels à mesure qu'ils seront libérés. Sur ce total, 125 personnes seront dans un groupe de traitement qui disposera des appareils et utilisera le système. Les 125 autres personnes seront un groupe témoin observé pour comparer les différences. Tous sont des volontaires qui consentent à participer à la recherche, et les membres de leur famille sont informés du projet.

Le projet de quatre ans est réalisé avec les services correctionnels communautaires du comté de Tippecanoe, le Tippecanoe County/Purdue High Tech Crime Unit et le Tippecanoe County Sheriff's Department.

En plus de déterminer les facteurs qui font reculer les libérés conditionnels, la recherche étudiera également l'effet de l'offre d'aide aux individus lors de leur réintégration dans la société.

Par exemple, Karabiyik a déclaré que les outils d'IA pourraient recommander des communautés ou des emplois qui fonctionneraient bien pour les libérés conditionnels, en les aidant à se sentir à l'aise et en éliminant leur statut à haut risque.

Rogers a déclaré que la recherche examinera comment la technologie peut être utilisée pour enseigner de meilleures compétences d'adaptation et de vie à ces personnes et pour permettre aux travailleurs sociaux surchargés de travailler plus facilement avec eux.

"À la fin, nous voulons développer un système qui permettra aux intervenants d'identifier plus rapidement les individus qui semblent être sur une voie qui conduirait à la récidive, ", a déclaré Rogers.