Deux experts du National Institute of Standards and Technology (NIST) remettent en cause une méthode de présentation des preuves dans les salles d'audience, en faisant valoir qu'il risque de laisser la préférence personnelle s'infiltrer dans le témoignage d'expert et potentiellement déformer la preuve pour un jury.

La méthode implique l'utilisation du rapport de vraisemblance (LR), un outil statistique qui donne aux experts un moyen abrégé de communiquer leur évaluation de la force des preuves médico-légales, comme une empreinte digitale ou un échantillon d'ADN, peut être lié à un suspect. En substance, LR permet à un expert en médecine légale de résumer un ensemble de circonstances potentiellement compliquées en un nombre, offrant ainsi aux experts une voie pour exprimer de manière concise leurs conclusions sur la base d'un cadre logique et cohérent. Les partisans de LR disent qu'il est approprié pour une utilisation en salle d'audience; certains soutiennent même qu'il s'agit de la seule méthode appropriée par laquelle un expert devrait expliquer des preuves aux jurés ou aux avocats.

Cependant, dans un nouvel article publié dans le Journal de recherche de l'Institut national des normes et de la technologie , Les statisticiens Steve Lund et Hari Iyer mettent en garde contre le fait que la justification de l'utilisation de la LR dans les salles d'audience est erronée. La justification est fondée sur une approche de raisonnement appelée théorie de la décision bayésienne, qui a longtemps été utilisé par la communauté scientifique pour créer des énoncés de probabilité basés sur la logique. Mais Lund et Iyer soutiennent que si le raisonnement bayésien fonctionne bien dans la prise de décision personnelle, il s'effondre dans les situations où l'information doit être transmise d'une personne à une autre, comme lors d'un témoignage en salle d'audience.

Ces résultats pourraient contribuer à la discussion entre les médecins légistes concernant la LR, qui est de plus en plus utilisé dans les tribunaux pénaux aux États-Unis et en Europe.

Alors que les auteurs du NIST s'arrêtent avant de déclarer que LR ne devrait pas être employé du tout, ils avertissent que l'utiliser comme une méthode unique pour décrire le poids de la preuve risque de s'appuyer davantage sur des hypothèses non fondées que sur des données réelles. Ils recommandent d'utiliser LR uniquement dans les cas où un modèle probabiliste est justifié. Le rapport de l'année dernière du Conseil présidentiel des conseillers en science et technologie (PCAST) mentionne certaines de ces situations, comme l'évaluation d'échantillons d'ADN de haute qualité provenant d'une seule source.

"Nous ne suggérons pas que LR ne devrait jamais être utilisé devant les tribunaux, mais son rôle envisagé comme moyen par défaut ou exclusif de transférer des informations est injustifié, " Lund a dit. " La théorie bayésienne ne prend pas en charge l'utilisation de l'opinion d'un expert, même exprimé numériquement, comme un poids de preuve universel. Parmi les différentes manières de présenter l'information, il n'a pas été démontré que LR est le plus approprié."

Le raisonnement bayésien est une manière structurée d'évaluer et de réévaluer une situation à mesure que de nouvelles preuves apparaissent. Si un enfant qui mange rarement des sucreries dit qu'il n'a pas mangé le dernier morceau de tarte aux myrtilles, sa sœur aînée pourrait d'abord penser qu'il est peu probable qu'il l'ait fait, mais si elle aperçoit un peu de bleu sur sa chemise, elle pourrait ajuster cette probabilité à la hausse. L'application d'une version rigoureuse de cette approche à des preuves médico-légales complexes permet à un expert de proposer un LR numérique basé sur la logique qui a du sens pour l'expert en tant qu'individu.

Le problème survient lorsque d'autres personnes, telles que les jurés, reçoivent l'instruction d'intégrer le LR de l'expert dans leur propre prise de décision. Le jugement d'un expert implique souvent des techniques statistiques compliquées qui peuvent donner des LR différents selon l'expert qui porte le jugement. Par conséquent, le numéro LR spécifique d'un expert peut différer considérablement de celui d'un autre.

"Deux personnes peuvent employer correctement le raisonnement bayésien et trouver deux réponses sensiblement différentes, " Lund a dit. " Quelle réponse devriez-vous croire, si vous êtes juré ?"

Dans l'exemple de la tarte aux myrtilles, Imaginez qu'un jury doive s'appuyer sur un témoignage d'expert pour déterminer la probabilité que la tache provienne d'une tarte spécifique. Deux experts différents pourraient être tout à fait cohérents avec la théorie bayésienne, mais on pourrait en témoigner, dire, un LR de 50 et un autre à un LR de 500, la différence résultant de leurs propres approches statistiques et bases de connaissances. Mais si les jurés en entendaient 50 plutôt que 500, cela pourrait les amener à prendre une décision finale différente.

Les points de vue divergent sur l'opportunité d'utiliser la LR devant les tribunaux. Certaines de ces différences découlent du point de vue selon lequel les jurés ont principalement besoin d'un outil pour les aider à déterminer le doute raisonnable, pas de degrés particuliers de certitude. A Christophe Champod, professeur de médecine légale à l'Université de Lausanne, La Suisse, un argument sur la pureté statistique de LR néglige ce qui est le plus important pour un jury.

"Nous sommes un peu présomptueux en tant que témoins experts que notre témoignage compte autant, " a déclaré Champod. " LR pourrait peut-être être plus pur statistiquement dans le grand schéma, mais ce n'est pas le facteur le plus important. La transparence est. Ce qui compte, c'est de dire au jury quelle est la base de notre témoignage, d'où proviennent nos données, et pourquoi nous le jugeons comme nous le faisons."

Les auteurs du NIST, cependant, soutiennent que pour qu'une technique soit largement applicable, il doit être basé sur des mesures qui peuvent être reproduites. À cet égard, LR est souvent en deçà, selon les auteurs.

"Notre succès en médecine légale dépend de notre capacité à bien mesurer. L'utilisation prévue du LR dans la salle d'audience le traite comme une quantité universellement observable, peu importe qui le mesure, " Lund a dit. "Mais ce n'est pas une mesure standardisée. Par sa propre définition, il n'y a pas de vrai LR qui puisse être partagé, et les différences entre deux RL individuels peuvent être substantielles."

Les auteurs du NIST n'affirment pas que LR est toujours problématique; cela peut convenir dans des situations où les évaluations de LR de deux personnes seraient différentes sans conséquence. Leur article propose un cadre pour faire de telles évaluations, y compris des exemples pour les appliquer.

Finalement, les auteurs soutiennent qu'il est important que les experts soient ouverts aux autres, des approches scientifiques plus appropriées plutôt que d'utiliser la LR sans discernement. Étant donné que ces autres méthodes sont encore en cours de développement, le danger est que le système de justice pénale puisse traiter l'affaire comme réglée.

"Juste parce que nous avons un outil, nous ne devrions pas supposer que c'est assez bon, " Lund a déclaré. "Nous devons continuer à chercher le moyen le plus efficace de communiquer le poids de la preuve à un public non expert."