En ce 11 février photographies 2019, Rébecca Shutt, qui travaille au bureau des stratégies de contrôle de la criminalité du département de police de New York, pose pour une photo à New York. Shutt utilise un logiciel appelé Patternizr, qui permet aux analystes criminels de comparer le vol, les larcins et les vols aux millions de crimes enregistrés dans la base de données du NYPD, en aidant leur chasse aux modèles de criminalité. C'est beaucoup plus rapide que l'ancienne méthode, qui impliquait des analystes passant au crible des rapports et se creusant la tête pour des incidents similaires. (Photo AP/Mark Lennihan)
Lorsqu'un voleur de perceuse brandissant une seringue a essayé de planter un Home Depot près du Yankee Stadium, la police a vite compris qu'il ne s'agissait pas d'un cas isolé. Un homme avait également utilisé une seringue quelques semaines plus tôt en volant une perceuse dans un autre Home Depot à 11 kilomètres au sud de Manhattan.
Le match, bien que, n'a pas été faite par un officier qui parcourt les dossiers. Cela a été fait par un logiciel informatique de reconnaissance de formes développé par le département de police de New York.
Les logiciels, surnommé Patternizr, permet aux analystes criminels en poste dans chacune des 77 circonscriptions du département de comparer les vols, les larcins et les vols à des centaines de milliers de crimes enregistrés dans la base de données du NYPD, transformant leur chasse aux modèles de criminalité en un clic.
C'est beaucoup plus rapide que l'ancienne méthode, qui impliquait des analystes passant au crible des rapports, se creuser la tête pour obtenir des détails clés sur divers crimes et décider s'ils s'inscrivent dans un schéma. C'est plus complet, trop, avec des analystes capables de repérer des tendances à travers la ville au lieu de simplement dans leur enceinte.
"Parce que Patternizr a récupéré ces détails clés dans l'algorithme, ça a ramené des plaintes d'autres circonscriptions que je n'aurais pas connues, " a déclaré Rebecca Shutt, analyste du Bronx, qui a travaillé sur l'affaire Home Depot. "C'était incroyablement utile. Cela aurait pu être un modèle qui n'a pas été fait."
Le logiciel a également trouvé deux autres vols commis avec une seringue par le même suspect, qui a finalement été arrêté et a plaidé coupable de vol et de voies de fait.
En ce 11 février photographies 2019, Rébecca Shutt, qui travaille au bureau des stratégies de contrôle de la criminalité du département de police de New York, parle à New York. Shutt utilise un logiciel appelé Patternizr, qui permet aux analystes criminels de comparer le vol, les larcins et les vols aux millions de crimes enregistrés dans la base de données du NYPD, en aidant leur chasse aux modèles de criminalité. C'est beaucoup plus rapide que l'ancienne méthode, qui impliquait des analystes passant au crible des rapports et se creusant la tête pour des incidents similaires. (Photo AP/Mark Lennihan)
Evan Levine, le commissaire adjoint à l'analyse des données du NYPD, et Alex Chohlas-Wood, l'ancien directeur de l'analytique du département, a passé deux ans à développer le logiciel avant de le déployer en décembre 2016.
Le ministère n'a divulgué son utilisation de la technologie que ce mois-ci, avec Levine et Chohlas-Wood détaillant leur travail dans le journal INFORMS sur l'analyse appliquée dans un article alertant les autres départements sur la façon dont ils pourraient créer un logiciel similaire. En parlant pour la première fois aux médias, ils ont récemment déclaré à l'Associated Press que le leur était le premier service de police du pays à utiliser un outil de reconnaissance de formes comme celui-ci.
"Le but de Patternizr est, bien sûr, pour améliorer la sécurité publique, " dit Levine, astrophysicien de formation académique. "Plus nous pourrons identifier facilement les tendances de ces crimes, plus vite nous pourrons identifier et appréhender les auteurs. »
Levine et Chohlas-Wood se sont inspirés des travaux d'une équipe de l'Université de New York qui a étudié une approche similaire de la reconnaissance de formes mais n'a jamais produit de version exploitable.
Les deux ont formé le programme sur 10 ans de modèles que le ministère avait identifiés manuellement. En test, il recréait avec précision d'anciens schémas criminels un tiers du temps et renvoyait des parties de schémas 80 pour cent du temps. Le NYPD affirme que le coût était minime car les deux développeurs faisaient déjà partie du personnel.
Comme les analystes du crime humain, le logiciel compare des facteurs tels que la méthode d'entrée, type de biens pris et la distance entre les délits. Levin et Chohlas-Wood ont recherché les officiers en uniforme qui avaient des décennies d'expérience dans l'identification de modèles à l'aide de méthodes traditionnelles.
En ce 11 février photographies 2019, Rébecca Shutt, la gauche, qui travaille au bureau des stratégies de lutte contre la criminalité du département de police de New York, parle à New York. Shutt utilise un logiciel appelé Patternizr, qui permet aux analystes criminels de comparer le vol, les larcins et les vols aux millions de crimes enregistrés dans la base de données du NYPD, en aidant leur chasse aux modèles de criminalité. C'est beaucoup plus rapide que l'ancienne méthode, qui impliquait des analystes passant au crible des rapports et se creusant la tête pour des incidents similaires. (Photo AP/Mark Lennihan)
« Le véritable avantage de l'outil est que nous minimisons la quantité de travail de jambe et de travail occupé que les analystes ou les détectives doivent faire et leur permet vraiment de tirer parti de leur expertise et de leur expérience en parcourant une liste de résultats beaucoup plus petite, " dit Chohlas-Wood, maintenant directeur adjoint du Stanford Computational Policy Lab à l'Université de Stanford.
Autrefois, les analystes ne travaillaient qu'avec des crimes dans leur enceinte, ce qui leur rend difficile, voire impossible, de repérer des modèles dans d'autres parties de la ville.
" A vrai dire, c'était inefficace, " Levine a déclaré. "Ce n'était pas une façon moderne de faire ces choses."
Même avec des taux de criminalité en forte baisse, il y en avait encore plus de 68, 000 vols, cambriolages et larcins à New York l'année dernière. Les techniques traditionnelles sont encore utilisées pour identifier d'autres modèles de criminalité, comme les viols et les homicides.
Pour réduire les éventuels préjugés raciaux, le logiciel Patternizr n'examine pas la race des suspects de crime lorsqu'il recherche des modèles de crime.
La New York Civil Liberties Union a déclaré qu'elle n'avait pas examiné Patternizr, mais a exhorté à la prudence, car la technologie est de plus en plus intégrée aux forces de l'ordre.
"Pour garantir l'équité, le NYPD doit être transparent sur les technologies qu'il déploie et permettre aux chercheurs indépendants d'auditer ces systèmes avant qu'ils ne soient testés sur des New-Yorkais, " Le directeur juridique de NYCLU, Christopher Dunn, a déclaré dans un e-mail.
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