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- Le Royaume-Uni teste actuellement un outil d'IA pourdentplus tôt les problèmes au sein des forces de police, dans le but de prévenir les incidents avant qu'ils n'affectent le public.
- Cet outil d'IA analyse les données publiques disponibles pour prédire l'efficacité, l'efficience et la légitimité des forces de police.
- Bien que les inspecteurs restent essentiels, l'HMICFRS souhaite faire « beaucoup de choses avec ce dispositif »
Le Royaume-Uni teste actuellement un prototype d'algorithme d'apprentissage automatique capable d'évaluer et de détecter les problèmes au sein des forces de police suffisamment tôt pour éviter qu'ils n'affectent le public. Il s'agirait plutôt d'un « outil de prédiction et d'alerte précoce », selon le rapport.
Jusqu'à présent, l'Inspection des forces de police et des services d'incendie et de secours de Sa Majesté (HMICFRS), chargée d'inspecter les forces de police d'Angleterre et du Pays de Galles, s'appuyait sur les évaluations « PEEL » pour s'assurer que la police donnait le meilleur d'elle-même.
Le cadre PEEL du Royaume-Uni présente un problème de respect des délais
L'indice PEEL (Police Effectiveness, Efficiency, and Legitimacy) mesure l'efficacité, l'efficience et la légitimité de la police. Il évalue la capacité des forces de l'ordre à résoudre les crimes et à assurer la sécurité des citoyens. Il permet également de vérifier si la police utilise judicieusement ses ressources et si elle bénéficie de la confiance du public.
Ce cadre d'évaluation a été utilisé pour noter les 43 forces de police d'Angleterre et du Pays de Galles depuis 2014. Dans un cas précis, l'HMICFRS a jugé la police du Staffordshire « insuffisante » dans sa capacité à répondre au public, à enquêter sur les crimes et à gérer les délinquants et les suspects, selon l'évaluation PEEL.
Bien qu'efficace, le modèle PEEL souffre toutefois d'un problème de réactivité.
Les inspecteurs de l'HMICFRS réalisent ces évaluations en analysant des données, en observant les agents en action et en interrogeant le public et le personnel de police. Sur la base de leurs observations, ils attribuent ensuite une note aux forces de police.
Cette procédure implique que l'HMICFRS se contente de réagir au problème au lieu d'être proactive. Par conséquent, lorsqu'un problème grave est constaté au sein d'un service de police, ses répercussions peuvent s'être propagées ou avoir un impact sur le public.
Le HMICFRS évaluera les policiers à l'aide de l'IA
Le HMICFRS, en collaboration avec l'Accelerated Capability Environment (ACE), a travaillé avec The London Data Company pour développer l'algorithme d'apprentissage automatique qui, selon Jacquie Hayes, directrice du portefeuille d'études du HMICFRS, aboutit à une conclusion « très similaire » à leur processus d'inspection, mais beaucoup plus rapidement, ce qui rend les communautés plus sûres.
L'algorithme d'IA a été développé en huit semaines environ. Il utilise des données publiques provenant des appels au 999, du ministère de l'Intérieur et de l'Office for National Statistics. Selon le rapport, l'outil a prédit avec précision le niveau PEEL d'une force de police dans environ 60 % des cas.
En l'état actuel des choses, l'IA semble destinée à devenir un élément central des procédures d'évaluation et d'inspection des forces de police en Angleterre et au Pays de Galles.
Actuellement, l'algorithme d'IA est entraîné uniquement sur l'une des questions d'évaluation PEEL : la qualité des enquêtes menées par les forces de l'ordre. Toutefois, l'HMICFRS prévoit d'étendre l'outil à d'autres questions PEEL et de l'intégrer à ses systèmes opérationnels et à son processus d'inspection global au cours des 18 prochains mois.
« Nous explorons actuellement les possibilités d'exploitation des données collectées, ainsi que les autres questions PEEL auxquelles nous pourrions étendre cette approche », a déclaré Hayes.
Hayes a affirmé que la mise en place de cet outil ne signifie pas le remplacement des équipes d'inspection. Cependant, de nombreuses applications sont prévues, notamment son extension aux services d'incendie et de secours.
« Les services d'incendie et de secours figurent également sur la liste, mais elle est très longue car nous souhaitons mettre en œuvre de nombreuses solutions », a ajouté Hayes. « On ne peut pas remplacer nos équipes d'inspection par l'intelligence artificielle, mais nous pouvons certainement réfléchir à l'impact que cela aura sur nos méthodes d'inspection, et je pense que cela aura des conséquences. »
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