Le Royaume-Uni commence à noter les policiers en utilisant l'IA

Le Royaume-Uni teste une preuve de concept pour un algorithme d'apprentissage automatique qui peut noter et détecter les problèmes au sein des forces de police assez tôt avant qu'ils n'affectent le public. Plus comme un « outil prédictif d'alerte précoce », selon le rapport.

Jusqu'à présent, le Majesty’s Inspectorate of Constabulary and Fire & Rescue Services (HMICFRS), qui est responsable de l'inspection des forces de police en Angleterre et au Pays de Galles, s'est fié aux évaluations « PEEL » pour s'assurer que la police performe au mieux. 

Le cadre PEEL du Royaume-Uni a un problème de délai

PEEL signifie Police Effectiveness, Efficiency, and Legitimacy. En essence, it measures how well the police are able to solve crimes and keep people safe. It also helps check whether the police are using their resources wisely and if they have the trust and confidence of the public. 

Le cadre a été utilisé pour noter les 43 forces de police en Angleterre et au Pays de Galles depuis 2014. Dans un cas, HMICFRS a trouvé la Staffordshire Police comme « inadéquate » dans sa capacité à répondre au public, enquêter sur la criminalité et gérer les délinquants et les suspects, à travers l'évaluation PEEL.

Bien qu'efficace, le modèle PEEL a cependant un problème de délai. 

Les inspecteurs de l'HMICFRS effectuent ces évaluations en examinant les données, en observant les officiers au travail et même en parlant au public et au personnel de police. Sur la base de leurs conclusions, ils attribuent ensuite des notes aux forces. 

La procédure implique que l'HMICFRS ne réagit qu'au problème plutôt que d'être proactif. Par conséquent, lorsqu'un problème grave est trouvé au sein d'une force de police, l'effet peut s'être propagé ou avoir affecté le public. 

L'HMICFRS notera les policiers en utilisant l'IA

L'HMICFRS, conjointement avec l'Accelerated Capability Environment (ACE), a travaillé avec The London Data Company pour développer l'algorithme d'apprentissage automatique, que Jacquie Hayes, directrice du portefeuille d'informations de l'HMICFRS, a déclaré aboutir à « une conclusion très similaire » à leur processus d'inspection, mais cela se produit beaucoup plus tôt, rendant ainsi les communautés plus sûres. 

L'algorithme d'IA a été construit en environ huit semaines. Il utilise des données publiquement disponibles des appels au 999, du Home Office et de l'Office for National Statistics. L'outil a prédit avec précision la note PEEL pour une force dans environ 60 % des cas, selon le rapport.

En l'état, l'IA semble devenir une partie centrale des procédures de notation et d'inspection pour les forces de police en Angleterre et au Pays de Galles à l'avenir. 

Pour le moment, l'algorithme d'IA n'est formé que sur une question d'évaluation PEEL : la manière dont les forces enquêtent sur la criminalité. Cependant, l'HMICFRS prévoit d'étendre l'outil à d'autres questions PEEL et de le déployer dans ses systèmes en direct et dans le processus d'inspection global au cours des 18 prochains mois.

« Nous explorons maintenant ce que nous pouvons faire de plus avec les données que nous collectons, ainsi que les autres questions PEEL auxquelles nous pourrions l'étendre », a déclaré Hayes. 

Hayes a affirmé que l'initiation de l'outil ne signifie pas que les équipes d'inspection seront remplacées. Cependant, elles prévoient de faire beaucoup de choses avec, sur le plan applicatif, y compris l'étendre aux services d'incendie et de secours. 

« L'incendie et les secours sont aussi sur la liste – mais c'est une très longue liste parce que nous aimerions faire beaucoup de choses avec », a ajouté Hayes. « Vous ne pouvez pas remplacer nos équipes d'inspection par l'intelligence artificielle, mais nous pouvons certainement réfléchir à ce que cela signifie pour la manière dont nous inspectons, et je pense que cela aura une implication sur cela. »