L'Intelligence Artificielle a fait irruption dans nos vies avec force. La soi-disant Intelligence des objets (IoT) nous permet de contrôler à distance les activités de la maison tout en prenant des décisions rapides, car cette technologie nous permet d'accéder à volonté, une accumulation de données déjà traitées qui nous aide dans la prise de décision.
Voilà, en somme, un exemple de ce que l'Intelligence Artificielle peut nous offrir sur le plan personnel, familial.
Or, ce type d'expansion humaine (comme l'expert Rebeca Hwang définit l'intelligence artificielle), trouve un vaste champ d'action dans les activités à caractère public .
Dans le domaine de la sécurité , les citoyens sont déjà familiarisés avec les systèmes de surveillance préventive par le biais de réseaux nodaux de caméras intelligentes , qui , associés au logiciel correspondant , peuvent fournir de manière proactive des informations allant du domaine de la météorologie à la détection en temps réel des personnes en conflit avec la sécurité . loi, enregistrer un mandat d'arrêt actif.
Cela nous permet également de mesurer la densité du trafic à différentes périodes de temps et même de déterminer quels endroits sont conseillés pour tracer un chemin pour les piétons, pour les enfants qui vont de chez eux à l'école, en indiquant les endroits avec une plus grande probabilité d'incidence en termes de potentialité perturbatrice de la sécurité.
Cependant, les avantages de ce type d'application ont depuis longtemps dépassé la simple utilisation dans des lieux ouverts, devenant une option qualitative pour la gestion des espaces pénitentiaires , en particulier dans les lieux où commence à apparaître le crime organisé degrés de contrôle, avec le risque à la sécurité publique que cela implique.
La sécurité des prisons à la lumière de l'algorithme
En matière pénitentiaire, l'application d'algorithmes n'est pas nouvelle, loin de là, typique de notre système. Dans le domaine du Service pénitentiaire fédéral , depuis que la classification initiale des risques a été retirée des pratiques actuarielles, les algorithmes ont perdu leur validité puisque l'ancien schéma d'évaluation clinique ou subjective a été ramené à la logique du concept de dangerosité.
Ce (concept) est compris comme une caractéristique ou une disposition qui prédispose le sujet à commettre des crimes à l'avenir, et la méthode prédominante pour le déterminer est la méthode subjective ou le jugement clinique de l'expert qui participe à l'approche thérapeutique du condamné ( criminologue, psychiatre ou psychologue), en lien avec l'avis personnel du juge.
Cette méthode clinique a tendance à être considérée comme peu fiable, biaisée et manquant de preuves.
Dans les principaux systèmes pénitentiaires du monde, la probabilité du risque de récidive est mesurée par des algorithmes , qui prennent en charge la gouvernance des données générées par les actions et les événements réalisés par les personnes privées de liberté. Et ils les traduisent en probabilités de possibilité plus ou moins grande de récidiver le crime, conseillant par conséquent des modalités de traitement pénitentiaire dans la logique du renoncement au crime. Tout cela dans un souci de protection du public.
Ainsi, la segmentation des logements en fonction de l'indice de risque plus ou moins élevé que présentent les détenus (risques pour eux-mêmes, pour leur environnement ou pour la société), permettra d'établir les caractéristiques de la prison appropriée pour chaque profil de détenu et le plus grand ou moindre complexité qu'exige en termes de sécurité chaque établissement.
Cette fois, la décision ne sera pas basée sur l'avis (faillible et potentiellement influent d'un expert pénitentiaire), mais sur le résultat délivré par les actions d'algorithmes entraînés à l'évaluation des données précédentes (contexte) afin que, face à un cas concret (détenu avec ledit dossier), peut prévoir une solution (niveau de risque et établissement pénitentiaire selon le risque, où être logé).
En l'honneur de la vérité, il existe également des cas enregistrés où l'activité affichée par les algorithmes est remise en question. Dans l'État de Floride (États-Unis), le programme COMPASS a surestimé le risque que de nombreuses personnes appartenant à certaines minorités (d'ascendance africaine, hispanique et asiatique) commettent de nouveaux crimes ou enfreignent les règles après avoir obtenu leur libération de prison.
Un autre des programmes observés pour le même défaut est PATTERN, également applicable dans certains états de la nation du nord.
Alors qu'en Espagne, des organisations intermédiaires se sont légalement opposées à l'utilisation de RISCANVI , un programme de mesure et d'évaluation du risque de violence présenté par les personnes privées de liberté.
Changement de paradigme
Les incidents violents, à l'intérieur des modules ou des pavillons où sont hébergées les personnes privées de liberté, sont un sujet de préoccupation permanent, raison pour laquelle la possibilité de les prévenir grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) a été évoquée.
Cela constitue une étape inexorable dans le cadre de la rupture paradigmatique d'un système basé sur le travail personnel et subjectif, à un autre qui contemple et valorise les nouvelles technologies et une méthodologie plus objective et analytique.
Des pays comme la Chine, dans son pénitencier moderne de Yan Cheng, ou les États-Unis d'Amérique du Nord dans son système d'unités classées comme super Max (par exemple, dans ADX Florence dans le Colorado), la Grande-Bretagne dans sa prison ca Altcourse, ou la prison de Changi Des complexes à Singapour utilisent l'intelligence artificielle, visant non seulement à mesurer le risque de violence ou de fuite dans la population carcérale, mais surtout à contrôler les personnes et les appareils qui interagissent dans ces unités.
Dans un scénario critique, dans ce type de prison, les algorithmes peuvent prendre le contrôle du système de surveillance des secteurs d'hébergement et empêcher un ou plusieurs détenus de se déplacer sans se faire remarquer, en dehors des espaces attribués en fonction de leurs autorisations de circulation interne.
Les caméras dont disposent ces appareils sont capables de détecter , grâce à l'intelligence biométrique, une moyenne de 200 visages par seconde , en les comparant à des bases de données où leurs permis ou restrictions de mouvement respectifs sont enregistrés et les antécédents de ceux qui vivent dans cet espace.
Ils sont associés à un logiciel prédictif qui interprétera lorsqu'un ou plusieurs détenus sont en phase de planification d'actions violentes ou lorsque leurs attitudes dénotent de l'anxiété, des contractions musculaires ou du rythme cardiaque, le système pouvant en déduire que cette série d'événements physiologiques serait le prélude à un certain acte perturbateur de l'ordre intérieur de la prison.
La réponse sera immédiate et leurs actions passeront du déclenchement de l'alerte au personnel « humain » des prisons (au vu de l'expérience c'est le plus recommandable), à la prise en charge progressive des éléments de contrôle d'accès et de sécurité dissuasifs. à la disposition de ces établissements pénitentiaires (activation d'incapaciteurs acoustiques, attaque avec des systèmes d'eau à haute pression, suppression des systèmes de téléphonie publique, déconnexion du système électrique, évaluation du risque d'incendie et son annulation immédiate, etc.).
L'intelligence artificielle dans l'analyse des informations pénitentiaires
Comme nous le savons bien, l'analyse des informations pénitentiaires est essentielle pour la sécurité des citoyens, en particulier dans les lieux où sont hébergés des membres de structures complexes du crime organisé local et transnational.
Dans notre système pénitentiaire, en raison de questions qui n'ont pas été suffisamment débattues par les représentants de la société (congrès et établissements intermédiaires), les activités exercées par ce type de détenus ne sont pas systématiquement suivies, donc, elles ne sont pas non plus intégrées et interprétées. par les analystes, une activité qui pourrait sans doute tracer un horizon de scénarios futurs probables afin de les neutraliser.
Dans cette logique, la capacité fournie par l'Intelligence Artificielle, en tant que prédicteur d'événements futurs , peut se traduire par une contribution inestimable à la sécurité pénitentiaire, en principe et finalement à la sécurité publique.
Les dispositifs d'intelligence artificielle ont la capacité (s'ils sont correctement paramétrés) d'intégrer, d'interpréter et d'analyser des données qui, autrement, resteraient dispersées sans passer au stade de l'information et ne seraient jamais considérées comme des connaissances appliquées.
La simple auscultation d'un système qui intègre les données produites quotidiennement dans les prisons produirait par défaut (et aussi à la demande) un schéma de relations internes et externes qui ne seraient autrement remarquées que si ces confluences généraient des conséquences pour les activités illégales.
Dans ce cas, il serait réactif, sans tenir compte de l'amélioration de l'analyse préventive et en ligne que l'intelligence artificielle peut générer aujourd'hui, avec le potentiel inestimable de sauver des vies humaines en danger en raison d'activités criminelles.
Dans la lutte contre les actions du crime organisé, comprendre que ladite activité ne s'arrête pas avec l'arrestation de ses membres, mais se poursuit plutôt dans les prisons, cette variété dans l'analyse des informations à large spectre, générée par les applications de l'intelligence artificielle, n'est pas quelque chose souhaitable à l'avenir, mais un besoin impératif.
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