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Intégration des méthodes computationnelles en renseignement criminel. Application sur la détection de problèmes à travers les tendances dans les activités criminelles
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Grossrieder, Lionel |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Cette these a ete realisee en parallele avec l’emergence de la police predictive (predictive policing). Ce mouvement naturellement issu de l’ere du big data a stimule et questionne l’utilisation de plus en plus intensive des modeles computationnels et des technologies en analyse et renseignement criminel. Les differents acteurs de la securite, dont notamment les services de police, se retrouvent desormais confrontes a des quantites croissantes de donnees de criminalite, quand elles ne sont tout simplement pas de nature nouvelle (p. ex. les traces numeriques). Un des defis de l’analyse criminelle est de faire face a ces nouvelles et grandes quantites de donnees dans le but de les detecter, les collecter, les traiter, les analyser et les exploiter en informations utiles tant a l’investigation qu’au renseignement criminel. L’elaboration d’une methodologie realiste, correctement formalisee et transparente s’impose alors comme un defi prioritaire. Cette problematique souleve des enjeux lies aux libertes individuelles, mais egalement au besoin pour la prise de decisions en matiere d’action de securite, d’etre fondes sur des donnees probantes. Afin de repondre a ces enjeux, nous nous interessons a la question suivante : comment integrer de maniere pragmatique les methodes computationnelles dans les processus d’analyse criminelle preexistants en considerant un cadre de travail interdisciplinaire puisant a la fois dans la criminologie et la science forensique et oriente sur la resolution de probleme ? Cette question etant evidemment vaste, cette these se restreint a proposer des pistes pour une telle methodologie en considerant 2 objectifs principaux : • L’expression d’une approche methodologique interdisciplinaire en renseignement criminel en se fondant sur le developpement d’une unite d’analyse criminelle particuliere qui a iterativement integre et harmonise ses methodes et outils ; • L’amelioration du systeme operationnel existant via l’integration d’un composant computationnel dans la detection de tendances des activites criminelles au sein des processus de renseignement de l’unite d’analyse consideree. Considerant ces delimitations, l’hypothese principale de ce travail est la suivante : • Il est possible de detecter des changements dans des patterns d’activites (nouveaux patterns, evolution de patterns deja connus, disparition d’un pattern connu) dans la distribution spatio-temporelle des donnees de la criminalite en detectant les patterns de rupture par des methodes computationnelles appliquees systematiquement dans l’environnement particulier considere (unite d’analyse). Cette proposition est completee par 3 hypotheses specifiques, a savoir : • Les patterns dans les donnees refletent les patterns dans les activites criminelles. • Une detection automatique est susceptible de rendre plus complete, plus rapide et plus precise, la detection de problemes par les analystes de l’unite d’analyse consideree • Une classification situationnelle des evenements alimentee par la criminologie environnementale est appropriee pour encadrer et guider cette detection. En prenant la methodologie d’une unite de renseignement criminel en Suisse romande comme fondement, une approche integrative et iterative dans l’application des methodes computationnelles en renseignement criminel est exprimee. L’approche proposee est basee sur un postulat fondamental en analyse criminelle : les activites litigieuses suivent des patterns susceptibles d’etre detectes et analyses a l’aide des donnees disponibles. Le raisonnement est base sur la plus elementaire de ces donnees : la trace, vestige physique (et numerique) de l’activite litigieuse, qui a ete reconnue et collectee sur les scenes de crime. L’approche developpee est ensuite appliquee sur deux objectifs majeurs de l’unite d’analyse consideree : le traitement des donnees a l’aide de classification automatique et la detection de problemes a l’aide des tendances dans les donnees de la criminalite. Cette application vise a integrer quelques methodes computationnelles simples de classification et de detection de ruptures dans les processus operationnels. Les resultats obtenus corroborent l’hypothese principale de ce travail qui soutient la possibilite de detecter des problemes dans la distribution spatio-temporelle des donnees de la criminalite. Cependant, l’hypothese d’une detection automatique plus complete, rapide et precise que la detection humaine n’est que partiellement corroboree. En effet, il apparait que les capacites de l’algorithme varient selon le type de criminalite etudie. L’hypothese specifique postulant que ces patterns de donnees refletent les patterns d’activites criminelles se trouve corroboree par les differentes illustrations empiriques proposees. L’arrivee de nouveaux groupes d’auteurs, les changements d’environnement avec le passage a l’heure d’hiver ou encore l’activite d’un auteur seriel sont autant d’exemples imprimant des patterns particuliers dans les donnees collectees. Concernant la derniere hypothese specifique, une classification situationnelle des evenements semble appropriee pour effectuer le processus de detection et l’hypothese est corroboree. Nous avons observe que les methodes computationnelles semblent etre adequates pour soutenir l’analyse criminelle et ses dispositifs de veille, et ce, tout particulierement concernant la detection de patterns dans les tendances des activites criminelles. Neanmoins, la formalisation de l’approche et des processus demontre que la production de renseignement criminel ne peut etre reduite a une baguette magique qui serait capable d’extraire mysterieusement des connaissances pertinentes a partir des donnees a disposition. Cet ideal vehicule par certaines approches en data mining n’apparait pas realiste en analyse criminelle. Un mouvement particulier, plus pragmatique, appele data mining guide par le domaine (D3M) (Cao, 2008) a retenu notre attention : il recommande d’injecter des connaissances a priori dans les processus, tout en restant ouvert a la decouverte de nouveautes. Cela nous mene a l’importance de construire un cadre de travail interdisciplinaire plus ambitieux en sciences criminelles, qui sera susceptible de structurer l’approche de maniere plus approfondie. Un tel cadre de travail, que l’on qualifiera de Criminologie Forensique Computationnelle (CFC) vise a delivrer l’analyse et le renseignement criminel, en se basant sur les donnees de la criminalite generees par les traces, analysees avec les methodes computationnelles, et expliquees/supportees par les theories criminologiques. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://serval.unil.ch/resource/serval:BIB_30451BB9537B.P001/REF |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
