27 octobre 2020
Prédire les récidives
L’intelligence artificielle combinée à la science économique ouvre de nouvelles perspectives en matière de gestion de la criminalité
Environ la moitié des Québécois qui font un séjour dans un centre de détention provincial seront de nouveau condamnés à purger une peine à l’intérieur de deux ans suivant leur sortie de prison.
— Getty Images
Chaque année, plus de 35 000 Québécois font un séjour dans un centre de détention provincial. Du nombre, environ la moitié seront de nouveau condamnés à purger une peine à l’intérieur de deux ans suivant leur sortie de prison. Vols, assauts, ventes de drogue, entrées par effraction, appartenance à un gang de rue avec ventes de drogue, les crimes commis sont variés. Les détenus en établissement ont été condamnés en moyenne à 4,4 reprises et ont une durée cumulative de «carrière carcérale» de 44,5 mois.
«Les professionnels des Services correctionnels utilisent divers outils pour évaluer le risque de récidive et déterminer les besoins criminogènes à cibler», explique le professeur Guy Lacroix, du Département d’économique. Le lundi 26 octobre, celui-ci a fait un exposé sur le sujet dans le cadre des activités automnales webdiffusées de la Faculté des sciences sociales. «Or, poursuit-il, l’intelligence artificielle combinée à la science économique peut être utilisée pour aider à mieux prédire le risque de récidive et mieux cibler les besoins des contrevenants.»
Le professeur Lacroix est un spécialiste de l’évaluation des politiques publiques. Il y a environ deux ans, le ministère de la Sécurité publique du Québec est venu frapper à sa porte à la suite d’une remarque de la vérificatrice générale. Selon cette dernière, le Ministère dépensait beaucoup d’argent dans ses programmes, services et activités de soutien à la réinsertion sociale sans vraiment connaître leur efficacité. Les deux parties en sont venues à une entente pour un protocole de recherche visant à évaluer l’efficacité des programmes du Ministère.
Pour rappel, la réinsertion sociale se définit comme un ensemble d’interventions visant à ce que la personne contrevenante vive de façon socialement acceptable dans le respect des lois.
«J’ai recours à l’intelligence artificielle (IA) depuis un certain nombre d’années, souligne le professeur, plus précisément l’apprentissage automatique. Il permet de prédire avec une bonne précision ou bien le risque de récidive, ou bien la participation à des mesures de réinsertion sociale lors des épisodes de détention. L’apprentissage automatique permet d’exploiter de façon très fine les caractéristiques des détenus et les interactions entre celles-ci pour arriver à des prédictions relativement précises sur les variables d’intérêt. Outre la précision prédictive, l’IA permet de déterminer les caractéristiques des détenus qui font que la participation à des mesures de réinsertion sociale aura un effet bénéfique. Les méthodes d’évaluation traditionnelles ne le permettent pas. Ainsi, on peut mieux cibler quels programmes conviennent le mieux à chaque clientèle pour en maximiser l’efficacité. Autrement dit, l’IA permet de faire du ciblage de programmes ou de politiques, ce que ne peuvent pas faire les méthodes traditionnelles.»
«La machine peut très bien prédire la récidive»
Dans ce projet de recherche, Guy Lacroix et son équipe d’étudiants chercheurs utilisent deux serveurs de calcul très puissants.
Ils se sont d’abord penchés sur le questionnaire d’évaluation utilisé par le Ministère et qui cherche à établir le risque de récidive des détenus, de même que leurs besoins criminogènes. Cet outil est couramment utilisé en Amérique du Nord. L’évaluation doit obligatoirement être faite une semaine avant le sixième de la sentence ou 45 jours après le début de celle-ci. Ce questionnaire détermine huit catégories de problèmes qui peuvent demander une intervention particulière: passé criminel lourd, lacunes scolaires ou difficultés à trouver et à garder un emploi, problèmes familiaux, attitude procriminelle, lacunes en matière de loisirs, problèmes de drogues ou d’alcool, attitude anti-sociale.
«L’analyse du questionnaire avec l’intelligence artificielle a montré par un calcul rationnel ce que les professionnels des Services correctionnels pensaient intuitivement, soutient le professeur. Nous avons confirmé ce qu’ils pensaient, en particulier en ce qui concerne le passé criminel. Nous avons montré que la machine peut très bien prédire la récidive avec relativement peu de variables tirées du questionnaire. Les informations contenues dans les bases de données du Ministère arrivent au moins aussi bien à prédire la récidive. Le Ministère avait délaissé le questionnaire il y a peu. Les résultats de la recherche ont conforté cette décision. Le Québec est la première province à le faire au Canada.
Dans ce projet de recherche, et à ce jour, les chercheurs du Département d’économique ont traité 87 000 dossiers individuels représentant plus de 172 000 sentences. Ils ont accès à l’historique entier de chaque détenu: crimes, sentences, libérations conditionnelles, comparutions, transferts d’établissement, participation à des programmes d’insertion sociale et de formation en établissement, âge, sexe, scolarité et autres. Le pourcentage d’hommes parmi ces criminels atteint 90%. La moyenne d’âge est de 39 ans.
«Dans une de nos études, indique Guy Lacroix, on montre que les déterminants de la récidive ne sont pas les mêmes pour les hommes, les femmes et les autochtones. Par ailleurs, les hommes autochtones ont des taux de récidive plus élevés que ceux des hommes non autochtones, qui ont eux-mêmes des taux de récidive plus élevés que ceux des femmes.»
Le projet de recherche est en partie financé par le programme Intelligence artificielle et innovation sociale du ministère de l’Économie et de l’Innovation. Il implique deux étudiantes au doctorat en économique et trois étudiants à la maîtrise en économique à l’Université Laval, de même qu’un doctorant à l’Université de Toronto et un chercheur postdoctoral à UC Berkeley. Ce dernier vient d’être recruté par l’Université de Melbourne, en Australie, pour lancer un programme de recherche sur l’économie de la criminalité.
Les méthodes utilisées dans le cadre de ce projet sont également utilisées pour étudier l’efficacité des programmes d’insertion sociale des prestataires de la solidarité sociale, dans un mémoire de maîtrise terminé, et le décrochage scolaire au secondaire, dans un mémoire de maîtrise en cours.
