Les gangs urbains face au Big Data

Le citoyen ordinaire tisse des liens en fonction de son lieu de résidence, de ses connaissances, de ses centres d'intérêts, de ses activités professionnelles, de son statut social, de ses amitiés sur les réseaux sociaux et de maints autres facteurs. Ce schéma s'applique également aux gangs en fonction de critères comme les zones et types d'activités (contrebande, trafic de drogue, prostitution, cambriolage), les origines ethniques, les dates et les lieux des arrestations, le nombre de gardes à vue, les casiers judiciaires, les armes utilisées, etc.

Inspirés par une application dédiée au renseignement de source ouverte (open source intelligenceou OSINT) et utilisée par l'US Army en Afghanistan, cinq analystes del'Académie militaire de West Point ont conçu le logiciel ORCA (Organizational, Relationship, and Contact Analyzer) qui établit une fine corrélation des multiples données relatives aux membres d'un ou de plusieurs gangs, et ce, grâce à une combinaison de procédés issus du marketing viral, de la prospection de données (data mining), de l'informatique décisionnelle (business intelligence), de la méta-analyse (meta-analysis) et de l'infovisualisation.
Après avoir traité 5418 fichiers de police concernant 1468 membres de 18 gangs à travers le territoire américain sur une durée de 3 ans, ORCA a généré un réseau social connectant plus de 11 000 individus, identifié des membres très influents - parfois à cheval entre plusieurs gangs, des « petits dealers » vendant de la drogue sur certaines rues (corner crews) ainsi que des individus potentiellement liés à des gangs mais auto-déclarés « blancs comme neige ». Corollairement, le logiciel a permis d'observer l'évolution relationnelle des gangs dans le temps, l'organisation hiérarchique ou géographique de leurs activités criminelles, et d'évaluer les probabilités de trahison ou les changements d'allégeance des membres.
Fort d'une interface conviviale et de sa compatibilité avec un ordinateur fixe/portable Windows, ORCA sera progressivement déployé au sein des polices métropolitaines et des comtés en 2014-2015. Les shérifs vieille école apprécieront sûrement l'impression PDF proposée par cette application...
Depuis quelques années, les polices américaines ont développé une véritable addiction pour la corrélation des données, atout-maître d’un outil de police prédictive commePredpol. Conçu par un mathématicien, un criminologue et un anthropologue,ce logicielrepose sur un algorithme mathématique et « parvient à “prédire” où et quand les prochains crimes et délits risquent le plus de se produire. Adapté aux smartphones et tablettes sous forme de carte actualisée régulièrement, il permet aux forces de police de se rendre sur les “lieux”juste avant qu’un vol ou une attaque ne se produise». Predpol et son concurrentBlue CRUSH(IBM) ont effectivement orienté la courbedes crimes et délits à la baisse dans plusieurs grandes villes américaines. 
Toutefois, peut-on pleinement circonscrire le comportement humain et les relations sociales grâce à des algorithmes, aussi sophistiqués soient-ils ? Qu'en est-il de l'indéfectible ingéniosité humaine ou de l'irrépressible capacité d'adaptation du crime plus ou moins organisé ? Le recours massif au Big Data ne risque-t-il pas de multiplier les fausses orientations ou les fausses alertes ? Qu'adviendra-t-il si le bon sens ou « le flair du flic » s'effaçait derrière la technologie ?
De PredPol à Orca, de nombreuses voix s'élèveront sûrement pour dénoncer une dérive à la Minority Report. Mais ceci est une autre histoire.
En savoir plus :Social Network Intelligence Analysis to Combat Street Gang Violence