🧐 Des savoirs criminologiques en phase présentencielle ?

🎲 Les décisions judiciaires en phase pré-sentencielle ont un impact profond sur les vies humaines et la sécurité collective. Pourtant, ces évaluations reposent encore trop souvent comme le souligne l’article de Kleinberg et al. (2017) sur des intuitions subjectives ou des critères d’appréciation peu explicites.

En comparant les décisions des juges pour des placement en détention provisoire, et celles de leur hashtag#algorithme, il ressort que la « bonne décision » était celle où le prévenu ne se présentera pas, ou commettra une nouvelle infraction dans l’intervalle. Kleinberg et Al en ont conclu : «… [avec leur algorithme IA] des gains de bien-être potentiellement importants « … « la criminalité peut être réduite jusqu’à 24,8 % sans changement des taux d’emprisonnement, ou que les populations carcérales peuvent être réduites de 42,0 % sans augmentation des taux de criminalité ».
Ils constatent également des réductions dans toutes les catégories de crimes, y compris les crimes violents.

❓ Pourquoi l’algorithme ferait mieux que les humains ? Parce que la machine prend en considération d’autres éléments (davantage corrélés à des manquements éventuels de contrôle judiciaire) !

Cela invite à réfléchir à la manière de construire des méthodologies plus rigoureuses et fiables, ancrées sur les savoirs criminologiques pour éclairer ces décisions sensibles.

👨‍🔧 Bien que les données disponibles (judiciaires, socio-économiques…) sont souvent fragmentaires ou biaisées, leur valeur réside moins dans leur exhaustivité que dans leur utilisation.
Mais une méthodologie rigoureuse ne suffit pas sans un cadre théorique solide. Les théories criminologiques (contrôle social, désistance, vulnérabilités systémiques) couplées aux résultats de la recherche (ie. facteurs criminogènes) doivent guider l’analyse pour :

• ✔️ Dépasser les corrélations simplistes (ex : pauvreté ≠ dangerosité)
• ✔️ Intégrer les dynamiques individuelles et structurelles complexes
• ✔️ Éviter la sur-focalisation sur le risque au détriment du potentiel de réinsertion

🤖 Alors que le débat sur l’IA pénètre l’actualité, l’enjeu pour la hashtag#justice n’est pas de remplacer l’humain par la machine, mais d’outiller les professionnels (juges, agents de probation) avec des grilles d’analyse structurées, révisables, basées sur des données françaises éthiques.
Cela suppose :

• 👉 Des formations croisées (droit + sciences sociales + psychocriminologie) et assurément la création d’une filière universitaire autonome en criminologie qui nous fait défaut en France
• 👉 Des évaluations pluridisciplinaires
• 👉 Un suivi longitudinal des décisions pour ajuster les pratiques.

L’humain reste ainsi maître de ses choix, choix qui ont tout intérêt à s’appuyer sur des données probantes (Evidence Based). En criminologie, c’est essentiel pour concilier justice individuelle et protection collective.

Pour accéder à l’article de Kleinberg: https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/w23180.pdf