La police prédictive tente d'exploiter le pouvoir de l'information (data), des technologies géospatiales et des programmes d'interventions fondés sur des résultats prouvés et documentés pour réduire la criminalité et améliorer la sécurité publique (evidence bases interventions). Cette approche, qui applique des analyses de données multisources à des modèles d'intervention, vise à passer d'un modèle de police réactif à un modèle d'anticipation pour assurer un déploiement plus efficace des ressources et une meilleure résolution des problèmes.
Ceci étant, l'approche policière prédictive ne remplace pas la police traditionnelle. Elle améliore les approches existantes telles que la pratique policière « axée sur les problèmes » (problem oriented policing), la police de proximité (community policing), la police axée sur le renseignement (intelligence led policing) et la police des « points chauds » (hot spot policing). L'anticipation peut viser différentes variables telles que les lieux, les personnes, les groupes ou les incidents. Actuellement, les expérimentations les plus abouties consistent à réaliser des modélisations partant de l'historique de la criminalité et du contexte du lieu de commission des infractions pour aider les forces de sécurité à réduire effectivement le nombre d'incidents criminels en prévoyant les lieux les plus probables de commission d'infractions.
Les intervenants :
- Bilel Benbouzid, sociologue des sciences et des techniques, maître de conférences à l'Université Paris-Est Marne-la-Vallée
- Colonel Laurent Collorig, chef de la Division du renseignement au Service central du renseignement criminel (SCRC) de la Gendarmerie nationale
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