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[…] Les habitants des quartiers où PredPol a suggéré peu de patrouilles ont tendance à être plus blancs et à avoir des revenus moyens ou élevés. Beaucoup de ces zones sont restées des années sans la moindre prédiction de crime.

En revanche, les quartiers ciblés par le logiciel pour une augmentation des patrouilles étaient plus susceptibles d’abriter des Noirs, des Latinos et des familles pouvant prétendre au programme fédéral de repas gratuits et à tarif réduit.

Ces communautés n’étaient pas seulement ciblées davantage – dans certains cas, elles étaient ciblées sans relâche. Des crimes ont été prédits chaque jour, parfois plusieurs fois par jour, parfois à plusieurs endroits du même quartier : des milliers et des milliers de prédictions de crimes sur des années. Quelques quartiers dans notre base de données ont fait l’objet de plus de 11 000 prédictions.

Le logiciel recommandait souvent des patrouilles quotidiennes dans et autour des logements publics et subventionnés, ciblant les plus pauvres des pauvres.

“Les communautés qui ont des relations difficiles avec la police n’ont pas besoin de cela”, a déclaré Jay Stanley, analyste politique principal du projet de l’ACLU sur le discours, la vie privée et la technologie. “Elles ont besoin de ressources pour répondre à leurs besoins sociaux de base”.

Pourtant, le schéma s’est répété presque partout où nous avons regardé :

-Les quartiers de Portage, dans le Michigan, où PredPol recommande à la police de concentrer ses patrouilles, comptent neuf fois plus de résidents noirs que la moyenne de la ville. En regardant les prédictions sur une carte, Quinton Bryant, un militant local, a déclaré : “Cela leur donne simplement une raison de patrouiller dans ces zones qui sont majoritairement noires, basanées et pauvres.”

-À Birmingham, en Alabama, où près de la moitié des habitants sont noirs, les quartiers où l’on prédit le moins de crimes sont en grande majorité blancs. Les quartiers où l’on prévoit le plus de crimes ont environ le double de la population latino moyenne de la ville. “Cette densité plus élevée de présence policière”, a déclaré Celida Soto Garcia, une militante de la lutte contre la faim basée à Birmingham, “rouvre les traumatismes générationnels et contribue à la souffrance de ces communautés.”

-À Los Angeles, même lorsque les prévisions de criminalité semblaient viser un quartier majoritairement blanc, comme le quartier de Northridge, elles étaient regroupées dans les pâtés de maisons qui sont presque à 100 % latinos. Les quartiers de la ville où le logiciel recommandait à la police de passer le plus de temps étaient disproportionnellement pauvres et plus lourdement latinos que la ville dans son ensemble. “Ce sont les zones de L.A. qui ont le plus souffert de la partialité de la police”, a déclaré Thomas A. Saenz, président et avocat général du MALDEF, un groupe de défense des droits civils des Latinos de L.A.

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Dans le courriel qu’il a adressé à The Markup et à Gizmodo, M. MacDonald a déclaré que le choix des données d’entrée de l’entreprise garantit l’impartialité des prédictions du logiciel.

“Nous utilisons les données sur la criminalité telles qu’elles sont rapportées à la police par les victimes elles-mêmes”, a-t-il déclaré. “Si votre maison est cambriolée ou votre voiture volée, il est probable que vous déposiez un rapport de police”.

Mais ce n’est pas toujours vrai, selon le Bureau fédéral des statistiques de la justice (BJS). L’agence a constaté que seulement 40 % des crimes violents et moins d’un tiers des crimes contre la propriété ont été signalés à la police en 2020, ce qui correspond aux années précédentes.

L’agence a constaté à plusieurs reprises que les Blancs victimes de crimes sont moins susceptibles de signaler des crimes violents à la police que les victimes noires ou latinos.

Dans un rapport spécial portant sur cinq années de données, le BJS a également constaté une tendance en matière de revenus. Les personnes gagnant 50 000 dollars ou plus par an ont signalé des crimes à la police 12 % moins souvent que celles gagnant 25 000 dollars ou moins par an.

Cette disparité dans la déclaration des crimes se reflète naturellement dans les prédictions.

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The Mark Up / Gizmodo

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