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Bonne pratique Importée

L'évaluation statique du risque de Californie — l'algorithme de libération conditionnelle que l'État disait ne pas avoir

États-Unis d'Amérique · Sacramento · Voir le profil de États-Unis d'Amérique · Voir le profil de Sacramento

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Depuis 2010, le CDCR utilise l'algorithme actuariel CSRA pour évaluer le risque de récidive des personnes en libération conditionnelle, mais en 2025 l'État a déclaré aux législateurs n'utiliser aucun système automatisé à haut risque, ne révélant le CSRA et cinq autres que dans un rapport de juin 2026.

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
California Department of Corrections and Rehabilitation (CDCR)
Période
2010–present
Mots-clés
criminal justice, corrections, parole, risk assessment, algorithmic transparency

Contexte

Depuis son inscription dans la réglementation californienne sur la libération conditionnelle en 2010 (15 CCR §3768.1), le Département des corrections et de la réhabilitation de Californie (CDCR) utilise l'évaluation statique du risque de Californie (CSRA) pour évaluer la probabilité que presque chaque détenu soit arrêté pour un crime dans les trois ans suivant sa libération conditionnelle, sur la base de facteurs statiques tels que l'âge, le sexe et les antécédents criminels, classant les cas en cinq niveaux de risque, de faible à risque de violence élevé.

Objectifs

La CSRA vise à éclairer les décisions de libération conditionnelle en classant les détenus en niveaux de risque à l'aide de facteurs statiques non modifiables.

Activités

Le CDCR lui-même a noté que le personnel peut effectuer l'évaluation CSRA manuellement, ce qui signifie que la notation automatisée est un choix plutôt qu'une nécessité opérationnelle.

Résultats

Une loi californienne de 2023 a exigé que les agences d'État divulguent leur utilisation de systèmes de décision automatisés à haut risque, et en 2025 l'État a déclaré n'en utiliser aucun. Le rapport législatif du Département de la technologie lui-même, en juin 2026, a contredit cette affirmation, révélant six systèmes déjà en utilisation active, dont la CSRA. Cette lacune de divulgation n'est apparue qu'après une enquête journalistique, et est survenue le même mois où un projet de loi visant à ajouter des garde-fous aux décisions algorithmiques de libération conditionnelle, le SB 1248, a échoué au parlement.

Conclusions

Il s'agit d'un cas d'avertissement, d'échec de transparence, et non d'un succès démontré. Une agence d'État a déclaré n'utiliser aucun système de décision automatisé à haut risque, avant que cette affirmation ne soit contredite par son propre rapport ultérieur ; le fait que la notation automatisée de la CSRA soit un choix discrétionnaire plutôt qu'une nécessité accentue la question de transparence au cœur de ce cas.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
California Department of Corrections and Rehabilitation (CDCR) staff, who can also perform the CSRA evaluation manually

Conditions de réussite

  • Accurate, complete disclosure of high-risk automated decision system use under California's 2023 transparency law
  • Legislative guardrails on algorithmic parole decisions (e.g. a bill along the lines of SB 1248)

Modes d’échec courants

  • State agency reported zero high-risk automated decision systems in 2025, later reversed by the Department of Technology's own June 2026 report revealing six systems including CSRA
  • Disclosure gap surfaced only after investigative reporting, not proactive disclosure
  • SB 1248, a bill to add guardrails on algorithmic parole decisions, failed in the legislature the same month
  • Automated scoring is used even though CDCR staff can perform the evaluation manually

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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