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Bonne pratique Importée

Le projet de prédiction des homicides — l'outil secret de profilage par IA du ministère britannique de la Justice

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Des documents obtenus par Statewatch via une demande d'accès à l'information ont révélé que le ministère britannique de la Justice, avec le Home Office et deux forces de police, a construit un outil de police prédictive utilisant les données de 100 000 à 500 000 personnes — dont des antécédents de santé mentale et d'automutilation — pour signaler celles jugées « à risque » de commettre un homicide.

100,000-500,000
Personnes dont les dossiers ont été partagés pour construire l'outil (2023-2025)
1,300+/day
Évaluations de risque quotidiennes d'OASys (outil distinct du ministère de la Justice)
Le projet de prédiction des homicides — l'outil secret de profilage par IA du ministère britannique de la Justice

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
UK Ministry of Justice, with the Home Office, Greater Manchester Police and the Metropolitan Police
Période
2023-2025
Mots-clés
justice, criminal justice, policing, data protection, public safety

Contexte

Des documents obtenus par Statewatch dans le cadre de demandes d'accès à l'information ont révélé que le ministère britannique de la Justice, avec le Home Office, la police du Grand Manchester et la police métropolitaine, avait développé le « Homicide Prediction Project » (rebaptisé par la suite « partage de données pour améliorer l'évaluation des risques »), destiné à identifier, à partir de dossiers gouvernementaux et policiers, les personnes considérées comme présentant un risque de commettre un homicide.

Objectifs

L'objectif affiché était de construire un outil prédictif à partir de données gouvernementales et policières partagées, en s'appuyant sur des indicateurs sensibles tels que les antécédents de santé mentale, la dépendance, l'automutilation et le risque suicidaire, la vulnérabilité et le handicap, afin de signaler les personnes jugées à risque de commettre un homicide.

Activités

Un accord de partage de données avec la police du Grand Manchester montre que des dossiers concernant entre 100 000 et 500 000 personnes ont été partagés pour construire l'outil, et Statewatch a obtenu l'analyse d'impact relative à la protection des données ainsi qu'une évaluation interne des risques par le biais de demandes d'accès à l'information, après que le projet n'avait pas été divulgué de manière proactive.

Résultats

Aucune évaluation indépendante de la précision prédictive ou du taux de faux positifs de l'outil n'a été publiée ; à la suite de la couverture médiatique d'avril 2025, le ministère de la Justice a déclaré que le projet relevait de la recherche et non d'un outil opérationnel.

Conclusions

Des militants et des experts juridiques ont critiqué l'absence de divulgation préalable, l'utilisation de caractéristiques de santé protégées comme variables prédictives, ainsi que l'absence d'évaluation indépendante publiée - des préoccupations qui font écho à des constats distincts, déjà publiés, selon lesquels l'outil OASys du ministère, utilisé de longue date pour évaluer le risque de récidive et mobilisé pour plus de 1 300 évaluations par jour, présente une validité prédictive plus faible pour les délinquants noirs, asiatiques et métis.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — No public cost figures disclosed; the project involved data-sharing infrastructure across four government/police bodies.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Reported period of development 2023-2025; became public through FOI disclosures in April 2025, after which the Ministry of Justice said the project was research rather than operational.
Personnel et compétences
UK Ministry of Justice, Home Office, Greater Manchester Police, Metropolitan Police

Conditions de réussite

  • Formal Data Sharing Agreements between the participating police forces and government departments
  • A Data Protection Impact Assessment and internal risk assessment conducted prior to data sharing

Modes d’échec courants

  • Developing a predictive tool using sensitive health and vulnerability data without proactive public disclosure undermines public trust and legal accountability
  • Relying on protected characteristics (mental-health history, disability) as predictive inputs raises discrimination and fairness risks
  • Publishing no independent accuracy or false-positive-rate evaluation leaves the tool's real-world reliability unverified

Où cela s’applique

Type de gouvernance
central government + police, multi-agency
Échelle
two police force areas (Greater Manchester, Metropolitan)
Niveau de revenu
high-income

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.

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Sources de données

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

Pièces jointes

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