Incidents associés
Les algorithmes de prédiction de la récidive sont couramment utilisés pour évaluer la probabilité qu'un accusé criminel commette un crime. Ces prédictions sont utilisées dans les décisions de mise en état, de libération conditionnelle et de détermination de la peine. Les partisans de ces systèmes soutiennent que les mégadonnées et l'apprentissage automatique avancé rendent ces analyses plus précises et moins biaisées que les humains. Nous montrons, cependant, que COMPAS, le logiciel commercial d'évaluation des risques largement utilisé, n'est pas plus précis ou juste que les prédictions faites par des personnes ayant peu ou pas d'expertise en justice pénale. De plus, malgré la collection de 137 caractéristiques de COMPAS, la même précision peut être obtenue avec un simple classificateur linéaire avec seulement deux caractéristiques.