L'essor de l'intelligence artificielle et l'amélioration des modèles mathématiques à l'origine des analyses prédictives laisseraient-ils entrevoir la fin des incertitudes ? 2018 sera-t-elle l'année où Minority Report deviendrait réalité ? Et où les maladies, au lieu d'être guéries, seraient tout simplement évitées ?
Ne nous voilons pas la face : nous sommes encore loin d'un monde aseptisé, libéré des crimes ou des maladies. Sur une planète qui compte encore - et de loin - davantage d'humains que de robots ou d'intelligences artificielles, les erreurs de jugement ne sont pas près de disparaître. Reste à savoir s'il sera plus facile demain de prédire les sorties de route de ceux qui ont rejoint le côté obscur de la Force.
Plusieurs solutions ont déjà été testées par la police et la gendarmerie. Mais aucune n'a pour l'instant convaincu. Même PredPol, le logiciel de police prédictive arrivé tout droit des États-Unis avant d'être adopté par plusieurs villes du Royaume-Uni. "L’outil permet d’analyser notre délinquance, a recadré le Colonel Philippe Mirabaud en juin lors d'un colloque dédié à la prédiction dont Internet Actu a fait un compte-rendu. Il ne nous dit pas où vont se produire les vols mais montre que les structures sont différentes : le cambriolage est bien plus concentré dans l’espace et le temps que le vol de véhicule. On est là dans une logique de compréhension et d’organisation. Pas de prédiction !" "L’outil reproduit ce qu’on connaît déjà", a appuyé avec raideur le commissaire Yves Gallot, chef de la division des systèmes d’information opérationnelle à la direction centrale de la Sécurité publique.
Chou blanc, donc. Et ce n'est peut-être pas plus mal. Car un autre enjeu de l'analyse prédictive est de savoir comment les services de renseignement, de police ou de gendarmerie pourraient se servir des informations générées. Le risque ne serait-il pas de concentrer les moyens, notamment humains, dans les zones les plus à risques ? Avec l'effet pervers de délaisser des zones jusque-là sans problème qui deviendraient à leur tour des zones à risques. Sans compter que ces solutions fondent leurs "prédictions" sur la délinquance et la criminalité existantes et notamment sur la récurrence de certains faits. Mais pourrait-on anticiper la pétage de plombs d'un loup solitaire ? Ou même imaginer qu'un esprit criminel suffisamment développé puisse commettre une première série de méfaits pour concentrer l'attention du logiciel sur une certaine zone pendant qu'il irait frapper ailleurs ?
Une justice optimisée ?
En matière de justice aussi, la prédiction pourrait, sur le papier, être révolutionnaire. Alors que les dossiers s'accumulent et que la jurisprudence est d'autant plus dense et complexe, une analyse prédictive, qui permettrait de comparer un cas aux dizaines, centaines voire milliers de cas similaires pour anticiper la peine la plus communément prononcée, pourrait réduire drastiquement les délais de jugement. Si tant est que les citoyens puissent plus facilement se fier à un algorithme qu'à un juge bien humain. "La réalité est bien loin de ce qu’on imagine", a martelé Louis Larret-Chahine, directeur des relations publiques de la LegalTech Predictice, toujours lors de cette journée de colloque, en juin. "Un système dans lequel l’algorithme s’améliore et prend des décisions où l’Homme n’existe pas, ça n’existe pas, et ça n’arrivera pas."
Après une phase d'expérimentation de Predictice dans les cours d'appel de Douai et Rennes, le constat est tout de même décevant : "il est apparu que le logiciel, participant d'une approche dont la modernité était reconnue, méritait d'être sensiblement amélioré", assénait le ministère de la Justice dans un communiqué datant du 9 octobre dernier. Et pour cause : l'outil ne s'adresse pas en priorité aux magistrats mais aux avocats, afin d'évaluer le potentiel de succès d'un dossier en fonction de la jurisprudence dans des cas similaires. L'analyse prédictive peut donc être utile dans une logique financière... mais plus difficilement mobilisable en matière de justice ou d'éthique.
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D'autant que, comme pour le développement des intelligences artificielles, l'analyse prédictive repose sur un certain nombre de biais, conscients ou non. Certains chercheurs ont d'ailleurs dénoncé les dérives de la méthode, qui se concentre par exemple sur les quartiers populaires plutôt que les quartiers chics... alors que la criminalité financière y est beaucoup plus élevée ! Sans compter que certaines données - le coeur du réacteur de l'analyse prédictive - ne veulent pas dire grand chose sans être contextualisées. Dans une interview accordée au site spécialisé Dalloz, Xavier Ronsin, premier président de la cour d’appel de Rennes, prend ainsi l'exemple des indemnités accordées à un salarié licencié sans cause réelle. "Les montants sont calculés par le juge en mois de salaire. Or le salaire d’un cadre n’est pas le même qu’un ouvrier. Il suffit qu’une décision de justice concerne un cadre pour fausser complètement l’analyse, selon l’affaire ou le bassin d’emplois, et pour que le résultat proposé ne dise rien du cas à résoudre. Il serait plus pertinent de privilégier une approche selon le nombre de mois de salaire alloué, plutôt que savoir si le résultat probable sera de 4000 ou 8000 euros." Touché.
Prédire plutôt que guérir
"Demain, la donnée de santé ne sera plus seulement le résultat d’un examen ou d’un acte médical, voire d’un décodage du génome mais bien celui d’un processus long de type algorithmique destiné à mettre à jour une information médicale permanente", prophétisait l'été dernier sur son blog le Suisse Xavier Comtesse, membre du comité HEALTH@LARGE de réflexion autour de la santé numérique. "Le Big Data, c’est enfin la possibilité non plus seulement de prévenir mais surtout de prédire. Ce qui transformerait la maladie perçue depuis la nuit des temps comme une fatalité en un événement prévisible, traçable et espérons-le guérissable." Le mathématicien est optimiste : les antirétroviraux ou l'immunothérapie procèdent déjà d'une forme de médecine prédictive.
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Au-delà des avancées thérapeutique, la médecine prédictive pourrait également constituer une solution à l'explosion des dépenses de santé que connaissent la plupart des pays confrontés au vieillissement de leur population. Une aubaine pour la France, particulièrement concernée : "Nous avons un problème fondamental en France : nous avons décidé de rembourser les soins et n'avons jamais favorisé la prévention, analysait l'été dernier Jacques Desplan, médecin pneumologue dans les Pyrénées-Orientales, auprès de nos confrères du Figaro. Les frais des soins ont pris énormément d'importance et sur le plan de la prévention on rembourse un certain nombre de choses (vaccins, contraception, etc.), mais tout cela ne fait pas une politique prédictive." De la prévention à la prédiction, il reste un gouffre à franchir.
