Dans sa maîtrise 2019 thèse Pour la Naval Postgraduate School, Ana Lalley, chef de la police d'Elgin, Illinois, a écrit de manière critique sur l'expérience de son département avec le logiciel, qui n'a pas impressionné les officiers. «Les officiers remettent régulièrement en question la méthode de prédiction», a-t-elle écrit. “Beaucoup croient que la sensibilisation aux tendances et aux modèles de la criminalité qu'ils ont acquis grâce à la formation et à l'expérience les aident à faire des prédictions par eux-mêmes qui sont similaires aux prédictions du logiciel.”

Lalley a ajouté que lorsque le département a exprimé ces préoccupations à Geolitica, la société a averti que le logiciel «pourrait ne pas être particulièrement efficace dans les communautés qui ont peu de crimes». Elgin, une banlieue de Chicago, compte environ la population de Double Plainfield.

«Je pense que ce que cela montre, c'est à quel point tant d'outils vendus aux services de police sont peu fiables», explique Dillon Reisman, fondateur de l'American Civil Liberties Union of New Jersey's Automated Injustice Project. «Nous voyons cela dans tout le New Jersey. Il existe de nombreuses entreprises qui vendent des outils non éprouvés et non testés qui promettent de résoudre tous les besoins de l'application des lois, et, en fin de compte, tout ce qu'elles font est d'aggraver les inégalités de la police et sans avantage à la sécurité publique. »

David Weisburd, un criminologue qui a été critique Papier universitaire 2011 Co-auteur par deux des fondateurs de Geolitica, se souvient d'approuver leurs idées autour de la modélisation du crime à l'époque, mais prévient que des prédictions inexactes peuvent avoir leurs propres externalités négatives en dehors du temps de gaspillage des officiers.

«Prédire les crimes dans des endroits où ils ne se produisent pas est un problème destructeur», explique Weisburd. «La police est un service, mais elles sont un service ayant des conséquences négatives potentielles. Si vous envoyez la police quelque part, de mauvaises choses pourraient arriver là-bas. »

Un étude ont constaté que les garçons noirs et latinos adolescents s'étaient arrêtés par la police par la suite des niveaux accrus de détresse émotionnelle, conduisant à une augmentation des comportements délinquants à l'avenir. Un autre étude Les taux d'utilisation de la force plus élevés dans les quartiers de New York ont ​​entraîné une baisse du nombre d'appels à la ligne de pointe de la ville, qui peut être utilisée pour tout, de la réparation de nids-de-poule à une aide à la compréhension d'une facture d'impôt foncier.

«Pour moi, tout le bénéfice de ce type d'analyse est de l'utiliser comme point de départ pour engager les commandants de la police et, si possible, les membres de la communauté dans un dialogue plus important pour aider à comprendre exactement ce qu'il s'agit de ces facteurs causaux qui conduisent à la formation de points chauds», explique le professeur de l'Université du Nord-Est, Eric Piza, qui a été un critique de la technologie de police prédictive.

Par exemple, la ville de Newark, New Jersey, utilisée Modélisation des terrains à risque (RTM) pour identifier les emplacements avec la plus grande probabilité d'agression aggravée. Développé par les chercheurs de l'Université Rutgers, RTM correspond aux données sur la criminalité avec des informations sur l'utilisation des terres pour identifier les tendances qui pourraient déclencher des crimes. Par exemple, l'analyse de Newark a montré que de nombreuses agressions aggravées se produisaient dans des terrains vacants.

Le RTM pointe ensuite vers des solutions environnementales potentielles provenant des gouvernements locaux, pas seulement des services de police. Une organisation de logement locale utilisé ces données du New Jersey Pour hiérarchiser les terrains à développer pour de nouveaux logements abordables qui pourraient non seulement augmenter le stock de logements, mais aussi réduire la criminalité. D'autres groupes communautaires ont utilisé les informations sur le risque de criminalité pour convertir des lots appartenant à la ville en espaces verts bien éclairés et plus élevés moins susceptibles d'attirer la criminalité.