Le département correctionnel du Michigan (MDOC) va, dès le 1er décembre, tester un système d’intelligence artificielle destiné à classer les détenus selon leur probabilité de commettre de futurs actes de violence. Le dispositif, développé avec le groupe à but non lucratif Recidiviz, vise à renforcer la sécurité du personnel pénitentiaire et des prisonniers, mais il suscite déjà des inquiétudes quant à d’éventuels biais discriminatoires.
Un test pilote lancé dans les prisons masculines du Michigan
Le MDOC, qui supervise près de 32 000 personnes incarcérées, remplace progressivement le processus actuel où un comité de personnel, nommé par le directeur de chaque établissement, décide du niveau de sécurité (I, II, IV ou V) d’un détenu. Le nouveau modèle, appliqué d’abord à quelques établissements pour hommes, utilisera des algorithmes pour attribuer ces niveaux, avec l’objectif de rendre le placement plus précis et réactif.
Comment l’IA promet d’améliorer la prévision de violences
Selon les responsables du MDOC, l’outil devrait augmenter de 30 % la capacité à anticiper les risques de violence future. Recidiviz, né d’un projet interne chez Google où les ingénieurs peuvent consacrer 20 % de leur temps à des initiatives parallèles, affirme que sa technologie repose sur l’analyse de données historiques et probantes afin de créer un système « dynamique et objectif ». La direction du MDOC, représentée par Heidi E. Washington, souligne que l’algorithme s’appuie sur des informations déjà disponibles dans le système de justice pénale, sans préciser exactement quelles variables sont exploitées.
Les inquiétudes liées aux biais et aux précédents aux États‑Unis
Des études antérieures, notamment l’enquête de ProPublica sur un algorithme de risque utilisé en Louisiane, ont mis en lumière des biais raciaux et socio‑économiques. Un cas emblématique a montré qu’un homme de 70 ans, aveugle et en fauteuil roulant, a été classé comme présentant un risque modéré de récidive alors que son casier était vierge, le privant ainsi d’une libération anticipée. Ces dérives alimentent les craintes que le système du Michigan reproduise des discriminations similaires, même s’il ne sera pas directement lié aux décisions de libération conditionnelle.
Enjeux pour la politique pénitentiaire et perspectives d’extension
Le projet constitue une phase expérimentale avant un éventuel déploiement à plus grande échelle. S’il confirme les gains de sécurité annoncés, il pourrait influencer la manière dont les États américains gèrent la classification des détenus, en intégrant davantage de données technologiques dans les décisions pénitentiaires. En revanche, si des biais sont identifiés, le MDOC devra réviser le modèle ou envisager des garde‑fous légaux afin de garantir le respect des droits des personnes incarcérées. Le débat autour de cet usage de l’IA s’inscrit ainsi dans une réflexion plus large sur la transparence algorithmique et la responsabilité des autorités publiques dans le domaine de la justice.