L’utilisation d’algorithmes pour déterminer la peine peut Réduire la Durée des Peines de Prison
Les prisons américaines détiennent actuellement environ 2 millions de détenus – dont beaucoup sont détenus en attendant leur procès, et d’autres purgent des peines de prison extrêmement longues. Une nouvelle recherche du professeur Christopher Slobogin, titulaire de la chaire Milton R. Underwood en droit à la Vanderbilt Law School, indique qu’un algorithme de prédiction des risques peut aider à réduire considérablement ces chiffres.
Selon le professeur, aux États-Unis, il y a un gros problème d’incarcération, car aucune des solutions actuelles ne fonctionne. Pour résoudre le problème, il suggère d’utiliser des algorithmes pour aider à découvrir qui constitue un danger pour la communauté en cas de libération.
Les États-Unis incarcèrent actuellement 0,6 % de leur population, un taux six fois plus élevé que dans les pays européens.
« La recherche montre que des mesures telles que la décriminalisation et l’élimination des peines minimales obligatoires ont à peine réduit le taux d’incarcération », a déclaré Slobogin. “Cela dit, le public n’achètera aucune réforme à moins que vous ne puissiez l’assurer de sa sécurité.”
Un algorithme idéal indiquerait la probabilité qu’un individu en particulier commette un crime grave sur une période de temps, en l’absence d’intervention.
Dans une enquête récemment publiée, Slobogin a expliqué qu’en rendant les décisions relatives aux sanctions pénales plus transparentes, les algorithmes pourraient forcer un réexamen de longue date des buts et objectifs du système de justice pénale. Il soutient que les algorithmes d’évaluation des risques peuvent:
- Contribuer à réduire la détention provisoire et la durée des peines de prison sans augmenter le risque pour le public – un objectif particulièrement important alors que COVID-19 se propage actuellement dans les établissements pénitentiaires ;
- Atténuer les cautions et les peines excessivement punitives, qui affectent de manière disproportionnée les personnes à faible revenu ;
- Allouer les ressources correctionnelles de manière plus efficace et cohérente ;
- Servir de tremplin à des programmes de réadaptation fondés sur des données probantes qui visent à réduire la récidive afin de détourner les candidats les plus susceptibles de réussir de la prison.
Même avec ses avantages, l’utilisation d’algorithmes pour décider du sort d’une vie humaine est controversée. Les critiques disent que les algorithmes ne sont pas efficaces pour identifier qui offensera et qui répondra aux efforts de réhabilitation. Les critiques soutiennent également que les algorithmes peuvent être racistes, déshumanisants et contraires aux principes de justice pénale.
Slobogin a déclaré que si les critiques étaient fondées, les méthodes actuelles de prévision des risques pourraient être pires. “Au moins, les algorithmes structurent systématiquement l’analyse.”
La prise de décision non structurée par les juges, les agents de probation et les professionnels de la santé mentale est manifestement biaisée et réflexive, a-t-il ajouté, et est souvent basée sur des stéréotypes et des généralisations qui ignorent les objectifs du système judiciaire. Les algorithmes peuvent être plus performants, a-t-il déclaré, ne serait-ce que dans une mesure limitée, et s’ils sont conçus pour contrebalancer l’influence des pratiques policières et judiciaires racialisées.
Si les algorithmes sont validés et utilisés de manière proactive pendant le processus préalable au procès, la plupart des personnes arrêtées « peuvent conserver leur emploi, garder leur famille intacte et aider leur avocat à se défendre, en aidant à retrouver les témoins », a déclaré Slobogin. « En utilisant des algorithmes pour signaler la peine, nous pouvons libérer les gens plus tôt, ce qui pourrait les aider à devenir productifs plutôt que de croupir en prison où ils perdent tout espoir et apprennent à devenir un meilleur criminel. »
Cet article a été publié pour la première fois sur Phys.
Plus d’information: Christopher Slobogin, Just Algorithms: Using Science to Reduce Incarceration and Inform a Jurisprudence of Risk, www.cambridge.org/us/academic/ … dence-risk?format=PB
