Corps de l’article

Introduction

L’avènement de l’outil informatique au cours de la seconde moitié du xxe siècle a constitué une évolution sociétale et évidemment une révolution pour la police dont l’impact est encore difficilement mesurable (voir Ribaux, 2014). La possibilité pour les forces de police de recenser une quantité quasi infinie de données et de pouvoir les analyser constitue une ère nouvelle dans l’investigation criminelle et rend l’utilisation des techniques computationnelles très séduisante pour les polices judiciaires (Grossrieder, Albertetti, Stoffel et Ribaux, 2013). Toutefois, l’augmentation de la quantité d’information stockée exige le développement de stratégies efficaces pour accéder à ces données et pour les mettre en relation. C’est dans ce contexte que, durant le dernier quart du xxe siècle, s’est développée une nouvelle forme d’analyse criminelle basée sur l’utilisation d’outils informatiques et d’approches explicatives novatrices (Collins, Johnson, Choy, Davidson et MacKay, 1998 ; Martineau et Corey, 2008 ; Ribaux, 2014). L’un des domaines dans lesquels ce phénomène peut être le mieux observé est celui de l’analyse de la délinquance sexuelle sérielle, qui peut être opérationnalisé par la présence de plusieurs événements criminels, généralement au moins deux (voir par exemple Beauregard, 2005 ; Beauregard, Proulx, Rossmo, Leclerc et Allaire, 2007 ; Beauregard, Rossmo et Proulx, 2007 ; Chopin et Aebi, 2018 ; Deslauriers-Varin et Beauregard, 2013), séparés par un intervalle de temps et commis par le même auteur (Fox et Levin, 1994 ; Geberth, 1986). Dans ce domaine, des outils toujours plus puissants et enregistrant un nombre d’informations toujours plus important ont été mis sur pied afin d’aider les policiers dans les enquêtes les plus complexes. Actuellement, la police fait appel à ces outils principalement dans le but de créer des liens entre les affaires supposément sérielles de criminalité violente et tout particulièrement dans le cadre de la délinquance sexuelle. Les outils les plus connus ont été développés en Amérique du Nord, en premier lieu par le Federal Bureau of Investigation (FBI) avec la création du Violent Criminal Apprehension Program (ViCAP) en 1985, puis par la Gendarmerie royale du Canada (GRC) avec la création du Violent Crime Linkage Analysis System (ViCLAS) en 1992 (Collins et al., 1998 ; Martineau et Corey, 2008). L’utilisation de ces outils a été perçue comme une avancée significative dans les méthodes d’investigation et, petit à petit, ils ont été incorporés dans l’éventail des méthodes de travail d’un certain nombre de polices judiciaires à travers le monde, suscitant néanmoins un certain nombre de questionnements (Bourque, LeBlanc, Utzschneider et Wright, 2009 ; Margot, 2009 ; Ribaux, 2014 ; Snook, Cullen, Bennell, Taylor et Gendreau, 2008 ; Snook, Eastwood, Gendreau, Goggin et Cullen, 2007 ; Snook, Luther, House, Bennell et Taylor, 2012). En se basant sur la littérature empirique ayant évalué le système ViCLAS, la présente recherche essaie d’établir si l’accumulation de données dans ce système est profitable d’un point de vue opérationnel et si une réduction empirique du nombre d’informations requises actuellement par le système serait envisageable.

Revue de littérature

L’évaluation scientifique du ViCLAS

Il existe plusieurs manières d’évaluer un outil et, parmi les différentes possibilités qui s’offrent aux chercheurs, les plus classiques consistent à tester la fiabilité et la validité de l’outil en question (Aebi, 2006). De tels tests peuvent être conduits pour l’ensemble des instruments de mesure tels que les sondages de délinquance autoreportée (Aebi, 2006 ; Aebi et Jaquier, 2008 ; Killias, Aebi et Kuhn, 2012) ainsi que les outils d’analyse criminelle (Katz, Webb et Schaeffer, 2000). Néanmoins, comme le rappellent Deslauriers-Varin, Bennell et Bergeron (2018a), relativement peu de travaux empiriques ont évalué de manière indépendante le système ViCLAS puisqu’il est très difficile pour des chercheurs en provenance du milieu de la recherche d’accéder à ces données (Margot, 2009 ; Pakkanen, Santtila et Bosco, 2015).

L’analyse de la fiabilité du ViCLAS

La fiabilité peut être définie comme la capacité d’un outil à fournir des mesures reproductibles et intersubjectives (voir Aebi, 2006, p. 15). Les méthodologues des outils de mesure expliquent qu’un trop grand nombre de possibilités de réponses augmente inexorablement l’intervariabilité et diminue ainsi la fiabilité du questionnaire (Bradburn, Sudman et Wansink, 2004). Par ailleurs, la formulation des questions ainsi que le choix des réponses proposées auront aussi un impact non négligeable sur la fiabilité de l’outil (voir par exemple Villettaz, 1993). L’intervariabilité est donc une conséquence d’une diminution de la fiabilité et correspond au fait que le même phénomène étudié par plusieurs observateurs n’aboutit pas au même résultat. Ainsi, plus les éléments subjectifs de l’outil sont importants, plus le risque d’augmenter l’intervariabilité et donc de réduire la fiabilité est important.

En ce qui concerne l’outil ViCLAS, il a fallu attendre près de dix ans après sa première utilisation pour que les premières analyses concernant sa fiabilité soient publiées (Martineau et Corey, 2008 ; Snook et al., 2012). Martineau et Corey (2008) ont testé la fiabilité de ViCLAS en remettant à 237 enquêteurs deux scénarios de crimes pour lesquels ils devaient introduire les informations sur le livret ViCLAS. Le but de cette expérimentation était de mesurer le niveau d’accord interjuge des praticiens du ViCLAS sur un même cas. Les chercheurs se basent sur trois mesures de la fiabilité, à savoir : le pourcentage d’accord entre les réponses (PA)[3], le pourcentage d’occurrences concordantes (OPA)[4] et le pourcentage d’absence d’occurrences concordantes (NOPA)[5]. Les résultats des PA obtenus indiquent en moyenne une excellente fiabilité de l’outil tandis que les OPA et les NOPA indiquent une fiabilité relativement moyenne de VICLAS. Si Martineau et Corey (2008) s’attachent particulièrement à analyser les résultats des PA, il apparaît que ce sont les résultats des OPA et des NOPA qui reflètent le mieux la fiabilité de l’outil (Snook et al., 2012). En effet, la plupart des questions sont construites de manière à obtenir plusieurs réponses et c’est ainsi en analysant l’occurrence de la combinaison des réponses plutôt que chaque réponse dans son individualité que la fiabilité sera la plus significative. Cette analyse concorde d’ailleurs avec l’approche de Snook et de ses collègues (2012) qui reproduisent l’expérience avec un processus de recherche similaire, mais avec un échantillon moins important. Leurs résultats concernant la fiabilité se rapprochent d’ailleurs plus de ceux obtenus avec l’OPA de Martineau et Corey (2008). En étudiant les hypothèses qui sont avancées par les auteurs pour expliquer cette fiabilité relativement faible, on trouve des explications méthodologiques et des explications de fond qui concernent la structure de l’outil. Les auteurs mettent directement en cause la lourdeur de l’outil à travers le nombre de ses variables et de ses modalités foisonnantes (Bennell, Snook, MacDonald, House et Taylor, 2012 ; Marin, Poirret, Quemener et Gallois, 2003 ; Snook et al., 2012). Le trop grand nombre de variables (dérivées des 156 questions) et surtout le trop grand nombre de modalités (1140) sont, pour ViCLAS, largement responsables du manque de fiabilité des données, se traduisant par une grande intervariabilité. Ils soulignent également le manque de connaissances des enquêteurs pour remplir le questionnaire et en connaître toutes les subtilités ainsi que parfois leur manque d’intérêt lié à la mécompréhension de son usage. Il faut cependant rappeler que ces différentes expériences ont été faites dans des conditions de « laboratoire » et que les résultats sont conditionnés par les limitations et les biais inhérents à une telle approche.

L’analyse de la validité du ViCLAS

À notre connaissance, deux études ont analysé empiriquement la validité du ViCLAS (Chopin et Aebi, 2018, 2019). La validité d’un outil peut être définie comme son aptitude à mesurer efficacement le phénomène étudié (voir Aebi, 2006, p. 15). L’étude de Chopin et Aebi (2017) s’est penchée sur la validité de construction de l’outil ViCLAS. La validité de construction présente un rapport au degré d’adéquation entre les résultats empiriques de la recherche et les prévisions théoriques (Aebi, 2006, p. 250). En se basant sur les données françaises, le but était de savoir si les modèles théoriques opérationnalisés à travers le questionnaire de l’outil étaient utilisés adéquatement par les policiers. Les résultats de Chopin et Aebi (2017) laissent supposer que les informations sociodémographiques et situationnelles sont beaucoup plus souvent utilisées et complétées par les policiers que les informations comportementales et psychologiques. Ces résultats semblent confirmer le fait que les données situationnelles jouent un rôle prépondérant dans l’analyse criminelle opérationnelle (Birrer, 2010 ; Boba, 2009 ; Grossrieder, 2017 ; Ribaux, 2014). Dans une deuxième étude, Chopin et Aebi (2018) ont analysé la validité concourante de ViCLAS, c’est-à-dire le « degré d’adéquation entre les résultats empiriques de la recherche et les prévisions théoriques » (Aebi, 2006, p. 250). En d’autres termes, il s’agissait de savoir si les modèles théoriques qui ont été opérationnalisés à travers les questions de l’outil étaient corroborés par les résultats obtenus avec cet outil. L’objectif était de comparer les résultats obtenus en matière d’identification de la sérialité par l’outil avec ceux obtenus précédemment avec des outils dont la validité a déjà été testée et approuvée, comme les sondages de délinquance autorapportée (Chopin et Aebi, 2018). Leurs résultats laissent entendre que le degré de sérialité détecté par l’outil ViCLAS est inférieur à celui obtenu avec d’autres outils (Chopin et Aebi, 2018).

Les critiques du ViCLAS

Les résultats des évaluations empiriques effectuées sur l’outil ViCLAS suggèrent un certain nombre de pistes pour améliorer le fonctionnement de l’outil et ainsi l’aide qu’il pourra apporter aux policiers dans le cadre des enquêtes criminelles en facilitant l’identification de séries (Chopin, 2017 ; Chopin et Aebi, 2018, 2019 ; Martineau et Corey, 2008 ; Snook et al., 2012). Le volume de données requis par le ViCLAS est symptomatique d’une difficulté à dégager un objectif clair à cet outil (Margot, 2009). En effet, le ViCLAS vise un niveau d’analyse extrêmement précis afin de ne laisser au hasard aucun élément d’analyse du crime. Ce niveau de micro-analyse apparaît même encore réduit lorsque le questionnaire aborde des notions extrêmement spécifiques qui destinent l’outil à un niveau d’analyse clinique. Il est souligné d’ailleurs dans la littérature qu’il faut se méfier du phénomène dit « N = 1 » (Snook et al., 2008). Snook et al. (2008) soulignent à travers ce terme que les événements exceptionnels sont séduisants, car ils marquent les esprits, mais qu’ils n’ont pas leur place dans une démarche scientifique. L’analyse doit venir de la généralisation et non d’anecdotes qui empêchent de lier les différents cas entre eux. En effet, les anecdotes et les éléments exceptionnels viennent plutôt singulariser chaque affaire, ce qui réduit considérablement les possibilités de les lier avec d’autres cas en les rendant quasiment uniques. Ce phénomène est à mettre en relation avec ce que Sheptycki (2004) appelle le « bruit » et qu’il identifie comme une pathologie des systèmes d’analyse criminelle. Le bruit correspond à une surabondance d’information de faible qualité qui noie l’information importante et empêche les systèmes de fonctionner convenablement (Sheptycki, 2004).

Le niveau d’analyse, la qualité ainsi que la quantité d’informations demandée et l’absence de données dont la fiabilité est bonne engendrent un phénomène qui est appelé le linkage blindness (Egger, 1984 ; Egger et Doney, 1990 ; Ribaux, 2014). Ce phénomène correspond à l’incapacité pour les forces de police de lier les cas non résolus entre eux afin de mettre à jour des crimes sériels et de les résoudre (Egger, 1984). Cette incapacité à mettre à jour des liens entre des cas qui sont pourtant liés est à mettre en relation avec la grande quantité d’information requise par le système qui engendre le phénomène « N = 1 » décrit par Snook et al. (2008). Witzig (2003) décrit le pendant américain du ViCLAS, le ViCAP, comme un monstre administratif engloutissant de grandes quantités de données sans pour autant parvenir à lier ensemble les cas qui devraient l’être. D’ailleurs, Witzig (2003) signale que l’outil américain a fait l’objet d’une réduction de son contenu sans que son efficacité soit touchée.

Objectif de la recherche

La revue de littérature a mis en évidence les failles du système ViCLAS en montrant du doigt la taille de l’outil qui rend complexe la création de liens entre les affaires qui devraient l’être. En se basant sur l’exemple américain du ViCAP, qui a été réduit sans pour autant que son efficacité en soit affectée, la présente recherche s’intéresse à la réduction empirique du ViCLAS. Chopin et Aebi (2019) ont déjà montré qu’il était possible de réduire théoriquement le nombre de variables en se basant sur les informations situationnelles qui sont les plus exploitées par les forces de police. Cette recherche poursuit cette démarche en s’intéressant à la réduction empirique des modalités contenues dans les variables. Elle fonde son analyse sur deux questions de recherche : 1) Est-ce que l’ensemble du contenu des variables du ViCLAS est exploité par les policiers ? et 2) Est-il possible de réduire le contenu des variables du ViCLAS ?

Méthodologie

Échantillon

Cette recherche se fonde sur une extraction des données françaises du ViCLAS. Les affaires enregistrées par les analystes dans cette base de données sont des crimes sexuels et/ou violents extrafamiliaux ainsi que certains crimes intrafamiliaux qui sont intervenus dans un contexte spécifique[6] et dont le mobile est inconnu. Il s’agit d’affaires qui se sont déroulées entre 1979 et 2013 sur le territoire français (métropole et territoires d’outre-mer). Cette étude se base sur un échantillon de 3965 affaires à caractère sexuel qui représente 71,64 % du total des affaires résolues enregistrées dans la base de données au moment de l’extraction en 2013. Les homicides sexuels ont été exclus de l’analyse, car ces crimes présentent des caractéristiques propres en regard des agressions sexuelles (voir par exemple Beauregard et DeLisi, 2018a, 2018b ; Beauregard, DeLisi et Hewitt, 2017 ; Chopin et Beauregard, 2019a).

Toutes les affaires incluses dans l’analyse sont des affaires résolues. Les données sont enregistrées dans le système par un groupe d’analystes qui tirent les informations des dossiers d’enquêtes et qui complètent eux-mêmes la base de données. À la différence d’autres pays utilisant ViCLAS et où les enquêteurs remplissent eux-mêmes les formulaires, cette procédure a été mise en place pour accroître la fiabilité des données. La base de données a été divisée en deux en fonction de l’âge des victimes avec d’une part celles de moins de 15 ans et d’autre part celles de 15 ans et plus. En effet, de nombreux travaux ont montré des différences importantes dans le processus criminel entre les affaires à caractère sexuel impliquant des enfants et celles impliquant des victimes adultes (voir par exemple Beauregard, Leclerc et Lussier, 2012 ; Chopin, 2017 ; Chopin et Beauregard, 2019b ; Chopin et Caneppele, 2019a, 2019b ; Ciavaldini, 1999 ; Gravier, Mezzo, Abbiati, Spagnoli et Waeny, 2010 ; Leclerc, Proulx et Beauregard, 2009). L’échantillon pour cette recherche comprend ainsi 2783 affaires concernant des victimes de 15 ans et plus ainsi que 1182 affaires concernant des victimes de moins de 15 ans au moment des faits.

Variables utilisées

Basées sur les résultats de Chopin et Aebi (2019), seules les variables les plus utilisées par les policiers ont été incluses dans l’analyse. L’accent a été mis sur les variables à choix multiples qui concentrent le plus grand nombre de modalités de réponse et qui concernent des informations descriptives ou situationnelles. Les analyses se sont donc porté sur 22 variables à choix multiples présentant un total de 287 modalités de réponse. Toutes les modalités de réponse des variables sont binaires, c’est-à-dire qu’il est possible d’y répondre par oui (codé avec 1) ou non (codé avec 0). Les variables utilisées dans l’analyse fournissent des informations sur les victimes, les agresseurs, la phase précrime du mode opératoire ainsi que la phase de commission du crime.

Les variables relatives aux victimes sont au nombre de deux : 1) les facteurs de risque entourant le crime (13 modalités différentes) ; et 2) les activités routinières de la victime avant la commission du crime (24 modalités différentes).

Les variables relatives aux agresseurs sont également au nombre de deux : 1) les facteurs de risque entourant le crime (13 modalités différentes) ; et 2) les préférences sexuelles de l’agresseur (17 modalités différentes).

Les variables relatives à la phase précrime sont au nombre de 15 : 1) relation étrangère entre l’auteur et la victime (3 modalités de réponse), 2) relation de connaissance entre l’auteur et la victime (18 modalités de réponse), 3) relation familiale entre l’auteur et la victime (6 modalités de réponse), 4) approche par la ruse opérée par l’agresseur (21 modalités de réponse), 5) approche par la surprise opérée par l’agresseur (6 modalités de réponse), 6) approche éclair[7] opérée par l’agresseur (5 modalités de réponse), 7) type de lieu, extérieur (24 modalités de réponse), 8) type de lieu, résidence (13 modalités de réponse), 9) type de lieu, véhicule (9 modalités de réponse), 10) type de lieu, lieu public (24 modalités de réponse), 11) type de lieu, travail (6 modalités de réponse), 12) type de lieu, parking (6 modalités de réponse), 13) type de lieu, divertissement (4 modalités de réponse), 14) type de lieu, plan d’eau (7 modalités de réponse), 15) accès au lieu (6 modalités de réponse).

Les variables relatives à la phase de crime sont au nombre de trois : 1) précautions prises par l’auteur au moment du crime (23 modalités de réponse), 2) actes commis (type 1) (26 modalités de réponse), actes commis (type 2) (13 modalités de réponse).

Stratégie d’analyse

La stratégie analytique utilisée s’articule en deux étapes. Dans un premier temps, le but est d’évaluer le degré d’utilisation des modalités des 22 variables. Pour ce faire, des analyses descriptives détaillent la fréquence des modalités utilisées dans moins de 5 %, 2,5 % et 1 % des cas.

Dans un second temps, des analyses factorielles en composantes principales (ACP) (Hair, Black, Babin et Anderson, 2010 ; Tabachnick et Fidell, 2001 ; Tacq, 1997) sont utilisées afin d’opérer une réduction sur des variables multidimensionnelles. Cette technique permet de prendre en considération les corrélations entre les différentes modalités d’une même variable à choix multiple. Afin de déterminer si l’analyse factorielle est satisfaisante, deux tests sont appliqués de manière préliminaire : le test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), qui permet de mesurer la qualité de l’échantillonnage, ainsi que le test de sphéricité de Bartlett, qui permet de connaître l’intérêt de procéder à une réduction des dimensions en analysant la dépendance ou l’indépendance de ces composantes initiales. Afin de pouvoir procéder à une analyse factorielle satisfaisante, le test de KMO doit atteindre le seuil de 0,5, tandis que le test de sphéricité doit être significatif (0,000). Pour définir la limite de l’information importante et du bruit statistique, le critère Kaiser[8] est appliqué. En ce qui concerne les nouveaux modèles de réduction, seules les corrélations ayant un alpha supérieur ou égal à 0,3[9] ont été retenues comme cela est suggéré par la littérature (Peres-Neto et al., 2003 ; Richman, 1988 ; Sanders, Gugiu et Enciso, 2015 ; Tabachnick et Fidell, 2001). La somme des pourcentages de variance expliquée par les axes de la représentation indique la part de l’information restituée par l’ACP. Plus celle-ci est proche de 100 %, meilleure est l’analyse. En sciences sociales, on considère comme correct un modèle qui restitue au moins 50 % de la variance (voir Hair et al., 2010 ; Tabachnick et Fidell, 2001 ; Tacq, 1997).

Résultats

Analyse descriptive du contenu des variables

Le Tableau 1 présente les résultats de l’analyse des réponses aux 22 variables à choix multiple sur lesquelles porte cette analyse. En ce qui concerne les agressions sexuelles sur les victimes de 15 ans et plus, l’analyse globale révèle que, sur les 287 modalités utilisées, 65 % concernent moins de 5 % des cas, 48 % moins de 2,5 % des cas et 30 % moins de 1 % des cas. Pour les variables concernant les victimes, 68 % des 37 modalités utilisées représentent moins de 5 % des réponses et 30 % moins de 1 % des réponses. Les variables concernant les auteurs contiennent 30 modalités. Parmi celles-ci, 73 % représentent moins de 5 % des réponses et 43 % moins de 1 % des réponses. Pour les variables incluses dans la phase de précrime et présentant 158 modalités de réponses, 60 % représentent moins de 5 % des réponses et 26 % moins de 1 % des réponses. Finalement, dans la phase de commission du crime, qui est la dernière à inclure des variables à choix multiples, sur 62 modalités, 73 % représentent moins de 5 % des réponses et 34 % moins de 1 % des réponses.

Tableau 1

Analyse des modalités de réponse pour les variables à choix multiples (N = 22)

Analyse des modalités de réponse pour les variables à choix multiples (N = 22)Analyse des modalités de réponse pour les variables à choix multiples (N = 22)

*Les variables représentent moins de 5 % des cas.

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Tableau 2

Réduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de 15 ans et plus

Réduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de 15 ans et plusRéduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de 15 ans et plus

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Pour les agressions sexuelles sur les victimes de moins de 15 ans, la distribution générale des modalités activées pour qualifier les cas révèle que 66 % de ces modalités représentent moins de 5 % des réponses, 55 % moins de 2,5 % des réponses et 38 % moins de 1 % des réponses. L’analyse des variables concernant les victimes indique que 70 % de ses modalités représentent moins de 5 % des réponses et 30 % moins de 1 % des réponses. Les variables décrivant les auteurs ont 63 % de leurs modalités qui représentent moins de 5 % des réponses et 43 % d’entre elles qui représentent moins de 1 % des réponses. Pour les variables qualifiant la phase précrime, 60 % de leurs modalités représentent moins de 5 % des réponses et 37 % moins de 1 % des réponses. Finalement, les variables à choix multiples incluses dans la phase de commission du crime voient 77 % de leurs modalités représenter moins de 5 % des réponses et 40 % moins de 1 %.

Cette analyse permet de mettre en évidence le fait que pour l’ensemble des variables à choix multiples, environ deux tiers de leurs modalités représentent une quantité de réponses statistiquement négligeable. La plupart des cas qui sont traités dans la base sont donc qualifiables avec seulement une petite proportion de modalités. Il est donc tout à fait opportun d’envisager une réduction de la taille de ces variables dont les nombreuses modalités constituent plus de bruit statistique qu’elles ne permettent de qualifier le phénomène qu’elles sont censées représenter.

Réduction de la dimensionnalité des informations

Le Tableau 2 et le Tableau 3 ainsi que l’Annexe 1 synthétisent les résultats sur la réduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples. En ce qui concerne les agressions sexuelles sur les victimes de 15 ans et plus, les résultats ont permis de révéler que 21 variables sur 22 pouvaient être réduites de manière statistique en mettant en évidence les patterns criminels importants et cohérents. Dans toutes les phases, le taux de réduction est supérieur à 60 % avec une moyenne pour le modèle global de 69,3 %. Le taux de réduction le moins élevé concerne les variables en lien avec l’auteur avec un taux de réduction de 63,3 % et le plus élevé concerne la phase précrime avec un taux de réduction moyen de 70,67 %. Finalement, sur les 287 modalités utilisées pour qualifier les crimes sexuels pour ce groupe d’étude spécifique, les résultats indiquent qu’à partir d’une réduction et d’une « re-dimensionnalisation », un modèle à 87 nouvelles composantes était satisfaisant. Les résultats mettent en évidence que 196 modalités sont sous-exploitées et n’apportent pas d’informations suffisamment importantes pour être intégrées. Ainsi, 68,3 % des 287 modalités produisent du bruit statistique plutôt que de l’information exploitable.

Pour les agressions sexuelles sur les mineurs de 15 ans, les résultats ont mis en évidence que 18 variables sur 22 pouvaient faire l’objet d’une réduction. Ces 18 variables présentent, après réduction, des patterns criminels clairs et exploitables. Dans toutes les phases, le taux de réduction est ici également supérieur à 60 % avec un taux moyen de réduction de 70 %. La catégorie où la réduction est la moins prononcée est également celle des auteurs avec une réduction de 64,3 %, tandis que la phase où elle est la plus prononcée est également la phase précrime avec une réduction de 72,3 %. Sur les 240 modalités effectivement utilisées pour qualifier ces crimes, les ACP permettent d’identifier que 72 nouvelles composantes sont importantes. Ces nouvelles composantes sont le fruit de la suppression de certaines modalités initiales et du regroupement d’autres qui sont corrélés. Ainsi, le modèle proposé révèle que 168 modalités initiales du modèle, soit 70 %, ne remplissent pas correctement leur rôle en n’étant pas exploitées, en ne produisant pas suffisamment d’information et en venant parasiter l’information véritablement importante.

Discussion

Cette recherche a pour but d’évaluer la possibilité de réduire empiriquement le contenu de certaines variables de l’outil ViCLAS déterminées par les recherches précédentes comme particulièrement utiles d’un point de vue théorique et pratique (voir Chopin, 2017 ; Chopin et Aebi, 2019). Des analyses descriptives ainsi que des analyses factorielles en composantes principales ont été réalisées afin de répondre aux objectifs de cette étude.

Tableau 3

Réduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de moins de 15 ans

Réduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de moins de 15 ansRéduction des dimensions du contenu des variables à choix multiples pour les agressions sexuelles sur les victimes de moins de 15 ans

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Le phénomène N = 1

Les résultats concernant la répartition de l’utilisation des modalités de chaque variable testée dans cette étude ont montré qu’environ deux tiers d’entre elles représentent moins de 5 % des réponses, que la moitié d’entre elles représentent moins de 2,5 % des réponses et qu’environ un tiers d’entre elles représentent moins de 1 % des réponses. Ces premiers résultats illustrent bien le concept de Snook et al. (2008) du phénomène de N = 1. Le fait qu’une minorité de réponses représente une majorité des cas est symptomatique des difficultés rencontrées par le système à trouver des liens entre les affaires. La volonté des créateurs de l’outil de vouloir en faire un outil couvrant toutes les situations dans les moindres détails empêche l’émergence de patterns suffisamment larges pour permettre le rapprochement d’affaires présentant des similitudes. Un mélange d’informations spécifiques et de données plus générales crée un certain trouble dans l’identification des liens entre les affaires.

Vers une réduction empirique du contenu de ViCLAS et la création de patterns généraux

Les résultats des analyses factorielles permettant d’obtenir des modèles épurés sont relativement éloquents et confirment que toutes les données introduites dans le système ne revêtent pas la même importance et le même rôle. Comme mentionné par Witzig (2003) pour le ViCAP, une réduction du ViCLAS s’avère possible puisqu’une partie de l’information requise par le système n’est pas fondamentale. Sauf rares exceptions, liées à leur quasi-absence d’utilisation, toutes les variables utilisées dans l’analyse peuvent être réduites de façon significative puisque les résultats les moins ambitieux laissent voir la possibilité d’une réduction de moitié des modalités. La réduction qui est proposée ici au moyen des ACP permet de faire le tri entre les informations importantes et les informations secondaires relevant du détail et faisant office de bruit statistique (Sheptycki, 2004). L’analyse des combinaisons des différentes modalités a permis soit de regrouper les informations corrélées qui représentent un pattern criminel particulier, soit d’exclure ces informations dont la part de variance expliquée entraîne plus de confusion qu’elle n’apporte d’information. La réduction du système suggérée par les études précédentes (Chopin, 2017 ; Chopin et Aebi, 2018, 2019 ; Ribaux, 2014 ; Snook et al., 2012 ; Witzig, 2003) s’avère donc être une possibilité réelle, vraisemblable.

Les résultats de cette étude ont montré qu’il était possible de relever des patterns plus généraux pour chacune des variables en regroupant les informations importantes et corrélées. L’étape suivante de l’amélioration du système pourrait passer par le regroupement de ces informations importantes (c.-à-d. l’information sur la victime, le modus operandi ainsi que les données situationnelles) en patterns généraux afin de vérifier la sérialité des affaires présentant des patterns similaires. Ce processus a déjà été mis en place en Suisse avec la Plateforme d’Information du CICOP pour l’Analyse et le Renseignement (PICAR) dont l’un des objectifs est la détection des crimes sériels et particulièrement ceux liés à la propriété (ex. : cambriolage d’habitation) (voir Birrer, 2010 ; Grossrieder, 2017 ; Grossrieder et al., 2013 ; Grossrieder et Ribaux, 2017). Dans ce système, les crimes sont classifiés en patterns établis sur la base des théories situationnelles en criminologie (Birrer, 2010). Plus spécifiquement, ces patterns sont définis en fonction du mode opératoire, de la voie d’entrée, du moment de la journée ainsi que du type de cible (Grossrieder, 2017). Cet outil présente un modèle de simplification qu’il serait intéressant de transposer à ViCLAS pour les crimes sexuels et/ou violents sans mobile apparent. À partir des variables utilisées dans cette étude et de la réduction proposée, il serait possible de créer des patterns englobant différents types d’information contribuant à identifier la signature d’un auteur à travers plusieurs crimes.

L’art délicat du juste milieu : la nécessité d’une approche collaborative

Toute la difficulté des outils de gestion de liens est de trouver le juste milieu entre la quantité d’informations nécessaire à la création des liens et la qualité de ces informations. L’objectif est d’améliorer l’identification de « vrais positifs » (c.-à-d. l’identification de cas réellement sériels) et de « vrais négatifs » (c.-à-d. l’identification des cas qui sont réellement non sériels) dans les liens entre les affaires. Concrètement, cela revient à passer de la création de « faux négatifs » (c.-à-d. l’identification erronée d’absence de sérialité) liée à l’excès d’information à la création de « faux » et « vrais positifs » liée à la réduction des informations avec l’utilisation des patterns criminels identifiés. Les faux négatifs empêchent nettement la création de tout lien entre les affaires tandis que les faux positifs favorisent la création de liens hypothétiques entre les affaires. S’il est tout à fait préférable pour un outil de type ViCLAS de s’engager dans une voie de création de faux positifs, il est toutefois nécessaire de rester attentif au niveau d’analyse choisi afin de ne pas créer trop de liens inexistants à cause de patterns trop généraux.

Le calibrage d’un tel équilibre dans un système de gestion de données apparaît comme une tâche difficile et probablement utopique. Il faut avoir conscience qu’aucun outil ne parviendra à produire des liens parfaits entre les crimes et qu’à partir des cas hypothétiquement liés qui seront mis en avant par le système, la réflexion humaine des analystes et des enquêteurs devra dissocier les liens véritablement existants des liens qui sont artificiellement créés. Dans le cas d’un outil d’aide à la détection de séries comme l’est le ViCLAS, il semble préférable d’accroître la détection de liens hypothétiques entre les affaires qui seront ensuite analysés méticuleusement par les analystes. Ceux-ci pourront alors juger en regard de leur expérience et d’informations spécifiques complémentaires de la pertinence d’accroître ou non les investigations sur les crimes potentiellement sériels. Il serait intéressant à ce stade de l’analyse que des techniques alternatives de priorisation d’hypothèses et de suspects soient utilisées afin de valider ou invalider les séries identifiées par le ViCLAS. Dans ce contexte, le profilage géographique ainsi que le profilage comportemental pourraient s’avérer être des renforts très importants et complémentaires aux techniques d’investigation traditionnelles (voir Chopin et Beauregard, sous presse ; Deslauriers-Varin, Bennell et Bergeron, 2018b).

Conclusion

Cette recherche n’est pas sans limites. La première qui peut être évoquée concerne la validité externe de cette étude qui ne peut être testée qu’en comparant les résultats de cette étude avec ceux obtenus par d’autres travaux sur le sujet (voir Aebi, 2006 avec références). En effet, à notre connaissance, aucune autre analyse de ce type n’a été réalisée ou, à tout le moins, rendue publique. Dans cette perspective, les résultats obtenus ne sont pas généralisables au système ViCLAS en général et demeurent limités au système exploité en France, avec les données des crimes qui se sont déroulés dans un contexte français. Il serait tout à fait envisageable que la méthode d’enregistrement, qui varie entre les différentes polices, ait une incidence sur les résultats obtenus. Il est aussi tout à fait imaginable que les patterns obtenus à l’issue de la réduction varient d’un pays à l’autre dans la mesure ou le contexte des agressions pourrait aussi être différent. Cependant, plusieurs travaux portant sur les comparaisons internationales des homicides sexuels montrent que les différences de contexte entraînent très peu de différences en ce qui a trait au mode opératoire et au processus criminel (voir par exemple Chopin et Beauregard, 2019c ; James, Proulx et Lussier, 2018 ; Skott, Beauregard et Darjee, soumis).

Dans un second temps, cette étude est limitée par son échantillon et les résultats présentés ne sont valables que pour les cas d’agressions sexuelles qui ont été résolus par la police en France. Il est tout à fait possible que d’autres patterns se dégagent pour des crimes différents tels que les homicides sexuels ou les homicides non sexuels (voir Beauregard et al., 2017 ; Beauregard et DeLisi, 2018a, 2018b ; Chopin et Beauregard, 2018) ainsi que pour les affaires non résolues (voir Chopin, Beauregard, Bitzer et Reale, 2019).

Les résultats de cette étude permettent d’ouvrir une réflexion sur le rôle d’un outil informatique d’analyse criminelle. Dans le cas de ViCLAS, l’interprétation qui peut être faite est que l’objectif pour lequel il a été conçu, à savoir la création de liens entre les affaires, a été combiné dans la pratique avec celui de développer une banque de données d’archive dans laquelle on pourrait stocker un maximum d’informations sur ces affaires. Cela mène l’outil à jouer deux rôles relativement antinomiques, tant ces objectifs sont différents et devraient par conséquent être atteints en utilisant des méthodes différenciées.

Dans le cadre de l’analyse criminelle sur la délinquance sérielle, l’objectif de l’outil sera la création de liens entre les affaires à partir de modèles de patterns criminels. Dans le cas d’un outil ayant pour but d’archiver des informations concernant les affaires criminelles, l’objectif sera de recenser un maximum d’informations différentes. Le facteur discriminant entre ces deux outils sera la méthodologie employée pour atteindre l’objectif ainsi que le niveau d’analyse envisagé. Dans le cas de l’outil opérationnel qui va servir à effectuer l’analyse criminelle, le niveau d’information doit être suffisamment large pour faire ressortir des patterns criminels permettant d’établir des liens entre les crimes qui ont des aspects communs. Dans le cas d’un outil d’archive, les informations devront être suffisamment spécifiques et précises pour qualifier chaque cas en restituant la réalité de ce qui s’est passé de la façon la plus précise possible. Les résultats de cette recherche suggèrent qu’en simplifiant une partie des informations présentement collectées par ViCLAS, il serait possible de l’éloigner du rôle d’une banque de données d’archive et de le rapprocher du rôle d’un outil efficace pour l’analyse criminelle.

Les prochaines études pourraient ainsi reproduire cette recherche en suivant une méthodologie similaire sur des jeux de données issues du ViCLAS d’autres pays afin d’évaluer la généralisabilité, c’est-à-dire la validité externe, des conclusions de cette recherche. Les recherches à venir pourraient s’intéresser à mesurer empiriquement l’apport en termes d’efficacité de procéder à la réduction du ViCLAS. Il serait également pertinent de s’intéresser à la création empirique de patterns transversaux (c.-à-d. incluant différents aspects prépondérants dans la qualification des crimes) en utilisant des techniques de classification telles que l’analyse de classes latentes. Finalement, il serait intéressant de tester cette approche sur d’autres crimes tels que les homicides sexuels, les homicides non sexuels et les affaires non résolues afin de déterminer si, une fois réduites, les variables présentent des patterns similaires aux agressions sexuelles.