« Vouloir systématiquement une évaluation quantitative des actions menées n'est pas toujours pertinent » , conteste le colonel Patrick Perrot . Coordonnateur pour l'intelligence artificielle à la Gendarmerie nationale , il a développé une plate-forme d'analyse et de visualisation évolutive de la délinquance ( Paved ) expérimentée en France dans onze départements . Et de poursuivre , « cela ne signifie pas que l'analyse prédictive est peu efficace , bien au contraire , notamment en matière d'aide à la décision pour orienter les patrouilles , par exemple . C'est aussi un outil explicatif . En effet , les algorithmes de prédiction permettent de compléter l'approche réactive par une approche proactive des forces de l'ordre et ouvrent à plus de transparence sur les actions de lutte contre la délinquance . » Autres critiques adressées à ces algorithmes : ne prédire finalement que des banalités ou des délits que des policiers auraient anticipés d'eux-mêmes - les policiers de terrain sachant déjà où se situent les lieux où la criminalité est la plus élevée - , ou alors renforcer artificiellement ces zones déjà criminogènes . Ainsi , si les policiers patrouillent uniquement dans les zones à risque indiquées par les algorithmes , ils vont y constater davantage de délits , ces délits vont à leur tour être incorporés à l'algorithme et faire apparaître lesdites zones comme encore plus à risque . « C'est mal connaître les actions de prévention qui , dans la réalité , ne constatent que très peu de flagrants délits , mais en empêchent par la visibilité des forces de l'ordre » , dément Patrick Perrot . En revanche , reconnaît-il , « ils peuvent - et c'est une autre critique qui paradoxalement leur est faite - provoquer un déplacement de la criminalité vers d'autres zones . Mais ce n'est pas forcément une mauvaise chose , cela peut même être l'objectif : c'est lorsque l'on dérange la délinquance qu'elle commet des erreurs . » Enfin , Olivier Ribaux soulève un dernier point : « Les crimes et délits ne donnent lieu à des plaintes que , au mieux , dans 60 % des cas . Pour les agressions sexuelles , la violence domestique ou les fraudes informatiques , c'est encore moins .