Bienvenue pour le troisième épisode votre série “Happy news de la Data”, placée sous le signe de la joie et de la bonne humeur ! Pour retrouver l’épisode 2, c’est par ici, l’épisode 1 également.
Qui a dit que la Data doit être circonscrite au monde de la Tech ? Que diriez-vous de prendre un peu de hauteur, comme notre super mascotte Super Parrot, et d’observer à tour de rôle des expériences où la Data nous procure de la joie ? 😃
On continue cette nouvelle série avec une nouvelle qui nous vient d’Ecosse 🏴
Quand la Data permet de maintenir l’ordre
Un maintien de l’ordre efficace repose sur de bonnes données. La prévention et la réduction de la criminalité, en particulier de la criminalité grave et organisée, dépendent de la capacité des forces de l’ordre à obtenir rapidement un aperçu de la quantité énorme et croissante d’informations à leur disposition.
Le problème, étant donné le volume et la variété de ces données, est de savoir où chercher en premier. Une grande partie des données disponibles pour les analystes de données et les cadres supérieurs des forces de l’ordre ne sont pas structurées. En d’autres termes, il ne s’aligne pas de manière ordonnée dans une base de données relationnelle ou une feuille de calcul. Les forces de police collectent des données de nombreux types différents – images de vidéosurveillance, enregistrements téléphoniques, conversations et images sur les réseaux sociaux, etc. Il est difficile de lier cette variété de sources pour obtenir des informations précieuses.
Il exige les tout derniers outils d’intégration de données, capables d’agréger toutes les informations potentiellement pertinentes et de les présenter de manière à fournir des informations via une plateforme unique et facile à utiliser et à découvrir les corrélations entre les ensembles de données. Avec les techniques de visualisation de données d’aujourd’hui, une image émerge de différents ensembles de données sans perdre de temps à parcourir les informations. Les criminels organisés travaillent vite et changent régulièrement de tactique. Le temps perdu dans des recherches de données manuelles élaborées et complexes peut leur donner la chance dont ils ont besoin pour passer à autre chose et échapper à la détection.
La visualisation des données est essentielle aux efforts d’application de la loi d’aujourd’hui.
Il complète l’analyse des données en convertissant les informations collectées à partir de diverses sources en une image claire, affichée à l’aide d’éléments familiers tels que des graphiques, des tableaux et des cartes. En utilisant le traitement du langage naturel ainsi que l’intelligence artificielle et les capacités d’apprentissage automatique, des modèles autrement invisibles émergent.
Une vue facilement assimilable des données peut aider de plusieurs manières. En voici quelques-uns :
Interprétation des données visuelles
Le cerveau humain peut traiter les données visuelles 60 000 fois plus rapidement que le texte. La visualisation des données donne aux professionnels de l’application de la loi un avantage crucial, car les outils visuels intelligents amplifient les capacités humaines et leur permettent de repérer plus facilement les anomalies ou les modèles dans les données. Ils peuvent également mieux comprendre les opérations, identifier les domaines à améliorer et découvrir les liens de preuves manquants pour une résolution plus rapide des cas.
Déploiement de l’analyse prédictive
L’accès à l’analyse prédictive et prescriptive signifie que les professionnels de l’application de la loi peuvent créer et déployer des modèles statistiques qui fournissent des alertes lorsque de nouveaux incidents sont susceptibles de se produire, avec un contexte sur les circonstances qui nécessitent une enquête proactive. La visualisation des données est au cœur de cela, car elle fournit une traduction facile à comprendre des modèles d’apprentissage automatique et présente des informations exploitables. Des modèles peuvent être repérés, donnant aux forces de l’ordre une longueur d’avance critique. Des techniques visuelles simples telles que l’attribution d’une gamme de couleurs allant de l’ambre au rouge aux zones préoccupantes sur une carte sont très efficaces.
Partage des données critiques
La visualisation des données n’est pas seulement d’une utilité académique pour les data scientists. Il est utile pour tous les membres de l’équipe d’application de la loi, des agents dans la rue aux superviseurs et analystes au bureau. Les détectives enquêtant sur le crime organisé peuvent utiliser la sortie visuelle de ces outils pour voir les liens entre les personnes, les biens et les transactions financières au sein d’un syndicat du crime sans avoir besoin de qualifications en science des données. Tout le monde peut voir ce que disent les données. Différentes équipes, voire différentes forces de police, peuvent partager des informations de manière transparente sans craindre les incompatibilités du système.
Gestion de ressources restreintes
Les responsables de l’application des lois sont toujours à la recherche d’une allocation des ressources plus efficace et de meilleures façons de jongler avec des quantités limitées de personnel et d’équipement. Des ressources mal organisées peuvent avoir un impact sur tout, depuis la résolution des crimes, le moral du service et la perception dans la communauté. Avec une plateforme de visualisation de données, ils peuvent repérer les domaines qui nécessitent une attention immédiate et à long terme. Ils peuvent également voir quels crimes ont le plus grand impact sur la communauté et nécessitent donc le plus de ressources.
Améliorer les relations communautaires
La visualisation des données donne à la police une chance de se connecter avec leurs communautés, démontrant les résultats de leur travail sous une forme digeste et interactive. Ils peuvent présenter les tendances du taux d’incidents, sensibiliser aux problèmes de sécurité émergents et favoriser l’engagement de la communauté. Le partage de données renforce la confiance et la coopération, ce qui facilite à long terme la collecte de preuves et la résolution de cas.
La police n’est pas en mesure de partager tous les succès dont ils ont bénéficié avec la visualisation de données, mais d’autres le peuvent.
Par exemple, la manière dont l’Agence écossaise de protection de l’environnement (SEPA) utilise les données pour faire face à la menace des pollueurs illégaux offre une comparaison étroite et pertinente.
La SEPA joue un rôle essentiel dans la collaboration avec le gouvernement, l’industrie et le public pour assurer la conformité réglementaire aux règles environnementales. Il dispose d’une gamme de pouvoirs d’exécution qu’il peut appliquer pour s’assurer que les réglementations sont respectées. Cependant, l’application repose sur la capacité d’analyser intelligemment des données provenant de sources multiples, sur la qualité de l’air, de l’eau et du sol par exemple.
La SEPA possède des millions d’enregistrements datant de plusieurs décennies dans une grande variété de formats et s’appuyait sur la collecte, l’analyse et la communication manuelles de ses échantillons de test à mettre en parallèle avec les données historiques pour aider à repérer les tendances de la pollution. Avec une plateforme d’analyse complétée par la science des données et la visualisation, SEPA a construit une gamme de solutions personnalisables pour traiter une grande variété de tâches liées aux données. Les membres du personnel transportent des analyses visuelles sur une tablette partout où ils vont. N’ayant plus besoin d’écrire de code ou de transporter des classeurs physiques d’analyses de données, ils peuvent exécuter des analyses de données sur place et répondre aux questions sur le moment. Les cas d’utilisation peuvent impliquer l’examen des polluants, de l’écologie et des mesures de laboratoire, tandis que d’autres ont couvert la conformité de l’industrie, les lois et les licences.
Tout comme elle l’a fait pour le SEPA, la visualisation des données peut aider les forces de l’ordre à identifier des modèles de données inédits pour prendre de meilleures décisions maintenant et aider à orienter l’orientation future pour résoudre les défis cachés dans leurs efforts pour réduire la criminalité.
Merci pour votre lecture, et à très bientôt pour un nouvel épisode de la série qui décoiffe la Data !
