9 research outputs found
Incendies dĂ©libĂ©rĂ©s : dĂ©veloppement dâune mĂ©thodologie de dĂ©tection et dâanalyse de rĂ©pĂ©titions
Les incendies dĂ©libĂ©rĂ©s, dĂ©finis comme un incendie dont le contrĂŽle est perdu Ă la suite d'une action volontaire, constituent un problĂšme mondial permanent. Ils posent un vĂ©ritable problĂšme de sĂ©curitĂ© publique et ont des rĂ©percussions importantes sur les collectivitĂ©s, nĂ©cessitant d'importantes ressources humaines et financiĂšres. Les incendies dĂ©libĂ©rĂ©s sont connus pour ĂȘtre l'une des infractions les plus difficiles Ă comprendre, Ă dĂ©tecter et Ă rĂ©soudre. Trois dĂ©fis majeurs ont Ă©tĂ© identifiĂ©s comme ayant un impact nĂ©gatif sur leur rĂ©solution : l'absence de consensus dĂ©finitionnel autour des notions des incendies dĂ©libĂ©rĂ©s et de leurs auteurs, la dissimulation d'Ă©vĂ©nements pertinents dans des cas lĂ©gitimes et la dispersion des donnĂ©es dâenquĂȘte dans des systĂšmes multi-agences disparates.
Les stratĂ©gies actuelles en place consistent principalement Ă dĂ©terminer lâorigine et la cause de ces incendies dĂ©libĂ©rĂ©s, puis Ă tenter dâen identifier les auteurs, par une enquĂȘte de police traditionnelle et parfois une enquĂȘte technique et scientifique. Elles sont ainsi majoritairement au cas par cas. Si cette approche est pertinente pour ces buts prĂ©citĂ©s, elle nâexploite peu ou pas une dimension rĂ©pĂ©titive (i.e. plusieurs allumages dĂ©libĂ©rĂ©s commis par un mĂȘme auteur ou groupe dâauteurs) existante et prouvĂ©e pour certains types dâincendies dĂ©libĂ©rĂ©s.
La revue de la littĂ©rature permit dâĂ©tablir qu'aucune Ă©tude antĂ©rieure dĂ©tectant des rĂ©pĂ©titions d'incendies volontaires en utilisant des donnĂ©es forensiques n'existait et qu'une solution prometteuse pourrait provenir de l'utilisation du cycle de renseignement.
Lâobjectif de cette recherche fut alors le suivant : Ă©valuer dans quelle mesure les donnĂ©es incendie collectĂ©es par les diffĂ©rentes institutions peuvent contribuer, dans leur forme actuelle, Ă la dĂ©tection de problĂšmes rĂ©pĂ©titifs tels que des sĂ©ries potentielles d'incendies dĂ©libĂ©rĂ©s, et Ă l'analyse de ces sĂ©ries potentielles.
Cet objectif fut Ă©prouvĂ© par lâapplication, dans une approche expĂ©rimentale fondĂ©e sur des cas rĂ©els du canton de GenĂšve, des quatre hypothĂšses de travail suivantes :
1. Les donnĂ©es Ă©parses collectĂ©es par les diffĂ©rents partenaires impliquĂ©s dans les incendies peuvent ĂȘtre combinĂ©es pour former un jeu de donnĂ©es cohĂ©rent, pertinent et informatif.
2. Cet ensemble de données peut permettre la détection de problÚmes répétitifs tels que des séries potentielles d'incendies délibérés.
3. Les sous-problĂšmes dĂ©tectĂ©s peuvent ĂȘtre confirmĂ©s comme appartenant Ă des rĂ©pĂ©titions gĂ©nĂ©rales ou spĂ©cifiques.
4. Le renseignement qui résulte de cette méthode apporte une valeur ajoutée qui permet d'orienter la décision d'intervention des services forensiques, de prendre des mesures d'investigation, de surveillance ou d'autres mesures (préventives par exemple) pour atténuer les conséquences du problÚme.
Pour dĂ©velopper une mĂ©thodologie, il ne fut pas possible de juste « copier-coller » la mĂ©thodologie dĂ©jĂ dĂ©veloppĂ©e et Ă©prouvĂ©e pour la dĂ©tection dâautres types dâĂ©vĂ©nements rĂ©pĂ©titifs (comme les cambriolages, stupĂ©fiants, documents, etc.). En effet, comme mentionnĂ© prĂ©cĂ©demment, les trois dĂ©fis majeurs et spĂ©cifiques identifiĂ©s (dĂ©finition, dissimulation et rĂ©ponse multi-agences) durent ĂȘtre adressĂ©s.
Ainsi, bien que largement inspirée du cycle du renseignement, une méthodologie unique et spécifique fut développée pour tester ces quatre hypothÚses.
La premiÚre étape consista à créer un ensemble de données approprié et informatif, en cinq sous- étapes, à savoir :
1. Identification des Ă©lĂ©ments constants (ou des moyens de dĂ©tection des rĂ©pĂ©titions) au travers dâune revue de la littĂ©rature et des cas rĂ©els ;
2. Ătablissement des propriĂ©taires des donnĂ©es ;
3. Collation des données ;
4. Nettoyage/mise en forme des données ;
5. Stockage des données dans une mémoire.
La deuxiÚme étape visa à détecter les répétitions en créant de nouvelles variables issues des variables existantes, en effectuant des analyses de fréquence sur des variables géographiques et des objets brûlés et en effectuant une analyse de séries chronologiques cumulatives sur les événements détectés à haute fréquence à la recherche de pics ou d'anomalies dans les données.
La troisiĂšme Ă©tape consista Ă analyser les cas individuels formant ces pics en comparant leur profil pour Ă©tablir si l'hypothĂšse d'une rĂ©pĂ©tition Ă©tait plausible. L'association dans une sĂ©rie des cas prĂ©sents dans un pic fut rĂ©alisĂ©e sur la base de similitudes ou de diffĂ©rences explicables. Une fois l'hypothĂšse d'une sĂ©rie formulĂ©e, un profil de sĂ©rie fut construit Ă partir des diffĂ©rents cas liĂ©s. Si les cas ne purent pas ĂȘtre liĂ©s, ils restĂšrent isolĂ©s.
Enfin, la quatriĂšme Ă©tape consista Ă dĂ©terminer quel renseignement pouvait ĂȘtre produit.
L'application de la mĂ©thodologie permit d'identifier les Ă©lĂ©ments constants suivants : la variable gĂ©ographique, la dimension temporelle, le modus operandi (MO) et les donnĂ©es forensiques (traditionnelles et issues de l'enquĂȘte incendie). Ces Ă©lĂ©ments constants furent retrouvĂ©s dans les donnĂ©es provenant des pompiers et de la police du canton de GenĂšve. Les donnĂ©es furent collectĂ©es pour les Ă©vĂ©nements se passant entre 2004 et 2012, donnants lieux Ă 14 fichiers de diffĂ©rents formats :
- 1 fichier provenant des pompiers avec des informations sur les cas de 8 243 événements répertoriés comme incendie, fumée ou odeur ;
- 9 fichiers ad hoc annuels provenant de la brigade d'enquĂȘte incendie contenant des informations sur 5 825 Ă©vĂ©nements incendie ;
- 4 fichiers provenant de la brigade forensique contenant des informations sur 1 068 incendies.
Les données rassemblées représentÚrent 15 136 événements cumulés. AprÚs comparaison et réconciliation des événements, le nombre total de cas fut de 9 454. AprÚs un filtrage des données pour éliminer les cas non pertinents restÚrent 7 886 incendies considérés comme délibérés et inconnus survenus entre 2004 et 2012. Ces données furent ensuite migrées vers une base de données prototype développée pour cette recherche.
AprĂšs avoir crĂ©Ă© plusieurs nouvelles variables issues de celles existantes, telles que la variable circonstances et de profil de cas, la dĂ©tection des rĂ©pĂ©titions put commencer. Des analyses descriptives sur les variables gĂ©ographiques et les objets brĂ»lĂ©s furent rĂ©alisĂ©es pour identifier et dĂ©tecter les frĂ©quences les plus Ă©levĂ©es d'occurrences qui pouvaient ĂȘtre des indices de rĂ©pĂ©titions. Ensuite, les cas formant ces hautes frĂ©quences furent Ă©tudiĂ©s plus en dĂ©tail pour dĂ©terminer leur nature exacte. Cela fut fait Ă l'aide des sĂ©ries chronologiques cumulatives avec une ligne de tendance linĂ©aire, permettant de visualiser si les occurrences rĂ©sultaient d'une augmentation constante ou soudaine, indiquant une rĂ©pĂ©tition gĂ©nĂ©rale ou spĂ©cifique (c'est-Ă -dire une sĂ©rie) respectivement. Les pics furent identifiĂ©s visuellement et leurs cas furent extraits pour une Ă©tude plus approfondie en examinant leur rĂ©partition gĂ©ographique et leur profil. Si ceux-ci prĂ©sentaient de fortes similitudes et en l'absence de diffĂ©rences inexplicables, les cas furent liĂ©s en sĂ©rie et un profil de sĂ©rie fut crĂ©Ă©.
Les analyses non exhaustives des donnĂ©es permirent de dĂ©tecter neuf rĂ©pĂ©titions gĂ©nĂ©rales possibles et 47 sĂ©ries potentielles (dont 5 dĂ©jĂ rĂ©solues par la police), toutes selon des critĂšres gĂ©ographiques, temporels ou dâobjet incendiĂ©. Quatre sĂ©ries avĂ©rĂ©es ne furent pas dĂ©tectĂ©es. En ce qui concerne la crĂ©ation de renseignement, les analyses effectuĂ©es apportĂšrent un renseignement minimal car ces analyses furent effectuĂ©es de maniĂšre rĂ©trospective, le renseignement obtenu ne permit pas de prise de dĂ©cision permettant dâavoir un impact concret au niveau opĂ©rationnel.
Ainsi, les hypothÚses H1 (création d'un jeu de données cohérent, pertinent et informatif), H2 (détection de répétitions) et H3 (analyse et détermination des répétitions) furent validées, en tenant compte des différentes limites discutées dans le manuscrit. L'hypothÚse H4 (production de renseignement) ne fut que partiellement atteinte, en raison du caractÚre rétroactif de cette recherche.
MalgrĂ© ces rĂ©sultats encourageants, de nombreux points perfectibles furent identifiĂ©s. Tout d'abord, si les donnĂ©es actuellement collectĂ©es se sont rĂ©vĂ©lĂ©es suffisantes pour lâinitiation dâun processus de dĂ©tection de sĂ©ries potentielles, elles prĂ©sentent un fort potentiel d'amĂ©lioration. Leur qualitĂ© relativement basse (donnĂ©es absentes, incomplĂštes ou imprĂ©cises) conduit Ă des difficultĂ©s dâanalyse ainsi quâĂ une incapacitĂ© Ă confirmer des liens entre cas. Ceci fut particuliĂšrement le cas au niveau de l'apport des donnĂ©es forensiques, qui fut quasi nul, soit par une absence de donnĂ©es, soit par un manque de pertinence par rapport Ă nos objectifs. Cet aspect mit en Ă©vidence le dĂ©fi posĂ© par l'utilisation de donnĂ©es incomplĂštes et dĂ©montra, par ailleurs, la nĂ©cessitĂ© de mettre l'accent sur la collecte de donnĂ©es spĂ©cifiques, dans un cadre de renseignement, pour Ă©tablir des liens entre cas.
La deuxiĂšme limitation concerne la mĂ©thodologie elle-mĂȘme. Son application fut affectĂ©e par la disponibilitĂ© et le manque de fiabilitĂ© des donnĂ©es, en particulier les donnĂ©es forensiques. La faisabilitĂ© et la mise en Ćuvre de la mĂ©thodologie sur le terrain sont actuellement limitĂ©es par un travail manuel important (absence de processus scientifique/mathĂ©matique), extrĂȘmement chronophage et augmentant le risque d'erreurs. D'autres limitations existent encore par rapport Ă la mĂ©thode de dĂ©tection des rĂ©pĂ©titions. Les pics furent identifiĂ©s manuellement par l'opĂ©rateur selon des critĂšres relativement subjectifs, crĂ©ant des incertitudes substantielles. La dĂ©termination des diffĂ©rences, explicables ou non, fut Ă©galement un processus conservant un degrĂ© d'imprĂ©cision relativement Ă©levĂ© car fondĂ© sur des critĂšres subjectifs. Cette mĂ©thodologie ne dĂ©tecta pas les rĂ©pĂ©titions qui « se fondent dans la masse » des cas quotidiens. La gestion des donnĂ©es gĂ©ospatiales fut Ă©galement difficile. Les profils de sĂ©ries souffraient
d'un niveau de dĂ©tail parfois trop gĂ©nĂ©ral. Enfin, la richesse des donnĂ©es va bien au-delĂ de nos conclusions et davantage d'analyses devraient ĂȘtre menĂ©es.
Bien que ces limitations et amĂ©liorations entravent une mise en Ćuvre opĂ©rationnelle immĂ©diate, il est cependant pertinent d'envisager la possibilitĂ© d'une future application et transposition de cette mĂ©thodologie Ă une utilisation en routine sur le terrain et en temps rĂ©el. Plusieurs perspectives furent suggĂ©rĂ©es, en considĂ©rant l'objectif final comme Ă©tant une application en temps rĂ©el, ayant un impact concret sur l'investigation des Ă©vĂ©nements. Par consĂ©quent, une mĂ©thodologie en temps rĂ©el fut suggĂ©rĂ©e et dĂ©taillĂ©e dans le manuscrit, intĂ©grant le fait que son application a deux objectifs : dâune part dĂ©tecter les cas appartenant Ă des sĂ©ries existantes et dĂ©jĂ mĂ©morisĂ©es dans le systĂšme et dâautre part dĂ©tecter les nouvelles sĂ©ries au plus tĂŽt.
De plus, dans une application en temps rĂ©el, il serait possible d'envisager la crĂ©ation de renseignement en intĂ©grant des donnĂ©es supplĂ©mentaires telles que des informations de rĂ©seaux sociaux, des camĂ©ras de vidĂ©osurveillance, voire des noms et adresses d'auteurs dĂ©jĂ identifiĂ©s (tout en tenant compte d'Ă©ventuels problĂšmes Ă©thiques, questions juridiques et de protection des donnĂ©es propres au lieu dâimplĂ©mentation). Il peut Ă©galement ĂȘtre intĂ©ressant d'envisager l'intĂ©gration des tentatives. Il serait Ă©galement avantageux de supprimer la subjectivitĂ© actuelle liĂ©e Ă la dĂ©termination des anomalies et des sĂ©ries possibles, en intĂ©grant davantage de mathĂ©matiques et statistiques. Cela pourrait conduire Ă une automatisation, qui pourrait ĂȘtre appliquĂ©e Ă la collecte, au regroupement, Ă la normalisation, au filtrage des donnĂ©es, au codage et mĂȘme Ă la dĂ©tection d'Ă©ventuelles rĂ©pĂ©titions.
En outre, ce processus devra sâinsĂ©rer dans un cadre dâimplĂ©mentation dĂ©fini incluant le fait que de nombreuses considĂ©rations « administratives » devront ĂȘtre adressĂ©es, telles que les ressources humaines nĂ©cessaires et leurs compĂ©tences spĂ©cifiques, les particularitĂ©s du stockage des donnĂ©es, les gestionnaires de la banque de donnĂ©es et son accĂšs, ainsi que les responsabilitĂ©s dâanalyse et de dissĂ©mination du renseignement et des recommandations. De plus, si les incendies dĂ©libĂ©rĂ©s sont considĂ©rĂ©s comme un problĂšme prioritaire pour une juridiction, il sera pertinent d'Ă©tablir comment adresser le problĂšme de la carence des donnĂ©es forensiques et comment agir positivement et pertinemment sur leur collecte. Cela pourrait Ă©galement fournir une opportunitĂ© de revoir de maniĂšre holistique la gestion globale des incendies en examinant divers modĂšles dans le monde, par exemple des modĂšles oĂč la dĂ©termination de l'origine et de la cause relĂšve de la responsabilitĂ© des pompiers. Cela permettrait une application Ă tous les incendies, en crĂ©ant une sorte d'observatoire des incendies, qui pourrait dĂ©tecter des Ă©vĂ©nements qui ne relĂšvent pas nĂ©cessairement de la responsabilitĂ© de la police mais sont des problĂšmes de sĂ©curitĂ© plus gĂ©nĂ©raux.
Notant le caractĂšre exploratoire de cette recherche, qui fut la premiĂšre du genre sur ce sujet, son intĂ©rĂȘt principal rĂ©side dans sa mĂ©thodologie relativement simple et accessible et dans le peu d'outils spĂ©cifiques nĂ©cessaires Ă sa mise en Ćuvre. Les rĂ©sultats obtenus dĂ©montrent que des techniques simples de traitement et d'analyse des donnĂ©es utilisĂ©es permettent dĂ©jĂ la dĂ©tection de rĂ©pĂ©titions d'incendies dĂ©libĂ©rĂ©s. GrĂące Ă une redĂ©finition des flux de donnĂ©es, des outils informatiques simples et des compĂ©tences analytiques de base, une telle approche pourrait ĂȘtre mise en Ćuvre en pratique parallĂšlement Ă l'approche actuelle au cas par cas.
Si les rĂ©sultats obtenus montrent que les donnĂ©es actuellement collectĂ©es sont suffisantes pour lâinitiation dâun processus de dĂ©tection de sĂ©ries potentielles et pour sa crĂ©ation, elles prĂ©sentent toutefois un fort potentiel dâamĂ©lioration, en particulier au niveau de la contribution des donnĂ©es forensiques. NĂ©anmoins, ces rĂ©sultats permettent dâenvisager un premier pas vers une transposition pratique en temps rĂ©el de la mĂ©thodologie dĂ©veloppĂ©e, en considĂ©rant les amĂ©liorations suggĂ©rĂ©es
Deliberate fires: from data to intelligence
Deliberate fires are a very common problem affecting all countries around the world. They create a high sense of insecurity within communities, consuming and straining many resources (human and financial). Yet, despite various attempts, significantly tackling and reducing deliberate fires has remained largely ineffective, mainly due to the case-by-case approach implemented in responding to these incidents.
Drawing on the repetitive nature of some types of deliberate fires, it was shown that adopting an intelligence-based approach is promising in tackling and reducing repetitive deliberate fires.
This paper presents a two-fold procedure developed to produce intelligence on a dataset of fire events that were either deliberate or unknown in origin. Firstly, through the creation of a relevant dataset (which is a peculiar problem due to the specificities of the event of fire) and secondly through the application of specific analyses.
This procedure was implemented on a dataset of fire events collated from a nine-year period in the State of Geneva, Switzerland. Results show that rudimentary data and simple processing can already generate valuable intelligence, often unsuspected until then. These results provide responding agencies with a clearer understanding of the problem, which can also support their decision-making process.
This study proposes the basis for the development of an integrated real-time intelligence process. Such a process would allow the systematic and real-time monitoring of fire events in general and deliberate fires in particular by providing an immediate view of the problem, detecting recurrent events and revealing linkages between cases indicating repetitions. In terms of policies and governance, such a study should encourage institutions that deal with fires to collectively reshape their objectives, share data and analyses, and coordinate their actions to reduce harm
Repetitive deliberate fires: Development and validation of a methodology to detect series
The detection of repetitive deliberate fire events is challenging and still often ineffective due to a case-by-case approach. A previous study provided a critical review of the situation and analysis of the main challenges. This study suggested that the intelligence process, integrating forensic data, could be a valid framework to provide a follow-up and systematic analysis provided it is adapted to the specificities of repetitive deliberate fires. In this current manuscript, a specific methodology to detect deliberate fires series, i.e. set by the same perpetrators, is presented and validated. It is based on case profiles relying on specific elements previously identified. The method was validated using a dataset of approximately 8000 deliberate fire events collected over 12 years in a Swiss state. Twenty possible series were detected, including 6 of 9 known series. These results are very promising and lead the way to a systematic implementation of this methodology in an intelligence framework, whilst demonstrating the need and benefit of increasing the collection of forensic specific information to strengthen the value of links between cases
Dismantling the justice silos: Flowcharting the role and expertise of forensic science, forensic medicine and allied health in adult sexual assault investigations
Forensic science is increasingly used to help exonerate the innocent and establishing links betweenindividuals and criminal activities. With increased reliance on scientific services provided by multidisciplinary(police, medicine, law, forensic science), and multi-organisational in the private andgovernment sectors (health, justice, legal, police) practitioners, the potential for miscommunicationresulting unjust outcomes increases. The importance of identifying effective multi-organisationalinformation sharing is to prevent the âjustice silo effectâ; where practitioners from different organisationsoperate in isolation with minimal or no interaction. This paper presents the findings from the second partof the Interfaces Project, an Australia-wide study designed to assess the extent of the justice silos. Weinterviewed 121 police, forensic scientists, lawyers, judges, coroners, pathologists and forensicphysicians. The first paper published in 2013 presented two key findings: first investigative meetingswere rare in adult sexual assault cases; second many medical practitioners were semi-invisible in casedecision-making with this low level of visibility being due to lawyers, forensic scientists or police notbeing aware of the role/expertise medical practitioners offer. These findings led to the development of aflowchart model for adult sexual assault that highlights the range of agencies and practitioners typicallyinvolved in sexual assault. The rationale for the flowchart is to produce a visual representation of a typicalsexual assault investigative process highlighting where and who plays a role in order to minimise the riskof justice silos. This is the second paper in a series of two
Développer une carriÚre en dehors de la Suisse avec une formation de forensicien de l'Université de Lausanne
International audienc