Par Victoire BONAUD, Auriane BORDENAVE, Mathura CHANDRAKUMAR et Guillaume LE GOFF, étudiants en Data Science à IMT Atlantique.
Depuis quelques années, le taux de criminalité global à New York a décliné, contrairement à d’autres grandes villes des USA. Pour autant, le taux de “hate crimes” (meurtres, viols, assauts graves) a beaucoup augmenté ces dernières années : 3,3 millions de victimes en 2018 contre 2,7 en 2015.
A la suite de ces constatations, le maire de New York, Monsieur Bill de Blasio, a lancé “the office for the prevention of Hate Crimes”, ou aussi appelé le MOCJ (Mayor’s office of Criminal Justice), en été 2019 afin d’empêcher ce type de crimes.
Il y a une réelle problématique concernant les stratégies à mettre en place dans le cadre de prévention contre les crimes violents.
Quel outil pour le Maire de New York ?
Pour aider le maire de New York, nous voulons créer un outil d’aide à la décision. Ce dernier permettrait de prédire l’impact de la modification de certains éléments, ou couples d’éléments, sur la criminalité pour chaque quartier de New York.
Quelles données utiliser ?
Nous avons cherché des données Open Data qui pourraient être liées à la criminalité, suite à la lecture de documents scientifiques traitant du sujet. Nous nous sommes ainsi concentrés, en premier lieu, sur des données socio-démographiques. Nous avons trouvé 7 variables d’intérêt comprenant le nombre d’habitants, le taux de personnes nées à l’étranger, le taux de pauvreté, le taux de chômage, le taux de diversité ethnique et le taux de jeunes déconnectés, par quartier de New York et par année entre 2000 et 2018.
Cependant, il est difficile pour le maire de mener des actions qui auront un impact direct sur ces variables. Comment avoir un impact direct sur la pauvreté ou le taux de chômage ?
Nous avons donc cherché d’autres sources de données qui permettaient d’avoir des renseignements notamment sur le nombre de commissariats, sur les infrastructures présentes dans différents quartiers et sur les évènements sociaux. Ce sont sur ces critères que le maire de New-York pourra influer.
Que faire de toutes ces données ?
Dans un premier temps, il s’agissait d’effectuer une préparation des données, qui a pris beaucoup de temps. En effet, le défi était de fusionner 11 bases de donnés puis de les regrouper en un seul dataset qui nous permette de répondre à notre problématique.
Le dataset final regroupe les données par quartiers et par années entre 2006 et 2018.
Pour fusionner les différents datasets, nous disposions des coordonnées GPS des événements et infrastructures. Il fallait donc faire correspondre ces coordonnées GPS aux Community District auxquels elles appartenaient. Cela a été effectué à l’aide d’une librairie Python de traitement des données géospatiales : geopandas. La ville de New-York met également à disposition des fichiers contenant les formes de chaque Community District, ce qui a permis d’effectuer l’opération.
Suite à ce travail nous nous sommes retrouvés avec le dataset suivant:
Mais la préparation des données ne s’est pas arrêtée là. En effet, notre problématique étant d’observer l’impact de certaines actions sur la variation de crime dans un quartier, nous avons décidé de faire d’autres modifications au dataset afin que notre étude soit plus adaptée à nos besoins.
Dans un second temps, nous avons donc décidé d’ajouter des colonnes qui expriment les variations de données d’une année sur l’autre plutôt que seulement les chiffres de l’année en cours. Par exemple, à partir de la colonne “Commissariats” on ajoute la colonne “Différence de commissariats” qui correspond au nombre de commissariats sur l’année étudiée moins le nombre de commissariats de l’année précédente.
Une fois toute cette base de données regroupée et afin d’avoir une première idée des influences de certaines variables, nous avons fait une première étude de corrélation. Nous avons retrouvé des corrélations plutôt intuitives et cohérentes. En temps normal ces études de corrélations permettent de supprimer les variables redondantes. Mais dans le cadre de notre modèle nous n’avons pas jugé utile d’en retirer, permettant à notre client d’avoir plus de choix de modification de données lors de la simulation de l’évolution du nombre de crimes dans un quartier.
La base de donnée finale est donc de 767 lignes par 55 colonnes.
Un problème de classification …
Plutôt que de prédire le nombre de crimes d’un quartier d’une année sur l’autre nous avons décidé de prédire la variation de crimes et de la regrouper en 3 classes : Augmentation, Diminution ou Stagnation du nombre de crimes par rapport à l’année précédente. La stagnation correspond à une variation du nombre de crime inférieure, en valeur absolue à 200.
Deux algorithmes nous intéressent tout particulièrement : l’arbre de décision et la régression logistique. En effet, ces deux algorithmes ont la particularité d’être facilement lisibles, ils ne sont pas des boîtes noires. Il est donc possible d’extraire les règles permettant de mener à la décision de l’appartenance à une catégorie ou à une autre.
Evaluation de nos modèles
|
Algorithme |
Temps d’exécution |
Précision |
Aire ROC |
|
Arbre de décision |
< 1 seconde |
55% |
0.61 |
|
Random Forest (50 arbres) |
~ 1 seconde |
75.9% |
0.77 |
|
Régression Logistique |
< 1 seconde |
78.1% |
0.51 |
Ainsi, l’algorithme de Random Forest est le plus performant dans notre étude (Aire ROC bien supérieur à 0.5, qui correspond à une classification faite au hasard).
De plus, il est toujours intéressant d’étudier l’arbre de décision sachant que cela nous permet d’identifier des associations de variables influençant la variation de crime dans le même sens pour aider à jouer sur les facteurs pour trouver les bonnes combinaisons de facteurs réduisant le crime.
Des scénarios prometteurs
Ainsi, nos modèles nous ont permis d’identifier des facteurs influençant la criminalité positivement et négativement. Nous avons donc simulé différents types de scénarios pour visualiser l’impact sur la criminalité.
Nous avons réalisé un premier scénario augmentant le nombre d’évènements sociaux de 30% : la criminalité diminuerait dans 3 quartiers.
Avec un deuxième scénario, nous avons cette fois augmenté le nombre d’événements sociaux de 10% et les infrastructures sociales de 2% : nous remarquons alors que la criminalité baisse dans 10 quartiers. Nous conseillons donc au maire de se concentrer en premier temps sur ces quartiers et d’y mettre en place d’avantage d’évènements sociaux.
Des améliorations sont tout à fait envisageables. Nous pourrions déterminer des associations de variables plus précis à l’avenir pour permettre la réalisation de scénarios encore plus efficaces pour la diminution du crime à New York. De plus, il serait intéressant de réaliser les modèles sur des groupes (clusters) de quartiers afin d’avoir des résultats encore plus précis selon le type de quartier. En effet, les variables n’influencent pas les quartiers de la même manière.