Conférence

10 septembre 2009 - 11h45 à 13h00

Pourquoi le renseignement criminel n'utilise pas davantage la trace matérielle comme vecteur d'information ?

Olivier Ribaux est professeur associé à l’Institut de Police Scientifique de l’Université de Lausanne. Ancien analyste criminel pour les polices de la suisse romande, son champ de recherche principal consiste à développer des méthodes de suivi et d’analyse de la délinquance sérielle sur des territoires couvrant plusieurs juridictions.

Jeudi 10 septembre 2009 
11h45 à 13h00 
Pavillon Lionel Groulx, 3150 rue Jean-Brillant
Salle C-4141

Résumé de la conférence : Des cas spectaculaires d’erreurs judiciaires causées par des interprétations fantaisistes de traces matérielles ont récemment mis en question les processus développés en science forensique. Parmi les conséquences de ces erreurs, un récent rapport réalisé sous l’égide de l’académie nationale des sciences (National Academy of Sciences) aux Etats-Unis renforce la tendance d’éloigner les laboratoires scientifiques des organisations policières. La trace matérielle doit être traitée dans un environnement scientifique protégé de l’influence de l’enquête criminelle pour être finalement présentée par des experts à un tribunal. Ce mouvement semble signaler la fin de la police scientifique. Toutefois, cette vision strictement orientée vers les décisions de la justice est contestée par un groupe de scientifiques convaincus que la trace devrait alimenter davantage d’autres processus de l’enquête et du renseignement criminels. Son contenu informationnel est étudié au travers du profilage chimique des stupéfiants, de l’intégration des traces matérielles comme source d’information dans l’analyse des cambriolages, de la comparaison systématique de faux documents, la collecte des courriels non sollicités ou l’analyse des incendies répétitifs. Une telle recherche manque encore de cadre prêt à l’accueillir. L’intégration dans les modèles policiers guidés par le renseignement de ces processus devrait aboutir à une exploitation plus intensive de données mesurables et directement comparables au potentiel informatif encore sous-estimé. 

Événements

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