Mesures d’insertion sociale destinées aux détenus québécois et récidive criminelle : une approche par l'apprentissage automatique

Dans ce mémoire, nous essayons de déterminer l’influence réelle des programmes de réinsertion sociale sur le risque de récidive. Pour ce faire, nous analysons, à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique une base de données fournie par le Ministère de la Sécurité publique (MSP) où nous retrouvons le parcours carcéral de 97 140 détenus de 2006 jusqu’en 2018. Notre analyse se concentre uniquement sur les détenus ayant transigé dans la prison de la ville de Québec. Pour faire notre analyse, nous utilisons l’approche des Generalized Random Forests (GRF) développée par Athey et al. (2019) sur les caractéristiques des détenus ainsi que leurs résultats au LS/CMI, un test psychométrique ayant pour but de déterminer leurs besoins criminogènes, afin d’estimer l’effet de traitement individuel de la participation à des programmes. Nous en profitons aussi pour déterminer quelles sont les variables influençant le plus l’effet de traitement en utilisant une fonction de ce même algorithme qui calcule l’importance relative de chacune des variables pour faire la prédiction. Ceci est une approche révolutionnaire, car elle nous permet de faire de l’inférence sur nos résultats. En comparant les participants et les non-participants, nous avons pu démontrer que le fait de participer à un programme diminue le risque de récidiver d’environ 6.9% pour une période d’épreuve de deux ans. Le fait de participer à un programme semble toujours diminuer de manière significative la récidive. Nous avons aussi déterminé qu’au niveau des caractéristiques personnelles, ce sont l’âge, la nature de l’infraction ainsi que le nombre d’années d’études qui sont les principaux prédicteurs de l’effet causal. Pour ce qui est du LS/CMI, seulement certaines sections du questionnaire ont un vrai pouvoir prédictif alors que d’autres, comme celle sur les loisirs, n’en ont pas. À la lumière de nos résultats, nous croyons qu’un instrument plus performant étant capable de prédire la récidive peut être créé en focalisant sur les variables ayant le plus grand pouvoir prédictif. Ces avancées permettront de mieux conseiller les prisonniers sur les programmes qu’ils devraient suivre lors de leur prise en charge par les centres de détention, et ainsi augmenter leurs chances d’être mieux réintégrés en société.

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