Les mathématiques pour dénoncer les crimes!
Justicières, les mathématiques? En quelque sorte! « Les mathématiques pour dénoncer les crimes » est en fait le titre d’un article écrit par Jeffrey S. Rosenthal, professeur au département de statistique de l’Université de Toronto. Il y raconte comment l’analyse statistique a permis de découvrir une importante fraude de loterie en Ontario. Paru initialement dans la revue la Gazette de la GRC (le texte intégral peut être consulté ici), l’article est repris ce mois-ci dans le journal Convergence de l’Association des statisticiens et statisticiennes du Québec.
Pour faire une histoire courte, l’analyse des probabilités a démontré hors de tout doute que les vendeurs de billets de loterie ontariens (ex. : employés d’un dépanneur) gagnaient beaucoup plus souvent, toutes proportions gardées, que l’acheteur moyen de loterie. Diffusés à la télé, ces chiffres ont créé suffisamment de remous pour qu’une enquête soit ouverte par l’Ombudsman de l’Ontario, laquelle a confirmé l’existence d’une fraude (le rapport en format PDF peut être consulté ici). Depuis, des réformes ont été entreprises à la Société des loteries et des jeux de l’Ontario.
Mais qu’en est-il chez nous, au Québec?
Dans son rapport annuel 2008, Loto-Québec mentionne qu’il n’y a pas de problèmes apparents…
« Bien que l’analyse de la situation au Québec ait permis de constater que, sur le plan statistique, aucune raison ne permettait de croire que les détaillants Loto-Québec gagnaient plus fréquemment que les autres joueurs de loterie, la Société a voulu s’assurer que les risques […] étaient réduits au minimum. »
… mais a tout de même embauché une firme externe qui a recensé 35 pistes d’amélioration aux processus et procédures en matière de paiement de lots de loterie. Comme quoi les maths font bouger les choses…
Une réponse à “Les mathématiques pour dénoncer les crimes!”
Tiens c’est drôle ça, les maths qui lutte contre le crime… Imaginez de quoi aurait l’air le super-héros: un nerds à lunette avec le symbole χ² sur sa cape, des bas bruns et des leggings stretchés qui hurle « Méga statisticien, à la rescousse! Rendez-vous, ou je vous frappe de mon rayon ANOVA!! ».
…
Finalement: bof. C’est assez poche. En plus, environ 1 personne sur 1000 comprendrais ce qu’il raconte.
Plus sérieusement, j’ai un autre exemple de l’utilisation de la statistique pour lutter contre les fraudes: j’en ai déjà fait l’expérience (d’une certaine façon)! J’ai voulu acheter un habit de plongée pour la fête de mon frère – un truc qui va chercher dans le quatre chiffres. Or, je ne suis pas un plongeur moi-même et la vendeuse ma redonné ma carte en me disant l’air narquois « À passe pas vot’e carte! ». C’est VISA qui avait bloqué la transaction parce qu’elle sortait trop de l’ordinaire (ou de MON ordinaire pour être plus précis). J’ai fait mes petites recherches par après: les compagnies de carte de crédit font ce qu’on pourrait appeler du « profilage » de leur clientèle et sonne l’alerte rouge grâce à des logiciels d’intelligence artificielle. Ceux-ci utilisent certaines notions statistiques pour bloquer des transactions qui sortent significativement (d’un point de vue statistique) de l’ordinaire. Ces logiciels sont même capables de détecter des patrons de comportements potentiellement frauduleux en les comparant à des fraudes connues ayant eu lieu dans le passé et qui se reproduisent plus ou moins de la même façon sur une autre carte de crédit (volée mais pas encore rapportée comme tel).
Finalement, mon super-héros statisticien doit être un processeur à quelque part dans les voutes d’une compagnie de carte de crédit…