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Cas d'usage 41 · Secteur public & ville intelligente

Police urbaine prédictive et réduction des vecteurs spatiaux de criminalité

Suivi spatial des incidents respectueux de la vie privée qui oriente le déploiement des patrouilles vers les zones à forte probabilité, sans recourir aux données personnelles.

Directeur général de la police Chef des opérations urbaines Responsable de l'analytique criminelle
Illustration : Police urbaine prédictive et réduction des vecteurs spatiaux de criminalité

Besoin client et point de friction

Le problème que ce flux supprime.

  • Les affectations de secteurs de police figées entraînent des délais d'intervention lents et une dissuasion inefficace dans les centres urbains.

Exécution étape par étape

Comment le moteur l'exécute.

01

Ingestion mycélium

Modules 1 et 2

Ingère l'historique des incidents, les coordonnées spatiales des appels d'urgence et les calendriers d'événements locaux.

02

Nettoyage des données personnelles en périphérie

Modules 1 et 2

Supprime toutes les données démographiques des suspects et des victimes sur les nœuds périphériques, par conformité éthique.

03

Routage Multi-LLM

Modules 1 et 2

Prédit des cartes de probabilité criminelle micro-spatiales par secteur urbain grâce à la modélisation sur grilles H3.

04

IA agentique

Module 4

Rééquilibre automatiquement les itinéraires de patrouille des unités mobiles vers les zones à risque anticipées.

ROI et impact quantifiables

Ce qui change sur le plan commercial.

  • Baisse de 22 % des délits de rue en zone urbaine
  • Délai moyen d'intervention d'urgence réduit de 30 %

Le déclic

“Nous avons déployé des agents de manière préventive dans les secteurs identifiés à haut risque, sans jamais profiler un seul citoyen.”
Préfet de police — Préfecture de police métropolitaine