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Anomalies actives
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Critiques
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Moyennes
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FDR Significatifs
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Faibles
Constats analyses—
Jurisprudence tickets—
Radars actifs—
Anomalies par type
Filtrer les anomalies
Anomalies detectees
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Operations blitz detectees
Jours ou une municipalite a eu un pic massif de constats (30+ par jour, 3x+ la moyenne). Indicatif d'operations policieres ciblees.
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Blitz critiques
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Blitz moyens
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Blitz faibles
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Max constats/jour
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Patterns jour de semaine
Distribution des constats par jour de semaine. Identifie les municipalites ou certains jours concentrent anormalement plus de tickets (z-score ≥ 2.5).
Distribution provinciale (toutes municipalites)
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Donnees des tickets scannes (OCR)
Au fur et a mesure que les clients scannent leurs tickets, on accumule les données: matricule policier, rue exacte, corps de police, appareil de mesure, etc. Ces données ne sont PAS dans les fichiers publics du Québec.
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Tickets scannes
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Matricules uniques
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Rues indexees
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Villes
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Corps policiers
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Conformite statistique et legale
Ce système respecte les standards statistiques requis par la jurisprudence canadienne et americaine pour l'admissibilite de preuves statistiques en cour. Chaque composante est validee ci-dessous.
| Composante | Standard requis | Statut | Detail technique |
|---|---|---|---|
| Distribution statistique | Test adapte aux données de comptage | ✓ CONFORME | Poisson pour données equidispersees, Negative Binomial automatique quand variance/moyenne > 1.5 (surdispersion) |
| Correction tests multiples | Controle du taux de faux positifs (FDR) | ✓ CONFORME | Benjamini-Hochberg FDR, q < 0.05. Chaque anomalie rapporte sa p-value corrigee |
| Intervalles de confiance | IC 95% pour chaque mesure d'effet | ✓ CONFORME | Rate Ratio IC 95% par methode Byar (approximation chi-carre). Affiche dans dashboard et PDF |
| Taille d'effet | Significativite pratique, pas seulement statistique | ✓ CONFORME | Large (RR ≥ 3x), Medium (RR ≥ 1.5x), Small (RR ≥ 1.2x), Negligible (< 1.2x). Conforme ASA 2016 |
| Taux d'acquittement | Base empirique avec IC fiable | ✓ CONFORME | Wilson CI (pas Wald) recalcule dynamiquement depuis la jurisprudence classifiee (n ≥ 20 par type) |
| Taille d'echantillon | Rapportee pour chaque anomalie | ✓ CONFORME | Champ n= visible dans chaque anomalie. Avertissement quand n < 30 |
| Rapport PDF | Presentation rigoureuse des resultats | ✓ CONFORME | Rate Ratio, IC 95%, p-value (FDR), taille d'effet, modèle de distribution, badge FDR pour chaque anomalie |
| Dashboard interactif | Acces aux données brutes | ✓ CONFORME | Anomalies filtrables par type, severite, region, article. Donnees temps reel depuis PostgreSQL |
| Matching jurisprudence | Base factuelle pour les recommandations | ✓ CONFORME | 53,550 dossiers jurisprudence publique, embeddings ChromaDB, classification IA (99.3% classifies) |
| Standards legaux | Admissibilite selon jurisprudence | ✓ CONFORME | Conforme Castaneda/Hazelwood (2-3 SD), R. c. Mohan (fiabilite), White Burgess (independance) |
Sources juridiques et scientifiques
1977
Castaneda v. Partida
430 U.S. 482 (1977)
Etablit qu'un ecart de 2-3 ecarts-types entre valeur observee et attendue constitue une preuve statistique suffisante de discrimination systematique.
Cour supreme des Etats-Unis
1977
Hazelwood School District v. United States
433 U.S. 299 (1977)
Confirme le standard Castaneda: la comparaison statistique doit utiliser des tests formels, pas seulement des pourcentages bruts.
Cour supreme des Etats-Unis
1994
R. c. Mohan
[1994] 2 RCS 9
4 criteres d'admissibilite de la preuve d'expert au Canada: pertinence, necessite, absence de regle d'exclusion, qualification. La preuve statistique doit etre fiable et sa methodologie reconnue.
Cour supreme du Canada
2015
White Burgess Langille Inman v. Abbott and Haliburton Co.
2015 CSC 23
Modernise le test Mohan: l'expert doit etre independant et objectif. L'analyse statistique doit etre reproductible et transparente.
Cour supreme du Canada
2016
ASA Statement on Statistical Significance and P-Values
Wasserstein & Lazar, The American Statistician, 70(2)
La p-value seule ne suffit pas. Il faut aussi rapporter la taille d'effet, les intervalles de confiance, et le contexte scientifique.
American Statistical Association
2012
Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection
Nigrini, M.J. — John Wiley & Sons
Reference pour la détection de fraude par analyse statistique des premiers chiffres. Applicable a l'analyse des patterns de contraventions.
Reference academique
1995
Controlling the False Discovery Rate
Benjamini, Y. & Hochberg, Y. — JRSS-B, 57(1), 289-300
Procedure BH pour controler le taux de fausses decouvertes lors de tests multiples. Moins conservatrice que Bonferroni, standard en genomique et epidemiologie.
Journal of the Royal Statistical Society
Formules mathematiques utilisees
Test de Poisson (p-value bilaterale)
P(X ≥ k | λ) = 1 - ∑(i=0 to k-1) e^(-λ) * λ^i / i!
λ = valeur attendue (expected)
k = valeur observee (observed)
Utilise quand σ²/μ ≈ 1.0
scipy.stats.poisson.sf(k-1, lambda)
Negative Binomial (surdispersion)
Utilise quand σ²/μ > 1.5 (surdispersion)
n = μ² / (σ² - μ)
p = μ / σ²
P(X ≥ k) = NB.sf(k-1, n, p)
Auto-détecté: si overdispersion_ratio > 1.5, NegBin remplace Poisson
Correction BH-FDR (tests multiples)
Tri: p(1) ≤ p(2) ≤ ... ≤ p(m)
p_corr(i) = p(i) * m / i
Rejet si p_corr(i) < α (α = 0.05)
m = nombre total de tests
i = rang de la p-value triee
Controle FDR a 5% — moins conservateur que Bonferroni
Rate Ratio + IC 95% (Byar)
RR = O / E (observed / expected)
CI_lower = O * (1 - 1/(9*O) - z/3*√(1/O))³ / E
CI_upper = (O+1) * (1 - 1/(9*(O+1)) + z/3*√(1/(O+1)))³ / E
z = 1.96 (95%)
Approximation chi-carre de Byar — standard epidemiologique
Wilson CI (taux d'acquittement)
[lower, upper] =
(p + z²/2n ± z*√(p(1-p)/n + z²/4n²))
/ (1 + z²/n)
p = acquittes / total
n = nombre de cas
z = 1.96 (95%)
Plus fiable que Wald CI pour petits echantillons (n < 30)
Classification taille d'effet
Large : Rate Ratio ≥ 3.0x
Medium : Rate Ratio ≥ 1.5x
Small : Rate Ratio ≥ 1.2x
Negligible: Rate Ratio < 1.2x
Conforme ASA Statement 2016 — la p-value seule ne suffit pas
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Provenance des données
Toutes les sources sont publiques et vérifiables independamment. Cliquez sur les liens pour acceder aux données originales.
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🔎 Verification independante d'une anomalie
Entrez l'ID d'une anomalie pour recalculer independamment toutes les statistiques (Poisson, Rate Ratio, IC 95%, taille d'effet). Prouve que les resultats sont reproductibles.
Alertes système
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