11/07/2025
Taux de criminalité et erreurs statistiques en France : les sept pièges
L’exactitude des chiffres influence la capacité des pouvoirs publics à cibler l’insécurité.
Or le taux de criminalité et les erreurs statistiques en France repose toujours sur des indicateurs faussés.
Cette synthèse passe en revue les sept pièges méthodologiques majeurs, explique leurs mécanismes et propose des correctifs pour fiabiliser les faits et chiffres.
Taux de criminalité : l'impact de la sous-déclaration
Les enquêtes « Cadre de vie et sécurité » montrent qu’à peine la moitié des agressions entraînant blessure sont signalées.
Les raisons mêlent crainte de représailles, faible confiance policière et banalisation sociale.
Sous-déclaration des agressions en France
Insécurité et délinquance : dimensions cachées des chiffres
- Effet « chiffre noir » : la police ne voit qu’une partie des crimes et délits
- Biais de profil : les victimes jeunes, issues de minorités ou sans domicile portent moins plainte
Faits et chiffres hospitaliers : sources alternatives fiables
Croiser les statistiques policières avec les passages aux urgences ou aux certificats médicaux réduirait le biais de non-déclaration.
Méthodes de capture-recapture : estimer le chiffre noir
Des modèles probabilistes estiment l’incidence réelle à partir de sources multiples et indépendantes.
Ce qui n’est pas le cas dans l’hexagone.
Statistiques criminelles : ruptures de codification
Le passage de l’ICD-9 à l’ICD-10 ou la redéfinition pénale d’une infraction produisent des « sauts » artificiels dans les séries temporelles.
Crimes et délits : risques d'interprétation hâtive
Analystes et médias imputent souvent ces ruptures à une flambée de l’insécurité alors qu’il ne s’agit que d’un artifice statistique.
Bridge coding : solutions pour maintenir la cohérence
Mettre en place des ratios de comparabilité ou introduire des points de rupture explicites sécuriserait la lecture des tendances.
Crimes rares : biais d'échantillonnage à éviter
Les homicides, les actes terroristes ou les violences extrêmes sont statistiquement rares et sous-estimés par les régressions logistiques classiques.
Méthodes rare-events : techniques de correction
- Pondérations a posteriori.
- Bootstrap Monte-Carlo pour stabiliser la sélection de variables (méthodes statistique basées sur la réplication multiple des données à partir du jeu de données étudié)
Limites de données : impacts sur la fiabilité
Une faible taille d’échantillon et un sous-enregistrement régional perturbent la comparaison des crimes et délits.
Erreur écologique : piège de l'agrégation des données
Appliquer un taux départemental pour prédire le risque individuel confond propriétés des lieux et des personnes.
Insécurité et délinquance : confusion niveau individuel/collectif
Des communes qui ont un chômage élevé ne signifient pas que chaque habitant soit plus violent qu’ailleurs.
Modèles multi-niveaux : approches méthodologiques
Combiner variables individuelles et contextuelles limite l’erreur écologique.
Causalité vs corrélation : lire les faits et les chiffres
Des hausses concomitantes de violence et de pandémie ont conduit à des inférences précipitées.
Crimes et délits : éviter les inférences hâtives
Comparer la série avec un groupe témoin ou créer un contrefactuel synthétique clarifierait la réelle causalité.
Pressions institutionnelles : manipuler les chiffres
La dissolution de l’ONDRP et la centralisation au SSMSI ont soulevé des doutes sur l’indépendance des chiffres.
Transparence et audits externes seraient essentiels pour rassurer la population sur la véracité des chiffres.
Tableau récapitulatif des évolutions méthodologiques
Conclusion
Les biais de sous-déclaration, les ruptures de codification, le biais d’échantillonnage, l’erreur écologique, la confusion causalité-corrélation et les pressions institutionnelles sapent la
fiabilité du taux de criminalité et des erreurs statistiques en France.
Renforcer les enquêtes de victimation, documenter chaque changement de classification, appliquer des modèles adaptés aux événements rares et garantir un audit indépendant des bases sont
indispensables pour éclairer les politiques publiques et réduire les angles morts de l’insécurité.
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Sources :
- https://hal.science/file/index/docid/742304/filename/2011-RZ-PhR_et_al-L_insecurite_en_IDF_2009_IAU-IDF.pdf
- https://shs.hal.science/hal-02398832
- https://www.interieur.gouv.fr/Interstats/Actualites/Rapport-d-enquete-Cadre-de-vie-et-securite-2019
- https://data.progedo.fr/documents/adisp/lil-1154/CVS15_Dictionnaire_des_codes_DOM.pdf
- https://www.interieur.gouv.fr/Interstats/L-enquete-Cadre-de-vie-et-securite-CVS