Une nouvelle stratégie pour accélérer les enquêtes sur les cold cases

Pendant près de 37 ans, elle était connue sous le nom de Buckskin Girl – une jeune victime de meurtre anonyme retrouvée à l’extérieur de Dayton, dans l’Ohio, portant un poncho en peau de cerf. Puis, en avril 2018, la police a annoncé que le mystère de son identité avait été résolu. Elle s’appelait Marcia L. King, et elle avait été identifiée en liant un extrait de son ADN à l’un de ses cousins.

C’était l’une des premières affaires très médiatisées dans lesquelles cette méthode d’enquête avait été utilisée pour identifier un corps non réclamé. Deux semaines après la révélation du nom de King, la police californienne a annoncé qu’elle avait utilisé des techniques similaires pour retrouver le Golden State Killer. Soudain, la combinaison de l’échantillonnage génétique, de la recherche généalogique et du détartrage à l’ancienne a été saluée comme une percée révolutionnaire qui ferait craquer des centaines de cas froids.

Depuis lors, la généalogie génétique médico-légale a résolu plus de 400 cas aux États-Unis. Pourtant, ce travail de détective est complexe et prend du temps. Alors que King a été identifié après seulement quelques heures de détective, la plupart des cas prennent beaucoup plus de temps. En moyenne, ils prennent plus d’un an pour résoudre avec succès. Beaucoup restent inachevés : les organismes chargés de l’application de la loi peuvent manquer de financement avant qu’une personne puisse être identifiée et les enquêteurs peuvent abandonner s’ils rencontrent trop d’impasses.

Une approche plus systématique serait utile, déclare Lawrence Wein, professeur d’opérations, d’information et de technologie à la Stanford Graduate School of Business. Avec Mine Su Ertürk, Ph.D., il a dévoilé une méthode pour résoudre les cas froids avec plus de rapidité et de succès. Dans un nouvel article du Journal des sciences judiciairesils présentent la première analyse mathématique détaillée du processus de généalogie génétique médico-légale et décrivent un moyen pour les enquêteurs d’optimiser les recherches de victimes inconnues ou de suspects criminels.

Pour développer leur méthode de recherche, Wein et Ertürk se sont associés au Projet ADN Doe, une organisation à but non lucratif californienne qui a résolu plus de 65 cas de restes non identifiés, dont l’affaire King. Il a fourni aux chercheurs des données sur 17 cas, dont 8 non résolus à l’époque. « C’est assez similaire à la moyenne historique des cas qu’ils ont résolus », a déclaré Wein. « Il n’y a donc aucune raison de soupçonner que ces cas sont beaucoup plus difficiles ou beaucoup plus faciles que des cas sélectionnés au hasard. »

À l’aide de ces données du monde réel, Wein et Ertürk ont ​​​​examiné comment les recherches généalogiques médico-légales sont couramment effectuées, puis ont testé leur méthode, qui vise à maximiser la probabilité de trouver une solution dans les plus brefs délais. « Cela s’avère beaucoup plus rapide », déclare Wein à propos de la nouvelle approche, près de 10 fois plus rapide. « S’ils ne résolvent qu’un petit nombre de cas en utilisant la méthode actuelle, et que nous pouvons les amener à les résoudre 10 fois plus rapidement, alors ils pourraient résoudre beaucoup plus de cas. »

Une forêt d’arbres généalogiques

Une enquête de généalogie génétique typique commence par un échantillon d’ADN d’une « cible » telle qu’un corps non identifié ou un suspect de meurtre. Il est téléchargé dans une base de données ADN telle que GEDmatch ou FamilyTreeDNA, qui génère une liste de « correspondances » – des personnes qui partagent des morceaux du génome de la cible. Une recherche peut révéler des centaines de ces correspondances, généralement des cousins ​​éloignés dont les ancêtres communs sont peut-être décédés il y a plus d’un siècle. Les cas analysés par Wein et Ertürk comptaient entre 200 et 5 000 correspondances.

Ce n’est que le début : tracer une ligne entre ces parents éloignés et la cible nécessite de construire un arbre généalogique qui comprend autant de membres de la famille que possible. Ici aussi, l’ampleur du problème est redoutable. « Ce sont des arbres énormes », dit Wein. « Il est vraiment difficile de présenter visuellement quelque chose de plus grand qu’une vingtaine de personnes. » Au fur et à mesure que l’arbre s’agrandit, les chances d’identifier la cible s’améliorent, mais la durée de la recherche augmente également.

Ensuite, les personnes concernées dans l’arbre doivent être identifiées. Cela nécessite de parcourir les archives publiques, les sites de généalogie et les médias sociaux – un travail de longue haleine qui combine intuition et compétence. « C’est tout un art », dit Wein. « Utiliser des documents de mariage, des documents de décès, des documents de naissance, Facebook et toutes sortes de documents différents pour essayer de comprendre qui sont les gens et qui sont leurs ancêtres et leur progéniture. »

Il n’est pas immédiatement évident quelles correspondances fourniront le meilleur chemin vers la cible. Les stratégies des enquêteurs pour suivre ces pistes ont tendance à être décentralisées, dit Wein. « Vous avez une équipe de personnes qui font cela et ils décideront chacun de prendre un match pour enquêter, puis ils partiront seuls pour essayer de construire un arbre généalogique dans le temps à partir de chaque match. Ils ne pensent pas sur la vue d’ensemble de manière holistique. »

En prenant du recul et en évaluant l’ensemble du problème, Wein et Ertürk fournissent une feuille de route aux généalogistes génétiques à la recherche du chemin le plus efficace vers une cible non identifiée. « Fondamentalement, nous leur disons : « Étant donné où vous en êtes dans la recherche en ce moment, c’est ce que vous devriez faire ensuite », dit Wein.

Résoudre des équations et des crimes

Expliquer la différence entre la nouvelle méthode de recherche et la méthode standard, ou « de référence », est compliqué, mais Wein la résume à ceci : « La méthode de référence recherche des ancêtres communs entre différentes correspondances. Ce que vous voulez vraiment trouver est le plus ancêtre commun récent entre une correspondance et la cible inconnue, et c’est un problème légèrement différent. » L’ancêtre commun le plus récent des cousins ​​germains, par exemple, est un grand-parent ; cousins ​​germains partagent un arrière-grand-parent, et ainsi de suite.

Après avoir identifié une liste d’ancêtres communs les plus récents possibles, la méthode de Wein et Ertürk remplit « agressivement » l’arbre généalogique avec leurs descendants, même s’il n’y a qu’une faible chance que l’ancêtre de la cible soit sur la liste.

Ce saut est accompli en utilisant la théorie des probabilités pour suivre la progression de la recherche. « Nous faisons cela en décrivant l’arbre généalogique reconstruit comme un ensemble de probabilités qui représentent la probabilité que chaque personne sur notre arbre soit un ancêtre correct de la cible », explique Ertürk. « Ensuite, en regardant ces probabilités, vous pouvez dire quelles parties de l’arbre vous devriez explorer davantage. »

Cette approche s’avère efficace même avec des arbres généalogiques plus petits, ce qui signifie des temps de résolution plus rapides. Après avoir effectué des centaines de recherches simulées, Wein et Ertürk concluent que leur méthode peut résoudre un cas avec un arbre généalogique de 7 500 personnes environ 94 % du temps. Le taux de réussite de la méthode standard dans ces cas est d’environ 4 %.

Wein espère que ces découvertes aideront le projet DNA Doe et d’autres enquêteurs à affiner leur approche et à résoudre davantage de cas. Il note que son analyse ne tient pas compte de certaines des « astuces » utilisées par les chercheurs en génétique pour affiner leurs recherches, comme se concentrer sur les membres de la famille qui vivaient dans un endroit particulier. « Notre algorithme n’est en aucun cas destiné à se substituer aux généalogistes », dit-il. « Mais s’ils sont vraiment coincés, cela leur donnera des idées qui peuvent ne pas être évidentes. »

Wein et Ertürk ont ​​déjà appliqué les mathématiques pour relever des défis d’investigation. L’année dernière, Ertürk a coécrit un article avec le professeur Kuang Xu de Stanford GSB qui décrivait une méthode de recherche génétique qui équilibre les problèmes d’efficacité et de confidentialité. Wein a recherché de meilleures façons de scanner les empreintes digitales, de traiter les kits d’agression sexuelle et de tracer les balles.

Il considère la généalogie génétique médico-légale comme un autre outil de résolution de crimes qui peut être amélioré afin qu’il puisse tenir ses promesses. « C’est un domaine intéressant qui combine probabilités et statistiques et optimisation et parfois théorie des jeux », dit-il. « C’est ainsi que, d’un point de vue mathématique, je suis resté attiré par ces problèmes. »