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Fiche de cours

Interprétation III

Interpretation III

Faculté de gestion: Ecole des sciences criminelles (ESC)

Responsable(s): Franco Taroni
Intervenant(s): -

Période de validité: 2009 -> 2012

Pas d'horaire défini.

Cours

Semestre de printemps
2 heures par semaine
28 heures par semestre

Langue(s) d'enseignement: français
Public: Oui
Crédits: 4.00

Objectif

Ce cours dénommé 'Interprétation III' met l'accent sur des problématiques choisies d'évaluation probabiliste de l'élément de preuve dans le contexte forensique. Après les bases théoriques posées par le cours 'Interprétation I' (niveau BSc.) et 'Interprétation II' (niveau MSc), ce nouveau cours approche les défis de l'estimation de la valeur probatoire des indices à l'aide de modèles graphiques probabilistes, tels les réseaux Bayesiens et illustrera le rôle de l'analyse décisionnelle en sciences forensique.
La formation donnera l'opportunité de :
- acquérir les capacités fondamentales pour analyser et représenter les problèmes d'inférence et de décision à travers les Réseaux Bayesiens et les Influence Diagrams ;
- appliquer la méthodologie reliée aux modèles graphiques probabilistes pour étudier les problèmes d'inférences apparaissant dans l'analyses des principaux types de traces de transfert ;
- créer des modèles graphiques en utilisant un software spécifique.

Contenu

a mise sur pied de cette formation spécifique vise à offrir des connaissances permettant de développer les capacités pour modéliser des problèmes. Plus spécifiquement, la formation désire :
1. familiariser l'apprenant aux concepts théoriques sur les Réseaux Bayesiens ;
2. attirer l'attention sur comment l'incertitude influence l'évaluation cohérente des indices scientifiques et de quelle façon la théorie des probabilités permet de gérer cette incertitude ainsi que la théorie décisionnelle permet d'approcher la prise de décision de manière cohérente;
3. stimuler l'apprenant à reconnaître les potentialités de divers modèles graphiques probabilistes dans divers domaines de spécialité.
Spécifiquement, dans un premier moment, l'étudiant apprendra le développement formel du rapport de vraisemblance (et son application) à différent niveau d'hypothèses (source, activité, crime), ainsi que la gestion probabiliste des erreurs de laboratoire, de l'absence de traces et de la sélection de suspect dans des bases de données. Par la suite, ces problématiques seront approchées et discutées à l'aide des modèles graphiques.

Evaluation

Examen oral

Bibliographie

C. Aitken, F. Taroni, Statistics and the evaluation of evidence for forensic scientist. 2nd Edition, John Wiley & Sons, Chichester (2004)
F. Taroni, C. Aitken, P. Garbolino, A. Biedermann, Bayesian networks and probabilistic inference in forensic science. John Wiley & Sons, Chichester (2006)
Liste d'articles sur MyUNIL, présentée durant les 2 premières heures du cours

UtilisationCode facultéStatutCrédits
Maîtrise universitaire en Droit, criminalité et sécurité des technologies de l'information (2009 ->) ›› Mention renseignement et science forensiqueOptionnel4.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en science forensique, mention criminalistique chimique (2009 ->) ›› Cours libresOptionnel4.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en science forensique, mention criminalistique chimique (2009 ->) ›› MentionsOptionnel4.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en science forensique, mention criminalistique chimique (dès 2012A) (2012 ->) ›› Enseignements à choixOptionnel4.00
Maîtrise universitaire ès Sciences en science forensique, mention identification (2009 ->) ›› MentionsObligatoire4.00
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