Yapay zekâ teknolojilerinin ceza muhakemesinde kişisel veri toplanmasına etkileri
The impact of artificial intelligence technologies on personal data collection within criminal procedures
Yazar: IRMAK ERDOĞAN
Danışman: PROF. DR. VESİLE SONAY EVİK
Galatasaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Hukuk = Law
Dizin: Ceza muhakemesi hukuku = Law of criminal procedure ; Ceza yargılaması = Criminal procedure ; Kişisel veri = Personal data ; Kişisel verilerin kaydedilmesi = Recording of personal data ; Profil belirleme = Profile evaluation ; Veri toplama = Data collection ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde yapay zekâ teknolojileri ile sınırsız veri toplama ve bu verileri
analiz etme mümkün hale gelmiştir. Profilleme teknolojileri veri analizinde en sık
kullanılan teknolojilerdir. Profilleme ile farklı veri tabanlarından süzülen sınıfsal,
ekonomik ve sosyal veriler ile kişilere ilişkin karakter özellikleri değerlendirilmekte,
bu özelliklerin toplum için risk teşkil edip etmediği belirlenmektedir. Bu teknolojilerin
ceza muhakemesinde kullanımı, ceza muhakemesini adeta "riskli kişilere" karşı
mücadele aracına dönüştürmüştür. Bu durum kuşkusuz ki pek çok hak ve özgürlüğü
aşındırma ihtimali barındırır. Tez kapsamında öncelikli olarak profillemeye karşı
kişisel verilerin korunması boyutu ele alınmıştır.
Tezin kapsamı, özellikle makine öğrenmesi ile gittikçe karmaşık bir yapıya
kavuşan risk analiz teknolojileri ile sınırlanmıştır. Bu tür profilleme yöntemlerine
ilişkin çeşitli hak ve düzenlemeler ilk olarak kişisel verileri koruma kanunlarında
yapılmıştır. Tezin temel sorunsalı, profilleme teknolojilerinin ceza muhakemesinde
kullanılması halinde, muhakeme sürecinde kişisel verileri koruma normlarından
yararlanmanın mümkün olup olmadığıdır.
Elbette ceza muhakemesi alanında bu teknolojilerin kullanılması, muhakemenin
temel ilkeleri ve mevcut tedbirlerin niteliklerini incelemeyi gerektirir. Bu nedenle
profilleme teknolojileri kişisel verileri koruma normlarının yanı sıra ceza muhakemesi
ilke ve kuralları çerçevesinde de incelenmiştir. Profilleme teknolojilerinin hukuki
niteliği ve bu teknolojiler ile varılan sonuçların delil değeri üzerinde durulmuştur.
Tezde araştırma yöntemi olarak kişisel verileri koruma mevzuatı ve bunun yanı
sıra ceza muhakemesi düzenlemeleri, farklı hukuk sistemlerindeki örnekleriyle birlikte
ele alınmıştır. Bu husustaki temel makale ve kitaplar taranmış, ardından ilgili Yargıtay
kararları, Anayasa Mahkemesi kararları ve Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi kararları
incelenmiştir. Bunun yanı sıra profilleme teknolojileri ve bunların delil değeri ile
ilişkilendirilebilecek çeşitli ülkelerdeki içtihatlar da ayrıntılı şekilde incelenmiştir. Son
olarak bu teknolojilerin nasıl kullanıldığı ve ne şekilde uygulanması gerektiğini
gösteren sivil toplum örgütleri raporları ve AB bünyesindeki tavsiye kararları
incelenmiştir.
Risk analizi yapan profilleme uygulamaları, teknoloji ile hukuku birleştiren bir
alandır. Temel kavramlar ve profilleme teknolojilerinin çalışma şekli anlaşılmaksızın
bunlara ilişkin hukuki düzenleme yapılması mümkün değildir. Bu nedenle ilk bölümde
öncelikle yapay zekâ, algoritma ve makinelerin öğrenme süreci üzerinde durulmuş,
hangi öğrenme yöntemlerinin ceza muhakemesi ve kişisel verilerin korunması
mevzuatı ile uyumlu olacağına ışık tutulmuştur. Ardından ceza adaletinde kullanılan
profilleme teknolojileri ayrıca ele alınmıştır. Bunlar suç işlenecek yeri ve suç işleyecek
kişileri tespit eden profilleme teknolojileri olarak ikiye ayrılmış, dayandıkları
modellere ilham veren "kırık camlar teorisi" ve "suç mahalline dönüş teorisi" gibi
kriminolojik teoriler açıklanmıştır. Ayrıca bu teknolojilerin hangi verilere dayanarak
risk analizi yaptıkları irdelenmiştir. Tartışılan bu hususlar, ceza muhakemesinde
Avrupa ve Amerika'da kullanılmakta olan profilleme teknolojilerinin, dolaylı olarak
belirli bir sınıfa, yaşam tarzına, hayat görüşüne sahip kişileri ve bu kişilerin yoğunlukla
yaşadığı mahalleleri risk grubu olarak tespit ettiğine işaret etmektedir.
Profilleme teknolojileri, kişinin suç teşkil eden davranışlarından değil bizzat
kişiliğinden yola çıkmaktadır. Bu durum, kişiler üzerinde daimi etkiler
doğurabilmektedir. İlgili teknolojilerin sınırlandırılması bu nedenle büyük önem
taşımaktadır. Sınırlandırma rejimi açısından öncelikle, profilleme teknolojilerinin
işleyiş şekline ilişkin kurallar getiren kişisel verileri koruma düzenlemeleri dikkate
alınmıştır. Bu bağlamda, Avrupa Birliği bünyesinde Avrupa Birliği Genel Veri
Koruma Tüzüğü ("GDPR") ve 2016/680 sayılı Kolluk Direktifi öncül düzenlemeleri
oluşturmaktadır. Türkiye'de ise Kişisel Verileri Koruma Kanunu ("KVKK")
kapsamında profilleme sürecine ve genel olarak tüm veri işleme süreçlerine ilişkin
önemli düzenlemeler bulunmaktadır. Bu düzenlemelerin kapsam alanına girebilmek
için kuşkusuz ki öncelikle kişisel veri işlenmesi söz konusu olmalıdır. Tez
kapsamında, günümüzde anonim veri ve belirli bir kişiye işaret eden veri şeklinde
ayrımın geçersiz hale geldiği vurgulanmıştır. Profilleme sürecinin en başında, henüz
belirli bir kişiye işaret etmeyen pek çok veri, farklı veri tabanlarındaki verilerin
birleştirilmesi ve analiz edilmesi ile kişileri belirlenebilir kılmakta veya üzerlerinde
hukuki sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle, AB bünyesindeki içtihatlar, tavsiye
kararları ve 29. Çalışma grubu raporları da dikkate alınarak kişisel veri kavramı,
günümüzdeki teknolojiler kapsamında daha geniş şekilde değerlendirilmiştir.
Ardından ceza muhakemesi sürecinde dahi profillemenin çoğunlukla özel şirketler
tarafından gerçekleştirildiği vurgulanmıştır. Bu nedenle AB kapsamında GDPR
hükümleri önem taşımaktadır. Ancak kolluğun veya adli mercilerin, ceza muhakemesi
sırasında adli amaçla veri işlediği durumlarda, özel bir düzenleme olan 2016/680 sayılı
Direktif uygulanacaktır. İlgili mevzuatların profilleme ile ilişkilendirilebilecek
düzenlemeleri detaylı şekilde ele alınmış, pek çok ülkede ceza muhakemesi alanında
sevk edilen COMPAS, SyRI, PSA, Static 99 gibi uygulamaların, bu mevzuatlarda yer
alan amaç sınırı, asgari düzeyde veri işleme ve orantılılık gibi ilkelere aykırılıkları
tespit edilmiştir. Ayrıca kişilerin münhasıran otomatik şekilde alınan kararlara tabi
tutulmama hakkı masaya yatırılmıştır. Türkiye özelinde ise KVKK kapsamında
profillemeye ilişkin düzenlemeler AB bünyesindeki düzenlemelerle karşılaştırmalı
şekilde ele alınmıştır. KVKK ile öngörülen yargı mercileri, kolluk ve savcılar
tarafından veri işlenmesi halinde uygulanacak sınırlamalar ve istisnalar açıklanmış,
Kanun'da bırakılan boşlukların AB mevzuatında olduğu gibi ayrı bir düzenleme ile
doldurulmadığı vurgulanmıştır.
Kişisel verileri koruma kanunları kuşkusuz ki önemli ilkeleri, yükümlülük ve
hakları düzenlemektedir. Ancak profilleme teknolojilerinin ceza muhakemesinde
kullanımı için, temel hak ve özgürlükleri sınırlayan bu teknolojiler mutlaka kanunla
düzenlenmelidir. Bu hususta öngörülebilir bir kanuni düzenleme bulunup bulunmadığı
değerlendirilmeden önce, profillemenin ceza muhakemesindeki yeri tespit edilmeye
çalışılmıştır. İkinci bölümde ilkin bu teknolojilerin koruma tedbiri olarak kabul edilip
edilemeyeceği değerlendirilmiştir. Bu bağlamda profilleme ile benzerlik gösteren adli
arama, önleme araması, fizik kimlik tespiti gibi tedbirler üzerinde durulmuştur.
Ardından koruma tedbirlerinin amaçları ve temel nitelikleri açıklanmış, profilleme
teknolojilerinin koruma tedbirlerinden nasıl farklılaştığı vurgulanmıştır. Bu bölümde
ayrıca profilleme teknolojileri ile güvenlik tedbirleri arasındaki benzerlik ve
farklılıklar değerlendirilmiştir. Nitekim güvenlik tedbirleri de profilleme teknolojileri
gibi failin tehlikeliliğine yoğunlaşır, gelecekte işlenebilecek suçlara karşı toplumu
koruma amacı güder. Bu amaçla faili topluma yeniden kazandırmaya yoğunlaşır. Bu
sırada failin hakları kısıtlandığından, güvenlik tedbirlerine ilişkin sınırlar, kanun ile
öngörülmüştür. Profilleme teknolojileri ise amaçları ve uygulanma usulleri yönünden
güvenlik tedbirlerinden uzaklaşmaktadır.
Son olarak profilleme ile ulaşılan sonuçların delil niteliği üzerinde durulmuştur.
Pek çok yabancı içtihat profilleme teknolojilerinin hükme esas alınıp alınamayacağı
konusunda farklı sonuçlara ulaşmaktadır. Ayrıca henüz profilleme teknolojilerinin
belirlediği risk puanlarının hangi delil türü kapsamında ele alınması gerektiği açıklık
kazanmamıştır. Bu nedenle tez kapsamında delillerin müşterek özellikleri ele alınmış,
ardından delil türlerinden profilleme ile ilişkilendirilebilecek olanlar irdelenmiştir. Bu
bağlamda profilleme teknolojileri tanık beyanları ile karşılaştırılmış, profillemenin
daha ziyade kişilik tanıklığı ile benzeştiği gözlemlenmiştir. Ardından profilleme
teknolojileri ile varılan sonuçların bilimsel delil veya bilirkişi görüşü olarak ele alınıp
alınamayacağı tartışmaya açılmıştır. Bu tür teknolojiler ile varılan sonuçlar açısından
en önemli husus bunların hukuka uygunluğunun incelenmesidir. Nitekim bu inceleme,
verilerin toplanmasından analiz edilmesine kadar tüm aşamaları kapsamakta, kişisel
verileri koruma mevzuatı ile ceza muhakemesi kuralları arasında bir kesişim noktası
oluşturmaktadır. Başka bir deyişle, hukuka uygun delil incelemesi, ceza hâkimlerinin
delillerin kişisel verilerin korunması mevzuatına uygun elde edilip edilmediğini
değerlendirmesini gerektirmekte, tez kapsamında ele alınan tüm ilke ve kuralları bir
araya getirmektedir.
Sonuç olarak yapay zekâ teknolojileri arasında ceza muhakemesi üzerinde en
fazla dönüştürücü etkiye sahip profilleme teknolojileri farklı boyutlarıyla ele
alınmıştır. Profilleme ile oluşturulan gruplamalar ve verilen risk puanları, Avrupa ve
Amerika'da kişilere ceza hukuku yaptırımlarının uygulanmasına yol açmakta, ayrıca
bankalar, sigorta şirketleri, işverenler, göç idareleri gibi pek çok kurumla paylaşılarak
ömür boyu damgalayıcı bir etki doğurmaktadır. Kişilerin toplumdan tecritine yol açan
bu uygulamalara ilişkin tüm önemli hususlar sonuç bölümünde yeniden
vurgulanmıştır. Bu bölümde son olarak, fiilden yola çıkan ve insan haklarına saygılı
şekilde maddi gerçeği arayan hümanist bir ceza muhakemesini yeniden tesis etmek
adına profilleme teknolojilerinin kullanımına ilişkin yeni bir norm önerilmiştir.

Abstract:
Artificial intelligence technologies enabled the collection and analysis of
unlimited amounts of data. Profiling technologies are frequently used for data analysis.
These technologies infer general character traits of individuals from several databases
which give away their class, economical and social status. Then they determine
whether these features pose a risk to society. Their use in criminal procedures
transforms the prosecution into a tool to combat the allegedly risky people and
inevitably menaces many rights and freedoms. Nevertheless, this thesis addresses
primarily the threats towards personal data protection.
The thesis evaluates the risk analysis technologies, which have become
increasingly complicated, due to the advancement in machine learning. The main
concern of the thesis is to answer whether it is possible to benefit from personal data
protection norms in criminal procedures when profiling technologies are enforced in
criminal procedures.
The use of profiling during criminal proceedings requires examining the
personal data regulations, yet it is also necessary to evaluate the basic principles and
measures of criminal procedures. Thus, the thesis seeks to further question the
compliance of profiling tools with the principles and rules of criminal procedures. It
evaluates the legal nature of profiling technologies and examines the evidential value
of the results obtained by profiling.
The research mainly consists of desk research scrutinizing data protection and
criminal procedure regulations within a comparative perspective. Thus, relevant
books, articles, and publications, as well as the decisions of the Supreme Court,
Constitutional Court, and European Court of Human Rights are evaluated.
Furthermore, different foreign jurisprudence on the evidential value of profiling
technologies is elaborated in detail. Finally, the European Union acquis and nongovernmental organizations' reports are examined to show the current applications of AI technologies and the best practices.
Risk analysis tools require knowledge of both technology and law. It is not
possible to regulate these technologies without understanding the basic models and
concepts of profiling. Therefore, within the thesis, first, the terms such as artificial
intelligence, algorithm, machine learning, rule-based learning are introduced. Then the
learning models which comply with the principles of the criminal procedures and data
protection law have been underlined. Afterward, profiling technologies in criminal
justice are introduced. These technologies aim either to detect potential perpetrators or
the potential crime scenes. In order to explain their functioning, the underlying
criminological theories such as "the theory of broken windows" and "the near-repeat
theory" are discussed. Furthermore, the types of data which lead to the profiling
outputs are exposed. This chapter is crucial to show that the tools which are already in
use in Europe and the US have resulted in identifying people with a certain class,
lifestyle, and worldview as risk groups or in marking minority neighborhoods as risky
areas.
Profiling technologies assign risk scores to individuals based on their identity
and personality, yet they are not based on the criminal act in question. It is very crucial
to set limits on them, as the risk scores label people and impact them almost perpetually
based on their character. In this context, data protection regulations, which have set
limits to profiling for the first time, require a thorough analysis. Within the European
Union, the European Data Protection Regulation ("GDPR") and the Law Enforcement
Directive 2016/680 constitute the main regulations on profiling. As per Turkey, the
Personal Data Protection Law ("KVKK") contains important regulations regarding the
profiling process and data processing in general. Considering these regulations, in
order to benefit from data protection safeguards, first of all, the relevant technologies
must process personal data. However, the definition of personal data must be
reconsidered, as the new technologies challenge the dichotomy between anonymous
data and identifiable data, while they render almost everyone identifiable via
combining and analyzing different datasets. Moreover, they eventually cause legal
effects on certain people. Therefore, in the light of the case law, recommendations,
and reports of the Article 29 Working Group within the EU, personal data should be
considered more broadly. On the other hand, it should be noted that even within
context of the criminal procedures, the General Data Protection Regulation might apply. In most cases, the data collection and analysis processes are initiated by private
companies. Therefore, within the EU, for profiling within the criminal justice context,
the GDPR provisions may directly be applicable. In cases where law enforcement or
judicial authorities process data for detecting and prosecuting crimes, the more specific
regulation, the Directive 2016/680, will apply. As both regulations are relevant with
regard to profiling, they are both analyzed thoroughly. The thesis demonstrates that
the use of profiling technologies such as COMPAS, SyRI, PSA, Static 99 in many
countries is not following the principles of purpose limitation, data minimization, and
proportionality. Furthermore, the thesis discusses the right not to be subject to
automated decisions based solely on automated processing. As per Turkey, the
regulations regarding profiling within the scope of KVKK are evaluated in comparison
with the EU acquis. KVKK foresees many limitations and exceptions for data
processing via judicial authorities, law enforcement, and prosecutors. The thesis aims
to point of legal loopholes within KVKK and emphazises the lack of a separate
regulation such as Directive 2016/680.
Personal data protection laws foresee many important principles, obligations,
and rights. However, these technologies limit fundamental rights and freedoms and
must be explicitly regulated by law to be used within criminal procedures. Therefore
before evaluating whether a foreseeable norm exists for these technologies or not, the
second part of the thesis analyzes their legal status. In this context, preventive
measures similar to profiling such as search and physical identification are evaluated.
Then, the purposes and basic characteristics of protection measures are explained.
Finally, the differences between profiling technologies and preventive measures are
pointed out. Furthermore, the thesis questions if profiling technologies can be
considered as security measures. As a matter of fact, security measures, like profiling
technologies, focus on the danger of the perpetrator and aim to protect society against
future crimes. For this purpose, security measures concentrate on rehabilitating the
perpetrator and reintegrating them into society. Since they restrict the perpetrator's
rights, these measures are limited via foreseeable regulations. The thesis concludes
that the profiling technologies contradict the purposes and the rules for security measures.
Finally, the evidential nature of the risk scores is evaluated. Foreign jurisdictions
come up with incompatible conclusions on their assessment. Moreover, they do not
clarify what type of evidence they constitute. For this reason, firstly, the common
features of the evidence were discussed, then relevant types of evidence such as
witness statements are evaluated. Similarities between personality witnesses and
profiling results are drawn. Then risk scores are assessed in light of scientific evidence
and expert opinions. Finally, lawfullness of such evidence is questioned. Illegal
evidence constitutes an important intersection between personal data protection
legislation and criminal procedure rules since the courts must evaluate the compliance
with both regulations to make sure that the evidence is legally collected or assessed.
Therefore, assessing the legality of risk scores brings together all the principles and
rules discussed within the thesis.
In conclusion, among all artificial intelligence technologies, profiling
technologies are the ones that transform criminal procedures most drastically. Risk
groups created via profiling and their assigned scores create a lifetime impact on
individuals. These scores do not only lead to the imposition of sanctions against
individuals in Europe and the US, but also force people to confront these labels
constantly, as they are further shared with institutions such as banks, insurance
companies, employers, and immigration administrations. It leads to permanent
isolation of so-called risky groups from society. Therefore, at the end of the thesis, a
new norm has been proposed concerning the use of profiling, to strengthen the rights
and freedoms of individuals and to re-establish the human rights principles within
criminal procedures.





Les technologies d'intelligence artificielle ont permis la collecte et l'analyse de
quantités illimitées de données. Les technologies de profilage effectuent
principalement des analyses de données. Ces technologies inférent des traits de
caractère généraux des individus à partir de plusieurs bases de données qui révèlent
leur classe, leur statut économique et social. Ensuite, ils déterminent si ces
caractéristiques présentent un risque pour la société. Leur utilisation dans les
procédures pénales transforme les procédures pénales en un outil de lutte contre les
personnes dites à risque et menace inévitablement de nombreux droits et libertés.
Néanmoins, cette thèse évalue principalement les menaces envers la protection des
données personnelles.
La thèse évalue les technologies d'analyse des risques, qui sont devenues de plus
en plus compliquées, en raison des progrès de l'apprentissage automatique. La
principale préoccupation de la thèse est de répondre s'il est possible de bénéficier des
normes de protection des données personnelles dans les procédures pénales lorsque les
technologies de profilage sont appliquées dans les procédures pénales.
L'utilisation du profilage au cours d'une procédure pénale nécessite d'examiner
la réglementation relative aux données personnelles, mais il est également nécessaire
d'évaluer les principes et mesures de base des procédures pénales. Ainsi, la thèse
cherche à interroger davantage la conformité des outils de profilage avec les principes
et règles des procédures pénales. Il évalue la nature juridique des technologies de
profilage et examine la valeur probante des résultats obtenus par le profilage.
La recherche consiste principalement en une recherche documentaire examinant
les réglementations en matière de protection des données et de procédure pénale dans
une perspective comparative. Ainsi, les livres, articles et publications pertinents, ainsi
que les décisions de la Cour suprême, de la Cour constitutionnelle et de la Cour
européenne des droits de l'homme sont évalués. En outre, différentes jurisprudences
étrangères sur la valeur probante des technologies de profilage sont élaborées en détail.
Enfin, l'acquis de l'Union européenne et les rapports des organisations non gouvernementales sont examinés pour montrer les applications actuelles des
technologies de l'IA et les meilleures pratiques.
Les outils d'analyse des risques nécessitent une connaissance à la fois de la
technologie et du droit. Il n'est pas possible de réglementer ces technologies sans
comprendre les modèles et concepts de base du profilage. Par conséquent, dans la
thèse, les termes tels que intelligence artificielle, algorithme, apprentissage
automatique, apprentissage basé sur des règles sont d'abord introduits. Ensuite, les
modèles d'apprentissage conformes aux principes des procédures pénales et de la loi
sur la protection des données ont été soulignés. De plus, des technologies de profilage
dans la justice pénale sont introduites. Ces technologies visent soit à détecter les
auteurs potentiels, soit les scènes de crime potentielles. Afin d'expliquer leur
fonctionnement, les théories criminologiques sous-jacentes telles que "la théorie de la
vitre brisée" et "la théorie de la quasi-répétition" sont discutées. En outre, les types de
données qui conduisent aux sorties de profilage sont exposés. Ce chapitre est crucial
pour montrer que les outils déjà utilisés en Europe et aux États-Unis ont permis
d'identifier des personnes d'une certaine classe, d'un certain style de vie et d'une
certaine vision du monde comme groupes à risque ou de marquer des quartiers
minoritaires comme zones à risque.
Les technologies de profilage attribuent des scores de risque aux individus en
fonction de leur identité et de leur personnalité, mais ils ne sont pas basés sur l'acte
criminel en question. Il est très crucial de leur fixer des limites, car les scores de risque
étiquettent les gens et les impactent presque perpétuellement. Dans ce contexte, les
réglementations sur la protection des données, qui fixent pour la première fois des
limites au profilage, nécessitent une analyse approfondie. Au sein de l'Union
européenne, le Règlement européen sur la protection des données ("RGPD") et la
Directive 2016/680 constituent les principales réglementations en matière de profilage.
S'agissant de la Turquie, la loi sur la protection des données personnelles ("KVKK")
contient des réglementations importantes concernant le processus de profilage et le
traitement des données en général. Compte tenu de ces réglementations, afin de
bénéficier des garanties de protection des données, tout d'abord, les technologies
concernées doivent traiter les données personnelles. Cependant, la définition des
données personnelles doit être reconsidérée, car les nouvelles technologies remettent en cause la dichotomie entre données anonymes et données identifiables, alors qu'elles
rendent presque tout le monde identifiable en combinant et en analysant différents
ensembles de données. De plus, ils provoquent des effets juridiques sur certaines
personnes. Par conséquent, à la lumière de la jurisprudence, des recommandations et
des rapports du groupe de travail sur l'article 29 au sein de l'UE, les données à caractère
personnel devraient être considérées de manière plus large. D'autre part, il convient de
noter que même dans le cadre des procédures pénales, le règlement général sur la
protection des données pourrait s'appliquer. Dans la plupart des cas, les processus de
collecte et d'analyse des données sont initiés par des entreprises privées. Par
conséquent, au sein de l'UE, pour le profilage dans le contexte de la justice pénale, les
dispositions du RGPD peuvent être directement applicables. Dans les cas où les
autorités répressives ou judiciaires traitent des données pour détecter et poursuivre des
infractions, le règlement plus spécifique, la directive 2016/680, s'appliquera. Comme
les deux réglementations étant pertinentes en matière de profilage, elles sont toutes
deux analysées de manière approfondie. La thèse démontre que l'utilisation de
technologies de profilage telles que COMPAS, SyRI, PSA, Static 99 dans de
nombreux pays ne suit pas les principes de limitation des finalités, de minimisation
des données et de proportionnalité. En outre, la thèse traite du droit de ne pas faire
l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un procédé automatisé. Au sein de la
Turquie, les réglementations concernant le profilage dans le cadre du KVKK sont
évaluées par rapport à l'acquis de l'UE. KVKK prévoit de nombreuses limitations et
exceptions pour le traitement des données via les autorités judiciaires, la police et les
procureurs. La thèse vise à souligner les lacunes juridiques au sein du KVKK et
souligne l'absence d'une réglementation distincte telle que la directive 2016/680.
Les lois sur la protection des données personnelles prévoient de nombreux
principes, obligations et droits importants. Cependant, ces technologies limitent les
droits et libertés fondamentaux et doivent être explicitement réglementées par la loi
pour être utilisées dans le cadre des procédures pénales. Ainsi, avant d'évaluer s'il
existe ou non une norme prévisible pour ces technologies, la deuxième partie de la
thèse analyse leur statut juridique. Dans ce contexte, des mesures préventives
similaires au profilage telles que la recherche et l'identification physique sont évaluées.
Ensuite, les objectifs et les caractéristiques des mesures préventives sont expliqués.
Enfin, les différences entre les technologies de profilage et les mesures préventives sont signalées. De plus, la thèse se demande si les technologies de profilage peuvent
être considérées comme des mesures de sécurité. En fait, les mesures de sécurité,
comme les technologies de profilage, se concentrent sur le danger de l'auteur et visent
à protéger la société contre de futurs crimes. À cette fin, les mesures de sécurité se
concentrent sur la réhabilitation de l'auteur et sa réinsertion dans la société. Puisqu'elles
restreignent les droits de l'auteur, ces mesures sont limitées par des réglementations
prévisibles. La thèse conclut que les technologies de profilage contredisent les finalités
et les règles des mesures de sécurité.
Enfin, la nature probante des scores de risque est évaluée. Les juridictions
étrangères arrivent à des conclusions incompatibles sur leur évaluation. De plus, ils ne
précisent pas quel type de preuve ils constituent. Pour cette raison, tout d'abord, les
caractéristiques communes des preuves ont été discutées, puis les types de preuves
pertinents tels que les déclarations de témoins sont évalués. Des ressemblances entre
les témoins de personnalité et les résultats de profilage sont établies. Ensuite, les scores
de risque sont évalués à la lumière de preuves scientifiques et d'opinions d'experts.
Enfin, la légalité de ces preuves est remise en question. Les preuves illégales
constituent une intersection importante entre la législation sur la protection des
données personnelles et les règles de procédure pénale, car les tribunaux doivent
évaluer la conformité avec les deux réglementations pour s'assurer que les preuves sont
collectées ou évaluées légalement. Par conséquent, l'évaluation de la légalité des scores
de risque rassemble tous les principes et règles discutés dans la thèse.
En conclusion, parmi toutes les technologies d'intelligence artificielle, les
technologies de profilage sont celles qui transforment le plus radicalement les
procédures pénales. Les groupes à risque créés via le profilage et les scores qui leur
sont attribués créent un impact à vie sur les individus. Ces scores ne conduisent pas
seulement à l'imposition de sanctions contre des individus en Europe et aux États-Unis,
mais obligent également les gens à se confronter constamment à ces étiquettes, car
elles sont en outre partagées avec des institutions telles que les banques, les
compagnies d'assurance, les employeurs et les administrations de l'immigration. Elle
conduit à un isolement permanent des groupes dits à risque de la société. Ainsi, à la
fin de la thèse, une nouvelle norme a été proposée concernant l'utilisation du profilage, pour renforcer les droits et libertés des individus et pour rétablir les principes des droits de l'homme dans les procédures pénales.