L'objectif de la recherche est de fournir un cadre d'analyse supplémentaire aux commissaires à la libération conditionnelle de façon à mieux prédire la probabilité de récidives au Québec. Dans la recherche, nous travaillons avec plusieurs modèles d'intelligence artificielle dans le but de classer les détenus dans les prisons Québécoises. La classification est binaire, soit nous prédisons que le détenu a une probabilité élevée de commettre une récidive ; soit le cas contraire. Les évaluations réalisées sur les prisonniers sont au cœur de la recherche. Les documents remplis par les évaluateurs permettent d'établir un score basé sur la réponse aux questions. Au Québec, le nom de cette évaluation est le RBAC-PCQ et c'est celle-ci qui remplace son prédécesseur le LS-CMI. À l'aide de celle-ci, nous avons programmé plusieurs algorithmes ayant comme objectif de classifier les détenus. Grâce aux informations qui nous étaient fournies, nous avons commencé par établir la règle de décision générale permettant de reproduire la situation actuelle du Québec et nous l'avons ensuite comparé avec un modèle logistique de régression. Les résultats à ce stade démontraient une nette amélioration de la classification des détenus. Nous avons ensuite développé plusieurs modèles d'apprentissage machine afin d'approfondir la qualité de classification des détenus. Au final, l'analyse des modèles permet d'arriver à la conclusion que seulement 6 questions sont importantes pour établir la probabilité de récidive au Québec.