L’omniprésence de l’intelligence artificielle (IA) est indéniable, que ce soit dans son utilisation de tous les jours jusqu’à son utilisation dans divers domaines comme la médecine ou le service à la clientèle. Cette technologie fera sans aucun doute partie intégrante de la vie de chaque individu dans un futur rapproché. Par conséquent, il est aussi indéniable de penser que ces technologies feront éventuellement partie intégrante du domaine de la criminologie, que ce soit par le biais de la police prédictive, d’algorithmes d’aide à la décision en termes de récidive, de l’utilisation de la reconnaissance faciale dans les tâches policières ou peut-être de l’accompagnement aux citoyens dans les processus judiciaires. En conséquence, il est important de comprendre comment les individus faisant partie du domaine perçoivent l’intelligence artificielle afin de mieux comprendre comment les individus percevront l’IA lors de l’implantation potentielle d’une telle technologie. Cette étude vise donc à mettre en lumière l’effet des facteurs sociodémographiques, des perceptions de l’intelligence artificielle en général ainsi que des facteurs reliés aux types de personnalités en relation avec le fait d’attribuer des caractéristiques humaines à l’IA. Pour y arriver, des données ont été colligées à l’aide d’un questionnaire en ligne posant des questions notamment sur les facteurs sociodémographiques, les différents aspects de la personnalité ainsi que sur l’utilisation et les perceptions générales des technologies d’intelligence artificielle. Les résultats ont permis de souligner que les facteurs sociodémographiques tels que le genre et le domaine d'activité professionnelle, soit de travailler dans la police, sont corrélés à l’échelle Attribution de caractéristiques humaines à l’IA (ACHIA). En effet, le genre est associé à une corrélation positive faible indiquant que le fait d’être un homme a une légère influence sur l’échelle ACHIA. Ensuite, le fait de travailler dans la police est inversement corrélé signifiant que ceux travaillant dans la police peuvent avoir une légère tendance à répondre en défaveur de l’échelle ACHIA. En revanche, les traits de personnalité n'ont pas montré d'effet significatif sur cette perception, ce qui permet de mettre en lumière que certaines recherches supplémentaires sont nécessaires pour approfondir cette relation complexe. De plus, l’analyse de régression linéaire multiple a permis d’obtenir un modèle de prédiction de l’attribution de caractéristiques humaines à l’IA. Le modèle de prédiction de l’ACHIA est présenté dans le tableau 9 du chapitre résultats. Ce modèle a permis de faire ressortir que seules les variables « Bonnes connaissances par rapport à l’intelligence artificielle » et « IA a le potentiel de remplacer les tâches professionnelles » sont capable de prédire le fait d’attribuer des caractéristiques humaines à l’IA. Ainsi, plus une personne a de bonnes connaissances par rapport à l’intelligence artificielle, plus celle-ci aura tendance à attribuer des caractéristiques humaines à l’intelligence artificielle. De même, plus une personne pense que l’IA a le potentiel de remplacer ses tâches professionnelles, plus celle-ci attribuera des caractéristiques humaines à l’IA. Enfin, la recherche sur l’attribution de caractéristiques humaines à l’intelligence artificielle devrait être explorée davantage dans le futur afin d’approfondir notre compréhension de la relation complexe entre les humains et cette technologie émergente. / The omnipresence of artificial intelligence (AI) is undeniable, whether in its everyday use or in various fields such as medicine or customer service. This technology will undoubtedly become an integral part of every individual's life in the near future. Therefore, it is also undeniable to think that these technologies will eventually become an integral part of the field of criminology, whether through predictive policing, decision-making algorithms regarding recidivism, the use of facial recognition in police tasks, or perhaps assisting citizens in judicial processes. Consequently, it is important to understand how individuals in the field perceive artificial intelligence to better understand how individuals will perceive AI during the potential implementation of such technology. This study aims to shed light on the effect of sociodemographic factors, perceptions of artificial intelligence in general, and personality-related factors in relation to attributing human characteristics to AI. To achieve this, data was collected using an online questionnaire, posing questions on sociodemographic factors, different aspects of personality, as well as the use and perceptions of artificial intelligence technologies. The results emphasized that sociodemographic factors such as gender and professional field, specifically working in the police, are correlated with the Attribution of Human-like Characteristics to AI (ACHIA) scale. Indeed, gender is associated with a weak positive correlation indicating that being a man slightly influences the ACHIA scale. Furthermore, working in the police is inversely correlated, meaning that those working in the police may have a slight tendency to respond unfavorably to the ACHIA scale. On the other hand, personality traits did not show a significant effect on this perception, highlighting the need for further research to deepen this complex relationship. Additionally, multiple linear regression analysis yielded a prediction model for attributing human characteristics to AI. The ACHIA prediction model is presented in Table 9 of the results chapter. This model revealed that only the variables "Good knowledge of artificial intelligence" and "AI has the potential to replace professional tasks" are capable of predicting the attribution of human characteristics to AI. Thus, the more a person has good knowledge of artificial intelligence, the more likely they are to attribute human characteristics to artificial intelligence. Similarly, the more a person thinks that AI has the potential to replace their professional tasks, the more they will attribute human characteristics to AI. Finally, research on attributing human characteristics to artificial intelligence should be further explored in the future to deepen our understanding of the complex relationship between humans and this emerging technology.