Plusieurs instruments s’offrent aux cliniciens pour évaluer le risque que posent les délinquants sexuels. Toutefois, une limite semble avoir été atteinte dans la validité prédictive de ces instruments avec les techniques traditionnelles d’agglomération des items. Dans cette étude, nous proposons une combinaison différente des prédicteurs grâce aux arbres de classification, et ce, en tenant compte du type d’agresseurs sexuels et du type de récidives. Les arbres de classification sont construits à partir des prédicteurs contenus dans sept instruments actuariels déjà existants (VRAG, SORAG, RRASOR, Statique-99, Statique-2002, RM2000, MnSOST–R). Dans l’ensemble, les arbres de classification ont une validité prédictive plus élevée que les instruments actuariels (c’est-à-dire conçus à partir d’une combinaison mécanique de facteurs de risque) et indiquent que ce ne sont pas les mêmes prédicteurs qui doivent être considérés selon le type d’agresseurs et le type de récidives. De plus, les arbres de classification identifient correctement une plus grande proportion de récidivistes que le meilleur outil (selon le type d’agresseurs sexuels et le type de récidive). Malgré l’apport de cette approche, d’autres types de prédicteurs devraient également être considérés afin d’augmenter la validité prédictive des instruments : les facteurs dynamiques, les facteurs de protection, ainsi que des mesures basées sur les théories telles celles sur l’attachement (Marshall, D. R., Barbaree, H. E., 1990. An integrated theory of the etiology of sexual offending. In: Marshall, W. L., Laws, D. R. L., Barbaree, H.E. (Eds.), Handbook of sexual assault. New York: Plenum Press, pp. 257–275.) et les distorsions cognitives (Ward, T., Keenan, T., Hudson, S. M., 2000. Understanding cognitive, affective, and intimacy deficits in sexual offenders: a developmental perspective. Aggression and Violent Behavior, 5, 41–62.).

Clinicians have access to several risk assessment instruments to evaluate the risk or recidivism in sexual offenders. Nevertheless, we seem to have attained a ceiling in the predictive validity of these instruments with the traditional techniques of items agglomeration. In this study, we offer a different combination of predictors with the classification and regression trees, and it, by taking into account the type of sexual offenders. The classification trees are constructed from predictors contained in seven actuarial instruments (VRAG, SORAG, RRASOR, STATIC-99, STATIC-2002, RM2000, MnSOST-R). In general, the classification trees have a higher predictive accuracy than the actuarial instruments and point out that it’s not the same predictors that should be considered according to the type of offenders and the type of recidivism. Furthermore, classification trees identify correctly more recidivists than the best actuarial tool. In spite of the contribution of this approach, other types of predictors should also be considered to augment predictive accuracy: dynamic predictors, protective predictors as well as measurements based on theories like those on attachment styles (Marshall, D. R., Barbaree, H. E., 1990. An integrated theory of the etiology of sexual offending. In: Marshall, W. L., Laws, D. R. L., Barbaree, H.E. (Eds.), Handbook of sexual assault. New York: Plenum Press, pp. 257-275.) and cognitive distortions (Ward, T., Keenan, T., Hudson, S. M., 2000. Understanding cognitive, affective, and intimacy deficits in sexual offenders: a developmental perspective. Aggression and Violent Behavior, 5, 41–62.).