Profilazione razziale in Italia: algoritmi, polizia predittiva e il caso Baobab di Milano.
Profilazione razziale, algoritmi e impunità istituzionale
USA Europa Italia Il caso Baobab maggio 2026
1. Il colore come crimine
Esiste una forma di criminalità che non si commette. Che non richiede intenzione, movente, vittima. Basta avere la pelle scura nel posto sbagliato. Basta uscire dal ristorante etnico, aspettare l’autobus in periferia, tornare a casa dal lavoro in una città europea. A quel punto, lo Stato ti ferma. Ti chiede i documenti. Ti mette le manette se protesti. E poi, se sei fortunato, ti rilascia con un foglio che dice che hai fatto resistenza.
Questo non è un romanzo distopico. È la realtà quotidiana di milioni di persone in tutto l’Occidente. Si chiama profilazione razziale, e le autorità che la praticano hanno trovato un alleato perfetto: l’algoritmo. Un programma informatico che decide dove mandare le pattuglie, chi fermare, chi è “probabile criminale”, chi merita di essere sorvegliato. Un programma che nessuno può leggere, nessuno può contestare, e che porta avanti il lavoro con l’autorità morale della matematica.
Questo articolo racconta come funziona quel sistema. In tre continenti. Con nomi, numeri e casi concreti. E racconta perché, in Italia, chi dovrebbe fermare queste pratiche sta invece lavorando per proteggere chi le commette.
2. America: dove il profiling è diventato politica di Stato
2.1 Il miracolo statistico di New York
Se sei nero a New York, la polizia ti fermerà otto volte più spesso di un bianco. Non perché tu sia otto volte più criminale. Perché sei otto volte più sospetto, a prescindere da ciò che fai. Dal 2003 al 2024, il 90% delle persone fermate dalla polizia newyorkese era di colore. I neri erano il 52% dei fermati, eppure erano solo il 23% della popolazione. I bianchi costituivano un misero 10% dei fermati, nonostante fossero un terzo della città.
La cosa più grottesca di questi numeri? Nel 77% dei casi il fermato era completamente innocente. Non aveva niente in tasca, non stava facendo nulla di illegale, non era ricercato. Veniva semplicemente rilasciato, umiliato, con l’istruzione implicita di non farsi rivedere. Anno dopo anno, decennio dopo decennio, la stessa storia.
Un dato controintuitivo chiude il cerchio: i neri e i latinoamericani fermati hanno tassi di effettivo possesso di droghe o armi inferiori ai bianchi fermati, nonostante vengano controllati con frequenza enormemente maggiore. Non si tratta dunque di sicurezza pubblica. Si tratta di presenza sul territorio, di intimidazione, di messaggio. La sicurezza, nel senso letterale del termine, non migliora.
2.2 Trump 2025: quando il razzismo diventa ordine esecutivo
Con il ritorno di Trump alla presidenza nel gennaio 2025, ciò che era una prassi sistemica ma non dichiarata è diventato politica di governo esplicita. L’ICE è passata da 10.000 a 22.000 agenti. Le detenzioni sono esplose: da 40.000 persone a fine 2024 a oltre 70.000 a dicembre 2025, il livello più alto mai registrato. Di queste, a gennaio 2026, il 40% non aveva alcuna condanna penale, nemmeno un procedimento aperto. Erano stati presi per come apparivano, per dove stavano, per quello che sembravano essere.
Nel novembre 2025 è stata battezzata l'”Operazione Metro Surge” in Minnesota: 3.000 agenti federali con un unico obiettivo dichiarato, le comunità di origine somala. Non una rete criminale specifica. Non un’organizzazione identificata. Una comunità etnica. Le proteste sono state represse con la forza, incluso uso letale della violenza. Un cittadino con protezione temporanea valida dal 2001 è stato fermato in strada da agenti in borghese, messo su un furgone, e rilasciato ore dopo solo perché un supervisore aveva accidentalmente verificato i suoi documenti.
A gennaio 2026, il 40% dei detenuti dall’ICE non aveva alcuna condanna penale. Erano stati arrestati per come apparivano.
3. Europa: il problema che non esiste, ma esiste
3.1 Il continente della negazione elegante
L’Europa fa una cosa molto più sofisticata degli Stati Uniti: non nega il razzismo con la brutalità trumpiana, lo annega in un mare di burocrazia, studi in corso, tavoli di lavoro, commissioni consultive. Il risultato pratico è lo stesso: nessuno è responsabile di niente, il problema non viene misurato e dunque ufficialmente non esiste.
Il Consiglio d’Europa ha dichiarato che nessuno Stato membro è immune dal problema della profilazione razziale. Eppure quasi nessuno raccoglie dati sistematici sull’etnia delle persone fermate. Senza dati non ci sono prove. Senza prove non ci sono responsabilità. È la ricetta perfetta per l’impunità istituzionale.
3.2 Francia: venti volte più sospetti
In Francia, se sei giovane, arabo o africano, hai venti volte più probabilità di essere fermato e perquisito rispetto a qualsiasi altro gruppo. Venti volte. Non il doppio, non il triplo. Venti. Questa non è una statistica marginale: è il risultato di un sondaggio nazionale su 5.000 persone. Nel 2023 il Consiglio di Stato francese, la massima corte amministrativa, ha formalmente riconosciuto che lo Stato non ha fatto abbastanza per contrastare queste pratiche. In risposta, il governo ha istituito un tavolo di lavoro. Il tavolo lavora. Il problema no.
La Francia usa il riconoscimento facciale nelle strade da anni. Lo fa senza comunicarlo ai cittadini che inquadra, senza tutele legislative adeguate. Le telecamere guardano, gli algoritmi classificano, le pattuglie intervengono. E quando l’algoritmo sbaglia, come fa sistematicamente con i volti neri e arabi, ad andare in manette è comunque il fermato sbagliato.
3.3 Il Regno Unito: l’unico che ha il coraggio di contare
In Europa il Regno Unito fa una cosa rivoluzionaria: pubblica i dati su chi viene fermato, suddivisi per etnia, ogni anno. Il risultato è che sappiamo con certezza che nel 2022-2023 una persona nera veniva perquisita 24,5 volte ogni 1.000 abitanti, contro 5,9 per i bianchi. Quattro volte e mezza più spesso. Questi dati hanno generato polemiche, pressioni politiche, riforme parziali, un utilizzo crescente delle bodycam. Non la soluzione, ma almeno l’inizio di un processo.
Tutti gli altri paesi europei guardano al modello britannico come se fosse un’anomalia bizzarra. In Italia, in Francia, in Germania, raccogliere quei dati viene considerato politicamente rischioso. Il rischio non è che i dati siano sbagliati. Il rischio è che siano giusti.
3.4 La frontiera come laboratorio di sorveglianza di massa
L’Europa ha trovato nel Mediterraneo il luogo ideale per sperimentare tecnologie di controllo che non potrebbero essere usate all’interno dei propri confini senza scandalo. Droni che sorvolano il mare ventiquattr’ore su ventiquattro, sistemi di sorveglianza aerea in tempo reale, coordinamento con le milizie libiche per bloccare le barche prima che raggiungano le acque europee. Un sistema progettato per invisibilizzare le morti, non per prevenirle.
L’UE ha finanziato con soldi pubblici il progetto iBorderCtrl: un sistema che analizza le microespressioni facciali dei migranti alle frontiere per rilevare le bugie. Funziona peggio sui volti non europei ed è intrinsecamente incline a classificare come sospette le espressioni di persone stremate dopo settimane in mare aperto. Amnesty International e l’ECRI lo hanno definito discriminatorio per costruzione.
4. Italia: il paese che insulta chi chiede i dati
4.1 La risposta del governo alle critiche internazionali
Nel 2024 il Consiglio d’Europa ha pubblicato il suo rapporto di monitoraggio sull’Italia. La parola “profilazione razziale” compare 17 volte. Il documento chiede all’Italia di raccogliere dati, formare le forze dell’ordine, istituire meccanismi di supervisione indipendente. Risposta della Presidente del Consiglio Giorgia Meloni: le indicazioni dell’ECRI sono “vergognose”. Risposta del Vicepresidente Salvini: il Consiglio d’Europa è “un ente inutile che produce cazzate” e va sciolto.
Non è un accidente diplomatico. È una strategia: delegittimare l’organismo che denuncia il problema per non dover rispondere del problema. In Italia le autorità non raccolgono dati disaggregati per etnia sui controlli di polizia. Senza dati non esistono prove. Senza prove non esistono responsabilità. Il circolo è perfetto e perfettamente deliberato.
Le autorità italiane non sembrano essere consapevoli della portata del problema e non hanno considerato l’esistenza della profilazione razziale come una forma di potenziale razzismo istituzionale. — Rapporto ECRI sull’Italia, ottobre 2024
4.2 Milano: più controlli, meno arresti. Fate voi i conti
Nel 2025 a Milano le persone controllate dalla polizia sono state quasi 1,2 milioni. L’anno prima erano 650.000. Quasi il doppio. Nello stesso periodo, gli arresti sono scesi. Più controlli, meno risultati. Questa proporzione rovesciata non è un errore gestionale: è la firma della profilazione razziale. Si presidia il territorio, si intimidisce la comunità, si mostra muscolo. La sicurezza pubblica non migliora.
Nelle “zone rosse” istituite in varie città italiane dalla fine del 2024, tre quarti degli allontanamenti ha riguardato cittadini stranieri, in città dove gli stranieri sono mediamente il 10-15% della popolazione. Il meccanismo è evidente: non si allontana chi si comporta male, si allontana chi sembra fuori posto secondo categorie che hanno a che fare con l’aspetto, non con la condotta.
4.3 Keycrime: l’algoritmo italiano che usa l’etnia come variabile senza che nessuno l’abbia approvato
Milano ha il suo software di polizia predittiva. Si chiama Keycrime, lo usa la questura da quasi vent’anni, e a differenza dei sistemi americani che hanno rimosso l’etnia come variabile per evitare scandali legali, Keycrime la usa esplicitamente. I suoi sviluppatori sostengono che questo la rende più accurata. Forse. Ma nessuno può verificarlo: quando qualcuno ha chiesto alla questura di Milano i dati sull’impatto del software, sulla lista delle variabili usate, sulle valutazioni del Garante della Privacy, la risposta è stata che non esiste nulla di tutto questo.
Un sistema che usa l’etnia come variabile per decidere chi sorvegliare, senza audit indipendente, senza valutazione del Garante, senza che esista un singolo studio pubblico sulla sua accuratezza o sui suoi bias. E siamo nel 2026, due anni dopo l’entrata in vigore dell’AI Act europeo, che in teoria dovrebbe regolamentare esattamente questo tipo di strumenti.
C’è poi X-Law, sperimentato a Napoli, Prato, Salerno e Venezia, che non usa l’etnia direttamente ma usa la povertà, la densità abitativa, il tipo di negozi presenti nel quartiere. Nelle periferie italiane, dove vivono le comunità immigrate, questi parametri socioeconomici sono proxy perfette dell’etnia. Il risultato operativo è identico, ma il meccanismo discriminatorio è invisibile. Molto più difficile da contestare.
5. Milano, 9 maggio 2026: il caso Baobab
5.1 La scena
Diala Kante ha 43 anni, è cittadino italiano, fa l’orafo, ha un laboratorio in via Lippi che si chiama Le Metissage. Ogni sabato, dopo il lavoro, porta i suoi figli a mangiare al Baobab, ristorante senegalese di via Tadino, zona Lima. Quella sera, arrivando, trova un gruppo di agenti in assetto di controllo davanti all’ingresso. Non è la prima volta.
Kante si avvicina e chiede: “Siete sempre qui. Che problema avete con questo ristorante?” Gli agenti gli chiedono i documenti. Li consegna. Poi si gira verso un altro agente e gli dice che ce l’ha con i neri, giudicando dal suo comportamento e dalle parole che sta usando. Un agente gli mette le manette. Kante si gira chiedendo cosa stia facendo. Cinque poliziotti lo spingono e lo mettono a terra. I suoi figli guardano.
Kante rimane in questura 12 ore, dalle 20 di sabato alle 8 di domenica. Senza mangiare, senza bere. Gli viene presentato un verbale che afferma abbia fatto resistenza. Non lo firma perché, dice, contiene cose non vere. Quando le verifiche confermano che è cittadino italiano, viene rilasciato. Con una denuncia a piede libero per resistenza e oltraggio a pubblico ufficiale.
5.2 Il dettaglio che spiega tutto
Rileggete quella frase: quando le verifiche confermano che è cittadino italiano, viene rilasciato. La cittadinanza italiana è emersa come una sorpresa. Non era il punto di partenza della valutazione, come sarebbe dovuto essere in un paese di diritto. Era il punto di arrivo, la scoperta tardiva che ha reso il fermo non più sostenibile. Nel mezzo: dodici ore, manette, ginocchio sulla schiena, figli in lacrime, nessun cibo, nessuna spiegazione.
Kante non era stato fermato per un comportamento. Era stato fermato perché era lì, davanti a quel ristorante, con quella faccia. La sua risposta più amara, rilasciata ai giornalisti il giorno dopo, è la sintesi di tutto: “Amo l’Italia, ma vengo ripagato così soprattutto davanti ai miei figli. Mi hanno fatto sentire fuori posto, per quanto cerco di adeguarmi.”
“Amo l’Italia, ma vengo ripagato così soprattutto davanti ai miei figli. Mi hanno fatto sentire fuori posto, per quanto cerco di adeguarmi.” — Diala Kante, 10 maggio 2026
5.3 Il caso Bakayoko e la memoria corta
Il caso Kante non è isolato. Nel 2022 il calciatore del Milan Tiémoué Bakayoko era stato bloccato a Milano con pistole puntate perché “somigliava a un sospetto coinvolto in una rissa tra stranieri”. La variabile etnica era esplicita nella giustificazione: non un comportamento sospetto, ma l’appartenenza percepita a un gruppo etnico associato all’evento criminale. Le polemiche durarono qualche giorno, poi tutto tornò come prima.
Senza i video girati dai passanti, il caso Kante non avrebbe avuto visibilità. Le cinque denunce per resistenza sarebbero rimaste l’unica versione ufficiale dei fatti. Questo significa che l’accountability delle forze dell’ordine italiane dipende interamente dalla fortuna: che qualcuno ci sia, che abbia il telefono in mano, che decida di pubblicare. È una fondamenta di diritti civili costruita sulla sabbia.
6. Gli algoritmi: quando la matematica porta le manette
6.1 Il principio: spazzatura dentro, spazzatura fuori
C’è una cosa che i difensori del predictive policing non amano sentirsi dire: i vostri algoritmi imparano dai dati storici. E i dati storici sono il prodotto di decenni di profilazione razziale. Se per trent’anni hai mandato più pattuglie nei quartieri neri, hai più arresti nei quartieri neri. Se hai più arresti nei quartieri neri, il tuo algoritmo impara che quei quartieri sono pericolosi. Se l’algoritmo impara che quei quartieri sono pericolosi, ci mandi ancora più pattuglie. Il ciclo si chiude su se stesso e si rafforza a ogni giro.
Nella teoria informatica questo si chiama GIGO: spazzatura dentro, spazzatura fuori. Il problema non è l’algoritmo: è che gli stai chiedendo di analizzare dati che già contengono il bias che vorresti eliminare. È come misurare la temperatura con un termometro che segna sempre dieci gradi in più. Otterrai sempre dieci gradi in più. E costruirai una stanza sempre più riscaldata.
6.2 Il riconoscimento facciale: cento volte più errori, indovina su chi
Il National Institute of Standards and Technology degli USA ha testato oltre 200 algoritmi di riconoscimento facciale. Il risultato è imbarazzante: gli afroamericani e gli asiatici vengono identificati erroneamente fino a cento volte più spesso rispetto agli uomini bianchi. Cento volte. I nativi americani hanno il tasso di errore più alto in assoluto. Il motivo è semplice e non richiede teorie del complotto: questi algoritmi sono stati addestrati principalmente su foto di volti bianchi occidentali. Il risultato è un sistema tecnologicamente competente con certi volti e incompetente con altri. Quel sistema viene usato per decidere chi arrestare.
A Detroit, un uomo nero è stato arrestato e tenuto in custodia per ore come sospettato di furto sulla base di un’identificazione algoritmica poi rivelatasi sbagliata. Non era lui. I video lo dimostravano. Ma intanto era già stato ammanettato e trattato da criminale. L’algoritmo si era sbagliato. L’uomo aveva pagato. Nessuno ha risposto.
6.3 COMPAS: l’algoritmo che sbaglia in modo razzista, sistematicamente
COMPAS è il software più usato negli USA per calcolare la probabilità di recidiva di un imputato. Il punteggio che produce influenza le decisioni dei giudici su libertà vigilata, condanna, scarcerazione. Un’analisi di ProPublica, confermata da decine di studi successivi, ha trovato qualcosa di preciso e agghiacciante: quando COMPAS sbaglia, sbaglia in modo diverso a seconda del colore della pelle.
I neri vengono etichettati come ad alto rischio pur non recidivando quasi il doppio delle volte rispetto ai bianchi. I bianchi vengono etichettati come a basso rischio pur recidivando con frequenza molto maggiore di quanto previsto. In altri termini: COMPAS punisce i neri innocenti e perdona i bianchi colpevoli. Sistematicamente. E i giudici lo usano come se fosse la voce della scienza.
6.4 Il ciclo che si stringe: più controllo, più conferme, più controllo
Immaginate un quartiere a prevalenza senegalese di Milano. Keycrime lo identifica come hotspot. La polizia aumenta i controlli, presidia i luoghi di ritrovo, ferma più persone. Trova più irregolarità perché ne cerca di più. Queste rientrano nel database. Il database aggiorna il punteggio di rischio del quartiere. Il quartiere diventa ancora più un hotspot. Arrivano ancora più pattuglie.
Nel frattempo, a un chilometro di distanza, c’è un quartiere a prevalenza bianca con un tasso reale di criminalità analogo. Keycrime non lo ha mai classificato come hotspot perché non ci sono mai stati molti arresti. Non ci sono stati molti arresti perché non c’è mai stata molta polizia. Non c’è mai stata molta polizia perché il quartiere è bianco. Il differenziale tra i due quartieri si allarga a ogni ciclo, non perché la realtà stia cambiando, ma perché l’algoritmo la sta costruendo.
Questo non è un effetto collaterale involontario. È la struttura del sistema. E chi gestisce il sistema lo sa, o dovrebbe saperlo. Scegliere di non saperlo è già una scelta politica.
7. Ciò che è in gioco
7.1 Non è razzismo individuale. È architettura del potere
Sarebbe comodo pensare che la profilazione razziale sia il prodotto di singoli poliziotti razzisti. Qualche mela marcia, qualche agente che verrà disciplinato e tutto tornerà a posto. Non funziona così. Un agente che non ha nessun pregiudizio cosciente ma lavora con dati storici distorti, in un quartiere classificato come hotspot da un algoritmo addestrato su quei dati, con procedure operative che premiano la produttività misurata in fermi, produrrà profilazione razziale. Perché il sistema è costruito per produrla.
Il caso Kante al Baobab non è la storia di cinque poliziotti razzisti. È la storia di un sistema in cui fermare un uomo nero davanti a un ristorante senegalese è proceduralmente normale, in cui l’accusa di resistenza è lo strumento automatico per coprire l’escalation, in cui la cittadinanza italiana di quell’uomo è una sorpresa invece che il punto di partenza. I singoli agenti sono intercambiabili. Il sistema rimane.
7.2 L’algoritmo come scudo dell’impunità
Gli algoritmi di predictive policing non hanno ridotto il bias: lo hanno blindato dietro un’apparenza di oggettività scientifica. Un agente che ferma qualcuno perché sembra sospetto può essere interrogato, criticato, chiamato a rispondere. Un sistema che ferma qualcuno perché l’algoritmo ha classificato quell’area come ad alto rischio è opaco per costruzione, opaco per scelta, e protetto dall’aura della matematica. Nessuno legge il codice. Nessuno conosce le variabili. Nessuno risponde degli errori.
In Italia questo problema è amplificato dall’assenza totale di supervisione. Keycrime usa l’etnia come variabile senza che il Garante della Privacy abbia mai visto il software. X-Law decide quali quartieri sorvegliare senza che nessuno abbia pubblicato uno studio sul suo impatto. Il Parlamento non ha mai discusso questi strumenti. I cittadini non sanno che esistono.
7.3 Cosa cambierebbe tutto e perché non viene fatto
Le riforme necessarie non sono rivoluzionarie. Sono tecnicamente semplici e già applicate in altri paesi: codice identificativo su ogni agente in servizio, bodycam obbligatoria con attivazione durante ogni controllo, ricevuta di fermo consegnata all’interessato, raccolta pubblica di dati disaggregati per etnia, audit indipendente per ogni software usato in funzioni di polizia, organismo di supervisione che non risponda al governo.
Nessuna di queste misure è in discussione nell’agenda politica italiana. La ragione è semplice: queste misure produrrebbero dati. I dati produrrebbero prove. Le prove produrrebbero responsabilità. Le responsabilità produrrebbero richieste di cambiamento. Un governo che risponde alle critiche internazionali con insulti agli organismi che le formulano non ha interesse a imboccare quella strada.
Il sistema funziona perché nessuno guarda. E nessuno guarda perché chi potrebbe imporre che si guardi ha scelto di non farlo. Non è una mancanza. È una politica.
7.4 Diala Kante e i milioni di invisibili
Diala Kante ha avuto la fortuna che qualcuno lo filmasse. La sua storia è diventata pubblica, ha generato polemiche, ha costretto la questura di Milano ad aprire un fascicolo. Per ogni Diala Kante filmato ce ne sono centinaia che vivono la stessa esperienza nell’invisibilità. Vengono fermati, umiliati, rilasciati, e tornano a casa a spiegare ai loro figli cosa significa avere un certo colore di pelle in questo paese.
Senza bodycam, senza codici identificativi, senza dati, senza supervisione, quella spiegazione continuerà ad essere necessaria. E i bambini che piangono davanti ai padri ammanettati cresceranno sapendo qualcosa sull’Italia che l’Italia ufficiale si rifiuta di ammettere di insegnare.
“Abbiamo visto arresti di mafiosi senza nemmeno le manette. Perché un cittadino incensurato, seduto al ristorante con i propri figli, è stato trattato così?” Lettera virale sui social, maggio 2026
ECRI Consiglio d’Europa Sesto rapporto di monitoraggio sull’Italia (adottato il 2 luglio 2024, pubblicato il 22 ottobre 2024) https://rm.coe.int/sixth-report-on-italy-translation-in-italian-/1680b205f7
EMLER ONU Meccanismo indipendente internazionale delle Nazioni Unite per promuovere la giustizia razziale e l’uguaglianza nell’applicazione della legge. Dichiarazione di fine missione in Italia (Roma, 10 maggio 2024) https://unric.org/it/italia-gli-esperti-onu-sulla-giustizia-razziale-nellapplicazione-della-legge-mettono-in-guardia-sul-rischio-di-profilazione-razziale/
ASGI Associazione per gli Studi Giuridici sull’Immigrazione Pagina di documentazione sulla profilazione razziale in Italia (aggiornamento continuo, ultimo accesso maggio 2026) https://www.asgi.it/profilazione-razziale/
Una nota: per l’EMLER il link punta alla dichiarazione di fine missione pubblicata dall’UNRIC (ufficio ONU per l’Europa occidentale), che è la fonte ufficiale disponibile in italiano. Il rapporto completo presentato alla 57ª sessione del Consiglio per i Diritti Umani ONU a settembre 2024 è in inglese e reperibile sul sito ohchr.org, se vuoi aggiungo anche quello.
Luigi Mastrodonato, Internazionale “Che significa essere discriminati dalle forze dell’ordine in Italia”, 18 dicembre 2024 https://www.internazionale.it/reportage/luigi-mastrodonato/2024/12/18/profilazione-razziale-italia
I libri di Romano Dellamore
Novità
L’Anticristo
Peter Thiel, Palantir e la PayPal Mafia
Architetture del Controllo
Sorveglianza, armi autonome, guerra privatizzata
Newsletter
Un capitolo in regalo
Lascia la mail e scarichi subito il capitolo de L’Anticristo sulla causa che ha chiuso Gawker. Poi ti scrivo solo quando pubblico qualcosa che vale il tuo tempo.
Fonte: https://kratologos.it/profilazione-razziale-italia-algoritmi-caso-baobab/ · Romano Dellamore, kratologos.it · Pubblicato il 13 Maggio 2026