Les technos remplaceront-elles le recensement?
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Les technos remplaceront-elles le recensement?

Mégadonnées et intelligence artificielle permettent déjà de savoir le revenu moyen d’un quartier, son taux d’éducation, sa composition ethnique ou ses préférences électorales. En viendra-t-on à se fier aux données des géants techno pour décider du meilleur emplacement des écoles?

Une étude récente révèle qu’il est possible de prédire la façon dont un quartier votera aux prochaines élections en regardant la composition de son parc automobile. Aux États-Unis, en tout cas, pour prévoir le score des démocrates et des républicains, il suffirait de compter le nombre de berlines et de camionnettes observées dans la rue.

C’est exactement ce qu’on fait des chercheurs qui tentent de démontrer que l’analyse d’images permet d’estimer non seulement le vote, mais aussi le revenu moyen, le taux d’éducation et la composition ethnique d’un quartier. Et on sait que le tissu socio-économique et les valeurs d’un coin de pays permettent de déduire la teneur du vote.

L’« indice du pick-up » est si représentatif que les chercheurs proposent ce test : en conduisant dans un quartier pendant 15 minutes, si vous croisez davantage de berlines que de camionnettes, le quartier a 88% de chance d’élire un démocrate à la prochaine élection. Si par contre les camionnettes l’emportent sur les voitures, le comté ira au républicain dans 82% des cas. Dis-moi ce que ton voisin conduit, je te dirai pour qui il vote…

L’étude est robuste. Les chercheurs ont utilisé plus de 50 millions d’images tirées de Google Street View pour baser leur conclusion. C’est l’intelligence artificielle qui permet aujourd’hui d’exécuter des études de cette ampleur. D’après Fast Company, l’analyse, qui a pris deux semaines à un réseau neuronal, aurait pris plus de 15 ans à un humain.

Les coûts de main d’œuvre – et le risque de s’endormir en codant des marques d’automobile – limitaient jusqu’à maintenant ce type de grands projets d’analyse de banque de données visuelles. Aujourd’hui, l’apprentissage profond accélère le traitement des images et ouvre de nouvelles possibilités.

En plus, la quantité d’images disponibles est en pleine explosion. Le nombre de photos prises a doublé en quatre ans et une plus grande partie de notre carrousel à diapositives planétaire se retrouve aujourd’hui sur des plateformes publiques. Les moteurs de recherche cataloguent les visuels utilisés en ligne. Puis, il y a l’explosion de l’imagerie satellitaire qui offre des points de vue inédits.

S’il est difficile de jauger la croissance économique en étudiant vos egoportraits sur Instagram, de plus en plus d’entreprises y arrivent en appliquant les méthodes d’intelligence artificielle aux images provenant d’une nouvelle génération de micro-satellites accessibles. Descartes Labs prédit le niveau des récoltes. Orbital Insight effectue le décompte du nombre de voitures dans les stationnements des 50 plus grands détaillants américains. Genscape analyse les approvisionnements de pétrole (dont la production et le transport de pétrole canadien).

Dans chacun des cas, les espions satellitaires proposent leurs prédictions à de larges entreprises qui misent sur le prix du grain, les ventes au détail ou le prix du brut.

Dans la même veine, l’industrie marketing a intégré depuis un certain temps la notion que les données comportementales (nos actions) ont une plus grande valeur que les données déclarées (nos paroles). La précision grandissante de ces données lui donne une nouvelle série d’outils. Elle permet de choisir à la pièce les consommateurs que les marques ciblent.

Cette micro-segmentation permet d’envoyer un message à un type de personne ou un quartier, et un message un peu différent dans un autre voisinage. À cet égard, le marketing politique n’a rien à envier au marketing commercial.

On peut en apprendre beaucoup en croisant les données disponibles, quand on a la capacité de multiplier les observations. La technique est si efficace que même le recensement est remis en cause, dans le format court comme long. Par exemple, le recensement canadien de 2016 a coûté plus de 700 millions de dollars aux Canadiens. Si on croisait les informations de Google, l’imagerie satellitaire et le Big Data, le résultat serait encore plus fiable que le traditionnel festival du porte-à-porte pour décider du meilleur emplacement des écoles ou des services.

Mais quand on considère que la majorité des données sont la propriété d’entreprises privées et que 69 des 100 économies les plus puissantes au monde sont des corporations, il y a de quoi faire sourciller. Aujourd’hui, Facebook possède une population plus importante et en sait plus sur ses « citoyens » que n’importe quel pays au monde. Cette connaissance lui permet de développer des produits et services qui remplissent des besoins et envies, avec un niveau de précision qu’on trouve rarement dans les gouvernements.

Et elle n’est pas seule. Waze, une application qui utilisent les données des usagers pour proposer des trajets, propose souvent des routes alternatives qui, au grand dam de certaines communautés, passent dans des quartiers résidentiels. Ce faisant, Waze se supplée en partie à la gestion publique en modulant le trafic. Et la course vers l’espace est maintenant le fond de commerce de SpaceX et Virgin Galactic. D’ailleurs, les deux tiers des consommateurs estiment que les entreprises ont autant la responsabilité que nos gouvernements d’initier des changements sociaux positifs.

Dans le contexte, certaines entreprises ne se cachent même plus pour contourner la souveraineté des États. Par exemple, Google offre aux ressortissants chinois des orthographes alternatifs quand un usager est sur le point de se faire désactiver son accès par le censeur. Amazon a déjà retiré Wikileaks de ses serveurs et Anonymous a déclaré la guerre à l’État islamique.

On peut se réjouir de l’inventivité de ces grands joueurs. Par contre, leur pouvoir pose des questions importantes. Pour les uns, c’est le début du clientélisme qui forcera certains services gouvernementaux à s’améliorer. Pour d’autres, c’est la renonciation à un État œuvrant pour le bien commun plutôt que pour le profit.

Dans tous les cas, la compréhension approfondie des citoyens et les plus récentes techniques d’analyse sont nécessaires aux gouvernements pour remplir ses fonctions. À défaut de sauter dans le train technologique, l’État peinera à suivre le rythme et pourrait abdiquer une part croissante de ses responsabilités au privé. Encore aujourd’hui, le savoir c’est le pouvoir.

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Stéphane Mailhiot est vice-président de la stratégie à Havas Montréal et chroniqueur médias et marques à Radio-Canada.