Retour sur les prédictions pour les élections américaines
Quand Trump trompe le Big Data

Le , par doc malkovich, Responsable Approche théorique du décisionnel
Il n'y a pas que les sondages qui se sont trompés sur les résultats des élections américaines, les programmes Big Data aussi pour une fois !

D'après le gourou Nate Silver, qui avait prédit précisément les résultats des 50 États américains et du district de Columbia lors de la campagne présidentielle de 2012 entre Barack Obama et Mitt Romney, Hillary avait toutes les chances d'être présidente (à 71,4%).



De même, 97% des étudiants de 450 grandes écoles américaines ont brassé des données statistiques sur l'âge, le sexe, l'appartenance ethnique, la météo, le prix du mcdo et bien d'autres données pour annoncer fièrement aussi qu'Hillary allait être la nouvelle présidente ... Pire encore le Huffington Post tweetait un 98% de chances de gagner pour Hillary ! Difficile de faire mieux ...



Seule une IA indienne, MogAI avait prédit le triomphe de Trump. Mais en se basant sur un modèle erroné, en effet elle ne prenait pas en compte l'émotion des données récoltées. Pas d'analyse de sentiments dans le jargon Big Data. Elle ne faisait que compter les points, un tweet comme "Trump n'aime ni les femmes ni les Mexicains" donnant un point positif pour Trump. À ce jeu-là, on comprend vite pourquoi Trump sortait vainqueur ...

Je ne rappellerai pas non plus qu'on aurait pu anticiper cette déroute avec des équipes présidentiables à la pointe de la techno, Obama ayant ouvert la voie en tant que 1er President Big Data. Avec des algorithmes optimisés pour cibler tous les électeurs restant à convaincre, argumentaires clés en poche. Quant à Trump il préfère ne pas suivre ses concurrents dans cette voie, jugeant ces mégadonnées "surfaites".

On dira qu'il manquait une variable au modèle, sans doute le côté humain ?

Certains étaient plus avisés sans avoir recours au Big Data, juste en ressentant les choses. Comme Michael Moore, le réalisateur militant de Bowling for Columbine, qui prédisait le triomphe de Trump en se reposant sur cinq arguments chocs, dont le Brexit de la ceinture de rouille. Je vous conseille de lire sa tribune, c'est à mon avis le meilleur algorithme publié pour prédire ces élections.

En paraphrasant ce même Michael Moore qui disait "Dans notre société, l’isoloir est l’un des derniers endroits dépourvus de caméras de sécurité, de micros, d’enfants, d’épouse, de patron et de policiers ! Vous pouvez y rester aussi longtemps que vous le souhaitez, et personne ne peut vous obliger à y faire quoi que ce soit”, l'isoloir est une cage de Faraday pour le Big Data, l'homme n'est pas si prévisible que ça. Quand on voit qu'on ne peut pas prédire la météo au-delà de deux jours, pensez-vous sincèrement pouvoir décrypter les pensées des hommes ?

Non, bien sûr je ne me réjouis pas de cette grande défaite du Big Data; issu d'une formation très mathématicienne je pense que le monde est composé de chiffres, mais il faut savoir les déchiffrer. Il faut savoir tirer leçon de nos échecs et adapter nos modèles pour l'avenir. Ceux qui travaillent sur le Big Data savent que les technologies bougent beaucoup, signe de manque de maturité des promesses difficiles à tenir.

En conclusion, je ne signerai pas de défaitisme sur la technologie, mais sur les hommes. En France nous allons aux urnes en avril et mai 2017. Ne nous laissons pas berner par les sondages et mobilisons-nous pour ne pas avoir de clone de Trump à la tête de notre pays !


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