Page 10 - EcoRéseau n°25

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n°25
PANoRAMA Grand Angle - Ces algorithmes qui nous gouvernent
L'occasion pour EcoRéseau d'enquêter sur le sujet principal du panorama, politique, sociétal ou macro-économique
S i vous lisez cet article en ligne, c’est grâce à un algorithme. A terme notre environnement, déjà influencé par de mul- tiples «recommandations», sera de plus en plus déter- miné en temps réel par les mathématiques. Effectuer nos achats, choisir un film à visionner ou encore une chanson à écouter, gérer nos relations amoureuses sur des
de simples séries d’instruc- tions sur la manière de réa- liser quelque chose. « La définition habituelle n’est ni plus ni moins qu’une mé- thode pour résoudre un pro- blème, indépendamment de toute machine. Lorsqu’on fait une addition, nous uti- lisons l’algorithme qui fait commencer par les unités, puis les dizaines et les cen- taines. Lorsqu’on cherche
DES VERTUS À LA RATIONALISATION EXTRÊME
Grâce à eux de nombreux phénomènes du monde, dé- sormais réduits à des don- nées, ont pu être toujours mieux expliqués, étudiés, comparés... Bien sûr l’in- génierie, la science, mais aussi le sport (cf. encadré), la justice et autres domaines des sciences humaines et sociales. De même les don- nées publiques toujours plus ouvertes vont donner lieu grâce aux algorithmes à de nouveaux services dans moult domaines : « Pas seu- lement les transports ou l’énergie, mais aussi la santé, la sécurité, les loisirs, etc., vont être repensés dans les villes », prévoit Remi Dorval, président du think tank la Fabrique de la Cité qui a récemment organisé une rencontre avec des «chief data officers» de grandes villes américaines. Des exemples ? Les carto- graphies interactives utilisant les données de géolocalisa- tion et les réseaux sociaux pour proposer en temps réel une gestion automatisée des flux et personnes. En matière de délinquance à Chicago par exemple : « Grâce au traitement des données col- lectées, des appels télépho- niques et témoignages des personnes, nous définissons des micro-zones où nous pouvons prendre des déci- sions éclairées grâce aux algorithmes, quant à la pré- sence policière par exem- ple », illustre Brett Gold- stein, le Monsieur Data de la ville qui cherche à anti- ciper l’acte malveillant ! « Cette rationalisation s’ac- compagne d’un accroisse- ment de puissance et d’une influence sur le cours des choses », précise le philo- sophe et écrivain Eric Sa- din(1). Ainsi à Boston, Jascha Franklin-Hodge, en charge des données, utilise la ville comme un laboratoire, en
Tout un programme
Ces systèmes de calcul qui exploitent les data régentent plus nos vies que l’on veut bien le croire...
Souhaitons-nous que les libérations anticipées dépendent d’une machine ?
sites qui calculent le «taux de correspondance ou d’af- finité», nous repérer sur la route... Certes, tout est plus efficace et rapide, mais nous nous engageons dans une nouvelle société.
un mot dans le dictionnaire, nous ne commençons pas par la première page, nous allons directement au début de la lettre qui nous inté- resse. Bref, nous suivons un algorithme particulier », illustre Gilles Dowek, cher- cheur à l’Institut national de recherche en informa- tique et en automatique (In- ria), rompant avec les fan- tasmes sur des programmes à qui sont prêtés des pou- voirs quasi divins. En at- testent encore les débats houleux à l’Assemblée na-
FANTASMES INDÉNIABLES
A chaque fois entrent en scène les programmes dé- signés d’après le nom du mathématicien perse Mu- hammas Ibn Musa Al- Khwarizmi – les algo- rithmes – qui ne sont que
« Messieurs, vous êtes tous suspectés par l’algorithme d’être sur le point de commettre un délit. Avouez ! »
tionale lors du projet de loi que l’algorithme du gou- dangereux à partir de son sur le renseignement, non vernement allait scanner les expérience de messages de pas parce qu’on surveillait mails et s’auto-paramétrer, criminels. « Dès qu’il y a
chaque citoyen, mais parce en fixant la liste des mots
surveillance par une ma- chine, qui peut faire preuve d’autonomie, les gens ont peur », explique l’ingénieur. or les algorithmes que nous utilisons tous les jours ne sont pas apprenants. Tous les cas sont prévus, et les tâches sont exécutées mé- caniquement, sans impro- visation et réflexion. Depuis le milieu du XXe siècle nous les avons liés à des ma- chines ordinateurs, tant les données sont nombreuses. Les quantités de data accu- mulées – via les appareils connectés, les capteurs... – sont telles que l’on fait de plus en plus confiance aux algorithmes pour ne pas sombrer dans le chaos. « Ce qui ne veut pas dire que nous ne les maîtrisons pas », rappelle l’ingénieur de l’In- ria.
Mais que viendraient faire ces élucubra- tions geekesques sur les terrains et stades ? Beaucoup de choses en fait. Tout d’abord de nombreux clubs de foot- ball – comme Arsenal ou l’Olympique lyonnais – utilisent des logiciels algo- rithmiques pour débusquer les joueurs sous-valorisés malgré leurs bonnes sta- tistiques sportives. De même le Centre international d’étude du sport (CIES) a analysé 1500 transferts intervenus depuis des clubs d’Allemagne, d’Angleterre, d’Espagne, de France et d’Italie lors des cinq dernières saisons, de manière à évaluer au plus juste comment la valeur d’un joueur fluctue en fonction de ses caractéristiques et statistiques, individuelles
et collectives. Le tout a été traduit en
Sport
Des résultats inattendus
une formule mathématique pour per- mettre de l’appliquer à tous les joueurs pros évoluant actuellement dans les cinq grands championnats européens(1). Dans un tel système un Lionel Messi atteint les 200 millions d’euros ! Mais ces pro- grammes magiques pourraient désormais servir dans le jeu directement. L’analyse détaillée des joueurs, de leurs déplace- ments et de 300000 de leurs passes au sein des 20 équipes de la Liga, le cham- pionnat de foot espagnol durant la saison 2013-2014, a révélé que le FC Barcelone et le Real Madrid comptaient plus de 100 schémas (151 et 180), et gardaient généralement le ballon dans leur moitié de terrain. Mais il y a aussi des surprises : l’Atlético a remporté le championnat
cette saison-là avec seulement 31 schémas de passes récurrents. L’équipe était im- prévisible ! Les entraîneurs peuvent mieux comprendre les stratégies adverses et réagir en conséquence, même en temps réel. Le Bayern de Munich vient de s’associer à SAP pour obtenir des données à la mi-temps des matchs ! Se- cond Spectrum aux Etats-Unis a créé un système de reconnaissance en temps réel de schémas de jeu pour le basket ball, avec une probabilité de réussite du panier calculée. Toutes les équipes en NBA l’utiliseraient...
(1) football-observatory.com/valeur- transfert
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NoVEMBRE 2015