huyghe.fr - Le site de François-Bernard Huyghe
OK
 Sur Twitter : @huyghefb
 Comprendre les conflits : une nouvelle polémologie
 Terrorisme
 Affrontements, stratégies et images
 Information, pouvoir et usage : l'infostratégie
 Intelligence économique : du savoir à l'influence
 Pouvoirs et information
 Transmission et communication : la médiologie
 Médiologie au présent
 Médiologie de l'histoire
 Divers
 Textes à télécharger
 Huyghe Infostratégie Sarl
Transmission et communication : la médiologie > Médiologie au présent
Prédiction 2.0
Peut-on prévoir ce que feront des foules ? La question peut se poser pour des mouvements sociaux, politiques voire révolutionnaires, mais aussi à propos des comportements économiques ou de mouvements boursiers (après tout, ces derniers résultent de la croyance d'une multitude de gens, de leur confiance en l'avenir et des micro-décisions de vente et d'achat qu'ils prennent et sur lesquels ils communiquent). Des facteurs aussi simples que le nombre de Tweets consacrés à un sujet sont ils des outils d'anticipation ?
L'idée est tout sauf neuve et l'on retrouverait sans peine des dizaines de travaux tentant d'établir un rapport entre des variables mesurables statistiquement (économiques ou démographiques, par exemple) et les comportements futurs des foules. Y compris la guerre, pour qui l'attribue à des variations dans les pulsions hostiles des masses.
Par ailleurs, Internet est aussi depuis longtemps un champ d'étude pour la recherche de corrélations entre des messages et des opinions des masses. En particulier sur les réseaux. La Toile offre une multitude de messages numériques que peuvent analyser des algorithmes puissants et utilise le plus souvent la langue véhiculaire la plus banale, facile à analyser pour des outils sémantiques. D'où l'idée qu'il suffit de laisser mouliner les bons logiciels pour avoir une image fiable de l'opinion.
L'analyse de la e-réputation par des ordinateurs qui produisent des "camembert" sont assez caractéristiques à cet égard : ils prétendent à la fois mesurer un facteur quantitatif, la notoriété liée au nombre de mentions, par exemple, et un facteur qualitatif : les corrélations positives ou négatives de ces messages. C'est de la bonne vieille Analyse De Contenu (ADC, vieille méthode des sciences sociales datant des années 50) mais remises à jour par l'informatique.
Il n'est pas très difficile non plus de trouver sur Internet des logiciels pour l'analyse qualitative des textes (par exemple pour des sondages à questions ouvertes), ou pour tracer des graphes traduisant des relations au sein des réseaux et la circulation des éléments de langage. Bref, même si l'on peut faire des choses très raffinées en ce domaine, les principes restent simples : comptabiliser des unités de signification, comme des mots qui ont telle ou telle connotation.
Et on se doute que le développement des réseaux sociaux de type Twitter ne freine pas la tendance : par définition, ces réseaux sont favorables à l'expression de sentiments ou d'humeurs, au discours que l'on appelait autrefois épidictiques (destinés à faire partager un jugement sur une personne, une institution ou une production), sans compter que les usagers, cherchant eux-mêmes à mieux s'y retrouver dans le flot des données, se regroupent ou se retrouvent grâce à des techniques comme les hashtags (#) qui indiquent un sujet d'intérêt commun. Ce faisant, ils facilitent le travail sur les métadonnées (les données qui renseignent sur les données de contenu).
À ce stade (que nous pourrions qualifier de celui du stade "les gens pensent que...", l'analyse vaut ce que vaut la représentativité de l'échantillon. De ce point de vue il y a quand même un bon coefficient de déformation entre la population des Twittos, les usagers de Twitter, et la population en général, telle qu'elle s'exprime dans les urnes, par exemple. L'analyse vaut aussi ce que valent les méthodes sémantiques qui peuvent, par exemple plus ou moins bien interpréter la citation, l'ironie, les différents sens d'un mot selon les milieux culturels, etc..
Mais l'avenir ? Ce que feront les gens demain est-il si aisément évident si l'on sait la tonalité de ce qu'ils expriment aujourd'hui ? Sans rentrer dans la question de fond - qui est de savoir si nous faisons ce que nous disons - il est permis de se demander quelle est la valeur d'anticipation effective des travaux en ce domaine. S'il est toujours possible de trouver rétrospectivement des indices qui auraient du alerter sur des changements brusques, il est permis de penser à la phrase de Pierre Dac : "Il est difficile de prédire, surtout lorsqu'il s'agit de l'avenir." Les gros ordinateurs qui analysent les petits gazouillis vont-ils nous démentir ?

Un des premiers domaines auquel on songe est évidemment celui de la Bourse : celui qui pourrait détecter les mouvements des investisseurs, ne serait-ce que quelques jours d'avance, jouirait d'un avantage formidable. Des chercheurs de l'Université de l'Indiana prétendent ainsi pouvoir bientôt prédire avec une précision de 87 % les mouvements du Dow Jones à l'horizon de quatre jours. L'équipe dirigée par John Bollen s'est ainsi efforcée d'appliquer il y a un an à des millions de Tweets une grille d'analyse qui permet de déceler les tendances des investisseurs. Plus finement, ils mesureraient les Tweets positifs et négatifs, mais aussi des états affectifs (heureux, calme, assuré, etc..) et cherchait des relations avec des mouvements boursiers.
L'idée est que certains mots expriment certaines tonalités affectives et que l'on peut faire du "sentiment mining" comme on fait du "data mining", comprenez trouver des unités discrètes (emploi ou pas d'un mot) pour mesurer l'état d'esprit d'une population donc la probabilité qu'elle choisisse tel ou tel comportement.
 La même méthode s'applique à des ventes de certains produits plutôt à la mode comme les jeux vidéos avec un taux de succès que nous connaissons pas vraiment. Mais l'idée ne semble pas absurde : il serait assez normal que le degré de confiance dans l'avenir d'une population indique ses intentions d'achat et d'investissement ; de bons sondages - du type "moral des consommateurs" auraient probablement pu apporter des éléments similaires.
Peut-on aller un pas plus loin et prédire des comportements politiques ? Là encore, on ne saurait rejeter totalement l'idée pour au moins deux raisons :
- Twitter est par excellence le lieu des contagions et il n'y a rien de plus contagieux qu'une révolte
- on peut quand même présumer qu'avant de renverser ben Ali, par exemple, une population aura tendance à échanger dans les rares espaces publics dont elle dispose, et à manifester son indignation ou sa haine du tyran, ne serait-ce que pour s'encourager à passer à l'acte.
 Les limites de ces études tiennent à leur objet. À l'occasion de travaux sur les récentes révolutions arabes, des chercheurs de Culturomics" : la science qui analyserait par informatique d'énormes bases de données pour détecter des influences en train de se développer dans une société. Et ceci à travers le "ton" des informations échangées. De là la tentation de passer d'une analyse du passé - la circulation des idées contagieuses - à la prédiction des idées qui prédomineront.
Un des chercheurs de pointe en ce domaine Kalev Leetaru déclarait récemment "En appliquant l'analyse tonale et géographique à des archives mondiales sur 30 ans, on découvre que cela aurait prédit les révolutions en Tunisie, Égypte et Libye, y compris la chute du président Moubarak, prédit la stabilité de l'Arabie saoudite (au moins en Mai 2011), estimé la vraisemblance du lieu où se cachait ben Laden dans un rayon de 200 kilomètres au Pakistan du Nord, où se trouve Abbitabad et offert un nouveau regard sur les nouvelles tendances culturelles mondiales."  Prenons le au mot : qu'il en fase autant pour les révolutions de demain et nous commencerons à le croire...

 Imprimer cette page