Big Data et IA : Nouvelles données mais vieux clichés

| 5 septembre 2018

Catégorie: Cartographie, Décalagéo, Données, Open Data, Recherche

Si tu as un pick-up ou que tu écoutes de la country… tu as sans doute voté Trump ! C’est en gros ce qui ressort de deux études différentes mais qui ont un point commun : aller chercher de nouvelles sources de données pour en extraire des corrélations politiques.

D’un côté, l’université de Stanford a mobilisé l’intelligence artificielle afin d’analyser les types et marques de voitures sur les images StreetView. L’étude a permis de repérer des constantes dans les parcs automobiles directement liées aux comportements électoraux. De l’autre, c’est Carson Taylor, un analyste de données, qui s’est penché sur les recherches les plus populaires sur Youtube et les playlists de Spotify en matière de musique Country, afin de les comparer aux résultats électoraux lors des deux dernières présidentielles, cartes à l’appui. À chaque fois, des méthodes rigoureuses et une véritable démarche scientifique pour exploiter ces nouvelles masses de données ont été mises en place. Désormais, le big data et les données non structurées se laissent triturer et cela ouvre de nombreuses perspectives.

Cartographie des Etats où les vidéos de musique country sont les plus demandées sur Toutube (@carsontaylor)

Cartographie des Etats où les vidéos de musique country sont les plus demandées sur Toutube (@carsontaylor)

50 millions d'images StreetView ont été traitées en deux semaines pour en extraire un inventaire représentant 8% du parc de véhicules du pays, grâce à un algorithme neuronal.

50 millions d’images StreetView ont été traitées en deux semaines pour en extraire un inventaire représentant 8% du parc de véhicules du pays, grâce à un algorithme neuronal.

Mais dans les deux cas, les résultats sont fondamentalement sans surprise et viennent renforcer les clichés habituels. Pourquoi ? Parce que les clichés sont le strict reflet de la réalité (mais jusqu’à quel point les chiffres permettent-ils de capter la réalité ?) ? Ou parce que, sachant par avance ce qui est recherché, les analystes ne vont chercher que les données a priori intéressantes ? La question est ouverte !

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