Les algorithmes peuvent-ils vraiment prédire les révolutions?

Kiev le 22 janvier 2014 | REUTERS/Vasily Fedosenko

Kiev le 22 janvier 2014 | REUTERS/Vasily Fedosenko

Peut-on faire confiance aux algorithmes pour prévoir les événements? Selon The Verge, la réponse est oui. Le site spécialisé s'appuie sur les travaux des chercheurs du Ward Lab de l'université américaine Duke, «tous spécialistes de la prédiction des conflits», qui livre une nouvelle fournée «de prédictions tous les six mois et met au point ses algorithmes avec chaque développement».

Concrètement, le laboratoire avait par exemple estimé en juillet dernier que le «Paraguay [avait] 97% de chance [de connaître] une insurrection», raconte The Verge. «Le mois suivant, les campagnes de la guerilla se sont intensifiées, confirmant la prédiction.»

Ces modèles mathématiques qui visent à deviner les tensions géopolitiques qui agiteront bientôt le monde n'ont rien de nouveau: dans les années 1990 déjà, rappelle The Verge, les militaires américains voulaient vérifier si «une approche informatisée» pouvait faire mieux que les agents de la CIA sur le terrain. Ce projet intitulé «ICEWS» (pour «Integrated Conflict Early Warning System», «Système de détection précoce et intégré des conflits»), a été pensé comme bien d'autres innovations –telle qu'Internet– au sein de la Darpa, «l'aile de recherche et développement du Pentagone». Ses résultats auraient prouvé une meileure acuité des algorithmes:

«Quand les analystes de la CIA ont réalisé le test, ils ont obtenu une précision de 60% en moyenne, là où le nouveau système de la Darpa plaçait la barre à 80%, en examinant 29 pays différents en Asie, avec des populations de plus d'un demi-million d'habitants.»

Une différence qui tiendrait selon The Verge avant tout au facteur humain, les agents du renseignements tendant naturellement à vouloir faire valoir auprès de leurs supérieurs l'exactitude de leurs connaissances, et l'importance de leur veille.

Les algorithmes ne sont néanmoins pas exempts de faiblesses: «Le logiciel de prédiction du Pentagone n'a pas détecté les troubles en Egypte», notait Wired en 2011. Et ce malgré un budget «de plus de 125 millions de dollars dans les modèles informatiques supposés prédire les troubles politiques à venir». De même, le modèle du Ward Lab n'a pas su détecter les tensions actuelles en Ukraine.

«Nous faisons mieux que les estimations humaines, mais pas beaucoup mieux», confiait alors au magazine un spécialiste de la question, Mark Abdollahian, qui a conçu «des dizaines de modèles prédictifs pour des agences gouvernementales».

Ce dernier pointait l'existence d'un marché lucratif de la prédiction automatisée:

«Pensez-le comme Las Vegas. Au blackjack, si vous pouvez obtenir 4% de mieux que la moyenne, vous gagnez beaucoup d'argent.»

Et en effet: Bruce Bueno de Mesquita, un analyste de la CIA, qualifié de «nouveau Nostradamus» par le magazine Good en 2007, a par exemple fondé «une entreprise privée à succès [...] dont les honoraires minimum pour un projet incluant deux enjeux s'élève à 50.000 dollars» –sachant que la plupart des projets «impliquent plusieurs problèmes». Une expertise d'autant plus lucrative qu'elle s'ajoute à des activités de conseil au gouvernement, sans que «personne, s'étonne Wired, à l'intérieur du gouvernement ou en dehors, ait vérifé de façon indépendante» la véritable performance des modèles vendus par Mesquita.

Si, comme le souligne The Verge, les outils de calcul sont de plus en plus puissants, et les données de plus en plus nombreuses, il semble néanmoins toujours impossible d'obtenir un modèle infaillible. Comme le reconnaît le fondateur même du laboratoire de l'université Duke, Michael D. Ward:

«C'est un monde compliqué et bordélique. Je ne pense pas qu'on parviendra un jour à un monde où les choses sont parfaitement prédites.»