Aujourd’hui l’IA permet d’aider \u00e0 comprendre les attentes des \u00e9lecteurs ainsi que de renforcer les strat\u00e9gies des politiques comme jamais auparavant.<\/p>\n\n\n\n
Dans le domaine politique, les sondages font depuis longtemps l’objet d’une utilisation intensive, car \u00e9tant jusqu’\u00e0 r\u00e9cemment, les seules m\u00e9thodes industrialis\u00e9es de pr\u00e9diction des \u00e9lections. Ils permettent de mesurer l’opinion g\u00e9n\u00e9rale des citoyens sur un sujet donn\u00e9 en \u00e9vitant de mettre en place un r\u00e9f\u00e9rendum \u00e0 grande \u00e9chelle qui serait bien plus co\u00fbteux. Cependant, ces derniers ont des d\u00e9fauts, comme le manque de r\u00e9ponses d\u00e9taill\u00e9es et l’impossibilit\u00e9 de segmenter les r\u00e9ponses pour comprendre les nuances politiques de la population repr\u00e9sent\u00e9e1<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Afin d’affiner l’analyse des opinions, les instituts de sondage se tournent vers de nouveaux outils comme les algorithmes d’IA.En effet, le niveau de pr\u00e9diction obtenu gr\u00e2ce \u00e0 l’IA peut s’av\u00e9rer parfois extr\u00eamement pr\u00e9cis. La solution de chez Kcore Analytics a par exemple r\u00e9ussi \u00e0 pr\u00e9dire correctement les r\u00e9sultats des \u00e9lections pr\u00e9sidentielles am\u00e9ricaines de 2020. Pour ce faire, cette derni\u00e8re a analys\u00e9 un grand nombre de tweets pour fournir une estimation en temps r\u00e9el du comportement probable des \u00e9lecteurs. Au final, sa pr\u00e9diction \u00e9tait quasiment identique aux r\u00e9sultats finaux (IA Biden : 52,1 % et IA Trump : 47,9 % contre 52,27 % et 47,73 %)2<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n En plus de la pr\u00e9cision qu’elle peut apporter, l’IA offre d’autres possibilit\u00e9s pouvant ramener des ind\u00e9cis et lutter contre l’abstentionnisme. Par exemple, l’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e dans l’information \u00e9lectorale en fournissant des recommandations personnalis\u00e9es sur les partis ou les candidats en ad\u00e9quation avec l’opinion politique des \u00e9lecteurs. \u00c9galement, en collectant des donn\u00e9es sur les anciennes campagnes, les parties peuvent les analyser gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage automatique afin de comprendre plus efficacement les attentes des votants et aider \u00e0 orienter les actions politiques en cons\u00e9quence. Enfin, elle permet de lutter contre les \u00ab fake news \u00bb en d\u00e9tectant ces derni\u00e8res automatiquement sur les r\u00e9seaux sociaux et en fournissant des informations les invalidantes3<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Pour autant l’IA est loin d’\u00eatre infaillible. En v\u00e9rit\u00e9, les IA se sont tromp\u00e9es \u00e0 de nombreuses reprises. On peut citer, deux cas concernant l’\u00e9lection pr\u00e9sidentielle am\u00e9ricaine de 2016. Le premier, avec l’IA Polly, qui \u00e9tait pourtant aliment\u00e9e par des donn\u00e9es provenant des diff\u00e9rents r\u00e9seaux sociaux mais, aussi de sites d’informations repr\u00e9sentant un \u00e9chantillon de plus de 200 000 votants4<\/a><\/sup>. Le second avec le projet \u00ab Chance of winning presidency \u00bb donnant Hillary Clinton vainqueur des \u00e9lections pr\u00e9sidentielles de 2016. Et il existe bien d’autres cas de fiasco5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les raisons de ces \u00e9checs sont multiples. D’une part, il est difficile pour l’IA de comprendre le raisonnement d’un \u00e9lecteur, qui n’est pas forc\u00e9ment bas\u00e9 sur le programme des candidats. D’autre part, l’IA a du mal \u00e0 comprendre l’humour, l’ironie ou le second degr\u00e9, qui sont pourtant largement utilis\u00e9s sur les r\u00e9seaux sociaux.<\/p>\n\n\n\n Ces outils, largement bas\u00e9s sur les techniques de NLP (Natural Language Processing), sont donc loin d’\u00eatre matures m\u00eame si leurs potentiels sont grands. \u00c0 ce titre le d\u00e9veloppement du NLU, Natural Language Understanding, essaye justement de pallier aux difficult\u00e9s du NLP.<\/p>\n\n\n\n De prime abord, l’emploi de l’IA dans le champ politique semble \u00eatre une bonne id\u00e9e pour renforcer la segmentation de l’ensemble d’\u00e9lecteurs en permettant aux parties politiques de comprendre davantage les attentes de ces derniers. <\/p>\n\n\n\n N\u00e9anmoins, l’usage de l’IA dans ce domaine suscite une r\u00e9elle inqui\u00e9tude quant aux impacts \u00e9thiques que cela peut avoir. Si l’exploitation des donn\u00e9es publiques n’est pas nouvelle en soi, d\u00e9terminer pr\u00e9cis\u00e9ment une opinion politique des \u00e9lecteurs par l’analyse de donn\u00e9es personnelles repr\u00e9sente un danger in\u00e9dit et bien r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n Un des fondements de notre processus d\u00e9mocratique reste le vote anonyme, mat\u00e9rialis\u00e9 physiquement par un isoloir dans nos bureaux de vote. Si demain l’IA permet de conna\u00eetre et identifier les intentions de vote de chacun, existe-il encore une once d’anonymat dans notre acte de vote ?<\/p>\n\n\n\n Ce risque fut mis en lumi\u00e8re lors du scandale \u00ab Facebook-Cambridge Analytica \u00bb de 2014 faisant r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 l’exploitation des donn\u00e9es personnelles de 87 millions d’utilisateurs de Facebook par la soci\u00e9t\u00e9 Cambridge Analytica. Ces informations \u00e9taient recueillies sans le consentement des utilisateurs des r\u00e9seaux sociaux \u00e0 travers un test de personnalit\u00e9 n\u00e9cessitant la connexion du participant \u00e0 une application. De cette mani\u00e8re, Cambridge Analytica avait acc\u00e8s \u00e0 l’ensemble des donn\u00e9es personnelles du compte Facebook de l’utilisateur qui \u00e9taient fusionn\u00e9es aux r\u00e9ponses du test de personnalit\u00e9 pour en d\u00e9gager un profil psychologique6<\/a><\/sup>. En outre, si l’IA offre la possibilit\u00e9 de personnaliser les recommandations faites aux \u00e9lecteurs pour \u00eatre plus en accord avec leurs opinions, cela risque de cr\u00e9er un effet tunnel. Le danger \u00e9tant de pouvoir manipuler les \u00e9lecteurs influen\u00e7ables en obstruant les informations issues d’autres sources. Il en va de m\u00eame pour la lutte contre les \u00ab fake news \u00bb. En effet, l’IA peut tout aussi bien \u00eatre utilis\u00e9e pour polluer automatiquement les r\u00e9seaux sociaux de \u00ab fake news \u00bb.<\/p>\n\n\n\n L’Europe a bien compris les dangers \u00e9thiques de l’emploi de l’IA dans ce domaine. Pour prot\u00e9ger les droits fondamentaux propres \u00e0 chacun, l’UE a propos\u00e9 un r\u00e8glement sur l’IA : L’IA Act. Le r\u00e8glement qui aura force de loi dans tous les pays europ\u00e9ens, classe les applications de l’IA en trois cat\u00e9gories de niveau de risque. Nous pouvons ainsi retrouver les syst\u00e8mes d’IA propres \u00e0 l’\u00ab Administration de la justice et processus d\u00e9mocratiques \u00bb dans la cat\u00e9gorie de \u00ab Syst\u00e8mes \u00e0 risque \u00e9lev\u00e9 \u00bb. Les fournisseurs, les distributeurs ainsi que les utilisateurs devront alors prouver que leurs syst\u00e8mes sont conformes et devront prendre des mesures correctives si n\u00e9cessaire. De plus, il faudra \u00eatre en capacit\u00e9 d’assurer de la pertinence des donn\u00e9es utilis\u00e9es et la transparence des IA8<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Au final, l’IA repr\u00e9sente \u00e0 la fois une opportunit\u00e9 et un danger pour l’am\u00e9lioration de la planification d\u00e9mocratique. L’opportunit\u00e9 se retrouve au travers d’une meilleur compr\u00e9hension des attentes des \u00e9lecteurs par la classe politique ainsi que par la r\u00e9duction des taux d’abstention en suscitant plus d’engagement politique. Dans ce cas de figure, l’IA peut effectivement aider \u00e0 analyser l’opinion publique et \u00e0 d\u00e9terminer les principales th\u00e9matiques sur lesquels s’investir pour mobiliser l’\u00e9lectorat.<\/p>\n\n\n\n Cependant, la performance des IA sur ces sujets n’est pas encore suffisante comme le prouve les multiples \u00e9checs de pr\u00e9diction. De plus, celle-ci pose plusieurs questions \u00e9thiques notamment sur l’usage des donn\u00e9es personnelles. En cela, si l’intention de vote est pr\u00e9dite avant de pouvoir l’exprimer ; \u00e0 quoi bon avoir besoin d’isoloirs pour voter ? Et si l’IA est capable de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats des \u00e9lections \u00e0 l’avance, ne va-t-elle pas influencer les d\u00e9cisions des votants en agissant comme une proph\u00e9tie auto r\u00e9alisatrice ? Dans ce cas \u00e0 quoi bon voter ?<\/p>\n\n\n\n C’est en suivant ce raisonnement qu’un candidat japonais aux \u00e9lections municipales de Tama a propos\u00e9 d’utiliser une IA pour l’ensemble de ses d\u00e9cisions politiques9<\/a><\/sup>. Si la proposition peut surprendre, elle est toutefois consid\u00e9r\u00e9e comme valide par 18 % des Fran\u00e7ais qui estiment que \u00ab l’IA pourrait faire de meilleurs choix que les \u00e9lus, \u00e0 condition que la d\u00e9cision finale revienne \u00e0 un \u00eatre humain \u00bb10<\/a><\/sup>. Cela laisse encore beaucoup de place pour un d\u00e9bat sur ce sujet dans nos soci\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n\n\n Aujourd’hui l’IA permet d’aider \u00e0 comprendre les attentes des \u00e9lecteurs ainsi que de renforcer les strat\u00e9gies des politiques comme jamais auparavant. Une meilleure compr\u00e9hension des \u00e9lecteurs par l’IA ? Dans le domaine politique, les sondages font depuis longtemps l’objet d’une utilisation intensive, car \u00e9tant jusqu’\u00e0 r\u00e9cemment, les seules m\u00e9thodes industrialis\u00e9es de pr\u00e9diction des \u00e9lections. Ils […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":7050,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":"[{\"content\":\"Advantages and Disadvantages of Opinion Polls | Pressure Groups and Public Opinion<\/a>\",\"id\":\"81aefdeb-65af-4331-9096-a62470cea87c\"},{\"content\":\"US 2020 Presidential Election - Real-time AI Predictions from Kcore Analytics<\/a>\",\"id\":\"b5609b2f-db00-461d-90da-64318a5fa586\"},{\"content\":\"AI and elections: Threat or Opportunity for Democracy? - Home<\/a>\",\"id\":\"132fdb01-5cb4-4d62-a8c7-cc06495119cf\"},{\"content\":\"Pr\u00e9sidentielle US : comment l\u2019IA peut compl\u00e9ter les pr\u00e9dictions des sondeurs<\/a>\",\"id\":\"e9337d47-bc79-469d-8588-9b8a38980e21\"},{\"content\":\"IA et \u00e9lections : quelques succ\u00e8s, beaucoup d\u2019\u00e9checs \u2013 ElectionLab<\/a>\",\"id\":\"b8ffc3a3-2dd7-469f-82eb-e31d7f36f519\"},{\"content\":\"Quand les donn\u00e9es personnelles s\u2019\u00e9chappent : l\u2019affaire \u00ab cambridge analytica \u00bb - CLEMI<\/a>\",\"id\":\"bb725d60-6333-4840-953b-b1e7089d4d8b\"},{\"content\":\"How artificial intelligence conquered democracy<\/a>\",\"id\":\"de27bd76-e7eb-4635-b70f-cfd1b1500a4f\"},{\"content\":\"EU AI Act<\/a>\",\"id\":\"be28fac5-48a0-41f7-8d58-c804958f298b\"},{\"content\":\"AI Candidate Promising 'Fair and Balanced' Reign Attracts Thousands of Votes in Tokyo Mayoral Election<\/a>\",\"id\":\"57806b64-4109-421c-9f6d-cf9d694a9a4b\"},{\"content\":\"[Etude OpenText] 18 % des Fran\u00e7ais croient que l'intelligence artificielle pourra faire de meilleurs choix que les hommes politiques<\/a>\",\"id\":\"e723378a-8c04-49b5-8c3f-4141d2a4bdfe\"}]"},"categories":[142],"tags":[175],"class_list":["post-7046","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-et-societe","tag-gouvernement"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7046","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7046"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7046\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7050"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7046"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7046"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/numalis.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7046"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Les risques \u00e9thiques et les limites<\/h2>\n\n\n\n
L’apprentissage automatique a \u00e9t\u00e9 employ\u00e9 pour d\u00e9terminer les profils \u00e0 partir entre autres, de l’analyse du comportement des \u00e9lecteurs en temps r\u00e9el sur les m\u00e9dias sociaux. Par la suite, ces profils ont servi \u00e0 mettre en place une large campagne de communication avec des messages personnalis\u00e9s bas\u00e9s sur des pr\u00e9dictions concernant leur sensibilit\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents arguments7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\nConclusion<\/h2>\n\n\n\n