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Prévoir le futur proche est le nouvel objectif des algorithmes prédictifs associés au Big Data. Qu’il s’agisse de notre voiture ou de nos achats, nous dirigeons-nous vers le tout-prédictible ?

L’art délicat de la futurologie

Pour prévoir le futur nous élaborons des scénarios, des histoires que nous nous racontons. Face au temps, l’imagination est l’outil de l’homme, le futur prenant vie dans nos hypothèses infinies. Mais rien n’est aussi daté que ces visions du futur venant du passé, plus proches des fantasmes de l’époque que des véritables évolutions des sociétés et des outils techniques.

“Comment Vivront Nos Arrière Neveux en l’an 2012”

La prédiction est un exercice subjectif, se nourrissant de nos expériences de vies, exercice forcément limité par celles-ci. En effet, si les futurologues basent leur travaux sur des signaux faibles, des observations fines de notre monde contemporain ou sur les potentiels débouchés de recherches scientifiques en cours, leurs visions du futur reposent fondamentalement sur leurs intuitions personnelles. Aussi objectives soient leurs analyses, leurs futurs sont subjectifs. Le sexe, l’âge, la condition sociale et géographiques conditionnent notre imaginaire, et donc notre rapport au futur.

Futurs statistiques

Fin décembre, une vidéo montrant le logiciel de pilotage automatique d’une Tesla freinant avant qu’un accident ne se produise a fait grand bruit. On y voit la Tesla s’arrêter au milieu de l’autoroute une seconde avant que les deux voitures la précédant ne se percutent. L’intelligence artificielle de la voiture avait analysée la position des deux véhicules et leurs vitesses respectives pour en déduire l’accident. Avec toutes les données et un temps d’analyse, sans doute un conducteur humain aurait pu en déduire le même résultat. Ce qui est troublant ici c’est la pertinence du calcul statistique (la probabilité d’un accident) associée à une telle rapidité d’exécution que l’accident n’existe pas encore qu’il a déjà des conséquences.

L’exemple de Tesla n’est pas le seul : deviner le futur proche semble être le nouvel objectif des recherches en intelligence artificielle. En effet des algorithmes associés à des big data sont utilisés dans différentes villes des USA pour prédire des crimes en ciblant des territoires ou des individus à très fort risque. Dans un contexte précis, en cumulant données (les capteurs de la Tesla ou les caméras d’une ville) et algorithmes, le futur proche n’est qu’un résultat statistique.

Mon futur est-il le passé de ceux qui me ressemblent ?

Moins dramatique que les prédictions d’accidents de la route ou de crimes, les statistiques prédisent déjà nos futurs de consommateur. Sur les site de e-commerce ou de média, du contenu nous est suggéré en permanence. Vous avez aimé ceci, vous aimerez cela. Ces algorithmes étant plus ou moins pertinents : nous faisant découvrir de nouvelles vidéos sur Youtube, des produits associés à nos derniers achats sur Amazon ou des articles (rarement intéressants) sur Facebook après avoir ouvert un lien.

Ces suggestions sont souvent basées sur le comportement d’utilisateurs au profil similaire. Les utilisateurs qui ont acheté un ordinateur portable sur Amazon ont également acheté une housse et une petite souris de voyage. Pourquoi pas moi ? Comme l’explique le sociologue Dominique Cardon, en suivant les suggestions j’imite le comportement des utilisateurs qui me ressemblent, et mon futur devient identique à leur passé. Jusqu’à ce que ce soit mon présent — devenu passé — qui serve de modèle à l’utilisateur suivant.

Pour un futur objectif ?

L’objectif d’Amazon ou de Tesla est aujourd’hui de définir ce cadre précis dans lequel l’utilisateur est suffisamment ciblé pour que l’on puisse déterminer son futur. On observe chacun des mouvements de sa souris sur Amazon pour le pousser à l’achat, on analyse l’environnement de sa Tesla pour une sécurité maximale des passagers. Connaitre son futur c’est le contrôler : avoir l’assurance que l’utilisateur continue d’être utilisateur.

Les Precog de Minority Report : les électrodes peuvent symboliser le flux de données entrant et les personnages représenter les algorithmes par lesquels les données sont traitées. On notera que les Precog semblent vivre dans un caisson d’isolation sensoriel, les coupant de leurs sens à l’image d’une machine.

Il est intéressant de noter que ce sont les mêmes entreprises qui embauchent des futurologues (pour combien de temps encore ?) qui aujourd’hui cherchent à développer ces outils de prédiction statistique. Statistiques qui viennent remplacer l’imaginaire des futurologues et leurs biais. Mais contrairement aux futurs infinis de l’imaginaire, le futur statistique est un futur proche. Un jour sans doute de scénarios futurs plus complexes seront statistiquement testés à l’aide d’algorithmes. Mais nous n’en sommes pas là.

Finalement comme dans de nombreux domaines, la quantité massive de données associée aux algorithmes transforment notre rapport au monde. Celui-ci devenant toujours plus quantifié, toujours plus objectif. Il parait clair aujourd’hui que nous poursuivons ce désir d’objectivité jusque dans notre conception du futur. Si le futur n’est pas encore mesurable, nous semblons souhaiter qu’il le soit.

Cet article a été rédigé par Louis Charon et publié initialement sur Medium.

Pour aller plus loin :

Peut-on mesurer le futur ?

Category: Numérique
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