Dans un monde propulsé par l'Intelligence artificielle, gagner une élection devient désormais un "jeu de chiffres" qui se déroule sur les médias sociaux, explique cet expert en informatique et en analyse prédictive - une forme d’IA - au "Courant Institute" de NYU, qui est classé n°1 dans le monde en recherche mathématique appliquée.

Selon lui, l'analyse prédictive en politique ne vise pas seulement à "prédire l'avenir", mais aussi à "changer l'avenir", en identifiant et en ciblant par des messages politiques précis les électeurs potentiels.

Anasse Bari estime aussi que les universités marocaines devraient mettre en place davantage de programmes d'Intelligence artificielle pour "préparer la prochaine génération de scientifiques des données qui pourraient aider le Maroc à faire partie de la révolution mondiale de l'IA".

Il s’agit d’un investissement dans l'avenir, qui est à même de "contribuer à relancer l'économie et créer des milliers de nouveaux emplois", soutient-il dans cet entretien à la MAP.

1- Comment l'Intelligence artificielle peut-elle aider les candidats politiques à aborder et gagner une élection?

Oui, en effet, l'intelligence artificielle a remporté des votes cette année lors des élections historiques américaines de novembre 2020. Le secret est simple: le candidat dont la campagne électorale est assistée par des algorithmes intelligents d'analyse prédictive est celui qui est en mesure de remporter l’élection. Cela s'applique non seulement aux élections américaines, mais aussi aux élections dans le monde entier. L'analyse prédictive, comme cela avait été démontré depuis la campagne électorale de Barack Obama en 2012, joue un rôle important dans la persuasion à grande échelle des électeurs, non seulement dans le cadre du scrutin présidentiel américain, mais aussi lors des grandes élections dans le monde.

Gagner une élection dans un monde propulsé par l'IA devient ainsi un "jeu de chiffres" qui se déroule sur les médias sociaux: l’analyse prédictive optimise les activités de campagne, recommande les mots à utiliser dans les discours, aidant l'armée de volontaires d'une campagne électorale à prendre davantage de décisions basées sur les données: (1) qui cibler, (2) quand cibler les électeurs, et (3) quel message politique devrait être présenté à quel segment et quelle démographie de la population.

L'analyse prédictive en politique ne vise pas seulement à prédire l'avenir, mais aussi à changer l'avenir. En ce sens que la technologie prédira pour quel candidat, un électeur donné pourrait voter (prédire l'avenir), le tout basé sur des données historiques et des données présentes sur les réseaux sociaux, puis la technologie prédira quel message politique devrait être présenté à ce même électeur pour le persuader de voter pour un candidat donné (et donc de changer l'avenir).

Aussi, l'analyse prédictive est une technologie qui apprend de "l'expérience". Par expérience, je veux dire des données. Les algorithmes apprendront des événements et des tendances historiques, construiront des règles apprises qui prédiront l'avenir. Il faut noter que la technologie d'analyse prédictive repose sur la Big Data. En fait, les Tweets en temps réel, les recherches Google et les publications Facebook font partie du phénomène Big Data. Les utilisateurs de Twitter téléchargent près de 500 millions de tweets par jour qui reflètent nos émotions et nos pensées les plus profondes. Google traite environ 3,5 milliards de recherches par jour. En effet, "google it" est devenue une expression universelle, créant une fenêtre sur les pensées et traduisant la vie privée en informations quantitatives.

2 - Vous soutenez que l'intelligence artificielle a le potentiel de prédire les résultats des élections à l'avenir. Pourriez-vous nous expliquer comment cela est-il possible et dans quelle mesure l’IA pourrait être plus précise que les sondages d’opinion?

Aux Etats-Unis, les sondages étaient erronés lors de l’élection de 2016. Et depuis début 2019, les sondages nous assuraient que Joe Biden avait une longueur d'avance sur Donald Trump. Mais, dans ces sondages, il y avait de nombreuses contradictions. Certains sondages montraient Biden en tête en Floride, alors que d'autres le montrent à égalité avec Trump ou légèrement derrière. Ma théorie générale est que les sondages donnent un dosage dangereux de sur-confiance, sont souvent basés sur de petits échantillons de 500 personnes. Donc, les sondages peuvent ne pas être mathématiquement représentatifs d'une large population, et tout le monde n'est pas disposé à être sondé.

Je dirais qu'il existe maintenant une constellation de nouvelles sources de données, dans lesquelles Twitter, Facebook et Google pourraient devenir l'ingrédient nécessaire pour prédire les élections et aussi pour gagner des élections.

Dans le cadre de notre laboratoire de recherche à la NYU, nous avons constaté que les recherches pour les panneaux de jardin (par exemple, les affiches pro-Trump, et les affiches pro-Biden) et les recherches Google liées aux marchandises sont des éléments de prédiction pour les élections qui pourraient nous dire avec un degré élevé de précision qui vote pour qui.

Par exemple, si je recherche sur Google et j'achète un panneau de jardin, une casquette, un drapeau, un t-shirt ou un autocollant de voiture mentionnant un candidat, cela signifie que je soutiens ce candidat et que je voterais probablement pour lui.

Nous avons ainsi combiné l'analyse des achats de marchandise, les tendances exprimées sur Twitter et Facebook à partir des 94 millions de tweets que nous avons recueillis pour tirer la conclusion que Biden est en avance de seulement 6%, comme nous l'avions signalé en octobre, ce qui est consistant avec le résultat de la présidentielle de novembre: Biden a gagné et Trump a obtenu un nombre considérable de voix.

3 - Vous enseignez et dirigez un laboratoire de recherche d’Intelligence artificielle à l'Université de New York (NYU), parlez-nous un peu de la nature de vos travaux ?

J'ai fondé et je dirige le laboratoire de recherche sur l'analyse prédictive et l'intelligence artificielle à l'Université de New York - qui est en partie financé par "Amazon IA" - où nous appliquons la science des données (Data science) pour la conception d'outils d'Intelligence artificielle.

Mon équipe étudie la valeur stratégique de l'IA pour résoudre des problèmes à fort impact, tels que les épidémies, les fluctuations des marchés financiers, le changement climatique et les élections à travers le monde. L'équipe de mon laboratoire est multidisciplinaire et se compose d'informaticiens, d'experts en IA et de médecins. Par exemple, les membres les plus âgés du laboratoire de recherche comprennent le Dr Matthias Heymann, un mathématicien allemand, auteur de "The Adaptive Curve Evolution Model for Interest & FX Rates" et qui a travaillé pour la banque américaine Goldman Sachs avant de nous rejoindre, ainsi que le professeur Megan Coffee, qui est médecin en chef des maladies infectieuses à la NYU Grossman School of Medicine.

En fait, j'ai dirigé la première équipe au monde à concevoir un outil d'IA en mars 2020 (au moment où l'épidémie de COVID-19 commençait à se propager aux Etats-Unis) pour aider à détecter à l'avance les patients susceptibles de développer des cas graves de la Covid-19. Il s’agit d’un outil visant à aider les médecins à prendre de meilleures décisions fondées sur les données, compte tenu des ressources limitées dans les hôpitaux.

J'ai appris au fil des années dans le milieu universitaire que le succès d'un laboratoire de recherche réside dans sa diversité. Une équipe multidisciplinaire avec une expertise diversifiée et des backgrounds divers, donnerait un laboratoire de recherche performant.

Dans le monde de la politique, les projets de recherche que nous menons sont motivés par le fait que les médias sociaux ont changé la façon dont les candidats et les partis politiques dirigent leur campagne, ce qui a fondamentalement changé la façon dont les citoyens du monde entier sont exposés à l'information politique. Nous appliquons l'IA et surveillons les stratégies des candidats sur les réseaux sociaux dans le but de prédire les élections.

4 - Quels conseils donneriez-vous aux Marocains concernant l’apprentissage et l’utilisation de l'IA?

Les Marocains sont doués, intelligents et apprennent vite. Je leur conseillerais d'apprendre l'IA et l'analyse prédictive le plus tôt possible dans leur parcours universitaire. A mon avis, davantage de programmes universitaires relatifs à l'IA devraient être mis en œuvre pour préparer la prochaine génération de scientifiques des données qui pourraient aider le Maroc à faire partie de la révolution mondiale de l'IA. Il s’agit d’un investissement dans l'avenir à même de contribuer à relancer l'économie et à créer des milliers de nouveaux emplois.

Je recommande également d'investir plus dans la création de laboratoires de recherche sur l'IA qui pourraient être dédiés spécifiquement à des domaines d'intérêt pour le Maroc tels que l'agriculture, la création d'emplois, la finance, la sécurité publique, le bien social et le développement humain, entre autres.