Prédire l'avenir grâce aux technologies

Peut-on prédire l'avenir grâce aux technologies ? C'est ce que pensent des scientifiques. Certains avaient même prédit la victoire de Barack Obama.

Nate Silver

Le geek prévisionniste Nate Silver

Depuis hier, un Américain est presque aussi célèbre aux Etats-Unis que le président réélu : il s'appelle Nate Silver. Ce statisticien de 34 ans avait prédit et annoncé la victoire de Barack Obama. A la veille du scrutin, alors que les commentateurs politiques parlaient d'un duel serré, il affirmait que le candidat démocrate avait 90% de chances de l'emporter. Il ne s'est pas trompé et a même donné un résultat état par état exact à quasiment 100%. Il faut dire que Nate Silver n'est pas un débutant. Spécialisé au départ dans les prévisions sportives, il avait donné le bon résultat de l'élection présidentielle de 2008 dans 49 des 50 Etats américains. Après s'être fait railler par de nombreux commentateurs politiques américains pendant la campagne, Nate Silver incarne aujourd'hui la victoire du geek face aux  gros cerveaux de Washington. Comment fait-il ? Nate Silver est un spécialiste du big data, autrement dit le traitement des données en grand nombre. Pour cela, il se base sur les sondages. Mais au lieu de considérer les sondages d'opinion un par un, il les fait tous entrer dans son ordinateur et il en tire des prévisions qui s'avèrent étonnement exactes. Nate Silver a exposé récemment ses théories dans un livre intitulé " Le signal et le bruit ". Il explique que le signal c'est la vérité et le bruit c'est ce qui nous en détourne. Il promet de s'attaquer demain aux villes afin de prédire leurs évolutions.

Prédire les sujets qui vont buzzer

Dans le même ordre d'idée, un chercheur du MIT, Devavrat Shah, espère, lui, prédire l'avenir grâce à Twitter. En tout cas, il explique à l'AFP qu'il a développé un algorithme lui permettant de prévoir avec 1h30 d'avance les fameux "trending topics" de Twitter, c'est-à-dire les sujets qui deviennent ensuite les plus populaires. Ce scientifique estime que sa méthode pourrait s'appliquer à tous types de données comme la bourse ou le nombre d'entrées d'un film au cinéma, par exemple.

Les technologies remplaceront-elles un jour les boules de cristal ? Cela semble plutôt bien parti pour.