Les sondages "classiques" ont récemment montré leurs limites au moment du Brexit ou encore lors de l'élection de Donald Trump. Des ingénieurs proposent aujourd'hui une alternative à ces enquêtes d'opinion en se basant sur les "big data". Des milliers de données sont ainsi analysées pour connaitre "l'influence numérique" des candidats. Une nouvelle approche qui n'est pas d'une fiabilité exemplaire pour autant.
Lesalgorithmes : la nouvelle forme des sondages ?
Les sondages classiques "has been" ?
Les sondages montrent régulièrement leurs limites, même s'ils restent "la moins mauvaise façon d'estimer des intentions de vote" selon Luc Laurentin, vice-président de la fédération Syntec, qui regroupe la plupart des entreprises du domaine.Les techniques en elle-mêmes ne sont pas remises en cause. Celles-ci reposent sur l'extrapolation du tout depuis une partie. Autrement dit, elles consistent "à affecter à un échantillon une structure similaire à celle de la population. On cherche ainsi à former une "mini France" selon des critères d'âge, de sexe, de répartition géographique, etc." explique Guillaume Chauvet, chercheur à l'Ecole nationale de la statistique et de l'analyse de l'information (Ensai). Toutefois, les sondeurs confessent que l'échantillon se réduit de plus en plus, de plusieurs milliers à quelques centaines d'individus. Le taux de réponse est de plus en plus faible car "les gens sont trop souvent sollicités" analyse Jean Chiche, statisticien au centre de recherches politiques de Sciences Po. Plutôt que de perdre trop de temps à constituer un panel solide, certains instituts bâclent le travail , "ce qui induit de fortes marges d'erreur et explique en partie les erreurs commises lors des élections américaines dans les Etats clés" poursuit M. Chiche.
Autre problème, le temps des sondages (plusieurs jours) est très lent par rapport à celui des opinions qui changent sans arrêt et qui s'expriment sur les réseaux sociaux.
La méthode des big data
C'est donc en se basant sur ces mêmes réseaux sociaux que les jeunes pousses du sondage 2.0 trouvent leur matière. Instagram, Facebook ou Twitter génèrent un trafic de 2,3 milliards de personnes dans le monde (chiffres UIT) qui ont toutes un avis, une conviction et l'expriment plusieurs fois par jour. C'est ce "pouls" de la société que veulent prendre ces spécialistes du big data. La startup Quant-Cube, par exemple, compte 17 chercheurs spécialisés dans les algorithmes d'apprentissage automatique"supervisé" et analyse grâce à ses outils "jusqu'à un million de lignes provenant de réseaux sociaux ou de blog par heure" explique son président Thanh-Long-Huynh.Une autre société, canadienne cette fois, a fait parler d'elle avant le premier tour de la présidentielle française : Filteris. Créée en 2002 par deux français expatriés, cette société, spécialisée dans "l'identité numérique des entreprises, institutions ou personnalités" avait prévu un second tour Le Pen-Fillon. Les partisans du candidat LR n'ont pas manqué de mettre en avant ces prédictions. Raté pour cette fois donc. Les résultats avancés par Filteris se basent sur le "bruit", le buzz fait par un candidat. "La recette pour gagner une élection, c'est d'abord être très visible. Dans l'idéal il faut avoir un buzz associé à une sentimentalité positive" explique son président Jérôme Coutard.
La même méthode a été utilisée par cinq étudiants de l'école Telecom ParisTech pour créer leur outil "Predict the President". Pour un même résultat. Eux aussi avaient prédit que François Fillon serait devant Emmanuel Macron.
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