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Selon des chercheurs, il serait possible de faire des prédictions électorales à partir des images de Google Street

André Boily

Mercredi, 03 Janvier 2018, 00:44

Un véhicule de Google Maps Street View

Un groupe de chercheurs de l'université Stanford a déterminé qu'en analysant les images d'un voisinage par Google Street, il était possible d'effectuer des prévisions précises quant au penchant électoral des gens.

Imaginez, il suffirait d'analyser des millions d'images stockées par le moteur d'imagerie Google Street pour déterminer avec précision de quel côté vous penchez en matière de vote!

C'est le New York Times qui rapporte la nouvelle grâce aux recherches de chercheurs de l'université Stanford.

L'équipe du savant Timnit Gebru a utilisé un logiciel pour analyser quelque 50 millions d'images de rues avec des données de géolocalisation. Leur but était de prédire des statistiques démographiques par code postal et arrondissement.

Revenus, éducation et vote

De ces images, les informations recueillies qui incluaient la marque et le modèle de quelque 22 millions de voitures et le référencement croisé ont permis de déterminer les revenus des gens du quartier, leur race, leur niveau d'éducation et leurs préférences électorales.

À l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle pour cataloguer avec précision les véhicules, les chercheurs ont pu identifier ces derniers sur près de 50 millions d'images en seulement deux semaines, une tâche qui aurait demandé à un expert environ 15 ans de travail.

Le but de leur technologie vise à accélérer le travail laborieux des organisations de recensement American Community Survey (l'équivalent de Statistiques Canada) qui, au coût de 250 millions $ par année, doivent faire du porte-à-porte pour compiler les statistiques sur la population. Le problème avec cette méthode manuelle, c'est que bien des communautés de 65 000 personnes et moins sont souvent négligées.

Bien évidemment, les chercheurs préviennent que les décideurs politiques devront être vigilants pour s'assurer que les données colligées servent la communauté et protègent la vie privée des gens.

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