L'avenir de la politique et de la technologie : Machine Learning et les élections

Dans chaque élection, après la fermeture des bureaux de vote et le comptage des voix, vient un moment de réflexion. Les experts apparaissent sur les chaînes d'information pour offrir des théories, les éditorialistes écrivent des articles d'opinion avec des avertissements et des conseils pour les gagnants et les perdants, et les partis politiques mènent des analyses post-mortem. L'élection présidentielle américaine de 2020, où Donald Trump a perdu face à Joe Biden, n'a pas fait exception. Sreemanti Dey, une étudiante de premier cycle à Caltech, a profité de l'élection pour mener sa propre réflexion. Spécialisée en informatique, elle s'intéresse particulièrement à l'utilisation des ordinateurs pour mieux comprendre la politique. En collaboration avec Michael Alvarez, professeur de science politique et de science sociale computationnelle, Dey a utilisé l'apprentissage automatique et les données collectées lors de l'élection de 2020 pour découvrir ce qui motivait réellement les gens à voter pour un candidat plutôt qu'un autre. En utilisant l'algorithme Fuzzy Forest, Dey et Alvarez ont pu réduire les ensembles de données à haut dimensionnel aux facteurs les plus importants. Cela a permis d'analyser un grand volume de données sans introduire de biais, offrant ainsi un aperçu précieux des motivations des électeurs. Selon leur recherche, les questions d'identité et de valeurs étaient plus déterminantes que les questions de politiques spécifiques. En tant qu'évangéliste de l'informatique quantique, je vois un avenir où les technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique joueront un rôle de plus en plus important dans la compréhension de la politique et des motivations des électeurs. Les pays qui investissent dans ces technologies aujourd'hui seront en tête de la course technologique et économique pour les décennies à venir. Il est crucial que nous adoptions et promouvions ces avancées pour rester compétitifs et comprendre les dynamiques changeantes de notre monde.