Donald Trump n’est certainement pas un technophile, mais l’innovation qui lui a permis de gagner semble impressionnante.

Le PDG de Cambridge Analytica, lors d’une présentation au forum Concordia

En 2015, nous évoquions un outil baptisé Apply Special Sauce, développé à l’université de Cambridge, qui vous permet de connaitre vos profil psychologique grâce aux like sur Facebook. L’application vous demande l’autorisation de récolter tout ce que vous avez liké sur le réseau social, puis utilise son modèle (alimenté par des tonnes de données) pour prédire votre profil psychologique. La précision et l’exactitude des profils sortis par cet outil étaient telles que tous les médias en avaient parlé.

Tout a commencé en 2009

Après avoir été admis dans le centre de psychométrie de Cambridge, Michal Kosinski, l’un des créateurs, a lancé une application Facebook baptisée MyPersonality, avec son collègue David Stillwell.

L’appli était simple. Elle demandait aux internautes de remplir un sondage. Cela permettait d’établir leurs profils, qu’ils pouvaient par la suite partager sur le réseau social. Et alors qu’ils s’attendaient à seulement quelques utilisateurs, leur application est devenue très populaire, jusqu’à atteindre des millions de questionnaires remplis.

Mais les deux chercheurs ne se seraient pas contentés de ce formulaire. Selon le site Motherboard, l’équipe de Kosinski a « comparé les résultats avec toutes sortes d’autres données en ligne des sujets: ce qu’ils ont aimé, partagé ou affiché sur Facebook, ou le sexe, l’âge, le lieu de résidence qu’ils ont spécifié, par exemple ».

Grâce aux corrélations qu’ils ont pu établir, ils auraient donc été capable de faire des déductions tels que le fait d’aimer Wu-Tang Clan était le meilleur indicateur d’hétérosexualité, ou que les fans de Lady Gaga ont des probabilités élevées d’être extravertis. En substance, les données collectées via cette démarche permettaient de prédire la personnalité de n’importe quelle personne (et même sa couleur de peau) grâce à ce qu’elle aime.

Dans une publication sur les travaux de Kosinski, l’Université de Cambridge avait expliqué « qu’un ordinateur pourrait prédire plus précisément la personnalité du sujet qu’un collègue de travail en analysant seulement dix Likes, qu’un ami ou un cohabitant (colocataire) avec 70, qu’un membre de la famille (parent, frère ou sœur) avec 150, et qu’un conjoint avec 300 Likes ».

Mais Kosinski et son collègue n’ont pas aidé Donald Trump, ni le Brexit

En revanche, selon Motherboard, le chercheur aurait été approché par un collègue qui aurait représenté une entreprise intéressée par sa méthode, qui voulait accéder à la base de données de MyPersonality. Sentant quelque chose d’anormal, le chercheur aurait cependant refusé.

L’entreprise en question aurait été SCL Group, la maison mère de « Cambridge Analytica », qui a travaillé avec un groupe pro-Brexit au Royaume-Uni et avec l’équipe de campagne de Donald Trump.

A l’annonce de la victoire du Républicain, le PDG de Cambridge Analytica, Alexander James Ashburner Nix, se félicitait dans un communiqué : « Nous sommes ravis que notre approche révolutionnaire de la communication axée sur les données ait joué un rôle si important dans la victoire extraordinaire du président élu Trump ».

Quelques semaines auparavant, en septembre 2016, il était au Sommet Concordia pour évoquer « son approche du ciblage de l’audience et la modélisation des données combinée au profilage psychologique, expliquant comment cela va continuer à améliorer les élections et à perturber le marketing conventionnel ». (La présentation en anglais ci-dessous)

Bien que Cambridge Analytica ait nié avoir utilisé des données Facebook, avoir eu un quelconque accord avec Kosinski, ou utilisé la même méthodologie, force est d’admettre que, du moins en partie, l’approche évoquée par Nix lors de son speech rappelle celle de Kosinski.

Avant de travailler pour Donald Trump, Cambridge Analytica avait travaillé avec Ted Cruz, candidat à la primaire des républicains. « Il est facile d’oublier que 18 mois auparavant, le sénateur Ted Cruz était l’un des candidats les moins populaires […]. Et pourtant, en mai 2016, le sénateur Cruz était le seul concurrent sérieux, la seule menace crédible au phénomène Donald Trump », rappela Nix dans sa présentation, avant d’expliquer la méthode de Cambridge Analytica qui aurait permis cet exploit.

Nix affirme que grâce à une collecte d’informations sur des centaines de milliers d’Américains, son entreprise « a été en mesure de former un modèle pour prédire la personnalité de chaque personne adulte aux Etats-Unis ». En utilisant la Big Data, l’entreprise peut agréger des informations qui permettent d’utiliser ce modèle. Puis, il ne reste plus qu’à utiliser des publicités ciblées (cookies, campagnes ciblées sur les réseaux sociaux, etc.) pour délivrer les bons messages aux bonnes personnes.

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