Quand les big data offrent des solutions aux problèmes sociaux

Ou comment 10 personnes peuvent sauver la vie de 10 millions avec le pouvoir de la science des données. Il est jeune, ambitieux et prêt à mettre son génie au service d’autrui. Cofondateur à seulement 22 ans de l’ONG « Bayes Impact » (du nom du mathématicien britannique ayant formulé un théorème fondamental en théorie des probabilités), Paul Duan envisage d’appliquer à la résolution de problèmes sociaux les techniques qui font la gloire de la Silicon Valley.

Les algorithmes de big data ont une image pour le moins mitigée. Aux yeux du grand public, ils évoquent plutôt la recommandation automatique de séries télévisées, le trading haute fréquence ou encore la surveillance de masse. Mais Paul Duan entend bien démontrer que leur utilité s’étend à la résolution de problèmes sociaux à grande échelle comme l’organisation des secours, l’accès au crédit ou le chômage. Ce jeune homme aux multiples diplômes a réuni au sein de l’ONG « Bayes Impact » une équipe d’une dizaine de personnes dévouées à cette cause.

Exemple concret : en se basant sur la technique prédictive employée par Uber pour optimiser la répartition de ses véhicules, Paul Duan explique qu’un algorithme similaire pourrait être utilisé pour améliorer le temps de réponse des ambulances et ainsi sauver des vies tout en économisant de l’argent. Par ailleurs, son organisation a développé un système de détection de fraude destiné aux établissements de micro-crédit, permettant ainsi de diminuer le coût des emprunts pour les populations défavorisées. De quoi redorer l’image des mégadonnées !

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En complément :

Un article de Bayes Impact (en anglais) sur l’accès au crédit à l’aide de la science des données pour les populations pauvres

et un autre (en anglais) sur la résolution de problèmes sociaux avec les big data.

À lire sur Business Analytics Info  :

« Les très riches vertus de l’open data » et

« Les big data améliorent l’efficacité des programmes humanitaires »