Cet article d'opinion a été rédigé par Krittika D'Silva , doctorante en informatique et universitaire Gates à l'Université de Cambridge, et Deepakshi Rawat, consultant junior en recherche au Pulse Lab Jakarta. Il peut également être trouvé dans notre fil d'actualité gouvernemental numérique .

La technologie a un impact sur nos vies d'une manière sans précédent - et non réglementée -. Le Groupe de haut niveau sur la coopération numérique , créé par le Secrétaire général de l'ONU, António Guterres, s'est réuni pour la première fois à New York le mois dernier pour discuter de l'impact des technologies numériques sur le monde.

Le panel étoilé, coprésidé par Melinda Gates et Jack Ma, rassemble des experts du gouvernement, du secteur privé, de la société civile et du monde universitaire pour identifier les lacunes dans les domaines de la politique, de la recherche et de l'information et faire des « propositions pour renforcer la coopération internationale dans le espace numérique. "

Alors que les documents du panel mettent en évidence la blockchain et l'internet des objets pour combler ces lacunes, aucun ne mentionne la science des données. Cependant, la science des données devrait être une priorité: elle a un plus grand potentiel pour fournir des solutions plus rapides et plus efficaces et pour aider à renforcer les capacités individuelles, ainsi que gouvernementales, de s'adapter à l'ère numérique.

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Bien qu'il n'y ait pas de consensus sur la définition exacte de la science des données, elle peut être largement définie comme « la science de l'extraction des connaissances à partir des données ». Cela seul n'est pas particulièrement excitant, mais si l'on considère les données que nous avons maintenant à ce qui existait il y a vingt ans, les différences sont assez remarquables.

Nous générons des données dans d'innombrables aspects de notre vie

Nous générons des données dans d'innombrables aspects de notre vie, à partir des articles que nous achetons, des endroits que nous visitons et des amis que nous rencontrons. Le potentiel d'extraire des connaissances tout en gardant l'anonymat des utilisateurs est énorme. Vous trouverez ci-dessous deux exemples de données générées par la technologie que nous utilisons dans notre vie quotidienne et comment elle a le potentiel, à grande échelle, d'éclairer les politiques et de transformer notre compréhension du monde moderne.

Il y a 20 ans, la pénétration du téléphone portable dans le monde était de 5% . Maintenant, à environ 66% , chaque appel téléphonique et chaque SMS créent un enregistrement unique. Étant donné que chaque appel et texte se connecte à une tour cellulaire, nous avons également des données de localisation associées à chaque enregistrement. Ces enregistrements accumulés au fil du temps permettent des représentations à grain fin de la force des connexions entre les individus et de la façon dont ils se déplacent entre les différentes zones au fil du temps.

Imaginons, par exemple, une catastrophe naturelle comme un tsunami qui frappe une zone. Actuellement, le calcul de l'impact de la catastrophe peut prendre plusieurs jours. Calculer le nombre de morts, de personnes déplacées et de maisons endommagées n'est pas une tâche facile, bon marché ou rapide.

Cependant, en utilisant des enregistrements téléphoniques, l'assistance et le soulagement après un tremblement de terre sont considérablement plus rapides. Par exemple, après le tremblement de terre de 2015 au Népal, nous avons vu des chercheurs utiliser des données d'appel pour construire des modèles à grain fin de la façon dont les populations ont été déplacées quelques jours seulement après la catastrophe. Ces données pourraient également être utilisées pour quantifier l'impact de la catastrophe ainsi que le temps de récupération de différentes zones.

L'utilisation de la technologie moderne d'une manière méthodique, évolutive et efficace peut sauver des vies

L'utilisation de la technologie moderne d'une manière méthodique, évolutive et efficace a le potentiel de sauver des vies. Il est important de reconnaître le potentiel de la science des données pour améliorer considérablement les pratiques passées dans cet espace. La modélisation mathématique d'activités humaines complexes avec des données d'appel peut aider les gouvernements et les décideurs à prendre des décisions efficaces, non seulement lorsqu'ils sont appelés à fournir une aide humanitaire d'urgence, mais également à des efforts à long terme tels que l'allocation des ressources et le développement des infrastructures.

De la même manière que nos communications, les transactions financières sont également devenues de plus en plus numériques. Les cartes de crédit, désormais omniprésentes, n'ont gagné en popularité que dans les années 1970 . Ces cartes créent non seulement une capacité pour des transactions faciles et sans espèces, mais créent également des traces numériques des habitudes de dépense des utilisateurs. Lorsqu'il est anonymisé et agrégé, cet ensemble de données représente bien plus qu'une simple série de transactions.

Auparavant, la compréhension du mode de vie économique des femmes se faisait au moyen de questionnaires ou de recensements nationaux. Maintenant, avec les détails des transactions par carte de crédit, nous pouvons voir comment le comportement de dépenses des femmes dans différentes communautés ou régions diffère et change au fil du temps.

Auparavant, la construction d'indices économiques était effectuée au niveau national avec des paramètres tels que le PIB ou à une granularité spatiale plus fine par des enquêtes menées. Maintenant, avec de grands ensembles de données, nous pouvons construire des mesures sociales, économiques et de bien-être qui sont représentatives de ces indices de vérité terrain et sont à des granularités spatio-temporelles plus fines.

Bien qu'elle ne soit pas aussi flashy que l'IA, la blockchain ou la robotique, la science des données pourrait prendre en charge des solutions plus rapides, efficaces et précises

Les transactions financières peuvent également être utilisées pour détecter la fraude, suggérer des habitudes d'épargne - ainsi que suivre les subventions gouvernementales. Les tendances générées au niveau national ou étatique à partir de ces transactions seraient extrêmement utiles, en particulier dans les pays en développement, par exemple, pour planifier des politiques d'éducation financière et d'inclusion.

Le panel se réunira encore quelques fois et le rapport final devrait être publié en avril 2019. Il est impératif qu'il ne néglige pas l'importance de la science des données. Les exemples décrits ci-dessus avec les données de réseaux mobiles et de cartes de crédit ne sont que quelques-uns des nombreux exemples d'utilisation des données par les gouvernements et les décideurs.

Bien qu'elle ne soit pas aussi flashy que l'intelligence artificielle, la blockchain ou la robotique, la science des données a le potentiel de prendre en charge des solutions plus rapides, efficaces et précises. Comprendre les tendances dans les grands ensembles de données peut aider à réduire les coûts, à trouver de nouveaux marchés et à soutenir une meilleure prise de décision dans les gouvernements du monde entier. - Krittika D'Silva et Deepakshi Rawat

(Crédit photo: Flickr / NASA Goddard Space Flight)

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