La Suisse pilote un nouvel algorithme qui pourrait augmenter jusqu'à 30% l'emploi des réfugiés. S'appuyant sur les mégadonnées issues du suivi des réfugiés précédents, l'outil analyse les caractéristiques des demandeurs d'asile pour recommander la région où ils sont les plus susceptibles de trouver du travail . Lancé à l'été 2018, le programme est le premier du genre au monde.

Dans l'état actuel des choses, seulement 15% des demandeurs d'asile en Suisse parviennent à trouver un emploi après trois ans. L'augmentation de ce nombre aurait «des conséquences sociétales dramatiques», a déclaré Dominik Hangartner, professeur à l'ETH Zurich qui a co-créé l'algorithme. Même un seul réfugié ayant un emploi permet à l'État suisse d'économiser en moyenne 35 000 $ en un an.

Depuis que la crise des réfugiés a éclaté en 2015, les pays européens ont cherché des moyens de réinstaller et d'intégrer les réfugiés . Bien que ce soit à ses débuts, l'algorithme a le potentiel d'être utilisé de manière beaucoup plus large - même au niveau de l'Union européenne, suggère Hangartner.

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Alors, comment fonctionne l'algorithme et à quel type de résultats peut-on s'attendre?

Construire la machine

L'algorithme a été construit et testé sur des données historiques par une équipe de l'ETH Zurich et de l'Université de Stanford, en utilisant l'apprentissage automatique pour faire correspondre les résultats géographiques de l'emploi avec les caractéristiques personnelles des réfugiés, telles que le sexe, l'âge et la nationalité.

Les chercheurs ont commencé par recueillir des données auprès de plus de 30 000 réfugiés réinstallés aux États-Unis entre 2011 et 2016. Ils ont constaté que l'utilisation de l'algorithme aurait conduit 41% de réfugiés de plus à trouver un emploi, par rapport aux pratiques d'affectation actuelles. Un processus similaire a été répété pour la Suisse et les résultats ont été encore plus impressionnants : l'algorithme aurait dopé le taux d'emploi de 73% pour ceux qui arrivaient en 2013.

"Nous ne changeons pas la loi, nous essayons simplement d'être plus efficaces en son sein"

Aux côtés du Secrétariat d'État suisse aux migrations (SEM), l'équipe de recherche transforme désormais cette étude en un pilote réel. Quelque 1 000 demandeurs d'asile seront placés par l'algorithme dans les 26 cantons ou États suisses. Leurs résultats seront comparés à un groupe témoin, répartis selon le système existant de quotas aléatoires. Surtout, l'algorithme sera alimenté avec de nouvelles données sur une base fréquente: la relation entre les caractéristiques des réfugiés et les lieux peut changer au fil du temps, a expliqué Hangartner.

La décision finale sur le lieu de destination des réfugiés sera toujours une décision humaine prise par le personnel du SEM; l'algorithme est un outil pour les aider. Les membres de la famille seront toujours réunis et les demandeurs d'asile souffrant de conditions médicales spéciales seront toujours mis en correspondance avec les cantons et les hôpitaux universitaires concernés. Et surtout, les réfugiés seront toujours distribués dans les cantons du pays proportionnellement, selon une clé légalement définie en fonction du nombre d'habitants. "Nous ne modifions pas la loi, nous essayons simplement d'être plus efficaces en son sein", a déclaré Lukas Rieder, porte-parole de SEM.

La boîte noire

L'utilisation de l'apprentissage artificiel dans les politiques publiques soulève d'importantes questions de transparence et d'équité. Les gouvernements devraient-ils pouvoir utiliser une « boîte noire » dans une pièce pour prendre des décisions sur l'avenir des gens? Dans ce cas, Hangartner soutient qu'il est «facile d'expliquer ce qui entre et sort» de l'algorithme: les données des anciens réfugiés entrent et une recommandation des meilleures chances d'emploi du demandeur d'asile émerge. Dans un souci de transparence totale, le code de l'algorithme est disponible en ligne.

Certains ont également des réserves sur la conception de l'algorithme, par exemple pourquoi la langue n'est pas incluse. Cependant, la plupart des demandeurs d'asile ne parlent pas une langue suisse, et cela pourrait entrer en conflit avec la loi suisse pour éviter la ghettoïsation: les réfugiés du même pays sont répartis dans différents cantons afin de ne pas se concentrer au même endroit. Cette loi sur les règles d'origine réduit son efficacité à stimuler l'emploi d'environ 20%. SEM et l'équipe académique étudient également comment introduire la réussite scolaire et la trajectoire de l'algorithme, mais cela nécessite une collecte de données supplémentaire.

Un modèle pour l'Europe?

Les attentes quant à l'impact du pilote sur l'emploi sont inférieures aux résultats de l'étude universitaire. Outre les restrictions légales imposées au pays d'origine, le projet pilote comprend des demandeurs d'asile ayant de bonnes chances de bénéficier d'un droit de séjour - dont certains peuvent être rejetés - alors que l'étude initiale portait exclusivement sur les personnes admises provisoirement. En outre, l'étude était basée sur des données de 2013, mais depuis 2015, l'énorme afflux de réfugiés en Suisse a rendu la recherche d'emploi encore plus difficile.

"Il n'y a pas grand-chose à perdre"

Mais toute augmentation de l'emploi des demandeurs d'asile en vaudrait probablement la peine. "Il n'y a pas grand-chose à perdre", a déclaré Rieder. Mis à part le temps qu'il faut pour donner une formation de base au personnel et pour qu'ils utilisent le logiciel - ce qui ne prend que quelques secondes - le seul coût associé au pilote est le temps de recherche, qui est couvert par les universités. À grande échelle, il est peu probable que le logiciel soit gratuit, mais il ne faudrait pas beaucoup de réfugiés pour trouver un emploi pour que cet investissement soit rentable.

De plus, l'algorithme est parfaitement évolutif. Les décideurs peuvent choisir les caractéristiques et les résultats qu'ils souhaitent et l'algorithme peut être reconstruit dans n'importe quel pays. La seule limite, ce sont les données: la Suisse dispose d'un ensemble de données particulièrement riche sur les réfugiés, ce qui n'est pas le cas sur l'ensemble du continent. Dans des pays riches en données comme la Suède - qui a accepté plus de réfugiés par habitant que tout autre pays européen - l'algorithme pourrait facilement être mis en œuvre au sein des structures institutionnelles existantes.

Et le potentiel d'utiliser cet outil au-delà des frontières est encore plus grand. «Plus les différences entre les lieux de réinstallation sont grandes», disent les pays européens par opposition aux cantons suisses, a expliqué Hangartner, «plus les gains potentiels liés à l'affectation de réfugiés dans ces lieux sont importants.» Si l'Union européenne - ou un autre organisme supranational - était jamais pour parvenir à un accord de réinstallation plus substantiel pour les demandeurs d'asile, l'algorithme pourrait avoir des implications dramatiques pour l'intégration des réfugiés.

(Crédit photo: Flickr / Sebastian)

Jack Graham

jack.graham@apolitical.co