Comment les maths gouvernent notre vie

L'algorithme, vieille recette de cuisine mathématique, fait désormais partie de notre vie quotidienne. Au point de menacer notre libre arbitre.

Sophie Devillers
Comment les maths gouvernent notre vie
©Reporters

Depuis 2011, la police de Los Angeles utilise un logiciel qui permet de prédire dans quelle zone un délit est le plus susceptible de se produire. Les patrouilles sont donc envoyées de façon prioritaire à ces endroits. Les crimes ont baissé de 25 %. L’algorithme utilisé se base entre autres sur les données des crimes passés. D’autres villes ont depuis adopté "Predpol", y compris en Angleterre.

Assurances, modèles climatiques, Bourse… Ces algorithmes, bien que discrets, sont de plus en plus présents dans notre vie quotidienne. "L’algorithme, c’est une séquence, une suite d’opérations à exécuter dans l’ordre pour répondre à un problème. C’est un vieil outil mathématique" , précise André Füzfa, professeur d’algorithmique à l’Université de Namur. Ils peuvent être très simples : les étapes à suivre pour une recette de cuisine, ou pour une addition en calcul écrit, peuvent être considérées comme un algorithme. Certains sont bien plus complexes, il s’agit alors d’instructions automatiques utilisées en informatique. Ils se sont répandus avec l’usage de l’informatique. "L’algorithme est le schéma utilisé pour faire un programme informatique. Mais tout processus de la vie courante qui a une certaine automatisation peut être transformé en algorithme." Ces "recettes de cuisine" mathématiques servent aussi à construire des modèles (ou simulations) numériques, eux aussi en pleine expansion. "Ils sont utilisés dans tous les domaines : météorologie, assurances… Sur les marchés financiers, il y a toute une série d’opérations de routine qui sont informatisées et de situations réelles simulées. Les décisions sont déléguées à des programmes ! Pour le faire le prototypage d’un nouvel objet, on utilisera aussi un modèle numérique, bien moins coûteux qu’une expérimentation." Les algorithmes sont aussi devenus indispensables pour traiter le "Big Data", ces immenses bases de données. "Celles-ci ont surtout été rendues possibles par les capacités de stockage, qui se sont fort développées" , précise le Pr Blondel (UCL). Pour lui, les algorithmes sont avant tout des outils, qui peuvent être utilisés de manière positive, mais aussi négative, ou excessive.

Selon le Pr Füzfa, "l’avantage du caractère automatique des algorithmes, c’est qu’ils peuvent faire des tâches inimaginables autrefois. En outre, il y a des choses qu’on ne peut pas expérimenter en labo. Alors qu’un modèle permet de simuler toute la population belge, par exemple" . Cependant, "certains problèmes - humains et en maths - ne peuvent pas être résolus par des algorithmes. En outre, ils fournissent le plus souvent une approximation de la solution exacte, réelle. Ni l’ordinateur ni les méthodes implémentées ne peuvent être infiniment précis. Il n’y a pas un temps infini pour construire ces modèles, et ceux-ci ne sont pas toujours complets. Enfin, le risque est de se passer de la décision humaine" . 


Des algorithmes pour les horaires de train

La SNCB fait appel, elle aussi, aux algorithmes, au quotidien. Hastus établit le planning du personnel des trains en fonction des 3 500 trains quotidiens et des lois sur le travail, dit-on à la SNCB. "Il faut tenir compte des congés, des malades, des retards de trains… Et garantir que chaque train ait du personnel ! Une équation à plusieurs inconnues." Outre un gain de temps, le système permet divers scénarios. "Mais il y a toujours un œil humain qui se pose sur ceux-ci. L’input dans la machine est fait par des humains ! Et puis on regarde si cela correspond à nos souhaits. Il y a un va-et-vient." La société à l’origine d’Hastus a créé Géoroute, utilisé par bpost. "Ce n’est pas la même chose qu’Hastus. Ici, le logiciel gère le temps de distribution des facteurs , dit le syndicaliste André Blaise. L’aspect humain est négligé. Le logiciel fonctionne sur des moyennes, et c’est beaucoup trop uniforme. Avant, un facteur pouvait expliquer sa situation particulière à l’organisateur des tournées. C’est plus difficile à faire comprendre à une machine !"