Big Data utilisé comme une boule de cristal pour diviner l'avenir

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Les technocrates de l'activité IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity) utilisent des données crowdsourcing pour prédire des événements futurs spécifiques. Les lecteurs psychiques et les diseuses de bonne aventure n'apprécieront pas la concurrence.  Éditeur TN

À l'agence de recherche et développement de la communauté du renseignement, la sagesse de la foule est souvent plus importante que celle des experts.

L'activité Projets de recherche avancée sur le renseignement organise plusieurs expéditions de recherche simultanées sur la façon dont les données issues du crowdsourcing pourraient être utilisées pour prédire des événements spécifiques, y compris des épidémies ou des émeutes. Certaines analyses ont mis en évidence des liens inattendus entre des données apparemment sans rapport et la probabilité qu'un événement se produise, notamment le fait que, dans l'ensemble, les réservations annulées pour le dîner sont de très bons prédicteurs d'épidémies.

Dans un programme Open Source Indicators, l'IARPA a tenté de prédire des événements importants, notamment des épidémies de maladies et une instabilité mondiale, en utilisant des données accessibles au public, a déclaré mardi le directeur de l'IARPA, Jason Matheny, lors d'une conférence Predictive Analytics World à Washington. Une équipe de Virginia Tech a développé un système qui intégrait des dizaines de milliers de flux de données - y compris les données des réseaux sociaux, le trafic du routeur et les réservations en ligne - et a créé une prévision pour savoir si un événement particulier était susceptible de se produire, «comme s'il allait ou non être une instabilité politique dans les rues de Caracas mardi », a expliqué Matheny.

À la fin d'un tournoi de prévision analysant des données d'Amérique latine, de Chine et de certaines régions d'Afrique, OSI était en mesure de générer une prévision de sept jours avec une précision d'environ 70 à 85, a-t-il déclaré.

L’IARPA a également lancé un projet d’environnement de capteurs non conventionnels automatisé destiné à prédire le moment auquel les cyberattaques sont planifiées, en extrayant des données de discussions sur des forums de pirates, de requêtes de recherche sur le Web et de l’évolution des prix des programmes malveillants sur les marchés noirs, a-t-il déclaré.

«Lorsque les gens commencent à acheter des logiciels malveillants… il y a une réaction de prix», a déclaré Matheny.

Jusqu'à présent, prévoir l'instabilité économique était un défi distinct, a déclaré Matheny.

«C'est un problème vraiment, vraiment difficile car si vous pouviez le faire avec précision, vous seriez alors en mesure de surpasser Wall Street», a-t-il déclaré. «Malgré tous nos efforts, nous n'avons pas été en mesure de battre Wall Street.»

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