{"id":19914,"date":"2015-06-25T01:45:26","date_gmt":"2015-06-25T05:45:26","guid":{"rendered":"http:\/\/isarta.com\/infos\/?p=19914"},"modified":"2015-06-25T09:28:37","modified_gmt":"2015-06-25T13:28:37","slug":"comment-un-jeune-francais-veut-changer-le-monde-avec-des-algorithmes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/isarta.com\/infos\/comment-un-jeune-francais-veut-changer-le-monde-avec-des-algorithmes\/","title":{"rendered":"Comment un jeune Fran\u00e7ais veut changer le monde avec des algorithmes"},"content":{"rendered":"

\"Paul<\/a><\/p>\n

Bayes Impact<\/a> est une ONG dont l’ambition n’est pas des moindres : utiliser la science des donn\u00e9es et les algorithmes pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de soci\u00e9t\u00e9 tels que la sant\u00e9, la justice ou encore le ch\u00f4mage.<\/span><\/strong><\/p>\n

\u00c0 l’origine de cette id\u00e9e, Paul Duan, un \u00abid\u00e9aliste pragmatique\u00bb de 22 ans qui a fait ses classes entre autres \u00e0 Berkeley (il est aussi pass\u00e9 par la prestigieuse \u00e9cole de Sciences Po Paris) et fait ses preuves en tant qu’analyste de donn\u00e9es chez Eventbrite<\/a>, \u00e0 la Silicon Valley.<\/p>\n

\u00abChez Eventbrite, o\u00f9 j’\u00e9tais le tout premier analyste de donn\u00e9es, j’ai cr\u00e9\u00e9 des algorithmes pour r\u00e9duire la fraude et les r\u00e9sultats ont vite \u00e9t\u00e9 parlants. Je me suis demand\u00e9 : si moi, Paul Duan, j’arrive \u00e0 cr\u00e9er tout seul des algorithmes qui peuvent faire \u00e9conomiser \u00e0 mon entreprise des millions de dollars par an et am\u00e9liorer de fa\u00e7on quantifiable l’exp\u00e9rience de nos 20 millions d’utilisateurs, pourquoi ne pourrait-on pas utiliser la science des donn\u00e9es pour aider la centaine de milliers d’utilisateurs des syst\u00e8mes de sant\u00e9 du monde, ou ceux du syst\u00e8me carc\u00e9ral ? Ce sont finalement les m\u00eames techniques \u00e0 appliquer \u00e0 des probl\u00e9matiques diff\u00e9rentes, et dont les impacts sont diff\u00e9rents\u00bb, a-t-il expliqu\u00e9 lors d’une pr\u00e9sentation \u00e0 l’\u00c9chapp\u00e9e Vol\u00e9e<\/a>, en France, fin mai dernier.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

En 2014, il cr\u00e9e donc son organisme \u00e0 but non lucratif, Bayes Impact, qui a rejoint Y Combinator<\/a>, le plus prestigieux des incubateurs de start-up\u00a0am\u00e9ricains.<\/p>\n

Pour mener \u00e0 bien ses ambitieux objectifs, Paul s’entoure de la cr\u00e8me de la cr\u00e8me des ing\u00e9nieurs et des acad\u00e9miciens: il d\u00e9bauche des employ\u00e9s de Google ou de Facebook et certains de ses partenaires ont quitt\u00e9 leur PhD \u00e0 Harvard pour se lancer dans l’aventure.\u00a0L’ONG b\u00e9n\u00e9ficie d’ores et d\u00e9j\u00e0 du soutien de personnalit\u00e9s du monde de la data<\/em> car, m\u00eame si, de l’aveu de son fondateur, ce projet peut sembler na\u00eff ou id\u00e9aliste, force est de constater qu’il convainc les pros.<\/p>\n

Bayes Impact travaille sur diff\u00e9rents projets, parmi lesquels l’optimisation des trajets des ambulances dans la cit\u00e9 de San Francisco, qui a fait le succ\u00e8s de l’ONG. Ce programme permet aux ambulanciers de savoir o\u00f9 se situe l’intervention la plus proche une fois qu’ils ont d\u00e9pos\u00e9 un patient \u00e0 l’h\u00f4pital.<\/p>\n

Si une soci\u00e9t\u00e9 comme Uber peut utiliser des algorithmes pour optimiser les d\u00e9placements de ses chauffeurs, rien ne nous emp\u00eache de faire de m\u00eame avec les ambulances, et \u00e9viter ainsi que des gens meurent parce qu’ils ont attendu la leur trop longtemps!\u00bb, s’exclame Paul Duan.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Toujours au rayon sant\u00e9, Bayes Impact d\u00e9veloppe un logiciel open source<\/em> pour le plus important syst\u00e8me hospitalier am\u00e9ricain, afin de pr\u00e9dire les risques de complication et de r\u00e9admission des patients. Une probl\u00e9matique qui, selon Paul Duan, affecterait aujourd’hui 10 millions de personnes et co\u00fbterait plus de 40 milliards de dollars chaque ann\u00e9e aux \u00c9tats-Unis. En analysant les dossiers m\u00e9dicaux des patients, il est possible d’identifier \u00e0 l’avance les individus \u00e0 risque et de les traiter avant m\u00eame qu’ils ne sortent de l’h\u00f4pital.<\/p>\n

Dans un autre domaine, Bayes Impact collabore avec les \u00e9tats de Californie et de l’Indiana afin d’utiliser les m\u00e9gadonn\u00e9es dans les d\u00e9cisions de justice, notamment en ce qui concerne les d\u00e9cisions de mise en libert\u00e9 conditionnelle.<\/p>\n

Aux \u00c9tats-Unis, il y a environ 1 million de personnes par an qui passent en libert\u00e9 conditionnelle\u00a0; mais le taux de r\u00e9cidive est de 2\/3. Les d\u00e9cisions sont prises sur des crit\u00e8res approximatifs\u2026 Et pendant ce temps, les prisons sont \u00e0 200% de capacit\u00e9\u00a0! Am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision sur les libert\u00e9s conditionnelles aurait un impact \u00e9norme sur la soci\u00e9t\u00e9, avec effet imm\u00e9diat\u00bb, affirmait Paul Duan \u00e0 nos confr\u00e8res du site techmeup.co<\/a>.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Le ch\u00f4mage fait \u00e9galement partie des chevaux de bataille de Paul Duan :<\/p>\n

Des applications comme Meetic ou Tinder se servent de nos donn\u00e9es pour trouver ‘le match parfait’. Mais il n’y a pas qu’en amour que l’on peut trouver le partenaire id\u00e9al : au travail aussi ! On peut utiliser les algorithmes pour recommander aux chercheurs d’emploi des opportunit\u00e9s professionnelles adapt\u00e9es \u00e0 leur profil, et ce de fa\u00e7on beaucoup plus rapide, efficace et globalement plus optimale que ce qui est fait actuellement\u00bb, expliquait-t-il \u00e0 l’\u00c9chapp\u00e9e Vol\u00e9e.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Bayes Impact a vocation \u00e0 changer le monde, et pour ce faire, Paul Duan est motiv\u00e9, mais surtout lucide. Conscient que sa mission n\u00e9cessite un travail en profondeur, et une r\u00e9elle connaissance des enjeux de chaque institution au sujet de\u00a0laquelle il conseillera les gouvernements, il n’est pas non plus sans savoir que les obstacles seront nombreux. D\u00e8s que l’on touche aux donn\u00e9es tr\u00e8s priv\u00e9es et potentiellement sensibles des \u00eatres humains, et quand en plus on essaie de r\u00e9aliser des \u00e9conomies, les \u00abanti\u00bb ne se laissent pas forc\u00e9ment s\u00e9duire par le c\u00f4t\u00e9 altruiste du projet.<\/p>\n

Des questions vont se poser in\u00e9vitablement \u00e0 mesure que nous entrons dans un monde de plus en plus num\u00e9rique et quantifi\u00e9<\/em>.\u00a0Mais justement : ne vaut-il pas mieux qu\u2019une structure \u00e0 but non lucratif telle que Bayes Impact s\u2019y penche, plut\u00f4t que de laisser les algorithmes dans les seules mains du business ?\u00bb, d\u00e9clarait-il au site wedemain.fr<\/a>.\u00a0<\/em><\/span><\/p><\/blockquote>\n

Quoiqu’il en soit, on ne peut que saluer la d\u00e9marche de ce jeune homme qui a grandi dans une banlieue populaire de la r\u00e9gion parisienne, et qui a su mettre son travail et son audace au profit des int\u00e9r\u00eats d’autrui.\u00a0Une fa\u00e7on de prouver que les m\u00e9gadonn\u00e9es ne sont pas seulement synonymes de d\u00e9rives financi\u00e8res, d’espionnage ou de publicit\u00e9. Chapeau !<\/p>\n

Photo: Twitter Paul Duan @pyduan<\/span><\/p>\n

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