Accueil Politique Comment les algorithmes ont aidé à l’élection d’Emmanuel Macron

Comment les algorithmes ont aidé à l’élection d’Emmanuel Macron

Avant de se présenter à la présidentielle, Emmanuel Macron a fait son « diagnostic » de campagne grâce aux algorithmes.

Avant d’officialiser sa candidature à l’élection présidentielle, le nouveau président de la République s’était lancé lancé dans un vaste porte-à- porte pour établir un état de l’opinion des Français. Les troupes du mouvement En Marche ! ont ainsi recueilli des millions de verbatim, rendus anonymes, et associés à des méta-informations (profession, département) qui ont ensuite été confiés à la PME innovante Proxem pour en faire l’analyse sémantique.

En tout, 1,5 million de mots, dans une grande feuille Excel fournie par En Marche ! avec des dizaines de milliers de réponses de Français à huit questions (quelles sont vos attentes par rapport à la politique?, qu’est-ce qui marche ou pas en France?, quelles sources d’espoir ?, etc.) ont été passés à la moulinette des mathématiques pour identifier les problèmes concrets des Français et en fournir une répartition géographique. « Une analyse rapide, effectuée en quelques semaines », nous confie François-Régis Chaumartin, CEO de Proxem. Les équipes d’En Marche ! ont ensuite utilisé le logiciel de Proxem pour vérifier des intuitions, croiser des data, poser des questions, voir si elles trouvaient des corrélations potentiellement intéressantes, etc.

Une première pour un homme politique et pour Proxem, « On applique au champ politique des méthodes qui ont fait leur succès en marketing, mais avec une différence très importante : en marketing on peut faire de l’hyper-segmentation et potentiellement adapter des produis à des niches, là où dans le champ politique l’enjeu est plutôt de trouver le programme unique qui maximise la prise en compte des attentes des citoyens »