Les réseaux sociaux alimenteront les prévisions économiques

© 2015 Thinkstockphotos

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Faut-il produire du blé ou du maïs cette année ? Quel est le meilleur moment pour mettre des produits sur le marché ? Dans les pays émergents en particulier, les producteurs sont soumis aux fluctuations des prix des denrées. L’étude des réseaux sociaux permettrait-elle d’anticiper hausses et baisses? Un groupe d’étudiants en Master en informatique s’est penché sur la question.

Pour planifier leur travail, les agriculteurs gardent toujours un œil sur les prévisions météorologiques. D’ici quelques années seront-ils également accros aux prévisions économiques ? C’est ce que croit Fabian Brix, étudiant en Master en informatique. Il a travaillé sur un système de prédiction basé sur l’analyse de données issues des réseaux sociaux.

Actif dans MUN EPFL, association modèle des Nations Unies (ONU), il a pris conscience de l’impact de la volatilité des prix des marchandises pour les producteurs. L’association modèle regroupe des étudiants. Elle a pour but de les former aux négociations internationales en simulant le fonctionnement des organisations internationales. Lorsqu’il a fallu choisir un projet dans le cadre du cours de Big Data (traitement informatique de grandes quantités de données), il a immédiatement repensé à cette problématique et a convaincu son groupe de travail de plancher sur cette question. « Le professeur Christoph Koch encourage ses étudiants à définir leur propre thème de recherche », se souvient Fabian Brix.

« L’objectif était d’utiliser les tweets géolocalisés pour connaître l’évolution des prix des produits agricoles, explique Fabian Brix. Nous avons choisi de travailler sur l’Inde, car ce pays tient des statistiques officielles, ce qui nous permettait de valider nos résultats ». L’équipe composée d’Alexander John Busser, Anton Ovchinnikov, Ching-Chia Wang, Duy Nguyen, Fabian Brix, Gabriel Grill, Joseph Boyd et Stefan Mihaila a alors mis en place un système nommé Humanitas. Il permet à la fois de monitorer des tweets et de détecter ceux qui contiennent des informations concernant les prix des aliments.

Au final, l’exercice a été très formateur, mais a donné peu de résultats. « Twitter ne donne accès qu’à 1% des tweets. En plus, le projet ayant eu lieu sur un semestre, le temps de le concevoir et de le développer, il nous est resté une semaine pour la collecte de données. Les données utilisables étaient ainsi trop peu nombreuses pour obtenir des résultats probants ». Mais, la méthode est là, et elle est tellement prometteuse que les Nations Unies, elles-mêmes ont produit un rapport sur la question.

Le projet est aujourd’hui en stand-by. Mais qui sait, un jour peut-être les agriculteurs pourront être guidés dans le choix de leurs cultures ou dans la date de la mise sur le marché de leur production grâce à des données leur permettant d’anticiper les fluctuations des prix. « Ce genre d’outils de veille économique est utilisé par les grandes entreprises », souligne Fabian Brix, raison pour laquelle l’accès à certaines bases de données fait l’objet d’un véritable marché. Ce système permettrait dès lors de démocratiser l’accès à de telles technologies notamment pour les agriculteurs de pays émergents.


Author: Joël Burri

Source: EPFL