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Migrants – Comment le Big Data peut sauver des millions de réfugiés

Les migrants sont de plus en plus nombreux, et les déplacements massifs de la population sont devenus un problème d’envergure mondiale. Le Big Data pourrait permettre de remédier à ce problème grâce aux analyses prédictives. Les algorithmes pourraient être utilisés pour mieux gérer les flux migratoires en temps réel. Malheureusement, de nombreux obstacles se dressent face à cet espoir.

La crise mondiale des migrants a atteint une ampleur sans précédent. Selon l’Agence des Nations Unies pour les réfugiés, 65 millions de personnes vivent aujourd’hui en tant que réfugiés ou déplacés de leur pays d’origine. C’est plus que jamais auparavant depuis que l’agence a commencé à collecter des données pour mesurer l’envergure du phénomène. Famine,  guerre, persécutions, catastrophes naturelles… de nombreux pays ont ouvert leurs frontières aux démunis, mais peinent à contenir ce flux migratoire massif.

Les analyses prédictives pour anticiper les flux migratoires

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Dans ce contexte dramatique, aucune réelle solution ne semble se dessiner. En réalité, le Big Data et plus précisément les analyses prédictives pourraient aider l’humanité à résoudre ce problème. Pour rappels, les analyses prédictives sont une science statistique permettant d’exploiter les données présentes et passées pour tenter de prédire le futur.

Les analyses prédictives sont déjà utilisées dans de nombreux domaines. Elles permettent de présager quels étudiants risquent d’abandonner l’université, de détecter les risques de fraude dans le domaine de la finance et des assurances, ou encore d’améliorer la logistique pour les entreprises. Dans tous ces cas d’usage variés, les données du passé permettent aux algorithmes Big Data d’anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent.



En ce qui concerne les réfugiés, c’est justement un manque d’anticipation qui a fait empirer la situation. Peu de pays avaient la capacité d’accueillir les millions de migrants, et personne n’a réellement su percevoir le défi auquel les pays frontaliers comme la Jordanie, la Turquie, le Liban et la Grèce seraient confrontés en servant de pays d’accueil temporaires.

Lorsque beaucoup de pays européens ont cessé d’accepter les migrants, ces pays se sont retrouvés dans une situation calamiteuse. Même les pays les plus hospitaliers et déterminés à venir en aide aux migrants, comme l’Allemagne et la France, ont été contraints de contenir les réfugiés dans des camps bien plus longtemps que prévu.

De nombreuses sources de données sur les migrants sont disponibles

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Il faut savoir que les données sur les migrants sont déjà collectées à partir d’une large variété de sources : sondages à l’échelle nationale, smartphones et autres appareils mobiles, postes de frontières et autres sources administratives tels que les registres de population. De telles données peuvent être très utiles pour les gouvernements des pays frontaliers et des pays d’accueil. Les technologies analytiques pourraient tout bonnement permettre de prédire vers quel endroit il est probable que les migrants se dirigent.

Ainsi, en cas de prédiction d’une concentration trop importante, il serait possible de rediriger les migrants à l’avance vers plusieurs pays différents. Les données en temps réel pourraient aussi aider les organisations à investir leur argent judicieusement pour fournir des biens à ceux qui en ont le plus besoin au bon moment. En définitive, les analyses prédictives pourraient tout bonnement permettre d’éviter aux réfugiés d’être entassés dans des camps.

Les algorithmes pourraient aussi prendre en compte la volonté politique, l’opinion publique, et les capacités logistiques des différents pays d’accueil potentiels. Les modèles statistiques sont utilisés depuis longtemps pour étudier les conflits internationaux et les guerres civiles. Ainsi, si un pays est déjà dépassé par le nombre de migrants qu’il accueille ou occupé avec une crise interne, les organisations pourraient choisir une meilleure terre d’hospice pour les réfugiés.


Migrants : de nombreux obstacles se dressent face à l’espoir du Big Data

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Malheureusement, de nombreux obstacles se dressent face au Big Data. Tout d’abord, il est nécessaire que les différents pays manifestent une volonté politique de venir en aide aux migrants et de se prêter au jeu de la solidarité internationale. Tous les pays doivent impérativement accepter de partager leurs données pour fournir aux algorithmes une vue d’ensemble sur la situation. Hélas, la crise des migrants est loin d’être la priorité de la plupart des pays.

Des défis techniques majeurs sont également à surmonter pour que le Big Data puisse aider à résoudre cette crise. Il est notamment nécessaire de développer un système permettant d’héberger toutes ces données de façon sécurisée. Une fuite accidentelle de données pourrait avoir l’effet inverse et mener à des violences contre ces populations vulnérables.

Par ailleurs, il va sans dire que cette solution potentielle représente un investissement financier massif. Les entreprises privées et les ONG ne disposent que de ressources limitées. Quoi qu’il en soit, même si le défi est de taille, ces efforts payeront à coup sûr dans le futur. Les algorithmes prédictifs développés pour venir en aide aux migrants d’aujourd’hui pourront être à nouveau utilisés pour les crises de migrants qui nous attendent dans le futur, notamment à cause du réchauffement climatique et d’autres menaces potentielles dont nous n’avons pas encore conscience.