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Les mégadonnées méprisées par Trump l'ont peut-être porté au pouvoir

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Après avoir remporté l'investiture du parti républicain pour la présidentielle, Trump a progressivement développé une stratégie numérique menée par un autre néophyte en politique, le mari de sa fille Ivanka, Jared Kushner (photo), et une entreprise de données connue pour avoir travaillé avec les partisans du Brexit.

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Agence France-Presse

Donald Trump s'est moqué de l'utilisation des mégadonnées (big data) et des nouvelles technologies pour sa campagne présidentielle, des techniques qui ont pourtant contribué à sa victoire à la présidentielle du 8 novembre.

La discrète campagne numérique de M. Trump, mise sur pied seulement dans les derniers mois de sa course à la Maison-Blanche, a permis au milliardaire républicain de peaufiner son message en direction des cruciaux électeurs des États industriels de la Rust Belt (ceinture de rouille), qui lui ont finalement donné la majorité en nombre de grands électeurs.

Pendant les primaires de son parti, Donald Trump avait qualifié de «surfaites» ces analyses de données et de «micro-ciblage» utilisées avec succès par le président sortant Barack Obama.

Mais après avoir remporté l'investiture du parti républicain pour la présidentielle, il a progressivement développé une stratégie numérique menée par un autre néophyte en politique, le mari de sa fille Ivanka, Jared Kushner, et une entreprise de données connue pour avoir travaillé avec les partisans du Brexit.

Dans la dernière ligne droite de la campagne, il s'est appuyé sur l'expérience de Cambridge Analytica, branche américaine de la société britannique spécialisée en marketing comportemental SCL, et a réussi à ravir les États clés de Pennsylvanie, du Michigan et du Wisconsin.

Cibler les indécis

«Nous avons conçu un algorithme qui a montré les grandes villes où il y avait la plus grande concentration d'électeurs à convaincre», explique Matt Oczkowski, chef de l'équipe scientifique chargée de la campagne Trump chez Cambridge Analytica.

«On a actualisé et partagé ces informations quotidiennement. Cette campagne devait être encore plus chirurgicale parce qu'Hillary Clinton dépensait plus du double d'argent».

Ces initiatives ont généré des milliers messages différents, ciblant les électeurs en fonction de leurs profils sur les réseaux sociaux comme Facebook, Snapchat ou encore la radio Pandora, ajoute M. Oczkowski.

Selon Cambridge Analytica, quelque 4000 publicités numériques en faveur du milliardaire ont été vues 1,5 milliard de fois par des millions d'Américains.

Les experts peuvent glaner des informations sur les utilisateurs des réseaux sociaux et développer des argumentaires sur «les problèmes qui les préoccupent», précisé M. Oczkowski.

Beaucoup de facteurs ont contribué à la victoire du républicain mais un élément clé a été de «comprendre qui étaient les électeurs susceptibles d'aller voter».

Tom Bonier, PDG de la société de conseil TargetSmart qui a travaillé avec les démocrates, reconnait que comprendre la participation a été cruciale en 2016, même si c'est le «talon d'Achille» des analystes de données.

«Les modèles disent beaucoup pour qui les gens vont voter mais ils ont du mal à prédire qui va voter».

Messages «ultra-ciblés»

Le stratège numérique choisi par Jared Kushner a été Brad Parscale, patron d'une société de marketing basée au Texas, dont l'absence d'expérience en politique a sans doute joué en sa faveur, selon Chris Wilson, PDG de WPA Research, chef de la campagne numérique du sénateur républicain Ted Cruz.

«L'équipe de Clinton savait ce qu'il fallait faire pour motiver un électeur d'Obama et a pensé que ça marcherait encore (cette année), mais ça n'a pas fonctionné».

Un ciblage numérique efficace consiste à réunir les différentes données, numériques ou non, correspondant aux profils des électeurs sur des réseaux sociaux ou d'autres plateformes.

«Je peux utiliser un modèle de prévision d'un électeur potentiel de Trump que je peux faire correspondre avec (la radio) Pandora (...) et aux genres de musiques qu'il écoute, ou le cibler sur Snapchat sur la base des filtres qu'il utilise», relève M. Wilson.

Selon M. Oczkowski, les publicités négatives visant à décourager la participation «n'ont représenté qu'une petite part de notre stratégie» car «nous nous sommes surtout concentrés sur les moyens d'atteindre nos électeurs».

Cambridge Analytica a adapté ses publicités quotidiennement pour convaincre les indécis, répartis en une quinzaine de sous-groupes, avec des messages «ultra-ciblés».

«Nos capacités numériques ont permis à l'équipe de campagne (de Trump) d'atteindre les électeurs plus efficacement que jamais, et à un coût dérisoire comparé aux dépenses de la candidate démocrate», fait valoir Alexander Nix, PDG de la société, dans un communiqué.

M. Bonier admet ignorer si la légère baisse de participation des électeurs noirs est due aux publicités négatives ou à d'autres facteurs.




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