Avec Data for Good, Facebook livre des données sur les mouvements de population

Data for Good de Facebook

Comme d’autres géants du numérique, Facebook dispose d’importantes sources de données susceptibles d’aider les chercheurs en santé dans le suivi et la lutte contre le Covid-19. Dans le cadre de Data for Good, le réseau social annonce de nouveaux outils basés sur la Data.

Il a souvent été reproché aux GAFA leurs considérables collectes de données à des fins publicitaires. La crise sanitaire actuelle est l’occasion pour ces géants mondiaux de mettre leur patrimoine de données à disposition du monde médical.

Facebook souligne ainsi que systèmes de santé et hôpitaux ont « besoin de meilleures informations sur l’efficacité des mesures préventives et sur la manière dont le virus peut se propager. » Des données sont ainsi déjà accessibles dans le cadre du programme Data for Good.

Données agrégées sur les déplacements de population

Ces informations agrégées (par opposition à des données individuelles) sur les mouvements de population peuvent ainsi contribuer à la recherche autour du coronavirus et de sa propagation.

Dans un billet de blog, la firme de Mark Zuckerberg annonce donc de nouveaux outils. Parmi ceux-ci, de nouvelles cartes de prévention des maladies. Ces cartographies doivent « aider à éclairer les efforts de prévision des maladies et les mesures de protection. »

Tendances de l’amplitude des mouvements au Brésil mesurant les visites de différentes zones.

Facebook va également mobiliser les près de 200 millions d’utilisateurs de ses services dont il dispose aux Etats-Unis et au Canada. Comment ? Au travers de la promotion sur leur fil d’actualité d’une enquête du centre de recherche Delphi de l’université Carnegie. L’étude ambitionne d’identifier plus tôt les zones sensibles en matière de Covid-19.

En ce qui concerne les données cartographiques, Facebook précise donc qu’il met à disposition des cartes de regroupement ou (« co-location maps ». Ces cartes sont basées sur des prédictions. Elles consistent à déterminer la probabilité de contacts entre individus, contribuant à prévoir les zones d’apparition des cas de Covid.

Prévoir les zones de contamination probables

Facebook estime en outre que les « modèles de regroupement (« co-location patterns »), comme ceux de l’Italie, peuvent aider les modélisateurs à déterminer comment COVID-19 pourrait se propager. »

Ces données agrégées doivent également fournir aux autorités des informations sur le respect des mesures de confinement. L’analyse de l’amplitude de mouvement permet en effet d’observer, au niveau régional, les déplacements des individus.

La carte montre la probabilité d’amitiés sur Facebook entre l’East Village à New-York et le reste des États-Unis.

Grâce à un indice de connectivité sociale, Facebook entend par ailleurs mesurer les relations entre les Etats. Ces données sont susceptibles d’éclairer les épidémiologistes dans la prédiction de la propagation de la maladie.

En France, dans le cadre de Data for Good, Facebook collabore avec 11 établissements universitaires et trois instituts de recherche (CNRS, Inria, Inserm). L’entreprise privée partage des ensembles de données anonymisées et agrégées. L’exploitation de ces données porte ainsi notamment sur l’élaboration de modèles de stratégies de déconfinement.

A propos de Christophe Auffray 433 Articles
De formation initiale en marketing Web et en économie, je me suis spécialisé par la suite dans la presse B2B consacrée à l'économie numérique et dispose dans ce secteur de 15 ans d'expérience. Spécialiste de la transformation numérique, de l'innovation et des nouveaux business models des entreprises, j'ai développé des compétences dans les domaines du marketing éditorial, de la stratégie éditoriale, de la production de contenus premium et la gestion de sites d'information et d'équipe dans l'univers des médias en ligne et du marketing des solutions innovantes.