Les algorithmes permettent de sélectionner équitablement les assemblées de citoyens


Les assemblées de citoyens ont un moment. La méfiance croissante à l’égard des gouvernements et des experts a ravivé l’ancienne méthode grecque consistant à donner au public les moyens de participer à la politique.

Le modèle gagne maintenant du terrain dans le monde entier. Au Royaume-Uni et en France, par exemple, des assemblées de citoyens ont été convoquées pour délibérer sur les réponses au changement climatique.

Mais la sélection des membres de ces organes est une tâche compliquée. Idéalement, les assemblées de citoyens devraient être à la fois représentatives et choisies au hasard. Il est difficile d’équilibrer ces deux exigences car les bénévoles ont tendance à ne pas être représentatifs de l’ensemble de la population.

Une équipe d’informaticiens des universités Harvard et Carnegie Mellon a imaginé une solution potentielle : algorithmes de sélection.

Démocratie informatique

Le système de l’équipe trouve des panels qui satisfont aux exigences de quota et donne aux membres potentiels une chance de sélection aussi égale que possible mathématiquement.

L’algorithme construit d’abord un ensemble de panels dépendant des quotas. Ceux-ci sont développés en construisant de manière itérative un « portefeuille optimal » de panels et en calculant la répartition la plus équitable des participants. Un seul panel est ensuite tiré au hasard de la distribution.

L’algorithme open source a déjà été utilisé pour sélectionner plus de 40 assemblées citoyennes à travers le monde. Dans le Michigan, le système a été utilisé pour sélectionner un panel de 30 résidents pour faire des recommandations sur COVID-19.

Le processus a été un succès, selon un rapport de juin de Fast Company :

Les panélistes choisis étaient démographiquement représentatifs, équilibrés entre les sexes, âgés de 20 à 87 ans et présentaient de grandes variations en termes de race, d’éducation et d’opinions politiques. Le panel a émergé avec 12 recommandations politiques sur la gestion du COVID-19 et de l’économie, y compris sur les mandats de masque, les allocations de chômage et les subventions d’aide à domicile.

Les chercheurs vont maintenant explorer de nouvelles façons dont l’informatique peut contribuer aux pratiques démocratiques.

À une époque où le respect pour les politiciens professionnels est en baisse, les algorithmes de l’équipe pourraient améliorer une forme alternative de démocratie représentative.

Vous pouvez lire le document d’étude en libre accès dans Nature.

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