En partie jouée sur les réseaux sociaux, la campagne présidentielle 2017 est aussi celle où le numérique est utilisé comme outil de recrutement et de profilage.

Les technologies BigData au service de la campagne électorale
Les technologies BigData au service de la campagne électorale © Getty / Xubingruo

C’est en 2008, lors de sa première campagne présidentielle que Barack Obama s'adjoint des services de Chris Hughes, cofondateur de Facebook.

Leila Lévêque, responsable des études d’audience sur les réseaux sociaux pour l’Argus de la presse, rappelle que sa stratégie d’alors repose sur 3 piliers :

  • Collecter des fonds : Utiliser les réseaux sociaux pour lever de l’argent mais "peu d'argent auprès de beaucoup de personnes" précise Leila Lévêque, et non l'inverse » soit auprès de quelques très gros donateurs comme ont toujours fait les précédents présidents.
  • S’adresser à chacun sur son réseau social : Les messages ne sont plus diffusés "one to many" (le candidat parle à la foule des téléspectateurs ou des lecteurs) mais "one to one" de sorte qu’une forme de familiarité s’instaure entre le candidat et son électorat.
  • Conquérir un électorat de long terme : En 2008, les réseaux sociaux sont pris d'assaut par les « "millenials", ceux qui sont nés dans les années 1980/1990. Il sait qu'en 2010 ces "millenials" seront plus nombreux que les baby-boomers. Il est donc déjà en train de miser sur sa réélection en 2012.
Leila Lévêque
Leila Lévêque © Radio France / Anne Brunel

En plus d'être en avance sur son temps en termes de réseaux sociaux, Barack Obama a en outre "un petit quelque chose que les communicants décrivent ce que toutes les marques rêveraient d'avoir : il est nouveau, attractif, différent et ça marche". Une description qui n'est pas sans rappeler Emmanuel Macron, qui s'est largement inspiré de cette stratégie. C'est donc tout droit des Etats-Unis que nous viennent ces stratégies numériques qui permettent d’avoir une connaissance très fine de l’électorat.

David Gayou, Senior Data Engineer, travaille au quotidien avec la société Cloudera, spécialisée dans ces technologies d’analyse des données de masse. Il décrit les différents types de données que ces solutions BigData peuvent exploiter pour mettre à la disposition du candidat les moyens de connaitre la nature, les tendances de l’électorat.

1. Les données des élections précédentes

Objectifs: définir son électorat et sa position géographique pour mieux le cibler

"On a toutes les données, bureau par bureau, du nombre de votants et du nombre de vote attribué à chacun des partis, explique David Gayou. On a une précision géographique assez forte parce qu'un bureau de vote correspond à quelques kilomètres carrés".

2. Les données sociodémographiques.

Objectifs : différencier les catégories sociales

Elles sont disponibles en OpenData auprès de l’INSEE. Et grâce à un travail de recoupement, des données plus précises pourront être mises en évidence : le revenu moyen des habitants de tel ou tel quartier – de tel bureau de vote, par conséquent - par rapport aux déclarations d'impôts, les répartitions de population par tranche d'âge et par tranches de catégorie socio-professionnelle, déjà standardisées dans des déclarations.

3. Les adresses mails

Objectif : envoyer des messages forts directement aux personnes concernées

Les bases d'adhérents aux partis politiques permettent de recueillir des adresses mails et d'envoyer des messages en lien avec la campagne. "Tous les sites des candidats ont des endroits où on peut s'inscrire pour recevoir une newsletter", note David Gayou.

4. Les réponses à des questionnaires

Objectif : adapter son discours en fonction des sentiments de l’électorat

"Lorsqu’on démarche les gens à domicile, des questionnaires sont remplis", expliqueDavid Gayou. On pratique ensuite sur l’ensemble des réponses une analyse lexicale : quels sont les mots employés ? Et à partir des mots utilisés, la personne s'exprime-t-elle avec un sentiment plutôt positif, négatif, de dépréciation, de colère, d'enthousiasme ?" Et de conclure : "de la sorte, grâce au profil de données de ces personnes, le candidat pourra mieux toucher ces populations". Dans leur communication au jour le jour et dans leurs propositions, le candidat peut donc adapter son discours voire son vocabulaire aux attentes qui auront émergé de ces analyses de données.

5. Les données des réseaux sociaux

Objectif : identifier nommément son électorat

"Sur le réseau social Twitter les informations de profils sont publiques : ce sont des données ouvertes. Pour le "DataScientist" qu’est David Gayou, c’est donc le réseau le plus pratique en termes de récupération/exploitation de données. De plus les messages sont par nature très courts et par conséquent plus simples à analyser. "Quand on fait de la datatscience sur du texte, explique-t-il, on commence par enlever tous les mots inutiles : les pronoms, tous les "le", "la", "les", "à", "des". Le format même de Twitter permet déjà d'avoir des phrases concentrées sur l'essentiel". Il faut ajouter à cela qu’un grand nombre de tweets sont géolocalisés ce qui permet de savoir d'où ils ont été envoyés. Et selon l’heure d’envoi, on en déduit avec peu de marge d’erreur la domiciliation du twittos…

En ce qui concerne Facebook, l'accès à ces informations est restreint aux "amis", et la meilleure façon de récupérer des données c’est par le biais des "j'aime" sur des pages publiques car là, les données sont visibles par tous. Ainsi, avec les informations de profils on peut discerner les sympathisants de tel parti ou de tel candidat, et voir également les personnes plutôt intéressées par telle proposition et de mieux cibler les propositions ensuite.

Dans cette campagne 2017 c’est Emmanuel Macron appuyé sur l’agence Liegey-Muller-Pons qui a le plus mis à profit ces outils performants, même si la plupart des agences de communication politique sont en mesure d’en proposer.

De leur côté, les partis qui en auraient eu les moyens, PS ou LR, ne paraissent pas avoir pris la mesure des possibilités astronomiques qu’ils peuvent offrir.

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