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Qu'est-ce que Predikon?
Predikon est une plateforme née d'un projet académique par le Laboratoire de la dynamique de l'information et des réseaux (INDY Lab) de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). Son but principal est de prédire les résultats des votations en Suisse aussitôt que les premiers résultats communaux sont publiés par les cantons à partir de 12h00 les jours de votations.
Par exemple, nous avons prédit précisément (avec une différence de moins de 1% d'erreur) le résultat final de la Loi contre les discriminations sexuelles une minute après midi, quand seulement 9% des bulletins avaient été comptés. Nous travaillons activement à développer les fonctionnalités de Predikon, et en particulier à l'amélioration de la précision de nos prédictions.
Comment vos prédictions fonctionnent-elles?
Nous avons développé un modèle prédictif des résultats communaux (en pourcentage de "oui") pour les votations suisses. En utilisant les résultats passés, notre modèle apprend automatiquement une représentation des communes. Le jour d'une votations, et aussitôt que des communes publient leurs résultats (leur pourcentage de "oui"), notre modèle utilise ces représentations pour prédire les résultats manquants des autres communes. La prédiction du résultat national est obtenue en agrégeant les résultats publiés et les résultats prédits.
D'où proviennent les données?
Où puis-je trouver l'ancienne version de Predikon?
Elle est toujours disponible ici.
Qui êtes-vous?
Comment puis-je vous contacter?
Remerciements
Nous sommes très reconnaissants de l'aide apportée par l'Office Fédérale de la Statistique pour comprendre leurs données. Nous remercions Ragnor Comerford de nous avoir aidé à mettre en place la nouvelle version de Predikon. Nous remercions également Brunella Spinelli et Young-Jun Ko pour leurs traductions en italien et en allemand. Nous donnons une mention d'honneur à Vincent Etter et Julien Herzen qui ont initié ce projet en 2014 et qui nous ont fourni des retours précieux tout au long du développement continu de Predikon.
Publications de recherche
A. Immer, V. Kristof, M. Grossglauser, P. Thiran, Sub-Matrix Factorization for Real-Time Vote Prediction, Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2020.
V. Etter, E. Khan, M. Grossglauser, P. Thiran, Online Collaborative Prediction of Regional Vote Results, Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2016.
V. Etter, J. Herzen, M. Grossglauser, P. Thiran, Mining Democracy, Conference on Online Social Networks (COSN), 2014.