La Suisse mise sur l'innovation dans sa réponse à la crise mondiale des réfugiés, devenant le premier pays à placer des demandeurs d'asile dans différentes parties du pays en utilisant l'intelligence artificielle.

À partir de cet automne, le Secrétariat d'Etat suisse aux migrations et l'Immigration Policy Lab (IPL) testeront un nouveau méthode basée sur les données pour affecter les demandeurs d'asile aux cantons à travers le pays. Les demandeurs d'asile du programme pilote seront évalués par un algorithme conçu pour maximiser leurs chances de trouver un emploi. L'algorithme permettra aux fonctionnaires d'envoyer des individus vers le canton qui correspond le mieux à leur profil, plutôt que de les répartir au hasard, comme dans le système actuel.

Le programme suivra ensuite ces demandeurs d'asile au cours des prochaines années, comparer leurs taux d'emploi à ceux d'autres personnes qui sont entrées dans le pays en même temps. Il comprendra deux mille personnes, moitié placé dans les cantons avec le guidage de l'algorithme et moitié placé au hasard. Les recommandations de l'algorithme prennent en compte des contraintes telles que l'espace limité dans un canton, et les responsables du placement prennent la décision finale dans chaque cas.

L'algorithme de placement a été développé par l'Immigration Policy Lab, qui a des succursales à l'Université de Stanford et à l'ETH Zurich, et un chercheur affilié du Dartmouth College. Les chercheurs de l'IPL visaient à donner aux pays du monde entier un outil pour améliorer l'intégration des réfugiés qui pourrait facilement être mis en œuvre, à faible coût et sans remanier leurs systèmes existants. Leur première étape :exploiter de nombreuses années de données sous-utilisées sur les réfugiés et leurs conséquences.

Les données historiques utilisées pour développer l'algorithme pour la Suisse comprenaient des informations sur l'endroit où les réfugiés ont été envoyés, s'ils ont trouvé du travail, et leur âge, pays d'origine, genre, et l'heure d'arrivée. L'algorithme utilise cet historique complexe pour calculer la probabilité d'emploi des réfugiés sur chaque lieu de réinstallation possible, puis les répartit de manière à donner à chaque personne la meilleure correspondance possible. En Suisse, seulement 15 pour cent des réfugiés arrivés à partir de 2013 ont trouvé un emploi dans les trois ans. L'utilisation de l'algorithme aurait pu augmenter ce chiffre à 26 %, selon les premiers tests sur les données historiques.

Comme le montrent ces résultats, la destination des réfugiés peut être très importante pour leur intégration à long terme et leur qualité de vie. "Il est important de tester et d'affiner soigneusement l'algorithme avant de l'implémenter à grande échelle, la décision du gouvernement suisse de piloter cette approche est donc une prochaine étape naturelle", dit Kirk Bansak, un scientifique des données IPL et un doctorat de Stanford. étudiant qui a co-développé l'algorithme.

Pour implémenter l'algorithme, l'équipe d'IPL a conçu un logiciel et une interface utilisateur personnalisés pour les agents de placement. La version bêta du logiciel offre un moyen transparent d'intégrer l'IA dans le processus d'affectation, et il peut être adapté pour fonctionner avec les systèmes de données et d'allocation uniques de n'importe quel pays.

En cas de succès, le programme pilote pourrait ouvrir la voie à une solution qui améliore la vie des réfugiés et aide les cantons et les villes suisses à tirer le meilleur parti de leurs ressources à un moment où les demandes d'asile devraient rester élevées. "Le Secrétariat d'Etat suisse aux migrations fait un pas essentiel vers une nouvelle voie dans les politiques d'intégration des réfugiés", dit Joëlle Pianzola, Directeur exécutif d'IPL à l'ETH Zurich. « Nous sommes reconnaissants pour leur partenariat et sommes impatients de le mettre en œuvre. » Les résultats pourraient également encourager d'autres pays à adopter une approche fondée sur les données pour l'intégration des réfugiés, par exemple, poursuivre l'effort en utilisant l'algorithme IPL pour améliorer les résultats au-delà de l'emploi.