Un nouvel algorithme d’apprentissage automatique peut prédire l’évolution de la composition raciale des quartiers au fil du temps. L'algorithme, développé par des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley, est capable de faire des prédictions précises basées sur divers facteurs, notamment la composition raciale des quartiers voisins, l'âge et le revenu des résidents, ainsi que la présence de certaines commodités.

L’algorithme pourrait être utilisé pour aider les décideurs politiques à prendre des décisions sur la manière de promouvoir l’intégration raciale et la diversité au sein des communautés. Par exemple, cela pourrait être utilisé pour identifier les zones qui risquent de se gentrifier et pour élaborer des politiques qui contribueraient à empêcher que cela ne se produise.

L’algorithme est basé sur un type d’apprentissage automatique appelé apprentissage supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, l'algorithme est formé sur un ensemble de données qui contient des données d'entrée et des données de sortie correspondantes. Dans le cas de l'algorithme développé par les chercheurs de Berkeley, les données d'entrée étaient constituées d'informations sur la composition raciale des quartiers, l'âge et les revenus des habitants ainsi que la présence de certaines commodités. Les données de sortie consistaient en informations sur l’évolution de la composition raciale des quartiers au fil du temps.

L'algorithme a été formé sur un ensemble de données de plus d'un million de secteurs de recensement aux États-Unis. Les chercheurs ont ensuite testé l’algorithme sur un ensemble de données de 100 000 secteurs de recensement. L’algorithme a pu faire des prédictions précises sur l’évolution de la composition raciale des quartiers dans plus de 90 % des cas.

Les chercheurs pensent que l’algorithme pourrait être un outil précieux pour les décideurs politiques souhaitant promouvoir l’intégration raciale et la diversité dans les communautés. L’algorithme pourrait être utilisé pour identifier les zones qui risquent de se gentrifier et pour élaborer des politiques qui contribueraient à empêcher que cela ne se produise. L’algorithme pourrait également être utilisé pour identifier les zones déjà racialement diversifiées et pour élaborer des politiques qui contribueraient à maintenir cette diversité.

Les chercheurs prévoient de continuer à développer l’algorithme et de le mettre à la disposition des décideurs politiques et d’autres parties intéressées. Ils espèrent que l’algorithme sera utilisé pour aider à créer des communautés plus intégrées et plus diversifiées sur le plan racial.