À Propos

MonProgramme2022.org est une plateforme de participation numérique qui permet aux utilisateurs de créer leurs propres programmes gouvernementaux. Cette plateforme permet aux citoyens de sélectionner et classer plus de 100 propositions extraites des programmes gouvernementaux des principaux candidats à l'élection présidentielle de 2022.

Intelligence Collective

Monprogramme2022.org est un exercice collaboratif simple qui permet aux utilisateurs non seulement de construire leurs propres programmes gouvernementaux, mais aussi d'identifier les points d'accord et de désaccord avec les autres participants. La plateforme présente aux utilisateurs des propositions extraites des programmes gouvernementaux des candidats. Elle leur demande de sélectionner les propositions avec lesquelles ils/elles sont d'accord, puis de classer les propositions avec lesquelles ils/elles sont d’accord par ordre de préférence. Chaque participation, même partielle, est prise en compte dans la création du programme collectif et dans l'identification des sujets clivants.

Notre objectif

L'objectif de l'équipe n'est pas d'influencer l'élection de 2022, mais d’obtenir de nouvelles connaissances sur les systèmes de participation en ligne et de mieux connaître les limites empiriques de la théorie du choix social.

Pourquoi nous ne donnons pas de recommandation sur quel candidat voter

La mise en œuvre d’un système de recommandation pour les électeurs se fonde sur un nombre d'hypothèses spécifiques à l'élection en question, et peut facilement résulter dans des biais pour ou contre certains candidats. Il est difficile d’avoir une garantie de l’impartialité des recommandations fournies aux électeurs. Dans nos laboratoires de recherche nous prenons très au sérieux la question des biais algorithmiques, et l'un des objectifs de la plateforme MonProgramme2022 est de générer des données qui peuvent nous aider à réfléchir à la manière de construire de meilleurs systèmes de recommandation.

Qui sommes-nous

La plateforme a été construite par une équipe du Center for Collective Learning, laboratoire de recherche interdisciplinaire phare de l'institut 3IA de l'Université de Toulouse (ANITI). L'équipe est dirigée par Cesar A. Hidalgo, un chercheur américano-chilien qui est venu s’installer en France en 2020, après avoir dirigé un laboratoire de recherche au Massachusetts Institute of Technology (MIT) de 2010 à 2019. La plateforme a été construite par Carlos Navarrete, qui prépare un doctorat sous la direction de César Hidalgo, en collaboration avec des juristes, des informaticiens et des mathématiciens, dont des experts en théorie du choix social de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), du CNRS, de l'institut Paris 3IA PRAIRIE et de l'Université Paris-Dauphine. Hidalgo et Navarrete ont déjà travaillé ensemble sur des plateformes similaires, notamment Chilecracia, une plateforme de participation numérique qui a recueilli plus de 7 millions de préférences de citoyens lors de la révolution chilienne de 2019.

Pour toute question merci de contacter: hello@centerforcollectivelearning.org

Notre Équipe

Chercheurs Juniors

Carlos Navarrete
prépare un doctorat au Center for Collective Learning d'ANITI. ll est le principale responsable du développement et de la mise en œuvre du logiciel monprogramme2022. Il a dirigé le développement de plusieurs plateformes de participation numérique, telles que chilecracia.org, lebanocracia.org, colombiacracia.org, georgiacracia.org, asuprioriza.org et constitutin.cl. Il poursuit actuellement un doctorat. sur la démocratie numérique au Center for Collective Learning de Toulouse.

Jingling Zhang
est titulaire d'un diplôme de premier cycle en administration publique de la Southwest University of Political Science and Law de Chongqing, en Chine; un master en droit européen des affaires, de l'Université d'Aix-Marseille en France, et un master en affaires économiques internationales à l'Université Jean Jaurès à Toulouse.

Nicole Ferrada
est avocate et chercheuse en démocratie numérique au Center for Collective Learning. Elle a travaillé sur plusieurs projets de démocratie numérique, notamment chilecracia.org et constitutin.cl. Elle a dirigé la sélection et la conservation des propositions dans monprogramme2022.

Mariana Macedo
est chercheuse postdoctorale au Centre for Collective Learning. Elle est titulaire d'un doctorat en informatique de l'Université d'Exeter (Royaume-Uni). Mariana travaille actuellement sur l'augmentation des données sur la participation civique, les inégalités de genre dans la mobilité scientifique, et sur l'IA explicable (swarm intelligence).

Rachael Colley
est doctorante à l'Université Toulouse 1 Capitole et membre de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT). Elle travaille sous la direction d'Umberto Grandi et étudie le choix social computationnel, l'agrégation de jugements et la démocratie liquide.

Chercheurs Principaux

César A. Hidalgo
dirige le Center for Collective Learning. Il a occupé des postes universitaires dans les universités de Toulouse, Manchester et Harvard, ainsi qu'à la Toulouse School of Economics (TSE), à l'Institut d'Etudes Avancées de Toulouse (IAST) et à l'IRIT. Avant de s'installer à Toulouse, il a dirigé le Collective Learning Group du MIT et a travaillé comme chercheur à la Kennedy School of Government de Harvard. Hidalgo a dirigé le développement de plusieurs plateformes de distribution de données publiques et de participation civique, notamment l'Observatoire de la Complexité Économique (oec.world), Data USA (datausa.io), Data Mexico (datamexico.org) et Chilecracia (chilecracia.org), parmi beaucoup d'autres. Hidalgo est titulaire d'un doctorat en physique de l'Université de Notre Dame. Il est l'auteur de dizaines d'articles de recherche et de trois livres. Son dernier livre est How Humans Judge Machines (MIT Press, 2021).

Jérôme Lang
est directeur de recherche au CNRS et membre du LAMSADE (Université Paris-Dauphine, PSL). Il est titulaire d'un doctorat en informatique de l'Université de Toulouse. Il travaille dans le domaine du choix social computationnel, où il conçoit et étudie des mécanismes et des algorithmes pour la prise de décision collective. Il est co-éditeur du Handbook of Computational Social Choice et auteur ou co-auteur d'environ 200 articles de recherche. Il est titulaire d'une chaire au sein de l'Institut de recherche en IA de Paris (PR[AI]RIE).

Umberto Grandi
est maître de conférences en informatique à l'Université Toulouse 1 Capitole. Il est membre de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), où il codirige le groupe de recherche Logique, Interaction, Langage et Calcul. Umberto est titulaire d'un doctorat de l'Université d'Amsterdam. Il est un jeune chercheur reconnu dans le domaine du choix social computationnel, et publie régulièrement dans les meilleures conférences en 'IA sur des sujets tels que l'agrégation de jugements, le choix social sur les réseaux sociaux, et la représentation des connaissances pour les décisions collectives.

Collaborateurs

Center for Collective LearningIRITANITICNRSUniversité Paris DauphinePR[AI]RIEUniversité de Toulouse Capitole (UT1)