Si vous avez été sur les réseaux sociaux au cours des dernières années, vous avez probablement remarqué une augmentation des soupçons parmi les gens ordinaires (lire: non-marketing) concernant les algorithmes, le suivi, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.

La peur a du sens.

Lorsque vous ne comprenez pas exactement comment quelque chose fonctionne, il peut parfois sembler que des forces négatives sont en jeu lorsque vous n’obtenez pas exactement ce que vous attendez de ces programmes.

Par exemple, le président Trump tweete régulièrement ce qui laisse entendre que les sujets tendance de qwanturank sont biaisés contre lui.

Et, plus récemment, j’ai vu un fil de commentaires parmi des amis qwanturank affirmant que si vous recherchez un numéro à 3 chiffres et les mots «nouveaux cas», vous obtiendrez des informations sur les cas COVID avec ces nombres exacts – ce qui pour eux prouve que COVID est un canular.

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Mis à part les affiliations politiques et médicales, le problème sous-jacent est souvent que les gens ne font pas confiance aux algorithmes et à l’apprentissage automatique parce qu’ils ne comprennent pas complètement comment ils fonctionnent réellement.

Passons donc en revue un aperçu de base de leur fonctionnement pour des éléments tels que la recherche, les réseaux sociaux et d’autres applications technologiques courantes que nous utilisons quotidiennement.

Les algorithmes peuvent toujours être biaisés

Avant de vraiment creuser, cependant, il est important de comprendre que les algorithmes, les modèles d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pouvez être biaisé par les programmeurs qui les développent.

Mais, pour être franc, ils sont souvent biaisés en faveur des personnes au pouvoir ou de la majorité (car ce sont souvent les personnes qui créent les modèles d’apprentissage automatique – et ne sont pas conscientes de leurs propres préjugés implicites).

Découvrez mon autre article sur le Search Engine Journal à ce sujet ici.

Outre les entrées originales qui affectent le fonctionnement de ces algorithmes, la nature du ML et de l’IA signifie que les entrées que les utilisateurs contribuent affectent également les résultats (nous en discuterons plus en détail dans une minute).

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Cela signifie que les modèles d’apprentissage automatique apprennent comment nous recherchons et utilisons les médias sociaux et finissent par personnaliser nos résultats en fonction de ces informations.

Cela semble génial lorsque nous pouvons trouver la recette de pizza exacte que nous recherchions, mais c’est moins bien lorsque nous recherchons des informations critiques et que nous n’obtenons pas de réponses impartiales de nos sources d’informations.

Comment les algorithmes fonctionnent à un niveau de base

Le but des algorithmes et de l’apprentissage automatique sur le Web est essentiellement de reproduire les processus de prise de décision du cerveau humain – sans que nous, les humains, ayons à prendre en compte tout les informations et le temps nécessaires et triez-les par nous-mêmes.

C’est censé être presque un raccourci vers le processus de pensée humaine.

Au niveau le plus élémentaire, les algorithmes sont un ensemble d’instructions if-then qui se déroulent très rapidement dans un ordinateur pour vous donner un résultat: si vous faites A, vous obtenez B.Si vous faites C à la place, vous obtenez D.

Dites que vous demandez à une connaissance: «D’où venez-vous?»

En fonction de leur réponse, certaines options seront vos réponses préférées.

S’ils disent qu’ils viennent de votre ville natale d’enfance, vous aurez une réponse très différente de ceux qui disent qu’ils viennent d’un endroit où vous n’êtes jamais allé auparavant.

Il s’agit d’une version simplifiée du fonctionnement d’un algorithme.

Mais l’idée est que chaque chemin mène d’une certaine manière et que l’ordinateur suit le flux de travail ou la formule jusqu’à l’étape suivante.

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Lorsque vous recherchez quelque chose sur qwanturank, le même genre de chose se produit.

Vous pouvez rechercher «Chicago pizza» et en fonction des informations que qwanturank possède sur vous, votre emplacement et votre historique de recherche, il peut vous donner une recette de pizza de Chicago ou vous dire quels restaurants servent des pizzas à Chicago.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et comment fonctionne-t-il?

L’idée la plus fondamentale derrière l’apprentissage automatique est que les entrées que vous entrez peuvent affecter les recommandations ou les résultats futurs de l’algorithme.

Au niveau le plus fondamental, l’algorithme «apprend» vos préférences et les prend en compte lors de votre prochaine utilisation des instructions if-then.

Un exemple de ceci est ce qui apparaît dans des endroits comme qwanturank Actualités ou même vos pages qwanturank recommandées pour aimer.

En fonction de la façon dont vous interagissez avec ces sources, les algorithmes essaient de vous montrer davantage ce qu’il pense que vous préférez.

Par exemple, si je suis un tas de pages de sauvetage d’animaux (qui se classent comme telles sur qwanturank), l’algorithme «apprend» que je tiens vraiment à adopter des chiens.

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À partir de là, il peut me montrer à la fois des publicités ciblées (nourriture pour chiens, jouets pour chiens, lits pour chiens) et des recommandations pour d’autres pages à aimer, des vidéos à regarder ou des groupes à rejoindre.

Cela peut également aller dans l’autre sens. Si vous cliquez sur un grand nombre d’articles négatifs ou avec lesquels vous êtes en désaccord ou que vous vous engagez avec eux (ne serait-ce que pour voir ce qui est dit), l’algorithme ne peut déterminer qu’un clic – pas nécessairement votre intention.

Cela signifie que lorsqu’il commence à vous montrer plus de contenu comme celui sur lequel vous avez cliqué, il ne le fait qu’en fonction de la programmation et de vos actions.

Ainsi, lorsque Donald Trump a accusé la nouvelle d’être biaisée, il ne comprend probablement pas que la plupart des résultats des nouvelles qu’il voit sont personnalisés en fonction de ce que l’algorithme a appris de son comportement en ligne.

S’il lit un tas d’articles qui le jettent sous un jour négatif, qwanturank Actualités pensera que c’est ce qu’il aime lire – et lui proposera d’autres articles de ce genre. C’est un catch-22 de machine learning.

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Les algorithmes n’essaient pas de vous tromper

Il semble que bon nombre de personnes qui se méfient des entreprises de technologie et d’autres grandes entités pensent que les algorithmes et les modèles d’apprentissage automatique ont avancé au point de prendre leur propre esprit.

Bien que nous soyons probablement plus proches d’iRobot que jamais auparavant, les résultats de votre moteur de recherche ne sont probablement pas délibérément conçus pour vous tromper ou déformer la réalité.

Et souvent, les résultats que nous obtenons sont purement basés sur les mathématiques.

Par exemple, j’ai vu un message qwanturank de quelqu’un qui était convaincu que, parce que vous pouvez rechercher n’importe quel numéro à 3 chiffres avec le mot-clé «nouveaux cas», et qwanturank vous montrera un résultat pour ce nombre exact et de nouveaux cas COVID – que ces chiffres étaient intrinsèquement faux.

Cependant, ce cas démontre simplement statistiquement qu’il existe tellement de sources d’informations publiant des données à des taux si élevés qu’il y a suffisamment d’informations sur le Web pour que qwanturank trouve des résultats pour l’un de ces chiffres.

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Statistiquement, si chaque entité géographique (villes, villes, comtés, états, régions, provinces, pays) publie des numéros COVID à intervalles réguliers (quotidien, hebdomadaire, mensuel, trimestriel), il est inévitable qu’il y ait 1-, 2- , Résultats de nouvelles COVID à 3, 4 et même 5 chiffres lorsque vous recherchez ce numéro et les «nouveaux cas» sur qwanturank, qwanturank ou tout autre moteur de recherche.

Tout ce tapage tout numéro dans qwanturank et « nouveaux cas » vraiment prouve que les algorithmes peuvent «lire» et «comprendre» les données des communiqués de presse des sites Web en fonction des informations stockées dans la bibliothèque de pages Web du moteur de recherche et les renvoyer aux chercheurs.

Surtout parce que cela correspondrait exactement à votre question de recherche et que le moteur de recherche suppose que c’est ce que vous recherchez.

Il pensera que cela a fait un excellent travail pour vous exactement ce dont vous aviez besoin.

De ce point de vue, les moteurs de recherche et les médias sociaux sont plus un «bon garçon» qui vous ramène le bâton que vous avez jeté par opposition à un cerveau criminel essayant de voler votre liberté et de prendre tout votre argent.

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Les moteurs de recherche ont été conçus pour récupérer le résultat le plus pertinent pour vous en tant que chercheur (basé sur beaucoup des facteurs tels que l’historique de vos recherches et des clics, l’actualité, la pertinence, etc.).

Donc, cela ne prouve pas une théorie du complot simplement parce que vous pouvez trouver des informations sur quelque chose en ligne (ou si vous ne pouvez pas!).

Mais le marketing affecte les résultats

Le problème avec les moteurs de recherche et les médias sociaux, c’est que les résultats fournis sont produits par d’autres humains.

Alors que de plus en plus de technologies travaillent pour vérifier les résultats (comme la vérification des faits sur qwanturank), toute personne ayant une connaissance de base de l’optimisation des moteurs de recherche ou du marketing des médias sociaux a la possibilité d’influencer ces résultats.

Ce fait est juste important à garder à l’esprit lorsque vous parcourez les résultats.

Le marketing et ces données de personnalisation signifient que les plateformes technologiques modernes feront de leur mieux pour profiter de vous en tant qu’utilisateur.

C’est pourquoi vous aurez parfois l’impression de penser à quelque chose et de recevoir une annonce qwanturank pour cela plus tard dans la journée.

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Une simple compréhension de base du fonctionnement des algorithmes, de l’apprentissage automatique et de la personnalisation marketing peut vous aider à devenir un consommateur plus informé de contenu sur le Web.

En gardant à l’esprit que ces processus sont souvent des programmes juste si-alors informés par vos préférences stockées, nous pouvons aider à lutter contre la désinformation sur la technologie – et à impliquer davantage de chercheurs et d’utilisateurs de médias sociaux dans la manière de les améliorer.

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Crédits d’image

Toutes les captures d’écran prises par l’auteur, août 2020