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— Doctoral researcher at the Digital Humanities Institute, EPFL. Lausanne, Switzerland.

Mes algorithmes de recommandation

Ce matin, j'ouvre l'application Instagram depuis mon téléphone portable, je fais défiler le flux de nouvelles images. Apparaît une photo postée par une musicienne mexicaine que je suis depuis longtemps dans le but d'apprendre à jouer du ukulele (un projet inachevé dont je garde seulement un abonnement sur mon compte Instagram...)

Je consulte le profil de melissa.lrc avant de me rendre au travail et une photo d'elle avec un livre attire mon attention:
melissasbook.PNG
Ça ne m’intéresse pas particulièrement, je reviens sur la page principale de mon compte Instagram et après quelques minutes je ferme l'appli pour poursuivre ma routine matinale.

Petit-déj à la maison, métro bondé, course dans les couloirs de l’EPFL pour arriver à temps à un rendez-vous. Tout se déroule de manière habituelle, j’exécute mes tâches quotidiennes…

Plus tard au bureau, à 11:48, je décide d'aller sur Amazon.fr acheter un livre que j'aimerais offrir à ma cousine pour son anniversaire la semaine prochaine. J'ajoute le livre dans mon panier et voilà les recommandations proposées par Amazon:
amazon recommendations.PNG
Surprise !!

Le livre "milk and honey" sur la photo de Melissa apparaît devant moi.

Première hypothèse: la machine lit mon cerveau et elle extrait de ma mémoire locale des souvenirs récents pour les projeter sur un écran.

Non, sûrement pas... Ridiculement improbable, pour l'instant on n’en est pas encore là!

Seconde hypothèse: les algorithmes de recommandation opèrent dans des réseaux connectés du marché oligopolistique.

Un nouvel indice qui prouve que nos informations personnelles sont stockées dans des bases de données partagées par certaines entreprises puissantes et dominantes: Facebook (+Instagram), Amazon, Google. Nous sommes des sujets producteurs de données en masse à chaque seconde. Nos informations sont vendues et utilisées pour le data profiling.

Ces entreprises étudient notre comportement sur le net (tracking user behavior) dans le but de nous proposer des produits « personnalisés ». Ce sont des stratégies de marketing centrées sur le consommateur. Les marketeurs prétendent connaître « les besoins » des consommateurs – souvent ils ont l’ambition de les créer – en quête de nouvelles opportunités commerciales. C’est dans ce cadre que le Big Data et les algorithmes d'apprentissage automatique (machine learners) sont largement utilisés.

Bons achats à toutes et tous!

 

Si le sujet vous intéresse, je vous conseille deux lectures légères et passionnantes : 

Pedro Domingos, The Master Algorithm.

Jeremy Rifkin, L’âge de l’accès. La nouvelle culture du capitalisme.