Le problème du démarrage à froid
Expliquez aux élèves que les objectifs d’optimisation ne représentent que la moitié de la façon dont les algorithmes prennent des décisions sur ce qu’ils doivent vous montrer.
L’autre moitié correspond à vos entrées : ce que l’algorithme sait de vous. Par exemple, si l’algorithme est optimisé pour le temps de visionnement, il doit savoir ce qui vous incitera à regarder plus longtemps.
Il existe deux types d’entrées : explicites et implicites . Les entrées explicites sont celles que vous savez que vous donnez à l’algorithme, tandis que les entrées implicites sont celles que vous ne savez pas que vous envoyez. Ces témoins proviennent de l’application ou du site Web qui surveille ce que vous faites ou obtient des renseignements vous concernant de quelqu’un d’autre. Par exemple, YouTube pourrait utiliser votre historique de recherche Google, car ils appartiennent à la même société. D’autres applications ou sites Web peuvent acheter des renseignements auprès de courtiers en données.
Demandez aux élèves de faire l’exercice de tri du chapitre étudiant Le problème du démarrage à froid. Passez en revue les entrées et soulignez qu’il ne s’agit en aucun cas de toutes les entrées utilisées par les algorithmes, mais simplement de quelques exemples.
Une fois que les élèves ont trié les entrées en entrées explicites et implicites, demandez :
Pouvez-vous penser à d’autres entrées explicites? (Rappelez-leur qu’une entrée explicite est une information qu’ils savent qu’ils envoient.)
Pouvez-vous penser à des entrées implicites? (Si quelqu’un pouvait voir tout ce que vous faites sur votre téléphone ou votre ordinateur, qu’est-ce qu’il saurait de vous?)
Y a-t-il des renseignements implicites qu’ils ne se sentent pas à l’aise de voir connaître par les applications, les sites Web ou les annonceurs?
Pourquoi les algorithmes pourraient-ils s’appuyer davantage sur des entrées implicites plutôt que sur des entrées explicites?
Après que les élèves ont discuté pendant quelques minutes, expliquez que les algorithmes s’appuient sur des entrées implicites pour surmonter le problème de démarrage à froid. Cela signifie simplement que lorsque vous commencez à utiliser quelque chose qui a des recommandations algorithmiques, l’algorithme ne sait pas grand-chose de vous, donc ses recommandations ne sont pas très précises.
Plus ils utilisent d’entrées implicites, plus vite l’algorithme devient précis : s’il vous a déjà semblé qu’une application pouvait « lire dans vos pensées » ou vous connaître mieux que vous-même, cela signifie probablement qu’elle utilisait beaucoup d’entrées implicites.
Comme le dit le service de diffusion de musique Spotify aux annonceurs : « Plus ils diffusent, plus nous en apprenons. »
Les entreprises qui collectent des informations sur les personnes et les vendent à des annonceurs, des applications ou des sites web.