Avec plus d’un milliard de membres, Facebook est à la tête d’une base d’information d’une incroyable étendue et profondeur. Il y ajoute une couche d’Intelligence Artificielle pour officiellement mieux répondre à nos besoins, et une couche supplémentaire de deep learning qui lui permet sur certains aspects de nous connaître certainement mieux que nous même…
« Nous avons en quelque sorte cet immense corpus d'histoires que nous avons de classer en quelques milliseconde ». C’est ainsi qu’Andrew Tulloch, ingénieur membre de l’équipe en charge de la R&D de Facebook, a présenté, à l’occasion de REWORK, l’incroyable base d’information que nous avons permis à Facebook, par nos contributions, de consolider. Pour réaliser cela, le réseau social exploite l’Intelligence Artificielle (IA), « des systèmes qui ont été vraiment percutants dans l'amélioration de classement au cours des deux dernières années ».
Ça, c’était avant, mais aujourd’hui, comment Facebook procède-t-il ? Le réseau social s’est tourné vers le deep learning, une branche de l’IA qui exploite des modèles conçus d’après le cerveau humain, qui tentent en particulier d’imiter le néocortex humain principalement dédié à la perception sensorielle, à la pensée consciente, au traitement de la langue, etc.
Entre les mains de Facebook, le deep learning est une approche avancée pour imiter le comportement humain, particulièrement bien adaptée à l’identification et la catégorisation d’énormes quantités de données.
Les ingénieurs de Facebook exploitent le deep learning pour juger des contenus de ses membres et leur proposer des contenus, relations, services et publicités selon 3 axes :
Examen du texte
Facebook utilise un traitement du langage naturel qui scanne les statuts et les messages pour comprendre le langage sémantique du texte, puis le classer. Cette approche permet en particulier de repérer les contenus à caractère trop commercial, voire trop ‘cliquables’.
Traduction du contenu
Facebook analyse en profondeur les messages publiés en plus d’une centaine de langues afin de créer intentionnellement un environnement virtuel riche dans lequel ses membres peuvent rester connectés, sans avoir à affronter les barrières linguistiques.
Identification des objets
Facebook exploite le deep learning pour identifier les objets présents sur les photos et les vidéos. Cette information donne des indices sur l’intérêt pour les postes qui affichent ces objets et la pertinence de ce contenu. La reconnaissance du contenu des images, des visages aux objets, affecte la curation et permet de sélectionner d’autres images ou vidéos sémantiquement proches.
La question qui se pose aujourd’hui est de savoir si, en se rapprochant du cerveau humain, les ‘machines’ comme Facebook pourront porter des jugements qui viendront influencer le service qui nous est proposé, donc influencer notre propre jugement, et cela avec ou sans notre autorisation ?
Image d’entête 468406309 @ iStock Topp_Yimgrimm
