Comme ça tu n'as pas l'impression d'être en permanence "décodé".
Mouais, on a cette discussion régulièrement ici.
Observation: les pubs ciblées et les listes d'articles proposées (page d'accueil du site, "vous pourriez être aussi intéressé par...", "articles fréquemment achetés ensemble") semblent complètement débiles (protections périodiques alors qu'on est un homme, combinaison sado-maso alors qu'on cherche un bouquin sur Latex, etc).
Hypothèse 1: les IA des sites commerciaux sont foireuses (recherche grossière de mot-clés, photos ressemblantes, erreurs d'identification du profil, heuristiques pondues par un stagiaire...)
Hypothèse 2: les IA pourraient de fournir une liste de 10 articles pertinents, mais elles font exprès de te montrer n'importe quoi pour que tu ne te rendes pas compte que tu es pisté
Moi, je met l'hypothèse 1 à 100 contre 1. Largement.
Explication 1: pour de nombreux sites commerciaux, le ciblage est codé par des chimpanzés incompétents sous pression des commerciaux qui ont vendu une "intelligence artificielle" qu'on n'a pas les compétences pour développer.
Explication 2: les données sur lesquelles sont basées le ciblage sont foireuses ou incomplètes (plusieurs utilisateurs sur la même machine, configuration du navigateur avec purge des cookies, identification heuristique du profil facebook / google ratée...). Un facteur essentiel du profil de l'utilisateur (homme/femme, pro/particulier...) a très bien pu être raté (ou pas considéré dans la base de données).
Explication 3: le principe même du ciblage ne fonctionne pas (même une très bonne connaissance du profil de l'utilisateur ne permet pas de proposer un choix pertinent, parce qu'il y a trop de variété, le comportement est imprédictible, ou pas de corrélation entre les achats). Par exemple, si lundi: resto japonais, mardi: resto chinois, mercredi: proposer un resto thaïlandais ne fonctionne pas, parce que la plupart du temps on veut varier.
Par exemple, un mystère pour moi, c'est les "fréquemment achetés ensemble", typiquement sur Amazon. Je n'arrive pas à me rappeler une seule fois où ces suggestions étaient pertinentes, parce qu'elles proposent des articles identiques ou redondants, et pas du tout complémentaires. Par exemple, si tu achètes un joint pour le lave-vaisselle, le site te propose un autre joint pour un lave-vaisselle d'un autre modèle. Dans quel monde quelqu'un achète ensemble plusieurs joints pour plusieurs lave-vaisselle? La seule possibilité que je vois, c'est que la plupart des joints de lave-vaisselle sont achetés par des réparateurs de lave-vaisselle, auquel cas l'algorithme se vautre lamentablement, et me propose des articles absurdes. J'imagine que pour la plupart des vendeurs, les bases de données sont bruitées et biaisées par tout un tas de facteurs ou d'erreurs, et que les suggestions sont foireuses. Ça m'étonnerait qu'ils aient des équipes qui étudient rationnellement ce que fait l'algorithme et qui cherche à l'améliorer, même dans les grandes boîtes; si ça se trouve le truc fonctionne comme ça depuis 10 ans et personne n'a cherché à l'optimiser. Bref, penser qu'on est à la merci d'IA omniscientes qui font semblant d'être mauvaises pour influencer notre comportement sans qu'on en soit conscient, c'est un scénario de SF, mais ça me semble avoir 0 crédibilité. Il faudrait déja que les algo soient capables de fournir des solutions pertinentes avant de brouiller les cartes.
[^] # Re: Technologie et utilisation de la technologie
Posté par arnaudus . En réponse au journal Rendez moi mon futur!. Évalué à 5.
Mouais, on a cette discussion régulièrement ici.
Observation: les pubs ciblées et les listes d'articles proposées (page d'accueil du site, "vous pourriez être aussi intéressé par...", "articles fréquemment achetés ensemble") semblent complètement débiles (protections périodiques alors qu'on est un homme, combinaison sado-maso alors qu'on cherche un bouquin sur Latex, etc).
Hypothèse 1: les IA des sites commerciaux sont foireuses (recherche grossière de mot-clés, photos ressemblantes, erreurs d'identification du profil, heuristiques pondues par un stagiaire...)
Hypothèse 2: les IA pourraient de fournir une liste de 10 articles pertinents, mais elles font exprès de te montrer n'importe quoi pour que tu ne te rendes pas compte que tu es pisté
Moi, je met l'hypothèse 1 à 100 contre 1. Largement.
Explication 1: pour de nombreux sites commerciaux, le ciblage est codé par des chimpanzés incompétents sous pression des commerciaux qui ont vendu une "intelligence artificielle" qu'on n'a pas les compétences pour développer.
Explication 2: les données sur lesquelles sont basées le ciblage sont foireuses ou incomplètes (plusieurs utilisateurs sur la même machine, configuration du navigateur avec purge des cookies, identification heuristique du profil facebook / google ratée...). Un facteur essentiel du profil de l'utilisateur (homme/femme, pro/particulier...) a très bien pu être raté (ou pas considéré dans la base de données).
Explication 3: le principe même du ciblage ne fonctionne pas (même une très bonne connaissance du profil de l'utilisateur ne permet pas de proposer un choix pertinent, parce qu'il y a trop de variété, le comportement est imprédictible, ou pas de corrélation entre les achats). Par exemple, si lundi: resto japonais, mardi: resto chinois, mercredi: proposer un resto thaïlandais ne fonctionne pas, parce que la plupart du temps on veut varier.
Par exemple, un mystère pour moi, c'est les "fréquemment achetés ensemble", typiquement sur Amazon. Je n'arrive pas à me rappeler une seule fois où ces suggestions étaient pertinentes, parce qu'elles proposent des articles identiques ou redondants, et pas du tout complémentaires. Par exemple, si tu achètes un joint pour le lave-vaisselle, le site te propose un autre joint pour un lave-vaisselle d'un autre modèle. Dans quel monde quelqu'un achète ensemble plusieurs joints pour plusieurs lave-vaisselle? La seule possibilité que je vois, c'est que la plupart des joints de lave-vaisselle sont achetés par des réparateurs de lave-vaisselle, auquel cas l'algorithme se vautre lamentablement, et me propose des articles absurdes. J'imagine que pour la plupart des vendeurs, les bases de données sont bruitées et biaisées par tout un tas de facteurs ou d'erreurs, et que les suggestions sont foireuses. Ça m'étonnerait qu'ils aient des équipes qui étudient rationnellement ce que fait l'algorithme et qui cherche à l'améliorer, même dans les grandes boîtes; si ça se trouve le truc fonctionne comme ça depuis 10 ans et personne n'a cherché à l'optimiser. Bref, penser qu'on est à la merci d'IA omniscientes qui font semblant d'être mauvaises pour influencer notre comportement sans qu'on en soit conscient, c'est un scénario de SF, mais ça me semble avoir 0 crédibilité. Il faudrait déja que les algo soient capables de fournir des solutions pertinentes avant de brouiller les cartes.