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Dresseurs de codes

Nouvelles technologies

15/02/2016 -

S’il peut apprendre et décider par lui-même, l’algorithme reste un outil paramétré et surveillé par la main de l’homme, y compris par l'internaute de plus en plus invité à reprendre le contrôle.

© Gilles Rapaport pour Stratégies

13 novembre, 21h10. Le match France-Allemagne bat son plein au Stade de France. Pour l’occasion, les algorithmes de Vigiglobe, start-up spécialisée dans l'écoute du web social, animent une opération publicitaire digitale innovante pour le compte d’un annonceur automobile. Un match parallèle en somme qui confronte l’engagement sur Twitter des supporters français à celui des allemands en temps réel, sous forme de nuages de mots.

21h16, une première explosion retentit. Chacun se connecte à Twitter pour suivre le déroulé des événements qui se trament à Saint-Denis et à Paris. Rapidement, l’opération publicitaire tourne court. Les termes fusillade, attentat, terrorisme ou kamikaze apparaissent sur la data-visualisation intégrée au site de la marque. «Nos algorithmes agissent comme des vigies. Ils nous aident à prendre une décision. Ils ne sont pas la décision. Nous avons donc pu proposer à l’annonceur de s’adapter à cette actualité tragique et, en l’espèce, d’arrêter immédiatement la campagne», raconte Leendert de Voogd, directeur général de Vigiglobe.

Rédiger du texte, animer une page d’accueil ou prédire l’avenir… Les initiatives technologiques se multiplient autour des algorithmes qui occupent certaines fonctions habituellement réservées aux humains. Pourtant, s’il peut «apprendre», «comprendre» ou «décider», de manière toujours plus puissante, l’algorithme, même d’intelligence artificielle, n’en reste pas moins un outil paramétré en amont et surveillé en aval par la main de l’homme. Le dictionnaire Larousse le définit comme un simple «ensemble de règles opératoires dont l'application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d'un nombre fini d'opérations».

Carburant

Du reste, selon ce qu’on veut faire avec un algorithme on ne va pas l’«éduquer» de la même façon. Dans le cas de Vigiglobe, qui propose «l’analyse du sentiment», ce sont des «troupes d’étudiants» qui annotent manuellement et en continu des centaines de milliers de tweets, les classant selon le ton du message. «Ces corpus annotés servent de carburant à l’algorithme. Quand un nouveau tweet entre, il va le comparer avec l’ensemble des messages qu’il a appris. Il est même capable de repérer l’ironie. Si Nadine Morano écrit “Encore bravo François Hollande”, il comprend que le ton est négatif malgré le mot “bravo”», explique Leendert de Voogd.

Cette méthode de machine learning est également nommée apprentissage supervisé. «Il existe en fait deux approches, révèle le sociologue Dominique Cardon (1). La méthode supervisée repose sur un objectif fixé par un humain. Dans la méthode non supervisée, le calculateur découvre lui-même un modèle d’interprétation des variables sans avoir d’objectif.» 


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