Un aperçu détaillé de la manière dont Meta personnalise nos expériences sur les médias sociaux en utilisant l’intelligence artificielle pour choisir le contenu que nous voyons en fonction de l’historique de nos choix.

Meta a publié une analyse approfondie des algorithmes de médias sociaux de l’entreprise dans le but de démystifier la façon dont le contenu est recommandé aux utilisateurs d’Instagram et de Facebook.

Dans un article de blog publié jeudi, le Président des Affaires mondiales de Meta, Nick Clegg, a affirmé que la divulgation d’informations sur les systèmes d’IA derrière leurs algorithmes fait partie de « l’éthique globale d’ouverture, de transparence et de responsabilité » de l’entreprise, et a souligné ce que les utilisateurs de Facebook et Instagram peuvent faire pour mieux contrôler le contenu qu’ils voient sur les plateformes.

« Avec les avancées rapides qui se produisent dans des technologies puissantes comme l’IA générative, il est compréhensible que les gens soient enthousiasmés par les possibilités et préoccupés par les risques », a déclaré Clegg dans le blog. « Nous pensons que la meilleure façon de répondre à ces préoccupations est l’ouverture. »

La plupart des informations sont contenues dans 22 « cartes système » qui couvrent le fil d’actualité, les Stories, les Reels et d’autres façons dont les gens découvrent et consomment du contenu sur les plateformes de médias sociaux de Meta.

Chacune de ces cartes fournit des informations détaillées mais accessibles sur la façon dont les systèmes d’IA derrière ces fonctionnalités classent et recommandent du contenu.

Par exemple, l’aperçu d’Instagram Explore, une fonctionnalité qui montre aux utilisateurs des photos et des Reels de comptes qu’ils ne suivent pas, explique le processus en trois étapes derrière le moteur de recommandation automatisé d’IA.

  • Collecte d’inventaire : le système collecte du contenu public d’Instagram, comme des photos et des Reels, qui respectent les règles de qualité et d’intégrité de l’entreprise.
  • Utilisation de signaux : ensuite, le système d’IA examine comment les utilisateurs ont interagi avec des contenus similaires ou des intérêts, également appelés « signaux d’entrée ».
  • Classement du contenu : enfin, le système classe le contenu de l’étape précédente, en mettant en évidence le contenu qu’il prédit suscitera le plus d’intérêt pour l’utilisateur en le plaçant en position plus élevée dans l’onglet Explore.

La carte indique que les utilisateurs d’Instagram peuvent influencer ce processus en enregistrant du contenu (indiquant ainsi au système de montrer des choses similaires) ou en le marquant comme « non intéressé » pour encourager le système à filtrer des contenus similaires à l’avenir.

Les utilisateurs peuvent également voir des Reels et des photos qui n’ont pas été spécifiquement sélectionnés pour eux par l’algorithme, en sélectionnant « Non personnalisé » dans le filtre Explore. Plus d’informations sur les modèles prédictifs d’IA de Meta, les signaux d’entrée utilisés pour les orienter et leur fréquence d’utilisation pour classer le contenu sont disponibles via le Transparency Center (centre de transparence).

En plus des cartes système, l’article de blog mentionne quelques autres fonctionnalités d’Instagram et de Facebook qui peuvent informer les utilisateurs sur la raison pour laquelle ils voient un contenu spécifique et comment ils peuvent personnaliser leurs recommandations.

Meta étend la fonctionnalité « Pourquoi je vois ça ? » aux Reels de Facebook, aux Reels d’Instagram et à l’onglet Explore d’Instagram dans les « prochaines semaines ». Cela permettra aux utilisateurs de cliquer sur un Reel individuel pour découvrir comment leur activité antérieure a pu influencer le système à le leur montrer.

Instagram teste également une nouvelle fonctionnalité Reels qui permettra aux utilisateurs de marquer des Reels recommandés comme « Intéressé » pour voir du contenu similaire à l’avenir. La possibilité de marquer du contenu comme « Non intéressé » est disponible depuis 2021.

Meta a également annoncé qu’elle rendra bientôt disponible sa Bibliothèque de contenu et son API, un nouvel ensemble d’outils pour les chercheurs, qui contiendra une série de données publiques d’Instagram et de Facebook.

Ces données de la bibliothèque pourront être recherchées, explorées et filtrées, et les chercheurs pourront demander l’accès à ces outils via des partenaires approuvés, en commençant par le Consortium interuniversitaire pour la recherche politique et sociale de l’Université du Michigan.

Meta affirme que ces outils fourniront « l’accès le plus large au contenu disponible publiquement sur Facebook et Instagram par rapport à tout autre outil de recherche que nous avons construit jusqu’à présent », en plus d’aider l’entreprise à respecter ses obligations de partage de données et de transparence.

Ces obligations de transparence sont potentiellement le facteur le plus important qui pousse Meta à mieux expliquer comment elle utilise l’IA pour façonner le contenu que nous voyons et avec lequel nous interagissons.

Le développement explosif de la technologie de l’IA et sa popularité croissante ces derniers mois ont attiré l’attention des régulateurs du monde entier, qui se sont préoccupés de la manière dont ces systèmes collectent, gèrent et utilisent nos données personnelles.

Les algorithmes de Meta ne sont pas nouveaux, mais la façon dont l’entreprise a mal géré les données des utilisateurs lors du scandale de Cambridge Analytica et les réactions aux efforts insuffisants de transparence de TikTok sont probablement un rappel incitatif pour communiquer de manière excessive.