Amazon a déclaré utiliser des outils d'intelligence artificielle de plus en plus sophistiqués pour lutter contre les faux avis et les commentaires non authentiques sur sa place de marché.
La première place de marché mondiale pour le commerce électronique se bat depuis de nombreuses années contre les faux courtiers d'évaluation, ce qui a récemment abouti à une action en justice contre NiceRebate.com, un faux courtier d'évaluation ciblant les clients britanniques.
Dharmesh Mehta, responsable de l'équipe chargée de la confiance des clients chez Amazon, a déclaré : "Nous luttons énergiquement contre les courtiers en évaluation" et a révélé qu'Amazon avait engagé des poursuites judiciaires à l'encontre de 94 fraudeurs à l'examen dans le mondey compris aux États-Unis, en Chine et en Europe.
En 2022, Fakespot, un outil conçu pour détecter les faux avis, a analysé 720 millions d'avis et a estimé que certains d'entre eux étaient des faux avis. 42% étaient des contrefaçons d'une manière ou d'une autre.
Presque tous ceux qui ont étudié les avis sur Amazon sont probablement tombés sur des avis suspects qui semblent intuitivement faux. De nombreux avis sont des recommandations rémunérées visant à améliorer l'évaluation d'un vendeur ou à saboter une entreprise rivale.
Amazon investit dans des modèles d'apprentissage automatique (IA) capables d'analyser des milliers de points de données pour aider à identifier les critiques frauduleuses. Le modèle d'IA évalue différents facteurs pour déterminer la probabilité qu'un avis soit faux, tels que la relation de l'auteur avec d'autres comptes en ligne, l'activité de connexion, l'historique des avis et un comportement inhabituel.
Amazon poursuit également les groupes de médias sociaux créés pour échanger des avis. En 2022, Amazon a identifié plus de 23 000 groupes de médias sociaux, comprenant plus de 46 millions de membres impliqués dans la facilitation de faux avis.
De nombreux projets de recherche ont été menés pour démanteler les faux avis à l'aide de techniques d'IA de traitement du langage naturel (NLP).
Par exemple, une étude en 2022 a utilisé GPT-2 pour former un classificateur de fausses critiques dont les performances sont supérieures à celles des humains.
M. Mehta a déclaré : "Nous utilisons l'apprentissage automatique pour rechercher les comptes suspects, pour suivre les relations entre un compte d'achat qui laisse un avis et quelqu'un qui vend ce produit. Grâce à la combinaison d'un contrôle méticuleux, d'un apprentissage automatique avancé et de l'intelligence artificielle, nous pouvons empêcher les faux avis d'atteindre le client."
Comment l'IA détecte-t-elle les faux avis ?
Si vous avez déjà lu une critique et pensé "ça a l'air faux", cela prouve plus ou moins que l'IA peut faire la même chose. Il existe des signaux et des indices que vous percevez, et l'IA peut également les apprendre.
Les IA peuvent utiliser le NLP pour examiner des facteurs tels qu'une ponctuation excessive, une mauvaise grammaire et des tons trop négatifs ou positifs, ce que l'on appelle également l'analyse du sentiment. Cependant, la détection des faux avis ne se limite pas à cela, et si Amazon ne définit pas de critères stricts, il risque de supprimer des avis authentiques.
D'autres méthodes consistent à analyser les types de produits qui font l'objet de faux avis, le moment où les faux avis sont laissés et si les avis génériques à 5 étoiles proviennent du même compte.
Bien entendu, personne n'est mieux placé qu'Amazon pour analyser ces données, ce qui soulève la question suivante : pourquoi le problème est-il aussi important (ou plus important) que jamais ?
Même si Amazon souhaite renforcer la confiance en supprimant les faux avis, le maintien d'un grand nombre d'avis sur les sites Web de l'entreprise n'est pas une bonne chose. tous est dans leur intérêt.
En tant que Saoud Khalifah de Fakespot ditSi Amazon supprimait 100 % des faux avis, elle perdrait des centaines de milliards de dollars en valeur actionnariale.
