Dans un récent billet de blog, Meta a révélé des informations sur la manière dont ses systèmes d'intelligence artificielle classent les contenus pour ses utilisateurs. De nouveaux outils sont introduits pour permettre aux utilisateurs de mieux contrôler ce qu'ils voient.
Ces systèmes d'IA, appelés systèmes de recommandation, combinent de multiples variables pour déterminer quel contenu montrer et à qui. On les appelle familièrement "algorithmes de médias sociaux" ou simplement "algorithmes".
Selon Nick Clegg, vice-président des affaires internationales chez Meta, les systèmes de Meta recommandent des contenus en fonction de l'activité et des préférences de l'utilisateur. Les systèmes, a-t-il expliqué, utilisent une variété de signaux et de modèles prédictifs pour déterminer les messages à montrer à un utilisateur.
Meta a publié 22 cartes système pour Facebook et Instagram. Ces cartes donnent un aperçu de la manière dont les systèmes d'IA de Meta classent les contenus, des types de prédictions qu'ils font et des contrôles que les utilisateurs peuvent employer pour personnaliser leur expérience.
Outre les cartes du système, Meta divulgue également les types d'entrées ou de "signaux" utilisés par ses modèles. Ces signaux et prédictions sont disponibles dans le Centre de transparenceLes critères d'évaluation de la qualité de l'eau, de l'air et de l'énergie sont des éléments essentiels de l'évaluation de la qualité de l'eau.
Meta utilise également ces signaux pour détecter et supprimer les contenus préjudiciables, ainsi que pour réduire la distribution de contenus problématiques ou de mauvaise qualité, conformément aux lignes directrices de l'entreprise en matière de distribution de contenu.
Les utilisateurs de Facebook peuvent consulter les raisons pour lesquelles certains contenus ont été jugés pertinents pour eux, ainsi que les types d'activités et d'informations qui ont pu influencer cette prédiction.
Cette fonctionnalité sera étendue aux bobines Instagram et aux bobines Facebook dans les semaines à venir.
En outre, Meta développe des outils permettant aux utilisateurs de mieux personnaliser leur expérience sur les applications. Sur Instagram, une nouvelle fonctionnalité est testée, qui permet aux utilisateurs d'indiquer leur intérêt pour une bobine recommandée, ce qui guide l'algorithme pour montrer plus de contenu similaire. Une fonction "Show more, Show less" est disponible sur Facebook, permettant aux utilisateurs de restreindre les contenus recommandés qu'ils ne souhaitent pas voir.
Dans son billet, M. Clegg, ancien dirigeant politique britannique, souligne que Meta a publié plus de 1 000 modèles d'IA, bibliothèques et ensembles de données pour les chercheurs au cours de la dernière décennie. Dans les semaines à venir, l'entreprise lancera une nouvelle série d'outils : Meta Content Library et API.
Cela permettra aux chercheurs des institutions universitaires et de recherche qualifiées d'accéder aux données des publications, pages, groupes et événements publics sur Facebook, ainsi qu'à certaines données d'Instagram.
Les intentions de Meta sont-elles sincères ?
Meta a fourni un article de blog technique discuter du fonctionnement de leurs algorithmes, notamment de la réactivité en temps réel et des "démarrages à froid", lorsque les systèmes de recommandation interagissent pour la première fois avec de nouveaux utilisateurs.
Le système d'intelligence artificielle Afficher plus/afficher moins est efficace, et Meta encourage davantage d'utilisateurs à l'essayer afin d'enrichir leurs fils d'actualité.
Ces dernières années, Meta a pris un "virage transparent", peut-être en raison d'une Amende record au titre du GDPR, le Le scandale de Cambridge Analyticaet un exode constant des utilisateurs de leurs plateformes, en particulier de Facebook.
Meta a fait fuiter un modèle d'IA open-source, LLaMA, et semble développer d'autres IA open-source à dévoiler au public.
