Les paradoxes des systèmes de recommandation : innovation et controverse

Des réseaux sociaux aux plateformes de e-commerce, les algorithmes de recommandation orientent (pour ne pas dire manipulent) en permanence nos choix, tout en nous enfermant dans de confortables bulles d’opinion.

Quelles alternatives imaginer à ce modèle ? Respectivement lead data science et partner Data & IA au sein du cabinet de conseil Onepoint, Bérengère Mathieu et Gontran Peubez nous répondent

 

Avec « Recherches impliquées »,  une série d’articles qui fait dialoguer recherche et innovation, Onepoint et Usbek & Rica décortiquent les travers des algorithmes de recommandation et esquissent quelques pistes pour des alternatives plus éthiques

Au départ, l’objectif des systèmes de recommandation est louable et a priori sans vice caché : proposer des résultats adaptés aux besoins et préférences des utilisateurs afin de faciliter la recherche et l’accès à l’information.

Cependant, ils présentent des inconvénients comme l’usage abusif des données personnelles, la manipulation des comportements et la discrimination. Ils peuvent aussi réduire la diversité des contenus exposés aux utilisateurs, créant des « bulles de filtre » basées sur leur historique de navigation [….]

Je pense que le monde de demain ne sera pas sans algorithmes et tant mieux, mais il me semble important pour les générations futures de former aussi les bénéficiaires de ces algorithmes : quand est-ce que je suis « victime » de ces algorithmes ? [...]

Gontran Peubez, Partner data & IA et plateformes