Quand l’intelligence artificielle se met au service d’une meilleure expérience utilisateur

L’utilisation des réseaux sociaux est devenu aujourd’hui une routine. Qui n’a jamais posté un commentaire, des photos, réagi à l’actualité en tweetant ! Ils ont une place à part entière dans nos vies. Ce dont nous sommes moins au courant, cependant, est la façon dont nos commentaires, photos et autres, sont passés au crible d’algorithmes puissants dans le but de filtrer l’ensemble des contenus.

Les algorithmes permettent non seulement de supprimer des contenus offensants ou haineux mais visent également à améliorer l’expérience des utilisateurs. Ils définissent, par exemple, le type de contenu ou de publicité qui est proposé en fonction d’un certain nombre de critères.

Modérer grâce à l’IA

Le géant américain Facebook a eu très tôt recourt à l’intelligence artificielle afin de réguler les contenus postés par les utilisateurs. Facebook comptabilise aujourd’hui près de 3 milliards d’utilisateurs actifs chaque mois dont l’expérience d’utilisation a été augmentée avec l’aide de l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui de nombreux algorithmes appartenant à la famille des algorithmes deep learning ou également maching learning permettent de proposer, entre autres, des contenus et des publicités personnalisés, détecter des contenus inappropriés, faire de la traduction automatique, proposer de nouveaux contacts potentiels ciblés.

Les contenus visionnés, par exemple sur la newsfeed de Facebook, sont gérés par une classe d’algorithmes de deep learning avec une organisation de type perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP) capables d’évoluer en fonction du type et du nombre de données utilisées pour leur apprentissage.

Ils tentent de définir précisément quelles sont les stories et les personnes qui sont le plus susceptibles de vous intéresser. Ce type de sélection ou d’orientation de contenu en fonction de vos contacts et de vos goûts n’est pas propre à Facebook.

La plate-forme de vente en ligne Amazon a aussi recourt à l’intelligence artificiel afin d’améliorer l’expérience d’utilisation de ses usagers. Les algorithmes d’Amazon vont définir leurs recommandations en fonction des préférences et des achats des utilisateurs. L’ensemble des données acquises forme alors le profil des clients et des regroupements par similarité de profils sont effectués ce qui permet d’offrir des recommandations similaires à des profils similaires.

Ce type d’approche permet alors d’anticiper sur vos attentes en fonction des informations obtenues à partir de profils similaires. Amazon est devenu, ces dernières années, un compétiteur sérieux en intelligence artificiel, notamment avec le développement de son service Cloud AWS (Amazon Web Services).

L’amélioration de l’expérience d’utilisation via l’intelligence artificielle est à l’œuvre sur de nombreux sites internets, dont les sites de jeux en lignes. L’intelligence artificielle est devenue un enjeu stratégique afin d’augmenter son chiffre d’affaire.

L’IA dans les jeux vidéos

Les plate-formes de jeux en ligne comme Steam n’hésitent pas non plus à faire appel au service de l’intelligence artificielle afin de vous proposer des jeux correspondant à vos goûts en fonction du nombre de fois que vous avez joué à tel ou tel jeu stocké dans votre library. Les algorithmes utilisés par de telle plate-forme définissent leurs recommandations en fonction de l’utilisation de vous faites des jeux que vous avez acheté plutôt que du genre auquel appartiennent vos jeux. Dans le but de vous proposer les jeux les plus susceptible de vous intéresser, nous retrouvons cette même mécanique dans certains casinos virtuels.

Lutter contre les fakenews

Un autre secteur important qui a massivement recourt à l’intelligence artificielle sont les sites d’informations. Lutter contre les fakenews est devenu aujourd’hui un enjeu politique mondial. Twitter emploie, par exemple, des algorithmes spécialement conçus pour débusquer les fakenews.

L’intelligence artificielle est aujourd’hui partie intégrante de nombreux sites car elle permet d’améliorer l’utilisation qui en est faite. Cependant, des voix se sont soulevées interrogeant l’utilisation qui est faite de l’ensemble des données collectées par des compagnies privées.

Les questions soulevées ne concernent pas seulement la collecte d’information mais aussi les conséquences de l’amélioration de l’expérience d’utilisation. On peut citer, à titre d’exemple, l’addiction aux réseaux sociaux, et notamment à Facebook, qui se caractérise par la nécessité de passer en revu systématiquement la newsfeed.

Des solutions simples ont déjà été mises en place afin d’essayer de limiter un usage excessif. L’application Instagram, par exemple, indique à l’utilisateur qu’il a déjà passé en revu l’intégralité des nouvelles actualités.

Il est également possible de se limiter en vérifiant le temps passé sur les applications, ce que propose Apple sur ses iPhones et iPads. En vérifiant la consommation de la batterie de chaque application, en cliquant sur l’icône d’horloge située sur la droite, il est possible de connaître le temps passé sur l’application. Il existe également une application Android appelée ActionDash qui permet de connaître le temps passé sur chacune des applications du téléphone.