GT1 – Moteurs de recherche & Systèmes de recommandation d’information

Dans une ère d’abondance informationnelle, la sélection, le classement et la recommandation d’information ont pris une place décisive. Les algorithmes des moteurs de recherches, des fils d’actualité des réseaux sociaux et toutes les techniques de recommandation personnalisée jouent désormais un rôle central dans l’orientation de l’attention des internautes. Comment appréhender ces recommandations dans la mesure où, au delà de nos besoins individuels (micro), elles répondent aussi à d'autres intérêts et enjeux (macro) ?

La thématique centrale

L’objectif de ce groupe de travail est de rassembler les travaux et les perspectives s’intéressant au fonctionnement, à l’audit, aux effets sociaux et politiques des techniques de classement et de recommandation de l’information. Au fur et mesure des ateliers, les participants travailleront, via des exemples précis, au concept de transparence : comment s’assurer de la qualité, de la pertinence, de l’absence de biais et de la loyauté des classements ?

Les exemples partagés

Pour clarifier les problèmes liés à la transparence dans ce GT1, l’équipe abordera 3 exemples concrets :

  • Le cas classique de la recherche d’information sur le Web : la simple requête « météo » faite sur un ordinateur ou sur un téléphone donne lieu à une liste des « meilleures » réponses d’après le moteur de recherche. Mais les meilleures pour quelles raisons ? Pourquoi le moteur de recherche me présente exactement la météo de l’endroit où je me trouve ? Et si ma requête est « météorologie » ? Pourquoi les prévisions météo présentées sont-elles fournies par une agence de prévision météorologique plutôt qu’une autre ?
  • Le cas des films qui sont censés vous convenir : quels sont les critères qui motivent la proposition de tel film plutôt qu’un autre ? Et l’on peut se poser cette même question à la vue d’une publicité sur un site web, sans raison apparente.
  • Le cas des hashtags valorisés par Twitter comme étant des « trending topics ». Quelle la matrice permet de décider des thèmes d’actualité tendance, et pourquoi certains et pas d’autres ? Faut-il (juste) faire du bruit : que beaucoup d’utilisateurs de Twitter interagissent autour d’un même sujet pendant une certaine période pour qu’il devienne un « trending Topic » ? Ou bien, faut-il que les utilisateurs de Twitter parlent tous, presque en même temps, de la même chose ? Dans le premier cas, l’algorithme des trending topics mesure l’importance d’un sujet, dans le second de l’actualité d’un sujet ?

 

Dans ces trois exemples, un utilisateur doit pouvoir avoir des explications sincères, fiables, honnêtes, et compréhensibles.

Les disciplines présentes

Dans ce groupe de travail sont réunis autour de la table les disciplines à la croisée des problèmes rencontrés quand on s’intéresse à la transparence :

  • la recherche d’information et le traitement des langues naturelles qui étudient l’analyse de documents et l’accès aux documents pertinents,
  • les systèmes de recommandation étudiant les moyens de proposer des suggestions à un utilisateur,
  • le monde juridique en charge des droits et devoirs des plateformes,
  • les sciences humaines qui étudient l’impact social et sociétal de ces des outils.

 

Décryptages

Un #TT, comme on le nomme sur Twitter, est un sujet dont on parle (tendance) à un instant t sur la plateforme sociale. Cette tendance peut être nationale ou internationale. Comment connaitre les trending topics du moment ? Ils sont affichés dans en haut à gauche de votre compte Twitter.