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ALGORITHMES-ETHIQUES

Le management par algorithmique

De plus en plus de monde accède a l'internet via un mobile ou un ordinateur, et, de plus en plus nous suivons les recommandations des algorithmes. Que ce soit lors de nos recherches, pour un voyage ou l'orthographe d'un mot, ou lors de nos déplacement sur les routes ou les transports en commun, l'intelligence artificielle semble nous donner les meilleurs conseils pour gagner du temps ou faire des économies. D'ailleurs le monde du travail est lui aussi très gourmand en algorithme.

Wikipedia définit un système de recommandation comme une forme de filtrage de l’information pour présenter l’information susceptibles d’intéresser l’utilisateur.
En général les étapes nécessaires sont la collecte d'informations la plus complète possible sur l'utilisateur, puis construire un modèle utilisateur et enfin extraire de ce modèle ou cette matrice la liste des recommandations.

La collecte est souvent explicite, vous fournissez consciemment ce que l'on vous demande. Mais elle tends de plus en plus à devenir implicite. Vos achats, vos déplacements, vos recherches donnent énormément de données.
Le modèle utilisateur peut être représenté par une matrice contenant les informations et les achats effectués. Elle évolue avec le temps.
Enfin la liste des recommandations est établie par un algorithme utilisant le modèle utilisateur pour donner une mesure de similarité entre deux objets ou deux individus.

La notion de similarité qui peut être mesurée de plusieurs manières.

Le système peut tout simplement vérifier si le livre se trouve dans la liste des genres préférés de l’utilisateur. Dans ce cas la similarité sera binaire.

Le coefficient de Dice permet de mesurer le degré de similarité entre 2 livres. il se base sur les mot-clés qui caractérisent l’ouvrage, et calculer la similarité de chevauchement entre les mots-clés du livre qui va éventuellement être suggéré avec les mots-clés préférés de l’utilisateur.

La classification de Rocchio prends en compte le point de vue des utilisateurs sur les recommandations proposées. L’utilisateur est le seul à savoir exactement ce qu’il recherche, il est donc le plus à même de juger de la pertinence des suggestions retournées par un système de recommandation. Techniquement, les contenus évalués par l’utilisateur sont divisés en 2 groupes ou vecteurs : le contenus évalués positivement et le contenus évalués négativement. En en déduit une moyenne.
Le
comportement passé des utilisateurs similaires. On utilise des méthodes qui collectent et analysent des données sur le comportement, les activités, les préférences des utilisateurs et des algorithmes tentent de prédire ce que l’utilisateur aimera en cherchant des utilisateurs qui ont les mêmes comportements que l’utilisateur à qui l’on souhaite faire des recommandations.

Les méthodes hybrides sont de plus en plus utilisées, elles combinent les méthodes précédentes.

Netflix est un bon exemple de système hybride. Il propose des recommandations en comparant les habitudes de visionnage des films d’utilisateurs similaires et suggère aussi des films qui partagent des caractéristiques avec des films que l’utilisateur a noté positivement.

Google, lui se focalise aussi sur une combinaison de 3 approches pour améliorer son produit phare qui est son moteur de recherche. Google customise nos résultats de recherche, quand cela est possible, en se basant sur notre localisation et/ou nos dernières recherches. Lorsqu’on est connecté à notre compte Google sur un téléphone ANDROID, il propose un contenu encore plus pertinent en fonction de notre historique de recherche et de localisation.

Pour en savoir plus, VOIR :

http://www.readwriteweb.com/archives/recommendation_engines.php

http://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system

http://recommender-systems.org/

 

Mais les algorithmes envahissent aussi nos espaces de travail. Si le management par algorithmique semble pour certains revêtir l’attrait de la modernité et porter les promesses de la nouvelle économie collaborative, il relève néanmoins, par bien des aspects, du capitalisme à l’ancienne. Il y a plus d’un siècle, l’ingénieur américain Frederick Taylor énonçait la théorie de l’organisation scientifique du travail. L’idée de Taylor était simple, et pourtant révolutionnaire : codifier de la manière la plus efficace – scientifique – les faits et gestes des ouvriers, en les articulant autour de tâches simplifiées, et ce afin d’abaisser les temps morts et d’améliorer la productivité de l’entreprise. Voir https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/cercle-161845-lalgorithme-mon-nouveau-patron-2037732.php

 

Aujourd’hui, tout salarié réalise de petites tâches pour, à la fin, fournir un service au client ou à l’utilisateur du service. Il n’a donc pas la vision globale de ce qui est effectué et tout cela sert plus au contrôle de son travail – a-t-il atteint la productivité attendue ? – sans véritablement donner un sens à son travail. D’ailleurs, on ne lui demande que de suivre les instructions et de faire ce qu’on lui demande.

Voir : https://www.linformaticien.com/actualites/id/50445/bullet-point-voyage-en-absurdie.aspx

 

Voir aussi > DOSSIER. Les inventeurs de l'entreprise moderne  
> Les algorithmes, pour le meilleur ou le pire

 

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