Michel FERNBACH 
Géobiologue - Magnétiseur - Radiesthésiste - Sourcier
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Société  ·  13. juillet 2022

Les algorithmes : maîtres de nos vies culturelles ?

En facilitant l'accès aux contenus culturels, les grandes plateformes de services, dont le fonctionnement repose pour beaucoup sur des algorithmes, ont révolutionné notre manière de regarder des films et des séries, d'écouter de la musique. Pratique, le fonctionnement de ces plateformes a aussi vite fait de nous enfermer dans une bulle uniformisée.

image de Gerd Altmann (Pixabay).
image de Gerd Altmann (Pixabay).

« Se laisser guider par les prescriptions concoctées par des algorithmes, c'est terriblement pratique, confortable. »

Image de mohamed Hassan (Pixabay)
Image de mohamed Hassan (Pixabay)

En laissant tout le pouvoir de recommandation aux plateformes et à leurs algorithmes, on a vite fait de brider sa curiosité naturelle, pire, de délaisser son libre arbitre. On prend aussi le risque de passer à côté d'un film de genre qui aurait pu nous plaire, ou d'une série formidable, mais aussi trop confidentielle pour être détectée par les radars des algorithmes.

Finalement, c'est Neil Hunt, le patron des contenus de Netflix, qui résume le mieux le risque encouru. En 2014, il n'avait pas hésité à annoncer, le plus simplement du monde, que leur but était qu'on ne réfléchisse plus, que les algorithmes allaient s'occuper de tout. Ne serait-ce pas là plutôt le début d'un scénario digne de Black Mirror ?

Imagii (Pixabay)
Imagii (Pixabay)

Un algorithme, c'est quoi ?

Si les algorithmes ne sont pas un concept récent en mathématique - ils existent depuis l'antiquité -, ils ont pris une nouvelle dimension depuis qu'ils sont appliqués à l'informatique. L'avènement d'internet a généré d'énormes quantités de données et les algorithmes ne sont rien d'autre que des programmes informatiques qui permettent d'analyser efficacement ces amas de données.

Et plus cette masse d'informations est importante, et plus l'algorithme se révèle efficace. Il est en effet plus pertinent lorsqu'il peut compiler et analyser un grand nombre de cas en vue de déterminer le résultat le plus probable qui soit. Exemple : si plusieurs millions d'utilisateurs ont apprécié le film B après avoir vu le film A, le système en déduira alors que la majorité de ceux qui aiment le film B est susceptible d'apprécier le film A, et le fera ainsi apparaître dans leurs recommandations.

 

Source : Contact FNAC n°496 - juin 2022.

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Mise à jour : 22 avril 2025

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