Acte de résistance ? Faire suer l’I.A. et ses concepteurs.

Les T.I.C. ont la fâcheuse tendance à collecter tout ce que nous saisissons, cliquons, « likons », … ou à mesurer nos temps de séjour sur une page, un article, une fenêtre pop-up, etc…

Autant de données que des gens « bien intentionnés » finissent par chercher à exploiter pour améliorer la lucrativité de leurs activités, notamment en essayant d’adapter au mieux le comportement des machines et logiciels pour mettre sous nos yeux ce qui leur semble le plus approprié.

L’outil à la mode : la vénérée I.A.

Dans I.A., il y a « intelligence ». Intelligence… Ce mot laisse rêveur quand on sait que c’est du silicium à qui on prétend des facultés cognitives. A ce stade, c’est surtout parce que sa réflexion est codée qu’il peut apprendre et avoir des réactions.

Déjà au siècle dernier (le XXème n’est-ce pas ?), l’Intelligence Artificielle existait.

C’était sans doute plus embryonnaire et son appellation était nettement moins glamour et branchée. On appelait cela des « systèmes experts« . On les dotait de réactions initiales basées sur des données de départ. Puis, en enrichissant eux-mêmes les données par de la mesure, ils affinaient leurs réactions.

Ainsi, dans les laminoirs (*), les systèmes experts permettent d’appliquer des efforts de pression sur du métal pour atteindre des épaisseurs cibles (cahier des charges) en rendant maximum les chances de réussites à partir de paramètres identifiés dont la mesure est effectuée en continu. Comparé à l’expérience acquise (données d’entrée, action, données de sortie, succès), la machine s’adapte en temps réel et fait croître son « savoir ».

Les algorithmes actuels (les I.A.) font la même chose, assurément mieux et avec des puissances de calcul largement supérieure. C’est le cas des algorithmes de LinkedIn quand ils nous proposent des publicités.

La machine à présenter les pubs.

LinkedIn (mais d’autres réseaux sociaux font sans doute la même chose) propose que vous indiquiez vos préférences en matière de centre d’intérêts : cela permet de vous présenter de la publicité plus en accord avec vos goûts.

Franchement, qui fait cela ? A moins d’être un fan de la publicité (note 1), aucun d’entre nous ne souhaite recevoir de la publicité, fusse-t-elle dans nos centres d’intérêts. Car si on sélectionne « Oui », il faut examiner 13 pages de thématiques qui sont toutes cochés par défaut !!!

Il faut être lucide : nous ne lisons globalement pas la pub même si elle se glisse dans notre fil de l’actu. D’ailleurs, l’avis de LinkedIn est clair : si vous ne précisez pas de centre d’intérêt, vous recevrez quand même de la pub.

Quitte à en recevoir, autant ne pas offrir à LinkedIn et ses annonceurs, et sur un plateau, nos données qui porteraient sur nos centres d’intérêts.

Premier croche-pied : donner des centres d’intérêts décalés de notre réalité, ou ne pas en donner du tout.

Perturber au mieux l’algorithme.

Second croche-pied avec la piste ci-dessous et plusieurs solutions pour ne pas se laisser « décoder ».

L’algorithme apprend avec les méthodes qu’on lui a programmé. Il assimile nos réactions et adapte son comportement, et remonte des informations à celui qui l’exploite.

Ce qui serait intéressant serait de brouiller au plus les informations remontées afin qu’aucune règle ou conclusion logique ne puisse être déduite même par à un codage de l’algorithme ou par son exploitant lui-même.

Comment faire ? Grâce à la fonction « Signaler cette publicité » ! Mais brouiller les cartes, il ne faut pas toujours utiliser le même motif. Ainsi, « je pense que c’est désagréable ou inintéressant » pourrait finir par être interprété.

Il faut donc varier les motifs. Et il y a le choix. D’abord les deux classiques :

• J’ai vu la même publicité trop souvent
• Je pense que c’est désagréable ou inintéressant

Mais il faut également explorer d’autres solutions dans la rubrique « Je pense que c’est autre chose ».

Il y a des possibilités à mettre en oeuvre et selon l’appétence de chacun, nous trouvons dans la fenêtre suivante une invite « nous parler de vous » :

• Je pense que c’est une arnaque, du hameçonnage ou un malware,
• Je pense que le sujet ou le langage est offensant
• Je pense que ce contenu est extrêmement violent ou choquant
• etc…

• 

• 

• 

Je n’utilise pas la dernière « Cela porte atteinte à mes droits ». Il s’agit là de diffamation ou de propriété industrielle/intellectuelle.

Alors signalez la publicité et LinkedIn vous en remercie !

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Restons lucides.

Seule cette attitude de masse peut chambouler l’algorithme. Mais les petits ruisseaux font les grandes rivières. Le comportement suffisamment aléatoire de l’internaute peut amener l’Intelligence Artificielle et son exploitant à ne pas pouvoir tirer de conclusion sur nous. Car c’est bien là que réside l’enjeu : être le moins lisible pour l’adversaire afin qu’il ne puisse toucher du doigt le déterminisme et les dividendes de ces ventes publicitaires puisque l’annonceur n’aura aucune certitude du résultat (indéterminisme).

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(*) Laminoir : laminoir à chaud ou laminoir à froid. Laminoir à chaud : machine destinée à transformer un bloc d’acier chaud de forme parallélépipédique rectangle en feuillard métallique ayant des épaisseurs d’un peu plus d’un millimètre à la dizaine de millimètres. En vidéo en anglais : https://youtu.be/AuuP8L-WppI (Les dernières cages de laminage sont importantes à partir de 4’35 »).

Note 1 : Ann Warren Griffith a écrit une nouvelle traduite et publiée dans La Grande Anthologie de la Science Fiction « Histoires de demain » paru en 1974. Cette nouvelle s’intitule « Auditions forcées à perpétuité » et aborde l’omniprésence de la publicité. ISBN 2-253-00749-8

Illustrations libre de droit ou usage commercial autorisé sur Pexels.com ou Flickr.com :
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« Usine avec feuillard d’acier par Ben Cooper « Steelworks 73« 
Copies d’écran : Arno Delanchy

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