Mozilla s’attaque à l’algorithme de YouTube et veut en percer le secret

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Par Remi Lou le

Mozilla veut savoir comment fonctionne l’algorithme de recommandations de YouTube afin de comprendre pourquoi des vidéos racistes ou conspirationnistes peuvent arriver jusqu’à vous.

Crédits : Szabo Viktor via Unsplash

C’est une enquête de grande ampleur qui s’ouvre pour Mozilla. La fondation à l’origine du célèbre navigateur Firefox cherche à savoir comment vous avez pu vous retrouver devant une vidéo conspirationniste, un contenu raciste ou encore un contenu homophobe. En d’autres termes : Mozilla va tenter de percer le secret de l’algorithme de YouTube, estimant que celui-ci pourrait présenter des dangers « bien réels » pour les utilisateurs de la plateforme, dont le nombre s’élève tout de même à près de deux milliards chaque mois. Et pour ce faire, la fondation a besoin de vous.

Une extension pour rapporter les recommandations jugées nuisibles

Si vous souhaitez contribuer à cette enquête d’envergure, Mozilla lance une extension pour navigateur baptisée RegretsReporter, et qui vise à recueillir un maximum de « recommandations regrettables » faites par YouTube auprès de ses utilisateurs. La fondation compte sur les utilisateurs, qui pourront rapporter ces recommandations via un simple bouton. L’outil permettrait alors à la fondation d’établir un constat chiffré de la fréquence d’affichage de ce type de vidéos auprès des utilisateurs de YouTube, avec pour but de comprendre comment ce type de contenus s’achemine vers les recommandations. Afin d’assurer la confidentialité des utilisateurs de YouTube, Mozilla précise que toutes les données collectées via l’extension ne seront pas associées à un compte sur la plateforme de vidéo.

YouTube ne désapprouve pas spécialement cette enquête, et a même indiqué vouloir fournir des informations à Mozilla pour la faire avancer dans sa tâche. Néanmoins, on éprouve un certain scepticisme du côté de la plateforme de vidéo en ligne, qui juge tout de même qu’il serait difficile de tirer des conclusions de simples exemples « anecdotiques » de recommandations. La firme travaille quant à elle à affiner ses algorithmes pour éviter que ces contenus compromettants ne se propagent, tout en se gardant de sombrer dans la censure.

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  • Viet, Jean-Baptiste (Author)
  • 313 Pages - 01/03/2019 (Publication Date) - Eyrolles (Publisher)