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Méta : Analyse de l’évolution de ses algorithmes de flux et de l’intégration de l’IA

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Meta, Facebook, et Instagram : Transparence et optimisation par l’IA

Meta, la société dirigeant Facebook et Instagram, a récemment dévoilé de nouveaux détails concernant ses algorithmes de flux. En exploitant des systèmes avancés d’Intelligence Artificielle (IA), Meta vise à améliorer le contenu présenté aux utilisateurs en fonction de leurs centres d’intérêt. Cette information s’avère cruciale pour les professionnels du marketing cherchant à accroître leur interaction avec leurs audiences cibles.

Le rôle de la transparence et l’influence de l’utilisateur

Nick Clegg, Président des Affaires Mondiales de Meta, souligne l’importance de la transparence dans l’utilisation de l’IA pour les systèmes de recommandation de l’entreprise. Il aborde également la possibilité pour les utilisateurs d’influencer leur propre flux en fonction de leurs activités. Les systèmes d’IA de Meta cherchent à prévoir la valeur potentielle d’un contenu pour un utilisateur, en utilisant une combinaison de différentes prédictions basées sur le comportement de l’utilisateur et les retours reçus par le biais de sondages.

Principaux critères d’évaluation de l’algorithme Meta

Selon Clegg, les principaux facteurs pris en compte par le système sont la source du post, le moment de la publication, et la probabilité d’engagement. L’IA, intégrée au système, renforce ces éléments pour optimiser l’expérience utilisateur en temps réel.

22 “cartes système” pour comprendre l’algorithme Meta

Meta a publié un jeu de 22 “cartes système” offrant un aperçu détaillé du fonctionnement de ses systèmes de classement. Chacune de ces cartes explique comment les algorithmes de flux classent le contenu, permettant ainsi une meilleure compréhension des influences sur ce que les utilisateurs voient dans les applications.

IA et classement de contenu

Meta précise l’utilisation spécifique de l’IA dans son processus de classement. Les systèmes de Meta s’améliorent constamment pour mieux comprendre chaque élément des posts des utilisateurs, y compris le sens sémantique des contenus textuels, visuels, audio, ou vidéo.

Meta et TikTok : Une concurrence d’algorithmes

Sur TikTok, l’accent est mis sur le contenu basé sur des indices visuels, une stratégie que Meta cherche à intégrer dans son flux de Reels, moteur de croissance pour l’engagement sur Facebook et Instagram.

Outils de contrôle pour une meilleure personnalisation

En plus de l’IA, Meta souligne l’importance de donner aux utilisateurs le contrôle sur le contenu qu’ils voient. De nouvelles options de contrôle de contenu sont déployées sur Facebook et Instagram, offrant aux utilisateurs une influence accrue sur le contenu qui leur est présenté.

Meta propose également de nouveaux indicateurs “d’intérêt” sur Reels, permettant aux utilisateurs de signaler au système le type de contenu qu’ils souhaitent voir davantage.

Bien que Meta ne dévoile pas entièrement ses secrets algorithmiques, ces nouvelles informations fournissent une meilleure compréhension des modèles de classement et des facteurs généraux qui influent sur l’expérience utilisateur. Les professionnels du marketing trouveront une valeur ajoutée dans la connaissance des éléments que Meta privilégie à un moment donné, même si cela évolue constamment.

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