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Meta : Aperçu de l’Évolution de ses Algorithmes de Flux et de son Utilisation de l’IA

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Meta, la société qui supervise les plateformes Facebook et Instagram, a récemment proposé une nouvelle explication concernant ses divers algorithmes de flux. En exploitant des systèmes sophistiqués d’intelligence artificielle (IA), Meta ambitionne d’améliorer la diffusion de contenu aux utilisateurs en fonction de leurs centres d’intérêt. Pour les spécialistes du marketing, cette information pourrait s’avérer inestimable pour améliorer leur engagement avec leurs publics cibles.

Sommaire

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

Nick Clegg, qui occupe le poste de Président des Affaires Mondiales chez Meta, a mis en évidence l’importance de la transparence dans l’application de l’intelligence artificielle (IA) dans les mécanismes de recommandation de l’entreprise. Il a également évoqué la possibilité pour les utilisateurs d’influencer leur propre flux de contenu en fonction de leurs activités.

Selon Clegg, les systèmes d’IA de Meta visent à anticiper la valeur potentielle d’un contenu pour un utilisateur donné, afin de le lui présenter en priorité. Aucune prédiction individuelle ne représente une mesure parfaite de la valeur d’une publication pour un utilisateur. C’est pourquoi Meta combine différentes prédictions pour se rapprocher au maximum du contenu approprié, en incluant des prédictions fondées sur le comportement de l’utilisateur et sur les rétroactions recueillies via des enquêtes.

Les principaux critères d’évaluation de l’algorithme Meta

En s’appuyant sur ces informations, les facteurs clés considérés par le système sont les suivants :

  1. La source du contenu : Plus un utilisateur interagit avec un profil ou une personne, plus il est probable de voir les publications de cette source.
  2. L’heure de la publication : Le moment auquel le contenu est publié ainsi que la réaction initiale à cette publication sont pris en compte.
  3. La probabilité d’engagement : Le système est ajusté pour encourager les comportements spécifiques de chaque utilisateur, y compris la probabilité de commenter ou de partager.

L’intégration de l’intelligence artificielle permet à Meta de renforcer ces éléments fondamentaux afin d’optimiser au mieux l’expérience utilisateur en temps réel.

22 « cartes système » pour une meilleure compréhension de l’algorithme Meta

Afin de présenter une vue plus approfondie du mécanisme de ses systèmes, Meta a dévoilé un ensemble inédit de 22 “cartes système” qui détaillent la manière dont ses systèmes organisent le contenu. Chacune de ces cartes fournit une vue globale des algorithmes de flux de Meta, ce qui pourrait contribuer à une meilleure compréhension des facteurs qui influent sur ce que vous observez dans les applications, ainsi que sur la manière dont la portée de votre contenu est évaluée.

IA et Classement de Contenu

Meta a également fourni des précisions sur la manière précise dont l’intelligence artificielle (IA) est appliquée dans son processus de classement. Les systèmes de Meta s’améliorent constamment pour mieux appréhender chaque composant des publications des utilisateurs, afin d’optimiser le contenu affiché en fonction des intérêts individuels.

Ce nouveau système est maintenant capable de comprendre de manière holistique le sens sémantique de divers types de contenus, qu’ils soient textuels, visuels, audio ou vidéo.

Ces modèles intégrés englobent diverses fonctionnalités :

– Reconnaissance visuelle ;

– Extraction de texte ;

– Détection d’objets ;

– Reconnaissance audio.

Ils sont également en mesure de réaliser des tâches plus spécifiques, comme la classification par thème, la prédiction des hashtags, la mise en correspondance par similarités et le regroupement.

Meta et TikTok : Une Concurrence d’Algorithmes

Sur TikTok, il est plus probable que les utilisateurs rencontrent du contenu basé sur des indices visuels plutôt que sur des hashtags ou des mots-clés dans la description, ce qui rend le flux de TikTok particulièrement attrayant.

Meta cherche également à appliquer cette stratégie à son flux de Reels, qui a joué un rôle clé dans l’augmentation de l’engagement sur Facebook et Instagram au cours de l’année écoulée.

En plus de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), Meta accorde une grande importance à donner aux utilisateurs le contrôle et la capacité d’influencer le contenu qu’ils voient dans chaque application. À cette fin, de nouvelles options de contrôle du contenu sont en cours de déploiement sur Facebook et Instagram.

En accédant aux Préférences de Flux sur Facebook et au Centre de Contrôle de Contenu Suggéré sur Instagram, les utilisateurs peuvent exercer une influence plus marquée sur le contenu qu’ils souhaitent voir.

Meta introduit également de nouveaux indicateurs d’« intérêt » pour Reels, permettant aux utilisateurs d’indiquer au système leur souhait de voir davantage de contenu de ce type.

Bien que Meta ne révèle pas complètement les détails de ses algorithmes secrets, ces nouvelles informations offrent une meilleure compréhension de ses divers modèles de classement et des facteurs généraux pris en compte pour personnaliser l’expérience de chaque utilisateur. Pour les professionnels du marketing, l’essentiel résiderait dans la compréhension des éléments privilégiés par Meta à un moment donné, bien que ces éléments évoluent constamment.

Pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension du fonctionnement et de l’amélioration des systèmes de Meta, il pourrait être utile de consacrer du temps à l’étude de ces explications et notes.

Plus d’informations dans cette vidéo :

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