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Retranscription

Passage indexing (US/anglais) – Février 2021

Diminution des Featured Snippets – Février 2021

et retour à la normale – Mars 2021

MozCast a mesuré une baisse de 40% des SERPs avec Featured Snippets d’un jour à l’autre, avec un mystérieux retour aux niveaux précédents trois semaines plus tard.

Product Reviews Update – Avril 2021

Google a annoncé une mise à jour visant à récompenser les évaluations approfondies par rapport aux évaluations superficielles et aux affiliations frauduleuses (en anglais uniquement au lancement).

Core Update de juin 2021 – Juin 2021

Spam Updates – Juin 2021

Danny Sullivan, de Google, a déclaré que « les deux parties de cette mise à jour anti-spam étaient des mises à jour « globales » qui ciblaient à la fois les résultats Web et les résultats d’images ».

Page Experience Update – Juin 2021

Cette mise à jour inclut les Core Web Vitals et a un impact sur les résultats organiques et les résultats d’actualité (y compris les Top Stories).

Core Update de juillet 2021 – Juillet 2021

Faisant suite à celle de juin, la mise à jour de juillet 2021 a été lancée du 1er au 12 juillet.

Link Spam Update – Juillet 2021

Google Title Update – Août 2021

Google a informé le public de la mise en place d’un nouveau système permettant de générer des titres pour les pages des sites Web. Il s’attachera davantage à décrire avec précision le sujet d’une page.

Spam Update de novembre 2021 – Novembre 2021

Nous ne savons pas si cette mise à jour vise le spam de liens, le spam de contenu ou d’autres formes de spam de recherche.

Core Update de novembre 2021 – Novembre 2021

Il s’agit de la troisième Core Update publiée par Google en 2021.

Translated Results (Inde) – 18 novembre 2021

Google a documenté un changement appelé Translated results, actuellement limité à l’Inde. Elle permet de traduire automatiquement les titres et les snippets entre les langues.

Product Reviews Update de décembre 2021 – Décembre 2021

Cette mise à jour aura un impact sur les avis sur les produits figurant sur les pages en langue anglaise. Elle prendra environ trois semaines.

Et 22 mises à jour possibles non confirmées de Google Search Ranking

Si la section « Vous connaissez peut-être » vous faisait parfois flipper en vous proposant des profils précis et éloignés de vos réseaux habituels, vous n’avez encore rien vu.

 

La section « Vous connaissez peut-être » (« People you may know ») de Facebook est une source inépuisable de spéculations. Cette fonction, en apparence sympathique puisqu’elle nous propose d’ajouter de nouveaux amis, semble détenir des informations très personnelles sur chacun d’entre nous.

• Une journaliste de la rédaction s’est ainsi vu proposer un flirt dont elle n’avait pas noté le téléphone dans son portable ;
• un autre collègue s’est vu proposer un pote qu’il n’a pas revu depuis 10 ans et qui venait de lui envoyer un mail ;
• une autre enfin, sa femme de ménage, dont elle a le numéro de téléphone dans son portable, mais avec laquelle elle n’a jamais eu aucune interaction en ligne.

Beaucoup ont aussi vu apparaître des gens rencontrés sur des applis de rencontre comme Tinder ou Grindr. Plutôt embarrassant, non ?

Folles rumeurs

Entre nous, les mots de « magie noire » et « espionnage » sont prononcés. Sur Internet, les rumeurs les plus folles circulent sur la façon dont cet algorithme plutôt intrusif fonctionnerait.

• Il existerait un « profil fantôme » de chacun d’entre nous, pré-rempli et automatiquement activé dès notre inscription.

C’est la théorie d’un utilisateur de Reddit. Il raconte avoir créé un profil anonyme avec un mail jamais utilisé et s’être vu proposer plein de contacts connus.

• A Rue89, on en formule une autre pour se faire peur : Facebook nous proposerait aussi les personnes qui nous « stalkent » (espionnent en ligne) ou que nous avons récemment « stalkées ».

Je découvre que cette rumeur existe déjà, et que beaucoup d’utilisateurs y croient dur comme fer. Facebook l’a toujours démentie.

• Dans le même genre, la sérieuse BBC affirmait, via des témoignages concordant et une société de sécurité informatique, que Facebook se connectait à des applications type Tinder ou Grindr pour vous faire des suggestions d’amis.

Un journaliste du Huffington Post a fait la même hypothèse. Ce que le réseau social a nié avec force.

Fabrice Epelboin, spécialiste des médias sociaux et entrepreneur du Web, croit les dires de Facebook, comme Vincent Glad :

« Ce serait très dangereux économiquement. Facebook n’est pas une société idiote, elle prend des risques calculés. »

Pour lui, l’explication est beaucoup plus simple :

« Quand on “date” quelqu’un sur Tinder, on lui donne bien son numéro avant, non ? Facebook se connecte en fait à votre répertoire. »

Ah bon ?

Un aspirateur à données, via votre téléphone

On résume. Il faut imaginer l’algorithme de Facebook comme un aspirateur à données géant.

Dans un article du Washington Post, qui fait référence en la matière, il est expliqué que l’algorithme de « Vous connaissez peut-être » est basé sur la « science des réseaux ».

En définissant les réseaux auxquels on appartient, Facebook calcule nos chances de connaître telle ou telle personne. Et il peut même prédire nos futures amitiés. Un peu de probabilités et c’est dans la boîte.

« Ce n’est pas de la magie, mais juste des mathématiques très pointues », apprend-on.

En fonction des amis que l’on a, de nos interactions plus ou moins fortes et fréquentes avec eux, de l’endroit où on vit, des lieux où on a étudié et travaillé, l’algorithme fait ses calculs. Il tente aussi de définir les personnes « clés » de votre réseau, celles qui vous présentent aux autres. Enfin, il utilise votre géolocalisation, ce qui a probablement mené ce lundi à l’arrestation du voleur de la voiture d’un internaute, qui est apparu dans ses suggestions d’amis.

Surtout, depuis qu’il est arrivé sur votre mobile, via les applis Facebook et Messenger, le réseau social a un tas d’autres informations à mettre sous la dent de leur algo :  vos contacts téléphoniques et vos mails.

Vous l’avez autorisé, probablement sans en avoir conscience, au moment de l’installation de l’une et/ou l’autre application.

Le test ultime : le Nokia de Xavier de La Porte

Comme c’était un jour de pluie, j’ai voulu tester la puissance de cet algorithme qui marche donc sur deux pieds :

• La « science des réseaux » ;
• des tonnes de données « scrapées » de notre mobile notamment.

Je décide de créer un compte avec un numéro de téléphone et avec un faux nom. Le mien est déjà lié à un compte, donc Facebook le refuse.

En effet, il est interdit, en théorie, de créer un faux compte ou de doublonner, selon sa politique de « l’identité réelle » – les transsexuels ensavent malheureusement quelque chose.

Il y a une personne dans ces bureaux qui n’a pas lié son compte Facebook à son numéro. J’ai nommé : Xavier de La Porte. Il possède un charmant Nokia cassé sur le dessus.

« J’ai 20 contacts dessus, seulement ma famille et mes amis proches », jure-t-il.

Il n’est évidemment pas question d’applications quelconques. Avec le numéro de Xavier, Facebook accepte la création du compte de « Mathilde Machin », 21 ans.

Et là, un truc vraiment effrayant arrive : des dizaines de contacts sont proposés, amis, famille, collègues de bureau, sources de Xavier. Ils ne sont pas dans son répertoire. Et ne sont pas non plus tous amis avec lui sur Facebook. A partir de là, deux hypothèses s’offrent à moi :

• Son compte a été lié un jour à ce numéro de téléphone, et Facebook se rend compte qu’il s’agit de la même personne. Il lui propose logiquement d’ajouter les amis du compte de Xavier.

Mais, Facebook refuse d’ouvrir deux comptes avec le même mail ou le même numéro. Il s’agirait d’une sorte de faille de sécurité, puisque le téléphone sert justement à sécuriser votre compte. Et cela n’expliquerait pourquoi Mathilde Machin se voit proposer des personnes qui ne sont pas dans les amis Facebook de Xavier.

• Les contacts proposés sont ceux qui possèdent le numéro de Xavier dans leur répertoire. Et qui ont donné à Facebook l’autorisation de scraper leurs données. Ce qui veut dire que l’algorithme de suggestion est tellement puissant qu’il réussit, en quelques secondes, à « inverser » la recherche.

Facebook, après s’être creusé les méninges un moment – c’est un peu technique –, me confirme la dernière hypothèse.

C’est vertigineux. Mais inscrit noir sur blanc dans les flippantes« Confidentialités et conditions » de Facebook. Qui autorisent l’application à utiliser les « données que vous importez ou synchronisez de votre appareil », type répertoire, mais aussi : 

« Les contenus et informations que les autres personnes fournissent lorsqu’elles ont recours à nos services notamment des informations vous concernant, par exemple lorsqu’elles partagent une photo de vous, vous envoient un message ou encore lorsqu’elles téléchargent, synchronisent ou importent vos coordonnées. »

Un algo gourmand

Facebook m’explique donc que l’algorithme se nourrit aussi des données que les autres ont sur vous (votre mail, votre numéro). Pour le dire autrement, quelqu’un qui a votre contact et l’importe dans son appli Facebook va probablement apparaître dans vos suggestions d’amis. C’est aussi fou que les rumeurs. Facebook insiste sur le fait que :

• Le processus est transparent ;
• l’algorithme, gentil, ne cherche qu’à vous faire retrouver vos amis et échanger avec eux ;
• « Facebook ne possède pas et n’utilise pas » votre numéro de téléphone, il s’en sert pour mettre en relation des profils ;
• et les paramètres de votre compte sont personnalisables.

Un samedi soir, vous êtes tombée amoureuse d’un ami d’ami. Le lendemain, vous demandez à l’ami commun son numéro. Vous hésitez à envoyer un message, vous bloquez plusieurs jours. Sachez donc que ce mec, à qui vous n’avez rien envoyé, vous a peut-être déjà vu apparaître dans « Vous connaissez peut-être ». Et qu’il a déjà peur de vous.

Grâce à un nouvel algorithme mis en place outre-Atlantique, Internet pourrait bientôt battre de nouveaux records de vitesse !

 

Avec la saturation des lignes sous IPv4, et le IPv6 qui tarde encore à pointer le bout de son nez, Internet devient quelques peu un véritable mastodonte dont le talon d’Achille est résolument la vitesse, ou plus exactement le débit. Pour rappel, en dehors des solutions matérielles telles que la fibre optique permettant de moduler (en excès) artificiellement la vitesse de propagation des données, peu de solutions logicielles ou issues de codes informatiques sont connues à ce jour pour accélérer Internet, mais des chercheurs du MIT (Massachussets Institute of Technology) ont réussi à mettre sur pied un nouvel algorithme qui accroit véritablement le chargement des pages sur Internet. On parle même d’un gain de temps à deux chiffres !

Comment tout cela fonctionne ?

Autant prévenir, tout ce qui suit pourrait être assez fastidieux à intégrer, mais référez-vous juste à un représentation schématique et parcellaire du réseau des réseaux. À l’origine de la trouvaille, le CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory), le laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT, qui a mis sur pied un nouvel algorithme baptisé Polaris, et dont l’objectif principal est d’optimiser les requêtes lors de l’affichage des page « riches » du web.

Pour y parvenir, les changements se feront en amont et en aval. Désormais quelques lignes de code supplémentaires seront ajoutées par les développeurs pour permettre à Polaris de fonctionner. De manière générale, cet algorithme lors de l’accès à une URL établit une carte schématique (un plan) de la page demandée par l’utilisateur, et va émettre des requêtes vers les serveurs comportant ladite page, afin de récupérer chacune des parties de la page, et ainsi la charger encore plus rapidement tout en limitant au maximum les pertes.

Plus de 30% plus vite !

Les premiers résultats sont prometteurs, puisque les pages les plus lourdes sont chargées environ 34% plus vite avec Polaris. Si cette invention est assez intéressante, elle est cependant jalousement gardée au sein des laboratoires du MIT, et nous ne savons pour l’heure pas quand elle sera déployée sur Internet.

Tribune libre de Guillaume Chaslot, docteur en informatique. G. Chaslot a travaillé chez Microsoft et Google.

 

Diffamer les concurrents est une stratégie efficace pour gagner de l’audience. Les intelligences artificielles de YouTube et Facebook s’en sont rendu compte.

Lors d’un interminable trajet en car, mon voisin passe son temps sur YouTube. Comme j’ai travaillé sur l’algorithme qui fait les recommandations, une certaine fierté m’incite à regarder de plus près. Dans ces vidéos, il est question d’un projet visant à exterminer deux milliards de personnes. Je blague : “Alors, qui est-ce qui veut notre peau ?” Il m’explique : “Il y a un plan secret. Des centaines de vidéos le montrent ! Les médias te le cachent. Regarde sur YouTube, tu découvriras la vérité.” Il était transporté par une excitation à la fois touchante par son humanité, et inquiétante par son fanatisme. Je constate avec effroi que mes algorithmes, dont j’étais si fier, ont appris à exploiter sa crédulité.

 

Des algorithmes orchestrent les réseaux sociaux

Un algorithme est un système informatique qui prend des décisions. Lorsqu’il est suffisamment intelligent, on parle d’“intelligence artificielle” (en anglais, artificial intelligence, AI). Ces AI, qui sont parfois appelées robots, sont utilisées par de nombreuses plateformes sur Internet.

L’AI de Facebook filtre souvent la majorité des fils d’actualité. Celle-ci est développée par certains des plus grands chercheurs dans la matière. L’AI de YouTube, qui calcule les recommandations (sur la droite de l’écran), est responsable d’une très grande partie des vues.

Ainsi, la majorité de l’information qui est consultée sur les réseaux sociaux passe par une telle AI. L’utilisation de l’intelligence artificielle confère un avantage compétitif sur les médias traditionnels. Comme le disait Elon Musk, qui a cofondé un projet open source d’AI de plus d’un milliard de dollars, “si vos compétiteurs font de l’intelligence artificielle et que vous n’en faites pas, vous allez vous faire écraser”  (Elon Musk, juillet 2017).

Le moindre biais dans ces AI aurait un énorme impact sur l’information mondiale. Il est donc primordial de comprendre comment elles sont conçues et d’étudier leurs biais potentiels.

 

L’AI est conçue pour maximiser le “temps de vue”

YouTube utilise des AI complexes mais leur but est simple : maximiser le temps que les utilisateurs passent sur YouTube. Google, qui détient YouTube, explique ce choix dans ce communiqué : si les utilisateurs passent plus de temps sur YouTube, cela nous signale qu’ils sont contents du contenu qu’ils ont trouvé ; cela signifie aussi que les créateurs de contenu attirent des audiences passionnées, et cela ouvre aussi plus d’opportunités pour générer des revenus pour nos partenaires.

La conclusion est que, plus les gens passent de temps sur ces vidéos, plus elles rapportent de revenus publicitaires à Google. La plupart des plateformes font des choix similaires.

Or, ce choix a un effet pervers qui a un impact majeur sur l’information mondiale.

 

Comment l’AI amplifie les sentiments hostiles aux autres médias

Si des vidéos de YouTube arrivent à me persuader que les médias mentent, je passerai sûrement moins de temps sur les médias traditionnels, et plus de temps sur YouTube. L’AI en déduira que ces vidéos sont très efficaces, et elle les recommandera d’autant plus.

Par exemple, des milliers de vidéos sur YouTube affirment que la terre est plate. Les utilisateurs commencent à les regarder par curiosité. Certains d’entre eux ont des doutes et passent donc du temps sur YouTube pour avoir plus d’informations. Ces vidéos sont efficaces pour retenir l’attention ; l’AI va donc les recommander plus souvent. Certains utilisateurs vont se retrouver assaillis ; quelques-uns vont finir par se laisser convaincre. L’un d’entre eux disait : “Il y a des millions de vidéos qui disent que la terre est plate, ca ne peut pas être faux !” Ces utilisateurs ne feront probablement plus confiance aux médias traditionnels, qui leur avaient caché une information aussi fondamentale. Ils passeront, en moyenne, plus de temps sur YouTube. Qui recommandera d’autant plus ces vidéos… Le cercle vicieux est bouclé.

“Les médias mentent”, est l’un des discours qui peuvent être efficaces pour augmenter le temps passé par les utilisateurs sur YouTube. Mais tout autre discours qui incite à passer plus de temps sur les plateformes, directement ou indirectement, peut être aussi favorisé. Les intelligences artificielles qui maximisent le temps de vue peuvent apprendre à décrédibiliser les autres médias. Plus l’AI deviendra intelligente, plus elle sera efficace pour décrédibiliser les concurrents. Nous ne sommes donc qu’au tout début du problème. Ce biais sur la distribution du contenu peut aussi avoir des conséquences sur sa création.

 

Comment l’AI influence les créateurs de contenus

Toujours selon Elon Musk, “l’intelligence artificielle pourrait créer une guerre en propageant des fausses informations… et en manipulant l’information”. Si les contenus hostiles aux médias ont plus de chance d’être partagés automatiquement, de nombreux créateurs de contenu vont le remarquer, et en produire d’autant plus. L’AI ne crée pas de “fausses informations” par elle-même, mais elle encourage les créateurs de contenu à le faire. Tout se passe comme si l’AI offrait de la publicité gratuite aux détracteurs des médias.

 

Exemples sur YouTube

Ces exemples n’ont pas valeur de preuve, mais ils sont assez inquiétants et leur impact est suffisamment étendu pour que l’on puisse se poser de sérieuses questions. Pour avoir le plus de données possible, nous avons construit un robot qui trouve quelles vidéos sont les plus recommandées sur YouTube sur des thèmes précis. Nous l’avons utilisé pour analyser des sujets importants, comme les élections dans différent pays : algotransparency.org

 

Dans l’élection américaine de 2016, le candidat qui était le plus hostile aux médias a été recommandé quatre fois plus sur YouTube que son adversaire.

 

Pendant l’élection française de 2017, les trois candidats les plus recommandés par YouTube étaient de virulents critiques des médias : Mélenchon, Le Pen et Asselineau.

 

La tuerie de Las Vegas ? Les “faux médias” cachent que c’est l’œuvre d’antifascistes. Le changement climatique ? Un mensonge monté de toutes pièces. Michelle Obama ? Un travesti. Le pape ? Un satanique. Selon Zeynep Tufekci, les AI construisent “des mondes cauchemardesques (dystopies) pour faire cliquer sur de la pub”. Dans ces dystopies, les vérités sont souvent loufoques et contradictoires. Mais un thème revient constamment : les médias vous mentent.

 

Ce qui est nouveau

Les fake news et la diffamation ont toujours existé, en particulier contre des médias. Ce qui est nouveau, c’est l’implication des algorithmes et l’AI dans leur diffusion. Les AI sont programmées pour “maximiser le temps de vue”, ce qui a un effet secondaire : elles favorisent le contenu qui fait passer moins de temps ailleurs ; en particulier, des discours comme “les médias vous mentent” pourraient ainsi avoir bénéficié de milliards d’euros de publicité gratuite.

 

Ce que l’on peut faire

Ce biais anti-médias est crucial pour comprendre la force de l’AI sur les réseaux sociaux. Il y a des chaînes YouTube de plusieurs milliards de vues qui attaquent les médias, diffusent des fausses informations et incitent à la haine raciale, politique et religieuse. Ces milliards de vues viennent-ils en majorité de recommandations par des robots, ou de recommandations humaines ? C’est une question importante à laquelle Facebook et Google pourraient répondre. Ces entreprises ont en effet montré leur volonté de résoudre les problèmes dont les utilisateurs se soucient, notamment cette année dans le cas des fake news et des recommandations abusives de vidéos pour enfants. Nous pouvons aussi les encourager à se pencher sur le sujet des recommandations algorithmiques en leur faisant part de nos interrogations à press@google.com et press@fb.com

Le service de partage de photos et de vidéos change pour la première fois son identité visuelle. La mise à jour de son algorithme est attendue depuis deux mois.

 

Instagram fait sa mue. Cinq ans après son lancement, le service de partage de photos et de vidéos aux 400 millions d'utilisateurs a présenté mercredi 11 mai un nouveau logo et une nouvelle identité visuelle. Exit le vieux Polaroid au flash arc-en-ciel qui symbolisait l'application depuis 2011, la nouvelle icône est plus épurée. Elle représente un appareil photo plus évolué et les couleurs de l'arc-en-ciel s'affichent désormais en dégradé à la manière d'un coucher du soleil. Le logo est unifié pour tous les outils liés à l'application Instagram. Hyperlapse, qui permet d'accélérer les vidéos, Layout, pour réaliser des montages photos, et Boomerang, qui permet de réaliser des vidéos en boucle de quelques secondes, affichent toutes des couleurs plus vives.

L'interface passe au noir et blanc

"Lorsque nous avons lancé Instagram, c’était avant tout une application pour personnaliser des photos l'aide de filtres et les partager. Cinq ans plus tard, c’est une véritable communauté mondiale, aux passions diverses, qui partage des photos et des vidéos, utilise de nouveaux outils comme Boomerang et Layout, et se connecte via la fonction Explorer. Nous avons été inspirés par tous ces changements et surtout par la croissance de la communauté, et nous voulions créer quelque chose qui reflète à quel point les histoires visuelles sont devenue riches et variées sur Instagram", écrit l'entreprise dans un communiqué.

Instagram change de design et de logo pour la première fois depuis son lancement

Ainsi désigné, le logo d'Instagram a plus de chance de se démarquer des applications concurrentes. À l'intérieur de l'application, en revanche, la tendance est à la discrétion. Comme annoncé ces derniers jours, l'interface utilisateur subit également un lifting avec une un design "plus simple et uniforme qui va mettre en lumière les photos et les vidéos partagées par la communauté", écrit Instagram. L'interface devient noir et blanche et laisse plus de place aux contenus. Cette évolution confirme au passage le nouvel attrait des designers des entreprises technologiques pour la sobriété : Google teste actuellement l'affichage de ses résultats de recherche en noir et Apple pourrait lancer la prochaine version d'Apple Music en noir et blanc. 

Un ménage de printemps avant un changement d'algorithme ?

Cette refonte est la plus importante depuis l'été dernier et l'apparition des vidéos et photos rectangulaires et la fin de l'exclusivité du format carré. Elle pourrait augurer d'un changement plus important dans le fonctionnement de l'application. Instagram a annoncé le 15 mars dernier l'expérimentation progressive d'un algorithme prenant en compte le nombre de likes, les recherches et les interactions entre les utilisateurs pour classer les contenus en fonction de leur pertinence et non plus par ordre chronologique comme c'est le cas depuis son lancement. À l'annonce de cette information, des milliers d'utilisateurs ont exprimé leurs craintes de tomber dans l'oubli et de voir leurs posts relégués dans les profondeurs des timelines. Pour ne pas les brusquer, la plateforme a précisé que le changement allait être mis en place progressivement. Quasiment deux mois se sont écoulés depuis et la mise à jour tant redoutée n'a toujours pas été déployée.