Nos sosies de données et la vallée de l’étrange de la personnalisation – The Atlantic

Pourquoi les annonces publicitaires sont étranges, mêmes (ou plutôt surtout) quand elles ratent leur cible ?, s’interroge Sara Watson pour The Atlantic. Quelles données de nos profils nous suggèrent une publicité pour l’anorexie par exemple ? Pourquoi certains de nos amis apparaissent plus souvent sur notre flux Facebook que d’autres ? Pourquoi prenons-nous personnellement le fait que la personnalisation se trompe ? La personnalisation se rapporte à l’individualisme, alors qu’elle est basée sur des distributions statistiques. “La personnalisation prétend nous donner un sens unique, alors qu’elle nous aliène dans son application de masse”. Pour Sara Watson, elle nous plonge dans la vallée de l’étrange, elle est à la fois familière et étrangère, trop proche et trop éloignée de ce que nous savons de nous. Les robots logiciels agissent comme des sosies mécaniques conçus à notre ressemblance et interroge ce que nous laissons transparaître de nous à travers les données pour que des algorithmes nous perçoivent comme nous ne sommes pas. Aujourd’hui, il suffit de chercher sur Google une question relative à des enfants pour se retrouver cataloguer dans ce groupe démographique, peu importe si vous êtes ou si vous souhaitez être identifié comme faisant partie de celui-ci. 

Pour Sara Watson, la seule façon d’apaiser l’inquiétude que font naître l’usage de nos profils est de développer des explications causales. Facebook a annoncé vouloir permettre aux utilisateurs de savoir pourquoi ils voient certaines publicités ciblées… C’est certes un progrès, mais ce n’est qu’une transparence partielle, rappelle la journaliste, car nous n’aurons accès qu’à l’une des raisons, ce qui simplifie fortement la complexité des données impliquées dans la production d’une annonce. Pour Sara Watson, cette transparence risque d’être plus insidieuse qu’autre chose, car elle découvre certains usages tout en en obscurcissant d’autres. Or, les annonces sont notre principal moyen de comprendre la collecte de données dont nous sommes l’objet, “elles sont l’instanciation la plus lisible de nos données”. Pour comprendre nos données, nous devons passer du temps avec nos sosies de données et devons exiger plus de moyens pour garder le contrôle de nos sosies de données…

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