IA : déterminer par vos likes Facebook si vous avez un mindset de millionnaire

On jase là… juste que cette nouvelle là m’a fait réfléchir.

À la base l’article est le suivant : un algorithme de IA (intelligence artificielle) est capable de déterminer à partir de vos posts Facebook et de vos likes quel est votre salaire.

Vous l’aviez remarqué déjà, lorsque vous faites de la publicité Facebook ou Adwords, vous pouvez sélectionner à quel tranche de salaire vous voulez que la publicité s’adresse.

Comment Google fait-il pour déterminer le salaire de celui qui navigue sur Internet? Même question pour Facebook : je n’ai jamais fourni cette information…

On le devine : la quantité pharaonique d’informations qu’on laisse sur la toile par l’ensemble de nos activités permet aux IA de bâtir un profil sociopsychologique d’une précision telle que même notre psychologue ni même notre département de ressources humaines n’a pu en savoir autant sur nous-même.

Et c’est ici que je bifurque de l’étude pour emmener un sujet un peu plus controversé.

Est-ce cette même IA serait capable de venir clore le débat à savoir si on naît entrepreneur, ou si c’est un ensemble de qualités qu’on a dans l’âme?

J’ai tendance à penser que considérant que l’appréciation d’une chose est quelque chose de subjectif, qui ne se discute pas, et qu’en même temps les riches aiment massivement les mêmes choses, lieux, personnes, et que les pauvres aiment massivement complètement autres choses, on est en droit de se demander si on est pas biologiquement conditionné à un groupe ou à un autre. Pourquoi j’arrêterais d’aimer un groupe de musique au profil d’un autre juste parce la valeur de mon compte en banque est différent?

Par conséquent, il serait relativement facile grâce à la somme de données disponibles, de déterminer via l’analyse de notre profil Facebook, si on est apte à devenir entrepreneur ou non.

Ainsi, @Olivier pourrait dire : « aller faire ce test. S’il est positif, achetez ma formation, elle vous sera extrêmement utile. Si elle est négative, vous perdrez votre temps, vous ne comprendrez rien, et vous n’aurez jamais à l’utiliser de toute façon ».

Ok, je caricature, mais c’est pour illustrer le propos.

Je suis dans le champ?

Ah et aussi : si Revenu Québec se mettait à investiguer les écarts trop grand entre les « riche » détectés par l’IA et des déclarations « officielles »… ils trouveraient assurément de belles perles…

Ça va loin !!

Dans certain cas que des personnes n’ont pas enregistré leur dates de fêtes sur Facebook, le fait que des personnes lui souhaitent bonne fête une journée précise donne toute l’informattion à facebook pour éditer les données du profil de l’utilisateur. Comme quoi même si l’on indique pas une information sur notre profil…l’algorithme réussit à l’identifier par nos activités.

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L’IA a été capable de prédire les salaires de chaque participant avec une précision de r=0,43. Ce qui correspond à un niveau de précision qui n’est pas «parfait», mais «adéquat».

C’est bien emballant tout ça mais un résultat de 0,43 ce n’est pas vraiment fort. Je ne suis pas sûr que je parierais mon argent là-dessus. Et je ne suis pas d’accord avec l’énoncé:

«Un tel niveau de précision est suffisant pour effectuer une campagne de marketing ciblée auprès de chacun des participants, une campagne qui rencontrerait a priori autant de succès que celles effectuées à la suite d’une combinaison de multiples autres données tirées des médias sociaux et d’ailleurs»

Nous avons maintenant beaucoup d’expériences avec les « multiples autres données » mais très peu avec nouvelle méthode. Je ne suis pas convaincu de son efficacité. Cependant, si d’autres veulent s’essayer et partager leurs résultats de façon ouverte et transparente afin que l’on puisse comparer la performance de chaque méthode, je lirai les résultats avec avidité!

C’est un résultat d’un algorithme créé sur un coin de table par 2 chercheurs. Dans la réalité, Google et Facebook investissement des milliards dans ce genre d’algorityhme et ce depuis des décennies dans le cas de Google. À mon avis, eux sont capables d’une précision largement supérieur, et sur beaucoup d’autres aspects de notre vie privée qu’ils ne dévoilent pas.

La valeur que j’y vois est simplement pour la prospection. Quand les gens font « login with Facebook », on peut demander la permission d’avoir accès aux likes des gens.

En analysant ça, une entreprise pourrait estimer quel prospect est réellement qualifié.

Il existe une tonne d’autres méthode. Les banques vendent des listes d’adresses avec la valeur net des gens qui y habitent. :laughing:

C’est cool (et effrayant à la fois) de voir la vitesse avec laquelle les algorithmes se développent!