Si un système d’évaluation internet peut être perfectionné, Amazon promet d’y arriver en premier.
La société américaine d’e-commerce déploie une série de changements sur la façon dont les avis sont priorisés sur son site web. Elle va donner par exemple plus d’importance aux commentaires les plus récents, à ceux écrits par des acheteurs fiables, et ceux qui ont été confirmés par d’autres utilisateurs.
Avant ce changement, la note d’un produit était la moyenne de tous les avis sur une échelle de 1 à 5. Maintenant, la note sera attribuée en prenant en compte une pondération positive pour les avis reconnus comme meilleure qualité. La note finale du produit va donc se rapprocher de sa valeur réelle.
Des milliers de nouveaux commentaires sont ajoutés tous les jours sur Amazon.com. Au cours des dernières années, Amazon a accumulé 35 millions d’avis sur son site web ; un trop grand nombre pour pouvoir être vérifiés par des yeux humains. Cela a, de façon prévisible, rendu vulnérable la notification des produits à une multitude d’abus différents.
Des auteurs ont par exemple créé plusieurs pseudonymes pour faire des critiques élogieuses de leurs propres œuvres, et critiquer la sortie des œuvres rivales. Des entreprises ont ainsi été démasquées car elles demandaient à leurs propres employés d’écrire des commentaires avec la note maximale de 5 étoiles sur leurs propres produits. Amazon a également poursuivi des « mercenaires » du Web qui commercialisaient de la vente de faux avis sur son site de e-commerce.
Amazon a accumulé 35 millions d’avis sur son site web ; un trop grand nombre pour pouvoir être vérifiés par des yeux humains.
Amazon n’est pas le seul à être visé par les abus visant son système de notification. Les responsables de l’entreprise Yelp, un site qui tourne autour des avis des internautes, ont vu leurs magasins matraqués par des remarques diffamatoires venant de leurs rivaux, et en 2013 des chercheurs de Harvard ont estimé que 16 % des avis de Yelp étaient frauduleux. Si il est appliqué avec succès, le nouvel algorithme d’Amazon sera capable d’atténuer la gravité des faux commentaires décrits ci-dessus. L’entreprise prévoit aussi d’augmenter le coût des amendes pour publication de faux commentaires.
Les avis unilatéraux d’utilisateurs qui suivent un planning de critiques négatives contre un livre, un auteur, ou même une machine à café, etc. sont généralement faciles à repérer et à sous-qualifier. Le système d’avis pondérés sera capable de neutraliser la capacité « négative » de ces avis cherchant à faire glisser vers le bas la moyenne d’évaluation d’un article.
Donner plus de poids aux avis d’acheteurs vérifiés fournit ainsi une ligne de défense contre les entreprises menant des campagnes marketing déloyales. Cela permettra également de lutter contre les faux acheteurs, qui ne seront crédibles que s’ils achètent eux-mêmes un produit, des produits qui peuvent être plus chers que le compte de dépenses donné pour faire des mauvais avis.
Les limites de l’algorithme
Cependant les innovations et ajustements actuels – et à venir – d’Amazon sont limités aux contraintes inhérentes à l’ « intelligence » des algorithmes, ce qui signifie qu’il y aura toujours des échappatoires, des failles propres à un système automatisé.
Les entreprises pourraient faire des développements plus poussés dans la chasse aux faux commentaires, notamment dans la détection des auteurs de faux avis qui ont un compte de dépense suffisant pour acheter un produit. Si Amazon développe un algorithme capable de détecter des comportements d’achats étranges comme l’achat d’une ligne entière de cafetières à partir d’un même compte d’entreprise, il pourrait démasquer le faux client chargé d’acheter des fournitures de bureau, afin de duper les nouveaux critères.
Malgré toutes les promesses de l’intelligence artificielle, les machines les plus avant-gardistes ont encore un « bon sens » très primitif, en comparaison à des humains pour qui c’est un acquis. Watson, l’ordinateur IBM qui a réussi à battre en 2011, des anciens champions du jeu Jeopardy ! (un jeu télévisé américain où il fallait trouver la question à partir d’une série de réponses) faisait toujours des réponses remarquablement stupides pour arriver au résultat. Par exemple, lorsqu’on lui demandait ce que les sauterelles mangeaient, il avait répondu : « casher ».
À l’heure actuelle, les internautes se fient toujours à l’authenticité des commentaires en ligne, ceci selon leur propre avis personnel. Malgré la prolifération des faux avis, des contrôles automatiques sont en train de devenir l’outil indispensable pour le consommateur. Une étude réalisée en 2014 par l’agence BrightLocal avait constaté que 88 % des utilisateurs faisaient autant confiance aux commentaires en ligne qu’à la recommandation personnelle d’un ami.
Article original : Can Amazon Fix the Problem of Fake Online Reviews ?
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