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Quand l’Intelligence Artificielle au service de la pub aggrave les discriminations

par Camille Saint-Cricq

A l’insu des annonceurs, l’algorithme de Facebook ciblerait le public de façon stéréotypée selon une enquête

Segmenter plus pour vendre plus, c’est l’un des mantras du marketing qui a abouti à mettre sur le marché des produits archi-stéréotypés. Des vélos roses pour filles, bleus pour garçons par exemple… Voici qu’avec Internet, la publicité ciblée et l’Intelligence Artificielle (IA) peuvent accroître encore ces stéréotypes. C’est ce que viennent de montrer, aux Etats-Unis, des chercheurs des universités de Northeastern, de Californie du Sud et l’association Upturn aux Etats Unis. Ils ont étudié le résultat des algorithmes de Facebook qui ciblent les utilisateurs du réseau social en fonction du contenu des annonces publicitaires, à l’insu des annonceurs.

L’annonceur a la possibilité d’indiquer s’il veut cibler les hommes, les femmes, de tel âge, de telle catégorie socio-professionnelle, habitant telle zone etc., Il peut aussi choisir de ne pas cibler. Mais dans tous les cas l’algorithme de Facebook introduit des critères de sélection d’audience qui lui sont propres.

L’expérience menée dans l’enquête américaine a consisté à publier des publicités
sur Facebook, en Caroline du Nord, sans préciser la cible recherchée. Plusieurs offres d’emploi ont été diffusées : Infirmier.e, caissier.e, employé.e de ménage, de restaurant, chauffeur de taxi etc. Toutes les annonces ciblaient le même large public. Et au final ces chercheur.e.s ont observé que Facebook avait par exemple  diffusé les cinq annonces destinées aux employé.e.s de ménage  à un public composé à 65% de femmes et à 75% de Noires. En revanche, les cinq annonces d’emploi de charpentier ont été montrées à 90% d’hommes et 70% de Blancs. Mêmes biais concernant les annonces de logement : selon les quartiers, ces annonces étaient proposées majoritairement à des Blancs ou à des Noirs.

En fait, l’algorithme de Facebook, qui est secret, semble se baser sur des critères qui ne sont pas ceux de ses annonceurs. Si, sur la photo de la publicité figurent des « stéréotypes masculins » type  ballon de football, jeux vidéo ou matériel militaires, dans 60 % des cas ces publicités atterrissent sur les écrans d’utilisateurs hommes. Et si les photos sont associées à des « stéréotypes féminins » dans 65 % des cas, les annonces atterrissent chez des femmes. Et ce que l’algorithme semble entendre par stéréotypes féminins est : parfum, fleur ou mariage par exemple. Une photo de flacon de parfum seule est par exemple un stéréotype féminin. Dans l’enquête, une publicité avec image de bodybuildeur a atteint 75 % d’hommes et une image de maquillage a touché 90 % de femmes.

Manifestement, pour ne pas discriminer, il faut être riche. L’enquête observe en effet que, plus le budget investi par les annonceurs est important,plus le public touché sera large et moins les critères imposés par l’algorithme de Facebook jouera.

Wired, qui a consacré un article à cette étude indique même que « le système de publicité automatisé de Facebook pourrait enfreindre les lois sur les droits civils relatifs à la discrimination par la publicité pour des emplois et le logement ».

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