Les services en ligne tels que Facebook et Google sont aujourd'hui un moyen populaire par lequel les utilisateurs sont exposés à des produits, des services, des points de vue et des opportunités. Ces services mettent en œuvre des plateformes publicitaires qui permettent un ciblage précis des utilisateurs de la plateforme, et ils optimisent la diffusion des publicités au sous-ensemble d'utilisateurs ciblés censés être les plus réceptifs. Malheureusement, des travaux récents ont montré qu'une telle diffusion peut, souvent à l'insu des annonceurs, diffuser des annonces à des groupes d'utilisateurs biaisés uniquement en fonction du contenu de l'annonce.
Ces préoccupations sont particulièrement prononcées pour les publicités qui contiennent des images de personnes (par exemple, les offres d'emploi montrant des travailleurs), car les annonceurs sélectionnent souvent des images pour transmettre avec soin leurs objectifs et leurs valeurs (par exemple, pour promouvoir la diversité dans l'embauche).
Cependant, il n'est toujours pas clair comment les algorithmes de diffusion des publicités réagissent et prennent des décisions de diffusion en fonction des caractéristiques démographiques des personnes représentées dans ces images publicitaires.
Dans une étude, des chercheurs ont examiné comment une plateforme publicitaire majeure (Facebook) diffuse des publicités qui incluent des photos de personnes d'âges, de sexes et de races différents.
La promesse de Facebook aux annonceurs est que son système est intelligent, efficace et facile à utiliser. Vous téléchargez vos annonces, remplissez quelques détails et l'algorithme de Facebook fait sa magie, parcourant des millions de personnes pour trouver l'audience idéale.
Le fonctionnement interne de cet algorithme est opaque, même pour les personnes qui travaillent chez Meta, la société mère de Facebook. Mais des recherches extérieures offrent parfois un aperçu de ce qui s'y passe. Une étude publiée mardi dans le journal de la bibliothèque numérique de l'Association for Computer Machinery révèle que Facebook utilise un logiciel de reconnaissance d'images pour classer la race, le sexe et l'âge des personnes photographiées dans les publicités, et que cette détermination joue un rôle énorme dans qui voit les publicités. Les chercheurs ont constaté que davantage d'annonces mettant en scène de jeunes femmes étaient diffusées auprès d'hommes de plus de 55 ans ; que les femmes voient plus de publicités avec des enfants ; et que les Noirs voient plus de publicités avec des Noirs.
Dans l'étude, les chercheurs ont créé des annonces pour des offres d'emploi avec des photos de personnes. Dans certaines publicités, ils ont utilisé des photos d'archives, mais dans d'autres, ils ont utilisé l'IA pour générer des images synthétiques identiques, à l'exception des données démographiques des personnes sur les images. Ensuite, les chercheurs ont dépensé des dizaines de milliers de dollars pour diffuser les publicités sur Facebook, en gardant une trace des publicités diffusées à quels utilisateurs.
Les résultats ont été spectaculaires. En moyenne, le public qui a vu les photos synthétiques de personnes noires était à 81 % noir. Mais lorsqu'il s'agissait d'une photo d'une personne blanche, l'audience moyenne n'était que de 50 % de Noirs. Le public qui a vu des photos d'adolescentes était composé à 57 % d'hommes. Des photos de femmes plus âgées ont été présentées à un public composé à 58 % de femmes.
L'étude a également révélé que les images d'archives fonctionnaient de manière identique aux images de visages artificiels, ce qui laisse penser que ce sont uniquement les données démographiques, et non d'autres facteurs, qui déterminent le résultat.
Meta assure être en train de développer « une technologie pour aider à résoudre ces problèmes »
En supposant que le ciblage Facebook est efficace, cela peut ne pas être problématique lorsque vous envisagez des publicités pour des produits. Mais « lorsque nous parlons de publicité pour des opportunités telles que l'emploi, le logement, le crédit, voire l'éducation, nous pouvons voir que les choses qui auraient pu très bien fonctionner pour vendre des produits peuvent conduire à des résultats sociétalement problématiques », a déclaré Piotr Sapiezynski, chercheur à la Northeastern University, coauteur de l'étude.
En réponse à une demande de commentaires, Meta a déclaré que la recherche met en évidence une préoccupation à l'échelle de l'industrie. « Nous développons une technologie conçue pour aider à résoudre ces problèmes », a déclaré Ashley Settle, porte-parole de Meta. « Nous avons fait des efforts considérables pour prévenir la discrimination sur notre plateforme publicitaire et continuerons à engager des groupes clés de défense des droits civiques, des universitaires et des régulateurs dans ce travail ».
Le ciblage publicitaire de Facebook par race et par âge n'est peut-être pas non plus dans l'intérêt des annonceurs. Les entreprises...
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Envoyé par cdubet
