[Interview] Facebook continue d'élargir son panel d'utilisateurs

Facebook met en place en 2013 un algorithme destiné à trier les posts les plus intéressants pour les faire apparaître dans le flux d'actualités de ses membres. Malgré sa finesse et sa complexité, ce système automatisé s'avère insuffisant et l'entreprise décide d'embaucher un panel d'utilisateurs fin 2013. Ceux-ci indiquent manuellement les posts qui leur paraissent pertinents et apportent des informations précieuses, menant à corriger des erreurs dans l'algorithme. Jusque-là, le panel était constitué d'un millier de personnes, qui résidaient en majorité à Knoxville, dans le Tennessee (États-Unis). Depuis la fin de l'été 2015, le groupe s'est agrandi et s'est ouvert à l'international. Guilhem Fouetillou, cofondateur de Linkfluence (laquelle propose une solution de veille des médias sociaux), explique l'incapacité de la data à cerner seule les centres d'intérêt des internautes.

• Pouvez-vous nous expliquer les raisons pour lesquelles Facebook a décidé de faire appel à un panel d'utilisateurs ?

Facebook comprend progressivement que l'étude des données comportementales manque d'éléments explicatifs. Par exemple, une part de ses utilisateurs utilise la fonctionnalité "cacher cette publication" non pas parce qu'elle ne les intéresse pas mais pour notifier qu'ils l'ont lue et donc, ne plus la voir apparaître dans leur fil d'actualités. Sans données déclaratives, il est impossible de "déduire" cela des immenses quantités de données d'usage amassées par la plateforme. Le réseau social a donc décidé de compléter ces données comportementales (ce que les gens font sur Facebook) par des données déclaratives (ce que les gens disent faire sur Facebook) et cela, au travers d'un panel d'utilisateurs qui peut être interrogé à loisir par le réseau social.

• Un responsable de Facebook, répondant à un journaliste de Slate, indique que le schéma décisionnel de l'entreprise n'est pas data-driven mais "data informed". Quelle différence faites-vous entre les deux? Une stratégie mêlant data et empirisme est-elle plus fiable pour cerner les centres d'intérêts des internautes?

Le concept d'entreprise data driven a permis de décrire la façon dont une part des activités les plus opérationnelles et tactiques des entreprises pouvaient être automatisées dans leur prise de décision grâce à l'accumulation d'immenses quantités de données. Mais certaines décisions ne peuvent pas et ne doivent surtout pas être data-driven. La data peut aujourd'hui informer les niveaux les plus stratégiques de l'entreprise, l'accompagner dans ses prises de décision business, dans sa capacité à piloter sa croissance et son innovation mais à ces niveaux-là, la data ne conduit pas, elle assiste et le conducteur reste le dirigeant, le décisionnaire !

• Que pensez-vous de la stratégie consistant à donner aux utilisateurs ce qu'ils demandent, au risque de devenir incapable de les surprendre ?

Le Web a tendance à créer des territoires d'homophilie, dans lesquels nos points de vue ne sont jamais contrariés. La bulle informationnelle créée par l'algorithme de Facebook ne vous sert que pour revoir ce que vous avez déjà aimé, tout comme la recommandation d'Amazon. À mesure que l'on assiste la navigation, que l'on personnalise l'expérience du Web, se pose la question de l'inattendu, ce que l'on nomme sérendipité, cette propriété historique du Net à vous faire découvrir quelque chose que vous ne cherchiez pas. L'important est de donner aux utilisateurs les clés de cette personnalisation, de leur permettre de diriger les algorithmes autant qu'ils se font diriger par eux. Mais cela ne pourra advenir qu'à partir du moment où les usagers en auront conscience et l'exigeront comme un passage obligé dans leur expérience en ligne. Tant qu'ils se complairont dans la répétition du même, de l'attendu, les réseaux sociaux continueront à leur servir du même et de l'attendu.