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Facebook et Pinterest transcendent le Big Data

Le Big Data constitue une pierre angulaire cruciale dans le secteur des medias, Pinterest et Facebook ne font pas exceptions à la règle. Les algorithmes qui ont contribué à leur succès sont très représentatifs du Big Data.

fbpnDésormais, Pinterest transcende le Big Data. Le réseau social vient juste d’annoncer la nouvelle interface de sa fonction de recherche qui permet aux utilisateurs de sélectionner une simple portion d’image pour détecter des images similaires sur le site.

En collaboration avec des membres de Berkeley Vision et Learning Center, Pinterest utilise le machine learning (connu en France sous le terme d’apprentissage automatique) pour créer des images fondées sur un ensemble de données minutieusement répertorié sur des milliards de pins.

Par conséquent, si vous apercevez dans un pin une lampe qui vous plait, vous pouvez sélectionner celle-ci en cherchant parallèlement des lampes similaires ainsi que le fournisseur. A partir de vos centres d’intérêt les algorithmes élaborent une liste de pins qui serait susceptible de vous intéresser.

Facebook n’est pas en reste

facebook

De son côté, Facebook annonce avoir ajouté une nouvelle fonctionnalité pour son application Messenger, lui permettant de regarder dans votre album les photos que vous avez prises avec vos amis Facebook et de vous inviter à les partager avec eux. Facebook pense résoudre là un problème courant à l’ère numérique : emmagasiner des dizaines de photos de ses amis sur son téléphone sans penser à les partager avec eux.

 Objectif qu’il espère atteindre grâce à son algorithme à reconnaissance faciale. Le réseau social utilise également l’EdgeRank, un algorithme qui lui permet de cibler les affinités de chaque utilisateur en plus de sélectionner les types de publication qui seront les plus visibles dans leur fil d’actualité.

Les utilisateurs peuvent désactiver la reconnaissance faciale tout en optant pour la nouvelle fonctionnalité Photo Magic qui permet de recevoir des notifications sur les images qu’ils souhaiteraient partager. Toutefois Facebook n’est pas le seul à œuvrer au bon fonctionnement de ces nouveaux algorithmes.

Une récente mise à jour de l’app Photos inclus avec le système d’exploitation Mac OS gratifie l’utilisateur d’un album connecté nommé « selfie » qui sélectionne toutes les photos que ce dernier a pris de lui-même. Dans les deux cas, la technologie ne cesse d’évoluer en ce qui concerne le traitement des photos en tant que données quantifiables.

En quoi cela est-il important ?

N’importe quel enfant âgé de trois ans pourra déterminer si une photo d’une lampe ressemble à une autre, mais à l’échelle d’un ordinateur, cela représente un véritable aboutissement. Avec l’avènement des algorithmes de machine learning, ce type d’analyse est désormais possible.

Les algorithmes sont devenus de plus en plus intelligents et sont maintenant capables de répondre à deux questions essentielles que l’on se pose lorsque l’on contemple une photo ou une vidéo : qu’est-ce que c’est ? Qui est-ce ? (dans le cas de facebook).

Cela représente une véritable réussite car les photos et les vidéos étaient autrefois considérées comme des données « non-structurées ». De ce fait l’ordinateur n’avait pas les références nécessaires pour déterminer l’identité de la personne, le lieu où la photo a été prise, la date etc.

Désormais, les photos peuvent être analysées par des « algorithmes crées à partir d’une IA » qui leur donnent une vraie structure – la composition, les couleurs, le lieu, l’émotion qui se dégage sur le visage des personnes, etc. Une toute nouvelle ère de données nous tend les bras avec les réseaux sociaux en première ligne.

1 commentaire

  1. musique masdigbord

    Merci pour l’article, c’est au top et très intéressant 😉

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