Facebook veut vous redonner le contrôle de son algorithme grâce à l’intelligence artificielle

Meta veut rendre les recommandations de Facebook beaucoup plus personnalisables. Le réseau social introduit de nouveaux outils permettant aux utilisateurs d’expliquer directement à son algorithme quels sujets ils souhaitent voir davantage — ou, au contraire, faire disparaître de leur fil.

La principale nouveauté repose sur l’intelligence artificielle générative et les grands modèles de langage (LLM). Plutôt que de déduire uniquement les préférences à partir des clics, réactions et interactions, Facebook pourra désormais analyser des instructions formulées avec les propres mots de l'utilisateur. Facebook proposait déjà plusieurs mécanismes pour influencer ses recommandations. Un utilisateur pouvait notamment signaler qu'une publication ou une vidéo l'intéressait ou, au contraire, qu'il souhaitait voir moins de contenus similaires.

Meta veut désormais aller beaucoup plus loin avec une nouvelle section baptisée « Your algorithm », accessible depuis le menu à trois points associé aux publications et aux vidéos. Cette interface permettra de préciser les thèmes que l'utilisateur souhaite retrouver davantage dans son fil, mais également ceux qui ne l'intéressent pas. Facebook disposera ainsi d'informations plus explicites pour ajuster ses recommandations.

L'autre changement important concerne les retours donnés sur une publication. Après avoir indiqué qu'un contenu lui plaît ou non, l'utilisateur pourra être invité à expliquer plus précisément les raisons de son choix. Un champ de texte permettra de rédiger cette explication en langage naturel. Il sera ainsi possible d'indiquer précisément ce que l'on apprécie dans une publication ou, à l'inverse, pourquoi un certain type de contenu ne correspond pas à ses attentes.

L'objectif est de dépasser le fonctionnement binaire des boutons permettant simplement de demander plus ou moins de contenus similaires. C'est ici qu'interviennent les modèles d'intelligence artificielle de Meta. Les grands modèles de langage sont capables d'analyser des phrases formulées naturellement et d'en extraire des informations exploitables par les systèmes de recommandation.

Jusqu'à présent, l'algorithme devait principalement déduire les centres d'intérêt à partir du comportement de l'utilisateur : contenus regardés, publications aimées, commentaires, partages ou temps passé devant certaines vidéos. Avec ces nouvelles fonctions, Facebook pourra également s'appuyer sur les préférences explicitement formulées par l'utilisateur.

Meta reconnaît que ses systèmes de classement sont déjà capables de déduire de nombreux centres d'intérêt à partir de l'activité sur Facebook. Mais l'entreprise estime que l'utilisation des LLM peut améliorer considérablement la précision de ces recommandations. La logique est relativement simple : au lieu de laisser exclusivement l'algorithme interpréter le comportement d'une personne, Facebook lui donne davantage de moyens d'indiquer directement ce qu'elle veut voir.

Une personne pourrait ainsi demander davantage de contenus liés à un sujet très précis tout en excluant certains thèmes proches qui ne l'intéressent pas. Ces nouveautés s'inscrivent dans la stratégie plus large de Meta, qui intègre progressivement l'intelligence artificielle générative dans ses différentes plateformes et services. Pour Facebook, l'enjeu est particulièrement important. La qualité du fil de recommandations détermine directement le temps passé sur la plateforme et la capacité du réseau social à proposer des publications pertinentes.

En permettant aux utilisateurs de communiquer plus précisément avec son algorithme, Meta espère donc améliorer la pertinence du fil Facebook et redonner davantage de contrôle sur les contenus recommandés. Cette évolution pourrait notamment séduire les utilisateurs frustrés par des recommandations répétitives ou éloignées de leurs véritables centres d'intérêt. Reste à voir si ces nouveaux outils permettront réellement à chacun de reprendre la main sur son fil d'actualité.