Des chercheurs de l’université de Cornell ont mis au point un système plus équitable pour les recommandations, qu’il s’agisse d’hôtels, d’emplois ou de vidéos, afin d’éviter que les meilleurs résultats ne soient les plus visibles.
Le nouveau système de classement offre toujours des options pertinentes, mais répartit l’attention des utilisateurs de manière plus équitable entre les résultats de recherche. Il peut être appliqué aux marchés en ligne tels que les sites de voyage, les plateformes d’embauche et les agrégateurs d’informations.
Yuta Saito, doctorant dans le domaine de l’informatique, et Thorsten Joachims, professeur d’informatique et de sciences de l’information au Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, ont décrit leur nouveau système dans « Fair Ranking as Fair Division : Impact-Based Individual Fairness in Ranking », publié dans les actes de la 2022 Association for Computing Machinery Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining Conference.
« Dans les systèmes de recommandation et les moteurs de recherche, celui qui est bien classé en tire beaucoup d’avantages », a déclaré Joachims. « L’attention de l’utilisateur est une ressource limitée et nous devons la répartir équitablement entre les éléments. »
Les systèmes de recommandation classiques tentent de classer les articles en fonction de ce que les utilisateurs veulent voir, mais de nombreux articles sont injustement classés au bas de l’échelle. Des articles aux mérites similaires peuvent se retrouver très éloignés les uns des autres dans le classement, et pour certains articles, les chances d’être découvert sur une plateforme sont pires que le hasard.
Pour corriger ce problème, Saito a développé un système de classement amélioré basé sur des idées empruntées à l’économie. Il a appliqué les principes de la « division équitable », c’est-à-dire la manière de répartir équitablement une ressource limitée, comme la nourriture, entre les membres d’un groupe.
Saito et Joachims ont démontré la faisabilité du système de classement en utilisant des données synthétiques et réelles. Ils ont constaté qu’il offre des résultats de recherche viables pour l’utilisateur, tout en remplissant trois critères de répartition équitable : L’avantage pour chaque élément d’être classé sur la plateforme est meilleur que d’être découvert au hasard ; l’impact d’aucun élément, tel que le revenu, ne peut être facilement amélioré ; et aucun élément ne gagnerait un avantage en changeant la façon dont il est classé par rapport aux autres éléments dans une série de recherches.
« Nous avons complètement redéfini l’équité dans le classement », a déclaré Saito. « Il peut être appliqué à n’importe quel type de système de classement à deux faces. »
S’il était employé sur YouTube, par exemple, le système de recommandation présenterait un flux de vidéos plus varié, distribuant potentiellement les gains de manière plus équitable aux créateurs de contenu. « Nous voulons satisfaire les utilisateurs de la plateforme, bien sûr, mais nous devons également être équitables envers les créateurs de vidéos, afin de maintenir leur diversité à long terme », a déclaré M. Saito.
Dans les plateformes d’embauche en ligne, le système plus équitable permettrait de diversifier les résultats de recherche, au lieu de montrer les mêmes meilleurs candidats à tous les employeurs.
En outre, les chercheurs soulignent que ce type de système de recommandation pourrait également aider les spectateurs à découvrir de nouveaux films à regarder en ligne, permettre aux scientifiques de trouver des présentations pertinentes lors de conférences et fournir une sélection plus équilibrée de nouvelles aux consommateurs.
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