Les algorithmes dans le Web

Un ordinateur est une machine qui est capable d’exécuter des tâches répétitives assez simples à une vitesse élevée. C’est tout. Rien de plus.

Lorsqu’on souhaite qu’un ordinateur exécute des tâches complexes, il est indispensable de découper ces tâches complexes en opérations simples compréhensibles par la machine. Définir ces tâches et les organiser en vue de résoudre un problème ou d’obtenir un résultat est ce qui constitue le cœur des algorithmes.

Un algorithme est donc une suite de commandes simples qui visent à obtenir un résultat que l’ordinateur communiquera à son utilisateur.

L’histoire et l’évolution des algorithmes web

L’aventure des algorithmes sur Internet commence avec la naissance du web lui-même. Initialement simples, conçus pour cataloguer le contenu et répondre à des requêtes basiques, ces algorithmes étaient les fondations rudimentaires d’un univers numérique en expansion. Au fil des années, leur évolution a été remarquable, passant de simples outils de classement à des systèmes complexes capables d’apprendre et de s’adapter en fonction des comportements des utilisateurs.

Cette sophistication croissante a permis une personnalisation sans précédent de l’expérience utilisateur, avec des algorithmes maintenant capables de filtrer et de recommander le contenu en alignement quasi parfait avec les préférences individuelles. Cependant, cette avancée n’est pas sans conséquences. Elle soulève des questions importantes relatives à la vie privée, aux biais algorithmiques et à la transparence de ces processus souvent opaques. En dépit de ces défis, l’histoire des algorithmes est un témoignage de l’ingéniosité humaine, repoussant constamment les limites de ce qui est technologiquement possible pour enrichir et personnaliser notre navigation sur le web.

Exemple d’un site Web

Prenons un exemple qui nous intéresse, celui d’un site. Disons un blog.

L’objectif, ce qu’on demande à l’ordinateur, est d’afficher des articles en les organisant par date, catégorie et auteur. Voyons comment décomposer un algorithme simplifié qui se chargera de cette tâche.

• Regarder s’il existe des articles dans la base de données;
• Mettre les articles en mémoire en vue de les afficher;
• Récupérer les critères d’affichage définis par l’utilisateur (date, auteur, catégorie);
• Organiser les articles en fonction des critères d’affichage;
• Afficher les articles.

Cette première étape se nomme l’analyse algorithmique ou l’analyse fonctionnelle.

Ensuite, on devra traduire ces opérations dans un langage que la machine comprend. Ce langage n’est pas toujours le même (PHP, ASP, RUBY, etc…). Il dépend de différentes contraintes techniques et sera choisi en fonction d’elles. C’est l’étape de codage, ou programmation.

Voilà, vous savez, en théorie, ce qu’est un algorithme et comment l’utiliser pour créer un site Web.

Sur Internet tout, ou presque, est un site Web !

Le première erreur que font les novices est de croire que Google, Facebook ou encore Instagram ne sont pas des sites Web. Ils se trompent. Toutes ces plateformes sont des sites Web qui suivent bien la même logique : elles utilisent des algorithmes pour fonctionner.

Les objectifs des algorithmes de ces plateformes, moteurs de recherches ou réseaux sociaux, sont similaires : afficher des informations conservées en base de données en fonction de critères définis par leurs propriétaires et/ou leurs utilisateurs.

Même lorsqu’il s’agit d’applications mobiles, le principe reste fondamentalement le même.

Les algorithmes à la portée des petites entreprises

Pour les petites entreprises d’aujourd’hui, les algorithmes offrent une opportunité sans précédent de se démarquer dans un océan numérique vaste et compétitif. L’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) est la première étape, permettant d’améliorer la visibilité en ligne grâce à l’usage judicieux de mots-clés et à la création de contenu de qualité. Mais les possibilités ne s’arrêtent pas là.

Les petites entreprises peuvent également tirer parti des algorithmes des réseaux sociaux pour cibler leurs publicités de manière plus efficace, atteignant ainsi leur public idéal avec une précision chirurgicale. De plus, en analysant les données de comportement des utilisateurs sur leur site web, elles peuvent affiner leur stratégie marketing, offrant un contenu toujours plus pertinent et engageant.

Cette approche nécessite une compréhension de base des principes algorithmiques, mais elle n’est pas hors de portée. En se concentrant sur la qualité du contenu, l’engagement des utilisateurs, et une veille technologique constante, les petites entreprises peuvent non seulement coexister mais véritablement prospérer aux côtés des géants du web simplement en apprenant à manipuler les algorithmes qui régissent le monde numérique.

Que savons-nous des algorithmes utilisés par Google et les autres ?

Rien !

Enfin, rien d’autres que ce que ces mastodontes du Web veulent bien nous dire. Nous disent-ils toute la vérité ? Certainement pas. On peut le comprendre, la nature même des algorithmes qu’ils utilisent et qu’ils ont créés, relèvent de la propriété intellectuelle et du secret industriel.

Ces algorithmes font partie des secrets les mieux gardés de la planète, on en trouve trace nulle part, même pas sur le dark web !

Mais on peut être malin et appliquer un principe de base : ce qu’un ingénieur a fait, un autre peut le défaire… Et on va parler de rétro-ingénierie.

Comprendre les algorithmes

Pour être en mesure de comprendre les algorithmes, il faut déjà comprendre quels sont leurs objectifs et quelles sont les informations dont ils disposent. Considérons l’algorithme comme une boite noire dont on ne connait que ce qui y entre et que ce qui en sort. A partir de là, avec un peu d’imagination, ce n’est pas bien compliqué d’imaginer ce qui se passe à l’intérieur.

On peut noter que le point commun de tous ces algorithmes est d’obtenir une interaction avec un internaute, on parle d’engagement. En effet, c’est à partir de ces interactions qu’ils vont être en mesure d’atteindre leur objectif.

Google : un algorithme pour répondre aux questions des internautes…

Que ce soit Google ou un autre moteur de recherche, le principe de fonctionnement est assez simple à imaginer :

• En entrée, Google dispose de toutes les informations qu’il est capable de mesurer sur un site : le nombre de visiteurs, le nombre de pages vues, la durée de visite, le taux de rebond, etc… mais il a également accès à d’autres sources pour collecter les données dont il a besoin comme, par exemple, Chrome ou Gmail. On estime que Google dispose de plus de 200 critères qu’il peut utiliser pour son algorithme.
• En sortie, Google doit répondre de la façon la plus pertinente possible aux questions des internautes en optimisant le classement des pages qu’il a indexées.

Avec ces informations, en faisant varier les paramètres d’entrée et en mesurant les résultats en sortie, nous pouvons comprendre ce que fait l’algorithme avec une bonne précision. Et si nous pouvons le comprendre, nous pouvons répondre à son besoin et en tirer avantage tout en respectant les guidelines (Google lit aussi ce blog, soyons politiquement correct !).

Facebook : un algorithme pour mieux vous cibler

Le but de Facebook et des autres réseaux sociaux est différent. Ces plateformes cherchent à identifier votre profil de consommateur le plus précisément possible pour ensuite le vendre à des annonceurs :

• En entrée, Facebook dispose de toutes les informations que vous lui communiquez : ce que vous publiez, ce que vous likez, ce que vous partagez, ce que vous commentez… mais aussi les sites que vous visitez, et beaucoup d’autres choses. Bref, là aussi il y a probablement des centaines de critères qui sont évalués.
• En sortie, Facebook propose à ses membres des contenus susceptibles de les intéresser, voire de les engager (Likes, Partages, Commentaires).

Facebook vise l’engagement des internautes. Il considère cet engagement comme une validation de l’intérêt que ses membres portent à un sujet précis. Ou mieux, il considère cet engagement comme un accord pour recevoir une sollicitation commerciale sur un sujet précis. En provoquant l’engagement des internautes, Facebook est donc capable de constituer des audiences hyper-ciblées réactives et rentables pour les annonceurs. On parle de segmentation.

LinkedIn : l’algorithme derrière le réseau des “experts”

Ah, LinkedIn, le réseau social professionnel où tout le monde est “enthousiaste”, “passionné” et “expert en quelque chose”, n’est-ce pas ?

Mais derrière cette façade se cache un algorithme redoutablement efficace.

LinkedIn utilise un algorithme complexe pour déterminer quel contenu apparaît dans votre fil d’actualité. L’objectif principal est l’engagement, tout comme Facebook et d’autres plateformes sociales.

En entrée, LinkedIn prend en compte une multitude de facteurs, tels que votre réseau, vos interactions, les compétences que vous avez listées, et même le temps que vous passez à regarder une publication.

En sortie, il vous propose un contenu ciblé pour maximiser votre engagement sur la plateforme.

Mais attention, LinkedIn a une particularité : il valorise le contenu professionnel et éducatif (enfin, cela semble de moins en moins vrai malgré ses annonces). Donc, si vous voulez jouer le jeu de l’algorithme de LinkedIn, mieux vaut partager des insights de votre industrie plutôt que des photos de votre dernier barbecue !

A lire : Quelques astuces pour manipuler l’algorithme de LinkedIn.

Alors, prêt à devenir le roi ou la reine de l’engagement sur LinkedIn ?

Youtube : un principe ancien mais qui fonctionne toujours

Le but de Youtube est sensiblement le même que celui des autres réseaux sociaux : regrouper les audiences par centres d’intérêt hyper-ciblés. Ce qui est intéressant dans ce cas, c’est de faire le parallèle avec la publicité télévisée. Là où la télévision trouvait une limite : le nombre de programmes pouvant être diffusés dans une journée, Youtube, par nature, dépasse cette limite. Il devient donc beaucoup plus puissant bien que le principe de base reste similaire.

De plus, contrairement à la télévision, YouTube sait mesurer toutes les interactions des internautes avec ses programmes. Il peut ainsi facilement les segmenter.

En revanche, ce que n’avait probablement pas prévu les créateurs de Youtube, c’est que la plateforme devienne le deuxième moteur de recherche, après Google. L’algorithme de Youtube est donc probablement le résultat d’un croisement entre les deux types d’algorithmes dont nous avons parlé précédemment.

Personnalisation du contenu grâce aux algorithmes

La personnalisation du contenu grâce aux algorithmes a transformé notre manière de naviguer sur Internet, rendant nos recherches plus efficaces et nos flux de médias sociaux plus pertinents. Cette capacité à adapter le contenu à nos préférences individuelles a des avantages indéniables :

• Efficacité accrue : En filtrant l’information et en nous présentant ce qui correspond le mieux à nos intérêts, les algorithmes nous permettent de gagner du temps et d’accroître notre productivité en ligne.
• Découverte facilitée : Ils nous aident à découvrir de nouveaux contenus, produits, et services qui nous auraient peut-être échappé, enrichissant ainsi notre expérience en ligne.

Cependant, cette personnalisation vient avec son lot de défis, notamment le risque de nous enfermer dans des « bulles de filtres » où nous ne sommes exposés qu’à des idées et des opinions qui renforcent nos préjugés existants. Une prise de conscience de cet effet et un effort conscient pour explorer au-delà de notre zone de confort numérique sont essentiels pour maintenir une expérience en ligne diversifiée et enrichissante.

Considérations éthiques et impact sociétal des algorithmes

L’intégration des algorithmes dans presque tous les aspects de notre vie numérique soulève des questions éthiques et sociétales importantes. D’une part, ils facilitent notre quotidien, en personnalisant notre expérience sur le web et en nous aidant à filtrer l’immensité de l’information disponible. D’autre part, ils peuvent aussi influencer subtilement nos choix, nos opinions et même nos comportements sociaux.

• Vie privée : La collecte et l’analyse des données personnelles, nécessaires à la personnalisation du contenu, posent la question du respect de notre vie privée. Où tracer la ligne entre service personnalisé et intrusion ?
• Biais algorithmique : Les algorithmes, conçus par des humains, peuvent involontairement reproduire des préjugés existants. Cela peut mener à des discriminations dans des domaines aussi variés que le recrutement, le crédit bancaire, ou la justice.
• Manipulation de l’information : La capacité des algorithmes à promouvoir certains contenus au détriment d’autres peut influencer l’opinion publique, un pouvoir qui doit être manié avec précaution et responsabilité.

La clé réside dans la mise en place de mécanismes de transparence et de régulation, permettant d’assurer que les algorithmes servent l’intérêt public tout en respectant nos droits et libertés individuels.

Défis et limites des algorithmes actuels

Malgré leurs avancées, les algorithmes d’aujourd’hui font face à des défis et limites significatifs qui nécessitent une attention continue :

• Complexité et opacité : La complexité croissante des algorithmes les rend difficiles à comprendre, même pour leurs créateurs. Cette opacité peut rendre la détection et la correction des erreurs ou des biais un véritable défi.
• Dépendance aux données : Les algorithmes sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Les données imparfaites ou biaisées peuvent conduire à des résultats erronés ou injustes.
• Questions de sécurité : À mesure que notre dépendance aux algorithmes grandit, il en va de même pour les risques associés à leur détournement ou à leur utilisation malveillante.

Aborder ces défis nécessite une approche multidisciplinaire, combinant expertise technique, éthique et réglementaire, pour s’assurer que les bénéfices des algorithmes l’emportent sur leurs risques.

Avenir et innovations des algorithmes dans le web

L’avenir des algorithmes sur le web est prometteur, avec des avancées continues en intelligence artificielle et en apprentissage automatique qui promettent de rendre les algorithmes encore plus intelligents et plus capables. Voici quelques domaines d’innovation à surveiller :

• Apprentissage profond : Les progrès dans les réseaux de neurones profonds pourraient permettre aux algorithmes de comprendre le contenu web avec une précision quasi humaine, ouvrant la voie à des applications encore inimaginables.
• Personnalisation avancée : L’amélioration des techniques de personnalisation pourra offrir des expériences en ligne encore plus adaptées et immersives, transformant notre interaction avec le web.
• Éthique et régulation : À mesure que les algorithmes deviennent plus puissants, l’importance d’une réflexion éthique et d’une régulation adaptée grandit également, promettant un équilibre entre innovation et respect des droits individuels.

Ces avancées, tout en étant source d’enthousiasme, appellent à une vigilance continue pour s’assurer que les technologies de demain contribuent à un avenir où la technologie enrichit la société de manière responsable et inclusive.

Tout ça pour ça !

Finalement, le but ultime de ces algorithmes est de permettre à ceux qui les ont conçus de générer de plus en plus de chiffre d’affaires. Loin d’être anecdotique, cet objectif doit être pris en compte par les entreprises qui souhaitent appuyer le développement de leur stratégie numérique sur ces plateformes.

Bref, ces algorithmes existent pour fournir à des annonceurs l’accès à des audiences hyper-ciblées réceptives à leurs discours commerciaux. Tout ça en échange de quelques pièces de monnaie…

Mais ce n’est pas tout.

Ces algorithmes sont aussi de formidables outils de manipulation de masse. Et ça, c’est moins réjouissant. Si ce sujet vous intéresse, je vous invite à lire l’excellent livre de Jaron LANIER : “STOP AUX RÉSEAUX SOCIAUX“.

Conclusions : ignorez les algorithmes et ils vous ignoreront !

Effectivement, c’est un fait.

Aujourd’hui, plus de 90% des pages Web qui existent ne reçoivent aucun trafic issus des moteurs de recherche ou des réseaux sociaux (source). Simplement parce que leurs exploitants ne tiennent aucun compte des algorithmes dont nous venons de parler. La plupart préfèrent un “beau” site alors que c’est un critère subjectif qu’aucun algorithme au monde n’est capable d’évaluer… incroyable, non ?

Comprendre les algorithme et apprendre à les manipuler est indispensable pour réussir à générer du chiffre d’affaire sur Internet.