Les algorithmes transforment sensiblement notre relation au monde. Comment en saisir les ressorts, en comprendre les biais et agir en toute connaissance de cause dans son environnement professionnel et citoyen ? Le Mouton Numérique répondait à ces questions lors du cours / atelier « algorithmes : que nous font-ils et comment garder le contrôle » à l’Université de Nanterre, aux étudiants du Master 1 Humanités et Industries Créatives, option Journalisme culturel.

1. Algorithmes
Que (nous) font-ils et comment garder le contrôle ?
Extrait de Le profil de Jean Melville, Robin Cousin, Ed. FLBLB

2. Le Mouton Numérique
Association qui se donne pour objectif
d’interroger notre rapport aux nouvelles
technologies et au numérique par l’organisation
de rencontres accessibles et ouvertes à tous afin
de porter dans le débat public un certain recul
critique sur ces questions de société.
www.mouton-numerique.org

3. Acte 2
Dans les biais des
algorithmes (et des
données !)
Acte 3
Algorithmes et
pratique du
journalisme
Déroulé
Acte 1
Algorithme :
définition

4. Acte 1
Algorithme : définition
Acte 1.

5. Exercice
Une recette de cuisine !

6. ● Pour concevoir une recette de cuisine
● Agencez les cartes pour créer la
recette et faire en sorte que quelqu’un
d’autre puisse refaire la recette
Utilisez les cartes

7. « Un algorithme est une suite finie et non
ambiguë d’opérations ou d'instructions
permettant de résoudre un problème ou
d'obtenir un résultat » (merci Wikipédia)

8. 1. Mettre la farine et les oeufs dans un
saladier
2. Ajouter le lait en mélangeant
3. Cuire une louche de pâte dans une poêle
avec du beurre (salé svp)

9. Les variables

10. $ingrédient-1

11. $ingrédient-1

12. 1. Mettre $ingredient-1 et $ingredient-2 dans un
saladier
2. Ajouter $ingrédient-3 en mélangeant
3. Cuire une louche de (résultat de étapes 1 + 2) dans
$ustensile-1 avec $ingrédient-4

13. 1. Mettre $ingredient-1 et $ingredient-2 dans un
saladier
2. Ajouter $ingrédient-3 en mélangeant
3. SI $ustensile-1 est déjà gras :
a. Cuire une louche de (résultat de étapes 1 + 2)
SINON :
a. Déposer une mèche de $ingrédient-4
b. Puis cuire une louche de (résultat de étapes 1 + 2)

14. 1. Mettre $ingrédient-1 dans un saladier
2. Pour chaque $ingrédient-2 présent dans ma boite de
4 $ingrédient-2:
a. Casser $ingrédient-2-X dans le saladier
3. Ajouter $ingrédient-3 en mélangeant
4. SI $ustensile-1 est déjà gras :
a. Cuire une louche de (résultat de étapes 1 + 2)
SINON :
a. Déposer une mèche de $ingrédient-4
b. Puis cuire une louche de (résultat de étapes 1 + 2)

17. 1. Avec les algorithmes, c’est comme avec Lavoisier : rien ne crée, rien ne se
perd, mais tout se transforme.
2. Les algorithmes sont très bêtes : ils ne savent faire que des opérations
basiques (addition, soustraction…) en prenant en compte des opérations
logiques : conditions ou boucles.
3. Les opérations qu’applique un algorithme ne sont pas les siennes mais celle
que le développeur lui a dit d’appliquer.
In fine

18. Acte 2
Dans les biais des
algorithmes (et des
données !)
Déroulé.

19. Ils sont partout !

20. Bref historique
« Ce qui se rattache à l’espèce humaine,
considérée en masse, est de l’ordre des faits
physiques »
Adolphe Quételet (1796 – 1874)

21. Les humains ne sont pas objectifs

22. Biais ?
On parle de « biais algorithmique » dès lors que des données utilisées
pour entraîner des systèmes d’apprentissage automatique reflètent les
valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection
ou l’utilisation de ces données.

23. L’importance des données dans les réseaux de neurones
Données
(ou « Dataset »)
Moulinette très opaque (boîte noire)
Résultat

24. Traduction automatique

25. Police prédictive

26. Quelques citations intelligentes
Pour Surya Mattu (ProPublica), un biais algorithmique est :
« Un ensemble de règles implémentées dans un input (données entrantes), et qui
produisent en output (données sortantes) des conséquences différentes pour tel ou
tel groupe de personne ».
Pour Cathy O’Neil :
« Un algorithme, c’est une opinion formalisée dans du code ». C’est à dire un objet
social produit par des acteurs, pris dans des faisceaux de pratiques.

27. « THERE IS NO
ALGORITHM.
IT'S JUST SOMEONE
ELSE'S DECISION. »

28. Les biais algorithmiques sont-ils conscients ?
Oui
Non

29. Oups.

30. Facebook, biaisé ?

31. Et nous, biaisé.e.s ?

32. Facebook fait levier sur nos biais
• Biais de confirmation : désigne le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses
idées préconçues ou ses hypothèses (sans considération pour la véracité de ces informations)
• Biais de Désirabilité Sociale: consiste a créer un environnement social qui créée une forme de pression
pour pousser les utilisateurs a vouloir un produit sans qu'ils en aient nécessairement besoin
• Illusion de récence : nous sommes plus sensibles aux informations récentes, ce biais implique de "faire
semblant" qu'une information est nouvelle alors qu'elle est, en fait, "recyclée".
• Biais de Rareté : crée une illusion de rareté pour donner une illusion d'urgence et pousser un
consommateur a faire un achat

33. Bulles de filtres, biais ou modèle économique ?

34. A qui la faute ?
Pour Pablo Barbera, chercheur à l’Université de New York :
« Il est aujourd’hui impossible de répondre si oui ou non les algorithmes de
recommandation et les techniques de personnalisation nous enferment dans
des bulles plus que nous nous enfermons nous-mêmes. »

35. Comment Facebook choisit le contenu à afficher ?
1. Inventaire : à la connexion, l’algorithme de Facebook fait un inventaire de tout ce qui a été publié par vos
amis et les pages que vous suivez
2. Signaux : Facebook analyse ensuite les milliers de données (ou signaux) à sa disposition pour prédire les
publications qui vous intéressent le plus
3. Prédictions : Facebook utilise ensuite ces signaux pour faire des prédictions sur le contenu qui pourrait
vous intéresser, on parle : d’un contenu que vous aimeriez lire, d’un contenu que vous trouveriez utile ou
informatif, d’un contenu sur lequel vous aimeriez interagir
4. Score : Facebook classe les publications dans votre fil d’actualités. Pour ça, il leur attribue un score de
pertinence (qui évalue votre intérêt supposé pour une publication)

36. On ne cherche pas sur Facebook

37. A quelle question répond l’algorithme de Facebook ?
Pour Olivier Ertzcheid, chercheur à l’université de Nantes :
« Le problème de l'algorithme de Facebook est de savoir comment inciter
des gens à interagir avec des contenus qui ne les concernent pas et qu'ils
ne recherchent pas. »

38. Un autre Facebook est-il possible ?
Votre mission (si vous l’acceptez) : reconstruire Facebook pour qu’il
nous informe « bien »
Vous devez couvrir la période suivante : des rumeurs circulent quant
à l’éventuelle démission de Trump. A la fin de cette séquence,
Trump démissionne.
Comment l’algorithme évolue-t-il au cours de cette période, quels contenus
sont affichés sur Facebook ?
à Dessinez votre mur !

39. Quelques pistes :
• Actualité variée (locale, internationale)
• Information recoupée à partir de différentes sources (personnes,
points de vue)
• Pas forcément de l’actualité chaude ni du scoop
• Pas forcément destinée à vous faire réagir
• Etc.

40. Acte 3
Algorithmes et
pratique du
journalisme
Acte 3

41. Robot + travail = ?

42. Quelques questions
CC Mirko Tobias Schäfer
• Comment fonctionnent les algorithmes supposés remplacer
ou aider les journalistes dans certains de leurs tâches
• Quels contenus vont être automatisés ?
• Quel regard critique poser sur leur « efficacité » ?
• Comment la profession peut-elle réagir pour ne pas « se faire
dépasser » ?
• Et même…
• Comment le journaliste peut utiliser les algorithmes pour
améliorer sa pratique ?

43. Fin du travail ?
https://willrobotstakemyjob.com

44. Que fait l’automatisation ?

45. Déplacement, remplacement, parcellisation ?

46. Mais encore ?

47. Comme si cela ne suffisait pas…
• La presse va mal (kiosques désertés, rédactions décimées)
• Défiance importante envers la profession, et les médias en général
• Perte de contrôle sur la distribution des nouvelles, au profit des plateformes (et des assistants vocaux)
• La « vérité » et les faits sont des notions (encore plus) relatives que jamais L’important n’est plus que les
histoires soient vraies, mais que les gens cliquent
• Les nouveaux médias ont aussi des biais, notamment dans le fait qu’ils favorisent des réponses très
émotionnelles. Ils nous proposent d’interagir avec des choses, plutôt que de les comprendre
• L’information est abondante, on parle d’ « infobésité »
• Les journalistes ne sont plus les seuls producteurs de contenu, une certaine partie de la population s’y est mis
• Etc.
Bon courage

48. Le futur a une tête de robot

52. Fichier
tabulé

53. En 2015, la commune comptait 920 habitants, en diminution de -3,36 % par rapport à
2010 (Eure-et-Loir : 1,9 %, France hors Mayotte : 2,49 %).

54. En 2015, la commune comptait $var1 habitants, en $var2 de $var3 % par rapport à 2010
($var4 : $var5 %, $var6 : $var7 %).
En 2015, la commune comptait 920 habitants, en diminution de -3,36 % par rapport à
2010 (Eure-et-Loir : 1,9 %, France hors Mayotte : 2,49 %).

55. 2 composantes à cette automatisation
1/ La publication automatique par les
machines, directement sur les sites web et les
applis
2/ L’envoi de messages courts à la rédaction
qui choisit, ou pas, de les intégrer dans sa
production.

56. Ils sont déjà parmi nous 2 (le retour)

57. Ouf !
“Quakebot neatly illustrates the present
limitations of automated journalism. It
can’t assess the damage on the ground,
can’t interview experts, and can’t discern
the relative newsworthiness of various
aspects of the story.”

58. Je m’en fous je veux bosser à la télé

59. Quelques acteurs…

61. Match LO-SPG
Date : samedi 23 septembre 2017
Heure de début : 20h02
Heure de fin : 21h45
Lieu : Paris-Saint-Gervais
Equipe 1 : LO
Equipe 1, Joueur 1 : Tony Lopes
Equipe 1, Joueur X : …
Equipe 2 : SPG
Equipe 2, Joueur 1 : Siago Thilva
Equipe 2, Joueur X : ....
Résultats : 2-0
2:27 : Faute de XX
4:47 : But de XX
LO a mis la pâté au SPG !
Quel match ce samedi soir au
Paris-Saint-Gervais ! LO a mené
par 2 buts de Tony Lopes le SPG
de Siago Thilva.

62. 0-0 match nul
Egalité match nul
Victoire dans la moyenne des
victoires
remporté
Défaite dans la moyenne des
défaites
vaincu
Victoire dans le premier décile triomphe
Défaite dans le dernier décile humiliation

64. Schema.org

66. A vous de jouer
Votre rédac chef vous
demande d’écrire un article
sur la meilleure enceinte
connectée du moment
Vous avez une startup et
vous souhaitez uberiser le
journalisme d’investigation.
Votre modèle : Elise Lucet
Vous travaillez à la rubrique éco
d’un grand journal national, on
vous demande de faire un point
sur la situation de l’emploi en
France

67. MERCI !
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