Les algorithmes sont extrêmement importants dans notre vie aujourd’hui, et il est impossible d’exagérer leur importance. Ils sont partout dans le monde virtuel, des institutions financières aux sites de rencontres. Cependant, comparés à d’autres algorithmes, certains ont changé et contrôlé notre monde à un degré plus important — cet article en liste dix parmi les plus importants.
Avant de présenter formellement les algorithmes, passons rapidement en revue quelques bases. Bien qu’il n’existe pas de définition claire, les informaticiens décrivent les algorithmes comme un ensemble de règles qui définit l’ordre des opérations. Ils constituent un ensemble d’instructions séquentielles qui indiquent à un ordinateur comment résoudre un problème ou atteindre un objectif donné. Une bonne façon de comprendre les algorithmes est de les visualiser sous forme d’organigrammes.
1. Recherche Google
Il n'y a pas longtemps, les moteurs de recherche sont devenus les maîtres de l'ère Internet. Avec l'essor des moteurs de recherche sont apparus Google et son algorithme PageRank.
Aujourd'hui, sur le marché principal de la recherche aux États-Unis, Google détient une part de marché de 66.7%, suivie par Microsoft (18.1%), Yahoo (11.2%), Ask (2.6%) et AOL (1.4%). Inutile de dire que Google domine le marché de la recherche, et beaucoup d'entre nous considèrent Google comme la principale porte d'entrée vers Internet.
PageRank fonctionne en s'appuyant sur deux composants : l'un est un programme automatisé appelé « spider » ou « crawler », et l'autre est un index de mots-clés et leurs positions. L'algorithme calcule approximativement l'importance d'une page web en comptant le nombre et la qualité des liens pointant vers elle. L'idée de base de l'algorithme est que les pages web plus importantes auront plus de liens pointant vers elles. Il s'agit essentiellement d'un concours de popularité. En outre, PageRank prend également en compte la fréquence et la position des mots-clés sur une page, ainsi que la date de publication de la page.
2. Fil d'actualité Facebook
Bien que nous ne voulions peut-être pas l'admettre, le fil d'actualité de Facebook est notre endroit préféré pour perdre du temps. À moins que vos préférences personnelles soient réglées pour afficher tous les événements et actualiser les actualités de tous vos amis par ordre chronologique, ce que vous voyez est une sélection prétraitée, adaptée par l'algorithme de Facebook pour vous montrer certaines publications.
Pour décider quel contenu d'actualité est le plus intéressant, l'algorithme prend en compte de nombreux facteurs, tels que le nombre de commentaires, l'éditeur (oui, il existe un classement des personnes « populaires », c'est-à-dire celles avec lesquelles vous interagissez le plus), et le type de publication (par exemple, photo, vidéo, mise à jour de statut, etc.).
3. Correspondance de couples OKCupid
Les rencontres en ligne constituent désormais une industrie de 2 milliards de dollars. Grâce à la croissance de sites tels que Match.com, eHarmony et OKCupid, cette industrie a progressé de 3.5% par an depuis 2008. Les analystes estiment que cette croissance accélérée se poursuivra au cours des cinq prochaines années — ce qui se comprend : c’est un moyen efficace pour les couples de se rencontrer. Les sites de rencontres n’ont pas seulement produit davantage de mariages réussis ; ils savent aussi bien apparier des partenaires potentiels selon les préférences et les inclinations individuelles. Bien sûr, un tel appariement est entièrement réalisé par des algorithmes.
Prenons OKCupid comme exemple. OKCupid est un site de rencontres gratuit, et l’un de ses cofondateurs est le mathématicien de Harvard Christian Rudder. OKCupid adopte une approche résolument analytique de l’appariement, en extrayant autant d’informations que possible des utilisateurs. L’algorithme d’appariement d’OKCupid ne se contente pas de faire correspondre des centres d’intérêt communs ; chaque question se voit également attribuer un poids pour mesurer son importance pour l’utilisateur et son partenaire potentiel. C’est ce que signifie « les différences font la différence » — c’est l’une des raisons pour lesquelles OKCupid est l’un des sites de rencontres les plus efficaces.
4. Collecte, interprétation et chiffrement des données de la NSA
Nous sommes de plus en plus surveillés par des algorithmes plutôt que par des personnes. Grâce à Edward Snowden, nous savons que la National Security Agency (NSA) des États-Unis et ses partenaires ont secrètement surveillé des millions de citoyens innocents. Des documents récemment divulgués montrent que de nombreux programmes de surveillance ont été menés par Five Eyes, une alliance de renseignement composée des États-Unis, de l’Australie, du Canada, de la Nouvelle-Zélande et du Royaume-Uni. Ils ont surveillé nos téléphones mobiles, nos comptes de messagerie, les images de nos webcams et nos données de géolocalisation. De plus, par « ils », je veux dire leurs algorithmes — il y a bien trop de données pour que des humains les collectent et les interprètent manuellement.
Fait intéressant, la NSA affirme qu’elle ne "collecte" pas réellement nos données. Selon un manuel de procédures de 1982, la "collecte d’informations" désigne le moment où des informations sont rassemblées et utilisées par les composantes du renseignement du département de la Défense dans le cadre de leurs fonctions. En parallèle, "les données collectées par des systèmes électroniques désignent des informations qui sont collectées et converties en une forme intelligible." Bruce Schneier du Guardian explique :
"Supposons donc que votre ami possède des milliers de livres chez lui. Selon l’interprétation de la NSA, il ne 'collecte' pas de livres. Seuls les livres qu’il lit réellement sont 'collectés' par lui ; lorsqu’il utilise les livres à d’autres fins, on ne peut pas considérer qu’il les 'collecte'."
Cela pose un problème car :
Les algorithmes informatiques sont étroitement liés aux personnes. Lorsque nous pensons aux algorithmes informatiques qui nous surveillent et analysent nos données personnelles, nous devons penser aux personnes derrière les algorithmes. Quelqu’un regarde-t-il réellement nos données ? En fait, ce qu’ils sont capables de faire relève précisément de la surveillance.
Enfin, les plus pertinents sont les algorithmes de chiffrement Suite B de la NSA, un ensemble puissant d’algorithmes utilisés pour le chiffrement, l’échange de données, les signatures numériques et le hachage. L’agence utilise ces algorithmes pour protéger à la fois des documents classifiés et non classifiés.
5. Algorithmes de recommandation
Des sites web tels qu’Amazon et Netflix enregistrent les livres que vous avez achetés ou les films que vous avez regardés, puis recommandent des produits en fonction de nos préférences.
Comme de nombreux processus automatisés, cette technologie typiquement du XXIe siècle présente à la fois des avantages et des inconvénients. Bien que ces recommandations soient parfois utiles, elles peuvent aussi manquer leur cible — en particulier après que vous avez acheté un livre pour enfants comme cadeau pour votre fille de trois ans.
Comme PageRank et le fil d'actualité de Facebook, ces algorithmes créent ce qu'on appelle une « bulle de filtrage », un phénomène dans lequel les utilisateurs sont isolés des informations qui ne les intéressent pas—les enfermant effectivement dans des « bulles » idéologiques. Cela a conduit à ce qu'Eli Pariser appelle le « déterminisme informationnel » : nos intérêts de navigation passés sur Internet déterminent notre avenir.
6. Google AdWords
Comme les algorithmes précédents, Google, Facebook et d'autres sites Web suivent votre comportement, vos formulations et vos requêtes de recherche pour diffuser des publicités ciblées. Google AdWords—la principale source de revenus de l'entreprise—fonctionne sur ce modèle prédictif, et Facebook travaille également dur sur des recherches connexes (quand avez-vous cliqué pour la dernière fois sur une publicité Facebook ?)
7. Trading à haute fréquence
Le secteur financier utilise des algorithmes pour prédire les fluctuations du marché depuis longtemps, mais leur application dans le trading à haute fréquence ne fait que commencer. Ce type de trading à grande vitesse implique des algorithmes, également appelés bots, qui peuvent prendre des décisions sur des ordres en quelques millisecondes. En revanche, un humain a généralement besoin d'au moins une seconde pour réagir aux risques potentiels. Par conséquent, les personnes sont progressivement retirées de la boucle de trading réelle—un tout nouvel écosystème électronique est en train de prendre forme.
Cependant, parfois ces algorithmes causent des erreurs. Leo Hickman explique :
Par exemple : le « flash crash » du 6 mai 2010, lorsque l'indice Dow Jones Industrial Average a chuté en moyenne de 1,000 points en quelques minutes, et que le marché n'a rebondi que vingt minutes plus tard. Cette chute verticale spectaculaire n'a pas encore été entièrement expliquée à ce jour, mais la plupart des économistes l'attribuent à « une course vers le fond ». Le responsable de cette « course vers le fond » est l'utilisation à grande échelle d'algorithmes de trading quantitatif pour réaliser du trading à haute fréquence. Scott Patterson, journaliste au Wall Street Journal et auteur de The Quants, compare l'utilisation de ces algorithmes sur le parquet à un pilote automatique d'avion. Aujourd'hui, la plupart des transactions sont effectuées automatiquement par des algorithmes, mais lorsque des situations inhabituelles surviennent — comme un krach éclair — une intervention humaine devrait avoir lieu.
8. Compression MP3
Les algorithmes de compression de données sont une partie indispensable et importante du monde électronique. Nous voulons recevoir les données multimédias plus rapidement tout en économisant de l'espace sur le disque dur. C'est pourquoi de nombreuses méthodes ont été conçues pour compresser et transmettre des données.
Par exemple, Cisco Systems a développé le protocole CRTP en 1991. En 1987, des chercheurs allemands ont inventé le format MP3 largement utilisé aujourd'hui, réduisant la taille des fichiers audio à un dixième de leur taille d'origine. Ce format de compression a entraîné une révolution dans l'industrie musicale (avec des effets à la fois positifs et négatifs).
9. Logiciel d'analyse prédictive
Cette technologie ne domine pas encore notre monde, mais elle le fera bientôt. De plus en plus de services de police utilisent la technologie d'analyse prédictive — un nouvel outil qui rappelle le film Minority Report.
En 2010, il a été rapporté qu'avec le logiciel d'analyse prédictive d'IBM (appelé CRUSH, acronyme de Criminal Reduction Utilizing Statistical History), le département de police de Memphis a réduit les crimes graves de plus de 30 % depuis 2006, dont une baisse de 15 % des crimes violents. Pendant ce temps, des villes en Pologne, en Israël et au Royaume-Uni s'intéressent également à cette technologie. Aujourd'hui, des programmes pilotes ont commencé à Los Angeles, Santa Cruz et Charleston.
Cette technologie combine la collecte de données, l'analyse statistique et, bien sûr, des algorithmes de pointe. Elle permet à la police d'évaluer les caractéristiques de la criminalité d'une ville et de prédire les éventuels « points chauds » de criminalité, ce qui permet « d'allouer proactivement les ressources et de déployer le personnel, d'améliorer l'efficacité des effectifs et des ressources, et de renforcer la sécurité publique ».
À l'avenir, ce système pourrait remplacer les analystes à grande échelle. Le comportement criminel peut être suivi par des algorithmes précis qui surveillent le comportement sur Internet, le GPS, les appareils électroniques personnels, les données biométriques et d'autres formes de communication dans le monde réel. Un nombre croissant de drones seront utilisés pour suivre les criminels potentiels, en prédisant leurs intentions grâce à l'analyse de leur langage corporel et d'autres indices visuels.
10. Auto-Tune
Enfin, à des fins de divertissement uniquement, l'accordage est désormais effectué par des algorithmes. Qu'il s'agisse de voix ou de sons d'instruments, ces dispositifs peuvent modifier légèrement la hauteur grâce à un ensemble spécifique de règles, ramenant la hauteur au demi-ton précis le plus proche. Curieusement, cette technologie était à l'origine utilisée par Any Hildebrand d'Exxon pour traiter des données sismiques.
« Believe » de la chanteuse américaine Cher est considérée comme la première chanson pop à utiliser Auto-Tune.