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Tête-à-tête Chercheuse(s)

S02 Extrait 6. Athmane, les algorithmes de recommandations

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18min |23/12/2024
Play
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▶️ Dans cet extrait de sa carte blanche, Athmane Bakhta nous plonge dans les coulisses des systèmes de recommandations, ces algorithmes qui influencent nos choix sur des plateformes comme Netflix, YouTube ou même TikTok. Athmane explique les bases mathématiques et techniques qui permettent à ces systèmes de "deviner" nos goûts, en utilisant des concepts issus de l'optimisation mathématique et du machine learning. Il nous donne une idée des étapes clés de leur construction, de la collecte des données jusqu'à leur utlisation pour faire de la prédiction sur ce qui pourrait potentiellement nous plaire.


Ensemble, on analyse également les enjeux plus profonds liés à ces technologies. On explore la manière dont ces algorithmes parviennent à capturer l’attention des utilisateurs et utilisatrices tout en évoquant les défis éthiques majeurs que cela soulève, comme le risque d’être enfermé dans des bulles de contenu par exemple.


Un extrait particulièrement instructif et stimulant, qui jette un éclairage nouveau sur ces algorithmes qui influencent notre vie, plus qu’on ne saurait le penser. À écouter et faire écouter pour mieux comprendre les dessous de la personnalisation numérique et son impact sur nos sociétés modernes.


🔔 Si vous avez aimé l’épisode, n’hésitez pas à soutenir le podcast en mettant 5 étoiles et en vous abonnant.


🎙️ Podcast créé et animé par Nathalie Ayi

🖼️  Cover et logos : Nathalie Ayi, Kléa Conde

📱 Réseaux Sociaux : Instagram, Facebook, Twitter, Youtube Channel, tous disponibles au lien suivant : https://linktr.ee/tat_chercheuses 


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Description

▶️ Dans cet extrait de sa carte blanche, Athmane Bakhta nous plonge dans les coulisses des systèmes de recommandations, ces algorithmes qui influencent nos choix sur des plateformes comme Netflix, YouTube ou même TikTok. Athmane explique les bases mathématiques et techniques qui permettent à ces systèmes de "deviner" nos goûts, en utilisant des concepts issus de l'optimisation mathématique et du machine learning. Il nous donne une idée des étapes clés de leur construction, de la collecte des données jusqu'à leur utlisation pour faire de la prédiction sur ce qui pourrait potentiellement nous plaire.


Ensemble, on analyse également les enjeux plus profonds liés à ces technologies. On explore la manière dont ces algorithmes parviennent à capturer l’attention des utilisateurs et utilisatrices tout en évoquant les défis éthiques majeurs que cela soulève, comme le risque d’être enfermé dans des bulles de contenu par exemple.


Un extrait particulièrement instructif et stimulant, qui jette un éclairage nouveau sur ces algorithmes qui influencent notre vie, plus qu’on ne saurait le penser. À écouter et faire écouter pour mieux comprendre les dessous de la personnalisation numérique et son impact sur nos sociétés modernes.


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Ensemble, on analyse également les enjeux plus profonds liés à ces technologies. On explore la manière dont ces algorithmes parviennent à capturer l’attention des utilisateurs et utilisatrices tout en évoquant les défis éthiques majeurs que cela soulève, comme le risque d’être enfermé dans des bulles de contenu par exemple.


Un extrait particulièrement instructif et stimulant, qui jette un éclairage nouveau sur ces algorithmes qui influencent notre vie, plus qu’on ne saurait le penser. À écouter et faire écouter pour mieux comprendre les dessous de la personnalisation numérique et son impact sur nos sociétés modernes.


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