La face cachée du «10 Years Challenge»
Par Saad Bouzrou
Un simple défi s’est accaparé de vos flux sur les réseaux sociaux ces derniers jours : le «10 Years Challenge», où les internautes téléchargent des photos côte à côte d’eux-mêmes d’il y a une décennie et aujourd’hui. Mais ce n’est peut-être pas si simple.
Mercredi 16 janvier 2019, Facebook a pris ses distances avec le « 10 Years Challenge » après qu’un article ait émis l’hypothèse que le géant des réseaux sociaux pourrait extraire secrètement les données des photos afin d’améliorer ses algorithmes de reconnaissance faciale. C’est un scénario que les experts en réseaux sociaux n’excluent pas, malgré les dénégations de Mark Zuckerberg.
Le défi-photo donne à Facebook « une opportunité parfaite pour l’apprentissage automatique », a déclaré Amy Webb, professeure à la NYU Stern School of Business, avec un livre à paraître sur la façon dont l’intelligence artificielle peut manipuler les humains.
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« Cela offrait à Facebook une occasion importante d’apprendre et de former leurs systèmes afin de mieux reconnaître les petits changements dans les apparences des utilisateurs », a-t-elle déclaré à CBS News.
Le « 10 Years Challenge » a fait son apparition la semaine dernière et des millions de personnes ont participé à Facebook, à Instagram et à Twitter. Le défi a généré 5,2 millions d’engagements sur Facebook en seulement trois jours, selon l’outil de surveillance des réseaux sociaux Talkwalker. C’était le dernier en date d’un flot incessant d’engouements pour les réseaux sociaux – comme le défi «Bird Box» et le collage de photos «Top Nine» – qui incitait les utilisateurs à se joindre à eux sans trop se préoccuper de la sécurité et de la confidentialité.
Les spéculations sur le motif caché du défi ont éclaté après que l’écrivain Wired Kate O’Neill ait publié un éditorial suggérant que ce n’était pas seulement du plaisir sans danger.
O’Neill a souligné que le défi viral avait rempli Facebook de photos d’utilisateurs marquées et côte à côte, prises au cours d’une période donnée. C’est différent et plus facile à analyser que les photos déjà téléchargées sans ordre particulier. C’est aussi plus utile pour les technologies qui tentent de capturer l’aspect et le vieillissement des personnes.
