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Etudes d’ingénieur : revoir les algorithmes pour mieux identifier les cibles

 | par Laure Martin

Etudes d’ingénieur : revoir les algorithmes pour mieux identifier les cibles
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Les écoles d’ingénieurs ciblent-elles les jeunes lycéennes pour les encourager à poursuivre leurs études dans cette filière ? Ils sembleraient que oui. Mais les réseaux sociaux, avec leurs algorithmes, filtrent les cibles.

Dans le but  d’augmenter le nombre de femmes dans les filières scientifiques et la mixité des genres, des chercheurs ont mené une campagne publicitaire, pour une école dans le secteur scientifique, sur Facebook, visant des jeunes entre 16 et 19 ans.

 

Ce travail de recherche mené par Clara Jean (Epitech) avec Grazia Cecere (Institut Mines-Telecom, Business School), Fabrice Le Guel et Matthieu Manant (Université Paris Saclay), prouve que les algorithmes des réseaux sociaux ciblent davantage les jeunes hommes que les jeunes filles dans le cadre de publicités pour des études d’ingénieurs.

 

Cibler volontairement les filles

« Je travaille sur les biais des algorithmes sur les plateformes en ligne en particulier dans le domaine de la publicité pour les filières scientifiques, technologiques, mathématiques et ingénieur, explique Clara Jean, doctorante en sciences économiques à Epitech et Paris Saclay. Pendant deux semaines, nous avons conduit cette étude en mettant en place deux types de publicité, une appelée publicité contrôle, l’autre publicité traitement. »

 

Il s’agit de « vraies » publicités, qui ont été diffusées avec une différence majeure entre les deux : dans la publicité contrôle étaient évoqués le salaire annuel moyen brut à la sortie de l’école, et le taux d’insertion de 100%. Dans la publicité traitement, une mention a été rajoutée pour cibler les femmes. 

 

« Nous voulions voir si la mention femmes était intégrée par l’algorithme et si cela impactait la manière dont la publicité était diffusée », fait savoir Clara Jean. Et de poursuivre : « Lorsqu’on diffuse une publicité sur une plateforme comme Facebook, on définit la population que l’on souhaite atteindre et décide du montant maximum que l’on souhaite payer par jour. C’est ensuite la plateforme qui choisit la publicité à diffuser, et à qui elle va la diffuser, à la suite d’un mécanisme d’enchère avec tous les publicitaires ciblant la même population. »

 

Résultats : entre les deux groupes, la publicité traitement, donc celle qui cible les femmes, a été moins diffusée à tout le monde, suggérant être moins appropriée pour tous les individus. En revanche, elle a été un peu plus diffusée aux filles. « Nous avons aussi constaté que de manière générale, les filles reçoivent moins de publicité, rapporte Clara Jean. Il y a donc un double effet puisque la publicité traitement est moins diffusée et les filles voient moins de publicité d’ingénieur sauf lorsqu’on force un peu l’algorithme avec une mention spéciale pour elles. »

 

Réglementer les données pour plus d’équité

Pourquoi les filles reçoivent-elles moins de publicité ? « C’est difficilement explicable, reconnaît Clara Jean. Pourtant elles cliquent davantage, ce qui montre un intérêt plus élevé. » Pour définir plus précisément les déterminants concernant les cibles, « nous avons pris les données en libre accès sur les lycées en France, et nous les avons "matchés" avec les données de Facebook », indique-t-elle.

 

Et d’expliquer : « Nous avons essayé de comprendre sur quoi l’algorithme a été entraîné au préalable. Le fait qu’historiquement davantage de garçons s’orientent en écoles d’ingénieur fait que l’algorithme considère davantage les hommes comme cible adéquate dans la diffusion de ce type de contenu pour ce type de filière. »

 

Il faudrait, selon les chercheurs, réglementer les données utilisées pour les entraînements des algorithmes car elles sont susceptibles d’induire des biais dans l’apprentissage de l’algorithme. « Puis tout dépend des objectifs, souligne Clara Jean. Si on souhaite que les algorithmes participent à la réduction des inégalités dans la société, il faut agir dans ce sens en essayant de trouver la source du biais sinon cela n’aura pas d’impact. »

 

Les femmes privées de certaines informations

Les écoles qui investissent dans la publicité, sont souvent déçues des résultats de leur publicité « alors qu’en fait, le biais vient de l’algorithme de la plateforme, explique Clara Jean. On se rend compte que les cibles sont biaisées dès le début. » Et de conclure : « Il existe de nombreux projets, de politiques publiques qui visent à accroître la mixité et la présence des femmes dans les filières scientifiques. Mais elles ne pourront pas dépasser les biais des plateformes qui sont le galon principal de communication chez les jeunes. 

 

De fait, les femmes sont privées, dans certains cas, d’un contenu d’informations qui les intéresse. Les écoles à la recherche de plus de mixité pour stimuler la création d’innovations en leur sein ne parviennent alors pas à atteindre leurs objectifs, réduisant ainsi l’intérêt de ce type de canal de communication. Ce d’autant plus que les écoles d’ingénieurs cherchent à cibler plus de femmes car cela a un impact sur la création d’innovation au sein des écoles. »

 

 

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