Avec le Big Data, les traces numériques que nous laissons derrière nous peuvent être exploitées, permettant une relation plus personnalisée avec les consommateurs mais conduisant également à une plus grande méfiance de la part de ces derniers. Le sentiment d’être suivi, pisté, peut en effet mettre en danger la relation client. Ce risque est particulièrement important dans le contexte des organismes publics, investis d’une confiance naturelle grâce à l’absence de velléités commerciales.
«Construire une relation de confiance» était le thème de la première table ronde qui s’est tenue lors de la conférence Big Data de l’UER les 21 et 22 mars 2017 à Genève (Suisse). J’ai débattu de cette question cruciale avec quatre autres experts dans le domaine: Joe Cannataci, Joe McNamee, Lokke Moerel et Alessandro Mantelero que j’avais déjà eu le plaisir de croiser la semaine précédente lors d’un séminaire sur l’éthique et le Big Data organisé par l’Université de Maastricht.
Pour les lecteurs intéressés, vous retrouverez ma présentation ci-dessous. J’y traite du sentiment de confiance envers les médias de service publics, l’influence des algorithmes de recommandation sur ce sentiment, de la conception d’algorithmes éthiques et transparents, et finis par les 4 grands pan du projet Big Data de la RTBF qui contribue à renforcer la confiance des publics. J’insiste tout particulièrement sur l’information et l’éducation de grand public, et sur le développement d’une nouvelle classe d’algorithmes qui permettra de montrer à l’utilisateur comment fonctionne l’intelligence artificielle.Visualiser les choses, en particulier les algorithmes dont la mécanique était jusque là opaque, est pour moi une partie essentielle du travail de restauration de la confiance.
Comme je l’ai expliqué dans d’autres articles, nous devons absolument veiller à rendre les modèles algorithmiques plus transparents, compréhensibles et par là «auditables».
N’hésitez pas à me contacter si vous avez des questions sur le sujet.
«Building Trust» discussion panel at EBU Big Data conference 2017 (Pierre-Nicolas Schwab) from IntoTheMinds
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