EUR
fr
- es
- pt
- en
- de
- it
Publié le 26/11/2023
Amazon utilise des outils d'Intelligence Artificielle (IA), y compris des modèles d'apprentissage automatique, des modèles linguistiques avancés (LLM) et des réseaux neuronaux graphiques, pour analyser, détecter et éliminer les faux avis, ainsi que pour garantir aux utilisateurs que ceux qui sont publiés sont fiables.
La compagnie de commerce électronique considère qu'une partie fondamentale de l'expérience d'achat sur sa plateforme est de faciliter aux clients le partage de leurs opinions sur les produits de manière simple, aidant ainsi d'autres clients à prendre des décisions d'achat éclairées.
Cependant, parmi toutes les critiques publiées sur la plateforme, il y en a aussi qui sont fausses, partagées par certains utilisateurs pour 'profiter' de l'expérience d'achat sur Amazon. Ces avis trompent intentionnellement les clients en fournissant des informations qui ne sont pas impartiales. Même des techniques telles que le détournement d'avis sont utilisées pour vendre de faux produits à des prix compétitifs.
Dans ce contexte, pour mettre fin à ce type de publications frauduleuses, la société dirigée par Jeff Bezos utilise une série d'outils propulsés par l'IA pour identifier et éliminer les faux avis, ainsi que pour s'assurer de leur authenticité.
Comme expliqué dans une publication sur son blog, avant de publier un avis, Amazon analyse ces informations à la recherche d'indicateurs de risque qui aident à détecter qu'il pourrait être faux. Ainsi, en cas de signes, la compagnie agit rapidement pour 'le bloquer ou le supprimer' et, si nécessaire, 'prendre des mesures supplémentaires'.
Par exemple, si un avis est jugé faux, des mesures sont prises telles que la suppression du 'privilège' de publier des avis, le blocage des comptes des personnes fautives ou même l'introduction d'actions en justice.
D'autre part, si un avis est suspect mais qu'il n'est pas clairement confirmé comme faux, Amazon utilise des chercheurs et des experts spécialement formés pour 'identifier les comportements abusifs'. En particulier, ce personnel est chargé de 'rechercher et examiner d'autres signes de risque avant de prendre une décision'.
De même, Amazon utilise également les 'dernières avancées' dans le domaine de l'IA pour détecter ces faux avis, ainsi que les évaluations manipulées, les comptes clients frauduleux et autres abus 'avant que les clients ne les voient'.
Comme détaillé par l'entreprise, ils utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour analyser de nombreuses données. Dans ce cas, des questions telles que le fait que le vendeur ait investi dans la publicité, ce qui lui permet de générer un nombre supplémentaire d'avis, sont prises en compte. De même, des aspects tels que l'envoi de rapports d'abus concernant ce vendeur ou l'historique des avis sont également analysés.
Dans cette lignée, Amazon utilise également des modèles de langage importants, ainsi que d'autres techniques de traitement du langage naturel, pour 'analyser les anomalies' qui peuvent indiquer qu'un avis est faux ou même incité par une récompense comme une carte cadeau ou un produit gratuit en échange.
Un autre outil utilisé par la plateforme sont les réseaux neuronaux graphiques (GNN), avec lesquels elle est capable de comprendre des relations et des modèles de comportement complexes. Comme détaillé, il s'agit d'une technologie 'cruciale' car, pour faire une évaluation correcte d'un avis, il faut prendre en compte à la fois les informations liées au type de client qui l'écrit et au type de produit.
Grâce à la combinaison de ces technologies IA, Amazon assure qu'elle est capable d'identifier les faux avis avec 'plus de précision' car il s'agit d'une analyse plus approfondie que celle obtenue avec les indicateurs d'abus superficiels. En effet, la compagnie a souligné qu'avec l'IA, il est possible d' 'identifier des relations plus profondes entre les comportements fautifs possibles'.
'Maintenir une expérience d'achat fiable et sécurisée est notre priorité principale', a déclaré la responsable des Relations Extérieures et des Avis Fiables d'Amazon, Rebecca Mond, tout en affirmant qu'ils continueront à développer de nouvelles méthodes pour empêcher la publication de faux avis et protéger les clients pour 'acheter en toute confiance'.
De son côté, le responsable de l'équipe de Prévention de la Fraude et des Abus chez Amazon, Josh Meek, a ajouté que la prévention des faux avis est importante car, non seulement 'des millions de clients font confiance à l'authenticité des avis pour prendre des décisions d'achat', mais aussi 'des millions de marques et partenaires commerciaux' font confiance à Amazon pour 'identifier avec précision les avis qui sont faux et empêcher qu'ils atteignent les clients'.
Enfin, Amazon a souligné que, au cours de l'année 2022, elle a réussi à identifier et à bloquer 'proactivement' plus de 200 millions d'avis suspects d'être faux à l'échelle mondiale.
COMMENTAIRES
Aucun commentaire pour le moment.