Qu’est-ce qu’un algorithme exactement ?

A l’ère de la digitalisation et l’intelligence artificielle, les algorithmes sont les poumons des outils que nous utilisons au quotidien. En effet, on s’en sert pour trouver l’amour, pour trouver un job, pour trier ses mails ou encore pour rechercher des millions d’informations sur le Web. On pourrait comparer un algorithme à une recette de cuisine : le but est de suivre plusieurs étapes précises pour parvenir à un résultat. Si l’on modifie une seule de ces étapes, le résultat ne sera pas le même.

Finalement, ils peuvent être définis comme des “arbres de construction” et doivent comporter tout un tas d’instructions qui permettent de les adapter aux différentes situations possibles. C’est là que l’intelligence artificielle intervient : elle permet de lancer l’exécution du programme de l’algorithme, au moyen d’un langage bien spécifique. Pour comprendre l’utilité de l’algorithme, nous allons voir quelques exemples bien connus.

D’abord, on peut citer “PageRank” de Google. Il s’agit d’un ensemble d’algorithmes utilisés par Google pour déterminer l’importance des documents indexés par son moteur de recherche web. Ainsi, lorsque vous effectuez une recherche sur Google, c’est l’un des éléments qui permettent de déterminer l’ordre dans lequel les résultats sont affichés. PageRank est, de toute évidence, l’algorithme le plus utilisé dans le monde entier.

Ensuite, la Timeline des réseaux sociaux est bien connue et particulièrement celle de Facebook. En effet, le contenu qui y figure est automatiquement généré en fonction de ce que vous aimez, de vos actions sur le réseau, de vos centres d’intérêts et de bien d’autres critères encore. De ce fait, si l’algorithme comprend que vous avez porté tel intérêt à telle vidéo, il vous suggérera d’autres contenus de ce genre automatiquement.

Algorithmes et machine learning

Les algorithmes de Machine Learning représentent une catégorie spécifique d’algorithmes. Plutôt que de recevoir des instructions spécifiques sur une tâche particulière à effectuer, ils ont la fonction “d’apprentissage” à partir des données récoltées. On les utilise notamment pour créer des moteurs de recommandations, effectuer des prédictions ou analyser des données. En se basant sur les données qui lui sont fournies en exemple, l’algorithme de Machine Learning peut prendre de meilleures décisions. Ces algorithmes sont présents sur Internet et déterminent ce que vous voyez sur votre fil d’actualité Facebook, les publicités qui apparaissent sur votre boîte Gmail, ou les films et séries que Netflix vous recommande.

Les limites des algorithmes

Les algorithmes offrent de nombreuses fonctionnalités, mais restent de simples ensembles d’instructions et sont créés par des humains : ils peuvent donc présenter des failles.

Les programmeurs informatiques passent d’ailleurs beaucoup de temps à corriger des erreurs dans les algorithmes. À cause d’une simple faute, un algorithme peut produire des résultats inexacts et portant à confusion. Ces erreurs ne sont pas toujours relevées directement, ce qui peut entraîner de lourdes conséquences.

D’autre part, les algorithmes peuvent être biaisés par la perception ou même par la volonté des humains qui le créent. Par exemple, dans le cas d’un algorithme conçu pour le recrutement, si la personne qui le crée considère qu’une femme de couleur est systématiquement un meilleur candidat qu’un homme blanc, l’algorithme sera basé sur cette perception et donc biaisé.

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