L’intelligence artificielle peut détecter les comportements suspects et empêcher la publication de faux avis sur des produits et services.

Les faux avis sur les produits et services sont un problème de longue date avec lequel les entreprises ont lutté sans succès. Quelques critiques négatives suffisent et le produit ou la marque peut subir d’importants dommages à sa réputation. Après tout, vous le savez vous-même. Lorsque vous décidez d’acheter ou non un produit, vous écoutez également les opinions des personnes qui l’ont essayé dans une certaine mesure. Cependant, beaucoup d’entre eux ont écrit la critique pour des raisons égoïstes sans refléter la réalité. Alternativement, la concurrence ou les fabricants eux-mêmes embauchent des « bots » qui écrivent et publient des critiques pour eux de manière à donner l’impression d’une opinion légitime d’une personne réelle.

Amazon, l’un des plus grands détaillants en ligne au monde, possède une vaste expérience des fausses critiques. L’année dernière, il a découvert 23 000 groupes de médias sociaux avec plus de 46 millions de membres et d’abonnés qui publiaient de fausses critiques. L’entreprise a donc décidé d’utiliser l’intelligence artificielle pour les identifier. Il est censé aider à détecter, marquer et supprimer les avis qui n’ont pas été écrits par une personne ou qui ne sont pas basés sur des faits. Amazon affirme avoir investi des millions de dollars dans le développement de modèles d’apprentissage automatique qui analysent de vastes données pour détecter les comportements frauduleux.

Le système de détection sophistiqué surveille un certain nombre de facteurs pour calculer la probabilité d’un faux avis. Ces facteurs incluent, par exemple, la connexion de l’auteur de l’avis à d’autres comptes, l’activité de connexion, l’historique des avis et un comportement suspect. « Nous utilisons l’apprentissage automatique pour trouver des comptes suspects et tracer la relation entre le compte de l’acheteur qui publie l’avis et le compte du vendeur », a déclaré Dharmesh Mehta de l’équipe client d’Amazon.