Les développeurs dans les groupes de la Tech déposent régulièrement des brevets sur les avancées faites. Certaines resteront dans les placards, tandis que d’autres révolutionneront la manière d’user d’une application comme la fonction pull-to-fresh. Justement chez Facebook, un développeur du nom de Ben Chen, avait déposé, en 2014, un brevet qui pourrait mettre la suggestion d’amis Facebook sous un nouveau jour. Littéralement, le brevet a été déposé sous le titre : « Systèmes et méthodes d’utilisations de communications sans fil pour suggérer des connexions pour un utilisateur ». Alors qu’entend-on par là ? Tout simplement un moyen de briser la frontière numérique / physique avec le réseau social Facebook.

suggestion d'amis Facebook aperçu

Aperçu de la suggestion d’amis Facebook via mon profil.

Mais tout d’abord rappelons qu’est-ce que la « suggestion d’amis » sur la plateforme sociale et quels sont les critères, données utilisées par Facebook pour prétendre vous mettre en relation avec telle ou telle personne. Si l’on se base sur les éléments de Facebook, la suggestion d’amis est basée sur plusieurs facteurs :
– les connaissances en commun : Pierre connait Paul, lui-même connait Jacques, donc Facebook suggère Pierre à Jacques (et inversement),
– l’appartenance à un même groupe Facebook et/ou l’identification sur une même photographie,
– vos réseaux : c’est-à-dire votre lieu de travail, école, association, etc.
– les contacts importés : principe de l’annuaire inversé (Facebook a mené -et mène toujours- une politique de sécurité en vous demandant votre numéro de téléphone et l’accès à vos contacts.
Point important à noter, Facebook ne fait pas mention de la géolocalisation comme moyen pour suggérer de nouveaux contacts, et ce de manière continue et automatique.

Nous n’utilisons pas la géolocalisation [pour les personnes que vous connaissez peut-être], a déclaré un porte-parole de Facebook (hormis lors d’un bref test en 2015).

Revenons à présent à ce fameux brevet qui pourrait pousser la suggestion d’amis Facebook à un stade beaucoup plus avancé. En effet le développeur Ben Chen a mis au point une technique pour déterminer si deux peuvent se connaitre en utilisant les données du smartphone. Vous me direz qu’avec les systèmes de géolocalisation, ça ne devrait pas être compliqué pour la plateforme. Mais il faut rappeler que le réseau social dément l’utilisation dans la suggestion d’amis Facebook. Ben Chen a mis en avant le fait d’utiliser l’accéléromètre et le gyroscope d’un smartphone pour identifier les personnes qui se font à la fois face ou qui marchent ensemble. Ce qui signifie que Facebook pourrait être en mesure de vous suggérer « une personne en particulier (avec qui vous n’avez ni réseau, ni contacts, ni identification et groupe en commun) car vous auriez échangé une conversation dans une file d’attente ou dans un bar ». Et non les autres qui vous auraient tourné le dos.

Si Facebook n’utilise pas cette méthode, car délicate à justifier alors que la confiance de ses utilisateurs est l’unique valeur qu’il possède tangiblement, Facebook a déposé d’autres brevets pour voir les possibilités qui s’ouvrent au réseau en termes de suggestion. L’un d’entre eux est encore plus fou. En fonction du numéro de téléchargement des photos sur la plateforme : IMG_XXX01 et IMG_XXX04, Facebook comparerait la qualité d’image et sa résolution pour savoir les deux images ont été prises par le même appareil et ainsi relier les deux personnes ayant chacun uploader leur photo sur leur profil respectif. Ce qui induit un échange / partage des photos au préalable.

Pour Facebook, la mise en relation est prise au sérieux. Comme évoqué plus haut, sa valeur vient de la fidélité de ses utilisateurs, car ses derniers (enfin nous…) retrouvent des proches et des connaissances avec qui ils souhaitent partager et interagir. Mathématiquement parlant : plus de connaissances = plus d’interactions = plus d’impressions / clics publicitaires potentielles = plus de revenus pour Facebook. Suggérer n’a jamais été aussi rentable que depuis 2004…

Sources : Facebook Help / L’Obs Rue 89 / Gizmodo.