Dans le monde dynamique des affaires d'aujourd'hui, le besoin et la demande de données générées par les utilisateurs ne cessent d'augmenter, et la modération du contenu attire également suffisamment d'attention.
Qu'il s'agisse de publications sur les réseaux sociaux, d'avis sur des produits ou de commentaires de blog, les données générées par les utilisateurs offrent généralement un moyen plus engageant et authentique de promouvoir la marque. Malheureusement, ces données générées par les utilisateurs ne répondent pas toujours aux normes les plus élevées et posent le défi d’une modération efficace du contenu.
La modération du contenu par l'IA garantit que votre contenu correspond aux objectifs visés par l'entreprise et favorise un environnement en ligne sûr pour les utilisateurs. Examinons donc le paysage diversifié de la modération de contenu et explorons ses types et son rôle dans l'optimisation du contenu pour les marques.
Modération du contenu IA : un aperçu perspicace
La modération du contenu IA est un processus numérique efficace qui exploite les technologies de l'IA pour surveiller, filtrer et gérer le contenu généré par les utilisateurs sur diverses plateformes numériques.
La modération du contenu vise à garantir que le contenu publié par les utilisateurs est conforme aux normes de la communauté, aux directives de la plateforme et aux réglementations légales.
La modération du contenu implique le filtrage et l'analyse de textes, d'images et de vidéos pour identifier et traiter les sujets de préoccupation.
Le processus de modération du contenu répond à plusieurs objectifs, tels que
- Filtrage du contenu inapproprié ou nuisible
- Minimiser les risques juridiques
- Maintenir la sécurité de la marque
- Améliorer la vitesse, la cohérence et l’évolutivité de l’entreprise
- Améliorer l'expérience utilisateur
Approfondissons un peu et explorons la modération de contenu de manière plus vivante avec ses différents types et son rôle dans ceux-ci :
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Un aperçu du parcours de modération de contenu : 5 étapes clés
Voici les cinq étapes clés par lesquelles passent les données avant de prendre la bonne forme :
Pré-modération
Cela implique d’examiner et d’approuver le contenu avant qu’il ne soit publié sur une plateforme. Cette méthode offre un contrôle strict sur le contenu et garantit que seul le contenu répondant à des directives commerciales spécifiques est mis en ligne. Bien que cette méthode soit très efficace pour générer un contenu de haute qualité, elle peut ralentir la distribution du contenu car elle nécessite un examen et une approbation humains cohérents.
Exemple du monde réel :
Amazon est une marque populaire qui utilise la modération de contenu pour garantir la pertinence de son contenu. Comme Amazon propose régulièrement des milliers d'images et de vidéos de produits, son outil Amazon Rekognition garantit la validation du contenu. Il utilise la méthode de pré-modération pour détecter à plus de 80 % les contenus explicites susceptibles de nuire à la réputation de l’entreprise.
Post-modération
Contrairement à la pré-modération, la post-modération permet aux utilisateurs de soumettre du contenu en temps réel sans avoir besoin d'un examen préalable. Cela signifie que le contenu est immédiatement déployé sur le serveur en direct mais est soumis à un examen plus approfondi. Cette approche permet au contenu d'être distribué plus rapidement. Cependant, la post-modération présente également le risque de publication de contenu inapproprié ou préjudiciable.
Exemple du monde réel :
YouTube en est un exemple classique. Il permet à ses utilisateurs de publier et de publier le contenu en premier. Plus tard, il examine les vidéos et les signale en cas de problèmes de caractère inapproprié ou de droits d'auteur.
Modération réactive
Il s'agit d'une excellente technique intégrée par certaines communautés en ligne pour signaler tout contenu inapproprié. La modération réactive est généralement utilisée avec la méthode de pré- ou post-modération et s'appuie sur les rapports des utilisateurs ou sur des systèmes de signalement automatisés pour identifier et examiner les violations de contenu. Les communautés en ligne font appel à plusieurs modérateurs qui évaluent et prennent les mesures nécessaires pour éliminer les données inappropriées identifiées.
Exemple du monde réel :
Facebook utilise la méthode de modération réactive pour filtrer les contenus présents sur sa plateforme. Il permet à ses utilisateurs de signaler tout contenu inapproprié et, sur la base des examens collectifs, il met en œuvre les actions requises. Récemment, Facebook a développé une IA pour la modération du contenu qui offre un taux de réussite de plus de 90 % en matière de signalement du contenu.
Modération distribuée
Cette méthode repose sur la participation des utilisateurs pour évaluer le contenu et déterminer s'il convient ou non à la marque. Les utilisateurs votent sur tout choix suggéré et la note moyenne décide quel contenu sera publié.
Le seul inconvénient de l’utilisation de la modération distribuée est que l’intégration de ce mécanisme dans les marques est très difficile. Faire confiance aux utilisateurs pour modérer le contenu comporte un certain nombre de risques en matière de marque et juridiques.
Exemple du monde réel :
Wikipédia utilise le mécanisme de modération de distribution pour maintenir l’exactitude et la qualité du contenu. En incorporant divers éditeurs et administrateurs, l'équipe Wikipédia garantit que seules les bonnes données sont téléchargées sur le site Web.
Modération automatisée
Il s'agit d'une technique simple mais efficace qui utilise des filtres avancés pour capturer les mots d'une liste et agir en outre sur des règles prédéfinies pour filtrer le contenu. Les algorithmes utilisés dans le processus identifient des modèles qui génèrent généralement du contenu potentiellement dangereux. Cette méthode publie efficacement un contenu affiné qui peut générer un engagement et un trafic sur le site Web plus élevés.
Exemple du monde réel
La modération automatisée est utilisée par divers plateformes de jeu, y compris Playstation et Xbox. Ces plateformes intègrent des méthodes automatisées qui détectent et punissent les joueurs qui enfreignent les règles du jeu ou utilisent des codes de triche.
Cas d'utilisation basés sur l'IA dans la modération de contenu
La modération du contenu permet la suppression des types de données suivants :
- Contenu explicite 18+ : Il s'agit d'un contenu sexuellement explicite qui inclut de la nudité, de la vulgarité ou des actes sexuels.
- Contenu agressif : Il s’agit d’un contenu qui constitue des menaces, du harcèlement ou contient un langage préjudiciable. Cela peut également inclure le ciblage d’individus ou de groupes et, souvent, la violation des directives communautaires.
- Contenu avec un langage inapproprié : Il s'agit d'un contenu contenant un langage offensant, vulgaire ou inapproprié, tel que des gros mots et des insultes qui peuvent nuire aux sentiments de quelqu'un.
- Contenu trompeur ou faux : Il s’agit de fausses informations diffusées intentionnellement pour désinformer ou manipuler le public.
La modération du contenu AI garantit que tous ces types de contenu sont récupérés et éliminés pour fournir un contenu plus précis et plus fiable.
Lutter contre la diversité des données grâce à la modération du contenu
Le contenu est présent sous des types et des formes variés dans les médias numériques. Par conséquent, chaque type nécessite une approche spécialisée de modération pour obtenir des résultats optimaux :
[A également lu: 5 types de modération de contenu et comment évoluer à l'aide de l'IA?]
Données textuelles
Pour les données texte, la modération du contenu se fait à l'aide des algorithmes NLP. Ces algorithmes utilisent l'analyse des sentiments pour identifier le ton d’un contenu donné. Ils analysent le contenu écrit et détectent tout spam ou mauvais contenu.
De plus, il utilise également Entity Recognition, qui exploite les données démographiques de l’entreprise pour prédire la fausseté du contenu. Sur la base des modèles identifiés, le contenu est signalé, sûr ou dangereux, et peut être publié ultérieurement.
Données vocales
La modération du contenu vocal a récemment pris une immense valeur avec l’essor des assistants vocaux et des appareils à commande vocale. Pour réussir à modérer le contenu vocal, un mécanisme appelé analyse vocale est exploité.
L'analyse vocale est alimentée par l'IA et fournit :
- Traduction de la voix en texte.
- Analyse des sentiments du contenu.
- Interprétation du ton de la voix.
Données d'image
Lorsqu'il s'agit de modérer le contenu d'images, des techniques telles que la classification de texte, le traitement d'images et la recherche basée sur la vision s'avèrent utiles. Ces techniques puissantes analysent minutieusement les images et détectent tout contenu nuisible dans l’image. L'image est envoyée en publication si elle ne contient aucun contenu préjudiciable ou est signalée dans le cas alternatif.
Données vidéo
La modération vidéo nécessite l'analyse de l'audio, des images vidéo et du texte dans les vidéos. Pour ce faire, il utilise les mêmes mécanismes mentionnés ci-dessus pour le texte, l'image et la voix. La modération vidéo garantit que le contenu inapproprié est rapidement identifié et supprimé afin de créer un environnement en ligne sécurisé.
Conclusion
La modération de contenu basée sur l'IA est un outil puissant pour maintenir la qualité et la sécurité du contenu sur différents types de données. Alors que le contenu généré par les utilisateurs continue de croître, les plateformes doivent s’adapter à de nouvelles stratégies de modération efficaces qui peuvent accroître leur crédibilité et leur croissance commerciale. Vous pouvez contactez notre équipe Shaip si vous êtes intéressé par la modération de contenu pour votre entreprise.
