Salut YouTube, on peut causer du corps des femmes ?

Mymy Haegel

Rédac chef de madmoiZelle
1 Février 2012
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Ce sujet est dédié aux réactions concernant ce post : Salut YouTube, on peut causer du corps des femmes ?
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Dernière modification par un modérateur :

skippy01

Peau lisse partout, justice nulle-part.
16 Avril 2017
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Plus ça va, plus j'ai l'impression que le robot youtube censure totalement au pif. Il y a d'un côté des vidéos sanctionnées (démonétisation, limite d'âge, strike) pour des raisons bidons et d'une totale mauvaise foi tandis que d'autres enfreignent les règles dans l'impunité la plus totale.

Côté pubs, c'est un festival, puisqu'il arrive qu'on en aie pour des sectes ou d'une propagande politique issue d'une dictature. Deux poids, deux mesures.

De toutes façons, ils s'en foutent. Ils n'ont aucune concurrence qui fasse le poids, donc ils peuvent se permettre d'offrir des services de merde sans courir aucun risque.
 
1 Octobre 2013
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Epône
Mais... mais... Attendez...
Comment ça marche déjà Youtube? C'est un ordinateur qui décide si la vidéo est démonétisée (algorithme) ? Ou bien c'est via signalement d'utilisateurs ? Si c'est le deuxième cas, on peut crier au complot :P.
Si c'est un algorithme... Il sera égalitaire en l'an 3000 au rythme où on va.
 
27 Janvier 2011
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Brive-la-Gaillarde
@Quichette : A 99% sûre que c'est un robot informatique qui applique un algorithme automatisée avec des décisions plus ou moins arbitraires (présence de mots-clefs, etc), avec un résultat du style "vidéo à XX% sensible".

J'ai travaillé dans une boîte qui mettait au point un algo pour reconnaître les pages & les vidéos avec des contenus "sensibles" (scène de violences par exemple, mais aussi scène de sexe). J'ai participé à cet algo (j'ai même été en partie engagée pour bosser sur ça). Et je ne suis même pas étonnée. Techniquement c'est SUPER dur de faire reconnaître A COUP SÛR des images et des sons à un ordinateur (avec une très très faible marge d'erreur), parce que ça dépend de beaucoup de facteurs, notamment la nature du son . Par exemple, un coup de feu c'est simple, c'est précis, net (et pourtant j'avais une marge d'erreur d'un bon 8%). Le bruit d'un orgasme, c'est vachement plus dur à définir..(ça n'a pas de sens d'essayer de le définir d'ailleurs !) Du coup, un algo informatique -de mon point de vue-, c'est pas demain la veille que ça claquera dans les doigts et hop ! tout le contenu réellement problématique est identifié et le reste on laisse tranquille. S'il y a automatisation, il y a FORCEMENT besoin d'une vérification manuelle quelque part. Tout ça pour dire que techniquement, même chez Google et leurs labo de ouf pas secret du tout, l'identification et l'analyse automatique d'une scène dans une vidéo, c'est loin d'être une science prête et fonctionnelle (loiiiiiiiiin de là, très très très loin de là). (J'ai quitté cette boîte depuis longtemps).

Bref du coup, faut leur faire plein de vues à ces vidéos démonétisées. Ceux qui ont le pouvoir, ceux sont les annonceurs. S'ils se disent "hm hm en fait il y a plein de vue là dessus, et s'il y a plein de vues alors ça me fait du pognon et tant pis si ça parle de cul !", peut-être, PEUT-ETRE Youtube (& consort) assoupliront leurs algo.
 
3 Janvier 2016
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J'en reviens pas. Que la vidéo de Camille soit démonétisée c'est une chose (que je ne tolère pas hein, mais qui ne m'étonne pas) mais une vidéo sur les règles ou la culture du viol ? Les gars, faut le dire si on dérange hein ! Désolées d'exister, d'avoir nos règles et nos fantasmes, vraiment :goth:

Sinon, je sais que Facebook censure les tetons à tout va, tant qu'ils sont féminins bien sûr (bah ouais, c'est pas sexuel un teton de mec enfin). Par contre l'autre fois j'ai signalé un contenu raciste, j'ai reçu un message comme quoi "après analyse nous ne voyons pas le problème, nous vous invitons à vous désabonner de cette personne si son contenu vous dérange". Okkkkk :mur:
 

skippy01

Peau lisse partout, justice nulle-part.
16 Avril 2017
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8 Juin 2015
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@Nehli Les algo youtube c'est quasiment que du machine learning voir du deep learning (justement grâce à youtube ils ont les datatbase pour ça), et perso je trouve que ça marche super bien (on est très souvent a <1% voir <0.1% d'erreur d'identification), la plupart des erreurs viennent pas tant de l’identification erronée que des zone grises, ou des critères un peu large (vaut mieux un robot qui censure un peu trop, quite a corriger a la main après, qu'un robot qui laisse passer des contenus inappropriés qu'on sensurera trop tard (bad buzz, le mal est fait pour les viewers, etc ; en tout cas c'est le point de vu de google).
Sur le sujet du DL ou du ML on a entre autre un excellent labos en France à Lyon qui a des résultats assez incroyable en patern recognition sur du flux video (je les ai contactés pour collaborer avec eux ^_^).
 
  • Big up !
Réactions : hanalei24 et ImperialN

skippy01

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Ceci dit, pour que la pub rapporte suffisamment, il faut déjà une très forte audience, dont ne bénéficient qu'une infime minorité de vidéastes. Pour la plupart, et ce depuis bien avant les nouvelles règles, ce ne sont que des cacahuètes (et encore, sans la coquille), sans compter les adblockers qui empêchent tout simplement ces dernières d'apparaître. La pub n'a jamais été une source idéale de monétisation, même avant ces démonétisations de masse. Mieux vaut se tourner vers le financement participatif.
 
27 Janvier 2011
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Brive-la-Gaillarde
@123pourquoi : je faisais du pattern recognition mais sur le son particulièrement justement, avec du Machine Learning. Bon après c'était il y a.. Plus de trois ans maintenant et ça peut progresser très vite. Mais à l'époque je lisais justement les papiers publics de diverses unités d'étude spécialisées (notamment ceux de Microsoft), et c'était encore loin d'être une science exacte, à part pour quelques cas bien précis.

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Bref tout ça pour dire que le ML m'a plutôt passionnée à l'époque et que j'aurais réellement aimé avoir ce genre de taux d'erreur !
 

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