Tinder pourrait faire mieux... en misant davantage sur l'intelligence artificielle!

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  • Le 31 août 2015

  • Martin LaSalle
Les travaux de Harm de Vries pourraient intéresser Tinder.

Les travaux de Harm de Vries pourraient intéresser Tinder.

Crédit : Benoît Gougeon.

En 5 secondes

L'application mobile de rencontres Tinder pourrait bénéficier des travaux d'un étudiant de l'Université de Montréal pour raffiner les propositions de photos aux utilisateurs.

S'inscrire sur Tinder pour faire des rencontres... C'est l'une des premières choses que fait Harm de Vries lorsqu'il arrive à Montréal, en août 2014, pour amorcer son doctorat au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal.

Pour ceux qui ne connaissent pas cette application mobile de rencontres, Tinder fonctionne par géolocalisation: il repère les utilisateurs ou les utilisatrices à proximité de l'endroit où vous vous trouvez et affiche leurs photos que vous sélectionnez ou sur lesquelles vous passez d'un simple geste du doigt. Quand une personne vous plaît et que vous lui plaisez aussi, il y a un «match». La suite des choses vous appartient!

Après quelque temps d'utilisation, Harm de Vries constate que Tinder continue de lui proposer des images de femmes arborant tatouages et perçages, malgré qu'il n'en choisisse aucune au fil du temps. «Je ne veux offenser personne, ce n'est simplement pas mon genre», tient-il à préciser!

Il en conclut que Tinder n'utilise pas l'historique de ses choix pour mieux cibler le type de femmes susceptibles de l'intéresser et, potentiellement, de conquérir son cœur!

L'intelligence artificielle au service de la séduction

Le doctorant originaire des Pays-Bas décide donc d'user de ses compétences acquises sur les bancs de l'école pour voir de quelle façon il pourrait trouver le moyen d'aider Tinder... à l'aider!

Il joint l'utile à l'agréable en créant un programme d'intelligence artificielle auquel il s'applique d'abord à apprendre comment reconnaître le genre de femmes qui lui plaisent. Pour cela, il extrait près de 10 000 images de l'application Tinder qu'il soumet à des algorithmes chargés d'apprendre d'enregistrer les préférences du doctorant.

«Cela peut sembler beaucoup, mais dans les faits, c'est trop peu pour que le programme puisse prédire avec précision quelles images pourraient m'intéresser, puisque l'attirance pour une personne ne repose pas seulement sur des critères objectifs comme la couleur des cheveux», indique Harm de Vries.

Il tente donc d'établir la teneur de ses préférences en scrutant un échantillon de 1000 photos afin de pouvoir comparer ses résultats avec ceux auxquels parviendra son programme. Une surprise l'attend...

«J'ai réalisé que 53 % des portraits de filles m'intéressaient, ce qui signifie que mes goûts sont plus étendus que je le croyais», lance-t-il, amusé. La première version de son programme, auquel il transpose ses critères de préférence, donne un résultat mitigé de 55 %.

«C'est à peine mieux qu'une prédiction aléatoire, vraisemblablement parce que l'échantillon de 10 000 photos s'avère trop petit et aussi parce que prédire l'attirance d'une personne est une tâche plus complexe que le simple fait de signaler, par l'ordinateur, la présence d'une personne», mentionne M. de Vries.

Apprentissage en profondeur

Pour peaufiner l'analyse des images, il oriente sa stratégie vers l'apprentissage en profondeur ou deep learning dans le jargon informatique.

Ce type d'apprentissage dit par «réseau neural» s'effectue un peu comme le cerveau procède, c'est-à-dire par filtres successifs. Par exemple, en scrutant une photo, l'ordinateur reconnaît dans un premier temps qu'il y a un humain sur l'image, une maison, un lac, etc. Dans un deuxième temps, il détermine si l'humain est un homme ou une femme. Ensuite, il peut préciser sa couleur de cheveux, et ainsi de suite.

Pour ce faire, il programme son ordinateur afin qu'il apprenne à distinguer les hommes des femmes, à partir de 500 000 photos tirées de OkCupid – un site américain de rencontres.

Après quelques semaines d'apprentissage, l'ordinateur s'acquitte de la tâche avec une précision de 93 % ‒ un très bon résultat si l'on considère qu'à partir d'un échantillon aléatoire Harm de Vries a lui-même atteint un degré de précision de 95 % en accomplissant la même tâche!

Puis, il a en quelque sorte fusionné son premier programme avec l'apprentissage fait par son ordinateur pour tester de nouveau la capacité de celui-ci à désigner des photos de Tinder susceptibles de lui plaire.

Résultat : les deux réseaux combinés sont parvenus à reconnaître les goûts de Harm de Vries avec une précision de 68 %.

«C'est un très bon début, puisqu'un de mes amis qui a étudié mes goûts a obtenu un résultat de 76 % à partir d'un échantillon d'images!» s'exclame le chercheur, dont les travaux sont réalisés sous la supervision d'Aaron Courville et Roland Memisevic, au sein du laboratoire de Yoshua Bengio, du DIRO.

Avec ce résultat, il est convaincu que, sous peu, l'intelligence artificielle permettra aux ordinateurs d'être plus performants dans l'exploration des critères de sélection des usagers de Tinder.

La prochaine étape pour Harm de Vries? Affiner la capacité d'apprentissage en profondeur de son ordinateur et, qui sait, enfin trouver la femme de sa vie!