Depuis qu’Amazon a ouvert ses portes virtuelles en 1995, les avis font partie intégrante de ce que les clients apprécient lorsqu’ils achètent sur Amazon. Nous veillons à ce qu’il soit facile pour les clients de laisser un avis sincère qui permettra d’éclairer les décisions d’achat de millions d’autres clients dans le monde. Parallèlement, nous faisons en sorte qu’il soit difficile pour les acteurs malintentionnés de tirer parti de l’expérience d’achat de confiance sur Amazon.
Mais alors, que se passe-t-il lorsqu’un client soumet un avis ? Avant la publication en ligne, Amazon s’appuie sur des outils d’intelligence artificielle (IA) pour analyser le texte à la recherche d’indices identifiés qui démontrent qu’il s’agit d’un faux avis. La grande majorité des avis qui sont soumis répondent aux critères d’authenticité rigoureux d’Amazon et sont publiés immédiatement. Dans l’éventualité où un abus potentiel serait détecté, plusieurs solutions sont alors possibles en fonction des cas. Si nous sommes convaincus que l’avis est faux, une intervention rapide permet de bloquer ou de supprimer l’avis, mais également d’engager des actions complémentaires le cas échéant. Nous pouvons par exemple être amenés à empêcher un compte de publier des avis, à bloquer les comptes d’acteurs malintentionnés, ou bien encore à engager des actions en justice. Si un avis s’avère suspect, mais nécessite que des investigations supplémentaires soient menées pour établir les faits, les enquêteurs experts d’Amazon, qui sont spécialement formés pour repérer les comportements abusifs, examinent d’autres indices avant qu’une décision soit prise. Au total, en 2022, Amazon a ainsi détecté et bloqué en amont plus de 200 millions d’avis présumés faux dans ses boutiques du monde entier.
« Les faux avis induisent délibérément les clients en erreur en fournissant des informations qui ne sont pas impartiales, authentiques ou qui ne concernent pas le produit ou le service en question, » explique Josh Meek, Senior Data Science Manager au sein de l’équipe de prévention des abus et des fraudes chez Amazon. « Des millions de clients s’appuient sur l’authenticité des avis dans la boutique Amazon pour éclairer leurs achats, et plusieurs millions de marques et d’entreprises dont les produits sont vendus dans nos boutiques comptent également sur nous pour empêcher les faux avis d’induire les clients en erreur. Nous faisons le maximum pour contrôler les avis et faire appliquer nos politiques afin de garantir que les avis correspondent bien à l’opinion de vrais clients et de protéger les vendeurs honnêtes qui comptent sur notre action. »
Amazon utilise notamment les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle pour bloquer plusieurs centaines de millions de faux avis, d’évaluations biaisées, de faux comptes clients et d’autres tentatives d’abus avant que les clients y soient exposés. Nous nous appuyons sur des modèles de machine learning pour analyser une multitude de données propriétaires, notamment l’achat ou non par le vendeur de publicités (qui peuvent amener à la publication d’avis supplémentaires), les signalements d’abus de la part des clients, les comportements à risque, l’historique des avis, parmi bien d’autres éléments. Nous utilisons des modèles de langage (LLM) parallèlement aux techniques de Traitement automatique du langage naturel pour analyser les anomalies dans ces données qui pourraient indiquer qu’un avis a été falsifié ou donné en contrepartie, par exemple, d’une carte cadeau, d’un produit offert ou d’une autre forme de remboursement. Amazon utilise également des réseaux de neurones graphiques profonds (GNN) pour analyser et comprendre les modèles de risque et relations entre acteurs malintentionnés afin de les détecter et de s’en débarrasser.
« La différence entre un avis authentique et un faux avis n’est pas toujours évidente à première vue, » explique Josh Meek. « Par exemple, un produit peut accumuler des avis rapidement parce que le vendeur a investi dans des publicités ou parce qu’il propose un excellent produit au bon prix. Un client peut aussi penser qu’un avis est faux parce qu’il contient des fautes de grammaire. Ce ne sont pas toujours les meilleurs indicateurs. »
Il arrive souvent en effet que certains acteurs fassent de grandes suppositions sans avoir accès aux données qui, elles, sont à même d’indiquer un schéma potentiellement abusif. En alliant technologies avancées et analyse des données, Amazon parvient ainsi à identifier les faux avis avec plus de précision, en allant au-delà des apparences pour repérer les signaux profonds qui permettent d’attester la présence d’un acteur malintentionné.
« Continuer de proposer une expérience d’achat de confiance est notre priorité absolue, » déclare Rebecca Mond, responsable des relations extérieures de l’équipe chargée de la fiabilité des avis chez Amazon. « Nous continuons à inventer de nouveaux moyens d’améliorer nos processus et d’empêcher les faux avis d’arriver jusque dans nos boutiques, pour toujours protéger nos clients et leur permettre de faire leurs achats en toute confiance. »
Pour en savoir plus sur l’action d’Amazon en matière de lutte contre les faux avis, rendez-vous ici.
