Twitch se lance dans le machine learning pour cibler les viewers gênants

Sur TPP on parle régulièrement des actions mises en place par Twitch pour améliorer l’expérience utilisateur et lutter contre les abus (et ce n’est pas une mince affaire). Que ce soit face au harcèlement ou toute autre forme d’incivilité, la plateforme a essayé de proposer des solutions ces dernières années.

Gérer une large communauté Twitch (comme celle de TPP, abonnez-vous) demande du temps et des personnes prêtes à décortiquer un chat souvent chaotique. Pour alléger cette charge, Twitch propose maintenant un détecteur « d’utilisateurs suspects », capable notamment d’identifier les viewers qui reviendraient sur une chaine alors qu’iels auraient été banni.es. Avec ce nouvel outil, la plateforme signale aux streamers et aux modérateur.ices les viewers qui essaieraient de resquiller avec un nouveau compte dans le but de continuer à enquiquiner tout le monde.

La détection de ces utilisateur.trices indésirables passe maintenant par l’apprentissage automatique de l’outil. En cas de fraude probable, les messages du viewer incriminé ne seront pas envoyés au chat, mais ils seront visibles pour les streamers et les modérateur.ices afin qu’ils puissent surveiller l’utilisateur.trice ou le.a bannir à nouveau de la chaine.

Cette détection est activée par défaut dès à présent sur toutes les chaînes de la plateforme, mais ses paramètres sont ajustables et le tout est désactivable à l’envi. Twitch nous met en garde face aux faux positifs et précise que cet outil n’est pas infaillible (évitez les pseudos aléatoires plein de chiffres), c’est pour ça qu’il ne bannit pas automatiquement les viewers suspect.es. Néanmoins, on nous promet que le détecteur apprendra des réactions des modérateur.ices face aux alertes et s’améliorera au fil du temps.

Avec cet outil et les moyens mis en oeuvre, Twitch confirme sa volonté de prévenir les comportements dangereux ou haineux, le harcèlement et les possibilités permettant à un viewer gênant de revenir, et affiche son intention de proposer un service plus sûr. Maintenant, il faudrait peut-être se tourner vers les chaines elles-mêmes et faire le tri, car on peut se poser des questions sur la légitimité de certaines d’entre elles.