L’algorithme EdgeRank ou le filtrage selon Facebook

Facebook connecte près d’un milliard de personnes. Chacune d’elles a un profil personnel, un compte qui comprend notamment un journal (précédemment appelé « mur ») sur lequel elle publie des informations la concernant, et un fil d’actualité sur lequel elle voit défiler les activités de ses « amis » : leurs photos, les articles qu’ils partagent, leurs commentaires sur des articles postés par d’autres, etc.

Chaque utilisateur de Facebook ayant en moyenne plusieurs centaines d’amis, tous les éléments que ceux-ci postent sur Facebook, communément appelés posts, n’apparaissent pas dans son fil d’actualité, loin s’en faut. Facebook opère en réalité une sélection radicale. D’une part, pour ne pas inonder les comptes d’informations qui disparaîtraient en une fraction de seconde à cause de leur trop grand nombre. D’autre part, pour faire en sorte que chaque personne trouve son fil d’actualité suffisamment intéressant pour rester connectée et active sur son compte. Car plus il y a de personnes connectées et plus Facebook peut monnayer son support publicitaire.

Mais sur quoi Facebook se base-t-il pour faire sa sélection ?

Pour décider ce qui va être affiché dans un fil d’actualité, Facebook utilise un algorithme parfois appelé Edge Rank. Son principe de fonctionnement n’a rien de sorcier. Pour chaque utilisateur U, Facebook calcule le score des informations (photo, note, article, commentaire, etc.) postées par ses amis. Le score d’un post p publié par l’un de ses amis X, que l’on peut noter ici par score (p), correspond grosso modo au produit de trois variables :

• A désigne l’affinité de U par rapport à X : plus U a l’habitude de commenter des informations postées par X, plus A sera grand.
• T dépend du type de l’élément posté : ainsi, T sera plus élevé pour un élément de type photo que pour un petit texte par exemple.
• F représente la fraîcheur du post : plus un post est ancien, plus F diminue.

Facebook calcule périodiquement les scores de toutes les informations postées par les amis de U et affiche dans le fil d’actualité de U celles qui ont le score le plus élevé.

Précédemment, nous avons indiqué approximativement que le score correspond au produit des trois variables. En fait, il s’agit plus précisément d’une somme de produits, car chaque information peut elle-même avoir été commentée par plusieurs utilisateurs, et chaque commentaire contribue à augmenter son score.

Pour une explication plus complète du principe de l’algorithme EdgeRank de Facebook, regardez la vidéo ci-dessous (durée : 10 min).