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Une entreprise indienne a développé une technologie qui écoute les sons ambiants autour des utilisateurs
Une entreprise indienne a développé une technologie qui écoute les sons ambiants autour des utilisateurs
pour créer des profils d’annonce ciblée
Zapr Media Labs, une entreprise informatique indienne, a développé une solution qui utilise le microphone de votre appareil mobile pour reconnaître le contenu multimédia que vous regardez ou écoutez afin d'aider les entreprises à connaître le centre d’intérêt du grand public. En bref, il surveille les sons autour de vous pour mieux vous contextualiser pour le ciblage publicitaire. De nombreuses entreprises misent sur la voix pour aider les consommateurs à mieux se profiler. Les annonceurs restent convaincue qu'un meilleur profil des consommateurs en analysant leurs sons ambiants permet de mieux cibler les publicités. Zapr Media Labs fait partie de ces entreprises là.
L'une des applications qui a inspiré l'équipe fondatrice de Zapr est l'application de reconnaissance musicale Shazam développé par l'entreprise londonienne Shazam Entertainment Limited. Mais les fondateurs de Zapr ont vu une opportunité d'aller plus loin. « Au lieu de détecter la musique, pouvons-nous détecter toutes sortes de supports? Peut-on détecter la télévision ? Peut-on détecter des films dans un théâtre ? Peut-on détecter la vidéo à la demande ? Pouvons-nous vraiment créer un profil pour un utilisateur sur ses habitudes de consommation de médias… et cela est vraiment devenu l'idée, la vision que nous voulions résoudre », a déclaré Sandipan Mondal, PDG de Zapr Media Labs.
La technologie sous-jacente de Zapr écoute les sons ambiants autour de vous, les analyse et établit le profil des utilisateurs en fonction de leurs habitudes de consommation de médias. « Ces données seraient très utiles pour recommander le bon type de contenu et aideraient également les marques et les annonceurs à réduire le gaspillage et l'inefficacité et à prendre de meilleures décisions », a déclaré Mondal. Zapr prétend disposer de la plus grande base de données d'analyse de la consommation des médias en Inde et aide les chaînes de télévision et les entreprises à mieux rentabiliser leur budget publicitaire.
Cela pose un problème de confidentialité des données des utilisateurs
La technologie de Zapr soulève de nombreux problèmes de confidentialité de données. Son code se base sur des applications tierces, allant des applications de presse aux applications de jeu en passant par les applications de diffusion vidéo en continu. Vous utilisez par exemple Hotstar, une plateforme de divertissement numérique et mobile indienne, ou d'autres applications sur votre téléphone sans savoir que Zapr se base sur ces applications pour écouter les sons qui vous entourent afin de voir quel contenu multimédia vous utilisez.
Dans la plupart des cas examinés par FactorDaily au cours d'une enquête, l'application ne vous surveillerait pas via le microphone du smartphone ou du périphérique mobile. Elle passe plutôt par le biais d'autres applications. Certaines applications feraient allusion à cette technologie de Zapr au bas de leur message descriptif et d'autres sous la forme d'une fenêtre contextuelle. Et aucune de ces applications n'aurait clairement expliqué le but de l'accès audio via le microphone. « Le problème avec les applications qui intègrent cette technologie est que leur présence n'est pas révélée et est difficile à trouver. En outre, il n’existe pas de moyen facile de trouver les applications sur PlayStore dans lesquelles cette technologie est intégrée », a déclaré Thejesh GN, activiste de l’information et fondateur de DataMeet, une communauté de spécialistes de la science des données.
Comment fonctionne l'application en question ?
La manière dont Zapr collabore avec développeurs d'applications ou entreprises de médias est simple. Les développeurs d'applications sont autorisés à intégrer la technologie de Zapr dans leurs applications. En retour, ils bénéficieront d'un meilleur positionnement des annonces. En contrepartie, les applications donnent à Zapr l'accès au microphone de l'utilisateur pour capturer et analyser les sons qui entourent l'utilisateur. Pour les utilisateurs, ils obtiennent de meilleures recommandations de films, tout en ignorent que leurs données sont utilisées pour aider les annonceurs à mieux les cibler, ainsi que ceux qui les entourent.
La technologie de base derrière le fonctionnement de ces applications s'appelle « audio content recognition » (ACR). Cette technologie consiste essentiellement à identifier la consommation de contenu d’un utilisateur à la télévision, à la radio et sur d’autres supports numériques à l’aide des microphones de ses appareils mobiles. Le contenu audio capturé est converti en empreintes de données, qui sont ensuite comparées à une base de données existante afin de mettre en correspondance le contenu et de l'identifier.
« Vous créez une empreinte (représentation numérique du signal original) de l'audio ambiant. [...] Ensuite, faites correspondre les empreintes avec la base de données pour voir s'il y a une correspondance », a expliqué Mondal. En effet, le centre des médias du bureau de Zapr à Bengaluru (capitale de l’État de Karnataka dans le sud de l’Inde) analyse des centaines de chaînes de télévision en temps réel et enregistre chaque seconde de leur contenu. « Chaque seconde de contenu qui passe par les serveurs du centre des médias possède une empreinte unique et horodatée. Nous savons qu'il appartient à ce canal et qu'il est archivé », a déclaré Mondal,
La technologie se réveille périodiquement pour créer l'empreinte pour l'analyse, explique Mondal, soulignant que ce n'est pas un processus continu. « Au cours d'une journée ou d'une semaine, le nombre total d'heures consacrées à la visualisation de contenu va être limité et il n'est donc pas logique que cela fonctionne pendant toute la durée. Nous apprenons donc en fonction des données qui nous parviennent, à quel moment êtes-vous susceptible de consommer du contenu, quand vous ne le faites certainement pas et nous modifions donc cette périodicité des contrôles du processus de prise d'empreintes ».
Source : FactorDaily
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