Le logiciel de détection de fraude de Trustpilot

Nous utilisons un logiciel unique pour détecter les faux avis et maintenir la fiabilité de notre communauté d'avis en ligne.

Aucun système n'est parfait, mais les ordinateurs ont tendance à être plus précis que les utilisateurs pour repérer les faux avis. C'est pourquoi notre équipe internationale d'analystes spécialisés, d'enquêteurs et d'agents de conformité qui traitent les avis quotidiennement s'appuie sur un logiciel spécialement développé pour la détection automatique des fraudes.

Comment fonctionne notre logiciel ?

Afin de détecter et de supprimer les faux avis, nous avons mis en place une équipe technique dédiée au développement et au perfectionnement continus de notre logiciel unique de détection de fraude. Nous ne pouvons pas donner d'informations détaillées sur le fonctionnement de notre logiciel, car cela irait à l'encontre de son objectif. Mais nous pouvons vous dire qu'il fonctionne de manière indépendante et 24 h/24, en examinant une série de paramètres comportementaux divers, tels que les adresses IP. Le système utilise ensuite un algorithme pour calculer la probabilité que les avis soient faux. Un « fake score » est alors calculé sur la base de cette probabilité.

Quand les avis sont-ils retirés par notre logiciel ?

Si le fake score d'un avis individuel est très élevé, notre logiciel mettra automatiquement l'avis hors ligne et enverra un message pour en aviser son auteur. À ce stade, aucun de nos employés n'est directement impliqué - tout est géré par le logiciel lui-même.

Pour commencer, tous les avis sont traités de manière égale par notre logiciel. Il ne tient pas compte du fait qu'une entreprise soit abonnée ou non aux services de Trustpilot et n'ait pas accès à ces informations. Conformément à notre engagement de fiabilité, nous pensons que c’est la meilleure manière de procéder.

Que peuvent faire les utilisateurs s’ils pensent qu’il y a une erreur ?

Notre système est extrêmement précis, mais les auteurs d'avis peuvent nous contacter s'ils pensent qu'une erreur s'est produite. Cela arrive rarement, mais puisque nous mettons les avis hors ligne au lieu de les supprimer quand notre système nous indique qu'ils sont faux, nous pouvons toujours les remettre en ligne ultérieurement.

Les auteurs d'avis doivent aussi vérifier que leurs avis sont conformes à nos conditions d'utilisation. La violation de nos règles peut également entraîner la suppression d'un avis.

Pourquoi utilisons-nous un logiciel pour traiter les avis ?

Habituellement, les lecteurs d'avis inexpérimentés se concentrent sur les indicateurs linguistiques tels que le langage, le rythme et le ton de l'écriture pour déterminer la fiabilité des avis. Cependant, cette approche est souvent relativement peu fiable car les rédacteurs chevronnés peuvent copier des expressions utilisées dans des avis réels pour porter les lecteurs à confusion.** Notre logiciel, en revanche, vérifie les modèles de comportement basés sur des données brutes qui sont généralement plus précises.

Dans tous les cas, il faut toujours considérer une large variété d'indicateurs. Nous ne supprimons jamais un avis sur la base d'un paramètre unique - si nous le mettons hors ligne, c'est toujours en raison de plusieurs facteurs.

Notre logiciel est soutenu par des procédés manuels

En plus du logiciel entièrement automatisé de Trustpilot, les agents et enquêteurs de notre équipe Content Integrity ont accès à des outils puissants qui les aident à analyser manuellement les schémas inhabituels ou à trouver des anomalies. Ces systèmes sont utilisés pour détecter des tendances divergentes et persistantes en utilisant une grande variété de données.

Notre équipe peut exploiter ces facteurs pour enquêter et décider si les schémas exceptionnels ont une explication logique ou indiquent des problèmes. Les deux éléments vont de pair : la technologie signale des modèles qui seraient invisibles à l'œil humain, et notre équipe Content Integrity peut utiliser ces facteurs pour un examen plus approfondi.

Notre responsabilité

Nous prenons au sérieux notre responsabilité de maintenir la crédibilité des avis et nous enquêtons toujours sur les cas qui nous sont signalés comme suspects. En savoir plus sur notre fonction de signalement (Whistleblower) ici.

*Voir : http://www.news.cornell.edu/stories/2011/07/cornell-computers-spot-opinion-spam-online-reviews. **Mukherjee, A.; Venkataraman, V.; Liu, B.; Glance, N. What Yelp Fake Review Filter Might Be Doing? International AAAI Conference on Web and Social Media, North America, jun. 2013. Disponible ici : http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM13/paper/view/6006. Consulté le : 27 août 2019.