Précision
MIS À JOUR 9 JUIL. 2026
En quoi consiste la précision ?
La précision mesure l’exactitude de nos mesures de mise en application sur Facebook ou Instagram. Plus précisément, il estime le pourcentage de contenu que nous avons traité pour avoir enfreint nos règles et qui a été correctement identifié comme en infraction. Cet indicateur reflète l’efficacité de nos systèmes et de nos examinateurs pour distinguer le contenu en infraction du contenu qui ne l’est pas.
La précision peut également être définie comme suit : sur l’ensemble des contenus que nous avons supprimés pour infraction aux règles, combien d’entre eux violaient-ils réellement nos standards ? Une précision élevée indique que la majorité du contenu pour lequel des mesures ont été prises a été correctement identifié comme étant en infraction, tandis qu’une faible précision indique qu’une partie importante du contenu pour lequel des mesures ont été prises n’était en réalité pas en infraction.
Comment mesurons-nous la précision ?
La précision est estimée à l’aide d’échantillons de contenu pour lequel des mesures ont été prises sur Facebook ou Instagram. Nous calculons ce taux en divisant le nombre estimé d’éléments traités qui étaient réellement en infraction par le nombre estimé d’éléments traités au total. Par exemple, si la précision sur Facebook était de 98 % à 99 %, cela signifie que pour 10 000 contenus traités en vertu de cette politique, 9 800 à 9 900 en moyenne ont été identifiés correctement comme étant en infraction. Si la précision peut être très élevée, même un petit nombre d’erreurs peut avoir un impact significatif sur les personnes et les créateurs.
Pourquoi nous mesurons la précision du contenu pour lequel des mesures ont été prises
Nous estimons le degré de précision avec lequel nous appliquons nos règles, car nous voulons nous assurer que nos interventions sont justes et appropriées. Un contenu pour lequel des mesures ont été prises de manière inappropriée peut nuire à l’expérience des personnes et à la confiance qu’elles accordent à notre plateforme. La mesure de la précision nous aide à comprendre et à améliorer l’efficacité de nos systèmes de mise en application et les décisions des examinateurs.
Plus le nombre est précis, plus notre mise en application est exacte et nous réduisons l’impact sur le contenu qui n’enfreint pas nos règles. Même une petite perte au niveau de la précision peut correspondre à un grand nombre d’éléments traités par erreur, en raison de l’échelle de mise en application sur nos services.
Comment nous utilisons l’échantillonnage pour estimer la précision
Nous estimons la précision en effectuant un échantillonnage du contenu pour lequel des mesures ont été prises sur Facebook ou Instagram. Pour ce faire, nous examinons des échantillons de contenu pour lequel des mesures ont été prises et les étiquetons comme étant en infraction ou non selon nos politiques. À partir de la partie de ces échantillons qui étaient réellement en infraction, nous estimons le pourcentage de tous les éléments traités qui ont été correctement identifiés. Nous exprimons cette incertitude en citant une plage de valeurs, par exemple en indiquant que 9 800 à 9 900 mesures sur 10 000 ont été correctement identifiées comme étant en infraction avec notre politique. Cette plage reflète un intervalle de confiance de 95 %. Cela signifie que si nous effectuions cette mesure 100 fois en utilisant des échantillons différents chaque fois, le véritable chiffre devrait se situer dans notre plage 95 fois sur 100.
Avertissements
- Les personnes qui identifient nos échantillons commettent parfois des erreurs, notamment en identifiant des infractions comme n’en étant pas, ou inversement. Dans de rares cas, cela peut affecter la mesure de la prévalence. C’est pourquoi il peut y avoir deux personnes examinent un échantillon afin de garantir la pertinence de nos décisions. En cas de désaccord, une troisième personne est chargée de trancher.
- La mesure de précision actuelle couvre la majorité des mesures de mise en application de nos Standards de la communauté sur Facebook et Instagram. Nous nous efforçons de nous assurer que tous les aspects de la plateforme sont correctement pris en compte dans cet indicateur.
- Pour générer une mesure représentative de la précision mondiale, nous échantillonnons et identifions le contenu dans les multiples langues pour Facebook et Instagram. Nous considérons que cette approche fournit une estimation mondiale représentative, et nous travaillons continuellement à développer la couverture de cet indicateur.