Dans le cadre de ses missions statutaires consistant à œuvrer en faveur d’une publicité légale, loyale, véridique et saine, et plus particulièrement dans celui de son Observatoire des pratiques publicitaires digitales, l’ARPP souhaiterait se doter d’un dispositif technologique d’aide à la détection de non-conformités dans les contenus publicitaires numériques, au regard des règles légales et déontologiques, grâce au Machine Learning.

Aujourd’hui, les technologies de traitement du langage naturel et de reconnaissance d’images peuvent permettre d’automatiser en partie la détection de suspicions de manquements, sous réserve de constituer les bons data sets, suffisamment représentatifs des pratiques réelles, pour disposer d’un taux de précision satisfaisant.

Un outil d’aide à la détection de manquements devrait :

• aider les experts juristes conseil de l’ARPP, ses homologues européens qui le souhaiteront et les acteurs concernés, à intervenir plus promptement en cas de manquement caractérisé (l’ARPP intervient d’ores et déjà auprès des régies et éditeurs mais en analysant manuellement les contenus, dans le cadre de l’Observatoire)
• contribuer à l’amélioration des pratiques et à leur acceptabilité par le grand public.

Résumé du besoin :

Le livrable cible est constitué de trois éléments :

• un dispositif permettant l’enregistrement automatique de messages publicitaires sur la base d’une liste de noms de domaine spécifiés
• des modèles d’apprentissage supervisé permettant la détection automatique de manquements (mis en œuvre à l’issue de phases d’apprentissage et de tests)
• une application dédiée composée d’interfaces de validation ou d’invalidation par les experts, des suspicions de manquements automatiquement remontées.

Vous êtes une entreprise spécialisée dans le développement de solutions logicielles et souhaitez candidater pour ce projet ? Demandez l’expression générale des besoins en envoyant un mél. à l’adresse suivante : support@arpp.org. Les offres devront être communiquées au plus tard à l’ARPP le 6 janvier 2020 à minuit.

Paris, le 6 décembre 2019