Pour commencer, quoi de plus horripilant que des dizaines de pages pub qui apparaissent durant votre navigation en ligne ? Ces publicités se superposent les unes sur les autres.
Nous nous retrouvons envahi en moins de 30 secondes ! Véritables plaies d’Internet, qui peuvent disparaître en un clic (encore faut-il avoir de la chance)
Donc, je pense que nous sommes tous d’accord pour dire que rien n’est plus insupportable que ceci !
De plus, on appelle ce fléau des pop-up et oui, tout le monde les déteste, même Ethan qui en est pourtant l’inventeur.
Avant de vous énerver sachez qu’il a présenté ses excuses, alors on le pardonne. Ou pas…
En effet, c’est lors d’une tribune publiée sur le site américain The Atlantic, que Ethan Zuckerman présente ses excuses aux internautes pour l’invention de ces fenêtres publicitaires qui s’ouvrent par-dessus les autres lors de visites de sites.
Par ailleurs, il dira même « Il est clair aujourd’hui que ce que nous avons créé était un fiasco ».
Il précise qu’en inventant les pop-up, ses intentions étaient bonnes, mais que la façon dont ils ont été utilisés ne l’est pas.
« Laissez-moi vous rappeler que ce que nous voulions faire était quelque chose de courageux et noble. (…) J’ai écrit le code pour lancer la fenêtre et diffuser une publicité dedans. Nos intentions étaient bonnes », affirme Ethan Zuckerman.
Mais en réalité, l’informaticien explique qu’il a inventé le pop-up quand « une importante entreprise automobile s’était inquiétée après l’achat d’une bannière publicitaire sur une page internet pornographique ».
L’objectif était donc de cacher la bannière de la société avec le fameux pop-up.
Vous l’aurez compris, aujourd’hui Ethan Zuckerman regrette son invention. Pour lui la solution serait que les gens paient « pour les services qu’ils aiment ».
C’est plus de 20 ans d’expérience en informatique : Infographiste, développeur web, formateur… Expert en nouvelles technologies et dans le développement web, il est aussi spécialisé en Intelligence Artificielle en terme de Machine Learning et de Deep Learning.
