Comment TikTok et Instagram utilisent l'intelligence artificielle : l'algorithme décide-t-il de ce que nous voyons ?

Découvrez comment l'IA et les algorithmes personnalisent les réseaux sociaux et les risques liés à la manipulation des flux. Qui contrôle ce que nous voyons sur les réseaux sociaux ?

Les algorithmes décident de ce que nous voyons sur les réseaux sociaux

Nous faisons défiler d'un doigt et, comme par magie, apparaissent des vidéos parfaites pour nous. Mais comment TikTok sait-il que nous aimons les chats drôles ou les tutoriels de cuisine ? Et pourquoi Instagram continue-t-il à nous proposer des posts sur un thème que nous avons seulement effleuré du regard ?

La réponse se trouve dans l'intelligence artificielle. Les algorithmes qui régulent les flux des réseaux sociaux ne sont pas de simples séquences de code : ce sont des systèmes complexes qui apprennent de nos comportements pour nous offrir des contenus personnalisés. Un confort, certes. Mais aussi un outil potentiel de manipulation qui mérite d'être compris en profondeur.

Comment fonctionnent les systèmes de recommandation

Chaque fois que nous mettons un like, que nous restons plus longtemps sur un post, ou que nous regardons une vidéo jusqu'au bout, nous donnons une information précieuse à un système de recommandation. Ce système mémorise notre comportement, le compare à celui de millions d'autres utilisateurs et tente de comprendre ce que nous pourrions vouloir voir ensuite.

C'est ainsi que se construit la fameuse "bulle personnalisée" : un flux continu de contenus sur mesure, optimisés pour nous garder collés à l'écran. L'algorithme de TikTok, par exemple, prend en compte plus de 1 000 signaux différents pour chaque utilisateur : du temps passé sur les vidéos à la vitesse de défilement, des interactions sociales aux horaires d'utilisation de l'application.

Instagram utilise une approche similaire mais plus stratifiée, combinant les données du flux principal avec celles des Stories et des Reels. Le résultat est un écosystème de contenus qui semble nous connaître mieux que nous-mêmes.

L'intelligence artificielle derrière la personnalisation

La technologie qui rend tout cela possible repose sur des algorithmes de machine learning de plus en plus sophistiqués. Ces systèmes utilisent des réseaux neuronaux profonds capables d'identifier des schémas complexes dans nos comportements numériques.

TikTok, en particulier, a développé un algorithme appelé "For You Page" qui combine le filtrage collaboratif (suggestions basées sur des utilisateurs similaires) et le filtrage basé sur le contenu (analyse des caractéristiques des contenus). L'intelligence artificielle analyse non seulement ce que nous regardons, mais aussi comment nous le regardons : les micro-mouvements du doigt, les pauses, voire l'angle du téléphone.

Instagram a intégré l'IA de manière encore plus envahissante. Outre les contenus du flux, l'algorithme influence aussi les résultats de recherche, les contenus suggérés dans Explore et même l'ordre des Stories. Comme nous l'avons approfondi dans notre article sur IA et réseaux sociaux : les algorithmes qui nous guident, ces systèmes sont en train de redéfinir la façon dont nous consommons les informations en ligne.

Exemples concrets de manipulation algorithmique

Le problème n'est pas tant l'efficacité de ces systèmes, que leurs effets secondaires indésirables. Nous risquons d'être exposés uniquement à des opinions similaires aux nôtres, renforçant ainsi nos convictions sans confrontation. Dans les pires cas, nous pouvons être conduits vers des contenus extrêmes, complotistes ou manipulateurs, non pas parce que l'algorithme le "veut", mais parce qu'il a appris que ce type de contenu nous retient le plus longtemps.

Une enquête du Center for Humane Technology a mis en lumière comment les plateformes sociales encouragent inconsciemment la diffusion de contenus polarisants. TikTok, par exemple, a été critiqué pour la façon dont ses systèmes peuvent rapidement pousser les utilisateurs vers des vidéos radicales ou des théories du complot si l'utilisateur montre ne serait-ce qu'un intérêt initial minime.

Facebook (aujourd'hui Meta) a admis que ses algorithmes ont tendance à favoriser les contenus qui génèrent de l'"engagement", même lorsque cela signifie amplifier la colère ou l'indignation. En 2021, le témoignage de Frances Haugen devant le Congrès américain a révélé que l'entreprise était consciente de ces effets dès 2018.

Vie privée et collecte de données : le prix de la personnalisation

Tout cela se produit grâce à une combinaison sophistiquée de machine learning, d'analyse prédictive et de collecte massive de données personnelles. Et c'est là qu'intervient la question de la vie privée. Les données que nous cédons aux réseaux sociaux – même simplement en interagissant avec un contenu – sont traitées pour reconstruire nos goûts, nos fragilités, nos tendances émotionnelles.

TikTok collecte plus de 380 types de données différents sur ses utilisateurs, selon une analyse du chercheur en cybersécurité Felix Krause. Instagram n'est pas en reste : via son navigateur intégré, il peut suivre chaque clic, chaque mouvement du curseur, et même les textes saisis mais non envoyés.

L'objectif déclaré est de nous maintenir actifs et présents le plus longtemps possible. Mais à quel prix ? Comme nous l'avons exploré dans notre article sur le focus et l'attention à l'ère numérique, cette hyperconnexion a des effets profonds sur notre capacité de concentration.

Biais algorithmiques et discrimination numérique

Ce qui inquiète n'est pas seulement le profilage. Les soi-disant biais algorithmiques jouent également un rôle crucial. Les algorithmes ne sont pas neutres : ils apprennent à partir de données humaines, souvent imparfaites. Si un certain type de contenu a été récompensé par le passé, il continuera de l'être, renforçant ainsi les tendances déjà présentes et pénalisant la diversité des points de vue.

C'est ainsi que se construisent des dynamiques qui favorisent certains groupes et en marginalisent d'autres. Instagram, par exemple, a été accusé de pénaliser les contenus créés par des personnes de couleur ou appartenant à des minorités. TikTok a admis avoir utilisé des politiques qui limitaient la visibilité des créateurs en situation de handicap ou "non conventionnels" pour éviter le harcèlement, créant ainsi de fait une forme de censure discriminatoire.

Une étude du MIT Technology Review a démontré que l'algorithme de TikTok a tendance à montrer des contenus différents aux utilisateurs d'ethnies différentes, même lorsqu'ils ont des intérêts similaires, perpétuant ainsi des divisions sociales à travers la personnalisation.

Points clés à retenir

• Nos comportements numériques alimentent des algorithmes de plus en plus sophistiqués qui créent des bulles personnalisées de contenu
• La personnalisation peut mener à la radicalisation lorsqu'elle privilégie des contenus qui génèrent de fortes réactions émotionnelles
• Les données collectées vont bien au-delà des likes et des partages, incluant les micro-comportements et les schémas psychologiques
• Les biais algorithmiques reflètent et amplifient les préjugés humains, créant des discriminations systémiques dans le monde numérique

Questions fréquentes

Comment puis-je réduire l'influence des algorithmes sur mes fils d'actualité ? Diversifiez activement vos interactions, suivez des comptes avec des opinions différentes et utilisez régulièrement la fonction "Pas intéressé" lorsque cela est approprié.

Les réseaux sociaux en savent-ils vraiment autant sur moi ? Oui, ils collectent des centaines de points de données différents, croisant souvent des informations provenant de multiples sources pour créer des profils détaillés de vos intérêts et comportements.

Existe-t-il des alternatives aux réseaux sociaux traditionnels ? Des plateformes plus transparentes comme Mastodon ou BeReal émergent, utilisant des algorithmes plus simples ou des fils chronologiques, mais elles ont encore une adoption limitée.

Comment savoir si je suis dans une bulle informationnelle ? Vérifiez si vous voyez rarement des opinions qui contredisent vos convictions ou si vos fils d'actualité sur les réseaux sociaux sont très homogènes dans les thèmes et les points de vue présentés.

Vers une plus grande conscience numérique

L'intelligence artificielle dans les réseaux sociaux a deux visages. D'un côté, elle nous permet de découvrir de nouveaux contenus, de nous connecter avec ceux qui partagent des intérêts similaires, de vivre des expériences numériques plus fluides. De l'autre, elle peut devenir une lentille déformante, qui ne nous montre qu'une partie de la réalité, celle qui nous fait rester.

Pour faire face à cette complexité, il faut de la conscience. Il faut une alphabétisation numérique qui aide les gens à reconnaître les mécanismes sous-jacents, à s'interroger sur pourquoi nous voyons certains contenus et pas d'autres. Comme nous l'avons discuté dans notre analyse sur les fake news et la guerre informationnelle, la capacité de pensée critique devient de plus en plus essentielle.

Ce n'est qu'ainsi que nous pouvons passer d'utilisateurs passifs à des citoyens numériques critiques. L'avenir des réseaux sociaux ne dépend pas seulement de la technologie, mais de la façon dont nous décidons de l'utiliser et de la réguler. Et de la mesure dans laquelle nous voulons comprendre ce qui se cache derrière chaque défilement.