L'hyperpersonnalisation des médias

L'hyperpersonnalisation des médias

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  Médias : unnouveau visage Dans un contexte d’abondance de l’offre de contenus culturels et informationnels en ligne, la fonctionnalité de recommandation personnalisée est devenue indis- pensable pour permettre à l’utilisateur de trouver le contenu qui corresponde le mieux à ses envies. Cette fonctionnalité met en œuvre des algorithmes dits « prédictifs » qui visent, à partir d’une vaste quantité de données, à évaluer l’appétence d’un utilisateur pour un contenu. Parmi les données qui sont le plus couram- ment exploitées par les moteurs de recommandation, on trouve les comportements passés de l’utilisateur (les contenus qu’il a consultés et apprécié précédemment), les comportements des autres utilisateurs du service (on parle alors de filtrage « collaboratif »), ou encore les métadonnées associées aux contenus. Ces dernières permettent d’affiner la connaissance qu’a l’algorithme des goûts de l’utilisateur (par exemple, pour les films historiques francophones). Cependant, la recommandation personnalisée conduit rapidement à une hyperpersonnalisation de la consom- mation des contenus en ligne, qui s’accompagne de certaines menaces sociétales, pour la diversité cultu- relle et le pluralisme des idées, deux objectifs de poli- tique publique auxquels l’Europe, et tout particulière- ment la France, est attachée. Le risque de « bulles de filtres » autour des contenus culturels, une menace pour la diversité culturelle Cette menace résulte de la personnalisation de la consommation de contenus culturels sur les services de vidéo ou de musique à la demande, et en particulier les services par abonnement qui mettent largement en avant la fonctionnalité de recommandation. Netflix est certainement l’acteur qui a le plus communiqué sur son moteur de recommandation, annonçant que 80 % des contenus visionnés par ses abonnés étaient issues de recommandations. Les plateformes de streaming musi- cal comme Spotify ou Deezer exposent aussi ample- ment cette fonctionnalité, d’autant qu’elle peut, dans le contexte où les catalogues proposés sont similaires, constituer pour elles un facteur différenciant vis-à-vis de leurs concurrents. L’objectif principal de ces services est de trouver l’al- gorithme (et les bonnes données) qui s’approchera au mieux des goûts existants de l’utilisateur et, ainsi, d’évi- ter de le décevoir en lui proposant un contenu qu’il n’ai- merait pas. Ceci peut conduire à enfermer les utilisa- teurs dans leurs goûts, ou plus exactement leurs goûts présupposés par l’algorithme sur la base de leurs habi- tudes de consommation passées. On parle de « bulles de filtres », selon l’expression introduite par l’activiste américain Eli Pariser en 2011. L’hyperpersonnalisation des médias Par Philippe de Cuetos (2003) La recommandation personnalisée pose des menaces sur la diversité et le pluralisme, à moins de concevoir des systèmes plus vertueux ? TELECOM n°191 www.telecom-paristech.org38
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  Médias : unnouveau visage Le risque de « chambres d’échos médiatiques » autour des contenus informationnels, une menace pour le pluralisme des idées Les moteurs de recommandation sont également à la base de l’utilisation des réseaux sociaux comme Facebook ou Twitter. En effet, ces plateformes utilisent ces outils pour hiérarchiser les « posts » à afficher à l’utilisateur en fonction de ceux qui sont partagés par ses contacts les plus proches, ou ceux provenant des sources qu’il a le plus l’habitude de consulter. Alors que de plus en plus d’internautes utilisent les réseaux sociaux pour s’informer, notamment via les « posts » renvoyant directement sur des articles de presse, la personnalisation de leur flux d’actualité, qui peut parfois se traduire par une forte polarisation poli- tique, risque de les enfermer dans une vision partielle du monde. Un tel phénomène, que l’on qualifie aussi de « chambre d’écho », s’avère peu propice au débat démocratique et à la formation d’un esprit critique, qui supposent pour l’individu d’être confronté à une certaine variété d’idées et d’opinions. Des opportunités pour concevoir des moteurs de recommandation plus vertueux La fonctionnalité de recommandation de contenus pour- rait, au contraire, venir favoriser la diversité et le plura- lisme, à condition d’être conçue avec de tels objectifs. Les moteurs de recommandation qui, selon une démarche d’autonomisation de l’utilisateur (« user empowerment »), expliquent très précisément les raisons qui amènent à proposer tel contenu, constituent une première démarche dans ce sens : ils permettent en effet à l’utilisateur de prendre conscience des déter- minants de sa consommation et de la possibilité qui lui est offerte d’élargir ses goûts ou d’être confronté à d’autres opinions. De manière sans doute encore plus efficace, les résul- tats de l’algorithme pourraient être enrichis de proposi- tions surprenantes, soit en introduisant une part de pur hasard (ou « sérendipité »), soit en générant des propo- sitions qui seraient seulement partiellement éloignées de ses goûts (ou des points de vue qu’il a l’habitude de consulter s’agissant de contenus d’information). L’enjeu principal pour l’éditeur du service réside alors dans sa capacité à exposer de telles propositions à l’utilisateur de manière suffisamment ingénieuse pour parvenir à l’intriguer et l’amener à prendre le risque d’être déçu, et ce, sans conséquence majeure sur son niveau d’appréciation générale du service afin de minimiser le « churn » . Il s’agit d’une opportunité de concevoir de nouveaux systèmes de recommandation plus vertueux vis-à-vis des objectifs de diversité et de pluralisme. PHILIPPE DE CUETOS Philippe de Cuetos (2003) est ingénieur en télécommunications et titulaire d'un doctorat. Il a contribué à l’élaboration de standards internationaux et piloté plusieurs projets de recherche et développement dans le domaine de la diffusion des médias audiovisuels. Il travaille aujourd’hui, au sein du Ministère de la culture, à l’élaboration et la mise en place des politiques publiques de modernisation de la diffusion audiovisuelle etàl’évolutiondelarégulationdanslecontextedudéveloppement de l’intelligence artificielle et de l’accès aux données. REPÈRES La recommandation de contenus basés sur des algorithmes prenant principalement en compte les goûts prononcés des utilisateurs-clients des plateformes vidéo et audio risque d’enfermer le consomm'acteur dans ses habitudes. Il faut veil- ler à titre individuel et pourquoi pas collectif (responsabilité de la société) d’ajouter des notions de surprise, de curiosité (de façon aléatoire par ex.) dans ces moteurs de recommandation pour permettre d’élargir les choix possibles. TELECOM n°191 www.telecom-paristech.org 39