{"id":42502,"date":"2026-10-27T14:27:38","date_gmt":"2026-10-27T14:27:38","guid":{"rendered":"https:\/\/dpress.ma\/fr\/?p=42502"},"modified":"2026-10-27T14:27:45","modified_gmt":"2026-10-27T14:27:45","slug":"reseaux-sociaux-ces-algorithmes-invisibles-qui-faconnent-lunivers-numerique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dpress.ma\/fr\/2026\/10\/27\/reseaux-sociaux-ces-algorithmes-invisibles-qui-faconnent-lunivers-numerique\/","title":{"rendered":"R\u00e9seaux sociaux : ces algorithmes invisibles qui fa\u00e7onnent l\u2019univers num\u00e9rique"},"content":{"rendered":"\n

Dpress<\/p>\n\n\n\n

Une vid\u00e9o recommand\u00e9e sur un sujet r\u00e9cemment \u00e9voqu\u00e9, une publicit\u00e9 correspondant \u00e0 un produit recherch\u00e9 ou une publication en lien avec un centre d’int\u00e9r\u00eat particulier : sur les r\u00e9seaux sociaux, ces co\u00efncidences, parfois d\u00e9concertantes, alimentent une interrogation r\u00e9currente sur la capacit\u00e9 des plateformes \u00e0 anticiper les besoins et les choix de leurs utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

Derri\u00e8re cette personnalisation se d\u00e9ploie une m\u00e9canique complexe, celle des algorithmes de recommandation, des syst\u00e8mes qui analysent les comportements num\u00e9riques pour s\u00e9lectionner et hi\u00e9rarchiser les contenus propos\u00e9s aux internautes.<\/p>\n\n\n\n

De Facebook \u00e0 TikTok, en passant par Instagram, YouTube ou encore X, ces m\u00e9canismes occupent d\u00e9sormais une place centrale dans la diffusion des contenus. Aliment\u00e9s par les interactions des utilisateurs, ils contribuent \u00e0 fa\u00e7onner des fils d’actualit\u00e9 personnalis\u00e9s, tout en red\u00e9finissant les r\u00e8gles de visibilit\u00e9 des publications et les strat\u00e9gies des m\u00e9dias, des marques et des cr\u00e9ateurs de contenus.<\/p>\n\n\n\n

Des machines \u00e0 pr\u00e9diction aliment\u00e9es par les comportements des internautes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes des r\u00e9seaux sociaux sont avant tout des \u00ab\u00a0machines \u00e0 pr\u00e9diction\u00a0\u00bb, explique \u00e0 la MAP Pierre Caulliez, consultant sp\u00e9cialis\u00e9 en strat\u00e9gie digitale et en r\u00e9seaux sociaux, soulignant que leur r\u00f4le consiste \u00e0 anticiper les contenus susceptibles d\u2019int\u00e9resser chaque utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

Ces syst\u00e8mes s\u2019appuient, pr\u00e9cise-t-il, sur \u00ab\u00a0des milliers de signaux\u00a0\u00bb, parmi lesquels figurent le temps de visionnage, les mentions \u00ab\u00a0J\u2019aime\u00a0\u00bb, les commentaires, les partages ou encore les enregistrements.<\/p>\n\n\n\n

Plus une plateforme est utilis\u00e9e, plus les donn\u00e9es recueillies permettent d’affiner les recommandations, rel\u00e8ve M. Caulliez, ajoutant que cette personnalisation explique pourquoi deux utilisateurs d’un m\u00eame r\u00e9seau social peuvent disposer de fils d’actualit\u00e9 totalement diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n

Parmi ces indicateurs, le temps de visionnage constitue, selon le consultant, l\u2019un des crit\u00e8res les plus r\u00e9v\u00e9lateurs de l\u2019int\u00e9r\u00eat des utilisateurs. Les contenus qui retiennent davantage leur attention sont ainsi susceptibles d\u2019\u00eatre privil\u00e9gi\u00e9s par les algorithmes et diffus\u00e9s aupr\u00e8s d\u2019une audience plus large, favorisant leur \u00ab\u00a0croissance organique\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Au-del\u00e0 du temps de visionnage, les plateformes exploitent de nombreuses donn\u00e9es relatives aux pr\u00e9f\u00e9rences et aux habitudes des internautes pour affiner leurs recommandations. Cette capacit\u00e9 de pr\u00e9diction leur permet, selon le consultant, de proposer des contenus susceptibles de r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs avant m\u00eame que ces derniers ne les expriment.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00a0Les plateformes disposent d\u2019une quantit\u00e9 \u00e9norme d\u2019informations sur nos pr\u00e9f\u00e9rences, ce qu\u2019on aime, ce qu\u2019on n\u2019aime pas, ce qui nous fait r\u00e9agir. Ce qu\u2019elles nous proposent est le r\u00e9sultat d\u2019une d\u00e9duction \u00e0 partir de ces donn\u00e9es\u00a0\u00bb, souligne M. Caulliez.<\/p>\n\n\n\n

Le consultant relativise toutefois l\u2019hypoth\u00e8se selon laquelle les t\u00e9l\u00e9phones \u00e9couteraient les conversations pour proposer des contenus cibl\u00e9s, estimant que l\u2019exploitation des donn\u00e9es permet d\u00e9j\u00e0 aux plateformes d\u2019anticiper avec une grande pr\u00e9cision les centres d\u2019int\u00e9r\u00eat et les besoins des internautes.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 cette capacit\u00e9 de pr\u00e9diction s\u2019ajoute, selon lui, un biais psychologique qui conduit les utilisateurs \u00e0 remarquer davantage les publicit\u00e9s faisant \u00e9cho \u00e0 une conversation r\u00e9cente, tout en accordant moins d\u2019attention aux nombreuses annonces sans rapport avec leurs pr\u00e9occupations.<\/p>\n\n\n\n

Quand les algorithmes red\u00e9finissent les r\u00e8gles de visibilit\u00e9<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes de recommandation jouent \u00e9galement un r\u00f4le d\u00e9terminant dans l\u2019\u00e9volution des strat\u00e9gies de diffusion des m\u00e9dias, des marques et des cr\u00e9ateurs de contenus, en red\u00e9finissant les crit\u00e8res de visibilit\u00e9 des publications sur les r\u00e9seaux sociaux.<\/p>\n\n\n\n

Entre 2010 et 2015, le fonctionnement de plateformes comme Facebook et Instagram reposait essentiellement sur les abonnements et les relations entre amis, les utilisateurs consultant les publications des comptes qu\u2019ils suivaient, rappelle M. Caulliez.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00a0TikTok a chang\u00e9 la donne avec un syst\u00e8me fond\u00e9 sur la recommandation personnalis\u00e9e, et la plupart des plateformes s’en sont ensuite inspir\u00e9es. Aujourd’hui, la d\u00e9couverte est au c\u0153ur du mod\u00e8le\u00a0\u00bb, explique-t-il.<\/p>\n\n\n\n

Cette \u00e9volution offre, selon lui, de nouvelles possibilit\u00e9s de visibilit\u00e9 aux m\u00e9dias et aux cr\u00e9ateurs de contenus, le nombre d\u2019abonn\u00e9s ne constituant plus un facteur aussi d\u00e9terminant qu\u2019auparavant.<\/p>\n\n\n\n

Les publications d\u2019un compte peu suivi peuvent ainsi atteindre une large audience, tandis que celles d\u2019un compte disposant d\u2019une communaut\u00e9 importante ne b\u00e9n\u00e9ficient pas n\u00e9cessairement d\u2019une diffusion comparable.<\/p>\n\n\n\n

Face \u00e0 cette transformation, les cr\u00e9ateurs multiplient les exp\u00e9rimentations et analysent les performances de leurs publications afin d\u2019adapter leurs productions aux crit\u00e8res de recommandation, rel\u00e8ve le consultant. Une approche progressivement adopt\u00e9e par les marques et les m\u00e9dias, qui accordent une attention particuli\u00e8re au temps de visionnage et \u00e0 la proportion d\u2019utilisateurs regardant les vid\u00e9os jusqu\u2019\u00e0 leur terme.<\/p>\n\n\n\n

Pour les m\u00e9dias, cette \u00e9volution implique une adaptation des formats aux sp\u00e9cificit\u00e9s de chaque plateforme, une tendance qui s\u2019inscrit, d\u2019apr\u00e8s les explications de M. Caulliez, dans la recherche d\u2019une meilleure visibilit\u00e9 des contenus aupr\u00e8s des publics cibl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Viralit\u00e9 : le mythe de la formule magique<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si les algorithmes influencent la visibilit\u00e9 des publications, leur capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer une diffusion massive demeure difficile \u00e0 anticiper. Le choix du sujet, le moment de publication et l\u2019int\u00e9r\u00eat suscit\u00e9 aupr\u00e8s du public figurent parmi les principaux facteurs susceptibles de favoriser la viralit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00a0La viralit\u00e9 n\u2019est pas pr\u00e9visible, mais plusieurs facteurs y contribuent. Le sujet et le timing comptent beaucoup : un contenu qui r\u00e9sonne avec l\u2019actualit\u00e9 ou l\u2019air du temps a du potentiel\u00a0\u00bb, souligne M. Caulliez.<\/p>\n\n\n\n

Le partage constitue \u00e9galement, d\u2019apr\u00e8s le consultant, un facteur d\u00e9terminant dans la diffusion des publications aupr\u00e8s de nouveaux publics, estimant qu\u2019aucune recette ne permet toutefois de garantir la viralit\u00e9 d\u2019un contenu, en raison de la complexit\u00e9 des algorithmes et de leur \u00e9volution constante.<\/p>\n\n\n\n

Cette personnalisation des contenus n\u2019exclut toutefois pas une certaine marge de man\u0153uvre pour les utilisateurs. Selon M. Caulliez, plusieurs fonctionnalit\u00e9s, notamment l\u2019option \u00ab\u00a0pas int\u00e9ress\u00e9\u00a0\u00bb sur certaines plateformes, la diversification des sujets consult\u00e9s, ou encore la r\u00e9initialisation de l\u2019historique, permettent d\u2019agir sur les contenus propos\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Le consultant souligne, \u00e0 cet \u00e9gard, que le temps consacr\u00e9 \u00e0 la consultation des contenus joue un r\u00f4le plus important que le simple fait de cliquer sur une publication. Il pr\u00e9conise ainsi d\u2019\u00e9viter de regarder jusqu\u2019au bout les contenus que l\u2019on ne souhaite pas voir r\u00e9appara\u00eetre dans son fil d\u2019actualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Pour M. Caulliez, le principal levier d\u2019action r\u00e9side dans les comportements des utilisateurs eux-m\u00eames, les algorithmes s\u2019appuyant sur leurs habitudes r\u00e9elles de consommation pour ajuster les recommandations. \u00ab\u00a0Il apprend de nos comportements, mais nous pouvons aussi apprendre \u00e0 influencer ce qu\u2019il nous propose\u00a0\u00bb, r\u00e9sume-t-il.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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