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Ils veulent nous faciliter la vie, mais on les déteste : les chiffres des algorithmes de recommandation

Le 31 oct. 2019

80 % des Français pensent que les algorithmes qui leur suggèrent des vidéos, produits et musiques sont trop intrusifs. Leur impact sur la consommation serait limité selon une étude de l’Institut Mines-Télécom et Médiametrie.

Netflix estime qu’il y a 92 % de chances que vous aimiez ce nanar des années 2000. YouTube vous incite à regarder un débat télé avec Eric Zemmour après quelques vidéos sur les vaccins. Et Amazon est persuadé que vous avez besoin de ce sèche-cheveu similaire à celui que vous avez acheté il y a 10 jours. Tout cela grâce (ou à cause) des algorithmes de recommandation. Les plateformes sont friandes de ces systèmes qui se basent sur ce que leurs utilisateurs ont précédemment regardé, acheté, écouté et aimé, ou ce qu'ils ont abandonné en cours de route. Les recettes algorithmiques varient d’un site à l’autre et sont rarement transparentes.

La grande majorité des internautes français (80%) juge ces algorithmes trop intrusifs. On s’en doutait un peu. L’étude « Données personnelles et confiance : évolution des perceptions et des usages post-RGPD » de Médiametrie et la Chaire valeurs et politiques des informations personnelles de l’Institut Mines-Télécom publiée jeudi 31 octobre le confirme. Cette mauvaise perception s’explique par la vigilance croissante des internautes sur le web dont fait part l’étude. Notamment vis-à-vis de la collecte de données personnelles qui alimentent les algorithmes. 57 % des sondés se disent davantage surveillés par les entreprises privées de types moteurs de recherche, réseaux sociaux et sites de e-commerce qu’il y a deux ans.

Des recommandations pas toujours pertinentes

En plus d’être intrusifs, les algorithmes de recommandation sont considérés comme peu efficaces. Seul un tiers les apprécie pour leur pertinence et le gain de temps qu’ils peuvent apporter. 20 % disent avoir découvert de nouveaux produits, musiques ou films grâce à ces systèmes. Et 10 % trouvent au contraire qu'ils les enferment, et les conduisent à se tourner toujours vers les mêmes activités et achats. Un phénomène parfois appelé « bulle d’information » ou bulle de filtres.

Les auteurs de l’enquête estiment que l’effet des algorithmes de recommandation sur la consommation reste « assez limité ». 75 % des personnes interrogées disent ne pas avoir acheté plus de produits en ligne après avoir reçu des recommandations. 12 % en ont acheté davantage, et 13 % moins. Sur les vidéos et la musique leur effet est légèrement plus perceptible : 23 % des sondés disent regarder plus de vidéos qu’auparavant, 18 % pour la musique.

Les effets des algorithmes sont-ils sous-estimés ?

Les internautes ne semblent donc pas tellement influencés par les algorithmes. Ou du moins, ils déclarent ne pas l’être. Sous-estimeraient-ils leurs effets ? Les chiffres avancés par les plateformes montrent que les conséquences de ces méthodes sont loin d’être négligeables. Le directeur produit de YouTube estime que le système de recommandation est à l’origine de 70 % du temps passé sur la plateforme. Chez Netflix les recommandations détermineraient 80 % du contenu visionné par les abonnés. Sur Spotify, les playlists personnalisées généreraient la moitié des écoutes mensuelles pour plus de 8 000 artistes.

Selon une étude universitaire de 2018, les algorithmes de recommandation feraient même plus qu’inciter les utilisateurs à consommer de nouveaux produits ou services, ils façonneraient leurs goûts et leurs préférences sans qu’ils ne s’en rendent compte.

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