Les algorithmes vont-ils mettre fin à la tyrannie du choix ?

Après les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) qui ont révolutionné le web, les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla, Uber) qui ont disrupté l’économie numérique, place aux ASNS (Amazon, Spotify, Netflix, Steam), les nouveaux rois du divertissement, qui ont transformé radicalement les codes du marché et bâti leurs empires sur l’exploitation de nos données personnelles. Ils se glissent clic après clic dans nos vies, prédisent ce que nous allons aimer, et nous recommandent ce que nous devons regarder, lire ou écouter. La librairie en ligne d’Amazon, les suggestions musicales de Spotify, les séries de Netflix et les jeux vidéo de Steam … Les algorithmes sont partout, pour le meilleur et pour le pire. Ils sont en train de faire main basse sur notre liberté de choisir. Les échelles de valeur évoluent. Avant, à la télévision, plus un film était récent, plus il avait de valeur. Aujourd’hui, c’est la pertinence et la connexion avec notre identité et nos goûts qui prime. Plus un film est pertinent pour soi, plus il a de valeur.

La donnée personnelle culturelle, le nouveau sésame du divertissement

Au coeur du volume astronomique de données récoltées en ligne, brille un type de data qui vaut son pesant d’or : la donnée personnelle culturelle. Elle est à la fois le reflet de nos goûts, de nos préoccupations, de nos aspirations et de nos envies. Elle est notre vie privée et notre ADN numérique. Elle est l’ensemble des traces que nous laissons derrière nous - sur des moteurs de recherche, dans nos mails, sur les réseaux sociaux - sans même nous en rendre compte. Elle est la dernière exposition sur laquelle je me suis renseigné(e), elle est le dernier film visionné, elle est la dernière musique écoutée, la dernière lecture terminée, la dernière vidéo partagée ou bien le prochain spectacle programmé.  Les algorithmes de la prédiction et de la recommandation, en analysant cette donnée, comprennent tout simplement qui nous sommes et orientent notre consommation de divertissement en ligne.

Pour Dominique Cardon, sociologue au laboratoire des usages d’Orange Labs et auteur du livre “À quoi rêvent les algorithmes”, ces intelligences artificielles se règlent sur nos comportements naturels et apprennent littéralement de nos clics. Si nous avons l’habitude de lire tel type de journal ou d’écouter tel type de musique, ils s’adapteront. De même, si nous avons des goûts variés, ils seront variés dans leurs propositions de contenus … Comme Dominique Cardon le précise dans une émission sur Radio Campus Paris, “l’algorithme est le miroir de nos comportements, il vous donne ce que vous faites, il vous renvoie votre propre image”. Toutes les données émises par nos faits et gestes en ligne deviennent donc un véritable outil d'identification et de compréhension de notre intimité. À la clé, une révolution historique des usages et un renouveau des pratiques culturelles. Et surtout, un marché considérable en perspective. D’après l’Idate - l’institut de l'audiovisuel et des télécommunications en Europe - l’ensemble des contenus hébergés en ligne représentaient en 2016 40% des revenus des industries créatives et culturelles. Il devrait même atteindre les 80% cette année.

Un succès assuré par des contenus adaptés

Dans le Cahier Innovation et Prospective présenté par la CNIL en 2016 (Commission Nationale de l'Informatique et des Liberté), Geoffrey Delcroix, Innovation & Foresight Project Manager, expliquait ce succès des nouveaux services par le fait que ces derniers ne se contentaient “plus de vendre des produits mais de proposer des contenus adaptés aux goûts et aux habitudes de chacun”. Et plus l'algorithme fait des propositions pertinentes, plus l'utilisateur est satisfait du service, plus il utilise, jusqu’à ce qu’il devienne indispensable à son quotidien. Les données améliorent le service en continu. Ainsi, Netflix affirme que 75% de ses contenus visionnés sont des contenus provenant directement des recommandations personnalisées. Et selon l’étude menée en France par la CNIL, 9 utilisateurs des services de streaming sur 10 considèrent que l’utilisation de leurs données améliore le service. 65% d’entre eux écoutent d’ailleurs les recommandations proposées. Pour Youtube ou Netflix, le taux monte même jusqu’à 68%. En fait, plus vraiment besoin de réfléchir pour choisir son prochain film, les recommandations arrivent sans qu’on ait à les demander. Se laisser guider, de contenu en contenu, semble être le nouveau mode de consommation de la culture.

Le machine learning au coeur de notre intimité

L’apprentissage automatique, rendu possible grâce à la puissance de calcul des systèmes informatiques actuels, permet, en plus, d’affiner ces recommandations avec le temps et d’individualiser les propositions de contenus. La connaissance client ne dépend plus de vagues études aléatoires, mais bien de notre propre expérience. Cela ne fait aucun doute : le machine learning favorise une relation client plus intime, plus juste et forcément plus efficace. Et comme nous changeons de goûts comme de chemises, que les modes se démodent à une allure folle, et que nos usages évoluent chaque jour, ce n’est pas pour nous déplaire.  

Pour répondre à cette demande toujours plus rapide et exigeante, de nouveaux services voient le jour autour et proposent une expérience ultra-personnalisée. On peut citer par exemple la startup française Prizm, qui a développé un algorithme pointu qui rendrait nos enceintes intelligentes. En combinant des informations sur le moment de la journée, l’ambiance ou encore le nombre de personnes présentes dans une pièce, il s’adapte et diffuse la playlist adéquate. Autre startup de la MusicTech à observer de près : Niland, qui commercialise des moteurs de recommandations musicales sous forme d’API. Concrètement, l’équipe a développé une technologie unique au monde : l’écoute et l’analyse automatique de musique, la machine listening. Enfin, on voit aussi apparaître de nouveaux acteurs qui rendent le spectacle vivant plus accessible et en phase avec les nouveaux usages. C’est le cas de la startup GuestMe, qui propose, via un abonnement mensuel à la Netflix, l’accès en illimité aux meilleurs concerts et soirées du moment grâce à un système poussé de recommandations.

L’analyse des données d’usages semble avoir de belles années devant elle. Mais attention, l’algorithme prédictif culturel, aussi bienveillant soit-il par moment, est également discutable.  Cette nouvelle réalité algorithmique et sociologique est-elle une aubaine pour l’homo conexus, ou au contraire, faut-il la redouter ? Est-ce que l’on veut voir ce que tout le monde voit, et ainsi laisser se dessiner une culture unique ?

Pouvoir aussi brouiller le signal de la donnée

C’est un fait : les algorithmes s’immiscent au coeur de nos vies numériques et décident à notre place. Pour certains, cette nouvelle économie est une menace pour la diversité culturelle. C’est le paradoxe souligné dans les Travaux du Forum d’Avignon sur la data et les algorithmes réalisés en partenariat avec L’Atelier BNP Paribas :  les algorithmes nous offrent plus de liberté et nous facilitent la vie, mais réduisent par la même occasion la possibilité de prendre nos propres décisions. Il faut savoir s’en libérer et brouiller les pistes. Pourquoi ne pas accorder aux aficionados des Tuches la possibilité de regarder Jules et Jim de Truffaut ? Au-delà de toute donnée et de toute analyse algorithmique. Pour Dominique Cardon, cela passera notamment par la compréhension, par tous, des mécanismes informatiques et par la liberté de repasser “en manuel”.

Pour d’autres, il est possible de contourner les algorithmes simplement en prenant le temps de le faire. La tendance “slow” s’applique aussi au divertissement : c’est le slow entertainment. Comme toutes les autres slow tech, de nouvelles solutions technologiques sont aujourd’hui développées dans l’idée de nous confronter à nos propres addictions culturelles. Rendez-vous par exemple sur le site anglais Mubi qui propose des films divers et variés, mais toujours de qualité, avec une proposition de contenu très restreinte : un nouveau film par jour, et jamais plus de 30 au menu du mois. Mubi nous rappelle juste qu'avant Netflix, Youtube et compagnie, il y avait le cinéma.

Alors … Les algorithmes sont-ils vraiment l’avenir de notre culture ? Le fait que Criteo ait abandonné il y a des années de cela son moteur de recommandation de films, peut peut-être nous aiguiller sur la réponse...

Article initialement publié en mars 2017