Bulle de filtres

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Eli Pariser

La bulle de filtres (anglais : filter bubble) est un concept développé par le militant d'Internet Eli Pariser. Il désigne l'état dans lequel se trouve un internaute lorsque les informations auxquelles il accède sur Internet sont le résultat d'une personnalisation mise en place à son insu. À partir des différentes données collectées sur l'internaute, des algorithmes vont silencieusement sélectionner les contenus qui seront visibles ou non par lui. Le terme de « bulle de filtres » renvoie à l'isolement produit par ce mécanisme : chaque internaute accède à une version différente du web, il reste dans une « bulle » unique et optimisée pour lui.

Ce phénomène se rencontre notamment sur les réseaux sociaux et les moteurs de recherche. Des sites tels que Google, Facebook ou Yahoo! n'affichent pas toutes les informations, mais seulement celles sélectionnées pour l'utilisateur. À partir de différentes données (historique, clics, interactions sociales) ces sites prédisent ce qui sera le plus pertinent pour un internaute donné. Ils lui fournissent ensuite l'information la plus pertinente, en omettant celle qui l'est moins selon eux. Si les algorithmes considèrent qu'une information n'est pas pertinente pour un internaute, elle ne lui sera pas présentée.

Selon Pariser, ce phénomène tend à reproduire les opinions, croyances et perspectives de l'utilisateur en formant un cercle vicieux. Un internaute d'une orientation politique donnée verra plus de contenus favorables à cette orientation. Il sera moins soumis à des points de vue contradictoires[1] car les algorithmes sélectionneront pour lui les contenus les plus pertinents, ceux qui lui plaisent le plus. Un internaute est identifié comme « de gauche » par le site, qui lui propose alors moins de contenus « de droite ».

Des requêtes similaires peuvent alors donner des résultats très différents. Supposons par exemple que deux personnes, une plutôt à droite politiquement et l'autre plutôt à gauche, recherchent le terme « BP ». Les utilisateurs « de droite » trouveront des informations sur les investissements dans la British Petroleum. Les utilisateurs « de gauche » obtiendront des informations sur la marée noire dans le golfe du Mexique[2].

La bulle de filtres peut aussi influer sur les relations sociales. Sur certains réseaux sociaux, la personnalisation algorithmique masque les messages les moins pertinents, ceux qui seront les moins cliqués par l'utilisateur. Moins on interagit avec un « ami » Facebook, moins les messages qu'il publie nous seront visibles, moins l'on sera susceptibles d'interagir avec lui. Pariser met en avant la « disparition » des messages de ses amis conservateurs de son flux d'activité Facebook. Alors qu'il avait ajouté des « amis » conservateurs pour lire leur opinion, la personnalisation ne lui suggérait plus les publications venant de ces personnes. Selon l'algorithme, cela n'était pas pertinent pour Pariser : il n'allait pas cliquer ou lire ces opinions.

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. (en) USA Today, 29 avril 2011, The Filter Bubble by Eli Pariser. « Pariser explique que nous fournir uniquement ce qui nous est familier et confortable nous ferme aux nouvelles idées, aux nouveaux sujets et à des informations importantes. » — Consulté le 31 janv. 2012.
  2. (en) Interview d'Eli Pariser par Lynn Parramore, The Atlantic, 10 octobre 2010 « Depuis le 4 décembre 2009, Google a été personnalisé pour chacun. Quand ce printemps deux de mes amis ont tapé « BP » sur Google, l'un a obtenu un ensemble de liens portant sur les possibilités d'investissement dans BP. L'autre a obtenu des informations sur la marée noire. » – Consulté le 31 janv. 2012.

Liens externes[modifier | modifier le code]