Figure 1 : Quatre pistes d’interopérabilité pour redonner le « choix aux utilisateurs »

Si ces quatre pistes d’interopérabilité ont vocation à permettre aux utilisateurs de bénéficier d’un service plus en accord avec leurs usages ou attentes, elles s’accompagneraient néanmoins pour eux inévitablement de contraintes en matière notamment de partage de données personnelles et de compréhension plus poussée du fonctionnement des différents systèmes algorithmiques d’une plateforme. Du côté des plateformes, ces modifications auraient probablement un impact sur leurs modèles économiques et les conduiraient à dévoiler certains mécanismes aujourd’hui peu transparents.

Le principe

Permettre à des tiers de proposer le contenu d’une plateforme sur leur site ou application. Par exemple, les utilisateurs de YouTube ou Instagram pourraient accéder, depuis leur application, aux vidéos de TikTok

Ce que cela pourrait résoudre…

Les utilisateurs pourraient choisir une plateforme tierce qui propose une interface moins addictive, plus paramétrable ou plus adaptée à leur usage.

Quelles contraintes pour les plateformes ?

La plateforme devra mettre à disposition les informations des utilisateurs (activité, profil) qui y consentent, mais aussi l’ensemble de ses contenus aux autres plateformes (typiquement via une API).

Quelles conséquences pour l’utilisateur ?

Des acteurs tiers pourront convaincre les utilisateurs de choisir leur interface. On peut imaginer que pour les aider dans leur choix, ces acteurs pourront fournir des captures d’écran de l’interface, des avis d’utilisateurs ou encore une simulation d’utilisation. Si un utilisateur est déçu par sa nouvelle interface, il pourra toujours revenir au produit d’origine, mais l’aura fait au coût du partage de ses données.

Quel impact sur le traitement des données notamment personnelles ?

Dans le cas de cercles non-publics (chaînes privées, groupes de conversation) où les contenus et l’activité des utilisateurs sont présumés privés, l’interopérabilité complète nécessiterait que l’ensemble des membres du cercle consentent au partage de ces informations avec une plateforme tierce. Bien que techniquement faisable, il paraît compliqué d’obtenir facilement un consentement unanime pour des cercles relativement larges. Pour des plateformes dont le contenu est majoritairement public, des acteurs tiers pourraient y voir l’opportunité d’obtenir les données personnelles et d’usage d’un nombre conséquent d’utilisateurs à faible coût. Ils obtiendraient en effet des données d’utilisation sans avoir à héberger ou produire de contenu.

Autres problématiques…

• Les plateformes d’origine verraient potentiellement l’intégralité de leurs contenus publics mis à disposition d’autres acteurs sans pouvoir s’y opposer;
• La multiplication d’acteurs pourrait conduire à une forme de réseau social décentralisé (à l’exemple du Fediverse) avec notamment des problématiques d’échelle liées à la démultiplication des flux d’informations et à la réplication des données;
• Des exemples sont fournis par Twitter, qui a l’origine permettait l’accès au contenu par des clients tiers, et par Reddit. Dans ces deux cas, les plateformes ont fini par refuser les clients tiers ou imposer des tarifs d’accès aux API rédhibitoires, afin de rétablir un lien direct avec leurs utilisateurs et la manière dont le contenu leur est proposé (accès à des données plus fines du terminal, contrôle de l’interface et de l’affichage des publicités par exemple).

Le principe

Permettre à l’utilisateur de choisir un service de recommandation sur un réseau social autre que celui proposé d’office par la plateforme. La recommandation sert notamment à proposer des contenus exploratoires ou similaires.

Ce que cela pourrait résoudre…

• possibilités de paramétrages (e.g. choisir des thèmes préférentiels, en exclure d’autres) ;
• action contre les effets de « bulles de filtre » ;
• limite à la présence ou au nombre de recommandations générées.

Quelles contraintes pour les plateformes ?

Une recommandation personnalisée performante nécessite l’accès aux données d’utilisation de la plateforme ainsi qu’aux profils des utilisateurs. Pour concurrencer les systèmes proposés actuellement sur les grandes plateformes, ces dernières devraient potentiellement partager, avec les systèmes tiers, l’ensemble des données à leur disposition, sans quoi les tiers ne pourraient proposer de recommandation aussi performante. Autre scénario envisageable : partager des données plus agrégées (et donc moins sensibles), mais cela serait au détriment de la pertinence des recommandations. La plateforme devra également mettre à disposition l’ensemble de ses contenus.

Quelles conséquences pour l’utilisateur ?

• l’expérience offerte étant personnalisée, l’utilisateur aura sans doute besoin de tester les systèmes avant de faire son choix, au prix d’un partage de ses données personnelles et d’usage auprès de multiples tiers notamment ;
• les systèmes ont peu d’intérêt à être tout à fait transparents sur leur fonctionnement pour ne pas permettre aux utilisateurs et offreurs de contenu d’en tirer profit en optimisant le contenu qu’ils publient ;
• les modèles simples (éditorialisés typiquement) pourront sans doute plus facilement expliquer l’intérêt qu’ils revêtent et convaincre les utilisateurs.

Quel impact sur le traitement des données notamment personnelles ?

Une interopérabilité des systèmes de recommandation conduirait potentiellement à un partage de données sensibles important si les plateformes tierces ont accès à toutes les données utilisées de nos jours par les systèmes.

Autres problématiques…

• Les systèmes de recommandation n’ont été appréhendés par la régulation que très récemment. Il est objectivement techniquement complexe de proposer un modèle performant qui lutte efficacement contre les bulles de filtre, qui ne comporte pas de biais ou qui ne contribue pas à la circulation de contenus problématiques. La multiplication des systèmes de recommandation rend la tâche de régulation potentiellement plus complexe.
• Il est probable que les offres de recommandation populaires soient très éditorialisées, avec comme risque une segmentation toujours plus profonde des utilisateurs et le renforcement des opinions de chacun. De la même manière, il est probable d’observer des phénomènes d’antisélection, la diversité d’offres algorithmiques conduisant à une plus forte polarisation des utilisateurs qui se regroupent autour des algorithmiques qui deviennent eux-mêmes des bulles de filtre.
• Une attention devra être portée au modèle économique afin de ne pas favoriser des algorithmes focalisés sur la captation d’attention, ce qui irait à l’encontre des objectifs visés notamment de redonner aux utilisateurs une capacité de choix.
• Les très grandes plateformes possèdent d’immenses catalogues de contenus. L’élaboration et le déploiement d’un système de recommandation performant pour de tels catalogues requièrent une énorme puissance de calcul. Il est probable que seuls de très grands acteurs du numérique pourront se positionner sur cette activité, avec des équations économiques à trouver.

Le principe

Permettre à l’utilisateur de choisir un service (et donc une politique) de modération sur un réseau social

Ce que cela pourrait résoudre…

• une offre spécifique pour les enfants ;
• un effort particulier sur la désinformation ;
• davantage de paramètres de configuration.

Quelles contraintes pour les plateformes ?

La plateforme devra ouvrir son service à la modération par des tiers. L’intégration technique devrait être similaire au cas actuel des plateformes qui délèguent déjà l’application de leur propre politique de modération à des prestataires. Elle devra notamment donner accès aux contenus sujets à la modération (publications, commentaires, médias, etc.)

Quelles conséquences pour l’utilisateur ?

Un service de modération décrira sa prestation au travers des différents types de contenus qu’il interdit. Ces types de contenu peuvent cependant être subjectifs et leur identification différer d’un prestataire à l’autre (par exemple sur la désinformation). Dans les faits, comme la modération pour un utilisateur ne devrait pas pouvoir impacter celle des autres utilisateurs, ni en particulier être moins disante que les obligations légales, cette interopérabilité de la modération ne se substituerait pas intégralement à une modération minimale appliquée par la plateforme avec laquelle elle devrait s’articuler. Ainsi, les modérateurs tiers ne pourront procéder qu’au masquage additionnel des contenus non supprimés préalablement. La modération est aussi un service imparfait dont la précision ou l’efficacité peut dépendre du prestataire et qui devrait être expliqué à l’utilisateur.

Quel impact sur le traitement des données notamment personnelles ?

Similairement au cas de l’interopérabilité des interfaces, une modération par un tiers dans le cadre de cercles non-publics nécessiterait que l’ensemble des membres y consentent, ce qui paraît complexe à obtenir pour des groupes relativement larges. Pour la modération de contenus publics, le tiers aura évidemment besoin des données publiques lié au contenu à modérer, comme le contenu lui-même, ou encore son titre et sa description par exemple. Mais pour être vraiment efficace, la modération s’appuie aussi sur des données liées au profil du créateur ou à celui des utilisateurs qui y ont réagi. Il s’agit là de données personnelles sans lesquelles la modération tierce ne pourrait être tout à fait efficace.

Autres problématiques…

• Estimation de la diffusion réelle de contenus problématiques : contribuant à une segmentation toujours plus profonde des expériences des utilisateurs, l’interopérabilité des systèmes de modération rendrait alors plus difficile cette estimation.
• Équilibre économique : la modération est une pratique coûteuse. Comment éviter de favoriser les politiques plus laxistes car moins chères et captant davantage l’attention ?

Le principe

Permettre à l’utilisateur de contrôler le paramétrage (notifications, contrôle parental, données personnelles, options d’accessibilité, etc.) sur différents réseaux sociaux de la même manière, typiquement via un outil centralisé.

Ce que cela pourrait résoudre…

L’utilisateur n’aurait plus besoin de se plonger dans les offres de paramétrages des différentes plateformes et pourrait appliquer la même configuration partout plus simplement.

Quelles contraintes pour les plateformes ?

Pour des raisons d’accessibilité, le format de paramétrage offert par les réseaux sociaux (pour contrôler certains aspects de l’interface ou de la recommandation par exemple) devrait idéalement être standardisé, ce qui semble complexe au vu de leur nature variée. Le paramétrage des notifications, par exemple, se fait généralement par catégorie (plus ou moins fine) de notifications. Il faudrait alors imaginer une catégorisation qui fonctionne pour un ensemble de plateformes.

Quelles conséquences pour l’utilisateur ?

Rassembler les dizaines de paramètres de chaque réseau social en un même endroit, avec des définitions de mêmes termes parfois différentes, demandera une interface extrêmement claire et une attention forte de l’utilisateur. Les grandes plateformes pourraient par ailleurs être tentées d’introduire des dark patterns dans un tel outil. Un suivi des conditions d’utilisation par l’outil, et indiqué à l’utilisateur, serait, à ce titre, important.

Quel impact sur le traitement des données notamment personnelles ?

L’impact est ici relativement faible mais le service qui fournit la gestion interopérable des paramètres aura connaissance des plateformes sur lesquels les utilisateurs ont un compte, ainsi que certains choix qu’il aura opérés.

Autres problématiques…

• On peut craindre que les plateformes cherchent à déléguer à ces outils de paramétrage une partie de leurs responsabilités (vérification de l’âge, activation du contrôle parental…) ;
• Il n’est pas certain qu’une concurrence entre plusieurs outils de ce type puisse voir le jour au vu de leurs fonctionnalités a priori identiques