De plus en plus, aujourd'hui, les moteurs de recherche et les réseaux sociaux nous soumettent d'abord à des informations en accord avec nos idées. C'est ce concept que le militant Internet américain Eli Pariser a présenté sous le nom de « filter bubble ». Dans cet article, e-Générateur a choisi de revenir sur l'origine de ce phénomène et d'aborder les dangers qu'il pourrait provoquer.

© image générée par IA pour e-Générateur

La filter bubble pourrait se traduire en français par « bulle de filtre » ou encore par « bulle de filtrage » selon le Grand dictionnaire terminologique de l'Office québécois de la langue française. Il s'agit du filtrage de l'information qui parvient à l'internaute sur Internet, de sorte qu'il est confronté exclusivement — ou presque — à des avis proches du sien. Selon Eli Pariser dans une interview accordée au Time le 16 mai 2011 :

le problème avec la façon dont tout cela se passe est que la plupart des gens ne savent même pas que ce type de filtrage a lieu ("the problem with the way that this is all happening is that most people don't even know this kind of filtering is happening at all")

Et c'est pour cette raison que e-Générateur a souhaité éclaircir tout cela.

Cette personnalisation prend principalement effet sur les réseaux sociaux et les moteurs de recherche. Elle s'appuie bien sûr en premier lieu sur les informations que l'utilisateur lui fournit explicitement. À titre d'exemple, nous pouvons citer la localisation, la nationalité ou la langue d'affichage. Cependant, elle prend également en compte les différentes actions de l'utilisateur — telles que les clics sur une publication, les sites visités, les « j'aime »... Google précise ainsi dans ses règles de confidentialité qu'il collecte « le contenu que vous créez, importez ou recevez de la part d'autres personnes via nos services. Cela inclut par exemple les e-mails que vous écrivez ou recevez, les photos et vidéos que vous enregistrez, les documents et feuilles de calcul que vous créez, ainsi que les commentaires que vous rédigez sur YouTube. » De puissants algorithmes vont alors être mis en œuvre pour définir un profil à l'utilisateur, en additionnant et en croisant les données dont ils disposent afin de lui proposer des résultats qui lui seront adaptés.

Le blog officiel de Google nous fournit ici un parfait exemple. Selon un article sur la recherche personnalisée en date du 4 décembre 2009,

Par exemple, puisque je recherche toujours [recettes] et que je clique souvent sur les résultats d’epicurious.com, Google pourrait classer epicurious.com plus haut sur la page de résultats la prochaine fois que je cherche des recettes. ("For example, since I always search for [recipes] and often click on results from epicurious.com, Google might rank epicurious.com higher on the results page the next time I look for recipes.")

Néanmoins, Google affirme que cette personnalisation est exécutée uniquement avec l'accord de l'utilisateur — conformément au RGPD. En revanche, elle peut tout de même avoir lieu si l'utilisateur n'est pas connecté avec son compte, stipule Google.

Pour fonctionner, les « bulles de filtre » prennent appui sur un biais humain naturel : le biais de confirmation (ou biais de confirmation d'hypothèse) que Wikipédia définit comme « un mécanisme cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. »

Le problème de ce système réside dans le fait qu'il amène les internautes à s'enfermer dans leurs propres visions des choses, ce qu'Eli Pariser appelle l'« autopropagande ». Ils ne sont en effet confrontés qu’aux résultats qui vont dans leur sens : chacun accède à une vision significativement différente du web. C'est ce qu'il résume ainsi :

Vous ne savez pas que ce que vous voyez est la partie de l'image qui reflète ce que vous voulez voir, et non l'image entière. ("You don't know what you see is the part of the picture that reflects what you want to see, not the whole picture.")

Ce phénomène risque alors d'amener à une polarisation de la société, en confrontant de moins en moins les personnes à des opinions opposées ou différentes des leurs.

Malheureusement, ce phénomène est également à la source d'importants problèmes d'ordre social et individuel chez les plus jeunes en les amenant à consommer très tôt des contenus p*rn*graphiques. En effet, sur leurs réseaux sociaux préférés, ceux-ci vont au départ tomber de manière totalement aléatoire sur de jeunes femmes sexys. Et, naturellement, une grande quantité de jeunes va regarder la vidéo jusqu'au bout, faisant ainsi comprendre à l'algorithme qu'ils aiment ce genre de contenus. Or, avec le système de bulles de filtres, ces jeunes vont alors se trouver confronter à de plus en plus de vidéos de ce type, et de plus en plus licencieuses. À la fin, ces jeunes gens vont alors découvrir des profils douteux contenant des liens vers d'autres sites plus explicites, aujourd'hui souvent OnlyF*ns ou M*m. Bien que peu connu, il s'agit d'un phénomène occupant une part importante dans la découverte de contenus p*rn*graphiques chez les mineurs et ces derniers y sont de plus en plus confrontés : selon l'Arcom,

Le nombre de mineurs visitant des sites adultes chaque mois a augmenté de +36% en 5 ans (+ 600 000). Le nombre d’adultes est en revanche assez stable.

Pour résumer, les bulles de filtre nous enferment chacun dans notre vision des choses en nous proposant sur le Web des contenus en accord avec nos idées. Elles sont aujourd'hui présentes partout et impossibles à éviter. Au quotidien, il est donc important de rester vigilant face à des informations qui vont dans le sens de ce que l'on pense déjà, notamment en consultant des ressources fiables et officielles.

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