Guide pour enquêter sur les algorithmes des réseaux sociaux

L’impact des algorithmes des réseaux sociaux est multiple. Les services d’informations qui les utilisent menacent de déstabiliser des pays et des gouvernements du monde entier, d’affecter profondément la santé psychique des populations et de détruire nos relations. En voici quelques exemples éloquents :

• Les contenus invisibilisés de comptes pro-palestiniens.
• Les campagnes de mésinformation et de désinformation conçues pour fomenter des troubles politiques au Ghana.
• Une mère cesse de suivre sa fille sur les réseaux sociaux parce que leurs différends politiques sont amplifiés en ligne. 

Enquêter sur les algorithmes des réseaux sociaux peut prendre différentes formes. Certaines d’entre elles demandent des semaines de travail. Par ailleurs, des compétences en matière d’informatique légale et de codage sont parfois nécessaires. Mais beaucoup d’enquêtes peuvent cependant être réalisées avec peu ou pas de connaissances techniques particulières, simplement en retrouvant la trace de contenus dans différents comptes ou en faisant des tests sur les plateformes de réseaux sociaux pour démontrer les préjudices qu’elles peuvent causer.

Quelle que soit votre approche, réaliser des reportages sur la transparence des algorithmes des réseaux sociaux exige un peu de créativité, en grande partie parce que des sociétés privées, comme Meta ou TikTok, ne sont pas tenues de dévoiler comment elles construisent leurs algorithmes. Il arrive qu’il y ait des fuites de documents, mais la plupart des journalistes devront trouver les moyens de rétro-concevoir la manière dont les algorithmes fonctionnent, ou plus simplement prouver qu’ils causent du tort en faisant la promotion de contenus haineux ou trompeurs.

Que sont les algorithmes, et comment fonctionnent-ils ?

Les algorithmes sont des règles ou des calculs auxquels on assigne une tâche. Dans le cas des réseaux sociaux, les algorithmes évaluent les données saisies – que ce soit un contenu qu’un utilisateur a apprécié, les personnes avec lesquelles il est en relation sur cette plateforme, ou encore les messages avec lesquels il a interagi – pour déterminer quelles informations cet utilisateur verra dans son service de nouvelles, sur son fil d’actualité ou son fil d’informations, et pour prédire ce qui l’intéressera probablement davantage.

Ces algorithmes sont modifiés en permanence par leurs propriétaires et sont devenus de plus en plus sophistiqués. L’algorithme de Facebook, par exemple, reçoit une dizaine de milliers de signaux pour prédire le genre de messages avec lesquels un utilisateur donné est davantage susceptible d’interagir, selon un reportage du Washington Post publié en 2021.

En 2021, le Washington Post a examiné dans le détail l’algorithme évolutif de Facebook et la manière dont il affecte ce que les utilisateurs voient sur leurs fils d’informations. Image : Capture d’écran, The Washington Post

Non seulement les algorithmes des réseaux sociaux sont extrêmement complexes, mais les grandes sociétés qui les produisent ne donnent aucune information sur leur fonctionnement. Pour cette raison, les journalistes d’investigation devront se concentrer essentiellement sur les produits dangereux des algorithmes quand ils enquêtent sur des plateformes pour demander des comptes à ces sociétés. Ils pourront notamment s’intéresser aux contenus qui se propagent à la vitesse d’un virus ou comprendre le genre de vidéo qui est proposé à certaines populations vulnérables, par exemple en créant de faux comptes pour tester la réaction des algorithmes. Ils pourront aussi voir si les fausses informations ou le trolling, qui consiste à essayer de provoquer quelqu’un en lui envoyant des messages choquants ou séditieux, sont omniprésents sur une plateforme.

Enquêter sur les réseaux sociaux implique aussi d’évoquer le flux d’informations. Quand vous entreprenez des enquêtes dans ce domaine, il vous faut comprendre certains termes et certains concepts, étant donné qu’un grand nombre de phénomènes que l’on observe en ligne sont spécifiques aux réseaux sociaux.

La désinformation, la mésinformation et l’incitation à la haine sur les réseaux sociaux : que sont-elles et comment se propagent-elles ?

Il y a une pléthore de ressources pertinentes pour les journalistes sur le flux d’informations en ligne, comme le glossaire de la mésinformation créé par EU DisinfoLab, organisme de recherche à but non lucratif, mais il y a trois termes qui reviennent le plus souvent : mésinformation, désinformation et incitation à la haine.

Mésinformation. Ce terme est souvent utilisé comme mot fourre-tout pour décrire une grande diversité de problèmes liés aux réseaux sociaux, mais sa définition est en fait bien plus restreinte : la mésinformation est une information qui est fausse mais que ceux qui la partagent, qui la propagent, pensent être vraie. Par exemple, dans le cas d’infos de dernière minute, des gens peuvent partager, à tort, des photos d’un événement passé en croyant sincèrement qu’elles sont liées à l’actualité.

La désinformation est une information fausse, montée de toutes pièces et partagée, dans le but de tromper ou de nuire. Par exemple, à l’occasion des élections présidentielles aux USA en 2016, une enquête menée par le Sénat américain et la Commission du renseignement de la Chambre des représentants, en coopération avec Facebook, a découvert que des agents russes se sont fait passer pour des électeurs américains et ont propagé de la désinformation sur de fausses manifestations dans le but de diviser les gens politiquement. La Russie nie toute ingérence dans les élections.

L’incitation à la haine est un autre type d’information néfaste qui est souvent propagée en ligne. Elle exprime et attise la violence contre un groupe de personnes donné en fonction de ses caractéristiques, notamment ses origines ethniques, sa religion, son genre ou son orientation sexuelle. Par exemple, les dirigeants politiques du Myanmar ont utilisé Facebook pour déshumaniser et diaboliser les Rohingya, minorité ethnique musulmane, ce qui a mené à des violences contre cette communauté. Facebook a par la suite exclu de sa plateforme 20 organisations et personnes au Myanmar, en réaction à un rapport des Nations unies, pour mettre fin à « la propagation de la haine et de la mésinformation ». Les responsables militaires du pays ont rejeté les conclusions de ce rapport.

Il est tout aussi important que les journalistes comprennent qui sont les principaux acteurs de l’écosystème d’un réseau social donné. Les algorithmes créent des activités en ligne personnalisées, qui font que chacun d’entre nous vit dans son univers informationnel unique, que l’on appelle souvent des « caisses de résonance » ou des « bulles ».

Il y a des membres du public, des utilisateurs passifs, qui font partie de cet écosystème et qui peuvent partager des contenus, mais qui n’en créent pas forcément de grandes quantités. Puis il y a les créateurs actifs de contenus, qui en produisent beaucoup. Ils ont tendance à exercer une grande influence sur le genre d’information que les membres du réseau consomment. Il peut s’agir d’autorités publiques, de médias et de personnes mal intentionnées qui cherchent à semer la discorde. Enfin, et surtout, il y a les algorithmes – l’équivalent d’un ensemble de règles reposant sur des données qui déterminent quel contenu va apparaître sur les fils d’actualité des abonnés – qui participent à modeler les activités dans les écosystèmes de réseaux sociaux.

Trois approches pour enquêter sur les algorithmes des réseaux sociaux 

Il y a quelques années, la journaliste Jane Lytvynenko et moi-même avons aussi mis au point un modèle pour enquêter sur ces questions. Il est crucial que votre enquête tourne autour de l’une des trois entités qui constituent l’écosystème d’un réseau social : le public, les créateurs de contenus ou encore l’algorithme.

1. Enquêter sur le rapport du public aux fils d’infos

Il est judicieux de se concentrer sur les utilisateurs de réseaux sociaux. Il s’agit souvent de personnes peu méfiantes qui vont sur les réseaux sociaux pour rester en contact avec leurs amis ou pour s’informer.

On l’a vu, chaque utilisateur a une expérience très personnelle de la mésinformation et de la désinformation. Pour examiner en profondeur la vision déformée du monde créée par les algorithmes et les fils d’infos, les journalistes peuvent se concentrer sur les données concernant les points de vue d’un utilisateur donné ou faire une « quantification » de l’activité d’une personne sur les réseaux sociaux.

Une telle approche implique de demander à avoir accès aux données d’un utilisateur pour étudier son rapport aux réseaux sociaux. Grâce au Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne, un grand nombre de réseaux sociaux qui opèrent dans l’UE, notamment TikTok, Meta et X, sont tenus de donner davantage de contrôle aux utilisateurs sur leurs propres données, de permettre aux gens d’accéder à ces données sur leurs activités en ligne, de les télécharger ou encore de les effacer.

Dans ce reportage pour Documented, par exemple, le journaliste Malick Gai a rassemblé les archives des contenus visionnés par cinq migrants sénégalais qui souhaitaient rejoindre les Etats-Unis, en partie influencés par les informations qu’ils avaient trouvées sur TikTok. Les migrants dépendaient alors beaucoup de la plateforme pour trouver des informations dans leur langue natale. Grâce aux archives, le reporter a pu constater que les migrants consultaient beaucoup de vidéos qui leur fournissaient des informations erronées ou trompeuses sur les procédures d’immigration. Par exemple, certaines donnaient des informations inexactes sur la procédure de demande d’asile. S’ils avaient suivi ces conseils, leur procédure d’immigration aurait pu être impactée de façon négative. Une autre vidéo annonçait, à tort, que le maire de New York distribuait 50 millions de dollars, à partager entre les migrants. ByteDance, la société propriétaire de TikTok, n’a pas souhaité faire de commentaires.

De même, des reporters ont enquêté sur l’impact dévastateur des réseaux sociaux sur la santé psychique des jeunes femmes. Une journaliste de NBC News, Kat Tenbarge, a découvert sur X plusieurs groupes qui faisaient la promotion des troubles alimentaires et qui avaient entre 2 000 et 173 000 abonnés, certaines utilisatrices étant âgées de 13 ans seulement. Selon un communiqué envoyé à NBC News, « X interdit les contenus qui encouragent ou font la promotion de comportements d’automutilation, et interdit formellement l’exploitation sexuelle des enfants. Dans ce cas particulier, suite à une enquête approfondie, nous avons suspendu la communauté en question pour avoir enfreint nos règlements ».

Un documentaire de 2025, intitulé Can’t Look Away (« Impossible de ne pas regarder »), fait intervenir des lanceurs d’alerte qui ont par le passé travaillé à Facebook, TikTok et Instagram. Il explore en quoi la manière dont les algorithmes montrent des contenus peut  causer des préjudices, en particulier aux jeunes. Dans un débat au sujet du documentaire et de son travail à TikTok, Charles Bahr, l’un des lanceurs d’alerte, a déclaré que les algorithmes optimisent tout, sans aucune intelligence affective, ce qui cause des torts. Il a ajouté que TikTok montre des contenus sur lesquels les utilisateurs passent davantage de temps que ceux qu’ils recherchaient initialement. En d’autres termes, si un utilisateur regarde une vidéo déprimante, son fil d’infos deviendra très vite une caisse de résonance de contenus similaires. TikTok affirme avoir mis en place des « garde-fous pour son jeune public, des outils de gestion du temps passé sur les écrans, des outils de contrôle parental ainsi que des tuteurs, entre autres ressources ».

Un autre lanceur d’alerte, Arturo Bejar, qui a travaillé pour Facebook et pour Instagram, a indiqué que ces sociétés aiment « prétendre » que les utilisateurs peuvent contrôler les contenus qu’ils ne veulent plus dans leur fil d’infos en cliquant sur Not Interested (« Pas intéressé »). Toutefois, ces contrôles ne sont pas suivis d’effet, l’algorithme continuant la plupart du temps à montrer aux utilisateurs des contenus sur lesquels ils passent le plus de temps. Meta affirme cependant « avoir mis en place une trentaine de fonctions dans le but d’améliorer l’utilisation de ses plateformes par les adolescents ».

Charles Bahr a ajouté que s’il est si facile de reproduire le problème que les utilisateurs rencontrent sur une plateforme, surtout en ce qui concerne les contenus perturbants ou bouleversants, cela signifie que le problème est plutôt de nature structurelle. Ainsi, les journalistes peuvent tenter de rétro-concevoir leur fil infos en ayant davantage d’interactions avec un type particulier de contenus pour mieux comprendre comment cela peut impacter la plupart des utilisateurs.

2.  Enquêter sur la manière dont les créateurs de contenus tirent parti des algorithmes pour amplifier les informations néfastes ou fausses

Si vous décidez d’enquêter sur les créateurs de contenus problématiques, vous devrez identifier ceux qui sont faux ou viraux et tracer leurs origines.

Beaucoup d’acteurs malveillants qui organisent des campagnes de désinformation utilisent des contenus inexacts ou trompeurs et les publient, encore et encore, sur différentes plateformes.

Dans un reportage réalisé par Code for Africa, les journalistes ont découvert qu’un réseau de 16 comptes Facebook qui n’étaient pas basés au Ghana propageait de la mésinformation de manière systématique sur les arrestations de manifestants pro-russes qui auraient eu lieu au Ghana en copiant / collant le même message de manière répétée. Selon les journalistes, les comptes étaient basés en Côte d’Ivoire, au Burkina Faso, au Mali, en France et en Espagne.

Pour un autre reportage, des journalistes du service d’information public suisse Schweizer Radio und Fernsehen (SRF) ont utilisé l’apprentissage automatique pour identifier les faux comptes. Ils ont acheté 5 000 faux comptes, qui ont servi à entraîner leur modèle d’apprentissage automatique, puis ont utilisé ce modèle pour identifier d’autres faux comptes.

Image: Code for Africa

Dans le cadre d’une enquête sur une campagne d’influence pro-russe au Ghana, Code for Africa a identifié les pays où étaient basés les différents comptes. Image : Code for Africa

3. Enquêter sur la façon dont les algorithmes fonctionnent 

Une autre approche consiste à enquêter sur les algorithmes qui permettent aux réseaux sociaux de fonctionner de cette manière.

Ces reportages analysent le système qui régit une grande partie de notre activité en ligne, notamment l’impact des algorithmes sur la propagation de l’information ou sur l’accès à certains contenus.

Mais il peut se révéler extrêmement difficile d’analyser les algorithmes des réseaux sociaux, étant donné que ce sont des systèmes opaques et complexes qui ne sont pas faciles à décrypter et qui sont inaccessibles pour le grand public. Selon le Washington Post, par exemple, l’algorithme de Facebook reçoit plus de 10 000 signaux différents pour prédire si une personne va avoir une interaction avec un message donné.

Cela signifie que les journalistes n’ont souvent pas d’autre choix que de rétro-concevoir la manière dont certains algorithmes fonctionnent à partir des données recueillies et des tests effectués sur des comptes créés à cet effet. Par exemple, le Wall Street Journal a créé 100 comptes TikTok pour tester l’impact que différents types d’actions, comme par exemple s’attarder sur un message ou visionner des vidéos plus d’une fois, avait sur les contenus des comptes.

Mais tout le monde n’est pas obligé d’utiliser une approche hautement technique pour enquêter sur les nouvelles technologies. En tant que journaliste, vous ne devez pas toujours expliquer comment fonctionnent les systèmes. Il suffit parfois de « donner un petit coup au système » et de démontrer qu’il est néfaste.

Dans ce reportage réalisé par ProPublica, les journalistes ont créé un compte pour diffuser des encarts publicitaires sur Facebook et ils ont découvert que la plateforme ne les empêchait pas de publier des publicités discriminatoires liées à l’origine ethnique, au genre ou à d’autres caractéristiques personnelles. En montrant qu’ils en étaient capables, ils ont donné la preuve que Facebook ne parvenait pas à empêcher de publier des contenus contraires à la loi. Facebook a déclaré à ProPublica qu’il interdit aux publicitaires d’utiliser ses services de manière discriminatoire.

Enquêter sur l’incapacité des réseaux sociaux à réduire l’impact néfaste des algorithmes

Il peut aussi s’avérer utile de creuser davantage pour comprendre comment fonctionnent les entreprises de réseaux sociaux. Les journalistes peuvent par exemple entretenir des relations avec des employés, actuels et anciens, s’informer sur les actions en justice entamées contre des compagnies de réseaux sociaux, ou collaborer avec des lanceurs d’alerte. Par exemple, un journaliste du site américain Insider, Tekendra Parmar, a enquêté sur la mort de Meareg Amare, un professeur d’université éthiopien qui a été assassiné après que des contenus haineux et inexacts ont été propagés à son sujet sur Facebook. Le reporter s’est entretenu avec différentes personnes qui travaillaient avec Facebook par le biais du Programme Trusted Partners (« Partenaires de confiance ») de la compagnie, un réseau d’organisations de la société civile qui avaient les compétences linguistiques et culturelles nécessaires pour identifier et signaler à Facebook les informations haineuses. Six participants au programme ont informé le journaliste que Facebook « ignorait la plupart du temps leurs avertissements sur les contenus haineux », notamment la désinformation qui circulait concernant Meareg Amare. Ils ont aussi autorisé le journaliste à avoir accès à leurs communications avec Facebook. Meta, la société mère de Facebook, a déclaré à Insider qu’elle s’efforçait d’étudier au plus vite les contenus dénoncés par Trusted Partners, et que les délais de réponse pouvaient varier selon les cas.

Comme ces exemples le montrent, il existe différentes méthodes que vous pouvez utiliser pour enquêter sur les réseaux sociaux. Il peut s’agir d’approches plutôt sophistiquées au niveau technique, par exemple en recueillant et en analysant des données sur les plateformes ou en utilisant le cadre légal lié à l’informatique pour retrouver la trace d’acteurs malveillants. Mais les journalistes peuvent aussi obtenir de bons résultats en utilisant des méthodes qui ne nécessitent pas de connaissances techniques particulières, par exemple en interrogeant des personnes qui ont subi des préjudices sur les plateformes, ou en faisant des tests sur les plateformes pour prouver que certains contenus peuvent être néfastes. Dans ce secteur émergent, le plus important, pour réaliser de bonnes enquêtes sur les algorithmes des réseaux sociaux, est de faire preuve de créativité.

Pour aller plus loin

Outils pour les journalistes

• Algorithmic literacy for journalists, une boîte à outils pratique pour aider les journalistes et les rédactions à comprendre les algorithmes. Les mêmes auteurs ont aussi rédigé un guide succinct pour analyser un algorithme par ses propres moyens
• Indicator, la newsletter de deux experts en mésinformation et en désinformation, Craig Silverman et Alexios Mantzarlis
• Bellingcat, un organisme qui effectue un travail de vérification en profondeur dans le domaine des réseaux sociaux et qui publie un grand nombre de guides utiles
• New Investigative Tools for Monitoring Social Media Platforms, article de GIJN
• Mining Social Media, ouvrage publié par Python à propos du recueil de données sur les réseaux sociaux et leur analyse
• The Algorithms Beat: Angles and Methods for Investigation, chapitre du Data Journalism Handbook (« Manuel du journalisme de données ») concernant les enquêtes sur les algorithmes

Recherches

• Algorithmic Justice League, organisation qui documente et analyse l’impact négatif des algorithmes
• AI Now Institute, institut indépendant qui publie des travaux sur la responsabilité de l’IA et des algorithmes
• Center for Democracy and Technology, association à but non lucratif qui publie des rapports sur les libertés civiques à l’ère numérique
• Data and Society, association de recherche à but non lucratif qui se concentre sur la technique, les données et les politiques
• Algorithm Watch, association à but non lucratif, avec des bureaux à Zurich et à Berlin
  

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Lam Thuy Vo est une journaliste qui associe analyse de données et reportages sur le terrain pour étudier la manière dont les systèmes et les politiques affectent les personnes. Elle fait actuellement du journalisme d’investigation pour Documented, une rédaction indépendante à but non lucratif qui réalise des reportages avec et pour les communautés immigrées. Elle est aussi professeure associée en journalisme de données à la Craig Newmark Graduate School of Journalism. Auparavant, elle a été journaliste à The Markup, BuzzFeed News, The Wall Street Journal, Al Jazeera America et Planet Money (National Public Radio).