Buller sur les réseaux, quelles conséquences? Algorithmes de recommandation et bulles de filtres.

Sandrine Tonnoir, Sandrine.Tonnoir [at] ac-grenoble.fr, Collège René Long De nombreux secteurs d’activités utilisent aujourd'hui la recommandation de contenus pour personnaliser “l’expérience” de l’utilisateur : l’e-commerce, la presse en ligne, les plateformes de streaming vidéo et musical ainsi que les réseaux sociaux.  Ces systèmes de recommandation, qui reposent sur une observation et une analyse des comportements de l’internaute, agissent comme des filtres en sélectionnant l’information la plus pertinente pour un individu : films, musique, livres, actualités..   Mais si suivre les algorithmes de recommandation présente un certain confort intellectuel, ces filtres enferment également les citoyens dans leur propre univers,  centres d'intérêt et opinions. (Eli Pariser. The Filter Bubble. What the Internet is Hiding from You. Penguin books. 2012)

Cette séquence, construite dans le cadre des TraAm EMI 2019 - 2020, a pour objectif de sensibiliser les élèves, grands consommateurs d’internet, à ces problématiques : préférer les Réseaux Sociaux pour s'informer, quelles conséquences? L’accès à l’information sur les RS est-il personnalisé? Quel est l'impact de l’usage sur les suggestions des algorithmes de recommandation? Quels en sont les avantages / inconvénients? Enfin, est-il possible de sortir d’une bulle de filtres?

Cadre : 

Menée avec 4 classes de 4e,  cette séquence de trois heures a été conduite lors d’une collaboration entre une professeure documentaliste et une professeure d’EMC dans le cadre d’une réflexion sur la diversité des médias dans la vie sociale et politique.  En partant des représentations des élèves, après avoir identifié le lien entre l’algorithme et ses traces numériques, et compris la part de responsabilité de l’utilisateur quant au fonctionnement des systèmes de recommandation,  il s'agit d'appréhender le concept de bulle de filtres, son impact sur la démocratie, le vivre ensemble.

Objectifs :

En partant de ses représentations, l’élève est capable, en fin de séquence de :

Comprendre le principe de fonctionnement d’un algorithme

  • Identifier le lien entre l’algorithme et ses traces numériques
  • En analyser les suggestions ou recommandations
  • Prendre conscience de la part de responsabilité de l’utilisateur quant à leur fonctionnement

Appréhender la notion de bulle de filtres

Lien avec les programmes : 

Domaine Compétence  Lien avec les programmes
2.4 S'insérer dans le monde numérique 2 Exploiter l'information de manière raisonnée 3 Utiliser les médias de manière responsable Maîtriser les enjeux de la présence en ligne S'interroger sur l'influence des (RS) sur la vie démocratique   Découvrir des représentations du monde véhiculées par les médias   Comprendre ce que sont l'identité et la trace numériques CRCN EMI Programme cycle 4 EMI Programme cycle 4

Notions / vocabulaire :

Déroulement : 

Séance 1 :

Introduction : (10 min.) Présentation rapide de l’objectif général de la séquence “comprendre le fonctionnement des réseaux sociaux”, du déroulement.

Ecrire au tableau : 

Instagram sait ce que tu aimes et quels sont tes amis

Youtube connaît tes centres d'intérêts

Snapchat sait où tu dormiras ce soir

Une discussion avec les élèves est engagée pour susciter leur curiosité. Comment Instagram, Youtube et Snapchat ont-ils ces informations?   Approcher la notion de trace numérique à partir des mots clés attendus : abonnement, likes, navigation, géolocalisation. Présenter l’objectif de la séance : en fin de séance, savoir définir les notions de trace numérique / Identité numérique.

1 - Questionnement  : quelles sont les traces que je laisse sur internet lorsque j’utilise les RS? (20 min.)

Présentation de l’activité : Afin de sensibiliser les élèves à la question des traces numériques,  ceux-ci sont conviés à mener une enquête sur les réseaux en dressant la carte d’identité de trois profils Twitter. Le mouvement des gilets jaunes, à la une au moment de la conduite de la séquence, est utilisé comme support. Le travail est partagé et la classe scindée en trois groupes d’enquêteurs. 

Vidéoprojeter le compte Twitter du collège, puis deux autres comptes politisés, d’opinions divergentes.  Que révèlent le choix des images, tweets épinglés sur l’identité des personnes? Leurs communautés? Leur opinion sur le mouvement des gilets jaunes?  Les élèves, qui mènent l’activité en binôme, ont pour consigne de noter leur démarche : où trouvent-ils l’information? Chaque binôme n’étudie qu’un seul profil. 

https://twitter.com/BouloGiletJaune

https://twitter.com/Eric_Yfodraossi

Tweets by eleveCRL ">

 

2- Mise en commun : synthèse orale (20 min.)

Un compte rendu collectif des recherches menées par les élèves est effectué. Une carte d’identité des profils est créée : sexe, métier, centre d'intérêt, opinion politique… 

                                                                          Synthèse. Classe de 4e, Collège René Long

Les types de traces collectées sont surlignés : Tweet, retweet, commentaire, J’aime, géolocalisation, nom du compte, date de création du compte, information de profil : #, photo, abonnement….  Montrer que certaines informations sont volontairement mises en ligne alors que d’autres non (traces volontaires / involontaires)

Conclusion :  (5 min.) Les élèves proposent une définition des notions “traces” et “identité numérique”.

Séance 2 :

Introduction :  (5 min.) Un retour sur la séance précédente est effectuée. Les élèves reformulent les notions de traces et d’identité numérique.

Annoncer le thème de la séance : Sur les RS, l’accès à l’information est-il personnalisé?  Expliquer rapidement que Twitter est un réseau social qui met des utilisateurs en relation grâce à des informations qu’ils postent eux-mêmes.

1 - Questionnement : comment fonctionnent les algorithmes de recommandation? (10 min.)

Vidéo-projeter le compte Twitter de l'établissement et s'abonner à l'un des deux comptes étudiés lors de la première séance. Effectuer un focus sur l'algorithme de recommandation de profils “Vous pourriez aimer”. Interroger les élèves : qu'est-ce que cela veut dire ? Faire une analyse sémantique à partir de leurs réponses :

  • L'utilisation de la 2d personne induit l’idée d’un contenu personnalisé. 
  • L’utilisation du verbe “aimer” fait référence aux likes.

Cliquer sur “Voir plus” pour accéder aux suggestions. Qu'est ce que c'est ? Comment ça marche ? A partir des réponses des élèves, approcher la notion d’algorithme.

Suggestions de l’algorithme de Twitter après abonnement au compte https://twitter.com/Eric_Yfodraossi

Interroger les élèves : d’après eux, comment fonctionnent les algorithmes de recommandation?

Les élèves formulent des hypothèses qui sont notées au tableau. Réponses des élèves (qui permettent de réinvestir la notion de trace numérique) :

  • En fonction de la popularité : nombre d’abonnés, de vues, de likes, de partages, de retweets?
  • D’après les informations de notre profil, nos centres d'intérêt ?
  • En fonction de nos tweets, de nos likes, de nos commentaires?
  • En fonction de nos abonnements?
  • En fonction de notre navigation? 
  • Grâce aux cookies ?

2 - Mise en activité : vérification des hypothèses par l’analyse des suggestions de l’algorithme de recommandation (15 min.)

Chaque binôme étudie l’un des profils suggérés par l’algorithme. Une trace des investigations menées est conservée dans un document collaboratif. Chaque groupe vérifie les hypothèses formulées en analysant une proposition de l’algorithme de recommandation. 

Pour chaque profil proposé, répondre à deux questions : 

  • Pourquoi l’algorithme propose-t-il ce compte? 
  • L’opinion politique du profil suggéré est-elle convergente ou divergente avec le profil auquel nous sommes abonnés?

                                      Document collaboratif. Classe de 4e, collège René Long

3 - Synthèse orale :  (15 min.)

Le document collaboratif est projeté et les résultats sont analysés collectivement. Comment fonctionne l'algorithme ? Réponses des élèves :

  • Il semblerait que l'algorithme soit défini en fonction de notre identité numérique 
  • Il propose en majorité des comptes suivis par le profil auquel nous sommes abonnés (reproduction virtuelle du proverbe “les amis de mes amis sont mes amis”) 

Faire remarquer aux élèves qu’ “Eric anti gilet jaune “ a tendance à suivre des personnes qui partagent son opinion.

Conclusion : (10 min.) Les élèves répondent collectivement à la question : l’accès à l’information sur les RS est-il personnalisé? La notion de bulle de filtres est introduite. Vidéoprojeter une vidéo diffusée par la Radio Télévision Suisse sur les Bulles informationnelles pour expliciter la notion : Bulles informationnelles RTS

Séance 3 :

Introduction : (10 min.) Retour sur l’expérience menée. Que se passe-t-il si nous likons et commentons toujours les mêmes types de contenus?  Si nous nous abonnons à des profils qui partagent toujours notre opinion? Repréciser les notions d’algorithme, lié à l’IDN des personnes et de bulle de filtres. 

1 - Problématique : comment sortir de la bulle de filtres? (15 min.)

Les élèves formulent des hypothèses qui sont notées au tableau.

  • “Sortir” de sa communauté, en s’abonnant à des personnes qui ne partagent pas nos opinions
  • Suivre des sujets et non des personnes

Collectivement, nous décidons de nous abonner au deuxième compte étudié. 

2 - Mise en activité : vérification des hypothèses par l’analyse des suggestions de l’algorithme de recommandation de profils (20 min.)

Une analyse des profils recommandés est menée sur le même modèle que lors de la séance précédente. L’algorithme a-t-il varié? Synthèse collective. Tirer une conclusion de cette expérience.

Conclusion : (10 min.) Insister sur la responsabilité de l'internaute, qui obtient de l'information en fonction de son activité sur un réseau et fabrique lui même l’algorithme qui va rétrécir ou élargir le champ des contenus qu’il va consommer. Engager la discussion sur le risque d’enfermement dans une bulle d’opinion politique, ouvrir le débat sur l'impact sur la démocratie, le vivre ensemble.

Prolongement :

La séquence est réinvestie lors d’une dernière séance d’une heure, où les élèves sont conviés à s’interroger, par groupe de 3, sur le fonctionnement d’algorithmes d’autres plateformes. Il leur est demandé de rédiger un texte en utilisant les principales notions abordées dans la séquence. Lors d’une courte intervention orale, chaque groupe présente le résultat de ses suppositions. Des discussions sur les avantages et inconvénients des algorithmes de recommandation sont engagées. 

Analyse réflexive sur la séquence :

  • Travailler sur le sujet des algorithmes a été vecteur de motivation pour les élèves, qui ont bien participé tout au long du projet. Il aurait été plus pertinent de partir des pratiques des élèves et de travailler sur les RS qu’ils utilisent, comme Instagram ou Snapchat. Pour des questions de facilité,  accès via un compte classe et surtout forte visibilité de l’algorithme, Twitter  a été choisi pour mener  l’exercice.
  • Cette séquence a été conduite avec 4 classes de 4e. Alors que nous avions commencé la séquence avec la dernière classe, l’un des profils étudiés a fini par nous bloquer, très certainement agacé par l’activité de notre compte, s’abonnant, puis se désabonnant, enfin se ré-abonnant à son profil. 
  • Lors de l’activité de la séance 1,  si les élèves sont parvenus facilement à dresser la carte d’identité du profil twitter étudié, ils ont, la plupart du temps, omis de noter leur démarche et le type de trace collecté. C’est donc à l’oral, en les questionnant, qu’ils ont répondu à la question. 
  • Lors de la deuxième séance,  la reformulation, en introduction, de la notion “trace numérique” et notamment des types de trace collectées, est essentielle, car elle permet aux élèves d’émettre plus facilement des hypothèses quant au fonctionnement de l’algorithme de recommandation.  
  • J’ai eu des difficultés à trouver une problématique qui soit à la fois juste, d’un point de vue terminologique et compréhensible pour les élèves. J’avais d’abord pensé au questionnement “les RS nous permettent-ils de changer d’avis?” puis, “les RS nous permettent-ils de nous informer de façon objective? auxquels j’ai préféré “L’accès à l’information sur les réseaux est-il personnalisé” que je trouve plus explicite. Peut-être aurait-il aussi fallu aller plus loin et expliquer aux élèves les divergences entre information et opinion.
  • Cette séquence a été menée avec 4 classes de 4e. Dès la 2e classe, l'algorithme a conservé la trace de l’expérimentation conduite avec la première et nous a proposé des profils en lien avec l’abonnement au compte auquel nous nous étions désabonnés entre deux séquences. D’un point de vue politique, les opinions des profils suggérés étaient donc moins tranchées, et la bulle de filtres moins présente.  La troisième séance n’a donc pas été menée avec toutes les classes. 
  • Outils numériques : La conduite de cette séquence nécessite un compte classe sur Twitter. Travailler sur le sujet des algorithmes a été vecteur de motivation et les élèves ont bien participé tout au long du projet. Seuls quelques uns, à la marge, n’ont pas respecté les règles d’usage, notamment en likant tout et n’importe quoi alors qu’ils étaient connectés au compte Twitter de l’établissement..
  • L’utilisation d’un outil d’écriture collaboratif permet de gagner du temps et de passer plus rapidement à l’analyse (projection des investigations de chaque groupe) Je regrette néanmoins de ne pas avoir utilisé un pad plus simple d’utilisation. En effet, Framemo est un tableau sur lequel les élèves peuvent déposer leurs notes sous forme de post-it. Les élèves s’y connectent à l’aide d’une adresse url, sans identifiant ni de mot de passe.  Cet outil offre la possibilité de projeter l’ensemble des commentaires récoltés pour en faire une analyse collective mais son utilisation en classe entière (14 groupes) n’a pas été opportune : chaque binôme a cliqué simultanément sur l’éditeur de note pour ajouter son commentaire en générant un post-it qui était immédiatement capturé par un autre binôme. A l’avenir, je choisirai d’utiliser un éditeur de texte collaboratif plus classique. 
  • Prolongement / Évaluation : La séquence a été réinvestie lors d’une dernière séance d’une heure, où les élèves étaient conviés à s’interroger sur le fonctionnement d’algorithmes d’autres plateformes telles que You tube, Instagram, Netflix, Snapchat … Si les élèves ont bien compris le lien entre algorithme et traces numériques, on remarque qu’ils ont eu du mal à retenir le vocabulaire. Les notions ont donc été écrites au tableau et il leur a été demandé de rédiger un texte en les utilisant. Des discussions sur les avantages et inconvénients des algorithmes de recommandation ont également été engagées. 

Bibliographie / Sitographie :

Ressources

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