Recommandation algorithmique et nudging

Un modèle de légitimité pour le service public audio-visuel

Johan Rochel, Dr. iur., Université de Fribourg, EPFL

Zusammenfassung: Dieser Beitrag untersucht die normativen Herausforderungen bei der Nutzung algorithmischer Empfehlungssysteme durch öffentlichrechtliche Medien. Wie viele öffentlichrechtliche Sender versucht RTS, über seine App die Inhaltsempfehlungen für bestimmte Zielgruppen anzupassen und zu optimieren. Zu diesem Zweck wird ein von der BBC populär gemachter Ansatz verwendet, der sich an den „user-needs“ orientiert. Basierend auf einem interdisziplinären Projekt, das mit Datenwissenschaftern durchgeführt wurde, zielt diese Untersuchung darauf ab, die Prinzipien zu identifizieren und zu begründen, die bei der legitimen Nutzung solcher Empfehlungssysteme gelten sollten. Diese Grundsätze werden in einem Legitimitätsmodell strukturiert, das aus drei Hauptteilen besteht: den Zielen des Empfehlungssystems, den Modalitäten seiner Umsetzung und einer Analyse der aggregierten Risiken. Das Modell will auf die wichtigsten Herausforderungen, die im Zusammenhang mit der Ethik des Nudgings ausgemacht wurden, reagieren, nämlich auf Paternalismus, Perfektionismus und Manipulation. Der Autor macht Vorschläge für Bedingungen für ein algorithmisches Nudging, die auf den Auftrag von RTS, dessen Werte und Praktiken abgestimmt sind.

Résumé: Cet article explore les défis normatifs liés à l’utilisation des systèmes de recommandation algorithmique par les médias de service public. Comme de nombreux diffuseurs publics, la RTS cherche à ajuster et optimiser les recommandations de contenu pour des audiences spécifiques via son application. Elle utilise à cette fin une approche inspirée des « user-needs » popularisée par la BBC. Construit sur un projet interdisciplinaire mené avec des spécialistes de sciences des données, cet article vise à identifier et justifier les principes généraux qui devraient guider l’utilisation légitime de tels systèmes de recommandation. Ces principes sont structurés dans un modèle de légitimité composé de trois parties principales : les objectifs du système de recommandation, les modalités de sa mise en œuvre et une analyse des risques agrégés. Ce modèle de légitimité est en mesure de répondre aux défis principaux identifiés dans le contexte de l’éthique du nudging, à savoir le paternalisme, le perfectionnisme et la manipulation. L’article propose des conditions pour un nudging algorithmique où le mandat de service public de la RTS, ses valeurs et ses pratiques sont alignés.

Table des matières

I. Introduction     N 1
II. Contexte du projet     6
III. Le nudge numérique et ses défis normatifs     12
       1. Une définition du nudge numérique      13
       2. Paternalisme et perfectionnisme      18
       3. Le défi de la manipulation      26
       4. Synthèse intermédiaire      30
IV. L’objectif : le contexte du service public      31
       1. Le contexte du service public suisse      32
       2. Réponse aux défis de paternalisme et perfectionnisme      39
V. Les modalités : donner du contrôle aux utilisateurs      46
VI. Risques agrégés      54
VII. Conclusion : vers un modèle de légitimité      59

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I. Introduction^[1]

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Comme de nombreux autres services publics audio-visuels, la SSR, l’entreprise suisse de service public audio-visuel, est confrontée aux opportunités et aux tensions qui accompagnent l’introduction de systèmes de recommandation algorithmique. Ces systèmes de recommandation sont avant tout utilisés pour calibrer et optimiser les contenus mis en avant via les applications du service public. Radio France utilise ainsi depuis fin 2022 un système de recommandation algorithmique cherchant à optimiser la mise en avant des contenus disponibles sur son application (émissions, podcast, etc.) avec l’objectif d’une « découvrabilité » accrue^[2]. Radio France parle d’une « touche de surprise ». Cette contribution veut identifier et répondre aux défis normatifs liés à l’utilisation de ces systèmes de recommandation dans le contexte d’un service public. Elle s’inscrit pleinement dans la recommandation formulée par le Comité du conseil des ministres du Conseil de l’Europe en 2022 : « limiter les risques liés à l’organisation, à la sélection et à la hiérarchisation de contenus par algorithmes »^[3].

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La présente contribution vise à identifier et justifier les principes généraux qui devraient présider à l’utilisation de systèmes de recommandation algorithmique. Ces principes sont rassemblés dans un modèle à trois composantes : les objectifs du système de recommandation, les modalités de sa mise en œuvre et une analyse des risques agrégés. Ce modèle permet de répondre aux principaux défis éthiques identifiés dans le cadre d’un nudging numérique, à la fois dans la perspective des utilisateurs du système de recommandation que dans la perspective d’un intérêt public qui va au-delà des utilisateurs. La contribution a donc une visée pratique en ce qu’elle prend le contexte spécifique de la SSR et cherche à déterminer les conditions d’utilisation légitime des systèmes de recommandation algorithmique. Cette contribution fait partie d’un projet plus large mené conjointement avec la RTS, la branche francophone de la SSR, sous l’égide de l’IMI (Initiative for Media Innovation)^[4]. Le projet est décrit plus en détail dans le premier chapitre.

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Cette contribution se focalise sur la légitimité de l’utilisation de ces systèmes de recommandation. Elle mobilise à la fois une analyse éthique et juridique. A ce titre, la légitimité est appréhendée comme reposant à la fois sur une dimension juridique et sur une dimension éthique. La dimension juridique soulève la question principale de la légalité d’une telle utilisation, tandis que la dimension éthique porte sur la dimension de légitimité morale de cette utilisation. Cette contribution à l’ambition pratique n’est pas le lieu pour traiter des nombreuses questions conceptuelles et théoriques qui sous-tendent cette distinction^[5]. En bref, l’analyse des normes juridiques applicables et de la doctrine y relative laissera rapidement apparaitre une importante marge de manœuvre pour la SSR dans la mise en œuvre de son mandat de service public. Cette importante marge de manœuvre est appréhendée comme le lieu où se pose une série de questions éthiques, c’est-à-dire avant tout des questions de cohérence entre le mandat, les valeurs et les pratiques mises en oeuvre par la SSR. La contribution cherche directement à identifier les paramètres de cette cohérence et à l’améliorer. Cette compréhension du rôle complémentaire de l’éthique est partagée par la SSR qui écrit dans sa Charte : « Nous connaissons nos obligations éthiques et légales et nous les respectons »^[6]. De même, la Commission fédérale des médias écrit, en février 2024, que les systèmes de recommandation algorithmique devraient être soumis à des conditions strictes : « Dans la définition des canaux de diffusion et l’utilisation de la technique, surtout en ce qui concerne l’intelligence artificielle, le service public média respecte ou fixe des normes professionnelles et éthiques particulièrement élevées »^[7]. En termes politiques, la question de la légitimité de ces systèmes est une sous-partie du débat plus large sur le rôle et les modalités de fonctionnement d’un service public audio-visuel. Nous verrons que de nombreuses questions touchent directement à la pression politique qui s’exerce sur ce service public.

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Cette contribution s’inscrit dans une littérature sur la recommandation algorithmique dans le domaine des médias de service public. Une importante partie de cette littérature s’inspire des méthodes des sciences sociales (par ex. interviews dans les rédactions)^[8]. Cette littérature ne doit pas être confondue avec la très riche recherche sur les plateformes (par ex. réseaux sociaux), leur utilisation de systèmes algorithmiques et leur impact sur les médias^[9]. Ces plateformes déploient un impact majeur sur la capacité des publics à découvrir des contenus créés par des entreprises médiatiques et sur quels types de contenus sont promus (ou dissimulés). La question des bulles de filtre ou chambres d’écho a par exemple été largement traitée comme une conséquence négative des modèles d’affaires des plateformes commerciales^[10]. Dans cette littérature sur la recommandation algorithmique, cette contribution s’appuie sur les réflexions d’éthique sur les systèmes d’IA^[11]. La littérature sur les nudges numériques sera pertinente pour identifier et traiter les défis éthiques de l’utilisation de ces systèmes^[12].

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La contribution est organisée en cinq chapitres. Le premier chapitre présente le projet conduit avec la RTS. Le deuxième chapitre vise à identifier et à structurer les défis normatifs que pose l’utilisation de systèmes algorithmiques de la part d’un service public audiovisuel. Les trois chapitres suivants présentent chaque composante du modèle de légitimité : les objectifs, les modalités et les risques agrégés. Le chapitre sur les objectifs discute en détail le mandat de service public de la SSR (Constitution, LRTV, concession) et vise à faire apparaitre les principaux défis normatifs.

 

II. Contexte du projet

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L’objectif général du projet de recherche conduit avec le soutien de l’IMI est de mieux comprendre la manière dont les utilisateurs consomment du contenu via l’application de la RTS et, sur cette base, d’investiguer comment la RTS pourrait utiliser cette application afin de (re)donner envie à certains publics de découvrir certains contenus. Les défis de « fatigue informationnelle » (news fatigue) et d’« évitement informationnel » (news avoidance) sont à l’agenda du service public^[13].

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Le set de données à disposition de l’équipe du projet porte sur les données d’engagement des utilisateurs de l’application RTS durant la période de mars à mai 2023. Le set de données permet ainsi de reconstruire quels types de contenus a été consulté par un utilisateur durant cette période. L’équipe du projet n’a pas accès à l’identité de la personne mais seulement à un identifiant. Afin de préparer l’analyse, les contenus disponibles sur l’application ont été tagués selon l’approche dites des « user-needs »^[14]. Cette approche ne vise pas à décrire les thématiques (guerre en Ukraine, IA, etc.) ou les domaines des contenus (sport, politique, etc.), mais ce que les utilisateurs viennent chercher et quels types de besoins utilisateurs sont pertinents. Cette approche a été popularisée par la BBC^[15]. Les 6 « user-needs » utilisés sont les suivants : inspire-moi, éduque-moi, donne-moi une perspective, garde-moi informé des débats actuels, mets-moi à jour, divertis-moi/ amuse-moi^[16]. A titre d’illustration, un article de type « mets-moi à jour » propose un condensé d’information sur un événement passé et prend la forme d’un article factuel « qui-quoi-quand-où ». A l’inverse, un contenu « donne-moi une perspective » va ouvrir sur différentes interprétations possibles d’un événement, cherchant à donner une profondeur à la réflexion de l’utilisateur. Il est à noter que les promoteurs de l’approche par « user-needs » ont modifié la liste originale. La version 2.0 de mars 2023 compte ainsi 8 « user-needs »^[17].

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Dans le cadre du projet, les contenus disponibles sur l’application ont été tagués avec 6 user-needs et 7 thématiques^[18]. Le comportement de chaque utilisateur est ainsi représenté par un vecteur construit sur les 42 couplages possibles (6 user-needs x 7 thématiques)^[19]. Afin d’éviter les biais dus à la fréquence d’utilisation (les utilisateurs fréquents vs. Les utilisateurs peu fréquents), la fréquence a été normalisée. En fin de compte, le profil de chaque utilisateur est donc modélisé par une séquence de 42 valeurs, qui correspondent à son taux de fréquentation de chacun des 42 couplages « user-needs x thématique » possibles. Sur cette base, l’analyse de l’équipe de sciences des données de la HES-SO peut alors représenter chaque utilisateur dans un espace à 42 dimensions. Un algorithme de clustering (K-means) permet ensuite de faire émerger des communautés d’utilisateurs ayant un profil similaire selon leurs couplages user-need/thématique. Pour les lecteurs sans connaissance préalable en sciences des données, le point important consiste à comprendre que chaque utilisateur peut ainsi être localisé dans un espace mathématique multidimensionnel et que la distance (construite sur les 42 couplages possibles user-need/thématique) entre chaque utilisateur peut être mesurée.

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Cette première phase d’analyse correspond à un effort de cartographie des comportements de consommation via l’application RTS. Elle permet de faire apparaitre les couplages les plus usuels sous forme de communautés. Dans une deuxième phase, le projet a testé trois manières d’amener les utilisateurs vers de nouveaux contenus. Cette deuxième phase est de nature expérimentale, elle n’a pas été implémentée dans l’application RTS. Pour cette contribution, elle permet avant de tout de clarifier les défis normatifs pertinents. Chacun des trois scénarios poursuit l’objectif général de proposer un contenu spécifique à chaque utilisateur, selon sa communauté user-need/thématique.

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Dans le premier scénario, l’utilisateur est invité à découvrir un contenu orienté vers un couplage spécifique, à savoir l’actualité politique suisse et le user-need « donne-moi une perspective ». Dans le deuxième scénario, l’utilisateur est invité à découvrir un contenu labelisé avec le user-need « donne-moi une perspective » mais sans précision thématique, respectivement avec un choix thématique laissé à l’utilisateur. Dans le troisième scénario, le système de recommandation algorithmique propose à l’utilisateur d’aller vers le couplage le plus éloigné de son positionnement actuel. Le système propose alors ce que nous pourrions qualifier de voyage vers un contenu éloigné des intérêts actuels de l’utilisateur.

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Ces scénarios de recommandation algorithmique sont techniquement faciles à mettre en œuvre. S’ils étaient implémentés dans l’application RTS, ils permettraient de mettre en avant certains contenus spécifiquement déterminés selon le positionnement de l’utilisateur. Dans la suite de cette contribution, ces scénarios sont avant tout utilisés comme illustrations des types de défis normatifs pertinents.

 

III. Le nudge numérique et ses défis normatifs

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Les scénarios présentés plus haut peuvent être abordés comme des défis de nudging numérique^[20]. L’objectif général de ce chapitre s’apparente à un diagnostic ; les pistes de solutions seront discutées dans les chapitres suivants sous forme de composantes du modèle de légitimité. Le chapitre est organisé en trois sections : une définition du nudge numérique, une présentation des défis liés au paternalisme et au perfectionnisme et une discussion des risques de manipulation.

1. Une définition du nudge numérique

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Un nudge peut être défini comme une intervention incitative qui amène de manière prévisible les individus vers la réalisation d’un set d’options particulières, sans toutefois éliminer des options alternatives^[21]. De manière spécifique, un nudge numérique est une intervention dans la manière dont une interface numérique, comme un site web ou une application mobile, est organisée pour encourager certains choix^[22].

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Trois éléments de cette définition sont particulièrement pertinents pour le cas du projet mené avec la RTS. Premièrement, le nudge s’inscrit dans une réflexion sur l’architecture de choix mise en place dans un contexte spécifique. Dans le projet, ce choix porte avant tout sur la manière dont les contenus sont présentés aux utilisateurs (quels contenus selon quel ordre). Un choix architectural est nécessaire. En effet, il n’existe pas de manière « neutre » de présenter ces contenus. Même un principe d’apparence aussi simple que « le contenu le plus récent est montré en premier » relève à ce titre d’un choix architectural visant à organiser la présentation des contenus.

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Deuxièmement, l’inévitabilité d’un choix architectural ne rend pas ce choix acceptable ou inacceptable en soi. Elle ne dit rien de la qualité normative de ce choix, mais souligne simplement qu’un choix est nécessaire. Cette question du choix ouvre alors la question de sa justifiabilité à la lumière des principes retenus comme pertinents.

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Troisièmement, le nudge est, par définition, non-contraignant au sens où il ne supprime pas certaines options. Il ne s’agit donc pas pour la RTS de savoir quels contenus sont mis à disposition sur la plateforme et lesquels seraient, par hypothèse, supprimés ou cachés aux utilisateurs. Cette pratique dépasserait le cadre du nudge en supprimant certains contenus^[23].

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Afin de bien faire apparaitre les défis spécifiques de la RTS, il est utile de créer un contraste en considérant les plateformes de réseaux sociaux à vocation commerciale. Ces plateformes poursuivent un objectif commercial et les différents choix architecturaux opérés vont, in fine, répondre de cet objectif commercial. Ainsi, le choix de privilégier les contenus à fort potentiel clivant via un système de recommandation algorithmique participe d’un objectif visant à mobiliser les affects des utilisateurs pour les amener à réagir à ce contenu (maximisation de l’engagement avec le contenu et donc augmentation des revenus publicitaires). On peut discuter si cette stratégie est celle qui, empiriquement, permet à l’entreprise de réaliser ses objectifs commerciaux, mais notre débat est ailleurs. Il vise à mettre en évidence le lien entre les choix architecturaux définis comme des nudges et la poursuite d’un objectif commercial^[24]. La situation des médias de service public est différente. Toutefois, nous verrons qu’un choix architectural déploie des effets, dont certains sont négatifs. Comme expliqué dans la partie dédiée aux risques agrégés, identifier ces effets négatifs fait partie intégrante d’une évaluation éthique des choix architecturaux envisagés.

2. Paternalisme et perfectionnisme

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Etant donnée cette définition du nudge numérique, cette section diagnostique plus précisément les défis liés au paternalisme et au perfectionnisme.

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Premièrement, le défi du paternalisme porte sur les enjeux liés à la capacité des utilisateurs de choisir par eux-mêmes ce qui est souhaitable. Une intervention est paternaliste lorsqu’elle cherche à proposer un choix pour les utilisateurs en vue de réaliser un objectif décrit comme souhaitable pour eux, et ce même si ces utilisateurs n’y consentent pas, ou le refusent. Comme proposé par G. Dworkin, le paternalisme peut ainsi être défini comme « une l’ingérence d’un État ou d’un individu dans la vie d’une autre personne, contre sa volonté, et défendue ou motivée par l’idée que la personne concernée sera mieux lotie ou protégée »^[25].

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Les débats éthiques autour du paternalisme partagent l’hypothèse que le problème du paternalisme se joue dans la tension avec la liberté (respectivement l’autonomie, selon les conceptions spécifiques défendues). La difficulté principale est donc de clarifier à partir de quel seuil une interférence devient une menace pour la liberté individuelle. Dans la littérature sur la position de Thaler et Sunstein en matière de nudge, ce défi est traité comme une discussion autour de la possibilité d’un « paternalisme libertarien »^[26]. Selon Thaler et Sunstein, l’interférence avec la liberté individuelle n’est pas particulièrement dangereuse car elle n’est pas coercitive. En effet, le nudge ne supprime pas d’options. Il est à noter que cette appréciation dépend elle-même d’une certaine conception de la liberté^[27]. Elle n’en demeure pas moins une intervention délibérée en vue de favoriser certains comportements, potentiellement à l’encontre de la volonté de la personne. Les approches paternalistes abordent également la question des conditions procédurales à respecter le cas échéant, comme l’information et le consentement. Nous y viendrons dans le chapitre suivant.

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Ce défi du paternalisme est particulièrement sensible dans le cadre des pouvoirs publics ou, dans le cas de la SSR, dans la réalisation d’un mandat de service public. D’une part, il existe une importante asymétrie en termes de ressources, connaissances et pouvoir entre le service public et ses utilisateurs individuels. Nous y reviendrons en traitant des risques de manipulation. D’autre part, les pouvoirs publics se doivent de respecter la liberté des individus de choisir et de conduire leur vie comme bon leur semble, dans les limites de l’ordre constitutionnel. A la différence d’une entreprise privée, les pouvoirs publics sont tenus au respect du pluralisme des convictions éthiques individuelles et ils devraient donc s’abstenir de favoriser certaines de ces convictions.

22

Deuxièmement, l’utilisation d’un nudge doit répondre au défi du perfectionnisme. Celui-ci porte sur le risque, pour les pouvoirs publics, de viser une conception exigeante de la bonne citoyenneté. Les différentes positions perfectionnistes partagent une même structure argumentative : une conception du Bien (par exemple de la vie bonne, de la bonne citoyenneté ou un idéal lié à la nature humaine, comme la rationalité) est utilisée comme standard de comportement duquel il importe de se rapprocher. L’intervention de type nudge vise alors à pousser les individus vers ce standard de comportement.

23

Deux questions principales apparaissent, à savoir d’une part la justification de la conception utilisée comme standard et, d’autre part, la légitimité pour les pouvoirs publics d’orienter le comportement des individus vers ce standard. La définition du bon standard est l’objet de controverses au sein de la tradition perfectionniste. Certaines conceptions définissent le standard en termes d’objectifs politiques (citoyenneté) à réaliser ou en termes de composantes de la nature humaine (par exemple un objectif de rationalité toujours améliorée)^[28]. Le deuxième point est celui qui nous intéresse dans le cadre du projet : en faisant l’hypothèse d’un standard légitime, la RTS devrait-elle viser à l’amélioration permanente des individus vers ce standard ? Le défi se déplace alors sur les moyens légitimes en vue d’amener les individus à s’améliorer.

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La critique principale à l’encontre du perfectionnisme est portée par une conception de la neutralité des pouvoirs publics en matière de convictions éthiques. Dans une veine contractualiste, les pouvoirs publics assurent les bases d’une société fonctionnelle où les individus peuvent, le plus librement possible, définir leurs valeurs et conduire leur vie en fonction. Selon la formule célèbre de R. Dworkin, l’Etat libéral ne devrait pas chercher à hiérarchiser entre boire une bière en regardant un match de foot ou aller au musée^[29]. Particulièrement en matière de convictions éthiques et de conceptions de la bonne vie, les pouvoirs publics doivent faire preuve de retenue afin de garantir l’intégrité éthique des individus. Cette courte contribution n’est pas le lieu pour traiter en profondeur de cette question au cœur de la philosophie politique libérale^[30].

25

Pour le présent projet, le point important porte sur le point de tension pour un média de service public : doit-il considérer les individus comme ils sont et les rencontrer là où ils sont, avec leurs intérêts et leurs capacités, sans chercher à les amener vers d’autres objectifs (sans ambition de perfectionnement) ou, à l’inverse, en cherchant à les faire évoluer vers une meilleure version d’eux-mêmes (avec une ambition de perfectionnement) ? Le discours sur la découvrabilité des contenus et sur l’objectif d’amener « une touche de surprise » chez les utilisateurs de Radio France semble reposer sur une ambition perfectionniste : surprendre les auditeurs et leur faire découvrir de nouveaux contenus est conçu comme une contribution positive à leur développement. Nous verrons plus loin que le mandat de service public de la SSR est construit sur l’objectif d’une certaine conception de la démocratie et du débat public. Dans ce contexte, elle a pour mission d’éduquer les individus, de les informer de leur donner des clefs pour comprendre la réalité du pays. Cet objectif sera reconstruit comme une forme de perfectionnisme léger, directement en lien avec une conception de la citoyenneté à la fois responsable, active et critique.

3. Le défi de la manipulation

26

A la jonction du paternalisme et du perfectionnisme, le nudge soulève des défis liés la manipulation, cette forme de manipulation douce qu’il promet. Cette qualification nécessite néanmoins deux clarifications : comment reconnaitre une manipulation, douce ou non, et pourquoi une manipulation est-elle éthiquement problématique ?

27

La définition cherche à mettre en évidence les caractéristiques qui font de la manipulation une forme d’influence particulière. Dans un article de vue d’ensemble, Noggle distingue trois grandes familles de définitions^[31]. Premièrement, la manipulation peut s’apparenter à une forme d’influence qui échappe à la délibération rationnelle^[32]. Elle vise alors à exploiter les faiblesses de l’esprit humain, par exemple les biais cognitifs. Certains contenus peuvent ainsi être promus en utilisant des méthodes de design les présentant sous un jour favorable, et ce même si les individus ne les reconnaissent pas formellement comme des interventions. Deuxièmement, la manipulation peut s’apparenter à une forme de tromperie^[33]. Dans cette définition, l’intention du manipulateur quant aux objectifs et aux méthodes utilisées joue un rôle clef. De même, le contexte de l’interaction et d’éventuels rapports de force (hiérarchiques par exemple, ou alors en termes de compétences) vont également influencer la capacité du manipulateur à tromper d’autres individus. Troisièmement, la manipulation peut s’apparenter à une forme de mise sous pression^[34]. La dimension de tromperie passe à l’arrière-plan, au profit de la capacité du manipulateur à profiter du contexte et de sa relation pour imposer ses objectifs. En matière de relations personnelles, le chantage affectif correspond à cette définition de la manipulation. Ces trois définitions de la manipulation doivent se comprendre comme autant de tentatives d’appréhender la spécificité de la manipulation comme forme d’influence particulière.

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La seconde question, c’est-à-dire le caractère éthiquement problématique de la manipulation, dépend de la définition retenue. Néanmoins, il est possible de distinguer deux arguments principaux. Premièrement, une approche conséquentialiste vise à identifier les conséquences négatives de la manipulation (en priorité pour la personne manipulée) et à construire un argument sur cette base. Néanmoins, la difficulté porte sur la définition du caractère « négatif », notamment dans les nombreux cas, où la personne manipulée profite de la manipulation (par exemple prévention du suicide). Deuxièmement, le caractère problématique de la manipulation peut être appréhendé comme une menace pour l’autonomie. Selon la définition classique de G. Dworkin, l’autonomie peut être définie comme « une capacité de second ordre des personnes à réfléchir de manière critique à leurs préférences, désirs, souhaits, etc. de premier ordre et la capacité d’accepter ou d’essayer de changer ceux-ci à la lumière de préférences et de valeurs d’ordre supérieur. En exerçant cette capacité, les personnes définissent leur nature, donnent un sens et une cohérence à leur vie et assument la responsabilité du type de personne qu’elles sont »^[35]. En empêchant ce travail réflexif et critique, la manipulation sape l’autonomie des individus. Elle ne respecte pas ces individus comme des personnes capables de recevoir une information, de raisonner à la lumière de certaines valeurs et d’agir en conséquence.

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En réponse à cette critique, la littérature sur la manipulation a fait émerger une série de mesures procédurales visant à protéger l’autonomie individuelle. Nous y reviendrons dans l’une des composantes du modèle de légitimité.

4. Synthèse intermédiaire

30

Ce chapitre a permis de faire apparaitre une série de défis normatifs directement en lien avec les systèmes de recommandation algorithmique. La nécessité d’un choix architectural et la question de sa justifiabilité ramènent le débat vers l’objectif poursuivi et vers les modalités y afférentes. Les chapitres suivants construisent sur cette base en discutant tour à tour l’objectif (le « pourquoi ») de l’utilisation des systèmes algorithmiques dans le cadre de la RTS, les modalités de mise en oeuvre (le « comment ») et d’éventuels risques agrégés. Prises ensemble, ces trois composantes fournissent l’armature d’un modèle de légitimité pour l’utilisation de systèmes de recommandation algorithmiques par la RTS.

 

IV. L’objectif : le contexte du service public

31

Ce chapitre traite de la question des objectifs poursuivis par l’utilisation d’un système de recommandation algorithmique. L’hypothèse sous-jacente est qu’une des conditions nécessaires à une utilisation légitime est une utilisation qui vise des objectifs eux-mêmes légitimes. Cette utilisation est cadrée par le mandat de service public (Constitution, loi, concession). La première section décrit ce mandat de service public. La deuxième section le spécifie sous forme de réponse aux défis de paternalisme et perfectionnisme.

1. Le contexte du service public suisse

32

Pour appréhender dans quel ensemble normatif agit la RTS, il faut distinguer deux niveaux normatifs distincts. Premièrement, le niveau plus général est fixé par le mandat de service public tel que prévu par la Constitution fédérale et, plus spécifiquement, par la loi sur la radio-télévision (LRTV) et la Concession. C’est le cadre contraignant qui s’impose à la SSR. Deuxièmement, le niveau plus spécifique des engagements normatifs pris par la SSR et la RTS peut prendre la forme d’engagements déontologiques (par ex. en matière de qualité journalistique^[36]) ou de chartes de valeurs (par ex. charte d’utilisation de l’IA^[37]). Nous reviendrons plus bas sur certains de ces éléments.

33

Au niveau constitutionnel, Art. 93 Cst. féd. fixe les principes fondamentaux pour la radio et télévision publiques. Art. 93 al. 2 spécifie ainsi que « la radio et la télévision contribuent à la formation et au développement culturel, à la libre formation de l’opinion et au divertissement. Elles prennent en considération les particularités du pays et les besoins des cantons. Elles présentent les événements de manière fidèle et reflètent équitablement la diversité des opinions. »^[38] Cet ensemble d’objectifs et de contraintes professionnelles est ensuite précisé par la LRTV. Art. 24 LRTV décrit ainsi le mandat que doit remplir la SSR.

34

Dans son commentaire de la LRTV, B. Rostan note que cet Art. 24 LRTV pose les bases du rôle intégrateur de la SSR^[39]. Ce rôle est au service d’une certaine conception de la démocratie suisse et d’une culture de la communication rendant possible cette démocratie. Selon le Conseil fédéral dans son message sur la LRTV en 2002, « le service public doit contribuer à encourager les processus de communication qui font de la Suisse une nation démocratique née d’une volonté politique commune et fondée sur la compréhension entre les cultures et les groupes »^[40]. Pour R. H. Weber, cette culture de la communication peut se reconstruire sur la base de trois piliers complémentaires : permettre la formation de l’opinion, favoriser le développement culturel et l’accès au divertissement, mettre à disposition des contenus de qualité pour l’ensemble des régions linguistiques en visant la compréhension, la cohésion et l’échange entre celles-ci^[41]. Chacun de ces piliers, prévus par la base constitutionnelle et concrétisés principalement par Art. 24 al. 1 et al. 4 LRTV, contribue aux conditions-cadres de la vie démocratique.

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Ainsi, Art. 24 al. 4 let a LRTV prévoit que la SSR contribue « à la libre formation de l’opinion en présentant une information complète, diversifiée et fidèle, en particulier sur les réalités politiques, économiques et sociales »^[42]. Ce premier pilier est renforcé par la contribution de la SSR à la « formation du public, notamment grâce à la diffusion régulière d’émissions éducatives » (Art. 24 al. 4 let c LRTV)^[43]. Le deuxième pilier porte sur l’importance de la culture. Selon Art. 24 al. 4 let b LRTV, la SSR contribue ainsi au « développement de la culture et au renforcement des valeurs culturelles du pays ainsi qu’à la promotion de la création culturelle suisse » ^[44]. Ce deuxième pilier comprend également l’Art. 24 al. 4 let d LRTV sur la contribution au divertissement^[45]. Quant au troisième pilier, Art. 24 al. 1 LRTV traite en détail des exigences relatives aux différentes communautés linguistiques. En remplissant son mandat constitutionnel, la SSR doit ainsi en particulier: « a. fournir à l’ensemble de la population des programmes de radio et de télévision complets et de même valeur dans les trois langues officielles; b. promouvoir la compréhension, la cohésion et l’échange entre les différentes parties du pays, les communautés linguistiques, les cultures et les groupes sociaux, et tenir compte des particularités du pays et des besoins des cantons; c. resserrer les liens qui unissent les Suisses de l’étranger à la Suisse, promouvoir le rayonnement de la Suisse à l’étranger et y favoriser la compréhension pour ses intérêts » (Art. 24 al. 1 LRTV).

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L’intégration entre les régions linguistiques est particulièrement importante, mais elle n’est pas exclusive. Comme l’écrit le Conseil fédéral dans son message sur la LRTV, « la SSR joue notamment son rôle intégrateur en contribuant à la cohésion des régions linguistiques par ses programmes »^[46]. Plus largement, il s’agit de soigner les processus de communication exigeants qui favorisent « la compréhension mutuelle, la cohésion et l’échange (…) »^[47]. La Concession mentionne l’échange entre « les différentes régions du pays, les communautés linguistiques, les cultures, les religions et les groupes sociaux »^[48]. Dans son message sur la LRTV, le Conseil fédéral mentionne explicitement les minorités vivant en Suisse (notamment les personnes de langue maternelle étrangère) et les différentes générations^[49].

37

Ce cadre normatif (Constitution, loi, Concession) ne mentionne pas directement la question des systèmes algorithmiques. Néanmoins, Art. 6 al. 3 Concession rappelle que pour présenter ses offres d’information, la SSR « recourt à des formats et des modes de diffusion adéquats. Elle tient compte notamment des groupes cibles et du degré d’actualité ». Art. 11 al. 1 Concession (traitant des questions d’innovation) exige que la SSR « développe en permanence de nouvelles offres journalistiques propres, avec un degré élevé d’innovation conceptuelle. Elle utilise à cet égard les possibilités de communication offertes par les nouvelles technologies ». Art .11 al. 2 Concession exige la mise en place d’une gestion de l’innovation et d’une information régulière du public à ce sujet.

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Cette présentation succincte du cadre juridique en vigueur pour la SSR rappelle que le mandat de service public doit se concevoir dans le cadre de la vie démocratique en Suisse. L’action de la SSR doit ainsi tenir compte des réalités propres au pays (notamment ses différentes régions linguistiques, mais également d’autres caractéristiques de son tissu sociétal) et améliorer les conditions-cadres qui vont permettre aux individus d’exercer leur rôle de citoyen, particulièrement par leur participation à la vie politique. Cette ambition est à la jonction des fonctions d’intégration et de forum identifiées par Weber^[50]. Dans le cadre de cet ensemble normatif, la SSR agit de manière indépendante et autonome. Art. 2 al. 1 Concession rappelle ainsi que « la SSR aménage ses services journalistiques de manière autonome et agit en toute indépendance non seulement de l’Etat, mais aussi des groupements sociaux, économiques et politiques ».

2. Réponse aux défis de paternalisme et perfectionnisme

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Ce cadre juridique général s’impose à la RTS, tout en lui laissant une importante marge de manœuvre dans sa mise en œuvre. Afin de mettre en évidence les questions éthiques soulevées par cette mise en œuvre, le tableau ci-dessous propose une déclinaison des éléments principaux du cadre juridiques sous une forme toujours plus spécifique. On passe ainsi du cadre juridique aux objectifs spécifiques, exprimés ensuite sous forme de user-needs et de mesures architecturales. De manière générale, cette présentation en différentes étapes de spécification a pour ambition de localiser d’éventuels désaccords et de les traiter au niveau pertinent. Ainsi, un désaccord peut apparaitre au moment de spécifier le cadre juridique, au moment d’identifier les user-needs pertinents ou encore au moment d’établir des mesures architecturales spécifiques et d’éventuellement laisser choisir les utilisateurs (configurabilité du système). Les points mentionnés en rouge sont les points les plus sensibles en matière de paternalisme et perfectionnisme. Ces points seront discutés plus en détails plus bas. Il est à noter qu’il est également possible de critiquer le cadre juridique et de proposer de le modifier. Celui-ci est néanmoins considéré ici comme une hypothèse de travail stable.

Tableau des éléments principaux du cadre juridique

 

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Comme annoncé, les passages mentionnés en rouge font référence aux points les plus sensibles eu égard au paternalisme et au perfectionnisme. La réponse au risque de paternalisme est de deux ordres. D’une part, les choix architecturaux qui peuvent être réalisés par les utilisateurs eux-mêmes dans la configuration de l’application participent d’une logique de consentement qui sera présentée en détail dans le chapitre suivant. D’autre part, les objectifs énoncés par le cadre juridique sont le résultat de choix du législateur, qui lui-même représente les intérêts des citoyennes et citoyens. Ces procédures législatives sont une protection indirecte mais centrale face au risque de paternalisme^[51].

41

En matière de perfectionnisme, il faut noter que la question n’est pas spécifique à un système de recommandation algorithmique. Le risque de perfectionnisme s’applique aux choix de contenu (par ex. création et programmation de certaines émissions) et aux choix de priorité quant aux différents publics cibles. La question se trouve néanmoins réactualisée par la présence de choix architecturaux à réaliser en vue de concevoir un système de recommandation. Cela étant dit, une position perfectionniste est assumée par le législateur dans son énoncé des objectifs d’un média de service public. Ce perfectionnisme est lié à une conception de la démocratie suisse, des spécificités du pays (notamment les régions linguistiques et son caractère confédéral) et des besoins spécifiques des citoyennes et citoyens en vue d’assumer leurs responsabilités civiques. Cette ambition civique est au cœur de la mission de l’ensemble des médias de service public, particulièrement en période de tensions politiques croissantes.

42

Il semble possible de comprendre de deux manières différentes ce perfectionnisme civique. D’une part, il peut être appréhendé comme ensemble de connaissances et compétences à maitriser en vue d’être capable de prendre ses responsabilités civiques. L’objectif prend alors la forme d’un seuil de connaissances et compétences à atteindre. Cette première option relève d’un perfectionnisme léger, avant tout lié à une citoyenneté fonctionnelle. Les individus ne sont pas appelés à devenir des citoyennes et citoyens parfaits, mais ils doivent acquérir les connaissances et compétences de base de la citoyenneté. D’autre part, la position perfectionniste peut être beaucoup plus exigeante, non-limitée par un seuil fonctionnel. L’objectif visé ressemble alors à un point de fuite jamais atteint. Dans cette deuxième version, la question du contenu de cet idéal apparait plus difficile à circonscrire, vu qu’il ne peut pas être défini de manière fonctionnelle comme dans la première version.

43

La distinction entre ces deux conceptions ne doit pas être exagérée en pratique, car il est impossible, du point de la vue de la SSR, de savoir où sont les individus utilisant ses applications. Il manque la mesure d’un point de comparaison (une baseline) et des tests qui permettraient d’évaluer l’approche par seuil de connaissances et compétences.

44

Afin d’éviter les dangers d’un perfectionnisme plus exigeant, l’approche fonctionnelle apparait néanmoins plus légitime. Elle s’inscrit d’une part pleinement dans les choix législatifs effectués et elle vient donc s’intégrer dans la mission du service public. D’autre part, elle porte en elle-même ses propres limites : une position légèrement perfectionniste est acceptable en vue d’outiller les individus à la citoyenneté. En matière de contenu, il doit donc exister un lien entre une visée perfectionniste et les compétences nécessaires à la citoyenneté. A cette lumière, il paraitrait légitime de promouvoir en priorité un contenu explicatif sur une votation à venir par rapport à un divertissement. En revanche, il serait illégitime de promouvoir un contenu culturel spécifique (ex. musiques populaires) face à un autre contenu culturel (ex. musiques contemporaines).

45

A la lumière de ce perfectionnisme léger, mais assumé, la notion de « découvrabilité », utilisée notamment par Radio France et son algorithme de service public, ne devrait pas être une découvrabilité sans orientation axiologique. Il ne s’agit pas que les utilisateurs découvrent quelque chose de nouveau pour la seule beauté du geste, mais seulement dans la mesure où cette nouveauté les rapproche de compétences civiques^[52].

 

V. Les modalités : donner du contrôle aux utilisateurs

46

Ce chapitre traite de la question des modalités à mettre en œuvre dans l’utilisation d’un système de recommandation algorithmique. Il vise avant tout à répondre aux risques de manipulation et de paternalisme.

47

Quatre modalités générales apparaissent pertinentes pour répondre aux risques de manipulation^[53]. Elles reposent sur une conception de la personne autonome. Elles sont présentées ici comme des conditions générales que le système de recommandation algorithmique de la RTS devrait remplir.

48

La première condition porte sur une information transparente. L’utilisateur doit être informé de la présence et du mode de fonctionnement du système de recommandation algorithmique. Les informations doivent porter sur l’existence du système, son fonctionnement général, ses objectifs et ses implications pour les utilisateurs^[54]. Ces informations doivent être mises à disposition dans un langage accessible aux non-spécialistes et dans une forme facilitant leur consultation. La question du design graphique de cette information participe donc pleinement de l’objectif de respect de l’autonomie de l’utilisateur.

49

Deuxièmement, l’utilisateur doit recevoir de manière spécifique des informations sur le fonctionnement du système. Il s’agit de permettre à l’utilisateur de comprendre les grands principes qui président à l’architecture du système de recommandation. Cela inclue la capacité de comprendre comment les données personnelles sont stockées, utilisées, supprimées, quels effets déploient les choix architecturaux effectués et quelles sont les limites du système (ce que le système ne peut pas réaliser). Cette deuxième modalité est particulièrement proche des exigences posées par le droit de la protection des données^[55].

50

Troisièmement, l’utilisateur doit pouvoir rester en situation de contrôle sur ses choix. Cela inclue la capacité de faire des choix sur le design d’utilisation (notamment en matière de données), mais également de réviser ses choix de configuration initiaux, notamment le choix de renoncer ultérieurement à utiliser le système de recommandation. De manière plus ambitieuse, cette condition de contrôle devrait porter sur la configurabilité du système de recommandation et sur la capacité de l’utilisateur de choisir des fonctionnalités adaptées à ses objectifs personnels (dans le contexte des objectifs généraux d’un média de service public).

51

Quatrièmement, une condition générale de consentement devrait s’appliquer, englobant les points précédents. L’utilisateur devrait pouvoir accepter le système de recommandation algorithmique. Une modalité « opt-in » doit être privilégiée par rapport à une modalité « opt-out ». Un défi important porte sur la question de l’alternative : le consentement nécessite la capacité de dire « non » et donc la capacité de profiter d’une alternative. Renoncer complètement à utiliser le service peut s’apparenter à une option alternative, mais elle n’est pas satisfaisante dans le cadre d’un service public. Toutefois, comme expliqué plus haut, la possibilité de renoncer à un système de recommandation algorithmique ne signifie pas la disparition du nudge : le contenu doit être présenté d’une certaine manière et cette manière ne peut jamais être neutre. L’option alternative pourrait toutefois être d’accepter un mode de présentation par défaut (par exemple selon la date de diffusion).

52

De manière générale, ces 4 modalités permettent de rapprocher le système de recommandation algorithmique d’un idéal d’autonomie individuelle. L’utilisateur est mis en situation et en capacité de réaliser un choix autonome portant sur l’utilisation du système et sur sa configurabilité. Ces modalités ne sont pas seulement des modalités d’utilisation, elles doivent présider à la conception du système. A titre d’exemple, le système se doit d’être conçu de manière à respecter le principe de minimisation de récolte des données utilisées pour son fonctionnement. Ainsi, une version respectant l’idée de privacy by design pourrait proposer à l’utilisateur de documenter son positionnement actuel (selon le couplage user-need/thématique) à travers des questions à choix multiples. Il n’est ainsi pas nécessaire de récolter et de traiter les données d’engagement de l’utilisateur pour lui proposer des recommandations. En ce sens, il existe une autre manière, dans le design même du système, de renseigner le positionnement de l’utilisateur. En revanche, il est possible que cette manière soit moins précise ou moins riche à des fins de recommandation. Le point essentiel porte sur la capacité de contrôle des utilisateurs. Par défaut, la version proposée est conçue pour respecter le droit de la protection des données (entre autres, le principe de minimisation), tandis que l’utilisateur peut choisir une version permettant d’autres fonctionnalités mais supposant une forme de tracking de ses habitudes de consommation de contenus.

53

En matière de paternalisme et de perfectionnisme, cet idéal de configurabilité vient toutefois renouveler un défi normatif connu des services publics audio-visuels. Quelle marge de manœuvre faut-il laisser aux utilisateurs de choisir leur propre mécanisme de nudging, notamment si celui-ci ne correspond pas aux objectifs du service public ? Par exemple, faut-il autoriser un utilisateur à configurer le système pour lui proposer exclusivement du divertissement sans lien avec aucun objectif civique, ce qui serait, par hypothèse, en tension avec le mandat de service public ? La configurabilité est toujours choisie par les équipes en charge des choix architecturaux fondamentaux. Ainsi, ce que peut ou ne peut pas l’utilisateur a été choisi. Sur ce point, il est possible pour le système de chercher à garder une ligne aussi large que possible quant aux choix réalisables par l’utilisateur. En complément, le design du système peut prévoir une partie de l’application qui échappe à cette configurabilité et qui propose un contenu aligné sur le mandat de service public. Par exemple, tous les utilisateurs – quels que soient leurs choix individuels en matière de configurabilité – devraient voir les ressources pertinentes pour la prochaine votation fédérale. Les possibilités de design d’une application comme celle de la RTS permettent d’éviter de traiter cette question comme un noir/blanc, mais plutôt comme une recherche d’équilibres.

 

VI. Risques agrégés

54

Les deux composantes du modèle de légitimité discutées jusqu’alors (le « pourquoi » et le « comment ») sont centrales dans la perspective de l’utilisateur. Néanmoins, elles doivent encore être complétées par une analyse des risques agrégés.

55

En effet, en adoptant la perspective d’un utilisateur individuel, les risques agrégés n’apparaissent pas^[56]. Ces risques sont appelés « agrégés » avant tout pour signifier qu’ils dépassent le niveau individuel discuté jusqu’ici. A titre d’inspiration, cette analyse de risques est partie intégrante des obligations imposées aux fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle à haut risques par la législation européenne sur l’IA^[57]. L’analyse vise notamment à identifier et prévenir les impacts négatifs sur la santé, la sécurité et les droits fondamentaux consacrés dans la Charte des droits fondamentaux de l’UE, y compris la démocratie^[58]. Le propos n’est pas ici de dire que le règlement européen s’applique à la RTS, mais de montrer la pertinence d’une exigence d’analyse de risques au-delà de la seule perspective individuelle^[59]. De manière similaire, l’analyse de risques agrégés peut également porter sur les risques internes au fonctionnement de l’entreprise. Un exemple dans chacune de ces catégories est brièvement discuté afin d’exemplifier le type de risques en jeu.

56

En matière de risques agrégés pour le public, la question de la personnalisation et de l’accès à une information commune se pose. Comme expliqué plus haut, dans la droite ligne de ses objectifs, la RTS peut légitimement chercher à promouvoir certains contenus auprès de certains utilisateurs. Chaque utilisateur de l’application voit ainsi « ses » contenus, potentiellement différents de ceux proposés à d’autres utilisateurs. De manière agrégée, ce mouvement peut conduire à une information morcelée, parcellaire et consommée de manière asynchrone. Cette pratique entre en conflit avec l’ambition d’universalité reconnue comme l’un des piliers des services publics audio-visuels^[60]. Pour utiliser un exemple parlant, l’émission d’information phare « 19.30 » représentait il y a peu encore un partage d’informations avec un large public, à un moment déterminé et égal pour tous. Aujourd’hui, la consommation de ces contenus à 19.30 reste importante, mais elle est morcelée et asynchrone. On ne regarde plus l’entier du TJ, mais seulement les reportages qui nous intéressent. A terme, et à supposer que cette tendance se poursuive, les débats de société sont rendus plus difficiles car les individus ne disposent plus, ou encore moins qu’aujourd’hui, d’informations communes à un temps T^[61]. Ce n’est pas seulement le contenu du téléjournal, mais l’ensemble des contenus fournis par l’application RTS et, au-delà, l’ensemble des contenus fournis par tous les médias via leur application. Le défi est encore renforcé si l’on ajoute les plateformes comme distributrices de contenu. De manière concrète, cette analyse de risques pourrait amener la RTS à considérer certains contenus comme prioritaires (sur la base d’une certaine conception de la démocratie) et à les promouvoir auprès de l’ensemble des utilisateurs, court-circuitant de manière assumée la logique de personnalisation normalement à l’œuvre^[62]. Ce défi n’est pas nouveau, il touchait déjà les choix de programmation et les rapports entre les différents publics cibles. Néanmoins, le défi est renouvelé et réagencé par les choix architecturaux à réaliser^[63].

57

Les risques agrégés peuvent également porter sur les risques internes, notamment dans les mesures de performances mises en place au sein des rédactions. A la différence d’un média privé, le nombre de clics n’est pas mesuré par rapport à un objectif commercial, mais il peut l’être par rapport à la réalisation des objectifs fixés à la lumière du mandat de service public. Ainsi, suivant le tableau proposé plus haut, un utilisateur qui consulterait un contenu recommandé dans une perspective d’augmenter ses connaissances sur la Suisse (par ex. un reportage sur une autre région linguistique) devrait être compatibilisé comme un élément positif de performance. Outre les difficultés à définir les proxys pertinents pour les objectifs de service public, cela peut conduire à des effets pervers où certains contenus spécifiques (notamment ceux qui remplissent le plus de user-needs pertinents) sont systématiquement promus au profit de contenus plus particuliers^[64]. De manière similaire, certains contenus particulièrement attrayants pour le grand public (par ex. portrait de personnalités sportives) pourraient être utilisés comme « appâts » pour attirer les utilisateurs vers un contenu directement aligné sur le mandat de service public. Ce genre de mécanisme apparait comme une forme de manipulation au service de l’idéal civique promu par le mandat de service public. Pour la RTS, il importe de monitorer ces effets agrégés sur les équipes créant et promouvant ces contenus et de contrôler les incitatifs mis en place pour identifier et récompenser les « bonnes » performances.

58

Ces deux exemples de risques agrégés n’ont pas prétention à l’exhaustivité. Ils visent avant tout à illustrer les résultats potentiels d’une analyse de risques qui irait au-delà de la perspective individuelle. L’obligation mise ici en avant porte en priorité sur la nécessité de conduire cette analyse de risques et de l’intégrer dans le modèle de légitimité.

 

VII. Conclusion : vers un modèle de légitimité

59

L’utilisation des systèmes de recommandation algorithmique par les médias de service public tels que la RTS introduit des défis normatifs significatifs qui doivent être soigneusement abordés pour maintenir la légitimité et la confiance du public. Cet article a proposé un modèle de légitimité à trois composantes : les objectifs du système de recommandation, les modalités de sa mise en œuvre et une analyse des risques agrégés. Prises ensemble, ces trois composantes sont à même de proposer une réponse solide aux défis principaux en matière de nudging numérique.

Objectifs	Modalités
Risques agrégés

60

En conclusion, on peut rapidement revenir aux trois scénarios testés dans ce projet. Dans le premier, l’utilisateur est invité à découvrir un contenu orienté vers un couplage spécifique, à savoir l’actualité politique suisse et le user-need « donne-moi une perspective ». Ce scénario correspond à la ligne modérément perfectionniste défendue plus haut : la RTS possède la légitimité et la responsabilité d’amener ses utilisateurs vers un idéal fonctionnel de connaissances et de compétences civiques. Dans le deuxième scénario, l’utilisateur est invité à découvrir un contenu labelisé avec le user-need « donne-moi une perspective » mais sans précision thématique, respectivement avec un choix thématique laissé à l’utilisateur. Ici également, la ligne perfectionniste défendue permet de faire le lien avec les compétences nécessaires à la vie civique. Au-delà de la thématique privilégiée, c’est la compétence de comprendre et d’adopter différentes perspectives qui est encouragée. Dans le troisième scénario, le système de recommandation algorithmique propose à l’utilisateur d’aller vers le couplage le plus éloigné de son propre positionnement. La logique de découvrabilité est alors poussée à l’extrême. Selon le cadre d’analyse proposé, cette approche n’est pas légitime car le lien avec une compétence civique apparait trop ténu. En revanche, il est possible de garder de l’idée de découvrabilité une approche graduelle qui s’appliquerait de manière générale à l’outil de recommandation. Plutôt que de faire « sauter » les utilisateurs de leur positionnement actuel à des contenus « cibles », la découvrabilité signifierait une approche incrémentale, un accompagnement graduel vers cette cible.

61

De manière générale, les réflexions proposées dans cette contribution rappellent l’importance de pratiques transparentes au service de l’autonomie individuelle et de la démocratie. Cette transparence permet aux utilisateurs de faire des choix éclairés et favorise la confiance dans les médias de service public. Utiliser ces systèmes de recommandation algorithmique sans une approche aussi ouverte et transparente que possible serait dangereux pour la légitimité du service public. Dans une perspective positive, ces efforts de transparence fixent un standard pour les autres médias et, plus largement, pour les autres outils numériques mobilisant une recommendation algorithmique.

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Notes de bas de page:

1. Cet article fait partie d’un projet mené avec mes collègues de la HES-SO – Florian Evéquoz, Laura Finarelli, Gianluca Rizzo – et la RTS – Christophe Schenk – sous l’égide de l’IMI (Initiative for Media Innovation, avec son directeur Mounir Krichane). Merci à eux pour les retours critiques sur une première version. ↑
2. Pour plus d’informations, https://www.radiofrance.com/presse/radio-france-lance-son-algorithme-de-service-public (consultée le 2 juillet 2024) ↑
3. Conseil de l’Europe, Recommandation CM/Rec(2022)11 du Comité des Ministres aux États membres sur les principes de gouvernance des médias et de la communication, 6 avril 2022, § 13. ↑
4. Pour les références générales au projet, https://www.media-initiative.ch/project/stimulating-content-discovery-to-improve-democratic-information-spaces/ (consultée le 2 juillet 2024) ↑
5. Pour une vue d’ensemble, JOHAN ROCHEL, Ethics in the GDPR: A Blueprint for Applied Legal Theory, International Data Privacy Law, 2021. ↑
6. Charte de l’offre SSR https://www.srgssr.ch/fr/ce-que-nous-faisons/qualite/charte-de-loffre (consultée le 2 juillet 2024) ↑
7. Commission fédérale des médias, « Le service public média à l’ère numérique », février 2024. Disponible : https://www.emek.admin.ch/inhalte/F_Denkanstoss_medialer_Service_public_6.2.2024.pdf (consultée le 2 juillet 2024) ↑
8. Pour une vue d’ensemble dans 8 pays européens, JANNICK KIRK SØRENSEN, Public Service Media, Diversity and Algorithmic Recommendation: Tensions between Editorial Principles and Algorithms in European PSM Organizations, CEUR Workshop Proceedings, 2019. Pour le service public audio-visuel suédois, TORBJÖRN ROLANDSSON/ANDREAS WIDHOLM/JÖRGEN RAHM-SKÅGEBY, Managing Public Service: The Harmonization of Datafication and Managerialism in the Development of a News-Sorting Algorithm, Digital Journalism, 10(10), 2022. Pour l’exemple canadien, CHRISTOPHER BERRY, Recommending Social Cohesion, Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems, 2018. Pour une analyse des expériences flamandes et norvégiennes, HILDE VAN DEN BULCK/HALLVARD MOE, Public Service Media, Universality and Personalisation through Algorithms: Mapping Strategies and Exploring Dilemmas, Media, Culture & Society, 40(6), 2017. ↑
9. Pour une vue d’ensemble, RASMUS KLEIS NIELSEN/SARAH ANNE GANTER, The Power of Platforms : Shaping Media and Society, New York, NY 2022. Pour les dernières données agrégées sur l’utilisation et l’impact des plateformes de réseaux sociaux par les médias, NIC NEWMAN/RICHARD FLETCHER/CRAIG T. ROBERTSON/AMY ROSS ARGUEDAS/RASMUS KLEIS NIELSEN, Reuters Institute Digital News Report 2024, Reuters Institute, 2024. ↑
10. Pour une vue d’ensemble, A ROSS ARGUEDAS/C ROBERTSON/R FLETCHER/R NIELSEN, Echo Chambers, Filter Bubbles, and Polarisation: A Literature Review, 2022. Il est intéressant de noter que les filtres de bulle peuvent également avoir une dimension protective pour certaines minorités. Voir JACOB ERICKSON, Rethinking the Filter Bubble? Developing a Research Agenda for the Protective Filter Bubble, Big Data & Society, 11(1), 2024. ↑
11. Pour une vue d’ensemble, J. ROCHEL, Éthique de l’intelligence artificielle : une vue d’ensemble, Techniques de l’ingénieur, 2023. Sur la question des outils de recommandations, SILVIA MILANO/MARIAROSARIA TADDEO/LUCIANO FLORIDI, Recommender Systems and their Ethical Challenges, AI & SOCIETY, 35(4), 2020. ↑
12. Sur la taxonomie des nudges, K. BERGRAM, DJOKOVIC, M., BEZENÇON, V., HOLZER, A., The Digital Landscape of Nudging: A Systematic Literature Review of Empirical Research on Digital Nudges, CHI ’22: Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 62(1-16), 2022. Pour une vue d’ensemble des questions d’éthique du nudging, ANDREAS T. SCHMIDT/BART ENGELEN, The Ethics of Nudging: An Overview, Philosophy Compass, 15(4), 2020. ↑
13. MORTEN SKOVSGAARD/KIM ANDERSEN, Conceptualizing News Avoidance: Towards a Shared Understanding of Different Causes and Potential Solutions, Journalism Studies, 21, 2020; GWENDOLIN GURR/JULIA METAG, Examining Avoidance of Ongoing Political Issues in the News: A Longitudinal Study of the Impact of Audience Issue Fatigue, International Journal of Communication, 15, 2021. ↑
14. Le travail nécessaire à l’obtention de métadonnées de qualité, à la fois sur le plan technique et sur le plan des pratiques professionnelles, est un défi transversal pour tous les services publics européens. Voir JANNICK KIRK SØRENSEN, Public Service Media, Diversity and Algorithmic Recommendation: Tensions between Editorial Principles and Algorithms in European PSM Organizations, CEUR Workshop Proceedings, 2019, 9. ↑
15. Dmitry Shishkin est présenté comme le créateur de cette approche. Voir par exemple https://www.journalism.co.uk/video/delivering-something-different-bbc-world-service-fulfills-six-user-needs-to-engage-younger-audiences/s400/a731718/ (consultée le 2 juillet 2024) ↑
16. Dans la version anglaise originale, Inspire me, Educate me, Give me perspective, Keep me on trend, Update me, Divert me/Amuse me. ↑
17. Voir les analyses agrégées proposées par NIC NEWMAN/RICHARD FLETCHER/CRAIG T. ROBERTSON/AMY ROSS ARGUEDAS/RASMUS KLEIS NIELSEN, Reuters Institute Digital News Report 2024, Reuters Institute, 2024, 44 ff. ↑
18. Les domaines thématiques retenus sont les suivants : Sport; Culture; Suisse; Monde; Environnement; Economie; Sciences-Tech. Les user-needs retenus sont les suivants : inspire-moi, éduque-moi, donne-moi une perspective, garde-moi informé des débats actuels, mets-moi à jour., divertis-moi. ↑
19. L’approche technique utilisée dans le projet est disponible auprès de l’équipe du projet et sera documentée dans un article ultérieur. ↑
20. Pour une approche similaire dans le cadre d’un service public, MIRA BURRI, Nudging as a Tool of Media Policy: Understanding and Fostering Exposure Diversity in the Age of Digital Media, in Klaus Mathis/Avishalom Tor (Hrsg.), Nudging – Possibilities, Limitations, and Applications in European Law and Economics, 2015. ↑
21. Pour une définition classique, RICHARD THALER/CASS R. SUNSTEIN, Nudge : la méthode douce pour inspirer la bonne décision Paris 2010, 25. Pour une lecture critique, A. Barton and T. Grüne-Yanof ADRIEN BARTON/TILL GRÜNE-YANOFF, From Libertarian Paternalism to Nudging—and Beyond, Review of Philosophy and Psychology, 6(3), 2015. Voir également la réponse du Conseil fédéral à l’interpellation 20.4158 de T. Burgherr (UDC) « Economie comportementale – manipulation de l’Etat ? », 2020. ↑
22. Pour plus de détails sur les types de nudges, ANA CARABAN/EVANGELOS KARAPANOS/DANIEL GONÇALVES/PEDRO CAMPOS, 23 Ways to Nudge: A Review of Technology-Mediated Nudging in Human-Computer Interaction, Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2019. ↑
23. A ce titre, l’approche choisie par le Conseil fédéral est intéressante. Il considère les nudges comme une possibilité dans une palette d’instruments de réglementation : « Les nudges peuvent dans certains cas contribuer à la réalisation d’objectifs réglementaires à un coût économique proportionnellement bas. Ils s’ajoutent à la palette des instruments de réglementation disponibles. Il est notamment possible d’y recourir pour éviter des réglementations impliquant une intervention plus lourde, comme les interdictions ou les obligations. » Réponse à l’interpellation T. Burgherr (UDC) « Economie comportementale – manipulation de l’Etat ? », 20.4158, 2020. ↑
24. SILVIA MILANO/MARIAROSARIA TADDEO/LUCIANO FLORIDI, Recommender Systems and their Ethical Challenges, AI & SOCIETY, 35(4), 2020, 962. ↑
25. Dworkin GERALD DWORKIN, Paternalism, Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2020. (original: Paternalism is the interference of a state or an individual with another person, against their will, and defended or motivated by a claim that the person interfered with will be better off or protected from harm.) ↑
26. A. Barton and T. Grüne-Yanof ADRIEN BARTON/TILL GRÜNE-YANOFF, From Libertarian Paternalism to Nudging—and Beyond, Review of Philosophy and Psychology, 6(3), 2015. ↑
27. Pour l’identification de différentes conceptions de la liberté dans le contexte des nudges, KEITH DOWDING/ALEXANDRA OPREA, Nudges, Regulations and Liberty, British Journal of Political Science, 53(1), 2023. ↑
28. Pour la rationalité, P. FOOT, Natural Goodness, Oxford 2003. Pour un lien avec la réalisation de l’excellence humaine, JOHN RAWLS, A Theory of Justice, Cambridge, Mass. 1971, 325. ↑
29. RONALD DWORKIN, Une question de principe, Paris 1996, 239. ↑
30. Voir les réflexions sur la protection de l’intégrité de la personne proposée par C. LABORDE, Philosophie libérale de la religion, Paris 2023, 165 ss. ↑
31. ROBERT NOGGLE, The Ethics of Manipulation, Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2022. ↑
32. Voir par exemple D. SUSSER/B. ROESSLER/H. NISSENBAUM, Technology, Autonomy, and Manipulation, Internet Policy Review, 8(2), 2019. ↑
33. Voir par exemple ROBERT E. GOODIN, Manipulatory Politics, New Haven 1980. ↑
34. Voir par exemple RUTH R. FADEN/TOM L. BEAUCHAMP/NANCY M.P. KING, A History and Theory of Informed Consent, New-York 1986, 258 ss. ↑
35. GERALD DWORKIN, The Nature of Autonomy, Nordic Journal of Studies in Educational Policy, 2015(2), 2015, 14. ↑
36. Charte de l’offre SSR https://www.srgssr.ch/fr/ce-que-nous-faisons/qualite/charte-de-loffre (consultée le 2 juillet 2024). Ces engagements sont exigés par le cadre législatif, en termes généraux-abstraits. Ainsi, la Concession prévoit à son Art. 4 (Exigences en matière de qualité de l’offre et assurance qualité) : « Les services journalistiques de la SSR doivent satisfaire à des exigences élevées en matière de qualité et d’éthique. Ils se distinguent par leur pertinence, leur professionnalisme, leur indépendance, leur diversité et leur accessibilité. » ↑
37. Charte IA RTS du 9 mai 2023, disponible https://binary.rts.ch/entreprise/vos-questions/2023/document/27496372.html/BINARY/Charte+utilisation+intelligence+artificielle+contenus+%25C3%25A9ditoriaux.pdf (consulté le 2 juillet 2024) ↑
38. De manière générale, ATF 135 II 296, cons. 4.2.1. ↑
39. BLAISE ROSTAN, Art. 24, in Denis Masmejan/Bertil Cottier/Nicolas Capt (Hrsg.), Loi sur la radio-télévision (LRTV), Bern 2014, § 19-20. Voir également le Rapport du Conseil fédéral en réponse à la motion Maissen (10.3055), « Renforcement de la compréhension mutuelle et de la cohésion nationale sur la SSR », 7 décembre 2012, p. 6 ↑
40. Message LRTV, FF 2003 1534. ↑
41. ROLF H. WEBER, Rundfunkrecht: Bundesgesetz vom 24. März 2006 über Radio und Fernsehen, Bern 2014, 210. ↑
42. Voir également Concession Art. 3 al. 2 : Les services journalistiques de la SSR « répondent à l’intérêt commun et fournissent au public une information fiable sur l’Etat et la société ». ↑
43. BLAISE ROSTAN, Art. 24, in Denis Masmejan/Bertil Cottier/Nicolas Capt (Hrsg.), Loi sur la radio-télévision (LRTV), Bern 2014, § 42. ↑
44. Voir également Concession Art. 7 : « Par son offre, la SSR contribue au développement culturel et au renforcement des valeurs culturelles du pays. Elle encourage la création culturelle suisse, en tenant particulièrement compte de la production littéraire, musicale ou cinématographique ». ↑
45. « Cette ouverture est importante pour la garantie de développement du service public, qui doit pouvoir s’adapter à la demande des usagers et offrir des programmes complets et non spécialisés ». BLAISE ROSTAN, Art. 24, in Denis Masmejan/Bertil Cottier/Nicolas Capt (Hrsg.), Loi sur la radio-télévision (LRTV), Bern 2014, § 45. ↑
46. Italiques ajoutées, Message LRTV, FF 2003 1533. ↑
47. Concession, Art. 3 al. 4 ↑
48. Concession, Art. 3 al. 4. Voir les groupes mentionnés dans la Charte de l’offre SSR : « Nous répondons à différents besoins et donnons la parole aux divers groupes de la population suisse, notamment les différentes catégories d’âge, genre, niveaux de formation, milieux socio-économiques et groupes ethniques » ↑
49. Message LRTV, FF 2003 1534. ↑
50. “Die Integrationsfunktion strebt im Sinne einer gesellschaftlichen Harmonisierung einen verstärkten Zusammenhalt in der Gesellschaft an. Die Forumsfunktion hat den Meinungsaustausch zum Ziel und hat damit eine traditionell demokratische Bedeutung.” ROLF H. WEBER, Rundfunkrecht: Bundesgesetz vom 24. März 2006 über Radio und Fernsehen, Bern 2014, 210. ↑
51. Le Conseil fédéral rattache ce point à une demande de transparence que serait réalisée par « le respect du processus législatif ordinaire (en particulier : procédure de consultation, analyse d’impact de la réglementation, message et traitement au Parlement) ». Interpellation T. Burgherr (UDC) « Economie comportementale – manipulation de l’Etat ? », 20.4158, 2020. ↑
52. Le concept d’ « intérêt général » utilisé dans la recommandation du Conseil des ministres du Conseil de l’Europe peut être lue en ce sens : « (…) prendre des mesures visant à améliorer l’exposition à la diversité, par exemple en encourageant les plateformes à proposer d’autres formes de personnalisation compatibles avec l’intérêt général (…). » Conseil de l’Europe, Recommandation CM/Rec(2022)11 du Comité des Ministres aux États membres sur les principes de gouvernance des médias et de la communication, 6 avril 2022, § 13. ↑
53. De manière générale, ces modalités peuvent être appréhendées comme des spécifications de la recommandation générale de respect des droits de l’homme et des libertés fondamentale lors de la conception, de la mise en œuvre et du déploiement continu des systèmes algorithmiques. Conseil de l’Europe, Recommandation CM/Rec(2022)11 du Comité des Ministres aux États membres sur les principes de gouvernance des médias et de la communication, 6 avril 2022, § 13 ↑
54. En matière d’IA, la règlementation européenne confère à cette demande une importance structurelle. Voir l’AI Act, Art. 50 al. 1 et al. 5. ↑
55. Voir en Suisse, Art. 7 (Protection des données dès la conception et par défaut) et Art. 25 (Droit d’accès) LPD. ↑
56. SILVIA MILANO/MARIAROSARIA TADDEO/LUCIANO FLORIDI, Recommender Systems and their Ethical Challenges, AI & SOCIETY, 35(4), 2020, 964. ↑
57. Système de gestion des risques, Art. 9(2) Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées relatives à l’intelligence artificielle (AI Act). ↑
58. Voir Préambule, récital 1, AI Act. Voir la mention des « processus démocratiques » comme un intérêt fort, Conseil de l’Europe, Recommandation CM/Rec(2022)11 du Comité des Ministres aux États membres sur les principes de gouvernance des médias et de la communication, 6 avril 2022, § 13. Le Conseil fédéral parle également d’analyse d’impact dans sa réponse à l’Interpellation T. Burgherr (UDC) « Economie comportementale – manipulation de l’Etat ? », 20.4158, 2020. ↑
59. Voir par exemple en droit suisse, Analyse d’impact relative à la protection des données personnelles, Art. 22 LPD. ↑
60. Voir les travaux du Conseil mondial de la CONSEIL MONDIAL DE LA RADIOTÉLÉVISION, La Radiotélévision publique: pourquoi? comment?, Paris 2001, 13. ↑
61. Pour cette critique, NATASCHA JUST/MICHAEL LATZER, Governance by Algorithms: Reality Construction by Algorithmic Selection on the Internet, Media, Culture & Society, 39(2), 2016, 9. ↑
62. Les outils d’IA utilisés à des fins de création de contenu (et non seulement de mise à disposition du public) représentent un défi additionnel qui pourrait renforcer cette problématique. Voir la Charte IA RTS du 9 mai 2023, disponible https://binary.rts.ch/entreprise/vos-questions/2023/document/27496372.html/BINARY/Charte+utilisation+intelligence+artificielle+contenus+%25C3%25A9ditoriaux.pdf (consulté le 2 juillet 2024) ↑
63. Pour une approche documentant les réponses des rédactions, HILDE VAN DEN BULCK/HALLVARD MOE, Public Service Media, Universality and Personalisation through Algorithms: Mapping Strategies and Exploring Dilemmas, Media, Culture & Society, 40(6), 2017. ↑
64. Ces défis sont communs à tous les projets de recommandation algorithmique pour les services publics. JANNICK KIRK SØRENSEN, Public Service Media, Diversity and Algorithmic Recommendation: Tensions between Editorial Principles and Algorithms in European PSM Organizations, CEUR Workshop Proceedings, 2019, 9. ↑

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