Personnalisation algorithmique de l’information dans les médias traditionnels : enjeux éthiques et sociopolitiques
Cet article examine les enjeux éthiques et sociopolitiques de la personnalisation algorithmique de l’information pour les médias traditionnels. L’étude mobilise la théorie de l’acteur-réseau appliquée aux pratiques des organisations et à l’innovation technologique (Collin, Livian et Thivant, 2016)....
Wedi'i Gadw mewn:
| Cyhoeddwyd yn: | URI:https://journals.openedition.org/ctd, |
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| Prif Awdur: | |
| Fformat: | Article ou chapitre numérique |
| Iaith: | Français |
| Cyhoeddwyd: |
Communication, technologies et développement
2026
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| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Crynodeb: | Cet article examine les enjeux éthiques et sociopolitiques de la personnalisation algorithmique de l’information pour les médias traditionnels. L’étude mobilise la théorie de l’acteur-réseau appliquée aux pratiques des organisations et à l’innovation technologique (Collin, Livian et Thivant, 2016). Au terme d’une étude de cas consacrée à six médias américains et français, dont The New York Times, The Washington Post, Associated Press, Le Monde, Le Figaro et Agence France-Presse, l’analyse qualitative a permis de montrer que chacun des modèles américains et français en matière de personnalisation algorithmique de l’information présente des fragilités. L’approche américaine, très axée sur les données et les algorithmes, soulève des questions de transparence, de diversité de l’information et de risques de polarisation. Quant au modèle français, plus modéré, il n’est pas pour autant à l’abri des effets de standardisation ou des biais. |
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