Au moment où Washington et Pékin s’entendent pour permettre la vente des activités américaines de TikTok à des investisseurs locaux, un élément essentiel échappe à la transaction : l’algorithme de recommandation qui alimente la page « For You ». Cette pièce maîtresse reste sous le contrôle de ByteDance. Et son histoire, loin d’être uniquement celle d’une prouesse technique, commence de manière étonnamment humaine, avec une poignée de jeunes curateurs, dont un Mexicain prénommé Jorge, qui ont façonné, à la fin des années 2010, ce que des centaines de millions d’utilisateurs allaient voir.

Quand un nouvel utilisateur ouvre TikTok, l’application ne sait presque rien de lui. Elle devine sa langue, sa zone géographique, peut-être des liens dans d’autres carnets d’adresses, puis observe. La mécanique est simple : temps de visionnement, « j’aime », partages, commentaires, envois en message privé, mais l’apprentissage est fulgurant. Les plus avertis « jouent » d’ailleurs ces premières interactions, conscients que quelques gestes pèsent lourd dans le profilage initial. Pourtant, à l’international et notamment en Amérique latine, ce raffinage par l’usage n’a pas suffi au départ : l’algorithme recommandait des vidéos trop courtes, floues, ou hors de propos. C’est là qu’entrent en scène les équipes locales.

À Mexico, en 2018, ByteDance installe un petit groupe chargé d’introduire TikTok dans le monde hispanophone. Les curateurs, jeunes, bilingues, baignés de culture urbaine, travaillent dans un espace de coworking et reportent à Pékin. Leur mission : traduire culturellement l’application et guider les équipes chinoises sur ce qui résonne auprès du public local. Concrètement, ils choisissent, retirent, hiérarchisent. Chaque retrait d’une mauvaise vidéo, chaque mise en avant d’une bonne, devient un signal d’entraînement pour le modèle. Jorge Reyes, l’un des quatre premiers opérateurs mexicains, sélectionne recettes, chorégraphies, extraits de foot, micro-tutoriels. Sa sensibilité, ses intuitions éditoriales, finissent par imprimer l’ADN du fil For You dans toute la région.

L’outil le plus puissant de ces curateurs s’appelle « heating ». Derrière ce mot, un levier assumé : forcer une vidéo à atteindre un certain quota de vues soit 5 000, 50 000, 100 000, 500 000, 1 million, jusqu’à 5 millions. L’effet boule de neige fait le reste : une partie des spectateurs s’engage, partage, et la viralité s’enclenche. Ce « chauffage » a longtemps été un secret de polichinelle en interne, soigneusement gardé vis-à-vis du public, car il bouscule l’image d’une plateforme entièrement méritocratique. En réalité, l’algorithme n’a rien de magique : il encode des préférences humaines. Pour reprendre la formule d’une ex-commissaire de la FTC, on pourrait remplacer « algorithme » par « un certain Bob ». Dans le cas latino-américain, le « Bob » s’appelait parfois Jorge.

La feuille de route était double : corriger les biais initiaux et élargir l’offre au-delà des lip-syncs hérités de Musical.ly, racheté par ByteDance en 2017. À l’époque, tout contenu qui n’était pas danse adolescente était classé « divers ». Selon Jorge, seulement 12 % des vidéos entraient dans cette catégorie au départ. Il fallait donc attirer des créateurs d’autres genres ( cuisine, bricolage, sport, humour local ) et s’assurer que leurs formats performent. Le heating servait de starter, mais d’autres leviers existaient : pousser des hashtags liés à l’actualité et à la pop culture, labelliser certaines vidéos comme « officielles », réordonner les pages de hashtags, éditorialiser l’onglet Discover. Chaque semaine, des rapports venus de Chine orientaient aussi les thèmes gagnants par pays. Avec des lignes rouges claires : pas de politique, pas de religion, rien de « vulgaire » pour les jeunes publics.

Au-delà de l’éditorial, ByteDance a massivement investi pour doper l’acquisition. En 2019, le programme TikTok Rewards rémunère le parrainage de nouveaux utilisateurs. Comme chez le concurrent chinois Kuaishou, le dispositif attire aussi des opérations à la limite du « click-farming », gonflant des métriques flatteuses pour les classements d’apps. Surtout, le groupe engage près d’un milliard de dollars de publicité la première année, avec des dépenses quotidiennes titanesques sur… Facebook, Instagram, YouTube et Snapchat. L’objectif est clair : acheter de la notoriété, puis convertir. Or convertir un téléchargement en usage régulier ne s’achète pas aisément ; c’est le travail patient des équipes régionales, qui « amorcent » l’algorithme avec des contenus familiers et immédiatement engageants.

C’est ici que TikTok se distingue de ses rivaux. Là où Facebook, Instagram ou YouTube reposent sur des graphes sociaux et des signaux explicites, TikTok met le spectateur en « pilote automatique ». L’application ne vous demande rien ; elle infère tout. Elle retient qu’un utilisateur s’attarde sur des vidéos de parentalité, de musique brésilienne ou de témoignages intimes, même s’il ne clique pas. Connie Chan, d’Andreessen Horowitz, résume : TikTok est l’une des premières applications grand public où « l’IA est le produit ». Ce pouvoir éditorial massif peut viser le « bonheur » des utilisateurs, suggère-t-elle — ou, plus prosaïquement, l’optimisation du temps d’écran et des achats.

Cette trajectoire pose des questions publiques à l’heure où TikTok se réorganise aux États-Unis sans son moteur complet. D’un côté, le succès de l’algorithme doit beaucoup à une ingénierie de pointe, nourrie par des torrents de données. De l’autre, sa montée en puissance s’explique aussi par une gouvernance éditoriale assumée, parfois interventionniste, où des humains ont calibré les premiers signaux, accéléré des contenus, « coaché » des créateurs et importé des bibliothèques entières de vidéos pour lancer la roue d’inertie. On peut y voir une version 21e siècle du programmateur télé : un mélange de science des données, d’instinct culturel et de marketing de réseau.

Reste l’enjeu des biais et de la transparence. Toute équation reflète les préférences et contraintes de ses concepteurs. Les « interdits » thématiques, les choix de heating, l’arbitrage entre diversité et engagement, la rémunération du parrainage, tout cela dessine un prisme éditorial. Tant que l’algorithme et ses outils périphériques demeurent opaques, la discussion démocratique reste incomplète : quelle place accorder à la manipulation positive pour diversifier un fil d’actualité, jusqu’où tolérer l’« amorçage » artificiel, comment auditer une machine qui apprend d’interventions humaines non documentées ?

Au moment où le contrôle de l’application se redessine aux États-Unis, l’élément qui ne « migre » pas (la logique décisionnelle du For You) concentre cette tension. L’algorithme tel qu’il existe aujourd’hui est le produit d’un bricolage génial, fait de modèles, de données, mais aussi d’innombrables coups de pouce. C’est ce mélange qui a permis à TikTok de devenir un distributeur mondial d’attention. C’est aussi ce mélange qui devrait, plus que jamais, être mis en débat : ce que l’on confie à la machine, ce que l’on garde sous main humaine, et les garde-fous que l’on exige quand la frontière entre les deux disparaît.

Source : Forbes

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