Lorsque les algorithmes nous déçoivent : inefficacité algorithmique perçue, réactance psychologique et personnalité implicite comme moteurs de l’aversion envers les algorithmes sur les plateformes de vidéos courtes

Pourquoi cela compte pour votre fil

Les applications de vidéos courtes comme TikTok et Douyin promettent de nous montrer exactement ce que nous voulons, au moment où nous le voulons. Pourtant, beaucoup de gens se retrouvent encore agacés par leur fil, méfiants envers ce qu’ils voient, ou constamment en conflit avec les recommandations. Cette étude pose une question apparemment simple mais lourde de conséquences pour notre vie numérique : que se passe-t-il, sur le plan psychologique, quand les gens ont le sentiment que l’algorithme ne fonctionne tout simplement pas pour eux ?

Quand le fil semble décalé

Les chercheur·e·s se concentrent sur une idée clé qu’ils appellent inefficacité algorithmique perçue : le sentiment que la plateforme continue de proposer des vidéos ennuyeuses, inutiles ou hors de propos. Plutôt que de mesurer la précision réelle de l’algorithme, ils examinent la précision telle qu’elle est ressentie par les utilisateur·rice·s. Lorsque les gens jugent les clips recommandés comme peu mémorables, peu significatifs ou peu convaincants, ils sont plus enclins à se rebeller contre le système lui‑même. Autrement dit, la déception vis‑à‑vis du fil devient le point de départ d’une résistance plus large à l’orientation algorithmique.

D’irritation au contre‑mouvement

L’étape suivante est la réactance psychologique — la sensation désagréable que nous éprouvons lorsque nous estimons que notre liberté est limitée. Sur Douyin et des applications similaires, la page « Pour toi » décide de ce qui apparaît en priorité, orientant discrètement l’attention. Quand ce flux entre en conflit avec ce que les utilisateur·rice·s pensent devoir voir, ils peuvent se sentir poussés, envahis, voire observés. L’étude montre que ces moments de décalage font plus que provoquer de l’irritation. Ils déclenchent l’impression que l’application cherche à dicter ce que les gens doivent regarder, ce qui alimente colère, impatience et envie de faire le contraire. Ce reflux émotionnel devient un puissant moteur de ce que les auteur·rice·s appellent l’aversion envers les algorithmes.

Comment les gens se défendent contre le fil

L’aversion aux algorithmes se manifeste de façons subtiles mais importantes. Plutôt que de défiler passivement, les utilisateur·rice·s commencent à éviter les clips recommandés, à chercher manuellement, ou à reconstruire leurs playlists à la main. Certains tentent de « réentraîner » le système en passant, en bloquant ou en balayant rapidement des vidéos indésirables. D’autres se désengagent pendant des périodes ou traitent la plateforme avec une forme de cynisme usé : ils continuent de l’utiliser, mais avec peu de confiance et de faibles attentes. À partir de données d’enquête auprès de 733 utilisateur·rice·s de Douyin, l’étude montre que plus les gens perçoivent l’algorithme comme inefficace, plus ils rapportent de réactance psychologique — et plus ils mettent en œuvre ces petits actes de résistance.

Personnalité et état d’esprit à l’ère des algorithmes

Tous ne réagissent pas de la même façon aux mauvaises recommandations. Les auteur·rice·s examinent un trait appelé personnalité implicite, qui capture si les personnes considèrent les traits et les capacités comme fixes ou modifiables. Ceux·elles ayant un état d’esprit « fixe » tendent à conserver une attitude stable et sceptique envers les algorithmes, qu’ils fonctionnent bien ou mal. Celles et ceux avec un état d’esprit de « développement » sont plus sensibles : ils réagissent positivement lorsque le système semble utile, mais réagissent plus vivement lorsqu’il échoue. L’étude montre que pour ce second groupe, le fait de percevoir l’algorithme comme inefficace enflamme plus fortement la réactance psychologique, ce qui conduit ensuite à des comportements d’aversion algorithmique plus prononcés.

Ce que les plateformes peuvent faire différemment

Ces résultats suggèrent que le problème ne tient pas seulement à la précision technique des moteurs de recommandation, mais à la sensation d’être entendu et maître de la situation. Quand les utilisateur·rice·s vivent le fil comme une voie à sens unique, même de petites erreurs peuvent se transformer en méfiance et en évitement durables. Les auteur·rice·s soutiennent que les plateformes devraient offrir des moyens plus clairs de comprendre et d’influencer les recommandations, créer de véritables boucles de rétroaction quand les utilisateur·rice·s réagissent, et concevoir des contrôles respectant différents états d’esprit. En bref, lorsque les algorithmes nous déçoivent — ou donnent simplement l’impression de nous décevoir — les gens ne se contentent pas d’haussent les épaules et de défiler. Ils s’adaptent, résistent, et parfois se détournent discrètement des systèmes censés les servir.

Citation: Zeng, R., Zhu, D. & Evans, R. When algorithms fail us: perceived algorithmic ineffectiveness, psychological reactance, and implicit personality as drivers of algorithm aversion behavior on short-form video platforms. Humanit Soc Sci Commun 13, 266 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06573-w

Mots-clés: aversion aux algorithmes, plateformes de vidéos courtes, recommandations personnalisées, réactance psychologique, autonomie de l’utilisateur