Tournesol : reconstruire la recommandation par l'intelligence collective

Face à l'opacité des algorithmes de TikTok et YouTube, l'association Tournesol développe un système de recommandation ouvert et collaboratif.

9 févr. 2026
Tournesol : reconstruire la recommandation par l'intelligence collective
ECLC #4 : Réparer nos systèmes de recommandation avec Jean-Lou Fourquet
Le podcast qui explore les enjeux du numérique – par Next.ink Comment fonctionnent les systèmes de recommandation de nos réseaux sociaux ? Sur les plus grandes plateformes, difficile de savoir, mais d’autres modèles sont possibles. Ainsi du projet Tournesol, qui propose un système ouvert et collaboratif. Dans le troisième épisode d’Entre la chaise et le clavier, Mathilde Saliou rencontre le journaliste Jean-Lou Fourquet, membre de l’association Tournesol.

Les chiffres donnent le vertige : 46 millions d'utilisateurs YouTube, 27,8 millions sur TikTok, 23,7 millions sur Instagram en France. Dans cette masse de contenus, les algorithmes de recommandation règnent en maîtres opaques, façonnant ce que nous voyons sans que nous comprenions leurs critères. L'association Tournesol propose une alternative radicale : un système de recommandation collaboratif où les utilisateurs évaluent collectivement la qualité des vidéos selon des critères explicites. Le projet, développé depuis cinq ans en open source, démontre qu'on peut sortir de la dictature algorithmique par l'intelligence collective organisée. Ce qui se joue ici dépasse la simple question technique : c'est la possibilité de reprendre le contrôle sur nos flux d'information.

Points de vigilance

Risque d'effet de niche si le système reste confiné aux early adopters. L'adoption massive nécessite une facilité d'usage comparable aux plateformes dominantes.

Et maintenant ?

  • 🤘 Fédérer bibliothèques et médias publics autour d'algorithmes ouverts

Créer une coalition bibliothèques nationales + médias de service public européens pour adopter et financer des systèmes de recommandation ouverts comme Tournesol. L'effet de réseau public peut concurrencer les algorithmes privés en offrant une alternative crédible financée par l'impôt.

→ On saura que ça marche quand les plateformes publiques européennes (Arte, France TV, BBC) partageront un même système de recommandation ouvert

  • 💪 Devenir contributeur actif d'un système de recommandation alternatif

Rejoindre Tournesol ou des projets similaires pour évaluer des contenus selon des critères explicites. Chaque évaluation renforce l'intelligence collective face aux boîtes noires algorithmiques. L'effet démultiplicateur vient de la qualité croissante des recommandations.

→ On saura que ça marche quand les utilisateurs préféreront consulter les recommandations collaboratives avant celles des plateformes

  • ✊ Organiser un audit public des algorithmes de recommandation

Coalition chercheurs + journalistes + régulateurs pour exiger des plateformes qu'elles soumettent leurs algorithmes à un audit indépendant avec publication des critères de recommandation. Le Digital Services Act européen offre un levier juridique pour contraindre à la transparence.

→ On saura que ça marche quand les plateformes publieront trimestriellement leurs critères de recommandation sous contrôle d'un organisme indépendant

8/10 : Score sur l'échelle des "5 piliers de la liberté", inspiré de l'ouvrage de Timothy Snyder
Framework #FLTR — Note méthodologique
Protocole de production et de publication dont la ligne éditoriale est codée dans l’ADN-même du projet. Cette architecture auto-apprenante transforme une intention humaine en contraintes techniques, imposées tant aux outils d’intelligence artificielle qu’aux humains qui les entrainent, et vice-versa

Ces pistes ne sont pas des recettes toutes faites, mais des points d'entrée pour repenser nos systèmes numériques selon une logique de liberté positive : non pas limiter, mais augmenter nos capacités collectives d'action.

Si tu connais des exemples réels qui vont dans ce sens — ou des contre-exemples qui méritent d'être documentés — partage-les en commentaires et discutons-en ensemble sur Discord !