Système de recommandation
Un système de recommandation est un système automatisé utilisé par les plateformes en ligne pour suggérer, classer ou prioriser des contenus spécifiques pour les utilisateurs. Ces systèmes décident quelles informations apparaissent dans votre fil d'actualité, vos résultats de recherche ou vos recommandations sur la base d'algorithmes qui analysent le comportement des utilisateurs, leurs préférences et d'autres données.
Base juridique
Bien que le règlement 2024/900 ne définisse pas directement les systèmes de recommandation, le règlement sur les services numériques (DSA) fournit le cadre pertinent :
« On entend par "système de recommandation" un système totalement ou partiellement automatisé qu'une plateforme en ligne utilise pour suggérer dans son interface en ligne des informations spécifiques aux destinataires du service ou pour donner la priorité à ces informations, y compris à la suite d'une recherche lancée par le destinataire du service, ou pour déterminer d'une autre manière l'ordre relatif ou la mise en évidence des informations présentées. »
— Article 3, point s), règlement (UE) 2022/2065 (règlement sur les services numériques)
Pourquoi c'est important
Les systèmes de recommandation sont essentiels pour comprendre comment la publicité politique atteint les électeurs en ligne. Les plateformes utilisent ces systèmes pour déterminer quelles publicités politiques vous voyez, à quelle fréquence vous les voyez et dans quel ordre elles apparaissent. Cette prise de décision automatisée peut influencer considérablement quels messages politiques atteignent quels publics.
Pour la transparence de la publicité politique au titre du règlement 2024/900, les systèmes de recommandation sont particulièrement pertinents lorsqu'ils utilisent des données à caractère personnel pour le placement ou la diffusion de publicités. Le règlement restreint la manière dont les plateformes peuvent utiliser les techniques de ciblage et les techniques de diffusion publicitaire qui reposent sur le traitement de données à caractère personnel. Même lorsqu'un annonceur ne cible pas directement des électeurs spécifiques, le système de recommandation de la plateforme peut néanmoins utiliser des données à caractère personnel pour optimiser la diffusion publicitaire, déclenchant ainsi les restrictions de ciblage du règlement.
Les éditeurs de publicité politique doivent comprendre comment leurs systèmes de recommandation traitent les données pour le placement de publicités politiques. Lorsque ces systèmes utilisent des données à caractère personnel pour déterminer qui voit les publicités politiques ou pour optimiser leur portée, les éditeurs doivent se conformer aux conditions strictes du chapitre III du règlement 2024/900. Cela inclut l'obtention d'un consentement approprié et l'évitement de l'utilisation de certaines catégories de données sensibles.
Points clés
- Curation automatisée de contenu : Les systèmes de recommandation décident automatiquement quel contenu les utilisateurs voient et dans quel ordre, en utilisant des algorithmes qui analysent les schémas dans les données des utilisateurs
- Au-delà du ciblage direct : Même lorsque les annonceurs ne ciblent pas explicitement les utilisateurs, les systèmes de recommandation peuvent néanmoins utiliser des données à caractère personnel pour optimiser la diffusion et la portée des publicités
- Obligations de transparence : En vertu du DSA, les plateformes doivent expliquer comment fonctionnent leurs systèmes de recommandation et offrir aux utilisateurs des options pour modifier les principaux paramètres
- Restrictions relatives aux publicités politiques : Lorsque les systèmes de recommandation utilisent des données à caractère personnel pour le placement de publicités politiques, des règles strictes s'appliquent en vertu des dispositions relatives au ciblage du règlement 2024/900
- Plusieurs types de plateformes : Les systèmes de recommandation fonctionnent sur les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, les plateformes vidéo et d'autres services en ligne où des publicités politiques apparaissent
- Droits des utilisateurs : Les destinataires ont le droit de comprendre comment les systèmes de recommandation affectent le contenu politique qu'ils voient et peuvent disposer d'options pour ajuster les paramètres
Système de recommandation vs technique de ciblage
Un système de recommandation est le système automatisé plus large qu'une plateforme utilise pour suggérer et prioriser l'ensemble du contenu pour les utilisateurs, fonctionnant en continu sur l'ensemble de la plateforme. Une technique de ciblage est une méthode spécifique utilisée par les annonceurs ou les éditeurs pour atteindre des publics particuliers avec des messages adaptés, souvent dans le cadre d'une campagne publicitaire.
La différence clé : les systèmes de recommandation sont l'infrastructure de la plateforme qui affecte l'ensemble du contenu, tandis que les techniques de ciblage sont des stratégies spécifiques de sélection d'audience. Cependant, ceux-ci se chevauchent dans la publicité politique lorsque le système de recommandation d'une plateforme utilise des données à caractère personnel pour diffuser ou optimiser des publicités politiques — cela constitue à la fois la fonction de recommandation de la plateforme et une technique de diffusion publicitaire soumise aux restrictions du règlement 2024/900.
| Aspect | Système de recommandation | Technique de ciblage |
|---|---|---|
| Portée | Curation de contenu à l'échelle de la plateforme | Sélection d'audience spécifique pour les publicités |
| Réglementation principale | Règlement sur les services numériques (DSA) | Règlement TTPA 2024/900 |
| Opérateur | Plateforme/éditeur | Annonceur ou prestataire agissant pour l'annonceur |
| Transparence requise | Principaux paramètres dans les conditions générales | Avis de transparence complet pour les publicités politiques |