Les algorithmes des réseaux sociaux influencent-ils nos opinions politiques ? Depuis des années, la question nourrit tribunes alarmistes et démentis prudents. En 2023, une vaste étude menée en partenariat avec Meta, pendant l’élection présidentielle américaine de 2020, concluait à l’absence d’effet mesurable sur les attitudes politiques lorsque le fil algorithmique de Facebook était remplacé par un fil chronologique. L’engagement baissait, le contenu changeait, mais les opinions restaient stables.
Un nouveau travail, publié en février 2026 dans la revue Nature, vient bousculer ce relatif consensus. Cette fois, les chercheurs se sont penchés sur X, la plateforme d’Elon Musk. Et leurs résultats suggèrent que l’activation de l’algorithme peut infléchir certaines attitudes politiques – dans un sens plus conservateur.
Une expérience grandeur nature sur X
L’étude repose sur une expérimentation menée durant l’été 2023 auprès de 4 965 utilisateurs américains actifs de X. Les participants ont été recrutés via un panel en ligne, puis assignés aléatoirement à l’un des deux modes d’affichage disponibles sur la plateforme : le fil chronologique (“Following”), qui présente les publications des comptes suivis dans l’ordre de parution, ou le fil algorithmique (“For you”), qui sélectionne et hiérarchise les contenus en fonction d’un système de recommandation.
Pendant sept semaines, les utilisateurs ont été rémunérés pour conserver le mode qui leur avait été attribué. Les chercheurs ont mesuré leurs attitudes politiques avant et après l’expérience, ainsi que leur comportement en ligne : comptes suivis, contenus consultés, engagement. Une particularité notable à souligner est que l’étude a été menée indépendamment de la plateforme. Les chercheurs n’ont pas collaboré avec X et ont utilisé notamment une extension de navigateur pour analyser les contenus affichés.
Ce que l’algorithme change vraiment
Les résultats montrent d’abord un effet attendu : le fil algorithmique augmente l’engagement. Les utilisateurs qui passent du fil chronologique au fil algorithmique interagissent davantage avec la plateforme.
Mais l’étude met surtout en évidence des effets sur certaines attitudes politiques. Les participants initialement sur un fil chronologique, puis exposés au fil algorithmique, ont davantage tendance à prioriser des enjeux tels que l’immigration, l’inflation ou la criminalité. Ils considèrent aussi davantage que les enquêtes judiciaires visant Donald Trump sont injustes ou contraires à l’État de droit. Enfin, ils sont plus enclins à adopter des positions plus favorables à la Russie dans la guerre en Ukraine.
Ces évolutions ne transforment pas l’identité partisane déclarée : démocrates et républicains ne changent pas d’étiquette politique. L’étude ne détecte pas non plus d’effet significatif sur la polarisation affective – c’est-à-dire l’hostilité déclarée envers le camp opposé. Autrement dit, l’algorithme ne fait pas basculer brutalement les individus d’un camp à l’autre. Il agit plutôt sur les priorités et les perceptions d’événements politiques concrets.
Un effet asymétrique et durable
Le point le plus frappant tient à l’asymétrie des effets. Passer du fil chronologique au fil algorithmique produit des changements mesurables. En revanche, effectuer le chemin inverse – revenir à un fil chronologique après avoir été exposé à l’algorithme – ne provoque pas de retour en arrière équivalent.
Pourquoi ? Les chercheurs avancent un mécanisme central : l’algorithme pousse les utilisateurs à suivre certains comptes, notamment des comptes d’activistes politiques conservateurs. Or ces abonnements persistent après la fin de l’exposition au fil algorithmique. Les utilisateurs continuent donc à voir ces contenus dans leur fil chronologique, puisque celui-ci repose sur les comptes suivis.
L’algorithme ne modifie pas seulement l’ordre des publications : il modifie le réseau social de l’utilisateur. Et ce réseau, à son tour, façonne durablement l’environnement informationnel.
Ce que montre l’analyse des contenus
Grâce aux données collectées via une extension de navigateur, les chercheurs ont comparé les publications visibles dans les deux modes d’affichage.
Ils observent que le fil algorithmique :
- met davantage en avant des contenus politiques ;
- accorde une place plus importante aux publications conservatrices, y compris parmi les contenus strictement politiques ;
- réduit la visibilité des médias traditionnels ;
- favorise les comptes d’activistes politiques.
Les publications apparaissant dans le fil algorithmique sont également, en moyenne, beaucoup plus engageantes – mesurées en nombre de “likes”, de partages et de commentaires. L’étude souligne que cette amplification asymétrique existait déjà sur Twitter avant le rachat par Elon Musk. Elle ne peut donc être attribuée uniquement aux choix récents de gouvernance, même si l’expérience s’est déroulée en 2023, après l’acquisition.
Un effet concentré sur certains publics
Les chercheurs notent aussi que les évolutions observées semblent principalement portées par les républicains et les indépendants, tandis que les démocrates apparaissent peu affectés. Cette asymétrie pourrait s’expliquer par une plus grande réceptivité à certains contenus ou par des dispositions préalables.
L’étude ne permet pas de trancher définitivement sur les mécanismes psychologiques en jeu. Elle n’exclut pas que des facteurs non observés – traits de personnalité, désir de contrôle, rapport aux médias – puissent intervenir.
Pourquoi cela compte pour la démocratie
Les résultats invitent à déplacer le débat. La question n’est peut-être pas de savoir si les algorithmes “radicalisent” massivement les citoyens ou créent mécaniquement des bulles hermétiques. Dans cette expérience, l’identité partisane et la polarisation affective restent stables. En revanche, l’architecture informationnelle influence ce que les individus jugent prioritaire, la manière dont ils interprètent des événements politiques, et les sources auxquelles ils s’exposent durablement.
Les priorités politiques sont plus malléables que les appartenances partisanes. Elles orientent pourtant les choix électoraux, les mobilisations et la perception des enjeux démocratiques. Un déplacement progressif des priorités peut, à terme, peser sur l’espace public sans produire de rupture spectaculaire.
L’étude suggère également que les effets d’une exposition algorithmique peuvent être persistants. En effet, elle établit qu’une fois les abonnements modifiés, le retour à un fil chronologique ne suffit pas à rétablir l’état antérieur…
Des résultats à contextualiser
Les auteurs insistent sur les limites de leur travail. L’expérience porte sur des utilisateurs américains actifs de X, durant une période spécifique. Les effets observés sur sept semaines ne préjugent pas nécessairement de dynamiques à plus long terme.
Par ailleurs, les plateformes peuvent modifier leurs algorithmes à tout moment. Les résultats sont donc dépendants d’un état donné du système de recommandation.
Malgré ces réserves, l’étude constitue l’un des travaux expérimentaux les plus robustes sur les effets politiques d’un fil algorithmique. Elle montre que l’influence des algorithmes ne se réduit ni à un mythe alarmiste, ni à un phénomène nul.
Une question de design démocratique
En creux, l’étude pose une question politique plus large : quelle responsabilité pour les architectures numériques qui structurent l’accès à l’information ?
Si les effets ne prennent pas la forme d’une conversion brutale, ils n’en sont pas moins significatifs. En modifiant les réseaux suivis, en amplifiant certains types de contenus et en façonnant les priorités perçues, les algorithmes participent à la construction de l’espace public.
Loin d’une manipulation spectaculaire, c’est peut-être dans ces micro-glissements que se joue une part de l’évolution des opinions contemporaines. La démocratie numérique ne se fragilise pas forcément par choc frontal. Elle peut aussi se transformer par ajustements successifs, invisibles à court terme, mais structurants à long terme.