En un peu plus de dix ans, les réseaux sociaux se sont imposés progressivement dans notre quotidien. En effet, depuis 2012 le temps moyen passé sur les réseaux sociaux dans le monde a augmenté de près d’une heure passant de 90 min (1h30) à 141 min (2h21) soit plus de deux heures quotidiennes en 2025. Dans certains pays comme le Brésil, ce temps dépasse même les 3h30 par jour. (Statista)
Si cette croissance d’utilisation des réseaux sociaux s’explique en partie par la mise en réseau et la datification du monde, elle s’intensifie par l’architecture même et le travail d’optimisation effectué par ces applications. Comme le décrit très clairement Sean Parker (co-fondateur de Facebook) le 9 novembre 2017 lors d’un événement Axios à Philadelphie : « La réflexion qui a présidé à la conception de ces applications, Facebook en tête, se résumait à une seule question : ‘Comment capter le maximum de votre temps et de votre attention consciente ?’ Cela signifiait qu’il fallait vous procurer de petites doses de dopamine de temps en temps, parce que quelqu’un a aimé ou commenté une photo, une publication, peu importe. C’est une boucle de validation sociale… exactement le genre de chose qu’un hacker comme moi inventerait, parce que vous exploitez une faille de la psychologie humaine.” (Axios)(The Guardian)
Les réseaux sociaux ne sont pas de simples espaces de communication, ils sont conçus pour capter l’attention et la prolonger le plus longtemps possible sur ces interfaces. De nombreuses études et recherches en psychologie, et notamment celle de Jean M. Twenge, ont renforcé par le suite le point de Sean Parker démontrant les liens de corrélation entre les habitudes quotidiennes développées sur ces plateformes et mécanismes de stimulation d’engagement et captologie numérique. (cairn)
Depuis quelques années, une nouvelle transformation vient renforcer cette dynamique : l’intégration progressive de l’intelligence artificielle dans ces interfaces. Que ce soit au sein de la conception et des fonctionnalités même du réseau avec les algorithmes de recommandation, outils de génération de contenus ou en allant au délà l’apparition d’influenceurs virtuels qui modifient drastiquement la manière dont l’attention est captée, produite et utilisée.
Ce phénomène soulève alors une question intéressante : l’intelligence artificielle est-elle en train d’industrialiser l’économie de l’attention sur les réseaux sociaux ?
Les réseaux sociaux : une addiction archictecturisé
Avant même l’essor récent de l’intelligence artificielle, les réseaux sociaux reposaient déjà sur des mécanismes psychologiques destinés à encourager l’engagement et maximiser le temps des utilisateurs. En effet, l’usage croissant et excessif des réseaux sociaux ne résultent pas seulement d’une forte demande ou d’effets de réseaux, nous le savons. L’addiction créé par ces plateformes sont la conséquence d’une conception technologique stratégiquement architecturée.
Cependant, en réalité, comment cela se traduit ?
Parmi ces mécanismes on retrouve le principe de récompense variable théorisé par le psychologue B.F Skinner. Ces observations effectuées sur des animaux démontrent que la meilleure façon de renforcer le comportement acquis d’un individu est de le gratifier aléatoirement. Cette théorie du renforcement est beaucoup utilisée par les réseaux sociaux. (cairn) En effet, ceux-ci sont construits de telle sorte qu’ils gratifient de manière aléatoire l’utilisateur, on ne sait pas quand le like ou commentaire apparaîtra ce qui pousse les individus à consulter fréquemment. Une conception qui génère la mise en place de mécanismes de persuasion renforcée par des symboles d’encouragement intégrés (badges, confettis, grade etc..). Les flammes sur SnapChat sont un bon moyen d’illustrer le résultat de cette théorie, récompensant les deux utilisateurs par un symbole de leur lien quotidien.
Ces dynamiques s’inscrivent également dans ce que l’on appelle le design persuasif ou captologie numérique théorisé par l’auteur Nir Eyal. (cairn)(Book : Hooked) Des fonctionnalités conçues au sein de l’architecture des plateformes ont pour seul but d’accroître cet indice de temps d’écran. Un bon exemple de ce type de fonctionnalité est le feed infini de Tiktok, et maintenant Instagram. Au lancement de l’application nous faisons le choix de son utilisation, cependant le contenu se renouvelant continuellement et l’absence de point d’arrêt rend la durée d’utilisation très difficile à contrôler. La consultation de ces applications ne devient alors plus un choix mais une habitude involontaire voir comme le qualifie Samuel Vessière, un conditionnement pavlovien numérique. Face à un moment d’ennui ou d’attente, de nombreux individus sortent de manière instinctive leur téléphone pour consulter les réseaux sociaux. (Polytechnique insights)
L’intelligence artificielle accélérateur de cette dynamique
Si ces mécanismes sont présents depuis la conception et le lancement même des réseaux sociaux comme nous le précise Sean Parker, l’intégration progressive le l’intelligence artificielle vient aujourd’hui amplifier ce phénomène de captologie numérique.
D’un côté architectural, les algorithmes de recommandations reposent désormais sur des métadonnées de plus en plus précises (durée de visionnage, intéractions, pauses etc..) formant des systèmes d’apprentissage automatique capable d’analyser en temps réel le comportement des utilisateurs. Ces données permettent, en réalité, une analyse quasi psychologique de l’utilisateur avec pour objectif de prédire ses comportements futurs et retenir son attention.
Deux des exemples les plus connus sont les algorithmes “pour toi” de Tiktok et Instagram. Un algorithme qui se base non plus seulement sur les relations et interactions sociales de l’utilisateur mais de son comportement face au contenu rencontré précédemment permettant une analyse bien plus fine et une hyperpersonnalisation le poussant à prolonger son temps passé sur la plateforme.
Puis, un peu après la crise du Covid, les grandes plateformes prennent un nouveau tournant en intégrant directement leurs propres systèmes d’intelligence artificielle au sein des réseaux sociaux. En septembre 2023, lors de la conférence MetaConnect, l’entreprise annonce le lancement de l’agent conversationnel Meta AI sur les différentes plateformes du groupe (Whatsapp, Instagram et Facebook). L’objectif est de réformer l’espace d’échange, le rendant hybride dans lesquels les intéractions ne sont plus seulement humaines mais incluent ces systèmes d’intelligence artificielle capable de générer du texte, créer du contenu ou répondre à des questions quasi instantanément. (Le Monde) Peu de temps après, X adopte une stratégie similaire avec l’intégration de Grok comme modérateur de la plateforme avec pour fonctionnalités premières, l’analyse en temps réel des conversations et tendances circulantes. L’agent IA prend alors en responsabilité avec un rôle d’acteur de l’écosystème informationnel capable de synthétiser des débats, d’expliquer des événements ou de produire directement du contenu sur l’actualité. (Le Monde)
D’autre part l’intelligence artificielle transforme aussi les procédés des marques et revoit leur manière de capter l’attention de leurs consommateurs tout en réduisant leur coût et temps de travail. Des plateformes spécialisées comme Sprout Social intègrent désormais des services d’analyse des tendances émergentes des conversations en ligne ou d’optimisation de publication de contenu permettant à celles-ci d’ajuster leurs stratégies de marque en temps réel et de maximiser l’engagement des audiences. (Sprout Social)
Enfin, certaines expérimentations récentes, bien que très critiquées de par leur systèmes de sécurité précaires, invitent à pousser la réfléxion un peu plus loin : non seulement l’intelligence artificielle intensifie cette économie de l’attention mais elle pourrait également transformer la nature même des interactions sociales en ligne. En effet, des projets émergents comme Molt Book explorent l’idée de plateformes d’échanges exclusivement entre agents conversationnels IA, capables d’interagir entre eux, produire du contenu plaçant l’humain uniquement comme concepteur et non pas acteur d’interaction sociale. (Radio France)
Les limites de l’attention dans un environnement saturé de contenu
Cependant, la courbe de captation l’attention pour l’instant exponentielle pourrait se stabiliser par l’apparition de nouvelles limites à ce modèle.
Selon les rapports évoqués plus haut, malgré une hausse du temps passé sur les réseaux sociaux dans la dernière décennie, certaines analyses suggèrent un léger ralentissement notamment chez les jeunes utilisateurs. Un phénomène qui peut être interprété par une fatigue numérique, prise de conscience des jeunes générations se transformant de plus en plus en un réelle volonté de changement ou de quête d’une bonne santé mentale. (Statista)
C’est donc dans cette synergie qu’apparaissent une nouvelle catégorie d’applications et surtout un nouveau marché : le bien être numérique. Opal, Forest en sont des bons exemples. Lancées en plein crise du Covid-19 en 2020, ces applications offrent de l’aide aux utilisateurs pour réduire le temps passé et limiter l’usage des réseaux sociaux. Leur principe repose sur des fonctionnalités comme des mécanismes de blocage temporaire, des systèmes de gamification encourageant la concentration. Forest, par exemple, qui accumule aujourd’hui plus de 25 millions d’utilisateurs utilise la concentration en jeu par la modélisation d’un arbre qui grandit au fil du temps passé sans consulter ces réseaux sociaux. Si l’utilisateur est déconcentré et va sur une autre application, son arbre disparaît. (Apple Store)
Néanmoins ces applications ne se limitent plus à de simples blocages d’accès défini par l’utilisateur, elles y intègrent elles aussi des outils d’intelligence artificielle capable d’analyser les habitudes numériques de l’individu et d’adapter ses périodes de blocage ou rappels de pause en fonction. En effet, Opal proposent des analyses avancées du comportement numériques des utilisateurs avec une visualisation UX friendly pour les utilisateurs sous forme de tableaux de bord et statistiques, statistiques spécifiques. Cette évolution du marché du bien être numérique illustre donc un paradoxe intéressant : les technologies et systèmes utilisés pour intensifier ces effets d’addiction sont également mobilisés comme antidote. (Opal)
D’autre part, les institutions publiques cherchent également à encadrer ces effets sur les plateformes numériques et commencent progressivement à s’intéresser au sujet de l’intelligence artificielle spécifiquement. Depuis 2024, l’Union européenne a adopté l’AI Act, la première réglementation globale visant à encadrer le développement et l’utilisation de celle-ci. Des mesures qui témoignent une fois de plus une prise de conscience croissante des enjeux liés à l’économie de l’attention. À mesure que l’intelligence artificielle transforme les réseaux sociaux, la question de la régulation de ces technologies devient un enjeu crucial pour les institutions. (Info Gouv)
Entre automatisation et régulation de l’attention
L’intégration progressive des systèmes d’intelligence artificielle dans les réseaux sociaux marque un tournant dans l’évolution de l’économie de l’attention. En incorporant de nouvelles fonctionnalités, ces nouvelles technologies permettent l’hyperpersonnalisation des contenus, l’automatisation de la production de contenu. Les réseaux sociaux introduisent des nouveaux acteurs comme des assistants conversationnels ou encore des influenceurs virtuels qui se rapprochent de l’humain transformant la nature des interactions et les acteurs au sein de ces espaces d’échanges.
Cependant cette transformation s’accompagne aussi de nouvelles régulations ou création de marché inverse comme celui des applications de bien être numérique.
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît à la fois comme moteur et régulateur potentiel de l’économie de l’attention révélant une ambivalence et un paradoxe constant qui plane sur l’écosystème numérique.
Louise GIRAUD
