Les données comme matière première à maximiser
Méthode : Quels leviers décuplent la quantité de données disponible ?
Augmenter le temps passé sur un outil;
Augmenter sa fréquence d’utilisation ;
Augmenter le nombre d’interactions au sein de l’outil ;
Agrandir le périmètre des données accessibles à l’extérieur de l’outil.
Captologie : l'art de changer les comportements avec la technologie
Définition : [C]omputers [A]s [P]ersuasive [T]echn[OLOGY]
Étude de l'informatique et des technologies numériques comme outils de persuasion et de changement des comportements
Fondamental : « The Behavior Model »
D’après Fogg, un comportement se déclenche par le produit de trois éléments :
Motivation (plaisir/douleur, espoir/peur, acceptation sociale/rejet) ;
Simplicité (effort physique/mental, déviation des normes, nouvelle routine, temps, argent...) ;
Déclencheur (vise soit à palier le plus faible de 1 ou 2, soit à être un rappel au moment le plus efficace).
Remarque : Fogg s’adresse à un public très large
[Le design comportemental pourrait être utilisé] par les hôpitaux pour soigner les diabétiques, les organismes financiers pour aider les gens à épargner, et les ONG pour lutter contre le dérèglement climatique [...]
Chaque case est associée avec un guide de synthèse des recherches, qui présente les grandes étapes pour promouvoir le comportement souhaité.
Remarque : Fogg est relativement ignoré jusqu’à la fin des années 2010
Aujourd’hui encore, je ne sais pas qui a pris la peine de lire mon travail académique, et mon livre n’a jamais été un succès commercial.
Attention : Fogg sort régulièrement de son champ de compétences
The Fogg Behavior Model is universal. It applies to human behavior for people of all ages and in all cultures.
Complément : Des similarités dans le champ économique
Porosité avec la théorie du nudges (parfois traduit « paternalisme libertarien »), lit. « coup de pouce ».
La Direction interministérielle de transformation publique (DITP) résume dans son guide méthodologique :
L’homo economicus n’a plus aucune crédibilité scientifique (« biais cognitifs», « système 1/système 2 », « heuristiques »...) ;
Les humains sont influencés par des facteurs sociaux et environnementaux qui influencent leurs comportements ;
Les interventions qui ignorent ces données (« pédagogie », « réglementation », « incitations/sanctions »...) échouent ;
Le nudge vise à « [réagencer] l’environnement décisionnel dans le but de faciliter le passage de l’intention à l’action [...] sans pour autant réduire le nombre d’options ni contraindre formellement son choix ».
Exemples :
Mettre l'imprimante en recto-verso ;
Les cercles au sol des quais de gare pour inciter à garder une distance aux trains ;
Des fausses mouches au fond des urinoirs ;
Les « 36 nudges » pour télédéclarer ses impôts (?) (source)
Quand un entrepreneur croise la recherche
Fondamental : « Comment créer un produit ou un service qui ancre des habitudes », un best-seller sorti en 2014
Définition : Habitude
Behaviours done with little or no conscious thoughts.
Méthode : « The Hooked Model »
Signal externe : qu'est-ce-qui amène l'utilisateur·ice à utiliser le produit ?
Action : quelle est l'action la plus simple à réaliser dans l'espoir d'une récompense ?
Récompense variable : comment équilibrer satisfaction et frustration imprévisibles ?
Engagement/investissement : comment donner envie à l'utilisateur·ice de s'engager au-delà de la récompense ?
La répétition est importante : plus les utilisateur·ices passent par ces étapes, plus iels ont des chances de s'engager spontanément (self-trigger).
Remarque : Le rôle crucial de la déception
Dès le début 20e, des expériences animales sur le conditionnement opérant montrent qu'une récompense variable en réponse à un comportement appris augmente la fréquence du comportement, jusqu’à devenir frénétique et sans rapport avec le besoin initial (Skinner, 1930).
L’optimisation des récompenses variables intermittentes dans l’addiction aux machines à sous est bien documenté (voir Reinforcement sur Wikipedia ou l’article « No Armed Bandit » directement consacré aux machines à sous).
Remarque : Habitude ou addiction ?
Il faut arrêter d’utiliser le mot addiction ; la plupart des gens ne sont pas addicts mais se sentent juste coupables de surutilisation. Quand vous vous racontez « ce truc me rend accro » ou « ça hacke mon cerveau »... vous voulez vous débarrasser de votre responsabilité. Et ça a un nom :l’impuissance acquise .
C’est la thèse centrale de « Indistractible » [le second livre de Eyal en 2019] : arrêtez de rejeter vos propres échecs sur la technologie.
Eyal, cité par Mahdawi, 2019 (je traduis)
La technique n’est pas neutre : une posture assumée
Fondamental : Quelles sont les intentions des concepteurs ?
Western Culture is built around ideals of individual choice and freedom. Millions of us fiercely defend our right to make “free” choices, while we ignore how those choices are manipulated upstream.
Exemple : Contrôler le menu, c’est contrôler les choix
Exemple : Lourdement jouer sur la tendance/pression à la réciprocité sociale
Exemple : Fils infinis, autoplay : éliminer toutes les raisons de faire une pause
Exemple : Déclencher des émotions
FOMO ou FOMSI : Fear Of Missing Out, Fear Of Missing Something Important (il suffit d’une petite probabilité perçue comme crédible)
Gamification et scores 🔥 : devient une motivation intrinsèque (self-trigger).
Polarisation des contenus (adhésion ou rejet) : l'engagement actif (réaction, partage, commentaire, etc) (Berget et Milkman, 2009).
Exemple : Libre, éclairé, spécifique, préalable, révocable
Exemple : Microsoft et Scout, l’« agent personnel toujours au travail »
Impossible d'accéder à la ressource audio ou vidéo à l'adresse :
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Transcription textuelle
The internal Microsoft document [...] notes “three phases” to its launch plan. The first phase is “Make people addicted.”
“Continue shipping the standalone ClawPilot experience. Pilot the UX, grow the user base, and build the skill and tool ecosystem that makes people depend on it daily [...]” the document says.
Récolter, centraliser, corréler, identifier
Fondamental : Donnée disponible et donnée captée
La captologie, le design comportemental et autres disciplines proches sont utilisées comme outils de génération de données pour les Big Tech.
Elles doivent fournir un effort supplémentaire pour récolter ces données.
Méthode : En interne, une attention portée aux données les plus larges et détaillées
Sur leurs propres plateformes, Les Big Tech ont peu de limitations techniques et peuvent cibler les signaux dits « faibles » (ils peuvent notamment injecter du code arbitraire sur l’appareil, dont dépendent ensuite les autorisations).
Exemple : Meta et données « techniques »
L’appareil et le logiciel que vous utilisez, ainsi que d’autres caractéristiques de l’appareil.
Ce que vous faites sur votre appareil, par exemple si notre application est au premier plan ou si votre souris bouge.
Les identifiants d’appareils, d’annonceurs mobiles, de jeux, d’applications ou de comptes que vous utilisez.
Le GPS, les signaux Bluetooth, les points d’accès Wi-Fi, balises et antennes-relais de téléphonie mobile à proximité.
Si vous nous autorisez à accéder à la pellicule de votre appareil, nous recueillons des métadonnées.
Les informations sur le réseau auquel vous connectez votre appareil et sur votre connexion, dont les informations sur les autres appareils situés à proximité ou sur votre réseau.
Le numéro de téléphone mobile.
Certaines informations liées à la localisation, même si les services de localisation sont désactivés dans les paramètres de votre appareil. Cela inclut des éléments tels que votre localisation GPS.
Politique de confidentialité Meta, 16 décembre 205, consulté le 02 juin 2026.
Enrichir les données en moissonnant ailleurs : qui sont les vrais data brokers ?
Définition : Cookie
Inventé en 1994, le cookie est un fichier texte brut constitué de paires clé-valeur échangé par le protocole de communication HTTP. Créé par un serveur HTTP, le cookie est envoyé au client HTTP pour être enregistré un temps spécifié durant lequel il est renvoyé tel quel au serveur à chaque requête. La durée d'enregistrement peut s'étendre de quelques minutes à quelques années. (Wikipédia).
Définition : Cookie tiers
Exemple : Google Analytics
Méthode : Intégrer un suivi d'audience sur son site web
Il suffit usuellement de rajouter un morceau de code JavaScript. En 2025, le site Suicide Écoute, premier résultat de recherche d'aide sur Google, intègre par exemple le code suivant.
function gtag() { dataLayer.push(arguments); }
gtag("set", "linker", { "domains": ["www.suicide-ecoute.fr"] });
gtag("js", new Date());
gtag("set", "developer_id.dZTNiMT", true);
gtag("config", "G-06DS76NYVV");
// Plus loin dans le code...<a href="tel:0145394000" onclick="ga('send','event','Phone','Click To Call','Phone')";
L’enjeu de la corrélation des profils : un identifiant pour les gouverner tous
Fondamental : Pistage inter-outils
Les pisteurs sur chaque site web ou application mobile ne sont pas indépendants. Les utilisateur·ices sont suivi·es :
Par l'identifiant unique enregistré dans le cookie (sur les ordinateurs) ;
Par l'identifiant publicitaire unique géré par l'OS mobile (sur les smartphones, via iOS ou Android).
Attention : Oligopole analytique
Remarque : Smartphones : un rêve éveillé
Que fait le RGPD ?
Les publicitaires s’inquiètent des nouveaux droits et pratiques
Extraits d’un guide sur les « signaux résilients », financé par Meta
Images issues de Deloitte Digital, 2022.
Méthode : Des contre-mesures sophistiquées : Meta et des « signaux résilients »
Import automatique des données d’événements « hors-ligne » ;
« [Envoi] des données depuis votre serveur, pour mieux gérer les limitations du navigateur et les bloqueurs de publicités » (source) ;
[Envoi direct] des informations clientèle hachées avec [leurs] événements de pixel [afin de pouvoir] ensuite exploiter les informations hachées afin d’identifier plus précisément les personnes qui ont effectué une action après avoir vu votre publicité » (source) .
Complément : Pixel Meta et standardisation : un effet sur la conception des sites web ?
Vous pouvez utiliser le pixel Meta pour suivre les actions des internautes sur votre site Web, une démarche également appelée le suivi des conversions (developers.facebook.com).
Des données brutes aux prédictions actionnables
Données et information
Définition : Information
Ici, on entend une information comme une prédiction réalisée à partir d'un grand nombre de points de données bruts qui, pris individuellement, sont peu signifiants.
Remarque : Émergence
On peut considérer une information comme une propriété émergente, c'est-à-dire une entité qui est plus que la somme de ses parties (comportements animaux en grand groupe, le concept mouillé, etc).
Ici, c'est presque toujours l'utilisation de modèles statistiques entraînés sur de grandes quantités de données (machine learning) qui promet de faire émerger quelque chose de nouveau.
Complément : IAg : un nouveau débouché pour les données
Nous utiliserons des informations publiques [incluant publications, photos, vidéos, stories, reels, commentaires, activité dans les groupes, etc], ainsi que vos interactions avec les fonctionnalités d’IA de Meta. Selon le contenu, cela peut inclure des informations concernant des sujets sensibles à propos d’autrui ou de vous-même. Nous utilisons ce contenu pour développer et améliorer l’IA par Meta afin que nos modèles puissent apprendre à traiter des sujets sensibles sans censure ni discrimination.
Même si vous n’utilisez pas nos produits ou ne possédez pas de compte, nous pouvons tout de même traiter des informations vous concernant pour développer et améliorer l’IA par Meta. Il peut s’agir d’informations à propos des internautes âgés de moins de 18 ans.
Fondamental : IAg et publicité : même logique
Les modèles mathématiques qui les sous-tendent sont similaires : il s’agit à la fin de produire une prédiction précise. Si les Big Tech n’ont jamais assumé la maximisation de la récolte de données à des fins marchandes, le discours semble beaucoup plus détendu autour de l’IAg, y compris dans des documents officiels.
Si nous investissons autant dans ce domaine, c’est parce que nous avons la conviction que l’IA générative bénéficie [au] monde entier.
Pour entraîner des modèles efficaces qui rendront ces avancées possibles, il est nécessaire de disposer d’une quantité importante d’informations. C’est pourquoi nous puisons dans des ressources accessibles au public et sous licence.
Nous conservons les données d’entraînement aussi longtemps que nécessaire, au cas par cas, pour nous assurer qu’un modèle d’IA fonctionne correctement et efficacement, en toute sécurité. Nous pouvons également les conserver pour protéger nos intérêts ou ceux d’autres personnes.
La meta des prédictions : être proactif, pas réactif
Exemple : Remplacer les évaluations psychologique ?
En 2019, un papier compile des études sur la prédictions des caractéristiques suivantes (reprises telles que mentionnées dans l’étude) : émotions, bien-être, QI, qualité d'écriture, aisance verbale, valeurs morales, orientation sexuelle, orientation politique, appréciations des marques, traits OCEAN (Nettle, 2009), curiosité, TSA, dépression, dyslexie, psychopathie et stress.
Les technologies actuelles peuvent déjà déduire des informations probabilistes sur nos états mentaux et nos traits psychologiques et nous classer d'une manière qui dépasse les formes traditionnelles d'évaluation psychologique. […] À mesure que les types et la quantité d'interactions entre nous et nos appareils en ligne augmentent et que de nouveaux types de capteurs pour mesurer les signaux comportementaux sont développés, on s'attend à ce qu'en combinant ces sources d'information, un algorithme de Machine Learning (ML) puisse former une image très précise de nous.
Exemple : Des signaux faibles à l'information
Exemple : Du double virtuel au phénotype numérique
Moment-by-moment quantification of the individual-level human phenotype in situ using data from personal digital devices.
[data is] captured through smartphone interactions, movement patterns, vocal prosody and other daily signals [...] Grounded in dynamical systems theory, these methodological approaches offer temporally dense, multimodal data streams to map the cyclical feedback loops linking physiology, behaviour and cognition, transcending the static snapshots of traditional diagnostics.
Wang et. al, 2025, je souligne
Small-data machine learning (ML) unlocks the potential for proactive, personalised medicine [...] For instance, subtle indicators such as erratic typing patterns or GPS-derived social withdrawal, imperceptible to patients or clinicians, might predict a bipolar episode a day in advance. This synthesis of granular behavioural data and adaptive machine learning has the potential to drive clinical practice from reactive symptom assessment to pre-emptive detection—translating imperceptible digital biomarkers into actionable insights for real-time diagnosis, dynamic risk stratification and personalised prognosis tracking.