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Sciences numériques et technologie · Seconde

Idées d’apprentissage actif

Modèles économiques et algorithmes de recommandation

Ce module décrypte les mécanismes invisibles qui régissent l'économie des réseaux sociaux. On y étudie le modèle publicitaire basé sur le profilage et la monétisation de l'attention. L'objectif est de faire comprendre aux élèves que leur temps et leurs données sont les produits vendus par ces plateformes 'gratuites'.

Programmes OfficielsBOEN spécial n°1 du 22 janvier 2019 - Les réseaux sociauxCRCN Domaine 5 : Évoluer dans un environnement numérique
40–50 minBinômes → Classe entière3 activités

Activité 01

Jeu de simulation50 min · Petits groupes

Jeu de simulation: L'algorithme de recommandation

Les élèves jouent le rôle d'un algorithme devant choisir quel contenu montrer à un utilisateur en fonction de son historique. Ils doivent maximiser le temps passé sur la plateforme, réalisant ainsi les dérives possibles.

Comment les réseaux sociaux gratuits gagnent-ils de l'argent ?
AppliquerAnalyserÉvaluerCréerConscience socialePrise de décision
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Activité 02

Cercle de recherche40 min · Binômes

Cercle de recherche: Ma bulle de filtres

En binômes, les élèves comparent les publicités et les suggestions reçues sur leurs propres comptes (ou des comptes fictifs) pour identifier les critères de ciblage utilisés par les plateformes.

Qu'est-ce qu'une bulle de filtres ?
AnalyserÉvaluerCréerAutogestionConscience de soi
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Activité 03

Débat formel45 min · Classe entière

Débat formel: La gratuité a-t-elle un prix ?

Débat sur les modèles alternatifs : préféreriez-vous payer un abonnement pour un réseau social sans publicité ni pistage, ou conserver le modèle actuel ? Argumentation basée sur l'éthique et l'économie.

Comment fonctionnent les suggestions d'amis ou de contenus ?
AnalyserÉvaluerCréerAutogestionPrise de décision
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Quelques notes pour enseigner cette unité


Attention à ces idées reçues

  • Les réseaux sociaux nous écoutent via le micro pour afficher des pubs.

    Bien que ce soit une peur courante, le profilage basé sur les clics, le temps de lecture et les corrélations avec des profils similaires est tellement efficace qu'il n'a pas besoin d'écoute audio pour être prédictif.

  • L'algorithme choisit les meilleurs contenus pour nous informer.

    L'algorithme choisit les contenus les plus 'engageants' (souvent émotionnels ou clivants) pour nous garder connectés. Comparer des fils d'actualité permet de voir que l'engagement prime sur la qualité.


Méthodes utilisées dans ce dossier