Données et Médias Sociaux · 2e Trimestre

Protection des données personnelles (RGPD)

Comprendre les droits des utilisateurs et les obligations des plateformes concernant les données personnelles.

À propos de ce thème

Les algorithmes de recommandation régissent une grande partie de la consommation médiatique des collégiens. En 5ème, l'objectif est de décoder pourquoi TikTok, YouTube ou Instagram proposent certains contenus plutôt que d'autres. On explore les notions de profilage, de temps de cerveau disponible et de modèles économiques basés sur l'attention.

Ce sujet est crucial pour comprendre la 'bulle de filtres', où l'utilisateur n'est exposé qu'à des idées qu'il apprécie déjà. Cela touche directement aux valeurs républicaines de débat et de pluralisme des opinions. Par des simulations et des comparaisons de flux, les élèves découvrent les mécanismes invisibles qui influencent leurs goûts et leurs croyances.

Idées d'apprentissage actif

Cercle de recherche: Comparaison de flux

Deux élèves font la même recherche sur un moteur ou un réseau social. Ils comparent les résultats obtenus et tentent d'expliquer les différences en fonction de leurs profils respectifs.

⏱ 30 min·Binômes

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Jeu de simulation: L'algorithme, c'est moi

Un groupe d'élèves joue l'algorithme. Ils reçoivent des fiches 'utilisateurs' avec leurs goûts. Ils doivent choisir parmi une pile de 'contenus' ceux qui garderont l'utilisateur connecté le plus longtemps possible.

⏱ 35 min·Petits groupes

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Débat formel: Faut-il interdire les recommandations ?

Débat sur le confort de la personnalisation (découvrir des choses qu'on aime) face aux dangers de l'enfermement idéologique et de l'addiction aux écrans.

⏱ 40 min·Classe entière

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Attention à ces idées reçues

Idée reçue courante

L'algorithme me propose ce qui est vrai ou important.

Ce qu'il faut enseigner à la place

Les élèves pensent souvent que la popularité égale la vérité. Il faut expliquer que l'algorithme privilégie l'engagement (clics, partages) et non la qualité ou l'exactitude de l'information.

Idée reçue courante

Je suis totalement libre de mes choix sur Internet.

Ce qu'il faut enseigner à la place

Ils ne voient pas l'influence subtile des suggestions. Les activités de simulation montrent comment nos choix sont orientés par une sélection restreinte de contenus.

Questions fréquentes

Comment fonctionne un algorithme de recommandation ?

Il analyse vos comportements passés (likes, temps de vue, recherches) et les compare à ceux de millions d'autres utilisateurs pour prédire ce qui vous fera rester le plus longtemps sur la plateforme.

Qu'est-ce qu'une bulle de filtres ?

C'est un état où l'algorithme ne vous montre que des informations qui confirment vos opinions, vous isolant ainsi des points de vue différents et de la contradiction.

Comment l'apprentissage actif aide-t-il à comprendre les algorithmes ?

Les algorithmes sont des boîtes noires. En demandant aux élèves de 'jouer' le rôle de l'algorithme, on rend visibles les critères de sélection (profit, attention, engagement). Cette mise en situation permet de passer d'une consommation subie à une analyse critique des outils numériques.

Comment sortir de sa bulle de filtres ?

Il faut varier ses sources, utiliser des moteurs de recherche qui ne tracent pas, supprimer régulièrement ses cookies et s'abonner volontairement à des comptes ayant des avis divergents.

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