Présentation

YouTube a dévoilé custom feeds, une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de décrire, en texte libre, le type de vidéos qu’ils souhaitent voir. Le texte est saisi dans une zone de prompt et le résultat apparaît sous forme d’un onglet épinglé en haut de la page d’accueil. La mise en place débute le mois prochain sur le web et les applications mobiles, avec la possibilité de créer plusieurs flux simultanément.

Fonctionnement technique

Le texte fourni par l’utilisateur est transmis au modèle d’IA Gemini de Google. Gemini analyse la description, génère un vecteur sémantique représentant l’intention, puis interroge l’index de plus de 20 milliards de vidéos hébergées par YouTube. Les résultats sont re‑classés par le moteur de recommandation existant avant d’être affichés dans le nouveau flux. Le processus repose sur l’infrastructure de calcul déjà utilisée pour les recommandations classiques, mais ajoute une couche de génération de requête dynamique basée sur le prompt.

Contexte concurrentiel

Cette approche rejoint les initiatives de plusieurs réseaux sociaux. Bluesky a introduit Attie, un outil similaire qui exploite l’IA pour créer des flux personnalisés. Meta propose des fonctions analogues dans Threads et Instagram, X a lancé une version expérimentale, et Spotify a récemment testé un système de playlists générées à la demande. Toutes ces solutions utilisent un modèle de langage pour transformer une description textuelle en sélection de contenus.

Analyse des impacts et limites

Le principal avantage réside dans la capacité de l’utilisateur à orienter explicitement le système de recommandation, réduisant ainsi la dépendance aux signaux implicites (clics, temps de visionnage). Cependant, la qualité du flux dépend directement du comportement du modèle Gemini : biais présents dans les données d’entraînement peuvent se refléter dans les sélections proposées. Le traitement de chaque prompt implique un appel supplémentaire au modèle, ce qui augmente la charge de calcul et le coût énergétique du service. Du point de vue de la confidentialité, le texte du prompt peut contenir des informations sensibles sur les préférences de l’utilisateur, soulevant des questions de stockage et de partage de ces métadonnées. Enfin, le fait que les flux personnalisés soient affichés en onglet séparé, sans remplacer le fil principal, limite le risque d’enfermement dans une bulle de contenu, mais ne supprime pas complètement la possibilité d’une dérive algorithmique.