Des chercheurs doutent que l’algorithme « open source » de X serve réellement la transparence

Des experts estiment que la publication du code source de l’algorithme de X ne garantit pas pour autant une transparence totale. Selon eux, des informations cruciales restent inaccessibles, limitant la compréhension réelle du fonctionnement de la plateforme.

Un pas vers la transparence, vraiment ?

Lorsque Elon Musk a salué la publication du code de l’algorithme « for you » de X, anciennement connu sous le nom de Twitter, il a parlé d’une avancée vers la transparence. Il affirmait alors : « Nous savons que l’algorithme est bête et doit être grandement amélioré, mais au moins vous pouvez suivre nos efforts en temps réel et en toute transparence.» Pourtant, en coulisse, cette ouverture ne convainc pas tout le monde.

Des zones d’ombre persistantes

Derrière cette publication, plusieurs experts restent sceptiques. Pour John Thickstun, professeur assistant en informatique à Cornell University, le code révélé n’est qu’une version édulcorée de l’algorithme. Selon lui, « Cela donne l’impression d’une transparence de façade et laisse croire que ce code permettrait un véritable audit, mais c’est loin d’être le cas. » De surcroît, des pans entiers du fonctionnement interne – comme la pondération des interactions ou les données d’entraînement utilisées  demeurent strictement confidentiels. Autrement dit, impossible pour les chercheurs de reproduire fidèlement les mécanismes de recommandation de la plateforme.

Un algorithme devenu indéchiffrable ?

Une évolution marquante distingue aujourd’hui le nouvel algorithme : il repose désormais sur un modèle de type Grok, une intelligence artificielle générative qui classe les contenus non plus via un score basé sur likes et retweets effectifs, mais selon la probabilité qu’un utilisateur interagisse avec un post. Une mécanique autrement plus opaque selon Thickstun : « L’essentiel des décisions se prend désormais dans des réseaux neuronaux inaccessibles même aux ingénieurs internes. » Un point qui alimente toutes les spéculations côté utilisateurs et créateurs : dès la publication du code, des threads expliquant comment maximiser sa visibilité ont fleuri sur X, sans base solide selon les experts.

L’enjeu dépasse X et questionne l’avenir

La liste des éléments manquants dans cette démarche dite « open source » est longue :

• Aucune indication sur le jeu de données ayant servi à l’apprentissage.
• Pondérations internes tenues secrètes pour raisons sécuritaires.
• Moteur de classement inaccessible sans accès au modèle complet.

Pour Ruggero Lazzaroni, chercheur à l’Université de Graz, cette opacité empêche toute véritable étude scientifique. Ce manque d’informations nuit non seulement à la compréhension du système actuel mais annonce aussi des défis similaires pour les futurs systèmes basés sur l’intelligence artificielle générative. Comme il le souligne sans détour : « Les entreprises optimisent ces modèles pour l’engagement utilisateur et non pour la véracité ou la santé mentale… Au final, cela profite au profit mais pas à la société. » Ainsi, derrière le vernis de la transparence affichée par X se cache une réalité nettement plus complexe et préoccupante pour le futur numérique.