Qui est auditionné
M. Simon Corsin, cofondateur et ancien directeur technique de Mindie, application de vidéos courtes active en 2013-2014, aujourd’hui employé par Snapchat depuis un peu plus de huit ans et travaillant sur les applications mobiles depuis douze ans. Le président Arthur Delaporte le présente comme le fondateur d’une application « qui présentait à l’époque des similitudes profondes avec celle de Musical.ly, qui est devenu ensuite TikTok », entendu « au titre de votre expertise sur les algorithmes ». Corsin prête serment et déclare d’emblée son lien d’intérêt : il décrit Mindie comme « une application de vidéos courtes, dont l’expérience était très similaire à celle de TikTok ». Ce profil — inventeur revendiqué du format, salarié d’une plateforme concurrente, sans accès aux systèmes de TikTok — commande la nature de ses réponses : une expertise générique du métier, assortie de refus de détailler tant TikTok que Snapchat (« je ne peux pas vous donner des détails techniques sur la manière dont l’algorithme de TikTok fonctionne » ; « Ne travaillant pas sur l’algorithme de Snapchat, je ne peux pas vous répondre »).
La substance
Sur l’algorithme, il décrit une rupture : du modèle chronologique des comptes suivis vers la recommandation. « L’algorithme de TikTok est dynamique et recommande aux utilisateurs des contenus lors de l’utilisation de l’application en elle-même », avec pour marque « sa capacité rapide d’apprentissage ». Sur le design, il revendique la paternité du fil vertical plein écran — « Ce modèle a été inventé par Mindie, mais nous n’imaginions pas qu’il deviendrait un standard » —, ensuite copié sous les noms Shorts, Reels, Spotlight.
Sur les mécaniques de captation, il expose sans détour la finalité du métier : « les algorithmes de recommandation ont pour objet d’optimiser le temps passé sur l’application, en s’appuyant sur « l’engagement » des utilisateurs ». Les équipes traquent des metrics (temps quotidien, temps par vidéo, nombre de vidéos) et « tweakent » les modèles ; « Toutes les entreprises utilisent un système de test A/B », par exemple pour tester le passage automatique à la vidéo suivante « après dix secondes ».
Sa thèse centrale sur l’addiction est un renversement de cadrage : « si je réalise un très bon travail, que je vous donne les vidéos que vous voulez voir absolument et que vous n’arrivez pas à décrocher parce que vous êtes trop engagé dans cette application, cela signifie que l’algorithme de recommandation fonctionne extrêmement bien ». Il ajoute que Mindie n’a pas atteint ce niveau, faute de couche de recommandation. À décharge, il relativise : « Je ne pense pas que le niveau d’addiction soit semblable à celui de la drogue, c’est-à-dire une addiction de type physique. La question est peut-être plus problématique pour les plus jeunes, qui ont moins de contrôles d’eux-mêmes. »
Sur la modération : « Il existe un rapport direct entre la qualité de la modération et son coût », arbitrage propre à chaque entreprise entre faux positifs, faux négatifs et « tolérance au backlash public ». Il évoque la suppression au seuil de signalements (reports) comme solution « simple, à moindre coût », note que le coût d’une modération parfaite peut devenir « prohibitif, au point de rendre des plateformes sociales non rentables », et anticipe que l’IA permettra bientôt « une modération bien plus efficace qu’aujourd’hui, à un coût raisonnable ».
Sur la vérification de l’âge, il confirme à la rapporteure : « C’est exact. Rien ne l’empêche, d’un point de vue technique. » Mais il juge l’échelon application inefficace (un enfant peut faire vérifier par un adulte) et recommande un verrou centralisé au niveau des systèmes d’exploitation mobiles, à la configuration du téléphone : « Pour être véritablement sérieux, il faudrait établir un verrou en amont, plutôt que sur chaque application. » Sur l’interdiction avant un certain âge : « Je n’y suis pas opposé, mais il convient de définir précisément cet âge, ce qui ne relève pas de ma compétence. »
Les enjeux et les confrontations
L’audition est un bras de fer méthodique entre la rapporteure Laure Miller, qui cherche à faire établir que les plateformes pourraient mieux faire, et un témoin qui déplace systématiquement l’obstacle du technique vers le politique. À sa question sur le ciblage des contenus « négatifs », il retourne l’interrogation : « Comment définir un contenu « négatif » ? Comment le définissez ‑ vous ? » Miller répond par le hashtag #SkinnyTok et impute le manquement « notamment par mauvaise volonté ». Delaporte enchaîne sur la viralité des extraits d’auditions montés et sur une « prime à la radicalité » qu’il dit percevoir plus forte sur TikTok ; Corsin oppose la difficulté de qualifier un contenu radical sans porter atteinte à la liberté d’expression : « Faut-il interdire ceux qui parlent mal d’Israël ou à l’inverse ceux qui en disent du bien ? » Sur la qualification hébergeur/éditeur, il refuse de trancher : « Je n’ai pas de solution définitive à fournir, il s’agit d’un problème délicat. »
Le député René Lioret (RN), partant d’une anecdote personnelle (des vidéos de nettoyage de sabots de chevaux servies en boucle), demande s’il serait possible d’instaurer un seuil de saturation inversant la fréquence. Corsin concède : « Oui, c’est tout à fait possible. Il en va d’ailleurs de l’intérêt de l’algorithme » — un utilisateur « matraqué » finit par partir — mais renvoie la définition du seuil au législateur : « Dans ce cas, il faudrait définir clairement les contenus dont le visionnage prolongé peut affecter la santé mentale. Mais sur le strict plan technique, il est complètement possible de limiter l’exposition. » Lioret pose la limite morale : « on ne peut pas tout faire non plus au nom du profit ».
Sa charge la plus nette vise les dispositifs vantés par les plateformes : « Je ne suis pas certain que ce genre de fonctionnalité ait vraiment pour objet de protéger les enfants. On peut plutôt les concevoir comme des atouts marketing à destination de l’adulte responsable de l’enfant ». Interrogé sur ses propres enfants, il répond « Pas jusqu’à un certain âge » ; invité à formuler des recommandations, il décline : « Non, je n’ai pas d’idées particulières à formuler. » Ni ByteDance et la dimension chinoise, ni la monétisation, les lives ou le DSA ne sont abordés au cours de cet échange. La rapporteure avance par ailleurs un chiffre non sourcé dans le verbatim : « chaque jour sont visionnés dans le monde l’équivalent de 120 000 années de vidéos », dont « les trois quarts » issues d’une recommandation algorithmique.
Ce que l’audition apporte
Un témoignage d’ingénieur du secteur, plutôt qu’une expertise sur TikTok lui-même. Il verrouille trois points utilisables contre l’argumentaire des plateformes — aucun obstacle technique à la vérification d’âge, modération dont la qualité est fonction du budget consenti, contrôles parentaux relevant du marketing — tout en fournissant des contre-arguments à décharge : impossibilité de définir « négatif » ou « radical » sans arbitrage politique, risque pour la liberté d’expression, distinction adultes/mineurs. Sa doctrine tient en deux propositions : un verrou d’âge en amont, au niveau des systèmes d’exploitation, et une limitation algorithmique circonscrite à des sujets prédéfinis (« scarification, suicide, drogue ») dont la liste incombe au législateur.