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La bulle de filtres ou bulle de filtrage (de l’anglais : filter bubble) est un concept développé par le militant d'Internet Eli Pariser. Selon Pariser, la « bulle de filtres » désigne à la fois le filtrage de l'information qui parvient à l'internaute par différents filtres ; et l'état d'« isolement intellectuel » et culturel dans lequel il se retrouve quand les informations qu'il recherche sur Internet résultent d'une personnalisation mise en place à son insu. Selon cette théorie, des algorithmes sélectionnent « discrètement » les contenus visibles par chaque internaute, en s'appuyant sur différentes données collectées sur lui. Chaque internaute accéderait à une version significativement différente du web. Il serait installé dans une « bulle » unique, optimisée pour sa personnalité supposé
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La bulle de filtres ou bulle de filtrage (de l’anglais : filter bubble) est un concept développé par le militant d'Internet Eli Pariser. Selon Pariser, la « bulle de filtres » désigne à la fois le filtrage de l'information qui parvient à l'internaute par différents filtres ; et l'état d'« isolement intellectuel » et culturel dans lequel il se retrouve quand les informations qu'il recherche sur Internet résultent d'une personnalisation mise en place à son insu. Selon cette théorie, des algorithmes sélectionnent « discrètement » les contenus visibles par chaque internaute, en s'appuyant sur différentes données collectées sur lui. Chaque internaute accéderait à une version significativement différente du web. Il serait installé dans une « bulle » unique, optimisée pour sa personnalité supposée. Cette bulle serait in fine construite à la fois par les algorithmes et par les choix de l'internaute (« amis » sur les réseaux sociaux, sources d'informations, etc.). Eli Pariser estime que ce phénomène est devenu commun sur les réseaux sociaux et via les moteurs de recherche. Des sites tels que Google, Facebook, Twitter ou Yahoo! n'affichent pas toutes les informations, mais seulement celles sélectionnées pour l'utilisateur, et de manière hiérarchisée selon ses prédispositions supposées (y compris idéologiques et politiques). À partir de différentes données (historique, clics, interactions sociales), ces sites prédisent ce qui sera le plus pertinent pour lui. Ils lui fournissent ensuite l'information la plus pertinente (y compris du point de vue commercial et publicitaire), en omettant celle qui l'est moins selon eux. Si les algorithmes considèrent qu'une information n'est pas pertinente pour un internaute, elle ne lui sera simplement pas présentée. Médiatisé depuis les années 2010, le concept de bulle de filtres a été critiqué pour l'importance qu'il accorde aux algorithmes et aux mesures techniques de personnalisation. Une étude nuance par exemple l'impact de l'éclatement des bulles de filtre sur notre capacité à nous remettre en question et rappelle l'influence encore majeure de la télévision.