Dans l’économie numérique contemporaine, les algorithmes constituent désormais un véritable levier de distribution de l’information et des flux économiques. Ils ne se limitent plus à des fonctions d’optimisation informatique, mais agissent comme de vrais arbitres, voire des censeurs de la circulation de l’information.
Ismaïl Benjelloun, Staff Data Scientist chez Meta aux États-Unis souligne que les systèmes de recommandation, de recherche ou de ciblage publicitaire déterminent aujourd’hui ce qui est visible ou non dans l’espace numérique. Cette capacité de hiérarchisation structure ce que les économistes décrivent comme les marchés de l’attention, où la visibilité devient une ressource rare et stratégiquement disputée.
Dans ce contexte, les plateformes numériques opèrent comme des intermédiaires économiques majeurs. Les règles algorithmiques qui organisent la diffusion des contenus influencent directement la circulation de l’information, l’allocation des budgets publicitaires et, par extension, la dynamique concurrentielle entre entreprises.
«Toute infrastructure qui contrôle la distribution a un poids stratégique. Les algorithmes contrôlent aujourd’hui la distribution de l’information», observe le data scientist.
Cette transformation marque une rupture dans l’organisation des économies contemporaines. Là où les infrastructures traditionnelles – ports, routes, réseaux énergétiques – structuraient historiquement les flux physiques, les architectures algorithmiques structurent désormais les flux informationnels qui sous-tendent l’économie numérique mondiale.
Cette capacité de hiérarchisation de l’information a également des implications politiques et sociétales.
Chaque jour, des milliards de décisions algorithmiques déterminent quels contenus apparaissent dans les résultats de recherche, dans les flux des réseaux sociaux ou dans les recommandations automatisées. Selon Benjelloun, ces choix techniques influencent mécaniquement la formation de l’opinion publique, non pas en dictant ce que les individus doivent penser, mais en déterminant les informations auxquelles ils sont exposés.
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Ce mécanisme produit des effets systémiques sur la circulation de l’information à l’échelle mondiale. Les algorithmes amplifient certaines dynamiques sociales, économiques ou politiques déjà présentes dans les sociétés.
«Un algorithme décide ce qui est visible et ce qui ne l’est pas. Cette décision est prise des milliards de fois par jour», explique-t-il.
L’impact sur la stabilité des États reste indirect, mais réel. Les campagnes de manipulation de l’information exploitent parfois les logiques de distribution algorithmique pour amplifier certains contenus. Toutefois, le chercheur insiste sur la nécessité d’éviter une lecture déterministe de la technologie: les algorithmes amplifient des dynamiques existantes sans en être nécessairement la cause première.
Asymétries numériques
L’essor des plateformes algorithmiques s’accompagne également de nouvelles formes d’asymétrie entre économies développées et pays émergents.
Les systèmes d’intelligence artificielle et de recommandation sont majoritairement conçus dans quelques pôles technologiques mondiaux, principalement aux États-Unis et en Chine. Les données utilisées pour entraîner ces modèles reflètent largement les priorités linguistiques, culturelles et économiques de ces marchés.
Selon Benjelloun, cette situation crée une asymétrie structurelle dans le fonctionnement des plateformes numériques.
Les commerçants ou les entreprises des économies émergentes utilisent les mêmes outils numériques que leurs homologues des grandes économies, mais les architectures algorithmiques sont souvent optimisées pour des contextes différents.
«Les modèles de langue, les systèmes de recommandation et les outils publicitaires reflètent les priorités des marchés où ils sont conçus», souligne-t-il.
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Pour les économies émergentes, cette configuration peut limiter la visibilité de certaines langues, de certains marchés ou de certains comportements numériques dans les systèmes d’intelligence artificielle globaux. Dans l’économie numérique, la visibilité algorithmique devient un facteur déterminant de performance économique.
Les plateformes numériques fonctionnent selon des mécanismes d’indexation et de recommandation qui hiérarchisent les contenus et les offres commerciales. Pour les entreprises, cette hiérarchisation peut conditionner l’accès aux consommateurs.
Benjelloun souligne que la position d’un contenu dans les résultats de recherche ou dans les flux de recommandation peut avoir un impact direct sur le chiffre d’affaires d’une entreprise.
Les grandes entreprises internationales disposent souvent d’équipes spécialisées dans l’optimisation algorithmique, mobilisant des compétences avancées en référencement, en analyse de données et en expérimentation numérique. Cependant, les entreprises locales disposent rarement de ressources comparables, ce qui peut créer un avantage cumulatif en faveur des acteurs globaux. Toutefois, certaines évolutions récentes des systèmes de recommandation ouvrent également des opportunités pour les entreprises locales.
Les contenus géolocalisés et les requêtes associées à un ancrage territorial gagnent en importance dans les systèmes de recherche et de recommandation. Selon Benjelloun, «les requêtes géolocalisées connaissent une croissance nettement plus rapide que les requêtes génériques, ce qui peut favoriser les contenus à forte dimension locale.»
Sécurité informationnelle
Les algorithmes jouent également un rôle central dans la gestion des risques informationnels. Les plateformes numériques utilisent des systèmes automatisés pour détecter les comportements inauthentiques, les réseaux de manipulation ou les campagnes coordonnées de désinformation.
Chez Meta, explique Benjelloun, ces systèmes traitent quotidiennement des milliards de signaux afin d’identifier les activités suspectes.
Toutefois, cette architecture de défense reste confrontée à une asymétrie structurelle. Les acteurs malveillants adaptent continuellement leurs méthodes, tandis que les nouvelles technologies, notamment l’intelligence artificielle générative, réduisent le coût de production de contenus trompeurs.
Les systèmes de traitement du langage naturel sont généralement optimisés en priorité pour les langues les plus utilisées dans les environnements technologiques globaux, notamment l’anglais. Les langues moins représentées dans les corpus d’entraînement reçoivent moins d’investissements en recherche.
Benjelloun souligne que certaines langues régionales, comme la darija ou le tamazight, restent encore peu couvertes par ces technologies. Les campagnes de manipulation ciblant ces communautés peuvent donc être détectées plus tardivement.
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Pour un pays comme le Maroc, ces transformations soulèvent la question de la souveraineté algorithmique.
Selon Benjelloun, cette notion ne signifie pas reconstruire localement l’ensemble des infrastructures numériques mondiales. Une telle stratégie serait économiquement irréaliste.
Le Maroc dispose de plusieurs atouts dans cette perspective. La présence d’une diaspora technique importante, la croissance des universités scientifiques et la position géographique du pays comme interface entre l’Europe et l’Afrique constituent des facteurs favorables.
Toutefois, le défi principal reste la rétention des talents. De nombreux ingénieurs et data scientists formés au Maroc poursuivent leur carrière dans les grands pôles technologiques internationaux.
L’essor de l’intelligence artificielle générative accentue les enjeux de responsabilité et de transparence dans la gouvernance des systèmes algorithmiques. Chaque recommandation, chaque modération de contenu ou chaque réponse générée constitue une décision algorithmique.
Selon Benjelloun, la transparence algorithmique ne signifie pas nécessairement publier le code source des systèmes, ce qui pourrait exposer les plateformes à des tentatives de contournement. Cependant, le développement de cadres juridiques adaptés reste toutefois en retard par rapport à la vitesse d’évolution des technologies.
