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Les algorithmes des plateformes de streaming musical mettraient plus en avant les artistes masculins

Temps de lecture : 2 min

Les abonnés devraient attendre la septième ou la huitième chanson pour entendre une femme.

Les chercheurs ont également constaté que seulement 25% des artistes écoutés étaient des femmes. | Fixelgraphy via Unsplash
Les chercheurs ont également constaté que seulement 25% des artistes écoutés étaient des femmes. | Fixelgraphy via Unsplash

Une sous-représentation des femmes jusque dans les suggestions d'artistes. On le sait, l'industrie musicale est loin d'être épargnée par le sexisme. Alors qu'un manque de parité dans les programmations des festivals de musique, dans les nominations des cérémonies musicales, ou même dans les classements est souvent pointé du doigt, comme le rappelle un article de The Independent, ce sont désormais les algorithmes des applications de streaming qui sont visés.

Aujourd'hui, les géants Spotify, Deezer ou Apple Music attirent de plus en plus d'internautes. Au premier trimestre 2020, on comptait d'ailleurs 400 millions d'abonnés dans le monde, toutes plateformes confondues. En plus de créer des playlists de leurs musiques préférées ou de découvrir les nouveautés musicales, les utilisateurs se voient recommander des chansons en fonction de leurs habitudes d'écoute. Problème: les algorithmes utilisés par ces applications de streaming favoriseraient les artistes masculins à leurs homologues féminins.

C'est en tout cas ce qu'affirment des scientifiques du groupe de recherche sur les technologies musicales de l'Université Pompeu Fabra de Barcelone. Dans une étude présentée lors d'une conférence en Australie, ils ont montré que le premier titre recommandé par les services de streaming, comme les six musiques suivantes, était signés par un homme. Les abonnés doivent ainsi attendre la septième ou la huitième chanson pour entendre une femme.

Briser la boucle

«Le biais de visibilité provient de la façon dont les recommandations sont générées», explique Andres Ferraro, co-auteur de l'étude. Selon les chercheurs, lorsque les utilisateurs écoutent les chansons recommandées, l'algorithme en tire des enseignements. Cela crée une «boucle de rétroaction» de biais sexistes dans les nouvelles suggestions musicales.

Pour briser cette boucle, ils proposent une nouvelle méthode, plus équitable et surtout plus avantageuse pour les femmes, qui consiste à réorganiser «les recommandations calculées par l'algorithme de base [...] en déplaçant les artistes masculins d'un certain nombre de positions vers le bas», peut-on lire dans un article publié sur The Conversation.

Une simulation a justement montré que les abonnés écoutaient bien plus de femmes grâce à ce reclassement. Les chercheurs se sont également aperçus que l'algorithme de base a commencé à apprendre de ce nouveau modèle et «à placer les femmes plus haut dans la liste des recommandations», précise le quotidien britannique.

Pour cette étude, les scientifiques ont analysé les habitudes d'écoute d'environ 330.000 utilisateurs sur une période de neuf ans. Ils ont également constaté que seulement 25% des artistes écoutés étaient des femmes.

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