80 %. C’est la proportion d’utilisateurs de Spotify qui affirment que la personnalisation est ce qu’ils préfèrent dans le service, selon les chiffres du groupe suédois. Le problème, c’est que personne ne pouvait vérifier ce que l’algorithme comprenait vraiment de ses goûts, ni le corriger quand il déraillait. C’est désormais possible. Le co-PDG Gustav Söderström a dévoilé vendredi au festival SXSW, à Austin, une fonction inédite : le « Taste Profile », un profil de goût algorithmique visible, et surtout modifiable par chaque auditeur en langage naturel.
Un miroir posé sur la boîte noire
Jusqu’ici, le moteur de recommandation de Spotify fonctionnait dans l’ombre. Il ingérait les écoutes, les « likes », les durées de lecture, les skips, et en construisait un modèle de préférences entièrement invisible. Ce modèle pilotait ensuite la quasi-totalité de l’expérience : la playlist Discover Weekly, les suggestions de la page d’accueil, le bilan annuel Wrapped. Un système puissant, mais opaque.
Taste Profile change l’équation. En accédant à leur profil dans l’application, les abonnés Premium pourront parcourir l’intégralité de leurs données d’écoute : musique, podcasts et livres audio réunis. Le profil affiche les genres dominants, les artistes récurrents, et les tendances récemment détectées par l’algorithme. On pourrait y découvrir, par exemple, que Spotify vous classe comme amateur de rock alternatif des années 90 en soirée, ou que vos matinées penchent vers le hip-hop à influences jazz. La transparence algorithmique passe du concept théorique à l’écran tactile.
Quand les enfants prennent le contrôle de vos goûts
Le vrai déclencheur de cette fonction, c’est un problème que des milliers d’utilisateurs documentaient depuis des années. Mashable et Scarymommy avaient consacré des articles entiers au phénomène : des parents découvrant leur Wrapped annuel envahi de comptines, de musiques pour enfants et de bandes-son de dessins animés. La cause est banale. Un enfant qui monopolise Spotify dans la voiture via CarPlay. Un ado qui enchaîne ses morceaux sur l’enceinte connectée du salon. Des bruits blancs ou sons relaxants écoutés chaque nuit pendant des heures pour s’endormir.
Toutes ces écoutes nourrissaient un profil algorithmique que l’utilisateur principal ne pouvait ni consulter ni réinitialiser. Spotify avait bien introduit quelques rustines : la possibilité d’exclure certaines pistes ou playlists des recommandations, lancée fin 2025 selon TechCrunch. Mais ces options, perdues dans les menus et limitées à du cas par cas, ne permettaient pas de reprendre le contrôle d’un profil corrompu par des mois de cohabitation sonore.
Taste Profile attaque le problème à la racine. Au lieu de corriger les conséquences titre par titre, l’utilisateur intervient directement sur le modèle central qui alimente toutes les recommandations.
Taper une phrase pour reprogrammer l’algorithme
L’aspect le plus frappant de cette fonction, c’est l’interface. Pas de cases à cocher, pas de curseurs, pas de menus déroulants. L’utilisateur tape une phrase en langage naturel. « Je prépare un marathon, je veux plus de morceaux énergiques le matin. » Ou : « J’écoute des podcasts d’actualité en semaine dans le métro, pas le week-end. » Ou encore, plus direct : « Arrête de me recommander de la pop coréenne, c’était mon fils. »
Ces indications contextuelles alimentent le modèle de recommandation et modifient ce que la page d’accueil affiche. C’est un changement de philosophie. Les systèmes de recommandation fonctionnent traditionnellement sur l’observation passive : ils regardent ce que vous faites et en déduisent ce que vous voulez. Taste Profile introduit une boucle de rétroaction explicite. L’auditeur ne subit plus son profil algorithmique, il le pilote.
Le communiqué officiel de Spotify précise que cette fonction s’inscrit dans une stratégie plus large. En janvier 2026, la plateforme avait lancé en bêta les « Prompted Playlists », des listes de lecture générées à partir d’une consigne textuelle puisant dans l’historique complet de l’utilisateur. Taste Profile pousse la logique plus loin : au lieu d’agir playlist par playlist, on intervient directement sur le modèle central qui gouverne l’ensemble des suggestions.
Une avance que personne ne conteste
À ce jour, aucun concurrent ne propose rien de comparable. YouTube Music permet de bloquer une chaîne ou d’indiquer « pas intéressé » sous une suggestion. Apple Music s’appuie sur les « likes » et les « dislikes » de morceaux individuels. TikTok offre un curseur de préférences sommaire et un bouton pour signaler un contenu non pertinent. Deezer propose un flux « Flow » personnalisé, mais sans aucune visibilité sur les paramètres qui le construisent.
Aucune de ces plateformes ne donne accès au profil de goût dans sa globalité, et encore moins la possibilité de le réécrire en langage naturel. Spotify prend ici une avance notable sur un terrain que la réglementation européenne commence à baliser. Le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act), dont l’application s’échelonne entre 2025 et 2027, impose aux systèmes de recommandation une transparence accrue sur leur fonctionnement. Le Digital Services Act (DSA), en vigueur pour les très grandes plateformes depuis 2024, exige déjà que les utilisateurs puissent modifier les paramètres qui influencent ce qu’on leur montre.
En offrant un outil qui va au-delà du minimum réglementaire, Spotify transforme une contrainte en argument commercial. La personnalisation, hier perçue comme une surveillance passive de vos habitudes, devient un dialogue.
Bêta restreinte, ambitions mondiales
Taste Profile sera déployé dans les prochaines semaines auprès des abonnés Premium en Nouvelle-Zélande, un marché que Spotify utilise régulièrement comme laboratoire. L’entreprise n’a communiqué aucun calendrier pour les autres pays. Avec plus de 640 millions d’utilisateurs dans le monde, un déploiement progressif est prévisible, vraisemblablement courant 2026.
La vraie inconnue reste l’adoption. Combien d’auditeurs iront fouiller dans leur profil algorithmique ? Les requêtes en langage naturel seront-elles suffisamment comprises par le système pour produire des changements perceptibles ? Les premières semaines en Nouvelle-Zélande fourniront des réponses. Ce qui est déjà acquis, c’est le signal envoyé à toute l’industrie du streaming : si un service à 640 millions d’utilisateurs peut rendre son algorithme transparent et éditable, les concurrents devront expliquer pourquoi ils ne le font pas.
