The DSA's Blind Spot: Algorithmic Audit of Advertising and Minor Profiling on TikTok

Cette étude démontre que, bien que TikTok respecte formellement l'interdiction du ciblage publicitaire pour les mineurs imposée par le Digital Service Act, une audit algorithmique révèle que les contenus promotionnels non étiquetés et le marketing d'influence exploitent une définition restrictive de la publicité pour contourner cette protection en ciblant efficacement les adolescents.

L'essentiel

Voici une explication simple de cette recherche, imagée comme si nous étions dans un grand parc d'attractions numérique.

🎢 Le Parc d'Attractions Numérique (TikTok) et le Nouveau Gardien (DSA)

Imaginez TikTok comme un immense parc d'attractions où les jeunes passent la majorité de leur temps. Ce parc est géré par un algorithme, un robot invisible qui décide quels manèges (vidéos) vous montrez. Ce robot apprend ce que vous aimez en observant vos yeux, vos sourires et vos clics.

En 2024, l'Union Européenne a construit un nouveau gardien de sécurité appelé le DSA (Digital Services Act). Son rôle est de protéger les enfants (les mineurs) dans ce parc.

• La règle du gardien : "Il est interdit de donner aux enfants des publicités personnalisées basées sur ce qu'ils aiment."
• Le problème : Le gardien a une définition très étroite de ce qu'est une "publicité". Pour lui, une publicité, c'est seulement un panneau officiel payé au parc (les pubs classiques avec le petit badge "Sponsorisé").

🕵️‍♂️ L'Enquête : Les Espions en Double (Les "Sock-Puppets")

Pour vérifier si le gardien fait bien son travail, les chercheurs (une équipe de l'Institut Kempelen) ont créé une expérience ingénieuse. Ils ont envoyé des espions doubles dans le parc :

1. Un enfant (un robot simulant un ado de 16-17 ans).
2. Un adulte (un robot simulant un jeune de 20-21 ans).

Ces deux espions avaient exactement les mêmes goûts (par exemple, ils aimaient tous les deux le maquillage, le sport ou les jeux vidéo). Ils se sont promenés dans le parc pendant 10 jours pour voir ce que le robot-algorithme leur montrait.

🔍 Ce qu'ils ont découvert : Le "Trou de la Serrure"

Les résultats sont surprenants et révèlent un trou béant dans la sécurité :

1. Les Publicités Officielles (Le Panneau "Sponsorisé") :

   • Le gardien fait bien son travail ici ! Les enfants voient beaucoup moins de ces publicités officielles que les adultes, et elles ne sont pas personnalisées. C'est conforme à la loi.
   • Analogie : C'est comme si le gardien interdisait aux enfants de manger des bonbons achetés au comptoir officiel.

2. Les Publicités "Déguisées" (Les Influencers et les Posts Cachés) :

   • C'est là que ça coince. La majorité des contenus commerciaux que les enfants voient ne sont pas des publicités officielles. Ce sont des vidéos d'influenceurs qui disent "J'adore ce produit !" ou des marques qui se vantent de leurs produits, sans dire "C'est une pub".
   • Le grand secret : Même si ces vidéos n'ont pas le badge officiel, le robot-algorithme les personnalise énormément pour les enfants !
   • Analogie : Imaginez que le gardien interdit les bonbons du comptoir, mais qu'il laisse entrer des vendeurs de bonbons déguisés en amis. Ces vendeurs savent exactement ce que l'enfant aime (par exemple, des bonbons au goût "maquillage" pour une fille qui aime le maquillage) et ils lui en donnent des quantités astronomiques.

📊 Les Chiffres qui Parlent

• Pour les publicités officielles, le ciblage des enfants est faible (c'est bien).
• Pour les publicités déguisées (influenceurs non déclarés), le ciblage est 5 à 8 fois plus fort pour les enfants que pour les adultes !
• Si un enfant aime le "fitness", il verra des vidéos de fitness vendant des produits à 90% de ses recommandations, mais sans que personne ne lui dise "Attention, c'est une pub".

💡 Pourquoi est-ce dangereux ?

Les enfants ont un cerveau en construction. Ils ne sont pas aussi forts que les adultes pour repérer quand on essaie de les convaincre d'acheter quelque chose.

• Quand une pub est cachée dans une vidéo d'un ami ou d'un idole (un influenceur), l'enfant ne se dit pas "C'est une pub", il se dit "C'est cool, je veux ça".
• Le robot du parc utilise cette faiblesse pour lui vendre des produits en se basant sur ses peurs, ses rêves et ses insécurités, tout en respectant la lettre de la loi (puisqu'il n'utilise pas les "panneaux officiels").

🛠️ La Solution Proposée par les Chercheurs

Les chercheurs disent : "Le gardien doit élargir sa définition de la publicité !"

1. Changer la règle : Une publicité, ce n'est pas seulement ce qui est payé au parc. C'est tout ce qui vise à vendre quelque chose, même si c'est un ami qui le dit.
2. Obliger le déguisement : Les plateformes doivent vérifier elles-mêmes si une vidéo est une pub cachée et forcer les créateurs à mettre le badge, même s'ils ne l'ont pas fait.
3. Protéger les enfants partout : Interdire le ciblage personnalisé pour les enfants, que ce soit pour les pubs officielles ou les pubs déguisées.

En Résumé

Le DSA a construit un mur pour protéger les enfants des publicités, mais les publicités ont trouvé une porte dérobée : elles se déguisent en "contenu normal" ou en "vidéos d'amis". Le robot du parc continue de cibler les enfants avec une précision chirurgicale à travers cette porte, car la loi ne la voit pas comme une entrée pour les publicités.

Les chercheurs demandent simplement de boucher ce trou pour que la protection soit réelle et pas seulement théorique.

Résumé technique

Voici un résumé technique détaillé de l'article de recherche intitulé "The DSA's Blind Spot: Algorithmic Audit of Advertising and Minor Profiling on TikTok" (Le point aveugle du DSA : Audit algorithmique de la publicité et du profilage des mineurs sur TikTok), rédigé en français.

1. Problématique et Contexte

L'article aborde une faille critique dans la mise en œuvre du Règlement sur les Services Numériques (DSA) de l'Union européenne, spécifiquement l'Article 28(2). Cette disposition interdit aux plateformes en ligne de présenter des publicités basées sur le profilage (ciblage personnalisé) aux utilisateurs qu'elles savent être des mineurs.

Cependant, les auteurs identifient un définitionnel étroit dans l'Article 3(r) du DSA qui limite la définition de "publicité" aux contenus achetés via le système publicitaire de la plateforme (publicités formelles). Cette définition exclut :

• Le marketing d'influenceurs.
• Le contenu promotionnel des marques (brand content).
• Les posts commerciaux non étiquetés (undisclosed).

Le problème central est que, bien que TikTok semble respecter formellement l'interdiction du profilage pour les publicités "officielles", les mineurs sont massivement exposés à des contenus commerciaux personnalisés via des formats non couverts par la réglementation actuelle. Les mineurs, dont les capacités cognitives sont en développement, sont particulièrement vulnérables à ces mécanismes de persuasion algorithmique.

2. Méthodologie : Audit Algorithmique par "Sock-Puppets"

Pour évaluer empiriquement la conformité de TikTok, les chercheurs ont mené un audit algorithmique utilisant une approche de compte "sock-puppet" (faux comptes automatisés).

• Conception Expérimentale :

  • Création de 3 paires d'agents (un mineur et un adulte par paire).
  • Variables contrôlées : Chaque paire partage le même genre, la même localisation (proxies résidentiels en Allemagne), et le même profil d'intérêts (Beauté, Fitness, Gaming, Politique).
  • Différenciation clé : L'âge signalé à la plateforme (Mineur : 16-17 ans ; Adulte : 20-21 ans) pour isoler l'effet du statut légal sur le ciblage.
  • Période : 10 jours en décembre 2025.

• Phase de "Seeding" (Ensemencement) :

  • Pour éviter le problème du "démarrage à froid", les agents ont été entraînés pendant une journée à interagir avec des vidéos correspondant à leur profil d'intérêt (recherche, visionnage complet, like, sauvegarde) afin de calibrer l'algorithme de recommandation.

• Collecte de Données et Classification :

  • Collecte de 7 095 vidéos recommandées sur la page "Pour Toi" (For You Page).
  • Utilisation de Modèles Vision-Langage (LVLM) spécifiques (Qwen3-VL-4B-Instruct) pour analyser automatiquement les vidéos (images et métadonnées) et les classer en quatre catégories :
    1. Publicités formelles : Étiquetées "Sponsorisé" ou "Ad" par la plateforme.
    2. Publicités divulguées (Disclosed) : Étiquetées par le créateur ("Partenariat payé" ou "Contenu promotionnel").
    3. Publicités non divulguées (Undisclosed) : Contenu commercial sans étiquette obligatoire.
    4. Non-publicités.
  • Validation : Un sous-ensemble de données a été validé manuellement par les chercheurs, atteignant un taux de précision de 90,3% pour la classification du type de publicité.

• Mesure du Profilage :

  • Calcul d'un taux de personnalisation (proportion de publicités correspondant aux intérêts de l'utilisateur).
  • Calcul d'un effet de profilage (différence en points de pourcentage entre le taux de personnalisation observé et un taux de référence basé sur des utilisateurs du même âge mais d'intérêts différents).

3. Résultats Clés

Les résultats révèlent un paradoxe réglementaire flagrant :

• Conformité Formelle (Publicités Formelles) :

  • Les mineurs reçoivent moins de publicités formelles que les adultes.
  • Il n'y a aucune preuve de profilage basé sur les intérêts pour les publicités formelles destinées aux mineurs (taux de personnalisation faible, voire négatif). TikTok respecte donc l'Article 28(2) pour cette catégorie spécifique.

• Le Point Aveugle (Publicités Divulguées et Non Divulguées) :

  • La majorité du contenu commercial vu par les mineurs tombe dans les catégories divulguées et surtout non divulguées (55,8% de toutes les publicités détectées).
  • Profilage Intense : Ces catégories montrent un profilage extrêmement fort.
    • Pour les mineurs, le taux de personnalisation pour les publicités non divulguées atteint 91,89% (Beauté), 88,89% (Fitness) et 93,18% (Gaming).
    • L'effet de profilage pour ces catégories chez les mineurs varie de +83,68 à +93,18 points de pourcentage.
  • Comparaison : Ce niveau de profilage est 5 à 8 fois plus élevé que celui observé pour les publicités formelles destinées aux adultes (qui sont autorisées par le DSA).

• Défaut d'Étiquetage :

  • Le taux de divulgation par les créateurs est très faible (entre 2,2% et 11,4% pour les mineurs). La plateforme ne corrige pas automatiquement l'absence d'étiquettes, permettant à ces contenus de contourner les protections.

4. Contributions Principales

1. Méthodologie Innovante : Introduction d'une approche d'audit par paires d'utilisateurs (mineur/adulte) avec des profils d'intérêts identiques, permettant d'isoler l'effet de l'âge sur le ciblage publicitaire sans facteurs de confusion.
2. Preuve Empirique : Première preuve empirique démontrant que le profilage des mineurs sur TikTok persiste massivement via des formats de contenu (influenceurs, contenu non étiqueté) exclus de la définition légale actuelle de la "publicité".
3. Identification d'une Faille Structurelle : Mise en évidence du fait que la protection des mineurs est compromise par la définition restrictive de l'Article 3(r) du DSA, qui laisse échapper la majorité des pratiques commerciales réelles.

5. Signification et Recommandations Politiques

L'étude démontre que la protection actuelle des mineurs est symbolique plutôt que substantielle. Les plateformes peuvent se conformer à la lettre de la loi tout en continuant à exploiter les vulnérabilités cognitives des mineurs via des canaux non régulés.

Les auteurs proposent quatre recommandations politiques :

1. Élargir la définition de la publicité dans le DSA pour inclure tout contenu à but commercial (marketing d'influence, auto-promotion), indépendamment du modèle de paiement.
2. Renforcer les obligations d'étiquetage : Imposer aux plateformes la responsabilité directe de détecter et de corriger les contenus commerciaux non étiquetés, plutôt que de se reposer uniquement sur l'auto-déclaration des créateurs.
3. Étendre l'interdiction du profilage (Article 28(2)) à cette nouvelle définition élargie de la publicité.
4. Intégrer les audits algorithmiques dans les processus de vérification de conformité annuels obligatoires pour les très grandes plateformes (VLOPs), car les audits traditionnels basés sur des documents sont insuffisants pour les systèmes dynamiques.

Conclusion :
Ce travail souligne l'urgence d'adapter le cadre réglementaire européen à la réalité des algorithmes de recommandation modernes. Sans une extension de la définition de la publicité et une application stricte de la détection des contenus commerciaux, les mineurs resteront exposés à un ciblage commercial prédateur, contournant l'esprit même du DSA.