Dynamiques multi-affordances sur les plateformes de streaming musical : une étude de cas sur Deezer

Les consommateurs de musique moderne disposent de multiples moyens pour découvrir et apprécier la musique en ligne. Des plateformes comme Deezer et Spotify offrent un large éventail de possibilités - recommandations algorithmiques, listes de lecture personnelles, fonctions de recherche et listes de lecture éditoriales - qui permettent aux utilisateurs d'interagir avec la musique de manière hautement personnalisée et, de surcroît, potentiellement variée. Malgré le potentiel de ces plateformes à transformer les pratiques de consommation musicale, la manière exacte dont ces plateformes sont adoptées et dont leurs utilisateurs consomment de la musique de manière guidée ou autonome et, en outre, de manière diversifiée ou concentrée, reste à ce jour mal comprise. Dans le même temps, la nature multi-affordance de ces plateformes offre également de nouvelles possibilités d'examiner l'influence des dispositifs algorithmiques sur la diversité d'écoute des utilisateurs. En étudiant ce que les utilisateurs font « organiquement » (c'est-à-dire en l'absence relative de recommandation de la part de la plateforme), un nouveau volet de l'état de l'art a vu le jour, visant à exploiter les données d'interaction avec les plateformes multi-affordances afin d’évaluer l'impact du guidage algorithmique. Cette approche offre un nouveau cadre pour évaluer le confinement algorithmique en tenant compte du comportement organique de l'utilisateur, qui a en effet échappé aux tentatives antérieures de conceptualisation et de mesure des effets dits de « bulles de filtre ». Grâce à une analyse à grande échelle des historiques d’écoute des utilisateurs et notamment des modes d’accès au contenu (algorithmique ou non) sur la plateforme française de streaming musical Deezer, cette thèse vise à fournir une analyse approfondie de l’utilisation des plateformes multi-affordances en pratique et du rôle des dispositifs de recommandation algorithmique dans la promotion de pratiques d'écoute diversifiées ou plutôt confinées. La contribution de cette thèse se situe à l'intersection des études des interactions homme-machine, de la recherche d'information et de la sociologie de la consommation, offrant une perspective nouvelle et inédite sur l'interaction entre la conception des plateformes de streaming, les dispositifs algorithmiques et la consommation culturelle.