Amazon pensait proposer un outil discret pour affiner ses recommandations, mais il s’est transformé en miroir sans filtre. Depuis quelques jours, la section « About You » enfle sur les réseaux, où des utilisateurs découvrent, hilares ou consternés, la manière dont la plateforme profile leurs habitudes d’achat. Entre constats flatteurs, observations absurdes et piques involontaires, l’algorithme d’Amazon révèle autant son ambition que ses limites.
« About You »: quand l’algorithme enlève les gants
Lancée en mai, la rubrique « About You » rassemble des déductions qu’Amazon tire de notre historique d’achats et de navigation. Sur desktop, elle se déniche au fond du menu Compte, dans « Vos préférences d’achat » puis « Gérer vos informations ». Sur mobile, le chemin est plus direct via le menu, « Compte », « Préférences d’achat » puis « About you ». Une fois devant le rideau, le ton est donné: préférences de produits, habitudes supposées, voire traits de personnalité, tout y passe.
Le regain d’attention est parti d’une publication virale sur Threads: une utilisatrice a découvert que sa section « Product Preferences » l’étiquetait « fesses plates ». D’autres captures ont suivi, tout aussi déroutantes, comme un profil qui « ne fait pas facilement confiance » ou un autre affublé d’un « teint gris fatigué par manque de sommeil ». Autant d’instantanés qui oscillent entre la caricature algorithmique et le roast à froid.
Le grand écart entre flatteries et contresens
Du côté de PC Gamer, la curiosité a pris le pas. L’autrice relate une page « sage » qui lui rappelle ses préférences pour les laits végétaux et son zèle à remplacer systématiquement ses consommables. Un collègue, Josh Wolens, y est décrit comme un lecteur érudit, friand de littérature classique et stratège des soldes — portrait flatteur —, mais aussi comme quelqu’un qui « va camper occasionnellement ». Problème: d’après lui, sa dernière nuit sous tente remonte à ses 11 ans.
L’outil montre aussi ses angles morts les plus comiques quand il confond littéral et biographique. Le dessinateur Alec Robbins a vu « About You » conclure que « le nom du client est Shingo » après l’achat de plusieurs tomes de « My Name Is Shingo » de Kazuo Umezu. Dans un autre exemple, un membre de l’équipe PC Gamer se découvre « probablement » détenteur de fours à micro-ondes (au pluriel), simple conséquence d’un double achat — le premier ayant rendu l’âme sur un pop-corn malheureux. Même face à l’évidence, l’algorithme se couvre: « probablement ».
Un miroir déformant de nos habitudes d’achat
Ces extraits composent un patchwork révélateur. D’un côté, « About You » sait tirer des lignes claires d’un historique: préférences alimentaires, catégories récurrentes, comportements d’achat pendant les promotions. De l’autre, l’outil trébuche sur le contexte: il confond un titre d’ouvrage avec une identité, infère des loisirs à partir d’un achat isolé, ou s’autorise des appréciations physiques aussi crues que déplacées. Le résultat, partagé sur X, Reddit ou Threads, vire au best-of de l’absurde et du malaise.
Ce grand écart dit quelque chose de la logique d’Amazon: profiler pour mieux recommander, au risque de viser à côté quand la donnée manque d’épaisseur. Les formulations péremptoires (« ne fait pas facilement confiance ») ou les jugements sur l’apparence sont d’autant plus frappants qu’ils sortent du registre neutre auquel les interfaces commerciales nous ont habitués. À l’inverse, l’usage récurrent de modalisateurs (« probablement ») trahit une prudence algorithmique qui n’empêche pas les faux positifs savoureux.
Pourquoi ça buzze maintenant
Le phénomène n’est pas nouveau — la section existe depuis le printemps —, mais les posts viraux ont enclenché l’effet loupe. Le web raffole de ces algorithmes pris en flagrant délit de surinterprétation, surtout quand les captures d’écran enfoncent le clou à coups de formules lapidaires. Et comme souvent, c’est la dimension la plus humaine — donc la plus faillible — du système qui fascine: cette propension à surligner le détail de trop ou à rater l’évidence.
Du point de vue des utilisateurs, la fonctionnalité a une vertu inattendue: elle rend tangible la façon dont Amazon synthétise nos comportements. On rit des erreurs parce qu’elles sont visibles; on oublie que, le plus souvent, la machine frappe juste, simplement de manière moins spectaculaire. Côté image, l’épisode rappelle à Amazon que la transparence n’est pas qu’un argument de confiance: elle expose aussi le ton, la sémantique et les biais implicites des catégories qu’on colle aux gens.
Un cas d’école pour l’IA du quotidien
Pour le monde du jeu vidéo et de la tech, « About You » ressemble à un micro-laboratoire des recommandations modernes: utile quand c’est précis, comique quand ça extrapole, épineux quand ça étiquette. Le terrain est familier: nos bibliothèques PC et consoles vivent déjà au rythme des algorithmes de curation. La leçon ici est claire: la donnée ne suffit pas sans contexte, et le choix des mots compte autant que le score de similarité.
En attendant, Internet fait ce qu’il sait faire de mieux: compiler les perles. Entre « lecteur stratégique » et « fesses plates », l’algorithme d’Amazon aura réussi un exploit rare — transformer une page de préférences en mème ambulant. Et nous rappeler, au passage, que derrière chaque recommandation bien sentie se cache un profilage parfois trop sûr de lui… ou pas assez.
