Episode 171 - L'IA a-t-elle bon goût ?

Épisode de DigitalFeeling par Elodie Chenol · 11 septembre 2026 · 7 min

L'IA a-t-elle bon goût ?

En bref

Dans ce 171 ème épisode, je me penche sur la question du bon goût. Peut-on juger le "goût" d'une machine qui n'a, par définition, aucune expérience sensorielle ni émotionnelle ? Pour le vérifier, j'ai demandé à une IA une playlist d'été et une critique du film Her, dans deux contextes différents : une fois dans une conversation totalement neutre, sans historique, une fois dans une conversation où l'outil connaît déjà mes goûts. Le résultat révèle une vérité simple : le goût d'une IA n'existe pas en soi. Il dépend entièrement de ce qu'on lui donne comme matière, et ça soulève une vraie question sur la découverte face à la personnalisation.

Le problème méthodologique de départ : la mémoire

La plupart des outils d'IA qu'on utilise au quotidien gardent en mémoire nos échanges précédents. Si on demande une recommandation à une IA à qui on a déjà parlé une centaine de fois, elle sait déjà qui on est, ce qu'on aime, comment on s'exprime. Le résultat n'est donc plus vraiment "son goût à elle" — c'est déjà le reflet de nos propres goûts.

Pour mener un test honnête, j'ai donc procédé en deux temps, en isolant clairement les deux logiques.

Premier temps : une conversation vierge, sans aucune mémoire via le chat éphémère de Claude (l'icône fantôme), qui n'enregistre aucun historique. J'ai demandé une playlist d'été, puis une critique du film Her, sans autre précision.

Deuxième temps : la même demande, mais dans une conversation où l'outil me connaît déjà mes goûts musicaux, les films qui m'ont marquée récemment, ma façon de m'exprimer.

Qu'est-ce que le "goût" d'une IA, concrètement ?

Définition : ce qu'une IA générative produit sur un sujet subjectif comme le goût musical ou cinématographique n'est pas une préférence personnelle, mais une synthèse statistique de ce que des millions d'humains ont exprimé dans des critiques, des classements ou des articles. Sans contexte personnel apporté par l'utilisateur, ce résultat s'apparente à une "moyenne culturelle" plutôt qu'à un avis singulier.

Résultats du test

Version neutre (sans mémoire)

La playlist d'été obtenue était cohérente, mais très consensuelle : des tubes populaires, des classiques de saison, le genre de sélection qu'on pourrait proposer à peu près à n'importe qui, comparable à ce que Spotify pourrait suggérer par défaut à un nouvel utilisateur sans historique d'écoute.

La critique du film Her était structurée de façon impeccable : introduction, analyse de la mise en scène, du jeu d'acteur, conclusion nuancée mais les arguments restaient assez génériques, le genre d'analyse qu'on pourrait presque copier-coller pour n'importe quel autre film.

Version personnalisée (avec mémoire des échanges passés)

Le résultat change complètement de nature. La playlist devient ciblée : l'IA a bien identifié une préférence pour les musiques latines et le reggaeton, avec des choix qui recoupent vraiment des goûts habituels plutôt qu'une sélection universelle. La critique du film gagne elle aussi en pertinence, avec des arguments qui résonnent davantage avec une sensibilité personnelle connue de l'outil.

Ce que ça nous apprend sur la notion de goût appliquée à l'IA

Une IA n'a pas de goût au sens propre. Elle n'a jamais ressenti d'émotion en écoutant une chanson, jamais versé une larme devant un film. Ce test confirme très concrètement que dès qu'on ajoute du contexte personnel dans le prompt du moment, dans la mémoire des échanges passés, dans des instructions personnalisées ou dans les paramètres d'un projet, le résultat change de nature. Il devient plus pertinent, plus ciblé, mais ce n'est plus "le goût de l'IA" à proprement parler : c'est un miroir de ce qu'on lui a soi-même apporté comme information.

Cette moyenne culturelle version neutre reste utile dans certains contextes précis : par exemple pour une recommandation consensuelle destinée à un groupe de personnes qu'on connaît mal. Elle devient en revanche beaucoup moins pertinente pour une vraie découverte personnelle, un coup de cœur singulier, ou une critique qui challenge réellement une œuvre plutôt que de rester sur des lignes consensuelles.

Le vrai sujet caché : personnalisation ou bulle de confirmation ?

La version personnalisée pose une question plus subtile : si l'IA renvoie essentiellement ce qu'elle sait déjà de nous, aide-t-elle vraiment à découvrir quelque chose de nouveau, ou enferme-t-elle plutôt dans des goûts déjà connus, une forme de bulle de confirmation ?

C'est un sujet bien connu des algorithmes de recommandation des plateformes de streaming comme Spotify ou Netflix : qui n'a jamais cherché activement à sortir du "tunnel de contenu" imposé par un algorithme pour découvrir autre chose ?

Ce qu'il faut retenir sur le goût et l'intelligence artificielle

Le goût est le résultat d'une histoire personnelle, d'expériences vécues, d'un contexte émotionnel précis : le morceau associé à un été particulier, le film vu au bon moment avec les bonnes personnes. C'est une alchimie individuelle, presque impossible à réduire à un ensemble de données statistiques, aussi vaste soit-il.

L'IA peut élargir un champ de découverte, donner des pistes, débloquer une indécision. Mais elle ne remplacera jamais ce moment où l'on tombe, par hasard ou par la recommandation d'un ami qui nous connaît vraiment, sur une œuvre qui nous marque profondément et personnellement. Dans un monde où l'on demande de plus en plus à l'IA de nous aider à choisir, il reste un espace irréductible qui appartient à notre vécu et à notre sensibilité propre.

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