Publié le 15 décembre 2025 10:28:00. Spotify offre à ses abonnés Premium un contrôle inédit sur l’algorithme de recommandations musicales, avec le lancement en Nouvelle-Zélande de listes de lecture personnalisées créées à partir de descriptions détaillées.
- Spotify permet désormais aux utilisateurs de définir précisément le type de musique qu’ils souhaitent entendre dans leurs listes de lecture.
- Cette nouvelle fonctionnalité, en version bêta, prend en compte l’intégralité de l’historique d’écoute de l’utilisateur, offrant une personnalisation plus poussée que les options existantes.
- L’outil s’inscrit dans une tendance plus large, observée également chez Instagram et Bluesky, visant à donner aux utilisateurs plus de pouvoir sur les algorithmes qui façonnent leur expérience en ligne.
Pour la première fois, Spotify donne aux utilisateurs les moyens d’influencer directement la manière dont l’algorithme du service de streaming sélectionne les morceaux. La société a annoncé mercredi le lancement de ses nouvelles « listes de lecture sponsorisées », une fonctionnalité actuellement en phase de test auprès des abonnés Premium en Nouvelle-Zélande.
Disponible pour l’instant en anglais uniquement, cette fonctionnalité est encore en version bêta et sera affinée avant d’être étendue à d’autres marchés, selon Spotify. L’objectif est de permettre aux utilisateurs de créer des listes de lecture qui reflètent l’ensemble de leurs goûts musicaux, et pas seulement leurs préférences actuelles.
Contrairement aux listes de lecture traditionnelles, cette nouvelle approche prend en compte l’intégralité de l’historique d’écoute de l’utilisateur depuis ses débuts sur la plateforme. Spotify explique que cela permet de proposer des recommandations plus pertinentes et personnalisées.
Cette fonctionnalité est une évolution de l’option de listes de lecture basées sur l’intelligence artificielle (IA) lancée l’année dernière. Comme pour ces listes de lecture IA, les utilisateurs peuvent formuler des requêtes textuelles pour obtenir les résultats souhaités. Cependant, la nouvelle fonctionnalité permet désormais d’utiliser des descriptions beaucoup plus longues et détaillées. Un représentant de Spotify a précisé à TechCrunch que l’IA prend désormais en compte une connaissance plus large du monde.
La possibilité de remonter plus loin dans l’historique d’écoute et de définir la fréquence de mise à jour des listes de lecture constitue également une différence notable par rapport aux autres offres de Spotify basées sur l’IA.
Spotify suggère par exemple aux utilisateurs de demander une liste de lecture contenant « la musique de mes artistes préférés des cinq dernières années », puis de préciser leur requête en ajoutant « des morceaux moins connus que je n’ai pas encore écoutés ».
L’entreprise donne également l’exemple d’une requête plus complexe : « de la pop et du hip-hop énergiques pour une course de 30 minutes (5 km) avec un rythme constant, suivie de chansons relaxantes pour récupérer ». Ou encore : « de la musique tirée des films et des séries télévisées les plus populaires de l’année, en accord avec mes goûts personnels ».
Les utilisateurs peuvent affiner leurs requêtes à l’infini et choisir la fréquence de mise à jour de la liste de lecture (quotidienne, hebdomadaire, etc.). L’idée est de permettre à chacun de créer sa propre version de listes de lecture populaires comme Discover Weekly, mais en se concentrant sur un genre musical, une période spécifique ou un type d’ambiance particulier.
Spotify précise que chaque liste de lecture sera accompagnée d’une description expliquant les raisons des recommandations. Des exemples de requêtes seront également proposés pour aider les utilisateurs à démarrer.
Spotify n’est pas la seule entreprise à donner plus de contrôle aux utilisateurs sur ses algorithmes. Instagram a également annoncé aujourd’hui une nouvelle fonctionnalité permettant aux utilisateurs de contrôler le type de Reels qu’ils voient. De même, Bluesky, un réseau social décentralisé concurrent de X, offre la possibilité de remplacer son algorithme par un algorithme personnalisé.
