Modération de contenu : Comment réguler amplifie ce qu’on censure

Introduction : Le pare-feu qui devient mégaphone

La modération de contenu est souvent présentée comme un frein, un dispositif de retenue, une digue érigée face au flux jugé toxique, dangereux, inacceptable.

Mais dans les systèmes numériques contemporains, censurer ne supprime pas.

Cela déplace, amplifie, et transforme à la manière d’un barrage mal conçu qui, au lieu de calmer le fleuve, crée un tourbillon en aval.

Alors, la régulation algorithmique agit rarement là où elle prétend agir. Elle modifie les trajectoires, renforce les courants souterrains, et excite les contre-flux.

Ce paradoxe porte un nom connu l’effet Streisand. Mais réduire le phénomène à une anecdote médiatique serait une erreur.

Nous sommes face à une architecture systémique récurrente :

Plus on régule un contenu dans un environnement informationnel complexe, plus on augmente sa visibilité, sa désirabilité et sa capacité de mutation.

Dit autrement, la modération est devenue un amplificateur.

1. L’illusion du robinet : Pourquoi retirer n’est pas éteindre

La régulation numérique repose sur une métaphore implicite, celle du robinet :

• Le contenu coule,
• On le ferme,
• Le flux s’arrête.

Cette métaphore fonctionne pour l’eau, pas pour l’information.

Dans un système numérique :

• le contenu est copiable à l’infini,
• la suppression est observable,
• l’interdiction est interprétable,
• et chaque acte de modération devient un signal public.

Supprimer un contenu, ce n’est pas seulement agir sur ce contenu. C’est produire une information supplémentaire :

• « Quelque chose ici mérite d’être supprimé« .

Dans un environnement saturé d’attention, ce signal vaut parfois plus que le contenu lui-même.

L’effet Streisand : La pointe émergée d’une mécanique plus profonde

Le cas originel (2003) : Des chiffres qui parlent

En 2003, la photographe Kenneth Adelman documente l’érosion côtière de Californie en prenant 12 000 photos aériennes. L’une d’elles capture fortuitement la maison de Barbra Streisand à Malibu.

Avant la plainte :
– 6 téléchargements de la photo (dont 2 par les avocats de Streisand)

Après la plainte en justice pour 50 millions de dollars :
– 420 000 visiteurs sur le site en un mois
– Diffusion mondiale dans les médias de 5 continents
– La photo devient l’une des images les plus partagées d’internet en 2003

Résultat : Streisand perd le procès et paie 155 567 $ de frais juridiques à Adelman.

L’amplification est de l’ordre de x 70 000.

Ce qui est réellement amplifié

L’effet Streisand est souvent résumé ainsi : « Tenter de cacher une information la rend plus visible« .

Mais cette formulation est incomplète. Ce qui est amplifié, ce n’est pas seulement l’information, c’est la structure de croyance qui l’entoure.

Quand un contenu est censuré :

• il devient désirable (« on veut m’empêcher de savoir« ),
• il devient suspicion (« s’ils censurent, c’est qu’ils ont peur« ),
• il devient preuve (« la censure confirme que j’ai raison« ).

La modération agit alors comme un sceau d’authenticité inversé.

Dans un monde saturé de messages, la rareté n’est plus l’information, mais l’interdiction.

Recherche académique (Jansen & Martin, 2015)

L’étude fondatrice sur l’effet Streisand identifie 5 tactiques que les censeurs utilisent pour réduire l’indignation :

1. Cacher l’existence de la censure
2. Dévaluer les cibles de censure
3. Réinterpréter les actions (mentir, minimiser, blâmer)
4. Utiliser les canaux officiels pour donner une apparence de justice
5. Intimider les opposants

Le paradoxe : l’effet Streisand se produit précisément quand ces méthodes échouent à réduire l’indignation.

Source : Jansen, S. C., & Martin, B. (2015). « The Streisand Effect and Censorship Backfire » – International Journal of Communication, 9, 656-671.

La boucle d’amplification systémique

Observons la dynamique :

1. Un contenu apparaît (controversé, marginal, dérangeant)
2. Une autorité décide de le modérer
3. La modération est perçue comme une attaque
4. Le contenu est partagé comme censuré
5. Des communautés se mobilisent
6. De nouvelles versions apparaissent
7. La plateforme renforce la modération
8. La narration de la censure s’intensifie

Nous sommes dans une boucle de rétroaction positive :

Censure → visibilité → diffusion → contournement → justification de la censure → nouvelle censure

Chaque itération renforce le phénomène initial. La régulation ne stabilise plus, elle accélère la dérive.

Cas documentés d’amplification par modération

Cas 1 : Hunter Biden laptop story (2020)

Contexte : Le New York Post publie des emails du laptop de Hunter Biden, fils de Joe Biden.

Modération : Twitter et Facebook bloquent le lien. Le compte du New York Post est verrouillé.

Résultat mesuré (MIT, 2020) :

• Avant censure : 5 500 partages toutes les 15 minutes
• Après censure : 10 000 partages toutes les 15 minutes
• Amplification : +82%

La censure a presque doublé l’attention portée à l’histoire.

Twitter retire le ban le lendemain, mais le mal est fait. La story devient un symbole de censure des Big Tech.

Source : MIT researchers cited in Wikipedia (2020) – « Streisand effect – Hunter Biden laptop controversy« 

Cas 2 : Christchurch (2019)

Contexte : Attentat terroriste livestreamé sur Facebook / 51 morts.

Modération massive :

• 1,5 million de vidéos supprimées en 24h
• 1,2 million bloquées à l’upload
• 300 000 vidéos publiées avant suppression

Résultat 6 mois après (NBC News, septembre 2019) :

• Plus d’une douzaine de versions toujours sur Facebook
• Vidéos toujours visibles 1 an après (Tech Transparency Project, mars 2020)
• La vidéo devient une relique pour l’extrême droite

Paradoxe : La tentative de suppression totale a transformé un stream marginal (200 vues live) en symbole recherché sur des plateformes décentralisées.

La censure a créé une relique.

Sources :

• Facebook (mars 2019). Official statement on Christchurch removal efforts.
• NBC News (septembre 2019). « Six months after Christchurch shootings, videos still on Facebook. »
• Tech Transparency Project (mars 2020). « A Year Later, Christchurch Attack Videos Still on Facebook. »

Cas 3 : Le bannissement d’Alex Jones (2018)

Contexte : Alex Jones est banni simultanément de Facebook, YouTube, Apple, Spotify en août 2018.

Trafic avant ban (New York Times, août 2018) :

• 1,4 million de vues quotidiennes (site + vidéos)

Trafic après ban (3 semaines après) :

• 715 000 vues quotidiennes
• Baisse de 49%

mais…

Revenus Infowars (témoignage sous serment, procès Texas 2022) :

• 2018 (année du ban) : 53 millions $
• 2022 (4 ans après) : 70 millions $
• Augmentation de +32%

Explication :

Le bannissement – ou déplatformage – a :

• Créé un modèle économique direct (pas de dépendance aux plateformes)
• Renforcé le sentiment de martyr censuré
• Migré l’audience vers des plateformes décentralisées (Gab, Banned.Video)

Conclusion : La censure a réduit la portée mais augmenté les revenus et la loyauté.

Sources :

• Knight Columbia Institute (2020) – « Deplatforming Our Way to the Alt-Tech Ecosystem« 
• NPR (septembre 2022) – « Alex Jones’ defamation trials show the limits of deplatforming« 
• Bloomberg (août 2022) – « Being Thrown Off Social Media Made Alex Jones Even Richer« 

La métaphore du sable mouvant informationnel

La modération algorithmique ressemble à quelqu’un qui lutte contre des sables mouvants. Plus il s’agite, plus il s’enfonce.

Dans les environnements numériques :

• le silence est parfois plus neutralisant que la suppression,
• l’ignorance peut être plus efficace que l’interdiction,
• l’absence de réaction désamorce mieux que la confrontation.

Mais ces options sont politiquement coûteuses. Elles donnent l’impression de ne rien faire. Or, dans les systèmes anxieux, ne pas agir est perçu comme une faute.

Pourquoi les plateformes sont piégées

Les plateformes ne sont pas stupides. Elles voient souvent les effets pervers de la modération mais elles sont prises dans une double contrainte systémique :

• Si elles modèrent → accusations de censure, amplification des contenus
• Si elles ne modèrent pas → accusations de complicité, pression politique

Dans les deux cas, elles perdent.

La modération devient alors une gestion de réputation, pas une régulation efficace. On ne cherche plus à réduire un phénomène, mais à montrer qu’on agit contre lui.

La plateforme joue pour le regard des régulateurs, des médias, des annonceurs, et non pour la dynamique réelle des contenus.

La mutation permanente : Quand le contenu apprend plus vite que la règle

L’émergence de l’Algospeak

Un autre effet majeur de la censure, l’adaptation accélérée.

Chaque règle produit :

• des contournements linguistiques,
• des codes implicites,
• des images détournées,
• des mèmes,
• des symboles évolutifs.

Le contenu interdit devient plus sophistiqué, plus crypté, plus communautaire.

Mutations linguistiques documentées (2020-2025)

Sur TikTok, Instagram, YouTube, la modération algorithmique a créé un nouveau dialecte : l’algospeak.

Exemples mesurables :

Impact mesuré (sondage 2022, Washington Post) :

• 32% des utilisateurs américains de réseaux sociaux utilisent des emojis ou phrases alternatives pour contourner la modération

Migration hors-ligne :

• Enseignants rapportent que des élèves utilisent unalive dans des emails officiels
• Le terme unalive apparaît dans des descriptions de livres publiés
• Algospeak s’est étendu à Reddit, Twitter/X, Facebook alors même que ces plateformes ont moins de censure

La régulation agit comme une sélection naturelle :

• elle élimine les formes naïves,
• elle renforce les formes résilientes.

À terme, le système informationnel devient plus opaque, plus fragmenté, et plus difficile à comprendre.

Sources :

• Washington Post (avril 2022) – « ‘Algospeak’ is changing our language in real time« 
• Babbel Magazine (février 2025). « How Censorship Is Creating A New TikTok Language« 
• Wikipedia (janvier 2026) – « Algospeak« 
• NPR (juillet 2025). « From gr*pists to nip nops, how self-censorship shapes the language of TikTok« 

8. La croyance erronée du contrôle central

La modération repose sur une autre illusion, celle du contrôle centralisé. Or, Internet fonctionne comme un écosystème distribué :

• sans centre unique,
• sans autorité totale,
• sans point d’arrêt définitif.

Réguler un flux distribué comme un média linéaire, c’est tenter de diriger un nuage avec un volant.

Plus le système est :

• décentralisé,
• rapide,
• mimétique,

plus la régulation locale produit des effets globaux non intentionnels.

Quand la morale remplace l’analyse

Symptôme révélateur : la modération est souvent justifiée moralement, rarement systémiquement.

On dit :

• « Il faut supprimer parce que c’est mal »
• « Il faut interdire parce que c’est dangereux« 

Ces énoncés peuvent être sincères mais ils ne disent rien de l’efficacité réelle de l’intervention.

Dans un système complexe, la bonne intention n’est pas un indicateur de résultat. Confondre éthique et efficacité est une erreur classique et coûteuse.

Que ferait une régulation réellement systémique ?

Une approche systémique ne poserait pas d’abord la question :

« Ce contenu est-il acceptable ?« 

Mais plutôt

• « Quelle dynamique le rend viral ? »
• « À qui profite son amplification ? »
• « Que produit sa suppression comme signal ? »
• « Quels comportements la régulation encourage-t-elle indirectement ? »

Elle accepterait une idée inconfortable. Tout contenu ne mérite pas une réponse.

Stratégies de modération douce (soft moderation)

Dans certains cas, la meilleure régulation consiste à :

• Réduire la visibilité algorithmique sans signal public (shadowban),
• Ralentir la diffusion sans dramatisation,
• Désynchroniser les pics d’attention,
• Fragmenter les boucles mimétiques.

Résultats documentés (recherche académique – 2021-2024) :

Les warning labels et la modération douce :

• Réduisent les interactions sur contenus problématiques
• Évitent l’effet Streisand
• Permettent aux utilisateurs de débunker eux-mêmes (démasquer de fausses informations)

Contre-exemple important :

Quand Facebook a banni les groupes anti-vaccins COVID-19, les utilisateurs ont migré sur Twitter et posté encore plus de contenu anti-vaccin.

Leçon systémique : Agir sur le contexte, pas sur le message.

Sources :

• The Conversation (août 2022) – « Deplatforming online extremists reduces their followers but there’s a price« 
• UCL Research (septembre 2025) – « Analysis : Deplatforming online extremists reduces their followers« 

La métaphore de l’écho dans la caverne

La censure numérique agit souvent comme un cri dans une caverne. Plus on crie fort pour faire taire, plus l’écho revient amplifié, déformé, et démultiplié.

Le problème n’est pas le cri initial mais la structure de la caverne.

Tant que l’architecture attentionnelle restera fondée sur :

• la visibilité,
• l’indignation,
• la réaction immédiate,

toute tentative de contrôle frontal produira des contre-effets.

Conclusion : Réguler moins, comprendre plus

La question n’est pas de savoir s’il faut modérer ou non. La question est comment et à quel niveau.

Dans les systèmes numériques complexes :

• ce qui semble être de la passivité peut être de la stratégie,
• ce qui ressemble à de la faiblesse peut être de la lucidité,
• ce qui paraît irresponsable peut être la seule manière de ne pas amplifier.

La modération, telle qu’elle est pratiquée aujourd’hui, agit souvent comme un accélérateur de particules idéologiques.

Tant que la régulation continuera à confondre :

• action et efficacité,
• morale et dynamique,
• contrôle et maîtrise,

elle continuera à produire exactement ce qu’elle cherche à éviter et, dans ce paradoxe, la censure ne fait pas taire. Elle enseigne à crier autrement.

FAQ – Modération de contenu et effet d’amplification

1. L’effet Streisand se produit-il toujours ?

Non. L’effet Streisand est une conséquence possible de la censure, pas une certitude.

Il se produit quand :

• La censure est publique et visible
• Le contenu touche une communauté mobilisable
• Les médias relaient l’information
• La censure est perçue comme illégitime

Contre-exemple : Le shadowban (réduction de visibilité sans notification) évite généralement l’effet Streisand car il reste invisible.

2. Que faire face à un contenu problématique ?

Trois options systémiques :

Option 1 : Modération silencieuse

• Réduire l’algorithme sans signal public
• Pas d’annonce, pas de débat
• Efficace si le contenu n’a pas encore de communauté

Option 2 : Modération douce

• Warning labels
• Ralentissement de diffusion
• Permet la critique communautaire

Option 3 : Inaction stratégique

• Laisser mourir naturellement
• Efficace pour les contenus cherchant la provocation
• Requiert courage politique

À éviter : Suppression publique + justification morale = carburant sur le feu.

3. La censure fonctionne-t-elle parfois ?

Oui, dans certains contextes mesurés :

Cas où ça fonctionne :

• Modération précoce (avant viralité)
• Modération silencieuse (pas de signal public)
• Coordination multi-plateformes
• Absence de communauté mobilisée

Exemple mesuré : WhatsApp a limité les forwards à 5 personnes en Inde → -70% de fake news virales (MIT, 2019).

Cas où ça échoue :

• Censure tardive (après viralité)
• Censure publique
• Contenu à forte charge émotionnelle
• Communauté déjà constituée

4. Pourquoi les plateformes continuent-elles à censurer publiquement si c’est contre-productif ?

Parce qu’elles jouent pour deux publics différents :

Public 1 : Régulateurs / médias / annonceurs

• Veulent voir de l’action
• La censure publique = preuve d’efforts

Public 2 : Utilisateurs

• Subissent l’amplification
• Génèrent l’effet Streisand

Les plateformes optimisent pour le Public 1 (régulateurs) au détriment du Public 2 (dynamique réelle).

C’est une gestion de réputation, pas une gestion de système.

5. L’algospeak est-il permanent ?

Oui et non.

• Permanent : La pression de modération crée structurellement des codes linguistiques.
• Évolutif : Les termes spécifiques changent constamment.

Unalive sera peut-être remplacé demain, mais le mécanisme de contournement restera.

Impact mesurable : 32% des utilisateurs US utilisent déjà des codes linguistiques (2022). Ce chiffre augmente.

6. Comment lutter contre la désinformation sans censure ?

Stratégies documentées efficaces :

1. Fact-checking communautaire (Twitter Community Notes)
2. Les utilisateurs ajoutent du contexte
3. Pas de suppression, mais ajout d’information
4. Friction algorithmique
5. Ralentir le partage (pas bloquer)
6. « Êtes-vous sûr de vouloir partager ?« 
7. Réduit viralité sans censure
8. Transparence sur sources
9. Afficher historique du compte
10. Afficher patterns de comportement
11. Laisser utilisateurs juger
12. Éducation aux médias
13. Long terme mais structurel
14. Réduit demande, pas offre

Ce qui ne fonctionne pas :

• Suppression pure
• Warning fake news (renforce croyance conspirationniste)
• Déplatformage après viralité

7. La modération algorithmique est-elle le problème ?

Oui et non.

Le problème n’est pas l’algorithme en soi, mais :

• Son opacité
• Son incohérence
• Son incapacité à comprendre le contexte
• Sa rigidité face à l’adaptation humaine

Exemple mesuré : TikTok bloque « weird », « jerk », « dense », « thick », « bean », des mots non-offensants.

Résultat : mutation linguistique massive, et non réduction de contenu problématique.

8. Y a-t-il des alternatives à la modération par plateforme ?

Oui, plusieurs modèles émergents :

1. Modération décentralisée (Mastodon)

• Chaque serveur fixe ses règles
• Migration facile entre serveurs
• Pas d’effet Streisand global

2. Modération par communauté (Reddit)

• Modérateurs élus/volontaires
• Règles par subreddit
• Transparence accrue

3. Protocoles plutôt que plateformes (Nostr, AT Protocol)

• Séparation contenu / modération
• Utilisateur choisit son filtre
• Fin du monopole décisionnel

Aucun modèle n’est parfait, mais tous réduisent la centralisation de la censure.

Références complètes

1. Cas documentés

Effet Streisand original (2003)

→ Consulter l’article

Hunter Biden laptop story (2020)

Christchurch (2019)

Alex Jones déplatformage (2018)

2. Recherches académiques

Effet Streisand et censure

Algospeak et mutations linguistiques

Déplatformage et efficacité

Réactance psychologique

Propagation de l’information

3. Ouvrages de référence

Systémique et cybernétique

Plateformes et modération

4. Ressources complémentaires

5. Articles noos.media connexes