Résumé :
Le 1er septembre, Douyin a constaté une anomalie à grande échelle dans son service de recommandation. Un grand nombre d'utilisateurs ont signalé que le flux de recommandations sur la page d'accueil s'écartait sérieusement de leurs intérêts personnels et se concentrait sur la diffusion de courts métrages dramatiques sur l'IA, de soins de santé, de parentalité, de commentaires de films et d'autres contenus qui n'avaient rien à voir avec leurs préférences, comme s'ils étaient « coincés dans une chaîne d'âge moyen et âgé ». Ce qui déroute encore plus les utilisateurs, c'est que même s'ils appuient et maintiennent la vidéo à plusieurs reprises et cliquent sur "Pas intéressé", un contenu similaire de mauvaise qualité apparaît toujours à plusieurs reprises. Certains utilisateurs rencontrent même des anomalies fonctionnelles de base telles que des listes populaires vides et des retards de chargement.
Des termes pertinents tels que « La recommandation de Douyin est moche », « Douyin entre par erreur dans le canal destiné aux personnes d'âge moyen et âgées » sont rapidement devenus des recherches brûlantes sur Weibo, déclenchant des discussions animées. En réponse à cela, le service client de Douyin a répondu à Pear Video en disant qu'il avait reçu des commentaires d'utilisateurs et que la plateforme y attachait une grande importance et étudiait actuellement le problème de toute urgence. Veuillez attendre patiemment pour les raisons spécifiques. Les utilisateurs peuvent essayer de redémarrer l'application pour récupérer.
Réponse du service client de Douyin Source de l'image : Li Video
Selon les retours de nombreux utilisateurs sur les réseaux sociaux, cette anomalie de recommandation est apparue pour la première fois dans la soirée du 31 août et ne s'est complètement rétablie que ce matin. Un sentiment commun parmi les utilisateurs concernés est que le flux quotidien de recommandations personnalisées basé sur les likes, les enregistrements de visionnage et les tags d'intérêt a soudainement perdu sa mémoire et a été remplacé par une grande quantité de contenu pan-divertissement homogène et de mauvaise qualité.
Un jeune utilisateur s'est plaint du fait qu'il prête généralement attention à la technologie, à la finance et au contenu numérique, mais qu'il n'a vu en une nuit que des soins de santé, des citations émouvantes de personnes d'âge moyen et âgées et de courts drames générés par l'IA. "J'ai l'impression que mon père m'a confisqué mon téléphone." Certains utilisateurs ont signalé que le flux de recommandations semblait être distribué de manière aléatoire et que le contenu qu'ils recevaient n'avait pratiquement aucune corrélation avec leurs intérêts. Il y a même eu des cas où la même vidéo était diffusée en continu.
Le contenu dramatique court d'IA dont les utilisateurs se sont plaints cette fois-ci est l'une des catégories de contenu à la croissance la plus rapide sur la plate-forme vidéo courte actuelle. Les données montrent que les utilisateurs nationaux de courts métrages dramatiques IA ont dépassé les 600 millions au premier semestre de cette année, et que le nombre de nouveaux drames et bandes dessinées IA originaires de Douyin a atteint 221 900, avec un volume de lecture cumulé de 515,738 milliards de fois. Dans le même temps, un grand nombre de courts métrages dramatiques de mauvaise qualité sur l’IA s’appuient sur la répartition du trafic sur les plateformes pour gagner en visibilité. Une fois que l’algorithme de recommandation s’écarte, ce type de contenu inondera facilement la vision des utilisateurs.
Le 15 juin de cette année, Douyin a ajusté ses règles de distribution du trafic vidéo IA, a établi un pool de trafic exclusif pour le contenu IA conforme, a accordé un trafic naturel supplémentaire aux créateurs qui avaient fait du bon travail en étiquetant explicitement les traces IA et a limité le flux de vidéos IA de mauvaise qualité qui appliquaient des modèles par lots. Cependant, la rapidité de la gouvernance n’a manifestement pas réussi à suivre l’expansion de l’offre.
Pour une application nationale comme Douyin, même une anomalie locale à court terme dans l'algorithme de recommandation peut affecter l'expérience de dizaines de millions d'utilisateurs. La « Liste des forces et des valeurs de l'Internet mobile chinois pour le premier semestre 2026 » publiée par QuestMobile montre que le nombre d'utilisateurs actifs mensuels de la principale application de Douyin a atteint 1,029 milliard, ce qui en fait la deuxième super application nationale à atteindre un milliard d'utilisateurs actifs mensuels après WeChat. Il compte environ 830 millions d'utilisateurs actifs quotidiens, une durée d'utilisation quotidienne moyenne de près de 2 heures et une lecture vidéo quotidienne moyenne de plus de 20 milliards de fois.
Face à un grand nombre d'utilisateurs, tout ajustement local de l'algorithme de recommandation de Douyin peut déclencher une réaction en chaîne. Selon les principes de l'algorithme divulgués par le Centre de sécurité et de confiance de Douyin, la logique fondamentale de son système de recommandation est de prédire de manière exhaustive les commentaires sur le comportement des utilisateurs, y compris les signaux positifs et négatifs tels que l'achèvement, les likes, les commentaires, les collections, le partage et « pas d'intérêt » - afin de diffuser les vidéos ayant la valeur de retour la plus élevée vers les utilisateurs correspondants. L'ensemble du processus implique plusieurs liens tels que la prédiction de probabilité comportementale, l'évaluation du modèle de valeur et le feedback en temps réel à l'échelle infime.
Fin 2025, Douyin a achevé la plus grande mise à niveau de son système de recommandation ces dernières années, du précédent modèle de contenu à tour unique au modèle à double tour « créateur plus contenu ». Le système juge non seulement la qualité d'un seul élément de contenu, mais évalue également le poids global du créateur, y compris plusieurs dimensions telles que le taux d'originalité, la durée de séjour des fans, la profondeur de l'interaction, les enregistrements de qualité du contenu et le taux de retour des fans. Dans le fonctionnement quotidien d'un système aussi complexe, toute mise à jour du modèle, ajustement des paramètres ou défaillance du cluster de serveurs peut entraîner une déviation du flux de recommandations de certains utilisateurs.
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