Judith Duportail, journaliste indépendante et utilisatrice de longue date de Tinder a signé il y’a peu « L’Amour sous algorithme », une enquête sur les dessous du fonctionnement de de l’application et de son « score de désirabilité » : un rang qui détermine la visibilité du profil d’un utilisateur. Le « Elo score » ou « score de désirabilité » est le résultat d’un système de notation très sophistiqué qui se base principalement sur vos photos et le nombre de vos matchs (de rencontres), mais pas seulement. Il observe beaucoup de choses ; comme votre intelligence, votre niveau d’études et le niveau de vos revenus : des informations suggérées par votre profil (diplômes, âge) et par d’autres données dont la nature est parfois floue. Un algorithme opaque pour Judith Duportail, qui pointe également du doigt un traitement sexiste de ces données : « Les femmes ont, par exemple, des points malus si elles ont fait des études, alors que ce critère fait gagner des points aux hommes. Le système de matching privilégie un modèle dans lequel l’homme doit avoir le dessus sur la femme : être plus éduqué, plus riche, plus âgé », analyse la journaliste.
Tinder Gold
Le système qu’elle décrit serait à sens unique, il est pensé par des hommes pour des hommes. Un ciblage marketing logique selon l’auteure, puisque ce sont ces mêmes hommes qui paient le service Tinder Gold, le service le plus cher de la plateforme et la source principale des revenus de l’entreprise (aux États-Unis, deux tiers des 4 millions de clients du service Gold sont des hommes). Avec ce service payant, les utilisateurs sont en mesure de « liker » plus de prétendantes et de se rendre aussi plus visibles à leurs yeux. Les hommes étant généralement moins sollicités et plus nombreux que les femmes, ce compromis leur permet d’augmenter leur chance de trouver quelqu’un dans un marché hautement concurrentiel.
Tinder a évoqué une «interprétation fallacieuse» de la journaliste, mais une semaine avant la sortie de son livre, l’application a annoncé la fin du fameux score de désirabilité au profit d’un algorithme plus politiquement correct et moins opaque.
