Décryptage · Enfants & technologie

L’écran s’allume. Petits personnages colorés, musique guillerette. « C’est l’appli pour enfants, il n’y a rien de grave dedans » — on se le dit un peu pour se rassurer.

Et puis, entre deux dessins animés familiers, une vidéo étrange se glisse. Un titre bizarre. Une miniature qui met mal à l’aise, l’espace d’une seconde. On referme l’appli. On se demande si on a bien fait de laisser son enfant seul avec la tablette.

En bref

• Une étude 2024 a analysé ce que regardent vraiment des bébés et jeunes enfants sur YouTube : seulement 19 % des vidéos vues étaient jugées adaptées à leur âge.
• Une autre étude, publiée la même année dans JAMA Network Open, montre que l’algorithme de recommandation propose des miniatures choquantes ou violentes même sur des recherches typiques d’enfants.
• Ces deux études portent surtout sur YouTube « classique » — pas sur l’app YouTube Kids elle-même, qui filtre davantage mais reste loin d’être parfaite.

Ce que les tout-petits regardent vraiment

Une équipe de l’université du Michigan, publiée en 2024 dans la revue Frontiers in Developmental Psychology, a voulu savoir ce que les bébés et jeunes enfants regardent réellement sur YouTube, au-delà de ce qu’on imagine. Les chercheurs ont passé au crible 426 vidéos vues par 47 enfants de 0 à 3 ans, chez des familles qui utilisaient YouTube au moins une fois par semaine.

Le résultat : seulement 19 % des vidéos étaient jugées adaptées à l’âge de l’enfant qui les regardait. Près d’un quart contenait de la violence physique, et près de la moitié mettait en scène de la consommation ou du marketing — des jouets, des personnages à acheter, des mises en scène commerciales déguisées en divertissement.

Autre détail qui surprend : ce sont les plus petits, les bébés de moins d’un an, qui étaient le plus souvent exposés à du contenu violent ou inadapté — pas les enfants plus âgés du groupe. Comme s’il n’y avait, pour eux, aucun filtre naturel qui s’ajuste à leur âge réel.

L’algorithme, le vrai point sensible

Une deuxième étude, menée par la pédiatre Jenny Radesky et son équipe (université du Michigan), a été publiée en 2024 dans JAMA Network Open. Les chercheurs ont reproduit ce que fait un enfant en pratique : chercher des mots comme « Minecraft », « Fortnite » ou des mèmes populaires, puis suivre les vidéos recommandées ensuite, une par une, jusqu’à vingt fois de suite.

Sur près de 2 900 miniatures de vidéos ainsi recommandées, 44,6 % étaient classées « étranges, dérangeantes ou inquiétantes », et 40,6 % mettaient en scène violence, danger ou farces. Presque toutes jouaient sur des ressorts pensés pour capter l’attention — couleurs criardes, suspense artificiel, promesse d’un événement extraordinaire.

C’est ce que les chercheurs appellent le mécanisme de « l’entonnoir » : une recherche innocente, puis une chaîne de recommandations qui glisse peu à peu vers quelque chose de plus extrême. Ce n’est pas un incident isolé. C’est la mécanique même de l’algorithme qui pousse dans cette direction.

Et l’app YouTube Kids, dans tout ça ?

Voici la nuance importante : ces deux études portent sur YouTube dans sa version classique — celle que beaucoup d’enfants regardent en pratique, parfois sur le téléphone d’un parent, pas sur l’application dédiée « YouTube Kids ». Aucune des deux ne mesure précisément ce qui se passe à l’intérieur de l’app Kids elle-même.

Pour ça, la référence la plus solide reste le guide publié par Common Sense Media, une organisation reconnue pour ses évaluations mais qui n’est pas un laboratoire de recherche indépendant. Son verdict est nuancé : l’application « est globalement sûre, mais il existe une petite chance que l’enfant tombe sur de la nudité, de la violence, ou simplement des choses étranges » — ainsi que des publicités, présentes selon eux dans la quasi-totalité des vidéos destinées à la petite enfance.

L’app Kids propose bien de vraies protections : trois tranches d’âge (4 ans et moins, 5-7 ans, 8-12 ans), un mode où les parents choisissent eux-mêmes chaque vidéo autorisée, une minuterie, une équipe humaine qui examine les signalements. Mais le tri automatique reste fait par un algorithme — et les professionnels qui étudient ces plateformes observent que certains créateurs de contenu apprennent à contourner ce tri en trafiquant les mots-clés et les catégories de leurs vidéos.

Le mot « Kids » sur une icône n’est donc pas une garantie absolue. C’est un filtre supplémentaire, pas un mur étanche.

Ce que ça change concrètement pour les parents

Ça ne veut pas dire qu’il faut interdire l’application ou culpabiliser de l’avoir installée. Ça veut dire ajuster ce qu’on en attend.

Pour les plus petits, le mode où l’on choisit soi-même chaque vidéo (plutôt que de laisser l’algorithme proposer) change vraiment la donne — c’est plus contraignant au début, mais ça retire l’essentiel du risque. Pour les enfants un peu plus grands en autonomie, rester à portée d’oreille de temps en temps, même sans regarder par-dessus l’épaule en permanence, permet de repérer ce qui cloche avant que ça dure.

Et surtout : le nom de l’application ne dispense pas de curiosité. Jeter un œil, de temps en temps, à ce que l’algorithme a réellement proposé ce jour-là, en dit souvent plus long que n’importe quel réglage de sécurité.

Le soir, une autre option existe

Une chose reste vraie quel que soit le degré de sécurité de l’app : un écran juste avant de dormir n’aide pas un cerveau d’enfant à ralentir — ça, la recherche sur les écrans avant le coucher le documente bien.

Pour ce moment précis, une histoire à écouter les yeux fermés évite complètement la question de la miniature, de l’algorithme et du contenu inattendu. 🎧 Les histoires pour dormir de Pango sont pensées pour ça : une voix, pas d’image, rien à filtrer.

Source principale : Henderson, D., Bailes, T., Sturza, J., Robb, M. B., Radesky, J. S., & Munzer, T. G. (2024). « YouTube for young children: what are infants and toddlers watching on the most popular video-sharing app? » Frontiers in Developmental Psychology, 2:1335922. https://doi.org/10.3389/fdpys.2024.1335922

Source secondaire : Radesky, J., Bridgewater, E., Black, S., O’Neil, A., Sun, Y., Schaller, A., Weeks, H. M., & Campbell, S. W. (2024). « Algorithmic Content Recommendations on a Video-Sharing Platform Used by Children. » JAMA Network Open, 7(5):e2413855. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.13855

Autre référence : Common Sense Media & University of Michigan (2020). « Young Kids and YouTube: How Ads, Toys, and Games Dominate Viewing. »

Autre référence : American Academy of Pediatrics, Center of Excellence on Social Media and Youth Mental Health — pages « YouTube And Young Children » et « Info About YouTube For Parents Of Young Children ».

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