Et si, au lieu d’essayer de comprendre pourquoi YouTube vous recommande certaines vidéos, vous pouviez simplement lui expliquer ce que vous voulez regarder ?
C’est le principe des nouveaux Custom Feeds annoncés à l’occasion de Made on YouTube 2026. Cette fonction permet de créer ses propres flux de recommandations en décrivant en langage naturel le type de vidéos que l’on souhaite y retrouver. Vous pourrez par exemple demander à YouTube de créer un flux de podcasts vidéo adaptés à vos 30 minutes de trajet en train, ou uniquement des vidéos calmes à regarder le soir.
Gemini se charge ensuite de traduire cette demande en recommandations. Cependant, YouTube ne remplace pas son algorithme principal : ces flux personnalisés apparaîtront dans des onglets supplémentaires accessibles depuis la page d’accueil.
Décrivez simplement ce que vous voulez regarder
La création d’un Custom Feed commence par une zone de texte. Plutôt que de sélectionner manuellement des catégories, des chaînes ou des mots-clés, l’utilisateur décrit avec ses propres mots le flux qu’il souhaite obtenir.
La requête peut rester très simple. Vous pourriez, par exemple, demander : « Des vidéos sur les nouvelles technologies à regarder le matin ».
Mais, YouTube permet également d’utiliser des instructions beaucoup plus détaillées. L’utilisateur peut préciser le type de contenus à privilégier, ceux qu’il souhaite exclure, la durée des vidéos, le contexte dans lequel il prévoit de les regarder ou encore l’ambiance recherchée.
Gemini transforme le prompt en recommandations
Sans surprise, Google s’appuie sur Gemini pour interpréter ces demandes. Le modèle analyse le prompt et construit ensuite un flux correspondant aux critères décrits. Cette approche permet théoriquement d’aller beaucoup plus loin qu’une simple liste de mots-clés. Une demande comme « des podcasts vidéo d’environ 30 minutes sur la technologie et la science, mais sans actualité politique, pour mon trajet du matin » contient plusieurs critères que le système peut utiliser simultanément.
Gemini doit donc comprendre l’intention derrière la demande, puis l’appliquer au gigantesque catalogue de YouTube.
Plus de 20 milliards de vidéos à organiser
La quantité de contenus disponibles constitue précisément l’un des arguments avancés par YouTube. Emily Moxley, vice-présidente de la gestion des produits Viewer AI chez YouTube, indique que la plateforme compte désormais plus de 20 milliards de vidéos dans son catalogue.
Face à une telle quantité de contenus, la recherche traditionnelle et le flux principal de recommandations ne constituent pas toujours les meilleurs moyens de découvrir une vidéo correspondant à une envie précise.
Les Custom Feeds doivent apporter une couche supplémentaire entre la recherche ponctuelle et les recommandations générales. Au lieu de lancer une nouvelle recherche à chaque visite, l’utilisateur peut conserver un flux permanent correspondant à un intérêt ou à une situation précise.
Un flux pour le trajet, un autre pour se détendre
YouTube imagine notamment des flux adaptés à différents moments de la journée. L’exemple fourni par la plateforme est celui d’une personne effectuant 30 minutes de trajet en train et souhaitant disposer d’une sélection de podcasts vidéo adaptée à cette durée. Un autre flux pourrait être consacré aux contenus relaxants à regarder en fin de journée.
Mais le système pourrait naturellement être utilisé pour des sujets beaucoup plus précis. Un utilisateur passionné de photographie pourrait créer un flux exclusivement consacré aux tests d’objectifs et aux techniques de prise de vue. Un développeur pourrait disposer d’un onglet dédié aux tutoriels autour de certaines technologies. Un passionné de smartphones pourrait demander uniquement des démontages, analyses techniques et comparatifs approfondis, tout en excluant les vidéos courtes ou les contenus promotionnels.
L’intérêt réside dans la possibilité de décrire précisément cette sélection sans devoir la construire manuellement.
Plusieurs algorithmes sur une même page d’accueil
YouTube permettra de créer plusieurs Custom Feeds. Une fois généré, chaque flux sera épinglé en haut de la page d’accueil dans son propre onglet. L’utilisateur pourra donc rapidement passer de l’un à l’autre en fonction de ses envies.
Cette organisation change légèrement la logique historique de YouTube. Aujourd’hui, la page d’accueil mélange généralement plusieurs centres d’intérêt en fonction de l’historique de visionnage et des signaux collectés par la plateforme.
Une personne intéressée à la fois par la technologie, le sport, la cuisine et la musique retrouve toutes ces thématiques dans un même flux. Avec les Custom Feeds, elle pourra créer des espaces séparés. Le résultat se rapproche davantage de plusieurs algorithmes spécialisés cohabitant au sein du même compte.
Le flux YouTube classique ne disparaît pas
Il faut toutefois apporter une nuance importante. YouTube ne permet pas réellement de remplacer son algorithme principal. Le flux d’accueil traditionnel continuera d’exister avec l’ensemble des recommandations calculées automatiquement à partir des habitudes de l’utilisateur.
Les Custom Feeds seront proposés en complément. L’utilisateur pourra simplement choisir de basculer vers l’un de ses flux personnalisés lorsqu’il recherche un type de contenu particulier.
YouTube conserve donc la maîtrise de son système principal de recommandation tout en donnant davantage de contrôle sur certains espaces secondaires.
Vous ne programmez pas vraiment l’algorithme
L’expression « créer son propre algorithme » reste également à relativiser. L’utilisateur ne choisit évidemment pas les règles mathématiques utilisées par YouTube pour classer les vidéos. Il fournit plutôt une couche d’instructions en langage naturel au-dessus du système de recommandation.
Gemini interprète ces instructions, mais YouTube continue ensuite à déterminer quelles vidéos correspondent le mieux à la demande et dans quel ordre elles doivent apparaître.
Il s’agit donc moins de construire un véritable algorithme que de personnaliser beaucoup plus précisément ses objectifs. La distinction reste importante, notamment parce que YouTube ne détaille pas précisément la manière dont les critères du prompt seront pondérés par rapport aux autres signaux utilisés par son système.
YouTube suit une tendance déjà bien installée
YouTube n’est pas le premier réseau à expérimenter cette idée. Bluesky a notamment fait des flux personnalisés l’une des caractéristiques différenciantes de sa plateforme. Le réseau décentralisé a ensuite simplifié leur création grâce à des outils basés sur l’intelligence artificielle. Threads, Instagram et X ont également expérimenté différentes formes de flux personnalisables. Spotify vient lui aussi de renforcer le contrôle accordé aux utilisateurs sur son système de recommandations musicales.
Une tendance commune commence donc à se dessiner : après des années pendant lesquelles les plateformes ont construit des algorithmes opaques chargés de déterminer ce que leurs utilisateurs devaient voir, elles commencent à leur permettre d’exprimer explicitement ce qu’ils souhaitent obtenir.
Une autre manière de résoudre le problème des recommandations
Les recommandations algorithmiques traditionnelles reposent principalement sur des signaux implicites. Vous regardez plusieurs vidéos sur un sujet et YouTube en déduit que celui-ci vous intéresse. Vous ignorez certains contenus et le système tente progressivement de comprendre que vous les appréciez moins. Cette méthode fonctionne relativement bien, mais elle présente une limite : l’algorithme doit constamment interpréter vos comportements.
Un visionnage ponctuel peut être pris pour un nouvel intérêt. À l’inverse, un sujet que vous aimeriez découvrir peut mettre du temps à apparaître dans vos recommandations faute d’historique suffisant.
Les Custom Feeds ajoutent un signal beaucoup plus direct : vous dites explicitement à YouTube ce que vous voulez. Gemini sert alors d’interprète entre cette intention exprimée en langage naturel et le moteur de recommandations.
Gemini devient l’interface de l’algorithme
C’est probablement l’évolution la plus intéressante derrière cette fonction. L’intelligence artificielle générative n’est pas utilisée ici pour créer une vidéo, résumer un contenu ou répondre à une question. Elle devient l’interface permettant de configurer un algorithme complexe sans avoir besoin d’en comprendre le fonctionnement.
Cette logique pourrait progressivement se généraliser à de nombreux services. Plutôt que de naviguer dans des dizaines de réglages ou d’espérer qu’un algorithme comprenne progressivement nos préférences, il devient possible de simplement expliquer ce que l’on souhaite obtenir.
Pour YouTube, cela pourrait également permettre de mieux distinguer les intérêts durables des besoins ponctuels. Votre flux principal peut continuer à représenter l’ensemble de vos habitudes, tandis qu’un Custom Feed répond à une intention précise : apprendre, travailler, se détendre ou explorer un nouveau sujet.
Disponible dès le mois prochain
YouTube prévoit de commencer le déploiement des Custom Feeds dès le mois prochain. La fonction sera proposée à la fois sur le Web et les appareils mobiles. Les utilisateurs pourront créer plusieurs flux et les retrouver directement depuis leur page d’accueil.
Reste désormais à voir jusqu’où YouTube permettra réellement de contrôler les recommandations. La possibilité d’indiquer précisément ce que l’on souhaite inclure — mais surtout ce que l’on souhaite exclure — pourrait devenir particulièrement intéressante si Gemini respecte fidèlement ces instructions.
Après avoir passé des années à essayer de comprendre ses utilisateurs, YouTube commence finalement à leur poser directement la question : qu’est-ce que vous voulez regarder ?
