# Mémoire de diplôme

Maîtrise en journalisme et communication,
orientation médias et communication digitale
(renommé en Maîtrise en communication et cultures numériques)

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## Comment découvrir-t-on le rap français ?
Analyse qualitative de la réception des recommandations musicales numériques et interpersonnelles

GUERRA MARQUES Alexandre
18-307-769

Sous la direction de Valentine CROSSET, Maître-assistante
Session de juin 2025
Résumé :

Cet article analyse la réception des recommandations issues des plateformes numériques et des recommandations interpersonnelles dans la découverte et la consommation du rap français chez de jeunes adultes. S'appuyant sur une méthodologie qualitative, cette étude mobilise une série d'entretiens semi-directifs réalisés auprès de cinq auditeurs âgés de 22 à 27 ans, afin de mieux saisir les nuances de leurs pratiques d'écoute et la manière dont ils utilisent ou réagissent aux différentes recommandations.

L'objectif central de l'article est d'explorer la réception différenciée des recommandations numériques, notamment les services de streaming et les réseaux sociaux, ainsi que celles issues de recommandations interpersonnelles, en mettant en lumière la perception subjective et personnelle que les auditeurs ont des conseils reçus, qu'ils soient issus des plateformes ou de leur entourage.

En réactualisant le modèle classique du two-step flow de Katz & Lazarsfeld, trois profils d'auditeurs sont identifiés : (1) les utilisateurs isolés, qui privilégient majoritairement les suggestions des plateformes numériques et entretiennent peu de partage musical avec leur entourage ; (2) les utilisateurs-relais, qui jouent un rôle central de médiation en combinant à la fois des recommandations provenant des plateformes et des échanges musicaux avec leurs proches, facilitant ainsi la circulation des morceaux ; et enfin, (3) les tiers connectés, pour qui la découverte musicale repose essentiellement sur des médiations humaines, avec une faible utilisation des dispositifs numériques.

Les résultats montrent principalement deux phénomènes à l'œuvre. D'une part, une coexistence différenciée des circuits de prescription : certains auditeurs se reposent principalement sur les recommandations humaines, d'autres sur celles des plateformes numériques, et enfin, certains combinent les deux de manière plus fluide. D'autre part, une confiance plus élevée est systématiquement accordée aux recommandations interpersonnelles, quels que soient les profils d'auditeurs.

Ce travail met ainsi en lumière le rôle actif des auditeurs dans leurs propre parcours de découverte musicale, et contribue à nuancer les discours alarmistes sur l'influence unilatérale des algorithmes, en insistant sur les logiques d'appropriation, de hiérarchisation et de négociation propres à chaque individu.

**Mots-clés** : réception musicale, goût musical, recommandation interpersonnelle, recommandation algorithmique, two-step flow, rap français
Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>4</td></tr><tr><td>Problématique, question de recherche et cadre théorique</td><td>5</td></tr><tr><td>Revue de la littérature</td><td>7</td></tr><tr><td>1. Le rôle des rapports sociaux dans les goûts culturels et musicaux</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1 La construction sociale des goûts musicaux</td><td>7</td></tr><tr><td>1.2 L'appropriation individuelle et située des goûts musicaux</td><td>7</td></tr><tr><td>2. Recommandation, médiation et circulation de la musique</td><td>8</td></tr><tr><td>2.1 Recommandations interpersonnelles : bouche-à-oreille et rôle des pairs</td><td>9</td></tr><tr><td>2.2 Recommandation des plateformes numériques : Algorithmes et playlists éditoriales</td><td>10</td></tr><tr><td>2.3 Hybridation des prescriptions</td><td>12</td></tr><tr><td>3. Consommer la musique à l'ère des plateformes numériques</td><td>13</td></tr><tr><td>3.1 L'écoute musicale à l'ère du streaming</td><td>13</td></tr><tr><td>3.2 Le cas particulier du rap français : un genre à part dans l'économie du streaming</td><td>13</td></tr><tr><td>Méthodologie</td><td>15</td></tr><tr><td>Résultats</td><td>19</td></tr><tr><td>1. Présentation des enquêtés et des profils d'auditeurs</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1 L'utilisateur isolé</td><td>20</td></tr><tr><td>1.2 L'utilisateur-relais</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3 Le tiers connecté</td><td>21</td></tr><tr><td>2. Découverte musicale sur les plateformes de streaming et réseaux sociaux</td><td>21</td></tr><tr><td>2.1 Plateformes de streaming : entre automatisation algorithmique et exploration active</td><td>21</td></tr><tr><td>2.2 Réseaux sociaux : logique du feed, viralité et prescription sociale numérisée</td><td>23</td></tr><tr><td>3. Circulation de la musique par recommandations interpersonnelles</td><td>24</td></tr><tr><td>3.1 Socialisation initiale au rap français : une entrée presque toujours interpersonnelle</td><td>24</td></tr><tr><td>3.2 Contextes de circulation : écouter ensemble plutôt que s'envoyer un lien</td><td>24</td></tr><tr><td>3.3 Shazam : de la découverte musicale en groupe à la consommation personnelle</td><td>25</td></tr><tr><td>4. Réception des recommandations numériques et interpersonnelles</td><td>26</td></tr><tr><td>4.1 Une confiance différenciée : l'humain avant la machine</td><td>26</td></tr><tr><td>4.2 Une réception émotionnelle et cognitive différenciée selon la source</td><td>27</td></tr><tr><td>4.3 Les effets de la répétition sociale : de la co-présence à l'appropriation</td><td>28</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>29</td></tr><tr><td>Limites et ouvertures</td><td>30</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>31</td></tr><tr><td>Annexes</td><td></td></tr></table>

L'erreur ! Signet non défini.

Toute désignation de personne, de statut ou de fonction s'entend indifféremment au féminin et au masculin.
Introduction

Le rap français<fnref n="1" /> occupe aujourd'hui une place centrale dans les pratiques musicales et s'est imposé depuis les années 2010 comme le genre dominant sur les plateformes de streaming<fnref n="2" />. Le hip-hop, dans son ensemble et non uniquement dans sa déclinaison française, a su prospérer dans l'économie du streaming grâce à plusieurs facteurs qui sont à la fois favorisés et amplifiés par les algorithmes de recommandation des plateformes numériques<fnref n="3" />. Parmi ces facteurs, on peut citer la capacité des rappeurs à produire un flux continu de morceaux, à s'insérer dans des logiques de viralité, et à mobiliser les codes visuels et discursifs inhérents aux réseaux sociaux (Gamble, 2024). Toutefois, ces morceaux ne sont pas intrinsèquement « viraux » ; ils le deviennent car les plateformes les mettent en avant, illustrant ainsi le caractère non neutre des recommandations algorithmiques<fnref n="4" /> (Gillespie, 2016).

Cependant, alors que les dynamiques de mise en avant des morceaux ont été largement analysées du côté des plateformes, la manière dont ces recommandations sont perçues et intégrées par les auditeurs demeure encore peu explorée. Or, comprendre comment les auditeurs reçoivent, évaluent et hiérarchisent ces suggestions, qu'elles proviennent des algorithmes des plateformes numériques ou de leur entourage, est essentiel pour saisir pleinement les mécanismes contemporains de la découverte musicale.

Depuis l'avènement du Web 2.0 dans les années 2000, intrinsèquement lié aux plateformes de streaming et aux réseaux sociaux, les algorithmes des plateformes ne servent plus uniquement à l'organisation et au classement de l'information (O'Reilly, 2005), mais ils jouent désormais un rôle actif dans la personnalisation des expériences en ligne, influençant directement ce que les utilisateurs voient, consomment et par extension, la manière dont ils découvrent de nouveaux contenus (Gillespie, 2014). Des plateformes comme Netflix ou Spotify ont adopté de multiples algorithmes de recommandation sophistiqués basé sur les contenus en tendance et les préférences personnelles de chaque utilisateur (Gomez-Uribe & Hunt, 2015 ; Prey, 2018), et dès le début des années 2000, des plateformes de streaming musicales comme Last.fm et Pandora utilisaient déjà des algorithmes analysant les habitudes d'écoute et suggérant des morceaux similaires à leurs utilisateurs (Celma, 2010). Si certains chercheurs s'inquiètent de cette influence grandissante, comme Scott Lash (2007) qui parle même d'un « pouvoir post-hégémonique » des algorithmes, d'autres comme Ziewitz (2016) nuance nt ces discours en rappelant que les usages sont toujours situés, négociés, et inscrits dans des contextes sociaux particuliers.

<footnote n="1">¹ Dans cet article, le terme « rap français » désigne en réalité le « rap francophone », car il s'agit du terme générique couramment utilisé pour le définir.</footnote>

<footnote n="2">² En 2022, 9 des artistes les plus écoutés sur Spotify sont des rappeurs français (De Kerpoisson, n.d.).</footnote>

<footnote n="3">³ Dans le cadre de ce mémoire, les termes comme « plateforme numérique » ou « dispositif numérique » renvoie à la fois aux plateformes de streaming (Spotify, Deezer, Apple Music, ...) et aux réseaux sociaux (Instagram, Twitter, YouTube, ...)</footnote>

<footnote n="4">⁴ Dans ce travail, le terme « recommandation algorithmique » inclue l'ensemble des suggestions générées par les plateformes de manière automatisée, y compris celles apparaissant sur le fil d'actualité via des abonnements.</footnote>
À la différence de l'ère pré-numérique, l'écoute musicale peut être entièrement guidée par les suggestions algorithmiques, qui ne découlent pas uniquement des préférences individuelles de l'utilisateur, mais également sur l'analyse des habitudes d'écoute d'autres profils jugés similaires (Beuscart & al., 2019). Cette dynamique a contribué à forger la figure d'un auditeur passif, immergé dans un flux musical continu et personnalisé, ajusté aux préférences musicales de l'utilisateur (Hanrahan, 2016). Cependant, cette vision mérite d'être nuancée. Les résultats de l'étude de Beuscart et al. (2019) montrent que les écoutes autonomes, c'est-à-dire initiées par des recherches personnelles sur les plateformes comme le moteur de recherche de la plateforme ou la discographie de l'artiste, représentent en réalité les trois quarts des écoutes. Par ailleurs, des travaux comme ceux de Hennion (2004) insistent sur le caractère actif et situé de l'écoute musicale, conçue comme une expérience sensible qui se construit dans et par la situation. Les auditeurs ne se contentent pas de recevoir : ils éprouvent, rejouent, discutent, et mettent à l'épreuve leur propre goût.

C'est donc à cette intersection entre réception active, diversité des sources et dispositifs numériques que s'inscrit notre recherche. Alors que la littérature distingue encore trop souvent les recommandations numériques<fnref n="5" /> des recommandations interpersonnelles, notre travail propose de les articuler. Les recommandations numériques, loin de supplanter les recommandations humaines, coexistent avec elles dans les processus de prescription musicale, en redéfinissant les modes d'écoute et de découverte, mais sans remplacer complètement ses dimensions sociales.

## Problématique, question de recherche et cadre théorique

Notre recherche propose d'examiner comment les recommandations musicales - qu'elles soient issues des plateformes numériques ou de l'entourage - sont reçues, hiérarchisées ou mises à distance selon les auditeurs, en fonction de leurs usages, de leur rapport aux outils numériques et de leurs liens de sociabilités.

Si les travaux sur la prescription musicale se sont jusqu'ici largement concentrés sur l'étude des recommandations algorithmiques et interpersonnelles de façon séparée, ils peinent encore à les analyser conjointement. Pourtant, les trajectoires d'écoute actuelles s'inscrivent dans un environnement où se croisent en permanence suggestions humaines et prescriptions automatisées. Notre approche ne met pas réellement l'accent sur les canaux de prescription en soi, mais plutôt sur les usages qu'en font les auditeurs, c'est-à-dire comment ils perçoivent, évaluent et intègrent ces recommandations dans leur propre processus d'écoute. Ainsi, notre question de recherche s'énonce comme suit :

> « Comment les auditeurs de rap français hiérarchisent-ils, combinent-ils ou évitent-ils les recommandations issues des plateformes numériques et des relations interpersonnelles dans leurs pratiques de découverte et de consommation musicale ? »

<footnote n="5">⁵ Dans cet article, les recommandations numériques correspondent à tous types de recommandations générées ou diffusées via des plateformes numériques.</footnote>
Pour y répondre, nous nous appuierons sur le modèle du *two-step flow of communication* de Katz et Lazarsfeld (1955), qui a d'ailleurs déjà été réadapté par plusieurs auteurs au contexte des plateformes numériques (Bennett & Manheim, 2006 ; Soffer, 2021).

Dans le modèle du *two-step flow*, les médias de masse n'exercent pas leur influence directement sur l'ensemble du public, à la différence du modèle de la seringue hypodermique proposé par Lasswell, (1971 [1927]), mais agissent d'abord sur des leaders d'opinion (1er étage), qui reçoivent, interprètent, puis relaient ces messages à leur entourage (2ème étage) à travers des interactions sociales. Ces leaders d'opinion jouent ainsi un rôle central dans la diffusion des contenus médiatiques, en s'appuyant sur une relation de proximité et de confiance qui rend leur influence souvent plus forte qu'une simple exposition aux médias. La logique du modèle se résume de la façon suivante : Médias de masse → Leaders d'opinion → Public (Katz & Lazarsfeld, 1955).

Ce modèle, bien qu'issu d'un contexte pré-numérique, conserve une grande pertinence pour penser les dynamiques contemporaines de la prescription musicale. Il permet de comprendre que les recommandations ne circulent pas de manière directe, mais passent par des relais humains. Contrairement à une vision qui considère les algorithmes des plateformes comme les principaux prescripteurs, nous faisons l'hypothèse que les usagers ne sont ni neutres ni passifs face aux recommandations : ils les évaluent, les commentent, et peuvent à leur tour les relayer dans leurs propres cercles sociaux.

Ce cadre d'analyse permet ainsi de penser ensemble, et non séparément, les dynamiques interpersonnelles et algorithmiques dans la circulation des contenus musicaux. La réadaptation que nous proposons du modèle du *two-step flow* sera présentée dans la section « Méthodologie », car elle s'est construite en dialogue direct avec le matériau empirique recueilli. En effet, ce sont les données issues des entretiens semi-directifs menés auprès de jeunes adultes âgés de 22 à 27 ans qui nous ont conduit à une actualisation du modèle initial. En intégrant à la fois les médiations sociales et numériques, notre objectif est ainsi de comprendre la place qu'occupent ces deux types de recommandations dans les pratiques de découverte musicale des auditeurs de rap français.

Afin de mieux situer notre recherche dans les travaux existants, nous proposons une revue de la littérature en trois temps. Nous reviendrons d'abord sur les apports de la sociologie du goût et de la réception, qui permettent de penser les logiques sociales à l'origine des préférences musicales. Ensuite, nous nous pencherons sur les modalités de circulation des contenus musicaux, en mettant l'accent sur les formes de prescription interpersonnelles et numériques. Et enfin, nous analyserons comment les plateformes numériques transforment aujourd'hui les conditions de découverte musicale et les pratiques d'écoute, en nous appuyant notamment sur le cas du rap français, genre particulièrement représentatif de ces mutations.
# Revue de la littérature

## 1. Le rôle des rapports sociaux dans les goûts culturels et musicaux

### 1.1 La construction sociale des goûts musicaux

Au-delà de simples recommandations interpersonnelles entre pairs, de nombreuses recherches ont mis en évidence le rôle des facteurs sociaux dans la formation des goûts musicaux. Coulangeon (2010), par exemple, a montré que les préférences musicales des individus varient en fonction de leur position sociale, leur âge, leur sexe ou encore leur niveau d'éducation. Il souligne notamment que les membres des classes supérieures tendent à développer des goûts musicaux plus éclectiques, tandis que les classes populaires privilégient davantage les musiques dites « populaires », telles que le rap ou le rock. Dans la même lignée, Boyadjian (2019) s'est plus spécifiquement intéressé à l'influence du niveau de formation sur les artistes musicaux préférés des étudiants de 18 à 20 ans. Il montre que, quels que soient les niveaux de formation, des rappeurs français figurent systématiquement parmi les cinq artistes préférés des enquêtés. Tous les groupes, quel que soit leur niveau de formation, mentionnent donc des rappeurs français. Toutefois, les noms cités varient fortement d'un groupe à l'autre. L'une des principales explications avancées repose sur le principe d'homophilie : chaque niveau de formation tend à privilégier des artistes issus de milieux sociaux proches des leurs, révélant ainsi l'existence de préférences musicales socialement situées.

Cependant, ces affirmations ne datent pas d'hier et Bourdieu (1979) avait déjà exploré dans son ouvrage « La Distinction », la relation entre goût et classe sociale. Dans son ouvrage, Bourdieu soutient que le goût, y compris musical, est influencé à la fois par l'éducation, la classe sociale ainsi que le capital culturel. En d'autres termes, nos préférences musicales sont influencées par notre environnement social, et servent à la fois à refléter et à reproduire nos positions sociales. Une étude de Bennett & al. (2009) s'appuie sur les travaux de Bourdieu, afin de montrer que le capital culturel et social continue effectivement d'influencer les goûts musicaux, mais que la situation est aujourd'hui plus complexe. Dans l'ensemble des classes sociales, il existe en effet un mélange de goûts « omnivores » et « univores ». Le concept d'« omnivore culturel », proposé par Peterson et Kern, désigne la tendance croissante des individus à adopter des goûts musicaux de plus en plus éclectiques et que les genres musicaux traversent désormais les barrières de genre et de classe sociale. Toutefois, la variété des styles écoutés reste plus marquée dans les classes supérieures que dans les classes populaires (Coulangeon, 2003 ; Boyadjian, 2019).

### 1.2 L'appropriation individuelle et située des goûts musicaux

Si les approches précédentes insistent sur la dimension structurante des rapports sociaux dans la formation des goûts musicaux, d'autres auteurs ont cherché à nuancer ces analyses en soulignant le rôle de la pluralité des expériences individuelles. Ainsi, en 1985, Paul Yonnet critique déjà les théories sociologiques bourdieusiennes, et leur incapacité à saisir les mécanismes de diffusion culturelle, en raison de leur
déterminisme centré sur la reproduction sociale et le capital culturel. Il appelle déjà, à cette époque, à une approche plus souple et dynamique des phénomènes culturels.

Dans cette perspective, Lahire (2004) nuance également les travaux de Bourdieu. Dans *La culture des individus*, Lahire montre que les goûts, y compris musicaux, ne sont pas toujours cohérents ou prévisibles, même chez un même individu. Son travail met en lumière l'existence de dissonances, c'est-à-dire la cohabitation de préférences culturelles hétérogènes, parfois contradictoires, issues de socialisations multiples. Cela remet en question l'idée selon laquelle les goûts seraient entièrement déterminés par l'origine sociale.

Cette critique du déterminisme social est également présente chez Antoine Hennion (2001), qui propose de penser le goût musical non plus comme un simple reflet des appartenances sociales, mais comme une activité située, collective et sensible. À partir de son étude des pratiques d'écoute des amateurs de musique, il montre que le goût se construit dans l'expérience, à travers des médiations multiples : objets, gestes, contextes d'écoute, dispositifs techniques. Loin d'une logique causale, le goût devient ici le produit d'un attachement progressif, dans lequel l'auditeur agit, mais est aussi transformé par ce qu'il écoute.

Ces premiers apports théoriques et empiriques permettent de dépasser une lecture strictement individuelle ou déterministe du goût musical. Découvrir et apprécier un morceau de musique n'est pas seulement une affaire de préférences personnelles : c'est un processus socialement situé, façonné par des trajectoires de socialisation, des expériences sensibles et des dispositifs de médiation. Cette perspective ouvre la voie à une réflexion approfondie sur les formes contemporaines de recommandation musicale, et sur le rôle qu'elles jouent dans la construction et l'évolution des goûts individuels.

## 2. Recommandation, médiation et circulation de la musique

À la lumière de ces approches, il apparaît que les goûts musicaux ne se construisent pas de manière isolée, mais s'élaborent dans des contextes sociaux concrets, et notamment au contact d'autrui. Cette dimension relationnelle du goût invite à porter une attention particulière aux mécanismes par lesquels la musique circule et se partage. Parmi ceux-ci, les recommandations jouent un rôle central : elles orientent l'exposition à certains morceaux, influencent leur réception et participent à la structuration des préférences musicales. Ces recommandations peuvent prendre des formes variées. Certaines sont interpersonnelles, ancrées dans les relations sociales et les échanges entre pairs ; d'autres, plus récentes, passent par les plateformes numériques et reposent notamment sur des algorithmes de recommandation. Dans les deux cas, elles participent à façonner les trajectoires d'écoute des individus. Commençons par les recommandations interpersonnelles, étudiées dès le milieu du XXème siècle à travers les premières théories sur les effets des médias et la communication de masse.
## 2.1 Recommandations interpersonnelles : bouche-à-oreille et rôle des pairs

L'un des premiers modèles de communication de masse, souvent qualifié sous le nom de modèle de la seringue hypodermique, émerge dans les années 1920-1940. Son origine est généralement attribuée au livre *Propaganda Technique in World War I* de Harold Lasswell (1971 [1927]). Dans ce modèle, le public est perçu comme passif, homogène et manipulable. L'information est reçue par l'ensemble du public de façon directe et uniforme et ce sont les médias de masse qui dictent directement et unilatéralement l'opinion des individus.

Katz et Lazarsfeld, dans leur ouvrage *Personal Influence : The Part Played by People in the Flow of Mass Communication* (1955), ont grandement remis en question ce modèle en proposant celui de la théorie de la communication à double étage (*two-step flow of communication*), formulée à partir de l'analyse de la campagne présidentielle américaine de 1940. Selon eux, l'influence médiatique ne s'exerce pas directement sur le grand public, mais transite d'abord par des leaders d'opinion : des individus socialement intégrés et influents dans leur groupe, qui interprètent les messages des médias (premier étage) avant de les transmettre à leur entourage à travers des échanges interpersonnels (deuxième étage). Grâce à l'existence d'une relation de confiance, l'influence du leader d'opinion sur le public est donc plus forte qu'une simple exposition médiatique. L'influence des médias passe ainsi par les interprétations personnelles des leaders d'opinion, qui transmettent ensuite le message à leur entourage. Ainsi, Katz et Lazarsfeld mettent en lumière le rôle central des recommandations interpersonnelles dans la formation des opinions, non seulement en politique, mais aussi dans des domaines comme la mode, les habitudes d'achat ou le cinéma.

Malgré son ancienneté, ce modèle demeure une référence majeure pour comprendre les processus d'influence médiatique. Livingstone (2006) souligne sa capacité à dépasser l'opposition entre approches critiques, centrées sur l'aliénation idéologique des publics, et approches administratives, centrées sur la mesure empirique des effets des médias. Le modèle met ainsi en évidence le rôle des relais sociaux dans la diffusion des messages, tout en reconnaissant l'influence des médias.

Toutefois, les échanges interpersonnels ne se limitent pas à des recommandations de pair à pair, mais s'inscrivent dans des logiques collectives plus larges. Pasquier (2005) introduit la notion de « circuit de prescription », désignant l'ensemble des canaux sociaux et médiatiques par lesquels circulent et se légitiment les œuvres culturelles. À travers son enquête sur les lycéens, elle montre que les goûts se forment avant tout sur les interactions entre pairs, dans des espaces normés comme l'école, marqués par une « tyrannie de la majorité », qui pousse les adolescents à ajuster leurs préférences pour se conformer au groupe, parfois au détriment de la culture familiale. Dans le prolongement de cette réflexion, Bastard et al. (2012) mettent en évidence que, dans le domaine musical, la recommandation sociale ne se contente pas de guider uniquement les choix musicaux, mais elle attribue également aux œuvres une valeur sociale, au-delà d'une simple valeur économique et esthétique. Détenir un album devient par exemple un marqueur d'appartenance à une communauté de goûts, renforçant ainsi les dynamiques de légitimation.
Aujourd'hui, ces logiques sociales de formation des goûts se voient transformées par les plateformes numériques, qui introduisent une nouvelle dimension de visibilité et de partage des pratiques d'écoute. Hagen et Lüders (2017) montrent que l'écoute musicale sur les plateformes de streaming, comme Spotify ou Tidal, articule une dimension personnelle et une dimension sociale : si les utilisateurs écoutent de manière individuelle, ils savent que leurs écoutes, leurs playlists ou leurs activités peuvent être visibles par d'autres. Cette visibilité s'inscrit dans une forme nouvelle de médiatisation numérique, qui fait évoluer les recommandations interpersonnelles en les intégrant directement aux fonctionnalités des plateformes de streaming et aux réseaux sociaux.

Pour comprendre cette dynamique, Hagen et Lüders (2017) mobilisent la métaphore théâtrale d'Erving Goffman (1990 [1959]), qui considère le partage musical comme une forme de gestion des impressions (au sens de Goffman), où chacun ajuste sa présentation de soi en fonction du contexte social et de ses objectifs personnels. Cette gestion attentive du partage musical est encore plus complexe dans le contexte des réseaux sociaux, car elle demande une attention particulière, dû au fait que ces plateformes réunissent plusieurs groupes sociaux différents, comme la famille, les amis et les collègues. Ce phénomène, appelé « effondrement des contextes » (context collapse) (Marwick & Boyd, 2011), complique la manière dont on se montre aux autres. En conséquence, cette confusion entre publics rend plus difficile et limitée la façon dont les gens partagent leur musique en ligne. En s'appuyant sur le modèle du networked individualism (Rainie & Wellman, 2012), Hagen et Lüders analysent alors comment les usagers créent leur propre réseau de recommandations en suivant des amis, des connaissances ou des inconnus, mêlant à la fois des motivations sociales (appartenance, reconnaissance) et des objectifs d'exploration musicale.

Ainsi, l'écoute musicale ne se réduit pas à une pratique individuelle, mais s'inscrit dans un réseau de relations et de représentations, façonné par des logiques d'appartenance, de visibilité et de reconnaissance sociale. Pourtant, cette socialisation reste encadrée et orientée par les plateformes numériques, qui structurent fortement les opportunités de découverte. Le sous-chapitre suivant se penche plus précisément sur cette dimension technique, en analysant le rôle des algorithmes dans la mise en circulation de la musique et la hiérarchisation des contenus.

## 2.2 Recommandation des plateformes numériques : Algorithmes et playlists éditoriales

Le développement du Web 2.0 a profondément transformé les modalités de circulation et de consommation culturelle. D'un côté, Internet a facilité la visibilité et la promotion des artistes, abaissant les barrières à l'entrée (Anderson, 2006). De l'autre, ces nouvelles opportunités n'ont pas éliminé les inégalités : la concentration de l'attention bénéfice encore majoritairement à une minorité d'artistes (Pilati & al., 2024), alimentant fortement de nouvelles formes de hiérarchies et de relations de pouvoir (Van Dijck & Poell 2013), contrairement au contexte apparent de démocratisation de la communication que le web 2.0 semblait promettre (Beer, 2009 ; Lucbert, 2019).

En effet, les algorithmes agissent comme des infrastructures invisibles, filtrant, hiérarchisant et mettant en avant certains contenus au détriment d'autres (Gillespie,
2014). Ils façonnent ainsi l'accès aux biens culturels, renforçant parfois des logiques de bulle de filtre (Pariser, 2011). Loin d'être de simples outils, les algorithmes incarnent aujourd'hui une nouvelle forme de pouvoir diffus. Rouvroy & Berns (2013) parlent de « gouvernementalité algorithmique », prolongeant l'idée de « gouvernementalité » développée par Foucault (1975), pour désigner la manière dont les algorithmes étendent leur pouvoir sur l'ensemble de la société. Les plateformes numériques ne se contentent plus de transmettre des contenus : elles agissent désormais comme des acteurs centraux des relations sociales, influençant la manière dont nous recevons l'information, nous engageons avec notre entourage, et interagissons avec les institutions (Wilding & al., 2018). Cette évolution contribue à l'émergence d'une véritable culture algorithmique (Striphas, 2015), où les hiérarchies culturelles sont reconfigurées par des dispositifs techniques et où les perceptions de la valeur culturelle se redéfinissent à travers des logiques algorithmiques.

Dans cette perspective, la recommandation algorithmique est devenue un mécanisme central dans les plateformes de streaming musical. Les algorithmes, définis comme des procédures codées capables de transformer des données en résultats classés ou filtrés (Gillespie, 2014), influencent de manière décisive l'accès aux contenus en triant, filtrant et hiérarchisant l'information (Beer, 2009). Les dispositifs algorithmiques utilisent différents types de recommandations, comme des outils de filtrage collaboratifs, de suggestions thématiques ou encore des playlists totalement personnalisées selon l'utilisateur (Beuscart & al., 2019). Sur Spotify, par exemple, le système de recommandation hybride s'appuie à la fois sur l'analyse des caractéristiques objectives des morceaux (traits audio) et sur les comportements sociaux des utilisateurs (Prey, 2018). Cependant, ces recommandations ne sont pas neutres : elles sont influencées par les contextes d'écoute et les stratégies commerciales des plateformes, qui cherchent à orienter l'attention des auditeurs à des fins économiques (Prey, 2018). Or, ces logiques ne modifient pas seulement la visibilité des contenus : elles transforment également les manières d'écouter, de découvrir et de s'approprier la musique. Comprendre comment les utilisateurs interagissent avec ces dispositifs suppose dès lors d'aller au-delà des seules données quantitatives et d'étudier leurs expériences subjectives et pratiques quotidiennes, comme le soulignent Eriksson et al. (2019).

L'ensemble de ces évolutions appellent à une remise en question des modèles classiques de diffusion de l'information et de la prescription culturelle, à la lumière des logiques de personnalisation et d'automatisation propres aux plateformes numériques. Sur le plan théorique, Bennett et Manheim (2006) remettent en cause le modèle classique du *two-step flow* mentionné précédemment, en soulignant que la communication contemporaine repose de plus en plus sur un *one-step flow*, dans lequel les individus reçoivent directement des messages personnalisés, sans passer par des intermédiaires humains. Dans ce modèle, les communicants actuels (publicitaires, partis politiques, etc.) utilisent les big data et des technologies de « narrowcasting » pour diffuser des messages ciblés à des individus ou groupes spécifiques, définis par des caractéristiques précises (intérêt, âge, comportement en ligne, etc.). À l'aide de ces technologies de diffusion, les communicants transmettent l'information directement aux individus, sans passer par des leaders d'opinion, rappelant ainsi le modèle de la seringue hypodermique où le message est injecté de manière directe, unilatérale et immédiate au public ciblé. Bennett et Manheim résume leur modèle de la façon suivante : « Communicators will have substituted their own
audience selection and targeting skills for the role formerly assigned to peer group interaction. This is the one-step flow of communication.» (Bennett & Manheim, 2006, p. 215).

De son côté, Soffer (2021) propose également une actualisation du modèle classique du two-step flow de Katz et Lazarsfeld, en remplaçant les leaders d'opinion humains par des algorithmes dans le rôle des intermédiaires. Dans cette perspective, les plateformes deviennent de véritables filtres technologiques de l'information, qui trient, hiérarchisent et personnalisent les contenus en fonction des données comportementales des utilisateurs (historique de navigation, interactions, préférences, etc.). Le message circule ainsi selon une nouvelle médiation Médias → Algorithmes → Public, où les leaders d'opinion sont remplacés par les algorithmes. Contrairement au modèle classique, fondé sur des groupes sociaux relativement stables, cette version algorithmique repose sur des groupes sociaux « liquides » (Bauman, 2000) en constante reconfiguration selon les comportements numériques. Comme Soffer le résume : « The mediation of opinion leaders is often replaced by automated, computational two-step flow mediation. This algorithmic computational calculation imposes grouping clusters onto individuals based on data calculations, taking into account users' online history. » (Soffer, 2021, p. 298).

## 2.3 Hybridation des prescriptions

L'évolution des pratiques de recommandation musicale ne se limite pas à une opposition brute entre recommandations interpersonnelles et algorithmiques. Certains travaux montrent au contraire que les auditeurs combinent activement différentes sources pour découvrir et écouter de nouveaux morceaux. Comme le soulignent Beuscart et al. (2019), les usages réels révèlent une hybridation croissante : les utilisateurs alternent entre conseils d'amis, playlists publiques, médias spécialisés et suggestions algorithmiques.

De manière similaire, Hagen (2015) montre que l'expérience des playlists personnelles est façonnée par un va-et-vient constant entre sélection individuelle, propositions algorithmiques et influences sociales. Morris et Powers (2015) insistent également sur le fait que les auditeurs ne consomment pas passivement les recommandations qui leur sont donnés : ils mobilisent les dispositifs selon des stratégies variables, intégrant à la fois des suggestions automatiques et des conseils humains.

Loin de se limiter à accompagner la culture, les plateformes et leurs algorithmes jouent aujourd'hui un rôle actif dans sa diffusion et sa légitimation. Pourtant, leurs effets ne se réduisent pas à la seule exposition des contenus : ils prennent pleinement sens dans les pratiques d'écoute concrètes, à travers les perceptions, usages et appropriations des auditeurs. Comprendre ces dynamiques nécessite donc d'interroger la réception située des recommandations, qu'elles soient humaines ou algorithmiques, dans les contextes quotidiens d'écoute musicale. C'est précisément dans cette perspective que s'inscrit notre travail, qui vise à analyser comment les auditeurs reçoivent et s'approprient ces différentes formes de prescription au sein de leurs pratiques d'écoute personnelles. La section suivante explore ainsi les transformations introduites par le streaming dans les pratiques d'écoute et la manière dont celles-ci s'inscrivent dans les routines quotidiennes.
# 3. Consommer la musique à l'ère des plateformes numériques

## 3.1 L'écoute musicale à l'ère du streaming

L'émergence des plateformes de streaming a profondément modifié les modes d'écoute musicale. En France, 90 % des moins de 35 ans détiennent un abonnement à une plateforme de streaming (Abouch, 2025), témoignant de l'importance générationnelle de cette pratique. Le streaming introduit un rapport plus fluide et moins intentionnel à la musique. Le choix des morceaux, souvent guidé par des playlists automatisées, devient moins conscient qu'auparavant, ancré dans une logique de flux continu et satisfaisant (Prey, 2018). Cette évolution peut rappeler, d'une certaine manière, la distinction faite par Giddens (1991) entre les activités routinières et les processus de réflexivité de la vie quotidienne. Dans cette logique, l'écoute musicale s'inscrirait aujourd'hui dans les habitudes de tous les jours et tendrait à s'automatiser sous l'influence des dispositifs de recommandation, notamment via les playlists proposées par les plateformes ou les suggestions des algorithmes.

Cependant, contrairement à ce que l'on pourrait croire, cette dynamique n'élimine pas la figure de l'auditeur autonome. Comme le souligne Hagen (2016), beaucoup d'utilisateurs conservent une capacité de choix et d'appropriation, alternant entre écoute passive et exploration active. Par ailleurs, l'offre pléthorique des plateformes favorise une augmentation de la variété des titres consommés par rapport aux modes d'accès traditionnels à la musique (Donnat, 2010). Le streaming, en facilitant l'accès à un vaste répertoire (Datta et al., 2018), contribue à diversifier les pratiques d'écoute, même si cette diversité reste fortement influencée par les dispositifs techniques (Àvila Torres & Beer, 2025).

Toutefois, ces transformations des modes d'écoute liées aux plateformes numériques, oscillant entre automatisation algorithmique et autonomie des usagers, se déclinent de manière différente selon les genres musicaux (Beuscart & al., 2019). Dans l'écosystème du streaming, le rap français constitue un terrain d'observation privilégié pour analyser ces dynamiques, tant il occupe une place singulière dans l'écosystème du streaming et dans les pratiques culturelles des jeunes générations.

## 3.2 Le cas particulier du rap français : un genre à part dans l'économie du streaming

Parmi les genres musicaux les plus touchés par ces transformations de l'écoute à l'ère numérique, le rap français occupe une place particulière. Très largement dominant sur les plateformes de streaming, il constitue un cas d'étude intéressant pour interroger les pratiques contemporaines de découverte musicale. Comprendre la spécificité de ses logiques de recommandation, qu'elles soient algorithmiques, numériques ou interpersonnelles, suppose toutefois de replacer ce genre dans une trajectoire historique et sociale plus large. La place centrale qu'il occupe aujourd'hui dans l'économie du streaming résulte en effet d'une évolution progressive de ses publics, de ses canaux de diffusion et des représentations qui lui sont associées.

Le rap français est un genre musical qui existe maintenant depuis une trentaine d'années et qui est devenu aujourd'hui l'un des genres musicaux les plus écoutés en France. Initialement écouté par de jeunes hommes issus des classes populaires, le
public rap a commencé à se diversifier entre 1997 et 2003 (Molinero, 2009), une période souvent désignée comme le « premier âge d'or du rap français ». Cette première période a marqué un tournant pour le rap français, qui est passé d'un art de niche à une musique écoutée partout dans l'hexagone (Bouttier, 2022).

Durant cette période, la musique était largement popularisée au grand public par le biais de la radio. Dû à la prolifération des anglicismes dans la langue française, la loi Toubon a été adoptée en 1996 pour protéger et promouvoir l'utilisation du français à l'échelle nationale (Ibanez, 2024). La loi Toubon exigeait que les stations de radio musicales privées diffusent au moins 40 % de chansons en langue française pendant les heures de grande écoute, avec l'obligation qu'au moins la moitié de ces titres soit issue de nouveaux artistes ou de créations récentes (Attias-Donfut & Segalen, 2020). À cette époque, la radio Skyrock n'avait pas encore atteint le statut de l'une des radios les plus populaires en France. Cependant, elle a gagné en notoriété en parallèle de son rôle croissant comme plateforme incontournable pour la diffusion du rap, à partir de la fin des années 1990 (Charvet, 2016), devenant ainsi un acteur majeur dans l'orientation des goûts musicaux en termes de rap français.

Depuis 2015, les médias évoquent un « deuxième âge d'or du rap français », marqué par une popularité croissante, une légitimité culturelle accrue (Rioux, 2022) et alimentée par l'émergence d'une nouvelle génération d'artistes, offrant une grande variété de sons et de styles musicaux au sein même du rap (Hammou, 2020). La pluralité des propositions musicales proposées depuis une décennie par les rappeurs et chanteurs hip-hop a considérablement augmenté la portée de son public, touchant aujourd'hui toutes les franges de la population, et devenant même le genre le plus écouté en France sur les plateformes de streaming (Statista Research Department, 2025).

Cette pluralité des formes, des publics et des usages fait du rap français un terrain particulièrement fertile pour interroger les spécificités de la découverte musicale à l'ère du numérique. Celui-ci occupe aujourd'hui une place centrale dans les pratiques d'écoute des jeunes, toutes classes sociales confondues, même si la façon dont ils l'écoutent et s'y rapportent varie selon le milieu social (Coulangeon, 2010).

Si nous revenons plus spécifiquement aux modalités de recommandation, Beuscart et al. (2019) montrent que le rap est l'un des genres les moins concernés par les recommandations algorithmiques. Les auditeurs de rap privilégient davantage une écoute active et autonome. Dans une logique différente mais complémentaire, Airoldi (2021) observe que les auditeurs de hip-hop italien manifestent une forte fidélité au genre, explorant peu d'autres styles musicaux, ce qui suggère une réception marquée par l'attachement à un univers culturel spécifique.

Ainsi, dans l'écosystème du rap, la découverte musicale repose encore largement sur des recommandations interpersonnelles et communautaires, plutôt que sur les suggestions algorithmiques (Beuscart et al., 2019 ; Airoldi, 2021). Cette spécificité renforce l'intérêt de prendre le rap français comme terrain d'analyse pour étudier l'articulation entre recommandations interpersonnelles et numériques dans les pratiques d'écoute contemporaines. Dans cette optique, cette recherche s'appuie sur une enquête qualitative menée auprès de jeunes auditeurs de rap, afin de mieux comprendre comment et dans quels contextes ils découvrent de nouveaux morceaux,
quelles formes de médiation humaines et numériques sont mobilisées dans leurs pratiques quotidiennes et enfin, comment ces dernières sont reçues et interprétées selon la source de la recommandation.

## Méthodologie

Pour répondre à notre question de recherche, un échantillon de participants âgés de 22 à 27 ans a été sélectionné. Ces derniers ont été recrutés directement via le réseau personnel du chercheur, ce qui constitue un biais potentiel non négligeable. En effet, malgré un effort de diversification des profils interrogés, ce type d'échantillonnage par proximité tend à produire des participants socialement homogènes, partageant des pratiques ou des valeurs similaires, limitant ainsi la diversité des points de vue recueillis (Bataille et al., 2018).

Quant aux autres variables socio-démographiques, comme le niveau de formation et le genre, nous avons tenté de les diversifier au maximum. Ce choix méthodologique vise à isoler la variable de l'âge, considérée comme centrale pour comprendre les pratiques de découverte musicale au sein d'une même génération. Ce constat se vérifie par le fait que les pratiques musicales varient significativement d'une génération à une autre en raison de l'évolution rapide des technologies numériques et des modes de socialisation culturelle (Bennett & Rogers, 2016 ; Pasquier, 2005). Selon Pasquier, celle-ci est devenue primordiale afin d'expliquer les goûts musicaux des individus, bien plus que toute autre variable socio-démographique. Le choix de cette tranche d'âge vise donc à isoler la variable générationnelle afin de mieux comprendre les processus de découverte et de consommation musicale au sein d'une même cohorte. De cette façon, nous nous assurons que les différences observées ne sont pas dues au facteur générationnel, mais bien aux différentes modalités de recommandation.

Nous avons choisi de recourir à des entretiens semi-directifs, méthode particulièrement adaptée pour explorer les représentations, les valeurs et les logiques d'action des individus. Selon Blanchet (2007), ce type d'entretien permet en effet d'accéder au sens que les acteurs donnent à leurs pratiques, aux événements qu'ils ont vécus, ainsi qu'à la manière dont ils s'orientent et se positionnent dans leur vie quotidienne.

Chaque entretien a duré entre une heure et une heure trente. Une grille d'entretien a été élaborée afin d'explorer plusieurs aspects essentiels de la pratique musicale des participants (cf. annexe 1). Afin de garantir la confidentialité et le respect de la vie privée des participants, tous les prénoms utilisés dans cette recherche ont été anonymisés.

Les premières questions concernaient des données personnelles générales, telles que l'âge, le genre, le niveau d'études, l'activité actuelle, ainsi que le parcours académique et professionnel des parents.
<table><caption>Figure 1 : Tableau présentant les données personnelles des enquêtés</caption><thead><tr><td>Prénom</td><td>Âge</td><td>Genre</td><td>Niveau d'études</td></tr></thead><tbody><tr><td>Kevin</td><td>24</td><td>Homme</td><td>CFC</td></tr><tr><td>Lara</td><td>22</td><td>Femme</td><td>Bachelor</td></tr><tr><td>Charlotte</td><td>26</td><td>Femme</td><td>Bachelor</td></tr><tr><td>Aaron</td><td>26</td><td>Homme</td><td>CFC</td></tr><tr><td>Gabriel</td><td>27</td><td>Homme</td><td>Master</td></tr></tbody></table>

La deuxième partie de l'entretien se concentrait sur le rapport des participants à la musique, et plus spécifiquement au rap français. Les questions portaient notamment sur la fréquence d'écoute, les contextes d'écoute, les genres préférés, l'évolution des goûts musicaux au fil du temps et la perception personnelle de ce qu'est le rap français.

Le troisième volet de l'entretien était dédié aux habitudes de découverte musicale. Il s'agissait de comprendre comment les participants découvrent de nouveaux morceaux ou artistes, en distinguant les recommandations numériques (provenant de Spotify, YouTube, Instagram, ...) des recommandations interpersonnelles (venant de proches, comme des amis, collègues). Les questions portaient sur la façon dont ils découvraient de nouveaux morceaux de rap français, la réception de ces recommandations et leur circulation auprès de leur entourage. Les participants étaient également invités à décrire l'évolution de leurs pratiques de découverte musicale, en réfléchissant aux transformations technologiques ou sociales qui ont pu les influencer.

L'analyse des données repose sur la retranscription écrite complète de chaque entretien. Tous les propos des participants ont été transcrits mot pour mot, hormis certains tics de langage ou fautes de français, qui ont été quant à eux supprimés, dû au fait que l'intérêt principal réside dans le contenu des réponses et non dans la forme de ces dernières. Après la retranscription, une relecture minutieuse de chaque entretien a été effectuée. Toutes les citations jugées pertinentes ont été classées par thème et par personne à l'aide de l'outil Taguette, un logiciel de codage qualitatif permettant d'analyser des données textuelles. Ce procédé de codage thématique a été essentiel pour dégager les tendances principales au sein des discours des participants, tout en préservant la spécificité de chaque expérience individuelle.

Avant chaque entretien, un formulaire de consentement éclairé a été présenté et signé par chaque participant (cf. annexe 2). Ce document précise plusieurs éléments importants : la participation était entièrement volontaire et les participants pouvaient à tout moment refuser de répondre à certaines questions ou retirer leur consentement sans avoir à se justifier. Le formulaire garantit également la confidentialité et l'anonymisation des données, assurant que les réponses fournies ne permettent pas d'identifier personnellement les participants. Les entretiens étaient enregistrés uniquement avec l'accord explicite des participants, et les données collectées étaient destinées exclusivement à une utilisation académique, sans transmission à des tiers. Ces principes visaient à garantir la confiance des participants, la validité des données recueillies et l'intégrité de la recherche, conformément aux recommandations méthodologiques en sciences sociales (Tracy, 2010). Le respect des principes éthiques ne vise pas seulement à garantir les droits des participants, mais aussi à améliorer la qualité et la fiabilité des données recueillies. En effet, si le consentement
n'est pas pleinement obtenu ou négocié de manière adéquate, les participants peuvent
adopter une attitude de protection ou de méfiance envers le chercheur, ce qui peut
altérer la sincérité de leurs réponses (Miles & Huberman, 1994, cité dans Tracy, 2010,
p.847).

L'analyse des données s'appuie sur le modèle du *Two-Step Flow of Communication* (Katz & Lazarsfeld, 1955), réadapté à partir de de nos résultats au contexte contemporain des recommandations musicales. Ce modèle permet de comprendre le rôle des recommandations interpersonnelles et des recommandations numériques dans les processus de découverte musicale. Ce modèle n'a pas pour vocation à figer les pratiques de nos enquêtés dans des profils stricts ou universels, mais à proposer des idéaux-types, au sens de Weber (1965 [1904]), servant d'outils d'analyse pour saisir les principales logiques de découverte musicale. Dès lors, cette recherche relève d'une démarche exploratoire : elle ne prétend pas produire un modèle généralisable, ce qui serait de toute manière irréaliste au vu du nombre restreint d'enquêtés. Il s'agit plutôt d'analyser les pratiques concrètes de découverte musicale à partir de la manière dont les participants eux-mêmes décrivent leurs processus de découverte et de consommation.

Après analyse des résultats, trois profils distincts ont pu être définis pour décrire les comportements de découverte musicale des participants. Le premier est celui de l'utilisateur isolé, auditeur principalement influencé par les recommandations numériques sans interaction marquée avec des recommandations interpersonnelles. Le second est celui de l'utilisateur-relais, qui joue un rôle central dans la diffusion des découvertes musicales en relayant les recommandations des plateformes à d'autres personnes de son entourage. Enfin, le tiers connecté découvre de nouvelles musiques uniquement via recommandation interpersonnelle, par le biais des utilisateurs-relais. La figure 2 présente l'adaptation du modèle du two-step flow au contexte contemporain de la découverte et de l'écoute musicale. On remarque que l'ensemble des noms du modèle de base (Médias de masse → Leaders d'opinion → Public) a été totalement modifié et un acteur supplémentaire a également été ajouté (Utilisateur isolé). En adaptant ce modèle au contexte des recommandations musicales contemporaines, nous soulignons que les utilisateurs-relais jouent un rôle analogue à celui des leaders d'opinion du modèle originel, en servant de médiateurs entre les plateformes numériques et les tiers connectés.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 : Réadaptation du Two-step flow au contexte contemporain de l'écoute musicale par de jeunes adultes auditeurs de rap français</figcaption></figure>

Au-delà de ces trois profils d'auditeurs, trois thématiques seront explorées dans la section dédiée aux résultats. La première concerne l'usage des plateformes de streaming et des réseaux sociaux pour découvrir de nouveaux morceaux. La deuxième porte sur la circulation des découvertes musicales par le biais des recommandations interpersonnelles. Enfin, la troisième thématique s'intéresse à la manière dont les recommandations numériques et les recommandations interpersonnelles sont différemment perçues et hiérarchisées par les auditeurs.
# Résultats

## 1. Présentation des enquêtés et des profils d'auditeurs

La figure 3 présente un aperçu synthétique des enquêtés en détaillant leurs pratiques d'écoute musicale, les plateformes utilisées, ainsi que leurs modalités de découverte et de partage de nouveaux morceaux de rap français. Chaque enquêté est associé à un profil spécifique en fonction de ses habitudes de découverte musicale, qu'elles soient la cause de recommandations provenant des plateformes numériques ou de recommandations interpersonnelles. Les 3 profils que nous avons identifiés permettent de distinguer des manières distinctes de découvrir la musique, notamment en termes d'usage des algorithmes de recommandation et d'échanges interpersonnels.

<table><caption>Figure 3 : Tableau comparatif des pratiques d'écoute musicale des enquêtés</caption><thead><tr><td>Prénom</td><td>Plateforme de streaming utilisée</td><td>Heures d'écoute musicale par jour (estimation de l'enquêté)</td><td>Part de rap français dans l'écoute (estimation de l'enquêté)</td><td>Découverte de nouveaux morceaux rap FR via plateformes</td><td>Partage & découverte de nouveaux morceaux rap FR via individus</td><td>Profil de l'auditeur</td></tr></thead><tbody><tr><td>Kevin</td><td>Spotify</td><td>3h00</td><td>Majoritaire</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>Utilisateur-relais</td></tr><tr><td>Lara</td><td>Deezer</td><td>1h00 à 1h30</td><td>Presque 100%</td><td>OUI</td><td>NON</td><td>Utilisatrice isolée</td></tr><tr><td>Charlotte</td><td>Spotify</td><td>3h00</td><td>Majoritaire</td><td>OUI</td><td>OUI</td><td>Utilisatrice-relais</td></tr><tr><td>Aaron</td><td>Spotify</td><td>3h00 à 4h00</td><td>Presque 100%</td><td>NON</td><td>OUI</td><td>Tiers connecté</td></tr><tr><td>Gabriel</td><td>Apple Music</td><td>2h30</td><td>Presque 100%</td><td>OUI</td><td>NON</td><td>Utilisateur isolé</td></tr></tbody></table>

Tous les enquêtés écoutent de la musique quotidiennement. Lara écoute entre 1 heure et 1 heure 30 par jour, principalement du rap français qui représente, selon elle, « 98 % de ses écoutes » (Lara<fnref n="6" />). Gabriel écoute environ 2 heures 30 par jour avec une prédominance marquée pour le rap français qui constitue « 90 % de ses écoutes » (Gabriel<fnref n="7" />). Kevin et Charlotte écoutent chacun environ 3 heures de musique par jour. Kevin explore divers genres musicaux mais considère le rap français comme celui qu'il écoute le plus. Charlotte varie beaucoup ses écoutes, mais au moment de l'entretien, elle n'écoutait que du rap français. Quant à Aaron, il écoute entre 3 et 4 heures par jour presque exclusivement du rap français. Le rap français est donc le genre prédominant pour tous les enquêtés, même si certains explorent aussi d'autres styles musicaux.

<footnote n="6">⁶ Entretien avec Lara, 5 mars 2025</footnote>

<footnote n="7">⁷ Entretien avec Gabriel, 5 mars 2025</footnote>
## 1.1 L'utilisateur isolé

Dans notre adaptation du modèle du *two-step flow*, les utilisateurs isolés désignent des auditeurs qui découvrent de nouveaux morceaux exclusivement via des dispositifs numériques, sans interaction directe avec leur entourage. Leurs nouvelles écoutes reposent presque exclusivement sur les suggestions des plateformes (Spotify, Deezer, Instagram, YouTube, X, etc.) sous la forme de playlists automatiques, de contenus personnalisés ou de recherches personnelles.

Ces auditeurs mobilisent des stratégies variées : certains adoptent une posture active, en cherchant eux-mêmes de nouveaux contenus ou en suivant des comptes spécialisés, tandis que d'autres alternent avec une forme d'écoute plus passive et automatisée, laissant les plateformes guider leur parcours d'écoute. Ce profil se caractérise par une absence de relais humain dans la découverte musicale, non pas par rejet, mais du fait d'un certain isolement culturel : leur entourage n'écoute pas ou peu de rap français, ce qui les pousse à explorer seuls, via les plateformes numériques.

Cette configuration illustre une forme de découverte musicale individualisée, où les algorithmes jouent un rôle central de substitution aux échanges interpersonnels. Cette forme de découverte musicale rappelle le modèle du *one-step flow* (Bennett & Manheim, 2006), dans lequel les individus reçoivent des contenus directement, sans médiation humaine. Toutefois, à la différence de ce modèle, nos résultats montrent que les utilisateurs isolés conservent une certaine marge d'initiative dans leurs usages, en combinant découverte passive et recherche active (Hagen, 2015).

## 1.2 L'utilisateur-relais

L'utilisateur-relais occupe une position charnière dans les dynamiques de prescription de notre modèle du *two-step flow* réadapté au contexte contemporain. À l'instar du leader d'opinion dans le modèle originel, il fait le lien entre les recommandations des plateformes digitales et les individus peu ou pas exposés à ces derniers. Il s'agit d'un auditeur qui découvre activement ou passivement de nouveaux morceaux via les plateformes de streaming et/ou les réseaux sociaux, puis les partage avec d'autres personnes de son entourage.

Ce type de profil est particulièrement important dans les situations de sociabilité directe : les recommandations circulent dans les discussions, les soirées entre amis ou durant des trajets en voiture par exemple. La prescription musicale ne suit donc pas une logique purement descendante (plateforme → utilisateur), comme le suggère Bennett & Manheim (2006), mais adopte également une circulation horizontale, enracinée dans les interactions sociales.

L'utilisateur-relais joue un rôle stratégique dans la légitimation des morceaux, en facilitant leur passage de la simple découverte à une écoute active et durable. À l'image des leaders d'opinion chez Katz et Lazarsfeld (1955), sa parole bénéficie, selon l'ensemble des sondés, d'un capital de confiance supérieur à celui des recommandations algorithmiques. Ainsi, les utilisateurs-relais exercent une forme d'autorité symbolique sur leurs proches en matière de goût musical. Leurs recommandations sont perçues comme plus crédibles que celles des plateformes, non seulement parce qu'elles tiennent compte du contexte social dans lequel elles sont
formulées, mais aussi parce qu'elles reposent sur une connaissance directe et personnelle des préférences de leur entourage. En ce sens, et contrairement au modèle original du two-step flow qui implique une expertise perçue du leader d'opinion, ce sont avant tout les liens sociaux et la confiance interpersonnelle qui assurent la légitimité des recommandations.

## 1.3 Le tiers connecté

Enfin, le tiers connecté désigne un profil d'auditeur qui ignore largement les recommandations numériques et découvre l'essentiel de sa musique par le biais de recommandations interpersonnelles. Dans ce cas, les plateformes de streaming ne sont utilisées que comme outils d'écoute, et non comme vecteurs de découverte.

Ce type d'auditeur se montre particulièrement sceptique vis-à-vis des algorithmes de recommandation, qu'il juge peu efficaces et déconnectés de ses préférences musicales réelles. À l'inverse, les recommandations de ses proches sont valorisées, car elles sont perçues comme mieux ciblées et plus en adéquation avec ses goûts. Ce rejet des recommandations algorithmiques ne repose pas sur une opposition de principe vis-à-vis des algorithmes, mais sur une expérience concrète de leur manque de pertinence : les propositions sont souvent jugées inadéquates, alors que les proches semblent mieux savoir quels sont les goûts de la personne.

Ce profil met en lumière les limites perçues des algorithmes, notamment lorsque ceux-ci peinent à proposer des contenus véritablement en adéquation avec les goûts individuels. À l'inverse, les recommandations interpersonnelles sont valorisées parce qu'elles reposent sur une connaissance fine des préférences personnelles, jugée plus efficace que celle produite par les dispositifs numériques

## 2. Découverte musicale sur les plateformes de streaming et réseaux sociaux

Pour la majorité de nos enquêtés, les plateformes numériques jouent un rôle déterminant dans les processus de découverte musicale. Chez les jeunes adultes interrogés, deux environnements principaux structurent ces pratiques : les plateformes de streaming musical (Spotify, Deezer, Apple Music) et les réseaux sociaux (Instagram, X, YouTube), chacun mobilisant des logiques propres de prescription. Dans ces deux espaces, les usagers mobilisent à la fois des mécanismes de recommandation automatisée et des pratiques de recherche active. Nous verrons que, même au sein d'un même profil d'auditeur, les modalités d'usage et de découverte varient considérablement.

### 2.1 Plateformes de streaming : entre automatisation algorithmique et exploration active

Les plateformes de streaming proposent une diversité d'outils favorisant la découverte : playlists éditoriales, recommandations personnalisées, suggestions basées sur l'historique d'écoute, etc. Si certains usagers investissent fortement ces dispositifs, d'autres s'en détournent partiellement ou totalement.
Par exemple, certains auditeurs investissent les fonctionnalités algorithmiques proposées par leur plateforme de streaming, en particulier dans des contextes d'écoute passive. Durant l'entretien, Lara a notamment mentionné la fonctionnalité *Flow* de Deezer dans son processus de découverte et d'écoute. Cette dernière est une playlist dynamique, générée en continu, qui propose un enchaînement de morceaux en fonction des habitudes d'écoute de l'utilisateur. Flow combine des titres déjà familiers avec des suggestions de découverte, en s'appuyant sur plusieurs indicateurs comportementaux : les morceaux ajoutés en favoris (fonction « cœur »), les réécoutes fréquentes, ou encore le fait d'aller consulter le profil d'un artiste.<fnref n="8" /> Lara utilise cette fonctionnalité quotidiennement, surtout dans des moments d'écoute passive comme lors de trajets. Elle l'a paramétrée pour limiter l'apparition de nouveautés et ainsi retrouver plus facilement ses morceaux récents. *Flow* est ici perçue comme un outil central, permettant à la fois de retrouver des morceaux familiers et de découvrir, par petites touches, des nouveautés. Ici, l'algorithme remplit pleinement son rôle de sélectionneur, à tel point que l'ajout manuel de titres dans des playlists devient inutile : « Dans Flow, je vais retrouver les quelques sons piochés des derniers albums que j'ai écoutés aussi, donc ça me fait ma playlist. En fait, j'ai pas besoin de les ajouter [dans une playlist] moi-même, l'algorithme le fait pour moi. » (Lara). D'autres playlists conçus algorithmiquement par la plateforme peuvent également être utilisés, comme la playlist « Nouveautés » qui est également adapté aux habitudes d'écoute de l'utilisateur. Ces pratiques rejoignent les observations de Prey (2018), qui décrit une personnalisation fondée sur l'évolution dynamique du profil utilisateur, influencée par les goûts d'internautes au comportement proche. Dans le cas de Lara, l'algorithme semble ainsi s'ajuster progressivement à ses routines d'écoute et ses préférences musicales individuelles.

En revanche, certains auditeurs peuvent se montrer plus distants vis-à-vis des outils algorithmiques des plateformes de streaming. Dans ces cas, les algorithmes de recommandation sont jugés peu pertinentes ou trop éloignées des préférences personnelles. Cette posture n'est pas nécessairement fondée sur un rejet des algorithmes, mais sur une expérience de décalage, liée parfois à une faible interaction avec les fonctions de personnalisation (comme le « j'aime », l'écoute répétée, ou le suivi d'artistes). Comme Gabriel le résume lui-même, « je ne le laisse pas [me cerner] non plus, en fin de compte, en l'utilisant très peu [l'algorithme] ». Bien qu'étant classé en tant qu'utilisateur isolé comme Lara, Gabriel utilise très peu les recommandations algorithmiques des plateformes de streaming, qu'il juge peu adaptées à ses goûts. Il découvre principalement de nouveaux morceaux via les algorithmes des réseaux sociaux, qu'il trouve plus pertinents. De manière similaire, Aaron considère que l'algorithme « ne propose presque jamais un truc qui [le] marque vraiment » (Aaron)<fnref n="9" />, soulignant l'écart ressenti entre la proposition automatisée de la plateforme et les préférences personnelles. Ce scepticisme peut par ailleurs s'inscrire dans un contexte plus large d'inégalités numériques, où la compréhension et la maîtrise des systèmes algorithmiques varient fortement selon les individus, comme le souligne Cotter & Reisdorf (2020).

<footnote n="8">⁸ Les informations concernant la fonctionnalité Flow proviennent de Lara elle-même et de sa perception de celle-ci, via son utilisation quotidienne.</footnote>

<footnote n="9">⁹ Entretien avec Aaron, 5 mars 2025</footnote>
## 2.2 Réseaux sociaux : logique du feed, viralité et prescription sociale numérisée

Les réseaux sociaux représentent un autre espace de découverte, régi par une logique du feed qui repose sur la circulation visuelle des morceaux, via une exposition à des extraits musicaux intégrés dans d'autres contenus (stories, publications, extraits vidéo, mèmes) ou des contenus informatifs liés au rap français. Ces pratiques peuvent être à la fois passives, comme le simple défilement sur le fil d'actualité, ou actives, dans le cas d'une recherche volontaire de nouveaux morceaux.

Cette dynamique est particulièrement marquée chez certains utilisateurs qui suivent des comptes spécialisés tels que Booska-P, Kultur ou Raplume. Ils consultent par exemple les publications résumant les sorties d' albums du vendredi, cliquent sur des extraits musicaux intégrés à des *reels* ou des stories Instagram - lesquels redirigent directement vers la chanson complète sur Spotify - ou encore se laissent porter par la viralité de certains contenus. Dans ce dernier cas, la découverte musicale ne résulte pas d'une recherche explicite, mais d'une exposition répétée à un nom ou un extrait, renforçant l'effet de prescription. Ces logiques rejoignent les analyses de Hagen et Lüders (2017), qui montrent que l'écoute musicale sur les plateformes numériques s'inscrit dans un environnement socialement structuré, où les interactions, les pratiques de partage et la visibilité des écoutes participent à façonner les trajectoires musicales des utilisateurs.

Les formes de recommandation implicites, comme les mèmes, les commentaires humoristiques, ou encore les détournements, peuvent aussi jouer un rôle de légitimation ou de déclencheur d'écoute, particulièrement dans un univers musical comme le rap, où les références culturelles partagées sont nombreuses. Gabriel illustre bien ces différentes tendances, à la fois active et algorithmique. Avant de quitter les réseaux, car selon ses dires, il passait « un peu trop de temps vide là-dedans », il avait une pratique très intensive du réseau social X. Il découvrait des morceaux par le biais des Top Tendances personnalisées, qui refléraient ses intérêts. Selon lui, les contenus faisant des recommandations explicites le guidaient dans ses découvertes, mais aussi les mèmes et commentaires humoristiques sur les albums en vogue. L'humour et la viralité devenaient des vecteurs efficaces de prescription, parfois même plus que les critiques formelles. En revanche, il refusait d'écouter du rap français sur YouTube afin de préserver ses recommandations et de différencier ses usages, illustrant ainsi l'autonomie que l'auditeur peut conserver dans ses pratiques de découverte (Beuscart & al., 2019) : « Je veux trouver d'autres horizons, élargir le spectre de ce que j'écoute. » (Gabriel).

D'autres auditeurs, à l'inverse, rapportent peu de découvertes via les réseaux sociaux. Ils y suivent surtout l'actualité ou la sortie de projets, mais sans que ces canaux soient des vecteurs directs de découverte musicale. Une majorité de nos enquêtés relèvent cependant que leur entourage découvre fréquemment des morceaux via TikTok, sans pour autant partager eux-mêmes cet usage. Cette divergence souligne que les pratiques d'écoute sur les réseaux sociaux ne sont pas homogènes, et dépendent des préférences personnelles, mais aussi du rapport aux outils numériques.
### 3. Circulation de la musique par recommandations interpersonnelles

À côté des recommandations des plateformes numériques, les recommandations interpersonnelles restent encore aujourd'hui une composante centrale de la découverte musicale. Dans ce chapitre, nous nous intéressons spécifiquement à celles-ci, s'opérant presque exclusivement lors d'échanges en présentiel, et très rarement par message privé, comme l'ont souligné l'ensemble de nos enquêtés.

#### 3.1 Socialisation initiale au rap français : une entrée presque toujours interpersonnelle

Tous les enquêtés déclarent avoir découvert le rap français par l'intermédiaire d'un ou plusieurs proches. Leur goût pour ce genre s'est d'abord construit dans des contextes concrets de sociabilité, comme l'école ou la famille. La majorité d'entre eux a ensuite élargi son répertoire grâce aux recommandations de YouTube, plateforme centrale de leur adolescence, sur laquelle ils écoutaient principalement de la musique avant la généralisation du streaming.

Même les profils plus « isolés » dans leurs pratiques actuelles, comme Lara ou Gabriel, ont connu une entrée dans le rap français par l'intermédiaire d'un proche. Leurs parcours montrent que l'origine du goût provient le plus souvent des relations sociales, tandis que son développement peut se faire ensuite de façon plus individualisée grâce aux plateformes numériques.

Il est donc intéressant de noter qu'au sein de notre échantillon, la médiation humaine est omniprésente dans la genèse des trajectoires musicales liées au rap français, même au sein des utilisateurs isolés qui découvrent aujourd'hui très peu de morceaux via des recommandations interpersonnelles.

#### 3.2 Contextes de circulation : écouter ensemble plutôt que s'envoyer un lien

Dans les pratiques actuelles, les recommandations musicales continuent à circuler entre personnes, mais presque exclusivement lors de situations de coprésence, principalement lors de soirées, trajets en voiture ou moments entre amis. Aucun des enquêtés n'évoque des échanges réguliers de morceaux par message privé, même entre amis proches.

Parmi nos deux utilisateurs-relais, seul profil à partager régulièrement des morceaux, Kevin et Charlotte incarnent deux postures contrastées. Kevin impose ses goûts dans l'espace collectif de façon spontanée sans chercher à convaincre ou à susciter l'adhésion, valorisant une forme d'autonomie musicale. Comme il le mentionne lui-même, « Moi, je m'en fous. J'aime ma musique. C'est ma basse, je mets ma musique à moi. T'as pas à me dire ce que je vais mettre. » (Kevin<fnref n="10" />). Il revendique une autonomie musicale forte, où la priorité est de rester fidèle à ses goûts, même s'ils ne sont pas partagés. Cela dit, Kevin nuance cette posture en reconnaissant que, lorsqu'il partage des goûts forts avec certains amis, il est plus enclin à leur recommander directement un morceau qu'il estime susceptible de leur plaire.

<footnote n="10">¹⁰ Entretien avec Kevin, 8 mars 2025</footnote>
À l'inverse, Charlotte adopte une posture attentive à l'ambiance collective et au plaisir partagé. Contrairement à Kevin, elle adapte ses choix musicaux aux goûts du groupe : « Sinon je suis la seule à m'ambiancer, tu vois. » (Charlotte<fnref n="11" />) Cette phrase reflète sa volonté de créer un moment commun, quitte à mettre de côté ses propres préférences. Ces deux exemples illustrent ainsi deux logiques de médiation humaine du rap français : l'une centrée sur l'affirmation de soi, l'autre sur la recherche de cohésion.

Les autres profils, qu'ils soient utilisateurs isolés ou tiers connectés, partagent plus rarement leur propre musique. Et lorsqu'ils le font, ces moments restent marginaux, souvent limités à des contextes intimistes - notamment avec leurs proches ou leur partenaire. Chez Aaron, qui découvre presque exclusivement de nouveaux morceaux par l'intermédiaire de ses amis, la découverte musicale s'inscrit quasi entièrement dans des interactions sociales, en particulier lors de « soirées rap » mensuelles durant lesquelles il écoute du rap français en groupe, dans un cadre festif. En dehors de ces soirées, il voit ses amis plusieurs fois par semaine, ce qui lui offre également d'autres occasions potentielles de découvrir de nouveaux morceaux de rap français. À l'inverse, Gabriel rapporte une quasi-absence de découvertes par ses proches dans le rap, contrairement à d'autres genres comme le rock. Ces différentes observations montrent ainsi que, bien que moins systématique chez certaines personnes, la médiation interpersonnelle conserve un rôle significatif dans la découverte et le partage du rap français.

### 3.3 Shazam : de la découverte musicale en groupe à la consommation personnelle

Un outil revient spontanément dans plusieurs récits sans qu'il ait été mentionné dans le guide d'entretien : Shazam. Cette application, qui permet d'identifier un morceau en cours de diffusion grâce à une reconnaissance sonore, semble jouer un rôle crucial mais discret dans le passage de l'écoute collective à l'appropriation individuelle.

Plusieurs sondés l'utilisent pour « shazamer » (Wiktionary, n.d.) des morceaux entendus en concert ou via des moments passés en co-présence avec leurs proches. L'usage de Shazam marque ainsi un passage du collectif à l'individuel, où la découverte ne donne pas lieu à un échange approfondi mais à une simple récupération du morceau, ensuite intégré à sa propre bibliothèque.

Ces pratiques témoignent d'une forme de passage du collectif à l'individuel, où la découverte musicale, bien qu'ancrée dans une interaction, reste faiblement investie sur le plan discursif. Tous les enquêtés soulignent en effet que les échanges autour des morceaux restent généralement superficiels : un titre peut être brièvement commenté pour exprimer s'il plaît ou non, mais il ne suscite que rarement de véritables discussions. L'identification d'un morceau via Shazam apparaît ainsi comme un geste discret d'appropriation, qui prolonge l'expérience collective dans une logique individuelle d'écoute, sans pour autant enclencher un échange plus approfondi.

<footnote n="11">¹¹ Entretien avec Charlotte, 6 mars 2025</footnote>
# 4. Réception des recommandations numériques et interpersonnelles

Si la découverte musicale passe par une diversité de canaux (plateformes de streaming, réseaux sociaux, bouche-à-oreille), elle ne s'accompagne pas d'une réception uniforme. Les auditeurs ne reçoivent pas toutes les recommandations musicales de manière équivalente : leur valeur est socialement hiérarchisée, affectivement située (Hennion, 2001) et fortement dépendante de leur source. Ce chapitre s'intéresse à la manière dont les recommandations interpersonnelles et numériques sont perçues, hiérarchisées et incorporées dans les pratiques d'écoute, en montrant que leur efficacité dépend autant de leur pertinence musicale que du contexte social et relationnel dans lequel elles s'inscrivent.

## 4.1 Une confiance différenciée : l'humain avant la machine

Tous les enquêtés interrogés accordent une confiance plus importante à leurs proches qu'à une recommandation provenant d'une plateforme numérique, y compris lorsque ces proches n'ont pas nécessairement les mêmes goûts musicaux qu'eux. Cette préférence repose sur le rapport affectif et relationnel : un morceau recommandé par un ami est perçu comme intentionnel, incarné, porteur d'une volonté de partage, à l'inverse des suggestions algorithmiques, perçues comme automatiques et impersonnelles.

Cette hiérarchisation se manifeste aussi bien chez les utilisateurs-relais que chez les profils plus isolés. Même ceux qui se disent peu influençables dans leurs goûts musicaux, comme Aaron, affirment faire plus confiance à leurs amis qu'à un algorithme : ce jugement repose moins sur une opposition de goût que sur une opposition de nature « humain versus machine ». L'algorithme, bien qu'efficace à certains moments, reste perçu comme opaque et imprécis. La recommandation humaine, elle, engage une relation, une attention supposée à la personne, ce qui en renforce la légitimité.

Par exemple, Charlotte le dit sans détour : ce sont ses amies qui la connaissent le mieux, et donc qui peuvent lui proposer des morceaux qu'elle est sûre d'aimer. Pour elle, les algorithmes arrivent « comme ça, spontanément. On va dire sans trop s'attendre », tandis qu'un proche agit toujours avec une intention, qu'il soit motivé par une envie de partage ou par la certitude de faire plaisir. Kevin exprime aussi cette hiérarchisation : « Je serais plus à l'écoute quand c'est mon pote qui me montre. Parce que si lui il valide, j'ai plus de chance de valider. » Même quand les goûts sont éloignés, la parole du proche garde un crédit supérieur à celles des plateformes. Lara éclaire ce point en soulignant que : « Si c'est quelqu'un avec qui j'ai pas forcément beaucoup de goûts en commun, je sais peut-être que je vais pas forcément aimer, mais au moins, j'ai confiance dans l'attente que j'ai. » La confiance n'est donc pas uniquement liée à la pertinence perçue du morceau proposé, mais à la valeur symbolique de la recommandation elle-même. Le simple fait qu'un proche prenne l'initiative de partager un morceau crée un a priori favorable, que l'algorithme ne peut égaler.

Cette logique relationnelle traverse tous les profils, et souligne le poids de la médiation humaine dans la légitimation des propositions musicales. Elle renforce ainsi la pertinence de notre réinterprétation du modèle du two-step flow, en montrant combien les utilisateurs-relais jouent un rôle actif de médiateurs dans les trajectoires de
découverte : ils ne se contentent pas de relayer de la musique, mais filtrent, contextualisent et transmettent les contenus musicaux en fonction de ce qu'ils perçoivent des goûts, attentes ou dispositions de leurs interlocuteurs. Cette posture relationnelle confère aux recommandations humaines une charge affective et une pertinence située que les recommandations des plateformes numériques peinent encore à réellement reproduire.

## 4.2 Une réception émotionnelle et cognitive différenciée selon la source

Les recommandations interpersonnelles ne se différencient pas uniquement dans leur valeur hiérarchique perçue, mais elles activent également une écoute plus investie sur le plan émotionnel et réflexif. Plusieurs enquêtés disent porter une attention accrue aux morceaux suggérés par leurs proches, en anticipant un échange ultérieur, voire une évaluation mutuelle implicite. Cela produit une forme d'écoute plus active, voire parfois même analytique.

Lara est un bon exemple pour illustrer ce phénomène. Elle explique que lorsqu'un ami lui recommande un morceau, elle l'écoute avec davantage d'attention, anticipant le fait qu'il faudra ensuite en discuter : « Il faut que j'aie quelque chose à dire. » Cette posture l'amène à réfléchir à ce qu'elle ressent, à identifier ce qu'elle apprécie ou non, et à formuler un avis. Lorsque quelqu'un lui propose un morceau, elle se demande : « Pourquoi la personne a aimé ça ? [...] Pourquoi me l'a-t-elle recommandé à moi ? ». Cette disposition se traduit alors par un engagement plus fort : l'auditeur cherche à comprendre le sens de la recommandation, à interpréter les raisons de son partage, à formuler un retour. L'expérience d'écoute devient ici un espace relationnel, où la musique n'est plus seulement un contenu à consommer mais un vecteur d'interaction sociale. Lara souligne d'ailleurs que ce type de réflexion ne se déclenche pas face aux recommandations issues des plateformes numériques.

Parmi les éléments que les plateformes numériques n'arrivent pas à imiter, on trouve l'ensemble des signes corporels, verbaux et affectifs qui accompagnent la recommandation humaine. Kevin souligne ainsi l'importance des réactions visibles et des commentaires exprimés pendant l'écoute, qui influencent directement sa propre réception du morceau :

> « Le proche, il est toujours là pour te la présenter comme si c'était sa propre musique [...] Quand la musique elle se déroule, il va me dire de prêter attention à certains moments de la musique, « écoute, écoute ça ». Et puis, après il me dit, « tu trouves pas que ce jeu de guitare il est bien ou ce truc là il est bien ? ». Et puis, après si je le vois s'ambiancer dessus, bah ça m'ambiance aussi tu vois.
> 
> Vu que c'est mon pote, c'est normal. » (Kevin)

On remarque alors que la recommandation musicale n'est alors pas simplement une transmission de contenu, mais une expérience sensorielle et relationnelle partagée, dans laquelle le langage corporel - gestes, mimiques, rythme du corps - joue un rôle central. L'enthousiasme visible d'un ami agit comme un signal affectif puissant, capable de capter l'attention, d'orienter l'écoute et de renforcer le plaisir musical.

Ces observations rejoignent alors la réflexion de Hennion (2004) sur la réception musicale, qui souligne que l'expérience de la musique est indissociable des gestes,
des contextes et des relations sociales dans lesquels elle s'inscrit. Pour Hennion, écouter une musique est toujours un acte incarné, situé et co-construit, où l'émotion partagée et les interactions jouent un rôle aussi important que la musique elle-même.

L'ensemble de ces facteurs rappelle et démontre que la réception musicale ne se fait pas en vase clos : elle est souvent modelée par le contexte social dans lequel elle s'inscrit. Les interactions, les commentaires, et la présence même de l'autre influencent la manière dont le morceau est perçu. Le partage musical devient ainsi un moment de socialisation, où l'émotion et la relation comptent autant que le contenu lui-même.

## 4.3 Les effets de la répétition sociale : de la co-présence à l'appropriation

Les recommandations interpersonnelles, lorsqu'elles s'inscrivent dans la durée, peuvent produire des effets d'exposition cumulative, favorisant l'appropriation progressive d'un morceau ou d'un artiste. L'écoute répétée de certains artistes ou morceaux dans un contexte amical peut conduire à modifier le jugement initial, jusqu'à intégrer ces morceaux à son propre processus d'écoute.

Kevin donne deux exemples significatifs : Le premier concerne Jul, un artiste qu'il n'appréciait pas initialement, mais qu'il a fini par aimer « en traînant avec un pote qui écoutait 24h/24 Jul ». Le second est celui de Heuss l'Enfoiré, dont la popularité dans son entourage l'a amené à écouter plusieurs morceaux, jusqu'à les intégrer à sa propre playlist : « Juste parce que c'est le moment, parce que tout le monde l'écoute. » Ce que Kevin décrit, c'est que l'exposition répétée dans un cadre amical favorise l'appréciation de morceaux ou d'artistes. Le goût n'est pas ici produit par un seul acte de recommandation, mais par une immersion dans une ambiance sonore partagée, renforcée par la coprésence et la récurrence.

Cette dynamique peut également être mobilisée de manière stratégique et intentionnelle, afin de pousser une personne à aimer un morceau. Par exemple, Lara a mentionné mettre plusieurs fois un même morceau auprès de sa sœur, jusqu'à ce que celle-ci apprécie et s'approprie le morceau : « Je le mets plusieurs fois avec elle, et au bout d'un moment, elle va dire "ah ouais, en fait il est cool. » Le rôle prescripteur n'est plus seulement passif, mais il est ici actif et totalement assumé par le biais de la répétition.

À l'inverse, certains auditeurs comme Aaron ou Gabriel revendiquent une posture plus fermée envers ces effets de groupe. Leur jugement se veut immédiat et autonome. Ils affirment qu'ils savent très vite s'ils aiment ou non un morceau, et que l'avis du groupe ou la répétition ne change en rien leur opinion. Aaron explique clairement que même si plusieurs de ses amis lui recommandent un même morceau, cela pourra le pousser à l'écouter plus attentivement, mais jamais à l'apprécier davantage.
Conclusion

Cette recherche avait pour ambition d'explorer les modalités par lesquelles les jeunes
auditeurs de rap français reçoivent, hiérarchisent et intègrent les recommandations
musicales. En interrogeant conjointement les recommandations issues des
plateformes numériques et celles provenant de leur entourage, elle s'inscrit à
l'intersection de plusieurs champs : sociologie du goût, études sur les plateformes
numériques et sociologie de la réception.

Nous avons proposé une adaptation contemporaine du modèle du two-step flow de Katz et Lazarsfeld, en distinguant trois profils d'auditeurs : l'utilisateur isolé, l'utilisateur-relais, et le tiers connecté. Ces profils idéaux-typiques ont permis de structurer l'analyse en fonction des rapports différenciés que les auditeurs entretiennent avec les recommandations numériques et interpersonnelles. L'utilisateur isolé s'appuie exclusivement sur les plateformes pour découvrir de nouveaux morceaux, en l'absence d'un entourage partageant ses goûts musicaux. L'utilisateur-relais, lui, combine recommandations numériques, recommandations interpersonnelles et partage sociale : il joue un rôle d'intermédiaire central. Enfin, le tiers connecté découvre principalement ses morceaux par le biais de recommandations interpersonnelles, manifestant souvent une défiance vis-à-vis des suggestions des plateformes, qu'il perçoit comme peu pertinentes, impersonnelles ou déconnectées de ses préférences musicales réelles.

Un des apports principaux de cette recherche réside dans l'attention portée à la réception différenciée des recommandations. Là où les travaux antérieurs traitent souvent séparément chaque type de prescription, ou bien se focalisent uniquement sur leur diffusion, nous avons mis en lumière la manière dont les auditeurs interprètent les recommandations en fonction de leurs sources. Cette recherche confirme alors que les auditeurs ne reçoivent pas toutes les recommandations sur un même plan : ils les évaluent en fonction de la relation avec celui ou celle qui recommande, de la pertinence musicale attendue, ainsi que du contexte d'écoute. Les recommandations humaines sont ainsi perçues comme plus légitimes, plus ajustées et plus engageantes que les recommandations issues des plateformes numériques. Pour les enquêtés, les recommandations interpersonnelles ont une valeur supérieure aux suggestions algorithmiques, car elles sont directement conseillées par l'un de leurs proches. Elles activent une écoute plus attentive, parfois réflexive, dû au fait que celles-ci génèrent des discussions et des affects (Hennion, 2004). À l'inverse, les recommandations numériques sont souvent jugées utiles, mais impersonnelles et dénué d'affect dû à leur fonctionnement automatisé. Cette hiérarchisation perçue des sources éclaire la manière dont les auditeurs s'orientent dans un environnement musical saturé par son offre pléthorique (Donnat, 2010), en mobilisant des repères affectifs, sociaux et situationnels.

Ces résultats confirment que l'interaction entre prescriptions humaines et prescriptions
techniques ne se joue pas seulement à l'étape de la découverte, mais aussi - et peut-
être surtout - à celle de la réception. C'est là que les usagers sélectionnent,
hiérarchisent, adoptent ou rejettent les propositions musicales selon une grammaire
de la confiance, de la proximité et de l'émotion.
En termes théoriques, cette recherche renouvelle l'usage du modèle du two-step flow en l'adaptant au contexte numérique actuel. En intégrant à la fois les dispositifs techniques et les relations humaines dans une même chaîne de prescription, notre réinterprétation permet de penser les circulations musicales comme des processus hybrides, mêlant médiation technique et humaine. L'utilisateur-relais, en particulier, incarne ce rôle de passeur entre deux logiques de prescription, contribuant à légitimer auprès de leurs proches les morceaux issus des plateformes numériques.

## Limites et ouvertures

Cette recherche, de nature qualitative et exploratoire, présente plusieurs limites qu'il convient de souligner. D'abord, la taille et la composition de l'échantillon ne permettent pas de généraliser les profils identifiés à l'ensemble des auditeurs. De plus, l'ensemble des enquêtés provient du réseau personnel du chercheur, ce qui peut entraîner une certaine homogénéité sociale et culturelle, limitant la diversité des expériences et des points de vue recueillis.

Ensuite, si notre typologie distingue trois profils d'auditeurs, elle ne capture pas l'ensemble des nuances possibles. Des formes intermédiaires, des glissements entre profils et des pratiques plus marginales peuvent également exister.

Enfin, notre recherche porte exclusivement sur le rap français, un genre dont les modalités de circulation sont moins marquées par les recommandations algorithmiques (Beuscart et al., 2019). Il serait pertinent d'étendre l'enquête à d'autres genres musicaux pour voir si la hiérarchisation des sources de recommandation observée ici s'y reproduit ou non.

Néanmoins, ces limites ouvrent d'autres perspectives de recherches potentielles. Par exemple, une étude quantitative à plus large échelle permettrait de mesurer la répartition des profils d'auditeurs et de tester les tendances observées. D'autres travaux pourraient également approfondir le rôle du genre, du niveau d'études et du capital social (Bourdieu, 1979) et numérique (Ragnedda & al., 2019) dans la réception des recommandations. Enfin, l'analyse des trajectoires d'appropriation sur le long terme (comment une découverte devient un goût durable) à travers des analyses longitudinales permettrait de mieux comprendre les effets différenciés des recommandations interpersonnelles et numériques sur la construction des goûts.

En somme, cette recherche invite à déplacer le regard : ce ne sont pas seulement les plateformes numériques ou les proches qui « influencent », mais bien les auditeurs eux-mêmes qui filtrent, négocient et réagencent les propositions selon leurs propres cadres d'interprétation. C'est cette capacité d'agir que nous avons voulu mettre en lumière, à travers une sociologie de la réception attentive aux médiations humaines et techniques qui façonnent aujourd'hui notre rapport à la musique.
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