IA et playlists Spotify : ce que ça dit de notre énergie

Quand Spotify vous comprend (presque) mieux que vous

Fin 2025, Spotify annonce « Prompted Playlist », une fonction qui génère des playlists sur mesure à partir d’une simple phrase en langage naturel. Vous décrivez votre envie — « rock français des années 2000 pour un trajet matinal en RER, sans les tubes trop entendus » — et l’IA fait le reste en piochant dans votre historique d’écoute.

Ça peut paraître anecdotique, une histoire de musique et de confort personnel. Pourtant, ce genre d’usage raconte quelque chose de beaucoup plus large : on est en train de passer d’algorithmes “boîtes noires” à des IA pilotées par nos intentions, que ce soit pour notre feed musical… ou pour piloter un réseau électrique national.

Dans cette série « L’IA dans l’Énergie Suisse : Transition Durable », ce nouvel épisode Spotify est un bon prétexte : il permet de comprendre, sur un terrain familier, comment une IA de recommandation fonctionne, comment on la contrôle mieux, et pourquoi les mêmes principes sont utilisés pour optimiser un réseau énergétique, intégrer les renouvelables, ou prévoir la demande d’électricité en Suisse.

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Prompted Playlist : ce que propose vraiment Spotify

Prompted Playlist est une interface de contrôle de l’algorithme Spotify via le langage naturel.

Plutôt que de subir les suggestions automatiques (Discover Weekly, Radios, etc.), vous pourrez formuler des demandes très précises. Quelques exemples donnés par Spotify :

• « De la musique de mes artistes préférés des cinq dernières années »
• « Inclure des morceaux moins connus que je n’ai pas encore entendus »
• « De la pop et du hip-hop énergiques pour un footing de 5 km en 30 minutes, puis des titres plus calmes pour la récupération »

Comment ça marche en coulisses ?

L’idée est simple à l’avant, complexe à l’arrière :

1. Vous tapez un prompt en langage naturel (en anglais pour l’instant, la bêta étant limitée à la Nouvelle‑Zélande).
2. Une IA de type modèle de langage interprète votre intention : ambiance, genres, tempo, durée, niveau de découverte, etc.
3. Le moteur de recommandation s’appuie sur votre historique d’écoute complet, croisé avec un immense catalogue de titres, pour bâtir une playlist qui colle à la demande.
4. Vous pouvez programmer une mise à jour quotidienne ou hebdomadaire de cette playlist, pour qu’elle reste fraîche sans avoir à tout recommencer.

Spotify promet en plus une description contextualisée de chaque morceau : pourquoi il est là, en quoi il répond au prompt, comment il se rattache à vos habitudes d’écoute.

La promesse est claire : moins de hasard, plus d’intention. Et ça, pour la transition énergétique, c’est un message clé.

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Ce que Spotify illustre : le passage de l’algorithme subi à l’IA pilotée

Le vrai changement n’est pas l’IA, mais le fait qu’on lui donne des consignes explicites.

Pendant des années, que ce soit en musique ou en énergie, on a surtout eu :

• des modèles statistiques qui apprennent du passé,
• des réglages opaques pour l’utilisateur final,
• des résultats qu’on “subit” plus qu’on ne pilote.

Avec Prompted Playlist, Spotify fait trois choses intéressantes :

1. Il expose l’intention de l’utilisateur (via le prompt).
2. Il explique la logique de la recommandation (contexte sur chaque titre).
3. Il permet l’itération rapide (modifier la requête, repartir de zéro, ajuster la fréquence de mise à jour).

Dans l’énergie, on cherche exactement la même chose :

• passer d’un réseau qui réagit aux événements à un réseau qui anticipe et s’ajuste,
• permettre aux acteurs (gestionnaires de réseau, producteurs, industriels, collectivités) de formuler des objectifs clairs : réduire les pics de consommation, maximiser l’intégration solaire, limiter les émissions de CO₂,
• avoir des systèmes capables d’expliquer leurs décisions : pourquoi telle centrale hydroélectrique a été sollicitée, pourquoi tel quartier a été incité à consommer moins à telle heure.

Le parallèle est simple : Spotify personnalise votre flux musical, une IA énergétique personnalise le comportement du réseau pour qu’il reste fiable, propre et rentable.

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De la playlist parfaite au réseau électrique optimisé

Les mêmes briques technologiques qui génèrent une playlist sur Spotify servent à optimiser un réseau électrique suisse. Les contextes sont différents, mais les mécanismes se ressemblent.

1. Exploitation de l’historique

Spotify :

• analyse l’intégralité de votre historique d’écoute pour savoir ce que vous aimez, ce que vous zappez, à quels moments de la journée vous écoutez quoi.

Système énergétique suisse :

• analyse l’historique de consommation par région, par type de client (ménages, industrie, tertiaire),
• apprend des données météo (soleil, vent, températures),
• étudie les patterns saisonniers : pics hivernaux de chauffage, périodes de fonte des neiges pour l’hydroélectricité, vacances scolaires.

Dans les deux cas, l’IA ne part pas de zéro. Elle apprend vos habitudes… ou celles du pays.

2. Recommandation ou décision, pilotée par des contraintes

Spotify doit respecter :

• la durée demandée (30 minutes de footing),
• un certain tempo ou une énergie musicale,
• un niveau de découverte (classiques vs nouveautés).

Un réseau énergétique suisse doit respecter :

• l’équilibre instantané entre production et consommation,
• les capacités des lignes et transformateurs,
• l’injection massive de renouvelables (solaire, éolien, hydro),
• des objectifs environnementaux (réduction des émissions de CO₂),
• des coûts (activer telle centrale plutôt qu’une autre).

L’IA, dans l’un comme dans l’autre, fait de l’optimisation sous contrainte. La différence, c’est que sur Spotify, vous entendez une mauvaise recommandation. Sur le réseau, une “mauvaise recommandation” peut terminer en surcharge ou en blackout. D’où l’importance de garder l’humain dans la boucle.

3. Prédiction : votre humeur vs la demande en électricité

Quand Spotify anticipe vos envies pour le lundi matin, il utilise :

• ce que vous écoutiez les lundis précédents,
• les tendances globales d’écoute,
• vos changements récents de goûts.

En Suisse, pour prévoir la demande, l’IA va :

• utiliser des années de données de consommation,
• intégrer les prévisions météo (un hiver doux n’a pas le même profil qu’une vague de froid),
• tenir compte de l’activité économique et des usages émergents (véhicules électriques, pompes à chaleur).

La logique est identique : prédire pour mieux s’organiser. Une bonne prédiction, côté énergie, permet de :

• lancer les bonnes centrales au bon moment,
• stocker l’énergie renouvelable excédentaire dans des barrages ou des batteries,
• limiter le recours aux énergies fossiles en période de tension.

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Ce que les communicants et les médias peuvent apprendre de Prompted Playlist

On parle ici d’IA dans les médias et la communication en France, mais aussi d’IA dans l’énergie en Suisse. Les deux univers se rejoignent sur un point : il faut expliquer simplement une technologie qui infiltre le quotidien.

Prompted Playlist est un excellent cas d’école pour les communicants :

• C’est concret : tout le monde voit ce qu’est une playlist.
• C’est personnalisable : chacun peut tester une requête et voir le résultat.
• C’est un bon support pour expliquer la logique d’IA qui se cache derrière les sujets plus sérieux comme la transition énergétique.

Pour une entreprise de l’énergie ou un acteur public suisse, s’inspirer de cette pédagogie Spotify peut donner des idées :

• Créer des visualisations interactives qui montrent comment une IA répartit la production entre hydro, solaire et importations.
• Permettre aux citoyens de formuler des “prompts énergie” du type : « scénario avec 80 % de renouvelables en 2035, sans augmentation majeure de la facture » et afficher les compromis associés.
• Produire des contenus éditoriaux où l’on raconte l’IA par des analogies familières : playlists, GPS, recommandations vidéo, etc.

L’enjeu n’est pas juste technologique. Il est aussi démocratique : une IA qui gère des infrastructures critiques doit être comprise et discutée, pas seulement admirée ou subie.

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Les limites : quand l’IA devine trop et explique trop peu

Spotify est déjà critiqué pour son recours massif à l’IA, de la recommandation musicale aux contenus générés. Le lancement de Prompted Playlist arrive dans un climat de méfiance : artistes remplacés par des clones IA, rémunération faible, impression de “musique jetable”.

Dans l’énergie, les mêmes inquiétudes existent :

• crainte de perdre le contrôle face à des systèmes automatisés,
• peur de décisions guidées uniquement par l’optimisation économique,
• risques liés à la cybersécurité si la gestion du réseau devient très centralisée et très algorithmique.

Voici ce qui, à mon sens, fait la différence entre une IA acceptable et une IA rejetée :

1. Transparence minimale : personne ne demande le code source, mais une capacité à expliquer les grands principes de décision.
2. Possibilité de contredire l’IA : sur Spotify, c’est “je passe”, “je n’aime pas ce titre”. Sur le réseau, ce sont des opérateurs humains qui peuvent désactiver ou ajuster des recommandations automatiques.
3. Gouvernance claire : qui est responsable en cas de décision erronée ? L’algorithme n’est jamais “responsable”. Ce sont les organisations qui l’utilisent.

Dans ce contexte, les acteurs de l’énergie suisse ont une carte à jouer : montrer qu’ils utilisent l’IA comme un copilote, pas comme un pilote automatique incontrôlé.

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Comment cette évolution s’inscrit dans la transition énergétique suisse

Ce qui se joue avec Prompted Playlist n’est qu’un avant-goût de ce qui arrive dans tous les secteurs : des systèmes personnalisés, pilotés par des intentions, soutenus par une IA qui apprend en continu.

Appliqué à la transition énergétique suisse, ça donne :

• des réseaux intelligents qui peuvent adapter en temps réel la consommation d’un quartier ou d’une usine,
• des prévisions de demande qui intègrent comportements réels, météo et nouveaux usages,
• des opérateurs réseau qui travaillent avec des interfaces claires, affichant : « voilà le mix énergétique optimisé pour vos objectifs de coût, de CO₂ et de sécurité ».

La réalité ? C’est souvent plus simple qu’on le croit. Les briques existent déjà : analyse de données, prévision, optimisation, explicabilité. Ce qui manque le plus souvent, c’est :

• de bons cas d’usage pédagogiques pour le grand public (d’où l’intérêt d’exemples comme Spotify),
• une volonté politique et industrielle de faire de l’IA un outil assumé de la transition, pas un gadget marketing,
• des compétences en interne pour piloter ces projets, côté entreprises comme collectivités.

Pour les organisations qui lisent ce type de contenu afin de préparer leurs projets IA — qu’elles soient dans les médias, l’énergie ou la communication —, l’étape suivante est claire :

• identifier où elles subissent encore des “algorithmes boîtes noires”,
• réfléchir à la façon dont le langage naturel et le contrôle par l’intention peuvent améliorer l’expérience (client, citoyen, opérateur),
• poser un cadre de gouvernance : données, transparence, responsabilités.

Spotify vient de montrer, à grande échelle, à quoi ressemble une IA pilotable par tout le monde. Aux acteurs de l’énergie suisse maintenant de montrer à quoi ressemble un système énergétique durable piloté avec la même finesse.