Spotify teste des playlists générées par IA à partir de prompts. Un laboratoire précieux pour comprendre comment l’IA va personnaliser musique, médias et communication.
Quand l’algorithme ne comprend plus rien à vos envies
La plupart des Français passent plusieurs heures par semaine avec un service de streaming musical en fond sonore. Pourtant, beaucoup ont la même impression : les recommandations tournent en rond. Même artistes, mêmes ambiances, mêmes titres recyclés dans toutes les playlists.
Voici le truc avec la nouvelle fonctionnalité « Prompted Playlist » de Spotify : pour la première fois, la plateforme ne se contente plus de deviner ce que vous aimez, elle vous demande de le décrire. En clair, vous parlez, l’IA écoute… puis bâtit une playlist entièrement pilotée par votre demande.
Ce billet s’inscrit dans notre série « L’IA dans les Médias et la Communication en France ». L’exemple Spotify n’est pas qu’une histoire de musique : c’est un cas d’école sur la personnalisation éditoriale par l’IA, qui concerne autant les plateformes de streaming que les médias français et les agences de communication.
Nous allons voir :
- comment fonctionne concrètement Prompted Playlist ;
- ce que ça change pour les utilisateurs, mais aussi pour les créateurs et les médias ;
- comment cette logique de « prompt + IA » peut s’appliquer à la radio, à la presse, à la pub et aux stratégies de contenu en France.
Prompted Playlist : ce que Spotify est en train de tester
Prompted Playlist est une fonctionnalité d’IA générative qui crée une playlist à partir d’un simple texte en langage naturel. Elle est actuellement testée en bêta chez les abonnés Premium en Nouvelle‑Zélande depuis le 11/12/2025.
Concrètement, l’utilisateur tape une demande du type :
« De la musique de mes artistes préférés des cinq dernières années, mais avec des morceaux moins connus que je n’ai pas encore écoutés. »
ou encore :
« De la pop et du hip‑hop énergiques pour un footing de 5 km en 30 minutes à un rythme soutenu, puis des morceaux plus relaxants pour la récupération. »
L’IA s’appuie sur l’intégralité de votre historique d’écoute pour :
- filtrer les artistes et genres que vous aimez vraiment ;
- prioriser les morceaux que vous n’avez pas encore entendu ;
- organiser la playlist selon le contexte demandé (durée, intensité, ambiance, etc.).
Spotify promet aussi :
- la possibilité de mettre la playlist à jour automatiquement (quotidiennement ou chaque semaine) ;
- un ajustement continu via de nouveaux prompts (« plus calme », « plus rock », « moins années 2010 », etc.) ;
- une description de chaque recommandation, pour comprendre pourquoi tel titre est lĂ .
Pour l’instant, tout est pensé en anglais, ce qui colle avec la bêta néo‑zélandaise. Mais on voit bien où ça va : d’ici quelques mois ou trimestres, ce type d’interface par prompt va arriver sur les marchés européens… et donc en France.
Pourquoi cette IA de playlists est un tournant pour les médias
Ce que fait Spotify ici va bien au‑delà de la musique. C’est exactement le même mouvement que l’on voit dans les médias et la communication en France : on passe d’un modèle « l’algorithme décide pour vous » à un modèle « l’IA négocie avec vous ».
De l’algorithme opaque à la co‑création avec l’audience
Les recommandations type « Discover Weekly » reposent sur un algorithme relativement opaque : vous écoutez, le système observe, il propose. Prompted Playlist inverse la logique :
- l’utilisateur formule explicitement son besoin ;
- l’IA le traduit en critères techniques ;
- le moteur de recommandation vient piocher dans le catalogue.
Pour un éditeur de presse ou un groupe média, le parallèle est évident :
- Au lieu de pousser un fil d’actus « pour vous » sans explication, on peut demain demander à l’audience :
« Propose‑moi une sélection d’articles économie, écologie et culture, à lire en 20 minutes dans le métro, en évitant les sujets anxiogènes. » - L’IA éditoriale devient alors un assistant de programmation de contenu, qui compose un « JT personnalisé », un flux d’articles, un condensé de podcasts…
Spotify montre que cette approche est mûre côté musique. Les médias français peuvent s’en inspirer dès maintenant.
Un cas d’école de personnalisation éditoriale par l’IA
Dans notre série « L’IA dans les Médias et la Communication en France », on reviendra souvent sur un point : la personnalisation n’est pas juste une question de recommandations, mais de dialogue.
Prompted Playlist illustre trois principes clés que les éditeurs devraient reprendre :
-
Point de départ = une intention, pas un profil.
Ce n’est plus « tu as 29 ans, tu vis à Lyon, tu écoutes du rap », mais « tu veux de l’énergie pour bosser jusqu’à 23h ». -
L’IA doit expliquer ses choix.
Spotify promet d’afficher le contexte de chaque morceau. Un média qui explique pourquoi un article apparaît (« choisi car vous êtes abonné à la rubrique santé et que vous lisez beaucoup sur le sommeil ») crée de la confiance. -
L’utilisateur doit pouvoir corriger en temps réel.
Dire « plus court », « plus local », « plus orienté solutions » devient un geste normal. Exactement comme affiner une playlist en ajoutant « morceaux moins mainstream ».
Ces principes sont directement transposables Ă la presse, Ă la radio digitale, aux plateformes de replay TV et aux newsletters.
Quels enjeux pour les créateurs, labels et médias français ?
Derrière la promesse sympa de « playlists sur mesure », les impacts sont loin d’être neutres pour la filière musicale… et, par analogie, pour tous les producteurs de contenu.
La visibilité va dépendre encore plus du contexte
Avec Prompted Playlist, un titre ne sera plus seulement recommandé car « proche » de ce que vous écoutez, mais car il matche une situation précise :
- « soirée chill entre amis » ;
- « trajet RER A le matin » ;
- « focus total avant une échéance pro ».
Pour les artistes et labels, ça veut dire :
- travailler leurs métadonnées (mood, tempo, usage) ;
- penser leurs sorties en termes de moments de vie plutĂ´t que seulement de genres ;
- anticiper que des IA de recommandation vont découper les catalogues selon des contextes très fins.
Même logique pour les médias français :
- un article « dossier complet » peut être mis en avant dans un contexte « lire ce week‑end » ;
- un format court peut être privilégié pour « actualité en 5 minutes avant le boulot » ;
- un podcast d’analyse sera idéal pour « long trajet en train pendant les vacances de Noël ».
Un risque : l’IA comme filtre entre créateurs et publics
On voit aussi le revers de la médaille. Spotify est régulièrement critiqué pour son usage intensif de l’IA, jusqu’à la génération de musiques synthétiques qui concurrencent les artistes humains. Demain, si 80 % des écoutes passent par des playlists pilotées par IA :
- la dépendance à l’algorithme augmente ;
- la capacité d’un artiste à construire une relation directe avec son public diminue ;
- les règles de visibilité peuvent changer d’un jour à l’autre sans transparence.
On retrouve exactement les mêmes inquiétudes dans la presse : articles générés par IA, SEO automatisé, formats courts optimisés pour les réseaux, etc.
Le point d’équilibre à trouver en France : utiliser l’IA pour mieux relier les publics aux créateurs (musiciens, journalistes, podcasteurs, vidéastes) plutôt que pour les remplacer ou diluer leur travail dans un flux impersonnel.
Comment les médias et agences peuvent s’inspirer de Spotify
Pour un éditeur ou une agence de communication française, Prompted Playlist est un laboratoire en direct. La mécanique « prompt + IA + historique utilisateur » peut s’appliquer partout.
1. Créer des « playlists d’articles » ou de contenus
L’équivalent logique d’une playlist musicale, c’est une sélection de contenus éditoriaux :
- articles ;
- vidéos ;
- podcasts ;
- posts social media.
On peut imaginer, dans une appli média française :
« Prépare‑moi un mix d’articles tech, IA et business, à lire en 25 minutes, avec priorité aux analyses françaises et aux contenus publiés cette semaine. »
L’IA irait chercher :
- 2 décryptages de fond ;
- 1 interview d’expert ;
- 1 ou 2 brèves d’actualité ;
- Ă©ventuellement un podcast si le temps le permet.
2. Des newsletters ultra personnalisées
Aujourd’hui, beaucoup de newsletters sont segmentées à la louche : sport / culture / économie. Avec une logique à la Spotify :
- chaque abonné pourrait recevoir une newsletter générée à partir de son historique de lecture, de ses clics, de ses temps de scroll ;
- l’utilisateur pourrait lui‑même formuler un prompt dans ses préférences :
« Je veux 5 articles par jour, dont au moins 1 sur l’IA dans les médias, pas de faits divers, ton pédagogique, plutôt orienté solutions. »
3. Une publicité plus contextuelle (mais à encadrer)
Pour les agences média, l’intérêt est évident : mieux cibler les moments plutôt que les profils.
Si l’IA sait que l’utilisateur demande une playlist « concentration totale avant une deadline pro », l’espace publicitaire associé peut proposer :
- des outils de productivité ;
- des services B2B ;
- des formations en ligne.
Même mécanique appliquée aux médias d’info : une sélection d’articles « spécial rentrée » accompagnée de formats sponsorisés pertinents.
Reste un point crucial : le respect du cadre légal européen (RGPD, ePrivacy) et la transparence. L’exemple de l’outil Utiq, déjà mentionné dans l’écosystème média français, montre qu’on va vers des identifiants publicitaires plus sobres, plus contrôlés par l’utilisateur. Il faudra articuler ces approches avec la personnalisation par IA.
Comment, vous, pouvez tirer parti de ces IA de playlists
En tant qu’utilisateur ou professionnelle/professionnel des médias, vous pouvez déjà préparer le terrain.
Pour les auditeurs / utilisateurs
Quand Prompted Playlist arrivera en France, l’idée sera de parler à l’IA comme à un humain exigeant :
- précisez l’ambiance (« mélancolique mais pas déprimant ») ;
- donnez un contexte clair (« soirée d’hiver entre amis, fond sonore cosy ») ;
- ajoutez des contraintes (« uniquement des artistes français », « pas de titres de plus de 5 minutes »).
Plus vos prompts seront précis, plus la playlist sera vraiment « sur mesure ». C’est la même logique avec les IA éditoriales ou de recommandation d’articles.
Pour les médias, labels, agences
Dès maintenant, il est utile de :
- cartographier vos contenus par contexte d’usage (temps de lecture/écoute, ambiance, niveau de complexité) ;
- enrichir vos métadonnées (thèmes, tonalité, langue, public visé) ;
- réfléchir à l’UX : où et comment laisser l’utilisateur formuler ses propres prompts ?
Ce travail de fond permettra de brancher plus facilement, demain, les briques d’IA de personnalisation – qu’elles viennent de Spotify, de grands modèles de langage ou de solutions développées en France.
Et après Spotify : vers des « médias à la demande » pilotés par IA
Prompted Playlist n’est qu’un avant‑goût d’un mouvement plus large : l’utilisateur devient chef d’orchestre de son expérience média, l’IA gère la partition.
Dans quelques années, demander à une appli :
« Prépare‑moi 30 minutes de contenus sur l’IA dans les médias français, avec un angle plutôt stratégique que technique, et évite les infos de plus de 15 jours. »
sera aussi banal que demander « du rock des années 2000 pour le trajet du matin ».
Pour les acteurs français des médias et de la communication, le choix est clair :
- subir cette personnalisation pilotée par les grandes plateformes ;
- ou s’en emparer pour construire des expériences éditoriales fortes, respectueuses des publics, transparentes, et qui valorisent le travail des créateurs.
La musique ouvre la voie, mais le terrain de jeu est bien plus vaste. Ceux qui expérimentent dès maintenant auront une longueur d’avance quand ces IA deviendront la norme.