Est ce que TikTok influence les élections canadiennes ?

Rédigé par Clément Hammel | Apr 24, 2025 2:15:00 PM

Tentative d’influence sur les élections canadiennes : ce que révèle TikTok

À quelques jours des élections canadiennes du 28 avril, une question s’impose : TikTok est-il devenu un terrain d’influence politique ? Pour y répondre, nous avons collaboré avec les journalistes du média québécois Pivot, afin d’étudier en profondeur les dynamiques à l’œuvre sur cette plateforme.

Une étude à grande échelle : plus de 1,4 million de commentaires analysés

Notre investigation s’est appuyée sur une base de données massive : plus de 1,4 million de commentaires, publiés sous des vidéos totalisant plus de 500 millions de vues. L’objectif : comprendre qui prend la parole sur TikTok dans le cadre de cette campagne, et comment.

Premier constat marquant : les contenus conservateurs reçoivent significativement plus de commentaires que les autres courants politiques. Ce déséquilibre, en soi, n’est pas nécessairement suspect — chaque communauté a ses propres habitudes d’engagement. Mais les proportions observées ici sortent de l’ordinaire.

Moins de 1000 comptes à l’origine d’une part massive des commentaires

Nous avons donc approfondi notre analyse, en isolant les comptes les plus actifs — ceux ayant posté plus de 100 commentaires. Ce groupe ultra-actif, bien que minuscule à l’échelle de l’ensemble (moins de 1000 comptes sur 424 000), pèse très lourd dans les conversations : ils sont à l’origine de plus de 15% des commentaires, et parfois jusqu’à 35% sur certaines chaînes très suivies.

Autre élément notable : ces comptes sont majoritairement conservateurs, ce qui renforce l’hypothèse d’une mobilisation coordonnée.

Un contenu dupliqué révélateur de comportements inauthentiques

Pour comprendre la nature des messages publiés, nous avons utilisé D3lta, un outil développé par VIGINUM, capable de détecter du contenu dupliqué (même reformulé ou traduit), marqueur classique d'une action organisée.

Les résultats sont sans appel : une grande quantité de spams pro-conservateurs ont été identifiés. Environ deux tiers d’entre eux partageaient un même narratif, ciblant spécifiquement Mark Carney, candidat du Parti libéral, à travers des messages critiques ou dénigrants.

Une plateforme vulnérable face à une stratégie ciblée

Notre conclusion est claire : l’écosystème TikTok au Canada est encore jeune et fragile, ce qui le rend vulnérable à des tentatives d’influence. Une poignée de comptes pro-conservateurs tente de structurer le débat autour de narratifs anti-libéraux, avec une activité très intense mais concentrée.

La rédaction de Pivot n’a pas influencé nos analyses, et les résultats présentés ici sont ceux d’Agoratlas, réalisés avec la rigueur et l’impartialité habituelles de nos algorithmes.

Pivot a cependant approfondi notre étude par leur travail journalistique : nous vous invitons à lire leur article pour compléter notre travail sur leur site : https://pivot.quebec/2025/04/23/des-spammeurs-inondent-tiktok-de-contenu-pro-conservateur/

Relayé également sur PressProgress en anglais : https://pressprogress.ca/spammers-flooding-tiktok-with-pro-conservative-content/

Pour aller plus loin :

Nous avons mené d'autres travaux sur des problématiques similaires que vous pouvez consulter :

  • 🧠 Écosystème français et dynamiques de raids : Lire l’étude

  • 🌍 Manipulation à grande échelle et ingérence étrangère : Lire l’étude

Méthodologie

1 - Récupération de données

2 - détection de communautés

Une des grandes forces des analyses Agoratlas repose sur la détection de communautés dans un réseau. A partir de la donnée récupérée, nous créons le graphe social entre les comptes : 1 commentaire crée un lien entre 2 comptes. 2 commentaires créent un lien 2 fois plus fort.

Les communautés sont créées grâce a la Méthode de Louvain : l’algorithme découpe ce graphe pour maximiser les liens intra- et minimiser les liens inter-communautés. 



La taille des points est proportionnelle au nombre de commentaires reçus.

Il est important de noter :

  • Les communautés rassemblent les comptes avec une audience similaire. 
  • Ainsi, les étiquettes indiquent une tendance de groupe, pas forcément l’orientation individuelle des comptes.
  • Le découpage des communautés est 100% automatique, nous n'intervenons pas pour trier les comptes dans une communautés ou une autre
  • Les noms des communautés est par contre déterminé par nos équipes et validés avec les journalistes de Pivot, en fonction des contenus majoritaires produits dans ces groupes.