Le Graphe de la Curiosité : une carte de ce que les humains jugent digne d'être retenu

Trois cartes de l'attention humaine

Depuis une trentaine d'années, internet produit silencieusement des cartes de ce qui retient notre attention. Pas des cartes géographiques, mais des cartes de l'intérêt humain. Elles tournent en permanence en arrière-plan de chaque frappe, défilement et tap. La plupart des gens ne les voient jamais comme des cartes. Nous les appelons simplement « l'algorithme » ou « le fil » et passons à autre chose.

Il en existe trois qui comptent vraiment, et elles sont catégoriquement différentes.

La première est Google, une carte de la demande. Chaque requête est une personne, quelque part, qui lève la main et pose une question. Multipliée par des milliards de sessions quotidiennes, la carte montre ce que l'humanité veut savoir, classé par fréquence, par moment et par lieu. Les tendances de recherche constituent la courbe agrégée la plus nette que nous ayons jamais eue de la curiosité humaine dans l'abstrait.

La seconde est celle des réseaux sociaux, une carte de la viralité. Likes, partages, réponses, temps de visionnage, retweets, durée d'arrêt. La carte montre ce qui se diffuse, ce qui accroche, ce qui provoque. Les plateformes réinjectent ensuite le sommet de cette carte dans davantage de fils d'actualité, ce qui l'affine, ce qui la nourrit à nouveau. La carte est récursive par conception.

La troisième est celle dont presque personne ne parle comme d'une carte. C'est le corpus des surlignages : les passages que les humains ont personnellement marqués comme significatifs au fil de leur lecture. Sur papier, c'étaient autrefois les notes en marge, les soulignements, les pages cornées. En ligne, c'est devenu le surligneur. Sur des plateformes comme Glasp, c'est devenu public, social et agrégé. C'est une carte de l'intentionnalité, de ce que les gens ont jugé digne d'être conservé.

Trois cartes. Trois signaux catégoriquement différents. En 2026, une seule d'entre elles fonctionne encore comme elle a été conçue.

Ce que chaque carte enregistre réellement

Il est facile de regrouper tout cela sous l'étiquette « données qu'internet collecte sur nous », mais les actes sous-jacents sont différents d'une manière qui compte.

Une recherche est une question posée dans l'incertitude. L'utilisateur ne connaît pas encore la chose qu'il interroge. La recherche enregistre le désir-de-savoir, qui est l'un des comportements les plus véridiques que nous ayons. Le biais est énorme mais humain : nous cherchons ce que nous n'avons pas. C'est pourquoi Google Trends est corrélé à tout, des épidémies de grippe aux taux de participation électorale. La carte mesure l'écart entre ce que nous avons et ce que nous voulons savoir ensuite.

Un like ou un partage est une réaction à un contenu déjà présenté. L'utilisateur s'est vu servir quelque chose par un système, et le clic est un vote sur le choix du système. L'engagement n'est jamais l'intérêt humain brut. C'est une réaction humaine à un contenu que la plateforme a décidé de montrer, classé selon ce que la plateforme a jugé susceptible de provoquer une réaction. La carte mesure la réactivité à l'intérieur d'un environnement fabriqué.

Un surlignage est encore autre chose. Le lecteur a choisi la source, l'a ouverte, et a lu au-delà du passage surligné pour prendre la décision de le marquer. Trois actes : choisir la source, prêter attention au texte, marquer un fragment pour l'avenir. Chaque acte est volontaire, délibéré et asymétrique en coût. On peut faire défiler un fil pendant une heure sans surligner une seule phrase. La plupart des gens, en réalité, ne le font jamais.

Voici la comparaison à laquelle le reste de cet essai revient sans cesse :

Ce tableau est la colonne vertébrale. Chaque section suivante développe l'argumentation d'une ligne.

Pourquoi deux des cartes se dégradent

Les cartes se dégradent quand le territoire qu'elles décrivent cesse de correspondre à ce qu'elles enregistrent. C'est ce qui arrive à Google et à l'engagement social, pour des raisons différentes mais liées.

Le territoire de Google, c'est le texte sur le web ouvert. Ce territoire est en train d'être inondé. Les modèles génératifs peuvent produire des paragraphes au son crédible à un coût marginal quasi nul. Les sites optimisés pour les revenus publicitaires l'ont remarqué. Les fermes de SEO l'ont remarqué. Les réseaux d'affiliation l'ont remarqué. Le résultat est une catégorie de contenu que des observateurs aguerris comme Charlie Warzel et Casey Newton ont commencé à appeler « AI slop » : une prose grammaticale, générique et presque entièrement vide de signal original. Elle existe pour être indexée, non pour être lue.

Pire encore, ce contenu se replie sur les données d'entraînement. L'article de 2024 dans Nature d'Ilia Shumailov et de ses collègues, "The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget", a montré formellement ce que beaucoup soupçonnaient : lorsque les modèles s'entraînent sur les sorties de modèles antérieurs, les queues de la distribution s'effondrent. Les idées rares, les cas limites et les perspectives minoritaires disparaissent en premier. Veselovsky et ses collègues avaient déjà montré en 2023 que les jeux de données issus de crowd-workers, longtemps considérés comme la référence absolue de l'apport humain, étaient déjà silencieusement complétés par des sorties de ChatGPT. Les cartes à partir desquelles les modèles sont dessinés sont remplies par d'autres cartes.

Ce n'est pas seulement un problème d'entraînement d'IA. C'est un problème de recherche. L'index de Google a toujours été un index de ce que les humains avaient écrit. Il est désormais, en partie, un index de ce que les modèles ont écrit sur ce que les humains pourraient vouloir. Le rapport signal/bruit des clics, du temps passé et des retours en arrière diminue. La carte continue d'être tracée, mais le territoire en dessous mute.

Le territoire des réseaux sociaux est l'engagement, et l'engagement n'a jamais été la même chose que l'intérêt. L'essai sur l'« enshittification » de Cory Doctorow (2023) en propose le cadrage le plus net. Les plateformes commencent par servir les utilisateurs, pivotent pour servir les annonceurs, puis pivotent pour se servir elles-mêmes. À chaque étape, les métriques évoluent pour favoriser ce qui extrait le plus de valeur au coût le plus bas. Des fermes d'attention émergent. Les formats appâts à engagement dominent. Les bots passent à l'échelle parce que les bots sont peu coûteux. Les réponses rédigées par IA, les vidéos de réaction générées par IA et les créateurs clonés par IA aggravent tous la tendance.

Plus l'environnement est fabriqué, moins l'engagement fonctionne comme indicateur de l'intérêt humain. Un like en 2009 était probablement une personne ayant lu le post. Un like en 2025 peut être un bot, un pouce qui s'ennuie, un pod payé, ou un agent IA opérant un compte au nom d'une marque. Le territoire a été simulé, et la carte ne l'a pas remarqué.

Nous nous retrouvons donc avec deux des trois grands signaux publics de l'attention humaine qui perdent silencieusement en fidélité au même moment. Ce n'est pas une attaque contre l'une ou l'autre plateforme. C'est la description d'un processus entropique que tout système de monétisation de l'attention finit par subir lorsque la production de contenu devient trop bon marché.

Pourquoi le surlignage reste honnête

La troisième carte tient bon en raison de sa fabrique.

Un surlignage exige trois filtres successifs. D'abord, une personne décide de lire un texte assez longtemps pour rencontrer le passage. Ensuite, le passage doit toucher : il doit sembler important, vrai, utile, beau, dangereux, ou autrement digne d'être retenu. Enfin, la personne doit agir sur ce ressenti et le marquer. Chaque étape a un coût.

Produire fluidement l'artefact d'un surlignage est trivial : ce n'est qu'un segment de texte et un horodatage. Produire le signal qu'un surlignage est censé encoder est difficile, car le signal est « un humain a prêté attention et a choisi cela ». Falsifier ça à grande échelle ne demande pas seulement du texte synthétique. Il faut des lecteurs synthétiques qui ont synthétiquement prêté attention, sur de vraies URL sources, avec un goût constant, par rapport à une base de population qu'une détection d'anomalies ne peut pas isoler. Chaque couche du faux fait s'effondrer l'un des filtres et brise le signal.

C'est un argument différent de « l'IA ne sait pas écrire ». L'IA sait écrire. Le point est que le surlignage n'est pas avant tout une activité d'écriture. C'est une activité de lecture et de sélection, et la lecture au rythme humain est l'une des rares choses que les agents synthétiques peinent encore réellement à falsifier économiquement. On peut lancer un millier de comptes IA qui publient ; lancer un millier de comptes IA qui lisent des livres, année après année, avec des préférences stables correspondant à une vraie vie intellectuelle, est un problème bien plus difficile, et au moment où l'on essaie, on a construit quelque chose de si proche d'une personne que la distinction cesse d'avoir de l'importance.

Il y a aussi un point plus profond, plus ancien. Mortimer Adler, dans How to Read a Book (1940/1972), a soutenu que les notes en marge sont l'acte qui transforme la lecture d'une consommation passive en une conversation avec l'auteur. Le surlignage est le descendant moderne de ses notes en marge. C'est le résidu visible du lecteur qui pense. On ne peut pas obtenir ce résidu sans la pensée. L'artefact est bon marché. La cognition derrière, non.

Des marques à la carte : le Graphe de la Curiosité

Un surlignage isolé est un moment privé. Un million de surlignages, publics, horodatés et reliés à des identités et à des textes, c'est autre chose. C'est un graphe.

Imaginez-le comme une structure bipartite : d'un côté, les sources (livres, essais, articles, vidéos, transcriptions). De l'autre, les lecteurs. Les arêtes entre eux sont les surlignages, pondérés par le nombre de lecteurs distincts ayant choisi le même passage, par le moment où ils l'ont choisi, par ce qu'ils ont surligné autour, et par ce qu'ils ont écrit dans leurs propres annotations. Agrégez cela sur des années et vous obtenez le Graphe de la Curiosité : une carte continuellement mise à jour des fragments de textes jugés dignes d'être conservés, par qui, et dans quels voisinages intellectuels.

Trois propriétés rendent ce graphe singulièrement bien tenu.

Il est stable dans le temps. Les passages très surlignés des livres de 1990 le sont encore aujourd'hui. Les phrases les plus marquées de Pensées pour moi-même, de L'Origine des espèces, de Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée, ne tournent pas comme tournent les tendances des réseaux sociaux. Le graphe a une activité de quelques semaines superposée à une forme vieille de plusieurs décennies. Cette stabilité est une qualité : cela signifie que la carte mesure quelque chose de plus durable que ce qui est actuellement populaire.

Il est distribué entre les langues et les contextes. Une lectrice à São Paulo qui surligne le même paragraphe d'un essai de 2014 qu'un lecteur à Séoul surligne aussi, à trois ans d'écart, ne réagit pas à un fil ni à un sujet tendance. Chacun rencontre indépendamment le texte et le marque. Lorsque ce schéma se répète à grande échelle, c'est une preuve que le passage opère quelque chose de réel.

Il est interprétable. Contrairement aux clics ou au temps de visionnage, les surlignages s'accompagnent du texte concerné. On peut lire la carte directement. Pas besoin de modéliser ce que les utilisateurs voulaient dire ; le segment surligné est le sens. C'est rare dans les données d'attention et cela rend le graphe singulièrement utile, à la fois comme archive publique et comme substrat de recherche.

Pour rendre la durabilité concrète :

Remarquez ce que ce n'est pas : une liste de posts tendance, un classement de fils viraux, un « graphique d'engagement ». C'est une carte du sens humain stable, dessinée lentement, par des lecteurs individuels, un passage à la fois. Plus proche en esprit de la manière dont nous avons décrit l'intelligence collective que de tout ce qui vit dans un fil d'actualité.

Le Graphe de la Curiosité à l'ère de l'IA

Deux faits entrent en collision en 2026.

Premier fait : les données d'entraînement des grands modèles sont contaminées. Les modèles qui apprennent du web ouvert apprennent, de plus en plus, du résidu d'autres modèles. Le résultat sur la récursivité de Shumailov n'est pas un scénario du pire ; c'est une asymptote.

Second fait : le signal le plus précieux pour tout système d'IA qui veut être utile aux humains est « ce que les humains trouvent réellement significatif ». Ce signal ne peut pas être déduit de manière fiable du seul texte d'une page, parce que le texte de la page est en partie synthétique. Il ne peut pas être déduit des clics, parce que les clics sont manipulables. Il peut être assez bien déduit des surlignages, parce que les surlignages sont le rare type de donnée où les humains ont délibérément dit cette partie-ci, pas le reste.

Un corpus de surlignages publics possède des propriétés dont les produits d'IA ont désespérément besoin :

• Des étiquettes de saillance de haute qualité. Chaque surlignage est une étiquette « ceci compte » validée par un humain, sur un segment de texte précis.
• Une provenance reliée à une source. Les surlignages sont liés à des URL et à des livres, donc la carte est ancrée dans un texte réel et attribuable.
• Une continuité d'identité du lecteur. Avec le temps, l'historique de surlignage d'un lecteur individuel forme une signature intellectuelle cohérente, coûteuse à falsifier.
• Des liens entre sources. Les lecteurs qui surlignent un passage A dans un livre et un passage B dans un autre créent des liens sémantiques implicites qu'aucun texte seul ne pourrait exprimer.

Comparez cela à un scrap du web ouvert en 2026. Le scrap est plus volumineux. Le corpus de surlignages est honnête. Pour l'entraînement, pour la récupération, pour l'alignement à la vérité-terrain, l'honnêteté l'emporte sur la taille au-delà d'un certain seuil. Nous avons défendu cette idée ailleurs, à propos de pourquoi Glasp compte comme intelligence collective à l'ère de l'IA ; le Graphe de la Curiosité est la forme structurelle de cet argument.

Il y a un effet de second ordre. À mesure que les produits d'IA cherchent à paraître personnels, ils ont besoin de signaux propres à chaque utilisateur sur ce que celui-ci trouve significatif. Les surlignages sont, en gros, le signal le plus net qu'un utilisateur puisse volontairement produire. Un lecteur qui a surligné cinq cents passages en deux ans a remis à un système d'IA un index précis, dense et opiniâtre de sa vie intellectuelle. Nous avons appelé cela la gestion du contexte personnel : la pratique consistant à construire la couche d'entrée qui permet à l'IA de travailler en votre nom. Le Graphe de la Curiosité en est le jumeau public.

Glasp comme infrastructure publique du sens humain

La plupart des applications de prise de notes traitent les surlignages comme un artefact personnel. Vous surlignez dans Notion, dans Obsidian, dans Apple Notes, dans Readwise. Le surlignage va dans votre réserve privée. Il refait peut-être surface lors de votre revue quotidienne. Il pourrait n'être jamais vu par une autre personne.

Ce modèle convient pour la gestion personnelle des connaissances. Il est inadapté pour le Graphe de la Curiosité.

Le graphe n'existe que si les surlignages sont publics par défaut. Un surlignage privé est un point fermé sur une carte que personne ne peut lire. Un surlignage public est une coordonnée. La décision architecturale de rendre les surlignages sociaux par défaut, attachés à une identité, navigables et agrégés à travers les lecteurs, est ce qui transforme la pratique d'une littératie privée en une infrastructure publique. Nous avons plaidé pour cette évolution, d'un second cerveau à un cerveau partagé : le passage de l'optimisation du rappel personnel à la contribution à un registre collectif.

C'est ce qui rend le surligneur web de Glasp différent par nature d'un outil de surlignage privé. Le même geste, rendu public, devient autre chose. Vous surlignez une phrase dans un essai de Paul Graham. Le surlignage rejoint votre profil de lecteur. Il rejoint aussi la grappe de tous les autres lecteurs ayant déjà marqué cette phrase. Il renforce aussi la saillance inférée de ce segment dans l'index. Il devient aussi un nœud dans un réseau qui relie tous les lecteurs ayant déjà surligné dans ce voisinage intellectuel. Rien de tout cela ne se passe dans un carnet privé.

La même logique s'étend à tous les formats. YouTube Summary permet aux lecteurs de marquer des segments de vidéos. Kindle highlights intègre les annotations de livres dans le même graphe. La couche community est l'endroit où le graphe devient lisible : où vous pouvez voir ce que les autres lisent, ce qu'ils marquent, et quels passages se regroupent autour des questions que vous poursuivez.

Le surlignage public est, en ce sens, un acte de petite générosité civique. Vous contribuez par une coordonnée étiquetée à une carte qui gagne en valeur avec chaque coordonnée supplémentaire. C'est l'argument structurel de pourquoi nous construisons Glasp, et la raison structurelle pour laquelle « public par défaut » n'est pas une fonctionnalité mais le fondement.

Ce que cela signifie pour être humain aujourd'hui

Herbert Simon, en 1971, nous a donné la phrase qui régit encore internet : « Ce que l'information consomme est plutôt évident : elle consomme l'attention de ses destinataires. Une abondance d'information crée donc une pauvreté de l'attention. » Pendant l'essentiel des cinquante dernières années, l'attention a été la ressource rare et l'information la ressource abondante.

En 2026, nous entrons dans un nouveau régime. L'information n'est plus simplement abondante ; elle est produite à un coût marginal nul, souvent sans aucun auteur humain. La sortie des modèles génératifs devient rapidement plus volumineuse que tout le corpus écrit par des humains qui l'a précédée. Dans ce régime, « l'information » n'est plus l'unité significative. L'unité significative est « ce qu'un humain a apprécié, intentionnellement, et qu'il a accepté de marquer ».

Walter Benjamin, en 1935, craignait que la reproduction mécanique n'efface l'« aura » de l'œuvre d'art originale. Il avait à moitié raison et à moitié tort. La reproduction a effectivement aplati les arts visuels comme il l'avait prédit. Elle a aussi créé un nouveau type d'aura, attaché à la provenance : tirages signés, originaux vérifiés, artefacts authentifiés. La même dynamique se joue avec le texte. La reproduction générative aplatit le champ. Ce qui reçoit la nouvelle aura, c'est le geste humain vérifié : le passage marqué, la note personnelle, l'engagement public selon lequel « voilà la partie qui m'a importé ».

Un surlignage, sous cet éclairage, est une petite revendication de présence. J'ai lu ceci. J'étais là. Cette phrase méritait d'être retenue. Multipliez cela par cent millions de sessions de lecture et vous obtenez quelque chose comme un registre public du sens humain, dessiné lentement, qui survit à l'époque. Nous avons appelé cela, dans un autre texte, le plus grand héritage pour les générations futures : pas les livres, mais l'héritage de les avoir lus, structuré pour que le prochain lecteur puisse trouver ce qui a compté.

Quand l'IA peut produire du texte avec fluidité, « ce qui a importé aux humains » devient le signal rare. Le Graphe de la Curiosité, c'est ce à quoi ressemble ce signal lorsqu'on en dessine la carte.

Foire aux questions

N'est-ce pas exagéré ? Les surlignages ne sont qu'une pratique personnelle de prise de notes.

Au niveau d'un seul lecteur, oui. L'argument porte sur l'agrégation. Un million de carnets privés sont un million de carnets privés. Un million de surlignages publics, attachés à des identités et à des sources, forment un réseau. La revendication n'est pas qu'un surlignage isolé soit profond. C'est que le réseau de surlignages, agrégé, possède des propriétés (intentionnalité, durabilité, provenance) qu'aucun autre jeu de données public d'attention ne possède, et que ces propriétés gagnent en valeur à mesure que les autres jeux de données se dégradent.

Goodreads, Pocket ou Readwise ne le font-ils pas déjà ?

Chacun en saisit une tranche. Goodreads suit ce que vous lisez, pas ce que vous avez marqué à l'intérieur. Pocket archivait des liens à lire plus tard, le plus souvent sans données granulaires au niveau du passage. Readwise excelle dans la gestion privée des surlignages et leur import, mais son centre de gravité est le rappel personnel, pas l'agrégation publique. Le Graphe de la Curiosité exige des surlignages publics par défaut, à la granularité du passage, attachés à une identité, à travers les sources. Cette combinaison, c'est ce autour de quoi Glasp est bâti. La différence n'est pas dans les fonctionnalités ; elle est dans le fait que les données forment, ou non, un graphe.

L'IA peut-elle falsifier des surlignages ?

Elle peut falsifier l'artefact. Un bot peut marquer un segment sur une page et l'appeler surlignage. Ce qu'il a beaucoup plus de mal à falsifier, c'est le comportement sous-jacent : un historique de lecture soutenu, avec un goût constant, sur de vraies sources, à un rythme humain, avec une identité stable et des schémas correspondant à une vraie vie intellectuelle. Le signal n'est pas le surlignage en soi. C'est sa place dans un long schéma de comportement. Falsifier l'artefact est bon marché ; falsifier la cognition derrière une vie de lecture sur plusieurs années est, pour l'instant, prohibitivement coûteux. L'asymétrie est tout l'enjeu.

Et la vie privée ?

Les surlignages publics sont volontaires. Les lecteurs peuvent surligner en privé, partager sélectivement, ou contribuer pleinement au graphe public. L'argument du Graphe de la Curiosité concerne ce qui se passe lorsque les lecteurs choisissent de rendre leurs surlignages publics. Ce n'est pas une revendication selon laquelle le surlignage privé serait sans valeur ; c'est une revendication selon laquelle le surlignage public produit un artefact catégoriquement différent, et que cet artefact est celui qui devient infrastructure.

Mon unique surlignage compte-t-il ?

De la même manière qu'un seul vote compte. Individuellement, le signal marginal est faible. Collectivement, la seule raison pour laquelle le graphe existe est que des millions de petits signaux s'additionnent. Si vous surlignez un paragraphe que personne d'autre n'a marqué, vous avez créé une nouvelle arête. Si vous surlignez un paragraphe que dix mille autres ont marqué, vous en avez renforcé une existante. Les deux sont utiles. Le graphe ne se soucie pas des grands gestes ; il se soucie des gestes réels.

N'est-ce pas juste une manière sophistiquée de dire « les données utilisateurs ont de la valeur » ?

C'est l'inverse. La plupart des plateformes traitent le comportement des utilisateurs comme un échappement privé à monétiser. Le Graphe de la Curiosité traite les gestes intellectuels publics et volontaires comme une ressource partagée à agréger pour le bénéfice de tous ceux qui lisent. Le modèle n'est pas l'extraction. C'est un commun public dont la valeur vient du fait qu'il est lisible par tous les participants. C'est aussi pourquoi nous avons présenté Glasp comme partie prenante d'un système d'exploitation de l'apprentissage plus large : une couche ouverte pour la manière dont les humains lisent, marquent et partagent leur compréhension.

Conclusion

Trois cartes de l'attention humaine. L'une enregistre la demande. L'une enregistre la viralité. L'une enregistre l'intentionnalité. Les deux premières se dégradent sous la pression du contenu synthétique bon marché et de l'engagement fabriqué. La troisième tient bon parce qu'elle dépend de quelque chose que le contenu synthétique ne peut pas reproduire économiquement : lire véritablement, trouver du sens, et choisir de préserver.

Agrégés, ces choix forment le Graphe de la Curiosité. C'est une carte lente, durable et interprétable de ce que les humains, à travers des décennies de lecture, ont jugé digne d'être retenu. À mesure que la fluence de l'IA inonde tous les canaux, cette carte gagne en valeur, et non l'inverse, parce qu'elle est la vérité-terrain la plus authentique qu'il reste de la vie intellectuelle humaine.

Chaque surlignage public que vous faites ajoute un point à cette carte. Une coordonnée, attachée à un vrai lecteur, sur une vraie source, marquant un vrai fragment de sens. Multipliez cela sur la prochaine décennie de lecture et le résultat est quelque chose dont l'époque a véritablement besoin : un registre public de l'attention humaine qui survit au déluge synthétique.

Si c'est un projet auquel vous voulez prendre part, le geste est petit. Choisissez quelque chose qui mérite d'être lu. Marquez le passage qui touche. Rendez-le public. Ouvrez le surligneur web de Glasp et apportez une coordonnée. Parcourez la community et suivez les lecteurs dont les cartes recoupent la vôtre. Le graphe grandit une marque honnête à la fois. C'est la seule manière dont il pourrait jamais grandir.