Je vais organiser les informations en trois catégories : « Ce qui est écrit dans le code », « Ce qui est uniquement dans le README » et « Ce qui n'est écrit nulle part ».
Pourquoi j'ai écrit cet article
Le 15 mai, Elon Musk a annoncé que l'algorithme de X était publié sur GitHub. Immédiatement après, un grand nombre de publications sur « comment battre le nouvel algorithme de X » ont commencé à circuler. Ce qui m'a dérangé en les lisant, c'est que certaines publications affirmaient des règles originales spécifiques introuvables dans le code, tout en prétendant avoir « lu le code ». J'ai décidé de vérifier par moi-même et j'ai demandé à (une IA) de lire le code GitHub. Dans cet article, je vais organiser ce que j'ai pu confirmer et ce que je n'ai pas pu confirmer.
Structure de cet article
Je vais écrire les informations en trois couches :
- Les choses directement confirmées dans le code
- Les choses écrites dans le README mais non confirmées dans le code (au niveau « selon la documentation officielle »)
- Les choses qui circulent sur X et qui ne sont écrites ni dans le code ni dans le README
Les choses confirmées dans le code
Cette mise à jour était massive, avec plus de 187 fichiers et 18 000 lignes ajoutées. Au cours des quatre mois écoulés depuis la publication initiale en janvier, le contenu a considérablement changé.
Grox « voit » désormais les publications pour juger de leur qualité
Le plus grand changement de cette fois-ci est la mise en place complète d'un service de révision de contenu appelé Grox. Il n'existait pas dans le code publié en janvier (bien que je ne puisse pas affirmer avec certitude qu'une fonction similaire n'existait pas dans l'environnement X en direct). Au cœur de Grox se trouve un VLM (modèle de langage visuel). Un VLM est une IA qui peut comprendre non seulement le texte, mais aussi les images et les trames vidéo ensemble. Il ne se contente pas de « lire le texte » ; il peut « regarder les images et prendre des décisions ». Grox fait principalement trois choses :
Notation de la qualité des publications (Banger Screen)
Un « Banger Score » est un score de 0 à 1 où l'IA évalue si une publication est un « contenu de valeur susceptible de devenir viral ». Le code contient un seuil de « score >= 0,4 », où 0,4 ou plus est jugé positif.
Détection des spams
Le VLM détermine si une publication est un spam, en se concentrant sur les publications provenant de comptes avec peu d'abonnés.
Détection des violations de sécurité et de politique
Grox juge les sept catégories suivantes :
- Médias violents
- Contenu pour adultes
- Spam
- Activités illégales/réglementées
- Haine/harcèlement
- Discours violent
- Suicide/automutilation
Dans le code, il existe également un mécanisme pour effectuer des vérifications supplémentaires sur les médias violents et le contenu pour adultes à l'aide de modèles d'inférence à plus haute précision. Cependant, on ne peut pas confirmer quelles publications sont soumises à cela à partir du seul code public.
Mécanismes qui existaient depuis la publication de janvier
À partir de maintenant, ce ne sont pas des « nouvelles fonctionnalités » mais des mécanismes qui existent depuis la publication initiale en janvier. De nombreuses « explications du dernier algorithme » sur X mélangent indistinctement les codes de janvier et de mai. Si vous faites simplement résumer GitHub par une IA, les fonctionnalités d'il y a quatre mois seront présentées comme des « changements cette fois-ci ».
Les blocages, les silences et les signalements abaissent le score (depuis janvier)
D'après la structure du code, il a été confirmé que les actions suivantes sont intégrées dans la formule de calcul comme signaux négatifs :
- Pas intéressé
- Blocage
- Silence
- Signalement
De plus, le scoreur de classement (ranking_scorer.rs) dans le Home Mixer inclut un processus pour supprimer les biais afin que les publications du même compte n'apparaissent pas trop souvent dans « Pour vous ». C'est également un mécanisme qui existe depuis janvier ; lorsque plusieurs publications du même compte apparaissent dans le fil d'une personne, le score de la deuxième publication et des suivantes chute exponentiellement.
Ceci vise à garantir la diversité – « ne pas remplir le fil d'une personne avec vos publications » – et ne limite pas le nombre total de publications par jour.
Les choses écrites dans le README mais non confirmées dans le code
« Presque toutes les règles artisanales abolies » est à moitié vrai
Le README officiel énonce un principe de conception : « Nous avons presque entièrement supprimé les fonctionnalités et heuristiques artisanales. » Ce n'est pas une description ajoutée en mai ; c'est une affirmation qui existe dans le README depuis la publication initiale en janvier.
Cependant, en regardant le code, les couches de filtrage (exclusion des anciennes publications, exclusion des mots-clés masqués, etc.) restent basées sur des règles.
Ce qui a été « aboli », ce sont les critères de classement et de notation, pas le filtrage. Et cette structure n'a pas changé dans cette mise à jour.
Changements officiellement reconnus dans le README de mai
Une section dédiée intitulée « Updates — May 15th, 2026 » a été nouvellement créée dans le README du 15 mai, et les changements de cette fois-ci ont été clairement énoncés en sept points. Les ajouts de Grox, l'intégration des annonces, les Query hydrators, les Candidate hydrators et les Candidate sources sont tous listés ici.
En d'autres termes, le README répond à « quelles sont les nouvelles fonctionnalités cette fois-ci ». Les mécanismes qui existent depuis janvier n'apparaissent pas dans cette section.
« Comment » le Banger Score affecte le classement n'est pas public
« Jugement positif à 0,4 ou plus » a été confirmé dans le code. Cependant, le code montrant comment ce résultat affecte le classement n'a pas été inclus dans le référentiel publié cette fois-ci. Nous ne pouvons pas affirmer à ce stade que « en dessous de 0,4 ne sera pas affiché » ou que « 0,4 ou plus sera boosté ».
Les valeurs de pondération de l'engagement ne sont peut-être pas des valeurs de production
Les valeurs suivantes sont écrites dans le pipeline d'inférence à des fins de démonstration :
- Like : 1,0
- Reply : 0,5
- Repost : 0,3
- Dwell time : 0,2
Cependant, le code côté production est géré avec des paramètres dynamiques (prenant en charge les tests A/B), et les valeurs ne sont pas codées en dur. Nous ne pouvons pas confirmer si ces valeurs sont les valeurs réelles en production.
Les choses qui ne sont écrites ni dans le code ni dans le README
Les informations suivantes, qui circulent sur X comme « comment battre le nouvel algorithme », n'étaient écrites nulle part dans le code :
- La portée diminue si vous publiez plus de 4 fois par jour
- Répondre dans les 30 minutes suivant une publication provoque une explosion de la chaîne de conversation
- 3 à 5 images sont les meilleures
- Les vidéos de 30 à 90 secondes sont particulièrement fortes
La raison pour laquelle ces informations se propagent est que les gens mélangent le fait que « l'algorithme a changé le 15 mai » avec leurs « règles empiriques issues de leurs propres opérations » dans la même publication. Parce que les lecteurs les reçoivent sous l'autorité de « j'ai découvert cela en lisant le code », les opinions personnelles ressemblent à des spécifications d'algorithme.
Résumé
Si je devais résumer la mise à jour du 15 mai en une phrase, ce serait celle-ci :
« Le mécanisme de classement » n'a quasiment pas changé. « Le mécanisme de lecture du contenu des publications » a été entièrement ajouté.
Le cœur de savoir quelles publications montrer à qui et dans quel ordre – prédiction de l'engagement, signaux négatifs et assurance de la diversité des comptes – n'a pas changé depuis janvier.
Ce qui a été ajouté cette fois-ci, c'est la partie « œil » qui juge ce que dit la publication et si elle a de la valeur.
Par conséquent, la réponse à des questions comme « combien de fois par jour dois-je publier » ou « dans combien de minutes dois-je répondre » ne se trouve pas dans ce code.
Il y a seulement le fait que « l'IA regarde la publication et juge si elle mérite d'être lue ». Plutôt que de se laisser tromper par les rumeurs sur l'algorithme et de courir après les chiffres, je pense que se demander « est-ce une publication qui apporte quelque chose au lecteur ? » est plus adapté à l'algorithme actuel.
Dans quelle mesure croyez-vous aux « astuces de croissance basées sur l'algorithme » ? Qu'avez-vous pensé en voyant le code vous-même ?
J'ai commencé X (anciennement Twitter) en 2017 et j'en suis maintenant à ma dixième année, et j'adore interagir sur X. Cela me frustre énormément de voir des gens se faire tromper par quelqu'un qui raconte des absurdités et décident de « limiter les publications à 4 fois par jour », ce qui entrave les interactions.
Les chiffres sont importants, mais ne pensez-vous pas que l'interaction est aussi importante ? Peu importe comment l'algorithme change, je veux continuer à travailler tout en profitant des interactions sur X. Je serais heureux si vous continuez à apprécier d'interagir avec moi sur X.
