Combien de fois un post a-t-il cumulé 400 likes sans générer un seul appel entrant ni une seule visite sur le site ? C’est exactement le type de reporting que beaucoup de dirigeants de PME reçoivent de leur agence sans jamais comprendre ce qu’il mesure vraiment. Le fichier de poids de l’algorithme X répond directement à la question : un like vaut 0,5 point dans le calcul du score, une réponse à laquelle l’auteur répond lui-même vaut jusqu’à 150 fois plus. Le classement du fil For You mesure la conversation générée par un post, loin devant son nombre brut de likes.
Répéter qu’il faut « publier du contenu de qualité » ne dit rien tant qu’on ignore ce que la plateforme compte exactement. Cette grille de poids, elle, chiffre la note à ne pas franchir. Elle a été rendue publique deux fois : une première fois en mars 2023, une seconde en août 2026, avec un modèle plus large et mieux documenté.
2023 : la première liste de poids rendue publique
Le 31 mars 2023, Twitter publie the-algorithm, le code source de son algorithme de recommandation, sous licence AGPL v3.0. Le dépôt the-algorithm-ml contient le modèle de scoring appelé heavy ranker dans le code source, chargé de classer chaque candidat avant son affichage dans le fil For You, ainsi qu’un fichier de configuration daté du 5 avril 2023 qui liste, en clair, la contribution de chaque type d’interaction au score final d’un post. Un like (scored_tweets_model_weight_fav) pèse 0,5, un retweet 1,0 ; une réponse grimpe déjà à 13,5, soit 27 fois le poids d’un simple like. Un clic suivi d’une lecture prolongée (good_click_v2) ajoute 10,0 points au score. À l’autre bout de l’échelle, un signalement (scored_tweets_model_weight_report) retire à lui seul 369 points, davantage que n’importe quel signal positif documenté dans ce fichier.
Qu’est-ce qui a changé avec le modèle Phoenix en 2026 ?
Rien, sur un point précis : le like garde exactement la même valeur de référence, 0,5, entre le code de 2023 et le modèle Phoenix ouvert le 13 août 2026 sous l’organisation xai-org, cette fois sous licence Apache 2.0. Ce qui change, c’est la taille du dépôt (10 à 15 fois plus volumineux d’après TechCrunch) et la profondeur des signaux négatifs désormais documentés en ratio plutôt qu’en valeur absolue.
| Signal | Poids publié en 2023 (scoring_weights) | Statut en 2026 (modèle Phoenix) |
|---|---|---|
| Like (fav) | 0,5 | Valeur confirmée inchangée : 0,5, toujours la référence de calcul |
| Retweet | 1,0 | Valeur absolue non republiée, mécanique de report conservée |
| Reply | 13,5 | Valeur absolue non republiée, priorité conversation confirmée |
| Reply engagée par l’auteur | 75,0 | Valeur absolue non republiée, principe conservé |
| Signalement (report) | -369,0 | Environ 468 fois le poids d’un like, dans le sens négatif |
| Mise en sourdine (mute) | non chiffré en 2023 | Environ 118 fois le poids d’un like |
| « Pas intéressé » | non chiffré en 2023 | Environ 86 fois le poids d’un like |
| Blocage (block) | non chiffré en 2023 | Environ 62 fois le poids d’un like |
Ce tableau vaut ce que valent les deux sources qui l’alimentent : le README officiel d’avril 2023 et l’analyse de code relayée par Trending Topics en août 2026. Aucun chiffre n’a été estimé.
Pourquoi une réponse engagée par l’auteur pèse jusqu’à 150 fois plus qu’un like
Un dirigeant qui suit son KPI marketing sur X regarde souvent le nombre de likes en premier réflexe. Le fichier de poids raconte une autre histoire : le signal reply_engaged_by_author ne se déclenche que lorsque la personne qui a publié le post répond elle-même à un commentaire reçu. Le signal récompense la boucle de conversation que cette réponse prouve, au-delà du simple échange affiché. Pour un compte de marque, ce mécanisme reproduit ce qu’un funnel de vente attend d’un premier contact : une réaction qui débouche sur un échange réel. Sur ce seul signal, une réponse relancée par l’auteur équivaut à 150 likes bruts dans le calcul du score.
Ce mécanisme explique un fait que les tableaux de reporting classiques ne montrent jamais : deux posts avec la même portée affichée peuvent recevoir un traitement algorithmique radicalement différent selon que la marque a pris le temps de répondre ou non.
Le vrai coût des signaux négatifs
Un post signalé pèse environ 468 fois plus lourd dans le sens négatif qu’un like ne pèse dans le sens positif, contre 118 fois pour une mise en sourdine, 86 fois pour un « pas intéressé » et 62 fois pour un blocage, d’après l’analyse de code publiée par Trending Topics en août 2026.
Un report ne s’annule pas avec 468 likes accumulés ailleurs sur le même compte ; le calcul ne fonctionne pas par compensation globale mais post par post. En 2023 déjà, le poids négatif du signalement (-369) dépassait de loin celui de n’importe quel signal positif documenté. Le code de 2026 ajoute une nuance utile pour une équipe marketing qui gère du contenu sensible ou polémique : la mise en sourdine, souvent perçue comme un signal mineur côté utilisateur, pèse plus lourd dans le classement qu’un simple désintérêt passif. Un post qui pousse une partie de l’audience à muter le compte abîme la portée future de tous les posts suivants, au-delà du seul post fautif. Cette transparence a une limite assumée : selon TechCrunch, X a volontairement exclu de la publication les systèmes qui s’appuient sur Grok pour détecter les violations de règles, précisément pour empêcher des comptes malveillants d’utiliser ces informations afin de contourner la modération et inonder le réseau de spam.
Le piège de l’auto-concurrence
Une marque qui publie plusieurs fois dans la même fenêtre horaire ne multiplie pas sa portée pour autant. Le code applique un discount à chaque post supplémentaire du même auteur dans un même fil. Un facteur proche de 0,75 réduit déjà le poids du contenu venant de comptes non suivis. À l’inverse, un compte à faible historique d’impressions reçoit un boost temporaire : la découverte prime sur la répétition.
Ce que ces poids changent pour une PME sur X
Un budget marketing limité ne permet pas de tester chaque hypothèse sur X. Les poids publiés donnent une hiérarchie d’actions directement exploitable, sans dépendre d’une agence pour l’interpréter.
- Répondre systématiquement aux commentaires reçus, plutôt que de publier un nouveau post pour relancer l’audience
- Espacer les publications d’une même marque au lieu de les regrouper sur une même plage horaire
- Retirer ou reformuler tout contenu qui génère un volume anormal de mises en sourdine, visible dans les statistiques du compte
- Télécharger le fichier JSON du nouvel outil Under the Hood dès qu’il devient accessible : X le déploie pour l’instant en test progressif, réservé à un échantillon de comptes tirés au sort. Ces comptes doivent être actifs depuis au moins un an et avoir publié au moins 10 fois dans les 30 derniers jours
Ce dernier point changera concrètement le rapport à la boîte noire algorithmique une fois le déploiement généralisé : pour la première fois, un compte pourra consulter les labels appliqués à ses propres posts et vérifier si un contenu a été restreint en visibilité, ce que la presse anglophone appelle un shadowban, sans passer par une interprétation tierce d’un audit SEO ou d’un tableau ROAS externe.
xAI, SpaceX et la durée de vie de cette transparence
X est devenue filiale de xAI en mars 2025. En février 2026, SpaceX a racheté xAI dans une transaction entièrement en actions, valorisant SpaceX autour de 1 000 milliards de dollars et xAI autour de 250 milliards. C’est dans cette structure que le code du classement a été publié en août 2026, avec des commentaires ajoutés spécifiquement pour éviter les erreurs de lecture, y compris par des modèles de langage qui analyseraient le code.
Une limite reste réelle : les poids documentés ici correspondent à un instant précis, celui de la publication d’août 2026. Aucune garantie n’a été donnée sur la fréquence des futures mises à jour du fichier, ni sur le maintien d’un niveau de détail équivalent à la prochaine version. Un poids de code ne trompe personne bien longtemps, il finit toujours par se voir dans les chiffres du compte.
