Cet article de recherche présente un cadre formel pour comprendre et évaluer les systèmes d'allocation de visibilité (VAS), définis comme des systèmes (semi-)automatisés qui déterminent quelles données traitées sont présentées aux utilisateurs humains. Les auteurs soulignent la complexité de ces systèmes, qui intègrent divers outils tels que la modération, les systèmes de recommandation et les modèles de prédiction, souvent sans documentation claire, ce qui rend difficile la prédiction de leurs conséquences en aval. Le cadre proposé permet de décomposer les VAS en sous-processus et de les illustrer via des diagrammes de flux de données, facilitant ainsi leur évaluation et leur diagnostic systémique. Les auteurs utilisent une étude de cas sur les recommandations basées sur la prévision dans le choix des écoles pour démontrer l'application de leur cadre. Ils discutent également de la manière dont ce cadre peut soutenir les efforts législatifs en cours en matière d'IA, en aidant à localiser les obligations, à quantifier les risques systémiques et à permettre une conformité adaptative. Ce travail met en lumière les défis posés par l'opacité et la complexité des systèmes algorithmiques, tout en proposant des solutions pour mieux les comprendre et les réguler. Les implications de cette recherche sont vastes, touchant à la fois la recherche académique et la réglementation des technologies algorithmiques, avec un accent particulier sur la nécessité de transparence et de responsabilité dans la conception et le déploiement de ces systèmes. En outre, l'article explore les métriques pour évaluer les VAS tout au long du pipeline, offrant ainsi des outils pratiques pour les chercheurs et les législateurs. Les auteurs soulignent l'importance de ces systèmes dans divers domaines d'application, où ils jouent un rôle crucial dans la médiation de l'information et la prise de décision. Enfin, l'article appelle à une collaboration accrue entre les chercheurs, les développeurs et les législateurs pour garantir que ces systèmes soient conçus et utilisés de manière éthique et responsable.