Pourquoi Spotify a supprimé 500 000 écoutes de la chanson numéro un de Malcolm Todd

Spotify a confirmé avoir supprimé environ 500 000 écoutes artificielles de la chanson « Earrings » de Malcolm Todd après que la montée de la piste en tête de son classement quotidien aux États-Unis ait soulevé des alarmes chez les traders. 

Spotify a désormais déclaré qu'il resserrerait la manière dont il publie les données de classement suite à cet incident. « Earrings » est tombé à la quatrième place des classements après la suppression des fausses écoutes. 

Peut-on falsifier des flux sur Spotify pour gagner des paris ? 

Caleb Davies, un trader de marchés de prédictions originaire de Minneapolis, qui télécharge et analyse les données de Spotify chaque matin pour éclairer ses paris, a remarqué que quelque chose clochait en voyant « Earrings » bondir du jour au lendemain. 

Davies, qui a gagné environ 1,2 million de dollars sur diverses plateformes de paris, a calculé que ce saut avait une probabilité naturelle d’environ 1 sur 77 octillions. Le Financial Times a rapporté la chanson avait progressé d’environ 70% en une seule journée.

Davies pense que quelqu’un a utilisé des robots pour gonfler les écoutes de la chanson afin de gagner de l’argent sur Kalshi, un marché de prédictions où les utilisateurs parient sur les chansons qui figureront en tête des classements de Spotify. Spotify a confirmé avoir trouvé des preuves de streaming artificiel après avoir enquêté sur ces allégations.

Après avoir examiné les données, Spotify a supprimé les lectures frauduleuses et corrigé ses classements. L’entreprise a également demandé à Kalshi et Polymarket de retirer le logo de Spotify de leurs sites web. Selon les rapports, Spotify n’a jamais eu de partenariat avec l’une ou l’autre de ces plateformes. L’entreprise a également déclaré qu’elle « ajouterait des contrôles supplémentaires aux classements avant leur publication ».

Cependant, Kalshi avait déjà versé les gains basés sur les données incorrectes des classements avant que Spotify ne procède à la correction. Le marché lié à la chanson la plus écoutée aux États-Unis en juin sur Spotify avait attiré environ 3 millions de dollars de volume de trading. 

La porte-parole de Kalshi, Elisabeth Diana, a déclaré que l’entreprise « enquête activement sur cette affaire », mais à ce jour, personne ne sait qui se cache derrière les flux générés par les robots ou quelle était leur motivation exacte. 

Qui a été affecté par les faux flux ?

« Earrings » était déjà proche du top cinq du classement quotidien américain de Spotify depuis plusieurs semaines avant la manipulation. Le Financial Times a précisé qu’il n’y a aucune suspicion que l’artiste, Malcolm Todd, ou son équipe soient impliqués.

Davies a fait remarquer que les traders de Polymarket n’ont probablement pas tiré profit de la fraude, car Todd n’était même pas listé comme option sur la version de Polymarket de ce marché. 

Amanda Fischer, ancienne directrice de cabinet de la SEC et directrice des politiques chez Better Markets, a déclaré à WIRED que les plateformes sont censées vérifier que les contrats ne sont pas susceptibles d’être manipulés avant de les lister. « Il est clair que sur ce marché, et sur beaucoup d’autres, elles ne le font pas », a déclaré Fischer. 

Ce n’est pas la première fois que les marchés de prédictions font face à des problèmes de manipulation en 2026. Cryptopolitan a rapporté a rapporté en avril qu’un trader de Polymarket aurait altéré un capteur météorologique à l’aéroport Paris-Charles-de-Gaulle en utilisant un sèche-mains pour gagner un pari sur la température d’une valeur d’environ 34 000 $. 

Cet incident a poussé le cofondateur d’Ethereum, Vitalik Buterin, à appeler les marchés à utiliser plusieurs sources de données indépendantes au lieu de dépendre d’un seul flux. 

Davies a déclaré à WIRED qu’il se retirerait des marchés basés sur les classements en raison des risques, malgré leur historique de rentabilité. Kalshi répertorie toujours des dizaines de contrats liés aux résultats des classements de Spotify et de Billboard.