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À propos de livres

Cardon Dominique, À quoi rêvent les algorithmes ? Nos vies à l’heure des big data

Paris, Seuil, 2015, 105p.
Céline Quellet
p. 154-156
Référence(s) :

Dominique Cardon

Cardon Dominique, À quoi rêvent les algorithmes ? Nos vies à l’heure des big data, Paris, Seuil, 2015, 105p.

Texte intégral

1Sociologue, Dominique Cardon est spécialisé dans les technologies du numérique et plus particulièrement dans l’internet et ses infrastructures. Le travail qu’il présente dans cet ouvrage s’appuie sur une étude approfondie des logiques de fonctionnement des algorithmes et sur la façon dont ces derniers, en classant et en hiérarchisant l’information, réinventent et reproduisent un comportementalisme presque bourdieusien.

2En découvrant l’ouvrage de Dominique Cardon, on peut s’étonner qu’un sociologue se penche sur un sujet dont on attendrait qu’il soit plutôt traité par des mathématiciens ou des informaticiens. Pourtant, l’auteur nous montre avec clarté l’intérêt que l’étude des algorithmes peut avoir pour les sciences sociales. Tels qu’il les définit, les algorithmes sont, à la façon d’une recette de cuisine, «une série d’instructions qui permettent d’obtenir un résultat» (p.7). Sur le web, qui occupe spécialement le sociologue, les algorithmes hiérarchisent l’information que nous recherchons via les moteurs de recherche ou devinent ce qui nous intéresse sur les réseaux sociaux. À une époque où il est rare qu’il s’écoule un jour sans que nous effectuions une recherche sur Google ou que nous nous connections à Facebook, les algorithmes sont omniprésents dans nos vies, conditionnant notre accès à l’information. Or, et c’est le propos de l’ouvrage de Dominique Cardon, si organiser la masse d’informations disponibles sur le web relève de la nécessité, les classements réalisés par les algorithmes reposent sur certains critères particuliers (nécessairement non neutres) et orientent la navigation des internautes en fonction de ces derniers. Les algorithmes ont leurs “rêves” et organisent nos vies numériques d’une façon qui leur est spécifique.

3Un premier intérêt du livre est de proposer une grille de lecture pour comprendre la façon dont les algorithmes classifient et organisent l’information qui nous est accessible sur le web. Un autre intérêt est de replacer leur développement dans la perspective d’un certain usage des statistiques au sein de la société, où celles-ci sont devenues ce que Foucault nomme des “techniques de gouvernement”, dont le but est moins de connaître le réel que de “conduire des conduites”. Enfin, un troisième intérêt est de mettre en évidence la façon dont les algorithmes contribuent, sans le vouloir, à reproduire l’ordre social.

4L’ouvrage est également l’occasion de se forger une culture statistique nécessaire pour se positionner dans les débats qui concernent les algorithmes, les critiques qui les visent se bornant généralement à dénoncer l’emprise de la rationalité des calculs sur les humains, au nom d’une vision erronée où humains et machines s’opposeraient, alors que pour l’auteur, ils apparaissent indissociables.

5Dans le premier chapitre du livre, Dominique Cardon s’intéresse spécifiquement aux calculateurs et à leur fonctionnement. Il en décrit les potentialités et les limites. Pour ce faire, il classe les algorithmes en quatre “familles” qui, bien qu’apparues successivement dans le temps, coexistent dans le web d’aujourd’hui. Le critère retenu par le sociologue pour élaborer sa typologie est la place que le calculateur occupe par rapport à l’information numérique qu’il souhaite traiter. Ainsi, les calculateurs peuvent se placer “à côté”, “au-dessus”, “dans” (à l’intérieur) ou “en dessous” des données numériques. Relevons toutefois que l’idée n’est pas de transcrire précisément la réalité des algorithmes (qui ne se réduit pas à une telle géométrisation) mais de proposer une grille de lecture.

6Les calculateurs qui se placent à côté du web sont tout d’abord des mesures d’ “audience” qui comptabilisent le nombre de clics sur une page web (par exemple Google Analytics). Ensuite, les calculateurs qui se placent au-dessus du web sont des algorithmes qui souhaitent hiérarchiser l’ “autorité” des sites internet (par exemple le Page Rank de Google, qui classe les sites internet en fonction du nombre de sources qui les citent). À l’intérieur du web se situent des mesures de “réputation” (par exemple, le nombre d’ “amis” et de like sur Facebook, de retweet sur Twitter ou les notes attribuées aux produits sur les sites d’e-commerce). En dernier lieu, les calculateurs qui se positionnent en dessous du web analysent les traces laissées par les utilisateurs pendant leur activité afin de réaliser des mesures dites “prédictives” dont le rôle est de proposer des contenus informationnels de façon probabiliste (on peut penser par exemple aux recommandations sur des sites comme Amazon ou Netflix, dont les algorithmes supposent qu’un utilisateur appréciera un certain contenu parce que d’autres qui lui ressemblent l’apprécient).

7Le deuxième chapitre de l’ouvrage propose une mise en perspective du développement des calculateurs avec une nouvelle utilisation que les politiques néolibérales des années 1980 assignent aux statistiques. Alors que l’usage premier de celles-ci, apparu avec les États, est de produire des connaissances utiles aux scientifiques et aux décideurs politiques au sujet des populations qu’ils administrent, le néolibéralisme tend à les utiliser pour chiffrer le monde social. L’objectif des statistiques n’est plus, dès lors, de réaliser des photographies extérieures de la société, mais d’«entrer dans les subjectivités contemporaines des individus» (p.41) pour agir sur le réel qu’elles entendaient auparavant uniquement cartographier.

8Ce nouvel usage, outre ses implications politiques, a des conséquences épistémologiques. D’abord, il rompt avec la volonté d’une position d’extériorité (semblable à l’objectivité instrumentale des sciences de la nature) face aux données à analyser. Ensuite, on passe d’une situation où les données, destinées à la connaissance, sont accessibles et publiques, à une situation où leur accès devient privé, monopolisé par les entreprises. Enfin, c’est un usage des statistiques qui se passe de modèles généraux explicatifs. Alors que les statistiques des sociologues, avec leurs analyses factorielles en composante principale, se voient reprochées d’être “trop globales” et voient leur légitimité décroître face aux revendications de singularité des individus, les calculateurs adoptent des techniques de régression linéaire, où seules deux variables sont isolées et prises en compte, “toutes choses égales par ailleurs”. Dans la filiation de ce tournant qualifié d’économétrique, les algorithmes, forts du volume immense de données numérisées que constituent les big data, poussent cette logique à l’extrême. Sans faire d’hypothèses préalables et sans se soucier de les expliquer, ils testent toutes les corrélations possibles dans la quantité de variables qu’ils détiennent, laissant aux chiffres le soin de prendre sens par eux-mêmes. Dominique Cardon parle de “corrélations sans causes” dont la finalité est devenue instrumentale (destinée à fonder les prédictions des annonceurs qui placent leur publicité sur les sites internet ou à sélectionner les recommandations sur des sites comme Youtube, Deezer ou Amazon).

9Dans le troisième chapitre, Dominique Cardon démontre comment les algorithmes tendent à enfermer les individus dans leur bulle et à reproduire les inégalités sociales et les discriminations. Sur Facebook, l’algorithme qui filtre les publications des amis de l’utilisateur dans son fil d’actualité enferme ce dernier dans une bulle où la probabilité de découvrir une publication traduisant une opinion politique différente de la sienne est amenuisée. De même, sur Deezer, quelqu’un qui n’écoute que des chansons de Beyoncé ne verra dans ses recommandations que des titres de RnB. Plus effrayant, une chercheuse afro-américaine en informatique, Latanya Sweeney, effectuant une requête sur Google avec son propre nom, découvre que celui-ci est lié à une publicité pour un site permettant de savoir si l’on a un casier judiciaire, publicité qui n’accompagne évidemment pas les requêtes concernant les noms de ses collègues blancs.

10L’auteur montre que les algorithmes, et en particulier les algorithmes prédictifs, sont, à leur façon, “sociologues”. Bien qu’ils se contentent de rechercher toutes les corrélations possibles en se passant de modèles généraux, ils procèdent à un comportementalisme qui met en évidence des habitus presque bourdieusiens. Les prédictions qu’ils réalisent sont loin d’être personnelles, au sens où ils connaîtraient chaque individu singulièrement, avec ses désirs et ses aspirations. Les algorithmes se contentent de fonder leurs prédictions sur les “signaux” (des activités explicites sur le web comme un statut Facebook) et les “traces” (des activités implicites sur le web comme un clic de souris) que manifeste au quotidien la personne surfant sur internet. Ainsi, si un individu souhaite explorer plusieurs univers musicaux, il devra le prouver de façon effective à l’algorithme de Deezer en écoutant par exemple non seulement Beyoncé, mais également John Cage ou de la musique éthiopienne. “Idiots”, les calculateurs ne font que supposer que le futur d’un individu sera une répétition de ce que fut son passé et qu’il sera conforme à ce que d’autres qui lui ressemblent font. Ils ne sont pas conçus pour discriminer mais, en réalisant leurs prédictions statistiques, ils perpétuent “innocemment” l’ordre social, ses inégalités et ses discriminations.

11Dans le dernier chapitre de son ouvrage, Dominique Cardon revient sur la société qui accompagne le développement des algorithmes. Prétendument conçus contre la centralisation imposée par les médias traditionnels, les calculateurs reproduisent paradoxalement cette tendance, de façon d’autant plus exacerbée qu’ils sont globaux. L’auteur rappelle que si des hiérarchies «locales, thématiques et contextuelles» préservent un «monde composite et pluriel», «l’unification des marchés du jugement» conduit ceux qui parviennent à occuper une position centrale à acquérir une «visibilité surnuméraire» (p.95-96). De plus, les calculateurs contribuent même à exacerber les inégalités. Les “excellents” voient en effet leur excellence encore relevée par les avantages cumulés que leur apporte leur position. Le Kunstkompass, par exemple, qui réalise un calcul d’autorité dont le principe est similaire au Page Rank de Google, classe les artistes contemporains en fonction du nombre d’expositions qu’ils ont réalisées dans certains musées importants, tandis que ces musées sont eux-mêmes classés en fonction du nombre d’artistes importants qu’ils ont exposés.

12La conclusion de Dominique Cardon prend la forme d’une allégorie. Les algorithmes sont des guides nécessaires face à la masse de données auxquelles nous avons accès. À la façon d’un GPS, ils nous tracent une route personnelle et nous dispensent «du panorama obligé» (p.105) des guides touristiques. Cependant, ce faisant, nous n’avons plus de vision du paysage avec ses autres routes possibles. Pour l’auteur, cela ne signifie pas qu’il est nécessaire de revenir aux guides touristiques mais qu’il faut exiger que les algorithmes soient conçus de manière à nous montrer la route autant que le paysage.

13On pourrait restituer encore bien des éléments du livre de Dominique Cardon. Le texte, concis, est néanmoins extrêmement dense, riche en propositions théoriques et illustré par de nombreux exemples. Pour conclure, nous saluons cet ouvrage pour sa capacité à ouvrir les yeux du lecteur sur un phénomène fort méconnu et pourtant quasi omniprésent dans la vie de chacun. L’ouvrage est aussi, comme nous l’avons souligné, l’opportunité d’acquérir une culture statistique nécessaire pour se positionner face aux algorithmes.

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Pour citer cet article

Référence papier

Céline Quellet, « Cardon Dominique, À quoi rêvent les algorithmes ? Nos vies à l’heure des big data », Recherches sociologiques et anthropologiques, 47-2 | 2016, 154-156.

Référence électronique

Céline Quellet, « Cardon Dominique, À quoi rêvent les algorithmes ? Nos vies à l’heure des big data », Recherches sociologiques et anthropologiques [En ligne], 47-2 | 2016, mis en ligne le 05 mai 2017, consulté le 13 décembre 2017. URL : http://journals.openedition.org/rsa/1779

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Auteur

Céline Quellet

Doctorante, ULB/GRAP

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