Ce numéro spécial vise à interroger la place centrale des données dans la société contemporaine. Les données numériques ou « data » ont le vent en poupe. Elles sont omniprésentes dans les discours publics exhortant, par exemple, les usagers et usagères d'Internet à protéger leurs données personnelles, en lien avec des enjeux de vie privée, ou dénonçant les biais algorithmiques des systèmes de recommandation et d’intelligence artificielle, en lien avec des enjeux de discrimination. Depuis la vague des données massives au tournant des années 2010, les données sont désormais considérées comme une nouvelle ressource au cœur de la révolution numérique ; et leur prolifération semble non seulement incontrôlable mais aussi souhaitable pour le devenir de nos sociétés de plus en plus automatisées.
Cette forte présence des données dans les discours publiques et médiatiques se reflète dans les travaux de recherche alors qu’un nombre croissant d'études s’intéressent de manière spécifique aux données et aux implications de leur génération, de leur accumulation et de leurs usages dans les domaines du marketing, de l’économie, de la gestion, mais aussi de la santé, de la politique et de la culture. Parmi ces travaux, un ensemble de recherches critiques émerge depuis une décennie, regroupées parfois sous le label des « Critical Data Studies » (ex : Kitchin et Lauriault, 2014 ; Dalton, Taylor et Thatcher, 2016 ; Hepp, Jarke et Kramp, 2022), que l’on peut traduire en français par « études critiques sur les données », et que l'on retrouve à la croisée de la communication, de la sociologie et des Science and Technology Studies (STS). Ce champ de recherche interdisciplinaire est en pleine expansion dans l’espace francophone, où de plus en plus de chercheurs et chercheuses s'intéressent aux relations entre les données numériques et la société.
Le champ des études critiques sur les données s'est développé d'abord comme une réponse aux visions utopiques formulées dans les récits des grandes entreprises technologiques (GAFAM), où le processus de mise en données de la société (datafication) est présenté comme étant inéluctable et nécessaire. Ces travaux se sont cristallisés autour de critiques importantes à l'encontre de la big tech et du big data en particulier (Boyd et Crawford, 2012; Mejias et Couldry, 2024). Plus récemment, la place importante qu'ont pris les algorithmes dans la médiation des activités quotidiennes et, surtout, les derniers développements en matière d’intelligence artificielle générative, comme les robots conversationnels de type ChatGPT qui se nourrissent de très grands ensembles de données, renouvellent les terrains d'étude pour l'observation critique de la production et l'utilisation des données numériques. Ces phénomènes contribuent, d'un côté à réaffirmer le caractère inexorable de la datafication en cours et de l'autre, à alimenter une vision essentialiste et déterministe des données et de leur production. En effet, ces systèmes intelligents, tout comme les grandes plateformes de médias sociaux et les algorithmes sur lesquels ils reposent, ne fonctionnent que s'ils sont alimentés en data.
Étudier les données de manière critique, comme le propose le champ des études critiques sur les données, consiste à considérer les données comme étant fondamentalement politiques, comme des instruments de pouvoir (Dalton et Thatcher, 2014; Hepp, Jarke et Kramp, 2022) qui façonnent et qui sont, en même temps, façonnées par des structures sociales, culturelles et économiques (Bigo, Isin et Ruppert, 2019). En prenant pour objet de recherche les données elles-mêmes, ces travaux cherchent à placer le projecteur sur la manière dont les données sont produites, utilisées, exploitées, transformées ou détournées; également sur la façon dont elles circulent dans des espaces discursifs investis d’imaginaires et de valeurs qui contribuent le plus souvent à leur naturalisation et dépolitisation, et qui tendent à les réduire à leur simple dimension technique (Millerand, Coutant, Latzko-Toth et Millette, à paraître). Au contraire de visions considérant les données comme des faits ou de simples « contenants » de signification à la fois non discutables et « vraies », il s’agit de les aborder non pas comme des « données » au sens d’éléments déjà là, mais plutôt comme des construits pour en comprendre toutes les ramifications socio-politiques (Denis, 2018).
Aborder les données dans cette perspective implique de penser la manière dont l'extraction, la circulation, la modélisation et la gouvernance des données affectent les sujets sociaux et, en même temps, d’envisager comment les données peut être mises au service d’agendas sociopolitiques, autant dans le cadre de stratégies de contrôle et de surveillance (Dijck, 2014) que d’initiatives de résistances (activisme de données, statactivisme, hacktivisme, etc., Milan et van der Velden, 2016). Il s’agit aussi de porter l’attention sur la matérialité des techniques et des infrastructures qui sous-tendent les économies de la donnée. Alors que les données sont matérialisées dans des infrastructures numériques qui font désormais partie intégrante de nos vies quotidiennes (s’identifier sur un compte bancaire en ligne, échanger sur les réseaux sociaux, etc.), il s’agit donc de les aborder de manière critique pour comprendre comment elles structurent désormais un large éventail de processus et d’activités communicationnelles, sociales, économiques, politiques et culturelles qui façonnent notre société contemporaine.
Les études critiques sur les données appellent à s’intéresser aux régimes de production et d’exploitation des données pour saisir de manière critique le processus de datafication en cours, dans son macrocontexte. Par exemple, des grandes corporations et des États peuvent utiliser les données comme des instruments de pouvoir, à travers la marchandisation de données produites ou relatives aux individus (Birch, Cochrane et Ward, 2021) ou leur incorporation dans des stratégies de surveillance et dans des modes de gouvernance étatique et de régulation des conduites (Minocher et Randall, 2020). Il s'agit alors d'interroger la manière dont les données sont produites et utilisées pour générer ou entretenir des formes d’autorité et de contrôle, qui peuvent prendre appui sur des plateformes privées devenues de véritables infrastructures sociales (Plantin, Lagoze, Edward et Sandvig, 2016). Ces phénomènes sont à analyser à l’échelle des États, au niveau des politiques publiques et des visions du monde qui les fondent (en matière de protection des données, souveraineté des données, etc., Théviot, 2023), mais aussi à l’échelle des organisations, où la collecte systématique d'informations sur les employés se normalise à travers l’adoption d’un large éventail d’outils de traçage. Il s’agit aussi de s’intéresser aux imaginaires, de démocratisation, de transparence ou de croissance économique par exemple, dans les discours autour de la valorisation et du partage des données pour saisir comment les données numériques sont venues à être associées, dans les sociétés occidentales, à des formes de progrès social et de mieux-être (Smith, 2018).
Les études critiques sur les données appellent aussi à explorer les conséquences sociopolitiques, économiques et environnementales de la production et de l’exploitation des données. Par exemple, les jeux de données incomplets ou ciblant spécifiquement une population peuvent donner lieu à des prises de décision discriminatoires ou être à l’origine de « biais » technologiques en défaveur des groupes minorisés (D’Ignazio et Klein, 2020). Par ailleurs, le coût environnemental de la récolte et du stockage des données massives au sein d’infrastructures très énergivores pose également des questions de sobriété (Crawford, 2021; Hogan, 2023), tandis que les inégalités entre les acteurs individuels, organisationnels ou nationaux qui ont les moyens de maîtriser les données et les autres renforcent le data divide (Andrejevic, 2014). Face à ces problèmes, des formes de résistance voient le jour. Les initiatives d’activisme de données (Beraldo et Milan, 2019) peuvent investir les données elles-mêmes comme l’objet de lutte (counter-data, développement de la littératie de données) ou comme un outil de lutte (mobilisations de données chiffrées ou de visualisation par des organisations de la société civile ou des artistes pour supporter des causes). On pourra aussi s’intéresser à d’autres formes de contestations plus individuelles et quotidiennes, par exemple les tactiques de résistance face à l’exploitation des données personnelles ou à la surveillance algorithmique.
Finalement, les études critiques sur les données soulèvent des questions épistémologiques et méthodologiques, ce qui permet notamment de renouveler les réflexions sur l’ontologie de la donnée, sa portée et ses limites heuristiques (Markham, 2013). Les travaux en études critiques sur les données les placent au cœur de leur problématique, alors qu’elles deviennent l’objet de la recherche et que l’on s’interroge sur les méthodes les plus adéquates pour les constituer de manière éthique (Luka et Millette, 2018), tout en conservant des traces du processus décisionnel menant à la constitution des jeux de données (Gitelman, 2013) - processus souvent rendus invisibles par les traditions disciplinaires et la propension de la datafication à simuler un rapport immédiat aux phénomènes datafiés. Il peut ainsi être utile de porter un regard historique sur la généalogie des données et la propension à quantifier le social (Mattelart, 2019) pour interroger les valeurs, cultures et rapport de pouvoir associés ou même enchâssé dans les données et la datafication (Wyatt, 2021; Hoffman, 2019) qu’elles perpétuent. Les propositions associées à cet axe pourront ainsi couvrir les dimensions théoriques des données, par exemple pour proposer des clarifications conceptuelles, et les aspects méthodologiques, incluant les considérations éthiques.
Les propositions d’articles doivent compter entre 1 200 à 1 500 mots (bibliographie non comprise). Elles présenteront le titre, la problématique, la méthodologie, incluant la base empirique utilisée, et les principaux résultats.
La proposition doit être anonyme. L’auteur indiquera ses nom, institution d’appartenance et coordonnées directement dans le courriel.
Merci d’envoyer vos propositions par courrier électronique aux trois coordinatrices :
- Florence Millerand millerand.florence@uqam.ca
- Mélanie Millette millette.melanie@uqam.ca
- Lucie Delias lucie.delias@univ-montp3.fr
Prière de placer en copie la Revue (revue.communication@com.ulaval.ca).
La réception de chaque proposition donnera lieu à un accusé de réception par courriel.
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30 août 2024
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Appel aux contributions
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18 novembre 2024
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Date limite d’envoi des propositions d’articles. Les propositions seront évaluées par le comité scientifique en regard de leur pertinence pour le dossier thématique et de leur qualité scientifique
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9 décembre 2024
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Notification d’acceptation ou de refus des propositions
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5 mars 2025
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Les auteurs acceptés envoient leurs articles complets directement à la revue Communication : revue.communication@com.ulaval.ca. La longueur de l’article final, si la proposition est retenue, sera de 40 000 à 60 000 signes, espaces non comprises (ceci inclut les notes mais exclut la bibliographie). Prière d’appliquer les consignes rédactionnelles de la revue http://journals.openedition.org/communication/6159.
Chaque article sera évalué en double aveugle par un comité de lecture indépendant. Le comité de coordination en consultation avec l’équipe éditoriale de la revue Communication décidera, à la lumière des évaluations, de l’acceptation en l’état, de la demande de modifications ou du rejet
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5 mai 2025
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Retour aux auteurs sur l’article
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23 juin 2025
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Remise de la nouvelle version de l’article directement à la revue Communication : revue.communication@com.ulaval.ca. Le comité de coordination vérifiera si les modifications apportées répondent aux recommandations du comité de lecture indépendant
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Juillet 2025
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Retour aux auteurs sur la nouvelle version
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Juil. à oct. 2025
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Révision linguistique et retour aux auteurs pour validation et autorisation à publier
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Novembre 2025
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Publication
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Audrey Baneyx (Sciences Po Paris), Nathalie Casemajor (INRS), Éric Dagiral (Université Paris Cité), Cécile Favre (Lyon 2), Mél Hogan (Queen’s University), Olivier Martin (Université Paris Cité), Anaïs Théviot (Université catholique de l'Ouest)
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