Navigation – Plan du site

AccueilNumérosVol. 42/2DossierLa datafication de la société

Dossier

La datafication de la société

Un état des lieux des études critiques sur les données
Florence Millerand, Lucie Delias et Mélanie Millette

Texte intégral

1Les data ont, plus que jamais, le vent en poupe. Depuis la vague des données massives (ou big data) jusqu’aux récents développements en matière d’intelligence artificielle (IA) générative, qui ont donné lieu aux robots conversationnels du type ChatGPT, les données sont désormais considérées comme une ressource stratégique majeure pour le devenir de nos sociétés contemporaines toujours plus automatisées. Dans ce contexte, il faut rappeler que le fonctionnement des systèmes basés sur l’IA, tout comme les grandes plateformes de médias sociaux et les algorithmes sur lesquels ils reposent, repose sur l’analyse automatisée de masses gigantesques données. Ces données sont de nature et de provenance variées. Elles sont produites par le biais de diverses activités, y compris par les individus dans leur vie quotidienne (consulter les nouvelles sur les médias sociaux, utiliser une application de santé, etc.), et sont traitées et structurées pour alimenter les systèmes algorithmiques.

2La place centrale que les données occupent désormais dans nos sociétés se reflète non seulement dans les discours publics et médiatiques, mais aussi dans les travaux de recherche, alors qu’un nombre croissant d’études s’intéresse de manière spécifique aux implications de leur production, de leur accumulation et de leurs usages, dans tous les domaines de la vie sociale, de la santé à l’économie, en passant par la politique, l’éducation ou la culture. Parmi ces travaux, un ensemble d’études critiques émerge depuis une décennie, qu’on regroupe parfois sous l’étiquette de critical data studies (Kitchin et Lauriault, 2014 ; Dalton, Taylor et Thatcher, 2016 ; Hepp, Jarke et Kramp, 2022a ; Kitchin, 2025), que l’on peut traduire en français par « études critiques sur les données » et qui se situent 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 chercheuses et de chercheurs s’intéressent à la datafication et, plus particulièrement, aux relations entre les données numériques et la société. Le grand nombre de propositions reçues dans le cadre de l’appel du présent numéro et la variété des thématiques et terrains empiriques couverts par les articles publiés témoignent de la vitalité de ce champ en contexte francophone.

3Ces travaux se sont développés d’abord comme une réponse aux visions utopiques formulées dans les récits des grandes entreprises technologiques qui dominent l’économie numérique, où le processus de datafication de la société est présenté comme étant inéluctable, nécessaire et même souhaitable. Apparue au début des années 2010, la datafication — ou « mise en données », en français — renvoie à la fois à la transformation des activités et des sujets sociaux en data et à une logique d’exploitation de ces données à des fins économiques et politiques (Mayer-Schönberger et Cukier, 2013 ; Southerton, 2022). Rapidement, les études se sont cristallisées autour de critiques importantes à l’encontre des acteurs de la Big Tech et du Big Data en particulier (boyd et Crawford, 2012 ; Mejias et Couldry, 2024). Les nouvelles possibilités offertes par les données à l’échelle de la société (par exemple, le mouvement autour des données ouvertes dans les administrations ou dans les sciences) ont été discutées en parallèle des risques en matière de surveillance, de vie privée et de reproduction des inégalités sociales, avec une préoccupation croissante pour les questions éthiques et pour les individus et collectifs représentés dans les données (ou à qui elles sont destinées) (Hepp, Jarke et Kramp, 2022b). Plus récemment, les travaux se réactualisent autour de critiques sur « l’algorithmisation » de la société et, plus généralement, sur le déploiement tous azimuts des systèmes d’IA, notamment sur les discours d’accompagnement réaffirmant le caractère inexorable des processus en cours et imposant des visions essentialistes et déterministes des données et de leur production.

4Mais que signifie étudier les données de manière critique ? Il s’agit d’abord de considérer les données comme étant fondamentalement politiques, donc comme des instruments de pouvoir (Dalton et Thatcher, 2014 ; Hepp, Jarke et Kramp, 2022a), qui façonnent et qui sont, en même temps, façonnées par des structures sociales, culturelles et économiques (Bigo, Isin et Ruppert, 2019). Il s’agit, ensuite, d’orienter le projecteur non seulement vers la manière dont les données sont produites, utilisées, exploitées, transformées ou détournées en pratique (Millerand et al., 2025), mais aussi vers la façon dont elles circulent dans des espaces discursifs investis d’imaginaires et de valeurs qui tendent à les naturaliser et à les dépolitiser, en les réduisant à leur simple dimension technique (Crawford, Grey et Miltner, 2014). Il s’agit, enfin, de les aborder non pas comme des « données », au sens d’éléments déjà là, comme des faits ou des « contenants » de signification non discutables, mais plutôt comme des construits pour en comprendre toutes les ramifications sociopolitiques (Gitelman, 2013 ; Denis, 2018).

5Les textes réunis dans ce numéro interrogent la place centrale des données dans la société contemporaine à partir de trois grands questionnements.

6Un premier ensemble d’articles s’intéresse aux régimes de production et d’exploitation des données pour saisir de manière critique le processus de datafication en cours, dans son macrocontexte. Ces articles analysent comment les data peuvent être utilisées comme des instruments de pouvoir à travers la marchandisation de données relatives aux individus ou leur incorporation dans des stratégies de surveillance et dans des modes de gouvernance étatique et de régulation des conduites.

7L’article d’Élodie René et Samuel Tronçon, « La gouvernance de la civilisation écologique en Chine : vers une datafication de l’intégrité écologique des agents », s’intéresse à la datafication en Chine, où celle-ci est au cœur d’une réforme morale de la société. À partir d’une analyse des discours officiels, les auteurs analysent le « système de crédit écologique », qui constitue la branche environnementale du système de crédit social chinois. Ce crédit écologique mesure et note le niveau d’intégrité écologique des entreprises et des individus afin d’encourager les comportements écoresponsables tout en sanctionnant ceux jugés nuisibles à l’environnement. Au cœur de cette rhétorique verte se jouent à la fois le contrôle des données environnementales au service d’un projet politique autoritaire et la proposition d’un contre-modèle idéologique à l’Occident où fusionnent le « vert » et « l’intelligent ».

8L’article de Marie-Josée Dupuis, Julien Hocine, Simon Fitzbay et Normand Landry, « Pratiques numériques et mise en données de la défense des droits humains », aborde quant à lui la datafication à l’échelle de la société civile et des organisations engagées dans la défense de droits humains. À partir d’une revue de la littérature sur le sujet sur plus d’une dizaine d’années, les auteurs dégagent un vaste répertoire de pratiques, où les données servent, par exemple, à constituer des preuves de violation des droits, à sensibiliser des publics et à susciter l’action en faveur des victimes, à étayer des contre-récits face à des discours officiels inexacts, etc. Il reste que les groupes de défense des droits humains s’approprient les données et les dispositifs numériques dans un contexte marqué par des rapports de pouvoir asymétriques à l’avantage de leurs adversaires, où les configurations techniques, les cadres réglementaires et la capacité d’action des États — notamment en matière de surveillance et de répression numériques — s’imposent à eux.

9En abordant la datafication à l’échelle non pas des États ou de la société civile, mais à celle des municipalités, l’article d’Étienne Grenier et Nicolas Chartier-Edwards, « Vie de laboratoire urbain et quartiers intelligents. Analyse des trajectoires de Sidewalk Toronto et du Quartier des spectacles de Montréal » compare deux projets d’infrastructures de type « ville intelligente ». Les auteurs s’intéressent aux données numériques en tant qu’« artefacts politiques » (selon la formule de Winner, 1980), c’est-à-dire comme des sites possibles de controverses susceptibles d’orienter le devenir des projets. Leur analyse des trajectoires du défunt projet de quartier intelligent Sidewalk Toronto et du déploiement massif de dispositifs de captation vidéo dans le Quartier des spectacles à Montréal illustre comment le fait de cultiver l’ambiguïté autour de l’usage des données peut contribuer à diluer les controverses et à neutraliser les débats publics, par exemple en matière de protection de vie privée, et à favoriser ainsi leur acceptabilité sociale.

10Les régimes de production et d’exploitation des données sont aussi analysés à l’échelle des grandes entreprises du numérique. L’article de Camille Alloing, Ambre Marionneau et Julien Pierre, « Pour l’amour de la donnée. Vers une datafication de nos affects ? », analyse la mise en données des expressions émotionnelles des usagers et usagères par quatre grandes entreprises propriétaires de plateformes de médias sociaux : Google, Meta, ByteDance et X (anciennement Twitter). À partir d’un corpus de publications scientifiques, de brevets et de discours promotionnels, les auteurs montrent comment la transformation des écrits, des interactions et même des corps des usagers et usagères en données « affectives » — qualifiées de sentiments, d’émotions, d’humeurs ou encore de ressentis par les plateformes — constitue un puissant levier de croissance économique. D’une part, ces données affectives reposent sur des représentations universalisantes des émotions qui permettent aux plateformes d’invisibiliser leurs modes de gouvernance ; d’autre part, elles constituent une accaparation commerciale de « ce qui émeut » en ligne.

11L’article de Rémi Rouge, Emmanuelle Caccamo et Katharina Niemeyer, « Promesses technomnésiques et datafication de la mémoire personnelle », s’intéresse lui aussi à la datafication à des fins commerciales. L’auteur et les autrices analysent les promesses formulées dans les discours d’entreprises qui développent des technologies de mise en données de la mémoire personnelle, comme Google Photos, Apple Photos, Memoro ou Personal AI. Leur étude illustre empiriquement ce que la datafication peut faire à la mémoire. En l’occurrence, ces dispositifs opèrent une sélection normative du mémorable selon des critères qui ne répondent pas tant aux besoins des utilisateurs et utilisatrices, mais plutôt à ceux (techniques, commerciaux, etc.) des entreprises qui les produisent. La promesse d’automatisation des processus mnésiques, telle qu’elle est présentée par ces entreprises, est censée répondre à deux problèmes que ces mêmes entreprises ont contribué à construire, à savoir « le trop-plein de données numériques et la faillibilité de la mémoire humaine ».

12Un deuxième ensemble d’articles s’intéresse à la datafication dans différents secteurs d’activités professionnelles, pour en examiner les conséquences sur l’évolution des métiers et la redistribution des expertises ou encore sur les pratiques des utilisateurs et utilisatrices de dispositifs basés sur des données collectées sur eux et elles, et ce, dans les domaines de la santé, de la culture, des médias et de l’ouverture des données publiques administratives.

13L’article de Manon Plegat, « La datafication des soins en maisons de santé : un pouvoir professionnel inégalement distribué », et celui de Sylvie Grosjean et Fabienne Martin-Juchat, « Datafication d’un corps faillible et pratiques d’autosoins. Explorer les data valences pour penser la sur-veillance », s’intéressent tous deux aux données de santé. Le premier questionne le décalage entre les objectifs de la mise en données des soins et les usages effectifs qui sont faits des données informatisées. À partir du cas français des maisons de santé, l’autrice montre que les systèmes d’information censés favoriser la coordination pluriprofessionnelle autour des patients ne sont utilisés en pratique que par les médecins généralistes — en partie parce qu’ils reposent sur une conception curative de la santé. Le travail des professionnels non-médecins se trouve quant à lui invisibilisé au fil du processus de mise en machine, de mise en données et de mise en chiffres de la coordination pluriprofessionnelle. Le deuxième article s’intéresse à la manière dont les données de santé générées par des technologies algorithmiques de télésuivi peuvent soutenir des pratiques d’autosoins chez les patients atteints de maladies chroniques. Se basant sur deux études de cas, un dispositif utilisé par des personnes atteintes de la maladie de Parkinson et un implant de monitoring pour l’insuffisance cardiaque, les autrices décrivent différents modes de « sur-veillance », où les patients, les dispositifs technologiques et les professionnels de santé coconstruisent une vigilance partagée, porteuse d’encapacitation. À l’opposé d’un modèle de surveillance reposant sur le contrôle et la mesure, la datafication ouvre ici un espace dialogique où les données agissent comme les médiateurs d’un apprentissage chez les patients pour apprendre à vivre avec un corps faillible et imprévisible.

14Dans un autre domaine, celui des médias, mais toujours sur la question de la transformation des métiers et des expertises, l’article de Cassandre Burnier, « La datafication des médias. De la main des journalistes à la mécanique de la donnée », se penche sur la redistribution de l’autorité éditoriale entre les journalistes et les systèmes algorithmiques. Se basant sur l’ethnographie d’un projet d’automatisation d’une infolettre dans un groupe de presse en Belgique, l’autrice montre que l’autorité éditoriale, traditionnellement incarnée par les journalistes, se transforme en une compétence distribuée entre des acteurs humains (rédacteur en chef, travailleurs de la donnée) et autres-qu’humains (algorithme, métriques). Ces résultats nuancent l’idée d’une dépossession du pouvoir journalistique au profit de la machine, en montrant plutôt un enjeu de délimitation des frontières entre une « logique éditoriale artisanale (centrée sur le jugement, la qualité et la responsabilité de la curation) » et une « logique mécanique de la donnée (centrée sur la performance, la mesure et l’efficacité marketing) ».

15L’article de Cécile Rodrigues et Thomas Chevallier, « Donnée administrative, ouvre-toi ! Le travail scientifique sur des données de subventions associatives », s’intéresse quant à lui à l’ouverture des données administratives et à leur appropriation. Les données administratives, notamment celles concernant les financements publics, sont longtemps restées « fermées » ou difficiles d’accès. En outre, lorsqu’elles sont « ouvertes », c’est-à-dire mises à disposition en ligne, elles le sont selon une logique de l’offre, et non de la demande, ce qui explique en bonne partie pourquoi elles ne sont pas utilisées par les organisations et la société civile. À la suite d’une démarche entreprise dans le cadre d’un projet de recherche pour accéder à des données sur les subventions fournies par une municipalité au milieu associatif, les auteurs montrent comment les chercheurs et chercheuses peuvent jouent un rôle d’intermédiaire au service d’une politique d’open data véritablement orientée vers les usagers et usagères des données. À l’inverse d’une logique de l’offre, il s’agit pour les producteurs de données d’ouvrir un dialogue avec les réutilisateurs potentiels afin de « coconstruire les données ouvertes », en fonction des préoccupations et contraintes de chacun. 

16Enfin, l’article de Juliette Parmentier, « Cultures de la quantification et quantification de la culture. Les effets de la mise en nombre des pratiques littéraires sur les utilisateurs de plateformes numériques », questionne les effets de la quantification lorsqu’elle s’applique à une activité aussi socialement valorisée que les pratiques littéraires. Se basant sur des entretiens avec des lecteurs qui produisent ou consultent du contenu littéraire sur des applications comme Babelio, Livraddict ou Instagram, l’autrice avance que les « cultures de la quantification » propres à ces dispositifs favorisent « une inflation des pratiques littéraires et un rapport managérial au soi lecteur ». Elle pointe les contradictions entre les discours (une conception noble de la lecture axée sur le plaisir) et les pratiques (poussant les lecteurs à faire croître leurs métriques). Ainsi, à la différence d’autres pratiques, dont la quantification de soi au service de l’activité sportive, la quantification des pratiques littéraires n’implique pas seulement de maximiser ses métriques : « le bon lecteur lit plus, et assidûment, mais ne lit pas trop — ce qui serait perçu comme un rapport déplacé, compétitif ou consumériste à la littérature ». 

17Le troisième ensemble d’articles traite de questions plus générales sur la datafication et les données, qui amènent à réfléchir aux enjeux de littératie des données, aux modalités pratiques de la production de données, et à la place du travail humain en particulier, ainsi qu’aux études critiques sur les données comme champ d’études.

18L’article d’Ugo Verdi, « Lutter contre les violences des données issues de la datafication. Pour une littératie des données queer », pose les bases théoriques d’une littératie des données, pensée comme un outil de lutte contre les effets néfastes de la mise en données sur les vies des personnes queer. L’auteur part du constat que ces personnes subissent une triple violence dans le processus de datafication en cours : une invisibilisation du fait de données manquantes sur leurs réalités, une essentialisation de leurs caractéristiques du fait de biais persistants (contribuant par exemple à la production de profils queer caricaturaux par les systèmes algorithmiques) et une stigmatisation liée à l’usage de données les concernant à des fins de surveillance (par exemple au sein des applications de rencontres). L’article propose de définir une littératie queer centrée sur une approche quintuple — critique, « mécanologique », queer, intersectionnelle et éthique — qui permette la participation active aux débats sur la mise en données des vies queer et, ultimement, le développement de méthodes de conception, d’analyse et de représentation des données queer.

19L’article de François Lambotte et Kévin Carillon, « L’artisanat des données à l’ère de la datafication », introduit et développe le concept d’artisanat des données pour qualifier un ensemble de pratiques qui participent à la production des données. À partir de deux enquêtes ethnographiques, l’une menée dans des organismes responsables de la production de registres du cancer et l’autre dans la communauté Stack Overflow sur Stack Exchange, un forum en ligne fondé par des développeurs de logiciels, les auteurs montrent que, dans certains contextes, la production de données s’apparente à un travail d’artisanat impliquant des savoir-faire, une certaine éthique du soin et des dynamiques communautaires. Ces pratiques révèlent la dimension fondamentalement humaine du travail des données, un travail minutieux et collectif, certes laborieux et souvent invisibilisé, mais qui mobilise des formes d’expertise, d’engagement collectif et de sens chez les travailleuses et travailleurs concernés, à l’opposé des représentations dominantes dénonçant des pratiques largement automatisées, décontextualisées et désincarnées.

20Pour conclure ce numéro, l’article de Florence Millerand, Lucie Delias et Mélanie Millette, « Les études critiques sur les données. Généalogie et cartographie d’un champ », propose une cartographie du champ d’études en retraçant son émergence au sein de la littérature, principalement anglophone. Les autrices montrent comment il a émergé au croisement de différentes filiations théoriques, en réponse au positivisme naïf des études sur le big data qui dominaient les recherches au début des années 2010. Rassemblées autour d’un objet de recherche propre, la « donnée », et d’une épistémologie sociotechnique et critique, les études critiques sur les données proposent une approche transversale des enjeux sociaux, politiques et économiques liés aux technologies numériques, dont l’exploitation des données est à la base du fonctionnement. L’article synthétise trois apports majeurs à l’étude des technologies en sciences humaines et sociales. D’abord, les données ne sont ni neutres ni brutes, mais situées, contextuelles et traversées de rapports de pouvoir (où certains producteurs de données occupent une position dominante dans leur production et leur exploitation à grande échelle). Ensuite, la datafication de la société vient reproduire et intensifier des logiques préexistantes aux technologies numériques, de quantification et d’automatisation notamment. Enfin, les enjeux autour de la gouvernance et de la souveraineté des données dans le contexte actuel marqué par le développement rapide de l’IA, d’un côté, et des velléités politiques autour de la préservation ou de la destruction de jeux de données desservant certaines stratégies politiques dominantes, de l’autre, rappellent la dimension éminemment politique des données et leur intérêt stratégique.

21Ensemble, les textes rassemblés dans ce numéro offrent une vue sur plusieurs des problématiques qui animent actuellement le champ des études critiques sur les données, présentant une diversité de terrains empiriques et ouvrant de nouvelles perspectives d’études pour saisir les mutations en cours et à venir.

Haut de page

Bibliographie

BIGO Didier, Engin ISIN et Evelyn RUPPERT (2019), Data politics. Worlds, subjects, rights, Londres, Routledge.

BOYD danah et Kate CRAWFORD (2012), « Critical questions for big data. Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon », Information, Communication & Society, 15(5), p. 662-679.

COULDRY Nick et Ulises A. MEJIAS (2024), Data grab. The new colonialism of Big Tech and how to fight back, Londres, Penguin.

CRAWFORD Kate, Mary L. GRAY et Kate MILTNER (2014), « Critiquing big data: Politics, ethics, epistemology », International Journal of Communication, 8(0), p. 1663-1672.

DALTON Craig et Jim THATCHER (2014), « What does a critical data studies look like, and why do we care? Seven points for a critical approach to “Big Data” », Society & Space, https://www.societyandspace.org/articles/what-does-a-critical-data-studies-look-like-and-why-do-we-care, page consultée le 30 novembre 2025.

DALTON Craig, Linnet TAYLOR et Jim THATCHER (2016), « Critical data studies: A dialog on data and space », Big Data & Society, 3(1), https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951716648346, page consultée le 5 décembre 2025.

DENIS Jérôme (2018), Le travail invisible des données. Éléments pour une sociologie des infrastructures scripturales, Paris, Presses des Mines.

GITELMAN Lisa (dir.) (2013), « Raw data » is an oxymoron, Cambridge, MIT Press.

HEPP Andreas, Juliane JARKE et Leif KRAMP (2022a), « Introduction », dans Andreas HEPP, Juliane JARKE et Leif KRAMP (dir.) (2022), New perspectives in critical data studies: The ambivalences of data power, Londres, Palgrave MacMillan, p. 1-23.

HEPP Andreas, Juliane JARKE et Leif KRAMP (dir.) (2022b), New perspectives in critical data studies: The ambivalences of data power, Londres, Palgrave MacMillan.

KITCHIN Rob (2025), Critical data studies: An A to Z guide to concepts and methods, Cambridge, Polity Press.

KITCHIN Rob et Tracy LAURIAULT (2014), « Towards critical data studies: Charting and unpacking data assemblages and their work », dans Jim THATCHER, Andrew SHEARS et Josef ECKERT (dir.), Thinking big data in geography: New regimes, new research, Lincoln, University of Nebraska Press.

MAYER-SCHÖNBERGER Viktor et Kenneth CUKIER (2013), Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think, Boston, Houghton Mifflin Harcourt.

MILLERAND Florence, Alexandre COUTANT, Guillaume LATZKO-TOTH et Mélanie MILLETTE (2025), Les publics de données. Penser la datafication de la société, Montréal, Presses de l’Université de Montréal.

SOUTHERTON Clare (2022), « Datafication », dans Laurie A. SCHINTLER et Connie L. MCNEELY (dir.), Encyclopedia of big data, New York, Springer International Publishing, p. 358-361.

Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Florence Millerand, Lucie Delias et Mélanie Millette, « La datafication de la société »Communication [En ligne], Vol. 42/2 | 2025, mis en ligne le 01 décembre 2025, consulté le 14 février 2026. URL : http://journals.openedition.org/communication/21331 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15bo2

Haut de page

Auteurs

Florence Millerand

Florence Millerand est professeure titulaire au Département de communication sociale et publique de l’Université du Québec à Montréal. Courriel : millerand.florence@uqam.ca

Articles du même auteur

Lucie Delias

Lucie Delias est maître de conférences en sciences de l’information et de la communication au département Infocom de l’Université Paul-Valéry Montpellier 3. Courriel : lucie.delias@univ-montp3.fr

Articles du même auteur

Mélanie Millette

Mélanie Millette est professeure titulaire au Département de communication sociale et publique de l’Université du Québec à Montréal. Courriel : millette.melanie@uqam.ca

Articles du même auteur

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont susceptibles d’être soumis à des autorisations d’usage spécifiques.

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search