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Promesses technomnésiques et datafication de la mémoire personnelle

Rémi Rouge, Emmanuelle Caccamo et Katharina Niemeyer

Résumés

Cet article examine les promesses technomnésiques formulées dans les discours d’entreprises développant des technologies de datafication de la mémoire personnelle (Google Photos, Apple Photos, Memoro, Personal AI). À travers une analyse des discours promotionnels de ces entreprises, l’article identifie une promesse générale d’automatisation des processus mnésiques, présentée comme solution à deux « problèmes » que ces entreprises ont contribué à construire : le trop-plein de données numériques et la faillibilité de la mémoire humaine. Cette promesse générale se décline en sous-promesses : l’« augmentation » de la mémoire par l’automatisation de la recherche active (anamnésis algorithmisée) et de l’évocation spontanée de souvenirs (mnémé algorithmisée) ainsi que la création d’un « double » numérique de soi par la datafication continue du quotidien. L’article montre que ces technologies opèrent une sélection normative du mémorable selon des critères qui ne répondent pas tant aux besoins des utilisateur·rice·s qu’à ceux (techniques, commerciaux, etc.) des entreprises qui les produisent. La mémoire personnelle se trouve ainsi transformée en matière statistique, excluant les dimensions sensorielles et les processus mnésiques complexes qui échappent encore à la datafication.

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Texte intégral

Pourquoi s’intéresser à la datafication mnésique ?

1En 2021, Google Photos lançait la fonctionnalité « Little Patterns ». À partir d’un ensemble de photographies stockées dans le téléphone mobile des utilisateur·rice·s, l’application proposait une sorte de « proto-récit » sous la forme d’un titre (ex. : « Les aventures du sac orange »1) et d’un album constitué automatiquement par des algorithmes. Plus récemment, par le biais d’une notification thématique (telle qu’« un après-midi ensoleillé à Montréal »), le Journal d’Apple suggère aux individus de rédiger un souvenir au sujet d’un événement récent. Des assistants mnésiques comme Limitless, Omi, Plaud et Memoro2 promettent quant à eux d’enregistrer l’environnement sonore et de capturer des conversations tout au long de la journée pour produire une synthèse automatique de l’expérience vécue et faire mémoire. L’agent conversationnel Personal AI va encore plus loin en proposant un « double » numérique de soi qui pourrait raconter à notre place notre parcours de vie, nos souvenirs, et ce, même après la mort. Tirant profit de l’accumulation des données « du temps présent » qui deviennent dans la durée des données du passé dotées d’un potentiel émotionnel fort, ces technologies mnésiques transforment les données3 stockées sur nos nuages et nos appareils en souvenirs automatisés, agencés et fabriqués ; souvenirs qui deviennent à nouveau des formes d’expérience du temps présent. Elles promettent ainsi de créer automatiquement des récits mémoriels personnalisés. Elles le font, d’une part, en exploitant de très importants volumes de données dans des processus dynamiques et récursifs, ce qui invite à poursuivre la réflexion lancée par Beer et Burrows (2013) sur la vitalité de données, trop souvent représentées comme un « matériau dormant » (Denis, 2018). Et elles le font, d’autre part, à partir de marqueurs ou d’indicateurs singuliers qui reposent sur une interprétation des données, c’est-à-dire en filtrant ce qui « mérite » de devenir souvenir ou non.

2Ce faisant, elles prolongent ce que José Van Dijck appelle l’« idéologie du dataïsme » qui s’appuie sur « la croyance répandue d’une quantification objective et d’un potentiel traçage de tous types de comportement humain » (2014, p. 198). En effet, ainsi saisie par les technologies mnésiques, la mémoire, comme toute expérience humaine, est datafiée, c’est-à-dire non seulement réduite à un ensemble de données quantifiables pouvant faire l’objet d’un calcul algorithmique, mais également produite par des calculs algorithmiques présidant, entre autres, à l’organisation des contenus personnels en ligne et à la sélection des souvenirs qui vaudraient la peine d’être remémorés. Ce n’est donc plus uniquement le stockage des données sous forme de collections ou d’archives qui est en jeu, mais également la façon dont ces données stockées remontent à la surface pour devenir souvenir et, in fine, mémoire.

3Comme l’explique très bien Rik Smit (2024, p. 219), c’est essentiellement aux enjeux économiques et politiques liés aux plateformes numériques que les travaux sur la datafication et l’automatisation mnésiques se sont jusqu’à présent consacrés. Cet article explore un aspect inédit de la datafication mnésique en se concentrant sur la rhétorique promotionnelle mobilisée par les grands et les petits acteurs pour faire de nos données enregistrées une expérience de mémoire automatisée. Il se focalise plus particulièrement sur les promesses liées aux usages des technologies mnésiques émergentes énoncées dans les discours des entreprises qui les produisent. En enquêtant sur ces promesses, cet article renseigne également sur la manière dont les industries du Web envisagent de construire la mémoire personnelle et donc sur les imaginaires de la datafication de la mémoire personnelle associés. Rendre compte d’une partie des imaginaires du développement technologique (ici de la datafication) peut passer par l’analyse de certains objets du discours ; la promesse constitue une forme et un acte discursifs importants (Joly, 2013).

  • 4 Les memory studies s’intéressent également à la mémoire traumatique (Trigg, 2009), mais aussi, nota (...)

4Pour ce faire, l’analyse qui suit se situe au croisement de deux champs de recherche. Premièrement, elle s’inscrit dans les approches critiques des memory studies et des études en communication et médias. Les memory studies constituent un champ interdisciplinaire et international visant une compréhension fine des mécanismes cognitifs, technologiques et culturels de la mémoire (et, de manière trop peu fréquente encore, de l’oubli). Les memory studies se penchent aussi sur l’industrialisation et la marchandisation de la mémoire personnelle4. Bien qu’il ne s’agisse pas de phénomènes nouveaux (Stiegler, 1991 ; Niemeyer et Douaud, 2018 ; Rouge, 2019), une nouvelle étape a été franchie dans la production de mémoire et de souvenirs à partir de données numériques avec les développements des réseaux socionumériques, d’outils numériques de stockage et d’algorithmes de plus en plus complexes (Rouge, 2023 ; Wang et Hoskins, op. cit.) ; ceux mobilisant les technologies de l’intelligence artificielle (IA) en particulier marquent une nouvelle étape sur laquelle reviendra largement cet article. Une partie de la mémoire personnelle se trouve non seulement plateformisée (Smit, op. cit.), mais également forée et exploitée (data mining mnésique).

  • 5 Pierre-Benoît Joly soutient que les promesses scientifiques ont « une dimension discursive (mots d’ (...)

5Deuxièmement, sans qu’elle soit au cœur de l’approche choisie, l’article convoque certaines définitions de l’économie de la promesse étudiée par la sociologie des attentes (Dandurand et al., 2022) pour nourrir la réflexion sur la datafication mnésique. Au sein des imaginaires sociotechniques, la promesse participe en effet aux attentes que l’on se fait du développement technologique. Les promesses technoscientifiques contribuent ainsi à façonner les horizons d’attente, elles sont donc performatives et sont surtout porteuses de charge normative (ibid., p. 12-13). C’est à la « dimension discursive » (Joly, op. cit., p. 241) des promesses technoscientifiques que s’attache pour l’essentiel l’analyse5 :

[…] la rhétorique de la promesse technoscientifique [forme] un ensemble de moyens d’expression qui présentent la technologie comme une solution inéluctable aux enjeux des sociétés. […] S’intéresser à la rhétorique de la promesse nous invite à interroger les processus communicationnels employés par les acteurs de l’innovation […] (Dandurand et al., op. cit., p. 52-53).

  • 6 Il convient de souligner que chaque innovation technologique dans le domaine de la mémoire véhicule (...)
  • 7 Le terme mnésique (ou mnémonique), du grec mnêsios ou du latin mens, signifie « de mémoire » et ren (...)

6L’article se confronte donc à un registre de promesse spécifique associé à la médiation de la mémoire par des technologies numériques que développent les entreprises étudiées, les promesses technomnésiques6. Il adopte le double sens du terme mnésique7, lequel peut se nouer d’abord à la question de la cognition, du fonctionnement cérébral et psychologique de la mémoire, à l’art de se souvenir par le biais des artefacts ou à ses processus involontaires, et encore aux technologies de mémoire ou au stockage de la mémoire sur le plan des objets ou des données.

7Sans présumer de leur efficacité réelle, qu’une étude complémentaire sur la réception de ces promesses par les utilisateur·rice·s pourrait examiner, l’intérêt de faire l’examen critique de ces promesses repose sur le fait que ces discours participent des « injonctions dispositives » (Morelli et Lazar, 2015) qui encadrent les usages de ces dispositifs.

8Ces postulats permettent de formuler les questions de recherche suivantes qui ont guidé l’analyse. Quelles promesses technomnésiques les entreprises étudiées formulent-elles aux utilisateur·rice·s de leurs applications ? Quelles représentations de la mémoire et des données personnelles sont forgées et mobilisées dans ces discours pour permettre la production de cette mémoire numérique ?

Corpus et méthode

  • 8 Depuis 2015, Google/Alphabet.
  • 9 Ces technologies correspondent à des formes assez différentes : assistants mnésiques (Memoro, Perso (...)

9Dans une perspective d’analyse qualitative dans un contexte numérique (Millette et al., 2020), ce sont des documents de communication accessibles en ligne sur les sites Web officiels de quatre entreprises ou projets proposant des technologies mnésiques qui ont été collectés (par capture d’écran ou téléchargement) : Google8, Apple, Memoro et Personal AI (Human IA Labs)9. Pour les deux premiers, la fonctionnalité des photographies est celle qui est le plus associée aux souvenirs, mais pour Apple l’application visionOS2 joue également un rôle important.

Google Photos, fonctionnalité « Souvenirs »

10L’ensemble des articles consacrés au produit Google Photos sur le site de l’entreprise10 ont été consultés, c’est-à-dire 57 articles publiés depuis le lancement officiel du produit le 28 mai 2015 au dernier article publié lors de la rédaction de cet article, le 6 décembre 2024. Une quinzaine d’articles, plus directement en lien avec les thématiques de l’enquête, ont fait l’objet d’une analyse plus approfondie.

Figure 1. Capture d’écran de la page consacrée à Google Photos

Figure 1. Capture d’écran de la page consacrée à Google Photos

© Google, février 2025, https://blog.google/​products/​photos/

Apple Photos, fonctionnalité « Apple Souvenir » et visionOS 2

11En vue d’accéder à l’ensemble des publications qui mentionnent le mot-clé mémoire, la requête de recherche avec le mot-clé « memory » a été réalisée sur le site Web d’Apple : 87 pages s’affichent et les deux premières (fig. 2) sont Apple Photos et visionOS2 (expériences augmentées), suivies de références aux outils techniques ou augmentation d’espace de mémoire et de stockage. Les deux premières pages Web ont donc été consultées et téléchargées en détail, car elles concernent principalement la problématique de cette recherche, mais certains hyperliens d’Apple Photos renvoient vers des fonctionnalités ou besoins d’espace de stockage et sont mentionnés dans la présentation des résultats. Des captures d’écran ont été réalisées pour garder trace de l’arrangement de la page et de l’ordre des énoncés et des images (fig. 2).

Figure 2. Capture d’écran de la requête « memory » avec exemples

Figure 2. Capture d’écran de la requête « memory » avec exemples

© Apple, janvier 2025, https://www.apple.com/​ca/​macos/​photos/​

Memoro (depuis 2024, MIT)

  • 11 https://www.media.mit.edu/projects/memoro/overview/.

12Le corpus rassemblé comprend la page de présentation du projet du Massachusetts Institute of Technology (MIT)11 depuis son lancement en 2024, y compris les textes, visuels, vidéos et un article savant coécrit par l’inventeur de Memoro.

Personal AI (depuis 2021, Human AI Labs)

13Les pages de présentation du projet sur le site Web de Personal AI ont été consultées depuis le lancement en 2021, en particulier la « thèse » de l’entreprise12, sa description de la mémoire13 et la documentation fournie14. L’application a aussi été testée.

14L’analyse porte donc à la fois sur un corpus d’articles ou contenus de page Web promotionnels issus des sites Web des technologies concernées et également sur la mise en scène visuelle, formelle et procédurale (interactive) des interfaces de ces différentes technologies.

  • 15 Il y a différentes manières de définir la sociosémiotique. Dans cet article, cette dernière est com (...)

15Le corpus est assez hétérogène et ne peut donc pas être facilement comparable sur le plan sémiotique. Il a donc d’abord été question de tenir compte du vocabulaire mobilisé en lien avec la datafication mnésique et de comparer les entreprises. L’ancrage épistémologique de l’analyse qualitative adoptée est celui de la sociosémiotique15 ouverte (Pailhes et Sapio, 2022), qui permet d’explorer et de saisir dans les discours multimodaux (textuels, visuels, audiovisuels, procéduraux) l’univers social, économique et culturel de la production et de la réception de ces technologies.

16La première partie de l’article s’intéresse à la promesse générale d’enregistrement et d’automatisation de nos expériences quotidiennes sous la forme de données numériques qui deviennent in fine, par leur stockage et leur réactivation potentielle, matière de mémoire pour une production mnésique. L’analyse des discours des entreprises étudiées a par ailleurs permis d’identifier des « sous-promesses » nouées à cette promesse générale, étudiées dans la seconde partie de l’article : celle d’une mémoire « augmentée » associée, d’une part, à la classification des données, d’autre part, à la production de « souvenirs numériques », et enfin, celle d’un redoublement durable de l’expérience afin de « lutter » contre l’oubli et la disparition du sujet ou de la personne.

Une promesse d’automatisation : des « problèmes », des « solutions »

17Malgré la diversité des technologies proposées, la construction des attentes par les entreprises étudiées repose invariablement sur une promesse d’automatisation des processus mnésiques. Pour garantir l’utilisation des technologies ou des applications qu’elles commercialisent, ces entreprises produisent des discours mettant en avant leur caractère incontournable, qu’elles adossent à une vision du monde étroitement liée à l’idéologie du progrès et du dataïsme. Autrement dit, les technologies mnésiques émergentes sont présentées comme des outils essentiels et nécessaires à la gestion de la mémoire personnelle sans lesquelles certains souvenirs seraient voués à disparaître.

  • 16 Ce constat fait l’objet d’un argument commercial dans le discours de Personal AI qui se positionne (...)

18La promesse d’une gestion automatique des données de la mémoire personnelle s’appuie sur un constat plus ou moins tacite : avec les évolutions récentes, dans le domaine de l’IA notamment, une nouvelle étape de l’histoire de l’externalisation de la mémoire se présenterait16, étape caractérisée par la réduction potentielle de ce qui constitue la mémoire humaine à un ensemble de données quantifiables et traitables au moyen d’outils algorithmiques (Hoskins, op. cit.).

19La construction de cette promesse repose avant tout sur une « première étape », celle de produire des « problèmes » à résoudre (Joly, op. cit., p. 236). Les « problèmes », et le rôle joué par la datafication, prennent deux grandes formes différentes.

  • 17 « Répondre à un besoin » est une reformulation de la prétention à « résoudre un problème ». Les deu (...)
  • 18 Joly note qu’en effet, la production d’une promesse technoscientifique s’articule toujours à la pro (...)

20Le premier problème formulé est celui du trop-plein de données auquel feraient face les individus dans un monde numérisé. De ce point de vue, les technologies mnésiques constitueraient autant de « solutions » à ce problème. En d’autres termes, il s’agit de chercher ce qui pourrait répondre à des « besoins » des utilisateur·rice·s17 pour produire de nouvelles fonctionnalités (ou alors de trouver à quel besoin une fonctionnalité qu’on souhaite développer peut répondre) afin de présenter le produit comme réponse nécessaire à des attentes légitimes18.

21C’est sur cet argument que repose la stratégie de légitimation de plusieurs produits étudiés. Les articles consacrés à Google Photos sur le site de l’entreprise19 mettent très souvent en avant le trop grand nombre de photos et vidéos dont nous disposons et notre difficulté à les gérer. Cette justification apparaît dès l’article annonçant le lancement du produit :

  • 20 Traduction libre : « Plus nous capturons de moments, plus il devient difficile de revivre ces souve (...)

[…] the more moments we capture, the more challenging it becomes to relive those memories. Photos and videos become littered across mobile devices, old computers, hard drives and online services (which are constantly running out of space). […]
We wanted to do better. So today we’re introducing Google Photos — a new, standalone product that gives you a home for all your photos and videos, helps you organize and bring your moments to life, and lets you share and save what matters
20.

22On la retrouve à diverses reprises, soit pour justifier a posteriori le choix de développer Google Photos21, soit pour légitimer le développement de nouvelles fonctionnalités, comme c’est le cas dans le dernier article mettant en avant l’intérêt de coupler Google Photos avec le robot conversationnel de l’entreprise, Gemini : « Often we snap photos to capture memories or save important details, but the information in those photos can get lost in the shuffle. […] Gemini’s multimodal capabilities can understand the context and subject of photos to pull out details22. »

23La rhétorique de la réponse à un problème se retrouve aussi dans la présentation du service Photos d’Apple et de visionOS2 (fig. 3). Par exemple, lorsque la survivance de la beauté du souvenir familial ou encore la promesse de revivre les souvenirs sont annoncées, les slogans sont rapidement accompagnés d’une autre annonce portant sur la nécessité d’augmenter la mémoire de stockage ou d’acheter des nouveaux accessoires permettant d’accéder aux nouvelles fonctionnalités23 ; une sorte de double injonction jonglant entre accumulation de données et promesse de solution pour ces dernières se met en place. Ou encore, lorsqu’il s’agit de justifier la fonctionnalité permettant le partage des souvenirs de famille en un seul lieu par la iCloud Shared Photo Library. Censées répondre au problème de la décentralisation des données, les bibliothèques de photos s’unifient pour devenir mémoire de groupe, ce qui nécessite l’installation des applications et donc la possession des produits de la compagnie pour plusieurs personnes.

Figure 3. Captures d’écran d’Apple Photos et de visionOS2

Figure 3. Captures d’écran d’Apple Photos et de visionOS2
  • 24 Ce récit s’appuie donc sur la nature pharmacologique de la technologie, au sens où l’entend Stiegle (...)
  • 25 Traduction libre : « Alors que vous continuez à prendre des photos et à capturer des vidéos, nous c (...)

24La particularité de cette manière de construire la légitimité du produit en le présentant comme la réponse à un problème est que les deux termes, le problème et la solution, sont de même nature : ils procèdent tous deux de la datafication de nos expériences quotidiennes24. Plus significatif encore, la solution au problème participe à l’entretenir, ou du moins à le reconduire. L’usage de produits comme Google Photos ou Apple Photos permet aux utilisateur·rice·s de continuer non seulement à accumuler toujours plus de contenus, mais aussi à les maintenir, de ce fait, dans une forme de dépendance à ces solutions technologiques, comme l’illustre la citation suivante, issue du blogue de Google en 2015 : « As you keep snapping photos and capturing videos, we’ll keep working on making them even easier to store, share and bring to life25. »

  • 26 Traduction libre : « Au fond, la rétention de la mémoire est un problème biologique. Mais au lieu d (...)

25L’autre grand « problème » auquel les technologies sont censées répondre est celui du caractère faillible de la mémoire humaine, qui est perçue comme défaillante dans son fonctionnement. On trouve cette idée explicitement formulée dans le discours de Personal AI en 2022 (Human IA Labs) : « At its core, memory retention is a biological problem. But instead of focusing on fixing people with brain enhancement drugs or surgical implants, why not build a tool to solve the problem26? »

  • 27 Les discours transhumanistes ont participé à diffuser l’idée d’une mémoire originellement handicapé (...)
  • 28 Traduction libre : « Depuis le début de l’histoire humaine, la mémoire d’une personne pouvait être (...)

26Les technologies mnésiques viendraient répondre à ce « problème » de la mémoire oublieuse. À cela s’ajoute la disparition potentielle de la mémoire personnelle, notamment après la mort du sujet. Le passage du temps effacerait les souvenirs, et avec eux la mémoire des individus27. Dans ce récit, la technologie est présentée comme la « solution » à un problème quasi anthropologique, comme on peut l’observer dans l’explication fournie à l’onglet Memory du site de Personal AI : « For all of human history, a person’s memory could be lost; now, in the digital age — and more specifically, in the AI age — your memory can be recalled and shared seamlessly28. »

  • 29 « Real-Time Memory Augmentation » (Zulfikar, Chan et Maes, 2024).

27Ce discours de la lutte contre l’oubli, voire d’un refus de l’oubli pourtant essentiel à la mémoire personnelle (Ricœur, 2003 ; Todorov, 2004 ; Wang et Hoskins, op. cit.), peut prendre une forme moins spectaculaire lorsque la technologie est présentée comme un outil pour pallier les « défaillances » normales de la mémoire de l’utilisateur·rice dans des situations plus ordinaires, comme le propose par exemple Memoro. Grâce à un enregistrement continu de l’environnement sonore des utilisateur·rice·s, cette technologie va inférer, voire anticiper des « besoins » mnésiques en temps réel29. La technologie est décrite comme un assistant personnel de mémoire, doté d’une IA, « wearable » avec interface vocale. Il s’agit d’un assistant du quotidien qui promet de devancer/anticiper les besoins des utilisateur·rice·s lorsqu’ils et elles ne se souviennent plus du nom de la personne devant eux, de certains détails ou de la liste des produits à acheter à l’épicerie. Il s’agit donc de pallier les défaillances de la mémoire dite « sémantique », qui renvoie notamment aux connaissances apprises, aux informations générales sur des lieux et les personnes. Memoro souffle vocalement les réponses à l’oreille de l’utilisateur·rice qui n’aurait pas retenu ce type d’information au cours de la journée :

  • 30 Traduction libre : « Les individus doivent mémoriser un volume d’informations en constante expansio (...)

People have to remember an ever-expanding volume of information. To help with this, we developed Memoro, a wearable and audio-based personal memory assistant that uses an AI agent. Memoro automatically captures real-world auditory interactions of the user and converts them into digital memories. During recall, the assistant can directly infer memory needs using context, search, and present minimal suggestions to weave into daily life and conversations30.

  • 31 On notera également dans cette citation la mention du problème d’un trop grand volume d’information (...)

28Il est intéressant de noter que, dans son discours promotionnel, Memoro joue sur une frontière entre le médical et l’extramédical : la technologie peut à la fois aider des personnes âgées avec perte de mémoire et toute la population qui voudrait bénéficier d’une mémoire plus « performante »31.

29Dans la communication de Google Photos, bien que le thème de l’oubli soit moins fréquent, il est tout de même mobilisé, par exemple pour justifier le développement d’une nouvelle fonctionnalité, « Suggested sharing », qui permet de pallier l’oubli de partage des souvenirs avec nos proches32.

30Dans tous ces cas, la datafication et le traitement algorithmique des données sont présentés comme une solution incontournable à un « problème », qu’il soit d’ordre technique (la numérisation du monde entraînerait la production toujours croissante de données difficiles à gérer sans assistance technologique) ou anthropologique (la mémoire « défaillante », l’oubli comme corrélat nécessaire de la mémoire), qui consiste à prétendre automatiser des processus mnésiques.

31En fonction de ce qui fait l’objet de l’automatisation et des « problèmes » auxquels elle prétend répondre — autrement dit, en fonction de comment et pourquoi les données produites sont mobilisées —, différentes sous-promesses découlent de cette promesse générale d’automatisation. Chacune d’elles peut être perçue comme une prétention à répondre à ces soi-disant « problèmes ».

Les sous-promesses de la datafication de la mémoire

32S’appuyant sur ces discours de légitimation, la promesse de l’automatisation de la mémoire peut prendre différentes formes prétendant se substituer à différentes opérations mémorielles qui témoignent de la variété des technologies mnésiques existantes. Dans la suite de notre réflexion, nous explorerons comment la promesse de l’automatisation s’accompagne de l’idée d’une « augmentation » mémorielle, qui se manifeste sous deux formes différentes : l’anamnésis et la mnémé. L’article explorera enfin la sous-promesse du redoublement de l’expérience quotidienne pour produire de la mémoire et « augmenter » les personnes.

« Augmenter » la mémoire

  • 33 Voir, par exemple, Poitou (1999).

33L’idée de « mémoire augmentée » par la technique est loin d’être récente33, mais les technologies à l’étude formulent la promesse de nouvelles formes de mémoire augmentée.

34Cette « augmentation » de la mémoire renvoie en réalité à deux phénomènes mnésiques distincts : un travail actif de remémoration et l’évocation du souvenir (au sens de contenu réminiscent). Cette distinction en recouvre une bien plus ancienne, que l’on trouve chez Aristote, qui oppose l’anamnésis et la mnémé, et que Paul Ricœur analyse longuement dans La mémoire, l’histoire, l’oubli (2003). Selon la lecture qu’en propose Ricœur, Aristote distingue deux phénomènes mnésiques. L’anamnésis renvoie au travail de remémoration qui demande une recherche active de la part d’un sujet qui parcourt une séquence de temps déterminée selon un mouvement choisi par ses soins. L’autre phénomène, appelé la mnémé, consiste en la survenance d’un souvenir sous l’effet d’une affection, c’est-à-dire d’un changement de la sensibilité lié à une cause extérieure. Le souvenir survient à l’esprit du sujet presque « passivement » (ibid., p. 4). À travers leurs différentes fonctionnalités, les technologies étudiées proposent d’augmenter la mémoire en prenant en charge l’un, l’autre ou, le plus souvent, les deux phénomènes.

L’anamnésis algorithmisée

35Disponibles dans les téléphones cellulaires ou dans d’autres types d’appareils à porter sur soi, les fonctionnalités/technologies mnésiques se présentent comme des « lieux de mémoire en mouvement » (Niemeyer, 2011, p. 315) incontournables du xxie siècle. Grâce à des IA prétendant reproduire nos processus cognitifs, elles promettent de gérer nos souvenirs à notre place. « Your memories, automatically organized34 », telle est la promesse formulée, pour Google Photos, par le product manager Ben Greenwood en 201935. Cette automatisation est censée faciliter un travail d’organisation des contenus en vue de leur remémoration présentée comme laborieuse : « Smarter photo albums, without the work36 », promettait quant à lui François de Halleux, également product manager pour l’entreprise de Mountain View, en 2016.

  • 37 Traduction libre : « Google Photos a été l’un des premiers produits que nous avons conçus en mettan (...)

36Cette « curation » algorithmique de la mémoire personnelle repose sur un ensemble de choix plus ou moins explicitement énoncés par les entreprises. Par la constitution de vastes fonds de contenus à potentiel mnésique, les technologies proposent de simplifier la navigation dans la masse des contenus enregistrés. Préalablement indexés selon une variété de critères de plus en plus nombreux, les contenus personnels des utilisateur·rice·s sont présentés comme facilement accessibles et retrouvables, la numérisation des contenus favorisant leur conservation et simplifiant leur « recherchabilité » (searchability). Étroitement liée, comme le souligne Ben Jacobsen dans sa thèse (2020, p. 120), au développement de l’apprentissage machinique et à la nécessité de produire des outils permettant de naviguer dans les archives des utilisateur·rice·s, la recherchabilité des contenus est un élément très souvent mis en avant dans la communication des entreprises produisant des technologies mnésiques. On en trouve de nombreux exemples dans les articles consacrés à Google Photos sur le site de l’entreprise, par exemple : « Google Photos was one of the first products we built with AI at the center, giving you the ability to search your photos and videos for people, pets, places and more37. » Cette sous-promesse est très souvent associée à un argument consistant à insister sur le gain de temps associé à cette recherchabilité, que souligne également Jacobsen (op. cit., p. 121).

37Les modes d’organisation et de recherche des contenus sont ce faisant construits en fonction des capacités des technologies qu’utilisent ces entreprises (Rouge, à paraître), et non pas des besoins ou des repères mobilisés par les utilisateur·rice·s pour reconstituer leurs souvenirs. Si le traitement des métadonnées associées aux photos et vidéos38 rend possibles l’organisation et la recherchabilité des contenus en fonction de leur date et du lieu de capture39, l’organisation des contenus en fonction de différents types de repères visuels (visages, objets, activités, etc.) a été rendue possible par l’utilisation d’algorithmes de reconnaissance visuelle de plus en plus sophistiqués développés par les entreprises produisant ces technologies mnésiques40. Alors que les chatbots connaissent un succès médiatique considérable, c’est désormais la recherche assistée par des robots conversationnels qui est mise en avant par Google Photos41.

38Ainsi présentée, tout se passe comme si la datafication de la mémoire entraînait une amélioration notable de l’expérience anamnésique des utilisateur·rice·s. C’est toutefois sans tenir compte de la nécessaire sélection préalable de ce qui constitue la mémoire de l’utilisateur·rice en fonction des propriétés et du fonctionnement des différentes technologies étudiées. En effet, en fonction du type de technologies étudiées ou du dispositif dans lequel elles s’inscrivent, la capture des contenus et leur indexation varient, car elles ne prennent pas nécessairement en charge tous les formats de contenus numériques : par exemple, Google Photos ne prendra pas forcément en charge des documents essentiellement textuels, l’entreprise associant ainsi souvenirs et images.

La mnémé algorithmisée

39C’est dans un autre sous-ensemble de discours mettant en avant une sorte d’automatisation de la réminiscence que s’inscrit la promotion des souvenirs numériques, c’est-à-dire des contenus produits par des technologies proposant de rappeler aux individus des événements particuliers de leur expérience quotidienne (relevant donc de la mémoire « épisodique », celle de moments vécus par l’utilisateur·rice).

  • 42 Voir, par exemple, le classement des « thèmes » de mémoire effectué par Facebook tels qu’ils sont r (...)
  • 43 Traductions libres : « Vous perdez cette sensation chaleureuse et nostalgique lorsque vous devez fa (...)

40Les technologies algorithmiques jouent ici le rôle d’évocateur de souvenirs : les algorithmes sélectionnent, à partir d’un ensemble d’instructions42, des données dignes de revenir dans l’actualité des utilisateur·rice·s. C’est cette fois-ci la survenue du souvenir qui répond au problème de la surabondance de contenus, comme en témoignent différentes formules provenant du blogue de Google Photos, par exemple en 2019 : « You lose the warm and fuzzy nostalgic feeling when you have to scroll through hundreds of duplicate photos, so we’re putting your memories front and center in Google Photos. » Ou en 2021 : « To make it easier to look back, we’re using AI to power new features that resurface meaningful moments and bring your memories to life […]43. »

41Bien que les entreprises donnent peu d’informations sur les critères qui président à la sélection des « souvenirs numériques », les interfaces ainsi que les textes publiés, par exemple sur le blogue de Google Photos, permettent de réunir quelques renseignements utiles à ce sujet.

42Le premier élément qui se dégage de plusieurs billets publiés sur le blogue de Google ou sur les pages concernant Apple Photos est que les souvenirs sont de nature photographique et vidéographique, ce qui exclut a priori les contenus de nature plus textuelle. Par exemple, un ticket de caisse, un billet de cinéma ou une recette, pourtant pris en photos et classés comme tels, formeront difficilement des « souvenirs » valables pour être mis en avant par Apple Photos.

43Les captures d’écran sont aussi souvent prises comme exemple de contenus qui ne sont pas dignes d’être rappelés à l’attention de l’utilisateur·rice :

  • 44 Traduction libre : « Nos téléphones sont remplis d’un nombre croissant de photos et de vidéos captu (...)

Our phones are filled with a growing number of photos and videos capturing everything from everyday moments to life milestones. But they’re also cluttered with duplicate images, screenshots, and blurry videos, making it hard to focus on the most meaningful moments44.

  • 45 Traduction libre : « Google Photos est le foyer de vos souvenirs. Mais nous savons que votre galeri (...)

44La capture d’écran est renvoyée à une dimension pratique (« for future reference ») qui l’oppose à des souvenirs caractérisés par leur importance et leur dimension affective : « Google Photos is home for your memories. But we know your photo gallery can get cluttered with similar photos of a single moment or screenshots and documents you snapped for future reference45. »

45De plus, la nature vidéo/photographique des souvenirs de Google Photos et d’Apple Photos implique des critères de sélection basés sur la qualité plastique des contenus. Les photos floues, similaires, comprenant des sujets fermant les yeux sont également jugées par Google comme n’étant pas dignes d’être rappelées à la mémoire de l’utilisateur·rice, au point que l’entreprise propose depuis 2024 une fonctionnalité permettant de combiner plusieurs clichés pour obtenir, de manière factice, la « bonne prise » (« Best Take », du nom de la fonctionnalité en question)46.

  • 47  Traduction libre : « Nous utilisons l’apprentissage automatique pour sélectionner ce qui apparaît (...)

46S’appuyant sur des technologies de reconnaissance faciale, les algorithmes de Google Photos privilégient non seulement les photos de bonne qualité, mais également celles sur lesquelles les sujets sourient : « We’re using machine learning to curate what appears in Memories, so you don’t have to parse through many duplicate shots, and you can instead reflect on the best ones, where the photos have good quality and all the kids are smiling47. » La rétrospective de l’année 2024 proposée par l’entreprise fait la part belle à ce critère, qui devient même une mesure de la qualité des expériences vécues et des relations entretenues (voir figure 4).

47Ce critère repose sur la conviction qu’ont acquise les professionnel·le·s de ces entreprises selon laquelle il est préférable et possible de sélectionner les contenus susceptibles de susciter des émotions positives. Autrement dit, un « bon souvenir », pour Google Photos, correspond à un souvenir positif (Rouge, 2023 et à paraître).

48Par ailleurs, en mobilisant les métadonnées associées aux photos (Lee, op. cit. ; Rouge, 2023), les algorithmes produits par Google Photos sélectionnent les contenus capturés à des endroits peu visités par l’utilisateur·rice, qui constituent de probables lieux de vacances : « The holidays are always a great time to reflect on what really matters — for me, that’s my family, both near and back home in Europe. With Memories in Google Photos, I’m able to relive the moments — big and small — I’ve shared with my loved ones48. » Ces métadonnées peuvent également permettre de reconnaître des dates spéciales, correspondant à des événements culturels importants pour les différent·e·s utilisateur·rice·s49.

49Enfin, les technologies d’IA sont utilisées pour produire des assemblages de contenus thématiques censés représenter des souvenirs associés à un type d’activité, à un objet, à un lieu. Les algorithmes sont ici instruits pour repérer automatiquement des motifs réguliers dans les contenus, même les plus banals, comme la présence d’un sac à dos orange sur une multiplicité de photos :

  • 50 Traduction libre : « Avec Souvenirs, vous pouvez déjà redécouvrir les photos importantes des années (...)

With Memories, you can already look back on important photos from years past, recent highlights, moments with your loved ones, your favorite activities and more. Using machine learning, we can now go beyond resurfacing photos based on themes to doing so based on not-so-obvious visual patterns in your photos. Starting later this summer, when we find a set of three or more photos that share things like shape or color, we’ll highlight these little patterns for you in your Memories. For example, one of our engineers received this collection featuring photos he snapped of his favorite orange backpack50.

50Apple Photos fonctionne de manière relativement similaire. Pour devenir « souvenirs », les images doivent avoir été classifiées selon un ensemble de catégories prédéfinies : prénoms de personnes, groupe de personnes, animaux (« amis à quatre pattes »), lieux géolocalisés (à domicile, boutiques ou cafés, villes, pays), vacances, saisons et événements calendaires (été, hiver, Noël, veille du Jour de l’an, etc.) ou inférés (« premiers moments ensemble »), scènes (« journées enneigées », « en nature »), actions (« exploration »). Or, certaines classes ou sous-classes ne pourront pas faire l’objet de souvenirs thématiques, comme c’était par exemple le cas avec Apple Photos concernant les lieux de commémoration de l’Holocauste : l’algorithme bloquait les photographies de lieux sensibles de ses rétrospectives annuelles ou des images mises en avant (Vilvang, 2024).

51L’ensemble de ces critères participent, selon les communications promotionnelles d’Apple Photos et de Google Photos, à la production de souvenirs « importants », « significatifs »51 — c’est-à-dire à rappeler des souvenirs qui comptent52. Cette importance des souvenirs est associée chez Google à une affectivité supposée forte que dénote le recours aux superlatifs (« best moments », « best memories53 ») et aux préférences fortes (« your favorite people, things and activities54 »). Bien sûr, les suggestions mnésiques proposées peuvent être en total décalage avec l’expérience vécue et les phénomènes de réminiscence des utilisateur·rice·s55.

  • 56 Traduction libre : « Prises individuellement, ces photos ne sont peut-être pas les plus significati (...)

52La valeur des souvenirs — leur poids et leur sens dans l’expérience de l’utilisateur·rice — est donc calculée par les algorithmes de ces entreprises qui opèrent à partir de critères normatifs davantage pensés en fonction des capacités des technologies mobilisées que de critères établis par les utilisateur·rice·s. Ce biais technologique et son emprise sur le récit de vie des utilisateur·rice·s sont par ailleurs verbalisés par la vice-présidente de Google Photos dans le billet de 2021 plusieurs fois cité, lorsqu’elle annonce le lancement des « little patterns », ces assemblages de photos basés sur le repérage de motifs réguliers dans les contenus : « On their own, these photos may not be the most meaningful, but when you see them all together, they tell a story — your story56. »

53Le discours d’Apple Photos présente quant à lui une promesse tout à faire inédite dans le domaine de la mémoire personnelle : Apple Souvenir promet une mémoire « équitable » (« fairness »)57 aux utilisateur·rice·s. Pour l’entreprise, la mise en avant des « souvenirs » doit prendre en considération des catégories intersectionnelles (ethnoraciales, d’âge et de genre) et la modélisation algorithmique doit être « diversifiée, inclusive et équilibrée58 ». L’idée d’associer la mémoire personnelle à un critère d’équitabilité forme une orientation idéologique et un cadrage rhétorique forts tout à fait nouveaux. La dimension équitable (ou non équitable) est en effet généralement liée aux questions de mémoire collective (mémoires nationales, des groupes, voire des familles, par exemple), pas d’emblée à la mémoire individuelle. La mémoire personnelle n’est pas présidée par un critère d’équitabilité, contrairement, par exemple, aux politiques de mémoire collectives contemporaines plus inclusives ou aux politiques de réparation mémorielles des États visant à réparer le tort historique causé à certains groupes sociaux. Cette promesse de rendre la présentation des souvenirs personnels équitable selon les catégories sociales forme de toute évidence un argument commercial et un positionnement inévitable à l’égard des critiques sur le biais des algorithmes.

54En proposant des technologies sélectionnant les contenus dignes d’être rappelés, ces entreprises organisent non seulement une « partition du mémorable » (Jacobson et Beer, 2021, p. 40), mais produisent également une fonctionnalité permettant de justifier, aux yeux des utilisateur·rice·s, l’intérêt de la collecte de données personnelles auxquelles ils et elles se livrent. Cette justification peut prendre des formes différentes qui, toutes, insistent sur la qualité des souvenirs produits, qu’ils soient « significatifs », « valables » ou encore « équitables ». Un effet commun se dégage de ces différentes justifications cependant : les critères de la réminiscence, reposant sur des technologies qui capturent et « interprètent » les données, sont rationalisés. Ils ne dépendent plus d’une construction sociale partagée, d’aléas de l’expérience quotidienne ou du caprice des sens, mais d’un ensemble d’opérations algorithmiques.

55On notera par ailleurs que la sélection automatique du mémorable est aussi souvent associée à celle d’une « augmentation » multimodale de l’expérience de la réminiscence algorithmisée. Des technologies telles que Google Photos ou visionOS2 proposent d’augmenter les souvenirs avec des effets visuels et sonores censés rendre plus immersive l’expérience de la redécouverte de ces contenus : « Cinematic photos help you relive your memories in a way that feels more vivid and realistic — so you feel like you’re transported back to that moment59 » ou encore « D’un simple geste, vos souvenirs prennent vie, avec un effet de profondeur et de relief infiniment naturel60 ». VisionOS2 formule également la promesse de « répéter » à l’infini les expériences vécues et dans n’importe quel endroit au moyen d’un casque de réalité virtuelle : « Pendant vos appels FaceTime avec des personnes équipées d’Apple Vision Pro, tout le monde peut partager des images spatiales grandeur nature — photos, vidéos et panoramas — et interagir avec elles. Vous pouvez ainsi revivre vos plus beaux souvenirs, où que vous soyez61. » Ces images augmentées deviennent à nouveau des expériences du temps présent tout en mettant l’accent sur l’enrichissement des expériences en devenir. Le souvenir qui ressurgit par le biais de cette mnémé algorithmique est ainsi nouvellement augmenté, à la fois par les algorithmes et par un ensemble d’effets multimodaux ajoutés62.

  • 63 Pour une analyse plus détaillée de cette publicité, voir Niemeyer et Douaud (op. cit.) et Smit (op. (...)

56En somme, la distinction entre l’anamnésis et la mnémé est utile à la compréhension de la différence qui distingue les phénomènes mnésiques que les technologies se proposent d’augmenter : d’un côté, des technologies promettant une organisation et une navigation automatisées dans les archives numériques, relevant d’une sorte d’anamnèse, de l’autre (et souvent associées aux premières au sein d’un même produit), des technologies proposant d’automatiser la sélection des contenus mémorables en produisant une suggestion de souvenirs numériques. La publicité d’Apple pour l’iPhone 7, la fonctionnalité « Souvenirs » plus spécifiquement, est possiblement la plus exemplaire de cette double rhétorique de la mnémé et de l’anamnésis. La dernière est gérée par Apple (un vieil homme qui travaille dans les archives analogiques qui coupe et prépare les données pour leur projection) afin de produire des mnémés chargées fortement en émotions chez les personnes qui utilisent Memories63.

« Augmenter » la mémoire et l’utilisateur·rice par une datafication en continu

  • 64 Sur les usages du lifelogging, voir Caccamo, Gueret et Nguyen, 2026.
  • 65 https://www.personal.ai/train, dernière consultation le 17 avril 2024.
  • 66 Sur les modes de représentation des données (fausse épistémie), voir Crémier, Bonenfant, Lafrance S (...)

57Automatiser l’enregistrement d’un vaste ensemble de traces en vue de faire mémoire est lié à un autre ensemble de promesses que l’on peut rattacher au phénomène du lifelogging. Il s’agit d’abord de produire un prétendu « double » datafié de l’expérience vécue par un individu. Idéalement, dans le but de constituer une sorte de « mémoire totale » du quotidien, l’ensemble des activités, des interactions, des actions, des comportements, voire des pensées des individus seraient mis en données de façon à constituer un fonds numérique important. Ce « mini big data » personnel (Gurrin, Smeaton et Doherty, 2014) n’est plus seulement constitué de photographies, mais également d’écrits, de conversations, de chiffres, de métadonnées, etc. Cet ensemble peut servir à se rappeler des moments autobiographiques évanescents ou oubliés ou à faire des recoupements de données64. Par la suite, ce vaste jeu de données pourrait participer à la création d’un « double » numérique de soi, comme le promet Personal AI, cas exemplaire en la matière. Sur la base d’un tel portrait comportemental, l’entreprise promet à ses client·e·s de créer des versions artificielles d’eux-mêmes sous la forme de robots conversationnels ; ces IA personnelles promettent de se comporter de la même façon que les individus humains qu’elles s’emploient à simuler, de travailler à leur place et de continuer d’interagir dans le monde après leur mort. Il n’est plus simplement question pour ces IA de prétendre copier certains phénomènes mnésiques comme ceux que nous avons évoqués précédemment (anamnésis et mnémé), mais de faire croire qu’elles peuvent reproduire le fonctionnement de la mémoire autobiographique d’un individu particulier et ainsi sa personnalité en vue « d’augmenter » la personne, voire l’humain lui-même. Une partie de l’industrie émergente de la recréation artificielle d’individus (Öhman et Floridi, 2017 ; Caccamo, 2021) repose sur la datafication continue et en temps réel du quotidien, avec une participation relativement volontaire des individus. On voit ainsi une gradation entre ce que proposent des technologies comme Google Photos et Apple Photos et un projet tel que celui de Personal AI où toute chose pourrait potentiellement être datafiée. Ces promesses répondent alors au « problème » de l’oubli — l’industrie est largement nourrie par un discours de refus de l’oubli : « Your AI Never Forgets65 » (« Votre IA n’oublie jamais ») —, de la perte de la mémoire en étroit lien à la disparition des personnes. Passer par la promotion discursive de la préservation de la mémoire permet une plus grande acceptabilité sociale à l’égard de ce type de technologies que l’on peut qualifier de transhumanistes. La mémoire, ou plutôt sa production et sa conservation, sert ici d’argument fondamental pour légitimer une datafication en continu du quotidien. Ces promesses s’adossent également à une promesse épistémique bien connue suivant laquelle les « données » ne seraient pas des construits, mais aussi un reflet de la vie telle qu’elle a été « capturée66 ». C’est en ce sens que Personal AI met en avant « un score d’authenticité » des IA qui tentent de copier les comportements des individus-sources : cet argument présent dans le discours de l’interface vise à convaincre de la légitimité de ces « doubles » numériques, à les rendre plus « vrais ».

Tableau 1. Vue d’ensemble de la rhétorique du problème et des promesses dans les discours des entreprises étudiées

Tableau 1. Vue d’ensemble de la rhétorique du problème et des promesses dans les discours des entreprises étudiées

Conclusion

58À travers l’examen critique des promesses technomnésiques produites par ces discours, cet article a donc rendu compte des processus de datafication et de la modélisation algorithmique de la mémoire sur lesquels reposent les promesses mnésiques formulées par Google Photos, Apple Photos, Memoro et Personal AI. La grande promesse d’automatisation de la mémoire est étroitement liée à une promesse d’augmentation de la mémoire. Cette dernière fait l’objet d’une variété de propositions en gradation : production, indexation et curation rationalisée de mémoire numérique (essentiellement visuelle et audiovisuelle), hiérarchisation du mémorable à la place et au bénéfice des individus, réponse à des prétendus besoins mnésiques et, en fin de compte, promesse d’une mémoire « quasi totale » qui pourrait mener à des versions de soi artificielles (IA personnelle) et à des « formes de vie » numériques postmortem.

59Cet article a défendu l’idée que la mémoire algorithmique et ses récits génératifs ne constituent pas seulement une forme de datafication parmi d’autres, mais recouvrent une mise en données particulière qui transforme potentiellement le rapport qu’entretiennent les utilisateur·rice·s à leurs expériences du temps présent et de leurs souvenirs. Semblable à la photographie, qui fut au départ l’un des moyens de garder trace du présent pour devenir souvenir, le cadrage de nos expériences du temps présent devient celui d’une sauvegarde de données à l’infini dont la substance mnémonique sera prise en charge par les applications choisies. Il sera ainsi nécessaire de voir comment les personnes s’en servent concrètement et si les promesses sont vécues comme annoncées.

60Au terme de cette enquête sur les promesses technomnésiques repérées dans les discours promotionnels de quatre entreprises proposant de prendre en charge, par différents moyens, la mémoire de leurs utilisateur·rice·s, il apparaît clairement, d’une part, que les discours qui soutiennent ces promesses participent au projet de production d’un « individu-data » projeté « dans un monde sans oubli » (Merzeau, 2013, p. 115). Mais il apparaît également, d’autre part, que ces promesses produisent une certaine perte d’agentivité des utilisateur·ice·s dans la construction de leurs récits de vie. En effet, ces différentes technologies mnésiques reposent sur l’espoir d’une datafication quasi totale de l’expérience humaine et d’une interprétation efficace de ces données par des algorithmes présentés comme étant de plus en plus puissants, notamment par le biais du développement du machine learning. Cette organisation machinique des galeries et des contenus dignes d’être remémorés repose donc sur un ensemble de calculs probabilistes qui transforment la vie en données et la mémoire en matière statistique, écartant ce qui dans l’expérience humaine échappe encore à la datafication (les odeurs, le goût, le toucher et plus largement la mémoire procédurale sont exclus pour l’heure de cette mémoire algorithmique toute visuelle ou audiovisuelle) et aux critères parfois retors qui président à la survivance comme à la survenue de certains souvenirs (une association d’idées, le goût d’une madeleine trempée dans une tasse d’infusion). Alors que la métaphore de la boîte noire est très souvent mobilisée pour décrire l’opacité du fonctionnement des algorithmes, on peut opposer ici à leur logique statistique somme toute banale une autre boîte noire, autrement mystérieuse, qui est celle de la mémoire et de l’oubli humains.

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Bibliographie

BARRETTE Pierre (2024), « La série Blue Moon, un laboratoire pour les séries originales de télévision par contournement (TPC) locales », Kinephanos, 10(1), p. 70-93.

BAZIN André (1981), « Ontologie de l’image photographique », dans Qu’est-ce que le cinéma ?, Paris, Les Éditions du Cerf, p. 9-17.

BEER David et Roger BURROWS (2013), « Popular culture, digital archives and the new social life of data », Theory, Culture & Society, 30(4), p. 47-71, DOI : https://doi.org/10.1177/0263276413476542.

BHOWMIK Samir (2019), « Thermocultures of memory », Culture Machine, 17, p. 1-20.

BOUDON Héloïse et Katharina NIEMEYER (2016), « Fidelity as interseriality: The challenges of adapting the Québécois TV series Les Invincibles for broadcast in France », Canadian Journal of Communication, 41(4), p. 655-672.

CACCAMO Emmanuelle (2021), « Eternime ou simuler les morts par le biais d’agents conversationnels “intelligents”. Réflexions sémiotiques sur un média imaginaire », Frontières, 2(32), DOI : https://doi.org/10.7202/1083220ar.

CACCAMO Emmanuelle (2022), Répertoire Technomnésis, https://technomnesis.org/repertoire/, page consultée le 9 octobre 2025.

CACCAMO Emmanuelle, Océane GUERET et Phuong Anh NGUYEN (2026), « “J’ai trouvé une app’ qui peut enregistrer votre vie automatiquement !”. Lumière sur les motivations, les croyances et les usages de lifeloggers », dans Emmanuelle CACCAMO et Katharina NIEMEYER (dir.), Technomémoires, Québec, Presses de l’Université du Québec, p. 149-174.

CHENEY-LIPPOLD John (2017), We are data: Algorithms and the making of our digital selves, New York, NYU Press.

CONNERTON Paul (2008), « Seven types of forgetting », Memory Studies, 1(1), p. 59-71.

CRÉMIER Lucile, Maude BONENFANT et Laura  I. LAFRANCE ST-MARTIN (2019), « Données brutes ou hypersymboles ? Signification et données numériques, entre processus discursif et procédure machinique », Cygne noir, 7, p. 79-110, DOI : https://doi.org/10.7202/1089330ar.

DANDURAND Guillaume, Florence LUSSIER-LEJEUNE, Daniel LETENDRE et Marie-Jean MEURS (dir.) (2022), Attentes et promesses technoscientifiques, Montréal, Presses de l’Université de Montréal.

DAVALLON Jean (1984), « Sociosémiotique des images », Langage & société, 28(2), p. 111-140.

DRAAISMA Douwe (2000), Metaphors of memory, Cambridge, Cambridge University Press.

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

DODGE Martin et Rob KITCHIN (2007), « Outlines of a world coming into existence: Pervasive computing and the ethics of forgetting », Environment and Planning B Planning and Design, 34(3), p. 431-445.

ERLL Astrid (2011), « The invention of cultural memory: A short history of memory studies », dans Memory in culture, Londres, Palgrave Macmillan, p. 13-37.

FAN Chenyou, Zehua ZHANG et David J. CRANDALL (2008), « Deepdiary: Lifelogging image captioning and summarization », Journal of Visual Communication and Image Representation, 55, p. 40-55. 

GARDE-HANSEN Joanne, Andrew HOSKINS et Anna READING (dir.) (2009), Save as… digital memories, New York, Palgrave Macmillan. 

GARDE-HANSEN Johanne (2011), Media and memory, Édimbourg, Edinburgh University Press.

GURRIN Cathal, Alan F. SMEATON et Aiden R. DOHERTY (2014), Lifelogging: Personal big data, Boston, Now.

HOGAN Mél (2024), « The fumes of AI », Critical AI, (2)1, DOI : https://doi.org/10.1215/2834703X-11205231.

HOSKINS Andrew (2024), « AI and memory », Memory, Mind & Media, 3, DOI : https://doi.org/10.1017/mem.2024.16.

JACOBSEN Ben et David BEER (2021), Social media and the automatic production of memory: Classification, ranking and the sorting of the past, Bristol, Bristol University Press. 

JACOBSEN Benjamin N. (2020), « “You Have a New Memory”: Mediated memories in the age of algorithms », Toronto, University of York, https://etheses.whiterose.ac.uk/28341/1/Jacobsen_109033505_Thesis.pdf, page consultée le 10 octobre 2025.

JOLY Pierre-Benoît (2013), « À propos de l’Économie des promesses techno-scientifiques », dans Jacques LESOURNE et Denis RANDET (dir.), La recherche et l’innovation en France FuturRIS, Paris, Odile Jacob, p. 231-255.

KEUCHEYAN Razmig (2019), Les besoins artificiels : comment sortir du consumérisme, Paris, Zones.

KIDD Jenny et Eva NIETO MCAVOY (2023), « Deep nostalgia: Remediated memory, algorithmic nostalgia and technological ambivalence », Convergence, 29(3), p. 620-640. 

LEE JeongHyun (2020), « Algorithmic uses of cybernetic memory: Google Photos and a genealogy of algorithmically generated “memory” », Social Media + Society, 6(4), DOI : 10.1177/2056305120978968.

LIV Nadine et Dov GREENBAUM (2020), « Deep fakes and memory malleability: False memories in the service of fake news », AJOB Neuroscience, 11(2), p. 96-104. 

MERZEAU Louise (2013), « L’intelligence des traces », Intellectica. Revue de l’Association pour la recherche cognitive, 59(1), p. 115‑135, DOI : https://doi.org/10.3406/intel.2013.1088.

MILLETTE Mélanie, David MYLES, Florence MILLERAND et al. (2020), Méthodes de recherche en contexte numérique : une orientation qualitative, Montréal, Presses de l’Université de Montréal.

MORELLI Pierre et Mirela LAZAR (2015), « Plasticité des dispositifs d’information et de communication », Questions de communication, 28, p. 7-17, DOI : https://doi.org/10.4000/questionsdecommunication.10017.

NIEMEYER Katharina (2011), De la chute du mur de Berlin au 11 Septembre 2001. Le journal télévisé, les mémoires collectives et l’écriture de l’histoire, Lausanne, Antipodes.

NIEMEYER Katharina et Chloé DOUAUD (2018), « La marchandisation du passé : le cas d’Apple et de la préfabrication des souvenirs », Effeuillage, 7, p. 78-81, DOI : https://doi.org/10.3917/eff.007.0078.

NIEMEYER Katharina et Valérie SCHAFER (2022), « Stocker. Penser et placer le stockage au cœur des pratiques médiatiques et communicationnelles », Le Temps des médias, 39(2), p. 6-14, DOI : https://doi.org/10.3917/tdm.039.0006.

ÖHMAN Carl et Luciano FLORIDI (2017), « The political economy of death in the age of information: A critical approach to the Digital Afterlife Industry », Minds and Machines, 27(4), p. 639-662.

PAILHES Amandine et Giuseppina SAPIO (2022), « Une photo à soi et des errances sémiologiques », Communication & langages, 2(212), p. 63-75.

POITOU Jean-Pierre (1999), « Histoire de la mémoire artificielle », dans Charles LENAY et Véronique HAVELANGE (dir.), Mémoire de la technique et techniques de la mémoire, Paris, Érès, p. 35-61.

RICŒUR Paul (2003), La mémoire, l’histoire, l’oubli, Paris, Seuil. 

ROUGE Rémi (2019), « Des souvenirs très précieux : souvenirs numériques et valorisation des données », dans Éric GEORGE (dir), Numérisation de la société et enjeux sociopolitiques 1, Londres, ISTE Éditions, p. 89-98. 

ROUGE Rémi (2023), Le temps retrouvé, la fabrique des souvenirs numériques saisie par ses professionnels, thèse de doctorat, Paris, Université Paris 8, https://theses.fr/2023PA080031, page consultée le 9 octobre 2025.

ROUGE Rémi (à paraître), « Interpréter les données pour produire des souvenirs numériques : l’exemple de la sélection affective », Études digitales, 17.

SCHINCARIOL Alexa, Henry OTGAAR, Ciara M. GREENE et al. (2024), « Fake memories: A meta-analysis on the effect of fake news on the creation of false memories and false beliefs », Memory, Mind & Media, 3(e17), DOI : 10.1017/mem.2024.14.

SELKE Stefan (dir.) (2016), Digital self-tracking and lifelogging – Between disruptive technology and cultural transformation, Wiesbaden, Springer.

SMIT Rik (2024), « When memories become data », dans The remaking of memory in the age of the Internet and social media, Oxford, Oxford University Press, p. 196-209.

STIEGLER Bernard (1991), « État de la mémoire et mémoire de l’État », Ars industrialis, https://arsindustrialis.org/node/1936, page consultée le 9 octobre 2025.

TODOROV Tzvetan (2004), Les abus de la mémoire, Paris, Arléa.

TRIGG Dylan (2009), « The place of trauma: Memory, hauntings, and the temporality of ruins », Memory Studies, 2(1), p. 87-101.

VAN DIJCK José (2014), « Datafication, dataism and dataveillance: Big data between scientific paradigm and ideology », Surveillance & Society, 12(2), p. 197-208, DOI : https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776.

VILVANG Chrys (2024), « Between automated memory and history: Blocking “sensitive locations” from Apple Memories », Memory, Mind & Media, 3(8), DOI : https://doi.org/10.1017/mem.2024.4.

WANG Qi et Andrew HOSKINS (2024), The remaking of memory in the age of the Internet and social media, Oxford, Oxford University Press.

WEST Nancy Martha (2000), Kodak and the lens of nostalgia, Charlottesville, University of Virginia Press.

ZULFIKAR Wazeer, Samantha CHAN, Pattie MAES (2024), « Memoro: Using large language models to realize a concise interface for real-time memory augmentation », Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '24), DOI : https://doi.org/10.1145/3613904.3642450.

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Notes

1 Google Photos, « Your Photos, your memories, your way », Blog Google – Photos (blog), 18 mai 2021, https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

2 Limitless : https://www.limitless.ai/ ; Omi : https://www.omi.me/ ; Plaud : https://ca.plaud.ai/ ; Memoro : https://www.media.mit.edu/projects/memoro/overview/.

3 Le terme données peut renvoyer à un ensemble d’éléments très variés — textes, photographies, captures d’écran, vidéos, dessins, enregistrements vocaux et audio, données corporelles, données de localisation et d’horodatage de la création des contenus, etc. — à partir desquels les algorithmes opèrent des calculs (classification, détection de patterns, etc.). Le traitement algorithmique de nos archives numériques par les technologies mnésiques suppose donc qu’elles soient préalablement datafiées. Comme l’explique Cheney-Lippold (2017, p. 13), un ordinateur ne reconnaît pas une personne joyeuse sur une photo, il encode l’image en procédant à des calculs qui produisent, in fine, un « sourire-“données” » (« data-“smile” », traduction libre).

4 Les memory studies s’intéressent également à la mémoire traumatique (Trigg, 2009), mais aussi, notamment dans le contexte de la datafication, aux enjeux écologiques du stockage des données (Hogan, 2024), au potentiel du devenir historique des données du présent (Niemeyer et Schafer, 2022), aux phénomènes de réinvention accrue du passé liés aux fausses nouvelles (Schincariol et al, 2024), aux agents conversationnels automatisés (Hoskins, 2024) ainsi qu’à la place de la mémoire dans un environnement surconnecté (Wang et Hoskins, 2024).

5 Pierre-Benoît Joly soutient que les promesses scientifiques ont « une dimension discursive (mots d’ordre, arguments) et une dimension matérielle (pratiques, organisations sociales, objets physiques…) » et qu’elles « interagissent » (op. cit., p. 241). Cela est d’autant plus vrai que la dimension discursive est elle-même le produit de pratiques professionnelles.

6 Il convient de souligner que chaque innovation technologique dans le domaine de la mémoire véhicule un ensemble de promesses spécifiques. L’avènement du phonographe, de la photographie et du cinématographe s’est par exemple accompagné de la promesse d’une restitution de la réalité dans son immédiateté quasi brute (voir notamment Bazin, 1981). L’ouvrage Technomémoires édité par Emmanuelle Caccamo et Katharina Niemeyer (sous presse) prolongera ces réflexions.

7 Le terme mnésique (ou mnémonique), du grec mnêsios ou du latin mens, signifie « de mémoire » et renverrait également au mot grec mnasthai (se souvenir). Voir https://www.cnrtl.fr/definition/academie9/mn%C3%A9sique, dernier accès le 18 février 2025.

8 Depuis 2015, Google/Alphabet.

9 Ces technologies correspondent à des formes assez différentes : assistants mnésiques (Memoro, Personal AI), albums photo « intelligents » (Apple Photos, Google Photos) et fonctionnalités mnésiques (Apple Souvenir, Google Souvenir). Ce choix correspond à notre souhait de couvrir un ensemble de promesses. Pour des raisons évidentes d’espace, nous nous sommes limité·e·s à ces cas parmi le grand nombre d’autres technologies disponibles (voir Caccamo, 2022 ; Rouge, 2023).

10 https://blog.google/.

11 https://www.media.mit.edu/projects/memoro/overview/.

12 https://www.personal.ai/thesis.

13 https://www.personal.ai//memory.

14 https://docs.personal.ai/docs/terminology ; https://www.personal.ai/train.

15 Il y a différentes manières de définir la sociosémiotique. Dans cet article, cette dernière est comprise et approchée dans sa dimension critique et ouverte en permettant de décoder les signes visuels, textuels et procéduraux des textes, des sites Web et des interfaces tout en leur accordant la force de coconstruire l’univers social, économique et culturel de la production et de la réception dans sa discursivité et visualité ; univers duquel les signes sont eux aussi une construction (Barrette, 2024). Certain·e·s chercheur·euse·s ne mobilisent pas d’entrevues dans leurs recherches sociosémiotiques en défendant l’idée que les textes et images analysés, coproduisant le social, tout en le constituant, ne nécessitent pas d’autres méthodologies. Bien qu’en raison de l’angle choisi dans cet article nous ne mesurions pas ici l’écart entre les promesses formulées et leur efficacité effective, l’ouverture méthodologique est bénéfique pour renforcer certains résultats de l’analyse textuelle et visuelle ou encore pour démontrer que le sens n’est pas toujours celui qui semble se construire au prisme de la seule lecture des chercheures (Boudon et Niemeyer, 2016).

16 Ce constat fait l’objet d’un argument commercial dans le discours de Personal AI qui se positionne comme une nouvelle forme de technologie de la mémoire : https://www.personal.ai/thesis.

17 « Répondre à un besoin » est une reformulation de la prétention à « résoudre un problème ». Les deux formulations permettent de présenter l’activité des professionnel·le·s comme une activité visant à « aider » les utilisateur·rice·s en leur fournissant un « service ». On trouve régulièrement, dans l’explication que fournissent les concepteur·rice·s de ces technologies en entretien (Rouge, 2023), l’argument selon lequel elles émergent comme solution au problème de la gestion de contenus numériques dont le volume va croissant.

18 Joly note qu’en effet, la production d’une promesse technoscientifique s’articule toujours à la production d’une légitimité : « Parmi les ressources utilisées pour intéresser un large public, on trouve ainsi des outils rhétoriques généraux. Car la promesse n’a pas seulement à être crédible, elle doit aussi être légitime » (op. cit., p. 237).

19 https://blog.google/products/photos/.

20 Traduction libre : « Plus nous capturons de moments, plus il devient difficile de revivre ces souvenirs. Les photos et vidéos s’entassent sur nos appareils mobiles, nos anciens ordinateurs, nos disques durs et nos services en ligne (qui manquent constamment d'espace). [...] Nous voulions faire mieux. Alors aujourd’hui, nous présentons Google Photos — un nouveau produit autonome qui vous offre un foyer pour toutes vos photos et vidéos, qui vous aide à organiser et à donner vie à vos moments, et vous permet de partager et sauvegarder ce qui compte », https://blog.google/products/photos/picture-this-fresh-approach-to-photos/.

21 https://blog.google/products/photos/redesigned-google-photos/.

22 Traduction libre : « Souvent, nous prenons des photos pour capturer des souvenirs ou sauvegarder des détails importants, mais les informations contenues dans ces photos peuvent se mélanger. [...] Les capacités multimodales de Gemini peuvent comprendre le contexte et le sujet des photos pour en extraire les détails », https://blog.google/products/photos/ask-photos-google-io-2024/. On trouve également la justification de l’usage de l’IA comme solution au trop-plein de contenus dans l’article de 2021 cité en accroche de cet article : https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

23 https://www.apple.com/ca/macos/photos/ et https://www.apple.com/ca/fr/visionos/visionos-2/.

24 Ce récit s’appuie donc sur la nature pharmacologique de la technologie, au sens où l’entend Stiegler, https://arsindustrialis.org/vocabulaire-pharmakon-pharmacologie.

25 Traduction libre : « Alors que vous continuez à prendre des photos et à capturer des vidéos, nous continuerons à travailler pour les rendre encore plus faciles à stocker, à partager et à faire revivre », https://blog.google/products/photos/picture-this-fresh-approach-to-photos/.

26 Traduction libre : « Au fond, la rétention de la mémoire est un problème biologique. Mais au lieu de se concentrer sur la réparation des personnes avec des médicaments d’amélioration cérébrale ou des implants chirurgicaux, pourquoi ne pas construire un outil pour résoudre le problème ? » Personal AI ajoute également : « You don’t solve the human, you solve the problem » (« On ne répare pas l’humain, on résout le problème »), https://www.personal.ai/thesis.

27 Les discours transhumanistes ont participé à diffuser l’idée d’une mémoire originellement handicapée (et du corps humain au complet), comme un problème à résoudre par des technologies émergentes. Dans ce type de représentations sociales, la perte de mémoire est également associée aux thèmes de la perte d’identité et de la mort, de la mort du sujet ou de « micro-morts » de soi. Sur ce dernier thème, voir Caccamo, Gueret et Nguyen (à paraître).

28 Traduction libre : « Depuis le début de l’histoire humaine, la mémoire d’une personne pouvait être perdue ; maintenant, à l’ère numérique — et plus spécifiquement, à l’ère de l’IA —, votre mémoire peut être rappelée et partagée de façon fluide », https://www.personal.ai/memory.

29 « Real-Time Memory Augmentation » (Zulfikar, Chan et Maes, 2024).

30 Traduction libre : « Les individus doivent mémoriser un volume d’informations en constante expansion. Pour les aider, nous avons développé Memoro, un assistant personnel de mémoire portable et basé sur l’audio qui utilise un agent d’IA. Memoro capture automatiquement les interactions auditives du monde réel de l’utilisateur et les convertit en souvenirs numériques. Lors du rappel, l’assistant peut directement déduire les besoins de mémoire en utilisant le contexte, effectuer des recherches et présenter des suggestions minimales à intégrer dans la vie quotidienne et les conversations », https://www.media.mit.edu/projects/memoro/overview/, dernière consultation le 15 décembre 2024.

31 On notera également dans cette citation la mention du problème d’un trop grand volume d’informations et la rhétorique du besoin.

32 https://blog.google/products/photos/give-and-get-photos-you-care-about/.

33 Voir, par exemple, Poitou (1999).

34 Traduction libre : « Vos souvenirs automatiquement organisés ».

35 https://blog.google/products/photos/gallery-go/.

36 Traduction libre : « Un album photo plus intelligent, sans effort ».

37 Traduction libre : « Google Photos a été l’un des premiers produits que nous avons conçus en mettant l’IA au centre, vous donnant la possibilité de rechercher dans vos photos et vidéos des personnes, des animaux de compagnie, des lieux et bien plus encore », https://blog.google/products/photos/ask-photos-google-io-2024/.

38 Souvent appelées données EXIF (pour « exchangeable image file format »), elles peuvent comprendre le lieu, la date de la prise de vue, le type d’appareil utilisé, voire ses caractéristiques et réglages.

39 https://blog.google/products/photos/smarter-photo-albums-without-work/.

40 Dans un article consacré aux racines cybernétiques de la mémoire algorithmiquement produite, à l’exemple de Google Photos, JeongHyun Lee (2020, p. 6) revient sur l’usage des métadonnées pour l’organisation chronologique des albums et sur le développement d’algorithmes de machine learning visant à identifier des « objets » sur des photos générant à leur tour des métadonnées permettant « de catégoriser et d’organiser toutes les photos pour qu’elles puissent être retrouvées dans le futur » (p. 7). Traduction libre de « categorizing and organizing all photos for future retrievals ».

41  https://blog.google/products/photos/google-ai-photo-editing-features-tips/, https://blog.google/products/photos/google-ask-photos-early-access/.

42 Voir, par exemple, le classement des « thèmes » de mémoire effectué par Facebook tels qu’ils sont relatés dans https://research.facebook.com/blog/2017/9/facebook-memories-the-research-behind-the-products-that-connect-you-with-your-past/.

43 Traductions libres : « Vous perdez cette sensation chaleureuse et nostalgique lorsque vous devez faire défiler des centaines de photos en double, alors nous mettons vos souvenirs au premier plan dans Google Photos » ; « Pour faciliter le retour en arrière, nous utilisons l’IA pour alimenter de nouvelles fonctionnalités qui font ressurgir les moments significatifs et donnent vie à vos souvenirs […] » https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

44 Traduction libre : « Nos téléphones sont remplis d’un nombre croissant de photos et de vidéos capturant tout, des moments du quotidien aux étapes importantes de la vie. Mais ils sont aussi encombrés d’images en double, de captures d’écran et de vidéos floues, ce qui rend difficile de se concentrer sur les moments les plus significatifs », https://blog.google/products/photos/google-photos-memories-view/.

45 Traduction libre : « Google Photos est le foyer de vos souvenirs. Mais nous savons que votre galerie photo peut s’encombrer de photos similaires d’un même moment ou de captures d’écran et de documents que vous avez pris en photo pour référence future », https://blog.google/products/photos/google-photos-organization-updates-november-2023/.

46 https://blog.google/products/photos/how-google-photos-best-take-works/.

47  Traduction libre : « Nous utilisons l’apprentissage automatique pour sélectionner ce qui apparaît dans Souvenirs, afin que vous n’ayez pas à parcourir de nombreuses prises identiques et que vous puissiez plutôt vous concentrer sur les meilleures, où les photos sont de bonne qualité et où tous les enfants sourient », https://blog.google/products/photos/relive-your-best-memories-new-features-google-photos/.

48 Traduction libre : « Les fêtes sont toujours un bon moment pour réfléchir à ce qui compte vraiment — pour moi, c’est ma famille, celle qui est proche et celle restée en Europe. Avec Souvenirs dans Google Photos, je peux revivre les moments — grands et petits — que j’ai vécus avec mes proches », https://blog.google/products/photos/new-cinematic-photos-and-more-ways-relive-your-memories/.

49 https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

50 Traduction libre : « Avec Souvenirs, vous pouvez déjà redécouvrir les photos importantes des années passées, les moments forts récents, les instants avec vos proches, vos activités préférées et bien plus encore. Grâce à l’apprentissage machine, nous pouvons maintenant proposer plus que faire simplement ressortir des photos basées sur des thèmes pour le faire en nous appuyant sur des motifs visuels particuliers dans vos photos. À partir de cet été, lorsque nous trouvons un ensemble de trois photos ou plus qui partagent des éléments comme la forme ou la couleur, nous mettrons en évidence ces petits motifs pour vous dans vos Souvenirs. Par exemple, l’un de nos ingénieurs a reçu cette collection présentant les photos qu’il avait prises de son sac à dos orange préféré », https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

51 « Important » et « meaningful », https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/. Chez Apple, le terme significatif semble appliqué lors d’un déplacement dans un lieu inédit, lorsque plusieurs images ont été prises au domicile durant une période de temps (« Novembre à la maison ») ou à la prise de photos lors d’un événement calendaire : une photo prise dans un nouveau lieu, quelques heures passées à un nouvel endroit ou un album d’images constitué à une date culturellement importante (Noël par exemple) peuvent suffire à être catégorisés comme « significatifs ». L’acception demeure assez réductionniste.

52 « Moments that matter », https://blog.google/products/photos/turn-frown-upside-down-suggested-rotations-and-more/.

53 Traductions libres : « meilleurs moments », « meilleurs souvenirs », https://blog.google/products/photos/relive-your-best-memories-new-features-google-photos/.

54 Traduction libre : « Vos personnes, lieux et activités préférés », https://blog.google/products/photos/new-cinematic-photos-and-more-ways-relive-your-memories/.

55 Les utilisateur·rice·s peuvent faire une expérience appauvrie de leur mémoire, cadrée par un ensemble de catégories prédéfinies par un tiers. Dans le vaste fonds de photographies prises par les individus, seules certaines catégories sont considérées comme « valables ». Ces choix participent à un oubli structurel (Connerton, 2008), au sens où, parmi la masse de contenus accumulés, certains peuvent tomber dans l’oubli, car ils ne sont pas ramenés « à la surface » de l’interface, bien que présents, retrouvables.

56 Traduction libre : « Prises individuellement, ces photos ne sont peut-être pas les plus significatives, mais quand vous les voyez toutes ensemble, elles racontent une histoire — votre histoire », https://blog.google/products/photos/new-memories-features-look-back/.

57 « Fairness in the Generation of Face Embeddings. A challenge in obtaining a useful face representation is ensuring consistent accuracy on many axes. The model must show similar performance across various age groups, genders, ethnicity, skin tones and other attributes. Fairness is an essential aspect of model development and must be taken into account from the beginning, not only in the data collection which needs to be diverse, inclusive, and balanced but also in strong failure analysis and model evaluation. » Traduction libre : « Équité dans la génération d’embeddings faciaux. Pour obtenir une représentation faciale utile, le défi consiste à garantir une précision cohérente selon plusieurs axes. Le modèle doit montrer des performances similaires à travers différents groupes d’âge, genres, ethnies, teintes de peau et autres attributs. L’équité est un aspect essentiel du développement de modèles et doit être prise en compte dès le début, non seulement dans la collecte de données qui doit être diversifiée, inclusive et équilibrée, mais aussi dans une analyse rigoureuse des défaillances et l’évaluation du modèle », https://machinelearning.apple.com/research/recognizing-people-photos.

58 https://machinelearning.apple.com/research/recognizing-people-photos.

59 Traduction libre : « Les photos cinématiques vous aident à revivre vos souvenirs d’une manière qui semble plus vivante et réaliste — pour que vous ayez l’impression d’être transporté dans ce moment passé », https://support.google.com/photos/thread/88778155/relive-the-moment-with-cinematic-photos?hl=en.

60 https://www.apple.com/ca/fr/visionos/visionos-2/.

61 https://www.apple.com/ca/fr/visionos/visionos-2/.

62 Cela peut faire penser au projet annoncé en 2018 par Facebook de créer des environnements mnésiques en réalité virtuelle et en 3D à partir de photographies : https://www.youtube.com/watch?v=Ur1Z72_LyTM&ab_channel=PetaPixel.

63 Pour une analyse plus détaillée de cette publicité, voir Niemeyer et Douaud (op. cit.) et Smit (op. cit.).

64 Sur les usages du lifelogging, voir Caccamo, Gueret et Nguyen, 2026.

65 https://www.personal.ai/train, dernière consultation le 17 avril 2024.

66 Sur les modes de représentation des données (fausse épistémie), voir Crémier, Bonenfant, Lafrance St-Martin (2019). La diffusion de la photographie a elle aussi, en son temps, été accompagnée d’une croyance épistémique ou ontologique forte. Voir par exemple Bazin (op. cit.) sur les croyances associées à l’ontologie de l’image photographique.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Capture d’écran de la page consacrée à Google Photos
Crédits © Google, février 2025, https://blog.google/​products/​photos/
URL http://journals.openedition.org/communication/docannexe/image/21335/img-1.png
Fichier image/png, 305k
Titre Figure 2. Capture d’écran de la requête « memory » avec exemples
Crédits © Apple, janvier 2025, https://www.apple.com/​ca/​macos/​photos/​
URL http://journals.openedition.org/communication/docannexe/image/21335/img-2.png
Fichier image/png, 609k
Titre Figure 3. Captures d’écran d’Apple Photos et de visionOS2
URL http://journals.openedition.org/communication/docannexe/image/21335/img-3.png
Fichier image/png, 592k
Titre Figure 4. Capture d’écran de Google 
Crédits © Google, 2024, https://blog.google/​products/​photos/​google-photos-2024-recap/​
URL http://journals.openedition.org/communication/docannexe/image/21335/img-4.png
Fichier image/png, 143k
Titre Tableau 1. Vue d’ensemble de la rhétorique du problème et des promesses dans les discours des entreprises étudiées
URL http://journals.openedition.org/communication/docannexe/image/21335/img-5.png
Fichier image/png, 103k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Rémi Rouge, Emmanuelle Caccamo et Katharina Niemeyer, « Promesses technomnésiques et datafication de la mémoire personnelle »Communication [En ligne], Vol. 42/2 | 2025, mis en ligne le 10 décembre 2025, consulté le 14 février 2026. URL : http://journals.openedition.org/communication/21335 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15bo7

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Auteurs

Rémi Rouge

Rémi Rouge est docteur, enseignant contractuel en sciences de l’information et de la communication à l’Université Sorbonne Paris Nord, CRESSPA. Courriel : rougeremi@gmail.com

Emmanuelle Caccamo

Emmanuelle Caccamo est professeure à l’Université du Québec à Trois-Rivières. Courriel : emmanuelle.caccamo@uqtr.ca

Katharina Niemeyer

Katharina Niemeyer est professeure à l’Université du Québec à Montréal. Courriel : niemeyer.katharina@uqam.ca

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Droits d’auteur

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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.

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