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« Votre entreprise plus nette sur le Net »

Comment les professionnels fabriquent-ils les publics et les imaginaires de l’e-réputation ?
Camille Alloing

Résumés

L’auteur s’intéresse à la réputation en ligne, et plus spécifiquement à celle des organisations. À partir de l’analyse d’un corpus composé de définitions, d’indicateurs de mesures et de conseils pratiques, il s’interroge sur la place que l’usager, les technologies et l’idéologie occupent dans les discours de praticiens visant à assurer à une organisation une « bonne réputation en ligne ». Selon l’auteur, les praticiens de l’e-réputation construisent les publics d’une organisation plus qu’ils ne les révèlent, produisant ainsi des publics imaginés dont les opinions viennent régir les actions des organisations.

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Texte intégral

1Les sciences humaines et sociales s’interrogent depuis de nombreuses années sur la réputation, et plus spécifiquement sur celle des organisations (Origgi, 2013). Loin d’être admise par tous (Boistel, 2008), la définition de cet objet s’inscrit dans les cadres réflexifs propres à chaque champ disciplinaire : la réputation comme une somme d’images mentales dont la mesure favorise la gestion des organisations (Fombrun, 1996), comme un signal visant à réduire l’incertitude d’un acteur en situation de choix (Milgrom et Roberts, 1986), ou encore comme la résultante d’un processus social (Chauvin, 2013). Dans nos travaux en information-communication, nous définissions la réputation comme « une méta-opinion issue d’actions communicatives intentionnelles d’évaluation de l’être et de l’agir d’une organisation au sein de groupes d’individus » (Alloing, 2013 : 249). La réputation agit comme un mécanisme d’agencement des opinions pour ces groupes, et régit en partie leurs relations avec les entités réputées. Des opinions dont la production et la diffusion sont favorisées par le développement d’un Web qui se veut « social » et « contributif ».

  • 1 Marché estimé, en 2011, par l’éditeur de logiciel français Digimind à 190 millions d’euros. Voir la (...)
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2E-réputation, réputation numérique ou en ligne, cyberréputation… Un ensemble de termes qui, depuis quelques années, accompagnent le développement d’un marché français des prestations de gestion et des technologies de mesure1 (Cadel, 2011). Une notion qui, quand elle concerne les individus et citoyens, s’insère dans les débats publics2, interpelle les instances juridiques internationales3, s’intègre à des offres d’assurances aux particuliers4, ou encore est discutée pour l’élaboration de certaines normes5. Mais ce marché de l’e-réputation semble dirigé essentiellement vers les organisations, comme celles de l’industrie hôtelière, dont la « volonté de domestication de ces nouveaux espaces réputationnels » (Beauvisage, Beuscart et Cardon, 2013 : 152), tels les sites de notations ou les réseaux dits socionumériques (Stenger et Coutant, 2010), nécessite une connaissance des dispositifs sociotechniques du Web et des usages qui s’y développent. Au-delà, les plateformes dites 2.0 du Web ont su construire des systèmes de réputation permettant d’orienter leurs usagers au sein de ces myriades d’avis et d’opinions (Masum et Zhang, 2004), autant qu’elles intègrent cette « autorité numérique de l’énonciateur, sa e-réputation » pour redéfinir l’agencement des résultats qu’elles proposent (Cardon, 2013 : 90). Pourtant, les principaux écrits sur ce sujet, sur les méthodes de gestion autant que sur les possibilités de mesure des usages et d’évaluation d’une réputation numérique, restent majoritairement ceux de praticiens (Anderruthy, 2009 ; Rosoor, 2012 ; Bloch, 2012), là où la recherche, notamment en sciences de l’information et de la communication, s’y intéresse depuis peu (Alcantara, 2015 ; Galinon-Mélénec, 2011 ; Merzeau, 2009 ; Alloing, 2013).

3Si la réputation apparaît comme une question cruciale pour les organisations, la transposition par les professionnels de ce concept à internet nous interroge. Quels discours accompagnent le développement de l’e-réputation dans la littérature professionnelle francophone ? Et comment y sont représentés les « publics » de cette (e)réputation ? De quelle manière les praticiens de l’e-réputation font-ils appel à certains imaginaires propres à internet (voire les fabriquent) et aux usages présumés de ses utilisateurs pour promouvoir et définir ce qu’est ou ce que n’est pas une « bonne gestion de son e-réputation » ?

4Après une première partie présentant une rapide revue des principaux écrits scientifiques concernant la réputation en ligne, la proposition d’un historique de la notion en France, et la présentation de notre méthodologie et de nos corpus, nous nous interrogeons dans une deuxième partie sur la place de l’usager et des technologies dans les discours de praticiens à partir de l’analyse de définitions de l’e-réputation. Dans une troisième partie, nous nous interrogeons sur les différents indicateurs de mesure généralement usités pour évaluer les opinions des publics des organisations, quantifier leurs usages et in fine produire une e-réputation afin de faciliter les prises de décision des organisations. Dans une quatrième partie, nous analysons les idéologies que les professionnels de l’e-réputation diffusent au sein de discours visant à expliciter les méthodes et techniques à appliquer pour s’assurer une « bonne e-réputation ». Enfin, nous mettons en perspective nos différentes observations et nos constats critiques en conclusion, nous interrogeant notamment sur le fait que les praticiens de l’e-réputation construisent les publics d’une organisation plus qu’ils ne les révèlent, produisant ainsi des « publics imaginaires » dont les opinions viennent régir les actions des organisations.

Une mise en contexte : le développement de la notion d’e-réputation

L’e-réputation : des premières recherches instrumentales…

5Dans un article publié en mars 2000, Cynthia McDonald et Carlos V. Slawson s’interrogent sur l’apport des « scores de réputation » des vendeurs du site eBay.com dans l’établissement des prix de leurs offres. À la suite de cette première approche, la réputation en ligne est principalement abordée à travers un prisme instrumental dans la recherche anglo-saxonne en informatique pour définir en quoi elle influe sur la confiance des acheteurs (Pavlou et Sulin, 2000), s’interroger sur les mécanismes de construction de cette réputation par les utilisateurs de sites de vente en ligne (Hogg et Adamic, 2004), ou encore déterminer la manière d’empêcher les fraudes pour établir des scores de réputation (Dellarocas, 2000). Le terme e-reputation en lui-même apparaît pour la première fois dans une recherche s’intéressant à la manière dont le site Web d’une organisation offre à celle-ci la possibilité de construire sa réputation en ligne (Chun et Davies, 2001). Dans ces recherches (de 2000 à 2006), la réputation en ligne est vue comme une transposition de la réputation selon les approches économiques, soit un facteur de confiance. Elle n’est pas à proprement parler définie comme un objet ou un concept au-delà des systèmes algorithmiques qui la produisent.

6En sciences humaines, et spécialement dans le champ de l’information-communication, les principaux questionnements se construisent en parallèle du développement de l’usage des dispositifs sociotechniques du Web (blogues, réseaux socionumériques, etc.) et s’orientent vers l’articulation entre la notion d’identité numérique et celle d’e-réputation (Ertzscheid, 2009 ; Pierre, 2011). L’identité numérique peut être définie comme l’ensemble des profils d’un usager sur les plateformes (comptes Twitter ou Facebook par exemple) et plus largement des « traces » documentaires produites à la suite de l’usage de ces plateformes (présentation de soi, données personnelles, traces d’usages, etc.).

7Après une première approche concernant les individus et les organisations (Alloing et Pierre, 2012), nous avons proposé dans nos travaux une définition informationnelle et documentaire de l’e-réputation d’une organisation : 

  • 6 Redocumentarisation (Zacklad, 2007) entendue ici comme la réarticulation sémiotique d’un document p (...)

L’e-réputation d’une organisation se forme par la restitution documentarisée numériquement de […] toute […] information participant à la formulation d’une opinion par un « internaute ». Pour donner du sens à ces documents lors de leur prescription par les usagers, ceux-ci procèdent à une redocumentarisation6. Mais l’e-réputation d’une organisation se construit aussi par l’interaction des identités numériques des « internautes » avec la présence numérique de l’organisation. Interactions dont la mémorisation permet la mise en visibilité et la hiérarchisation de certains documents porteurs de marqueurs réputationnels qui sont alors commensurés par les systèmes propres aux plates-formes pour produire des indicateurs (Alloing, 2013 : 313).

8De notre point de vue, la notion d’e-réputation est nécessaire pour décrire le processus propre au Web et à ses plateformes de construction des réputations. Elle met en exergue l’implication de ces réputations dans les mécanismes de consommation de l’information numérique. Mais cette notion permet aussi de souligner la place du Web comme médium pourvoyeur d’information construisant plus largement les réputations d’entités.

… À une instrumentation de la notion

9Les premières recherches sur la réputation en ligne, autant que celles plus actuelles, ne semblent pourtant pas à l’origine de la diffusion de cette notion au sein des communautés de professionnels d’internet en France. En 2006, et sans allusion aux recherches existantes, le blogueur Christophe Deschamps parle de « l’indispensable gestion de la réputation numérique7 ». À la suite de ce premier article, de nombreux professionnels s’attachent à démontrer l’importance d’une « bonne e-réputation », à partir d’études de cas d’organisations dont la méconnaissance du Web, de ses usages et usagers, aurait porté préjudice et « terni » la réputation. De « l’affaire Kryptonite8 », où un internaute a montré la faiblesse des cadenas de la marque au moyen d’une vidéo sur un forum (forçant l’entreprise à rappeler l’ensemble de ses produits), au cas de Dominos Pizza9, où un salarié a diffusé sa propre méthode — peu appétissante — pour préparer une pizza, en passant par l’exemple des 3 Suisses10 qui, à la suite d’une erreur de prix sur leur site de vente, ont refusé d’indemniser les acheteurs ayant fortement protesté en ligne, les exemples de crises réputationnelles sont légion (Vanderbiest, 2013). Pour chacun de ces dysfonctionnements, les professionnels proposent une « leçon » à retenir pour ne pas voir la réputation d’une organisation mise à mal : prendre au sérieux le « pouvoir des internautes » et la liberté d’expression offerts par les dispositifs sociotechniques (pour le cas de Kryptonite), ne jamais aller à l’encontre des clients mécontents et ouvrir systématiquement le dialogue (pour les 3 Suisses), ou encore réagir rapidement et diffuser du « contenu » pour le cas de Dominos.

10Ces premiers discours font apparaître l’e-réputation comme notion-écran venant cristalliser à la fois les préceptes du Web 2.0 (alors naissants) proposés par Tim O’Reilly (2005) et les appréhensions des organisations pour une nouvelle forme de média où la communication ne se veut plus ascendante mais multidirectionnelle (Quoniam et Boutet, 2008). Une notion qui nous semble nécessaire de déconstruire à partir de l’analyse critique des discours de praticiens. D’une part, cette déconstruction permet de poser les fondations nécessaires au développement d’un concept de réputation numérique utile aux recherches en sciences humaines et sociales ; d’autre part, elle vise à révéler les imaginaires à l’œuvre dans la construction de ces discours, tant ils participent aux représentations que les organisations (ayant recours à ces prestataires ou lisant leurs productions) se font de leurs publics.

La démarche méthodologique et le corpus

11Si « l’imaginaire suppose une structuration possible des représentations, l’identification d’archétypes ou de schèmes » (Musso, Ponthou et Seuillet, 2007 : 11), nous proposons ici de nous interroger sur les représentations que les professionnels de la réputation en ligne produisent de l’objet « réputation » et des publics (ceux des organisations dans notre cas) qu’ils placent au centre de leurs actions de gestion. Pour ce faire, nous nous appuyons sur une analyse compréhensive de trois principaux corpus (annexes 1 à 3) afin d’interpréter au mieux les discours de praticiens. Cette analyse se veut donc critique afin « d’éprouver le réel pour en faire naître un nouvel intelligible » (Heller, Huët et Viaillet, 2013), tout en gardant à l’esprit que « définir l’imaginaire ou le réel comme deux dimensions absolument indépendantes n’a pas de sens, et que toute caractérisation de l’un suppose une référence à l’autre » (Carron, 2008 : 452). Nous confrontons alors les saillances et les invariants relevés dans nos corpus par le prisme d’écrits de référence en sciences humaines et sociales, autant que par des retours d’expériences de professionnels, afin de relever les imaginaires qui participent à la construction de ces discours autant qu’ils en découlent. Le choix d’une analyse qualitative repose sur la faible granularité des propos tenus. En effet, ce qui est remarquable dans ces différents textes est que les définitions, les indicateurs de mesure ou encore les pratiques présentées sont relativement similaires. Afin de « monter en généralité » sans pour autant délayer les possibles variations d’un texte à l’autre, nous avons construit une grille d’analyse reposant sur les principales questions suivantes : quels sont les notions ou les éléments redondants pour décrire la réputation en ligne ? À l’inverse, quels sont ceux qui sont dissonants ? Quelles sont les pratiques présentées systématiquement et de manière similaire comme « bonnes » ou « nécessaires » pour gérer l’e-réputation ? Quels sont les indicateurs et les formes de mesure de la réputation numérique paraissant centraux ? Et enfin, en quoi ces différents éléments sont-ils liés aux imaginaires des technologies de l’information-communication mis en avant dans la littérature, et que nous apprennent-ils sur la construction par les organisations des publics participant à la production de leurs réputations ?

  • 11 Étiquetée de DF1 à DF46 pour les appels dans le corps du texte
  • 12 Partant du principe que la notion d’e-réputation et ses pratiques se sont construites principalemen (...)
  • 13 « E-réputation : vers une définition… » sur le blogue CaddE-Réputation : http://caddereputation.ove (...)

12Notre premier corpus (annexe 1) est composé de 46 définitions de l’e-réputation11 produites entre 2008 et 2014, et accessibles sur le Web12 ou dans des ouvrages. Parmi ces définitions, 16 sont issues d’un billet de blogue publié en juin 200913 dans lequel nous avons interviewé des professionnels qui, à l’époque, produisaient déjà de nombreux articles sur le sujet de l’e-réputation.

  • 14 « Social Media Monitoring Tools and Services Report. Analysis and Elaborate Profiles of 250 SMM Tec (...)
  • 15 Liste des éditeurs accessibles sur le site : http://wiki.kenburbary.com. Page consultée le 29 novem (...)

13Notre second corpus (annexe 2) propose la recension des principaux critères de mesure de la réputation en ligne intégrés à 12 logiciels de surveillance de l’e-réputation. Comme nous le détaillons dans l’annexe, ces critères ont été collectés à partir d’un rapport14 produit par un cabinet de conseil. Après consultation des sites Web de 230 éditeurs15 (y compris ceux du rapport), la redondance des critères et des formes de mesure usitées nous amène à limiter notre recensement à 12 plateformes.

  • 16 Cependant, et hormis pour quatre d’entre eux, ces auteurs ne sont pas les mêmes que ceux du corpus (...)
  • 17 Étiquetée de LB1 à LB14 pour les appels dans le corps du texte.
  • 18 La sélection des ressources présentées ici repose sur une collecte systématique des livres blancs f (...)
  • 19 « Le cas De Vous à Moi Communication ». [En ligne]. http://caddereputation.over-blog.com/article-la (...)

14Notre troisième corpus (annexe 3) se compose de 14 livres blancs ou ebooks faisant appel à 84 auteurs ou contributeurs professionnels de l’e-réputation (parfois les mêmes)16, et proposant des « bonnes pratiques » de gestion de l’e-réputation d’une organisation17. Nous sommes bien conscient qu’il ne s’agit pas ici d’une observation des pratiques, mais bien d’une restitution de celles-ci, et que le statut des auteurs influe sur leurs exposés. Néanmoins, ces documents à caractère vulgarisateur étant accessibles sur le Web, et au vu de la convergence des pratiques conseillées entre 2008 et 2015, nous émettons l’hypothèse que ceux-ci sont représentatifs des « bonnes pratiques » prônées par les professionnels18. Dans l’absolu, ils sont caractéristiques des discours sur ces pratiques. De plus, et comme pour les définitions, nous nous appuyons sur un cas fictif19 soumis à 14 « experts » de l’e-réputation (Alloing et Moinet, 2010), et à qui nous avons demandé de définir les pratiques de gestion à mettre en œuvre dans ce cas de « crise d’e-réputation ».

15Enfin, nous tenons à souligner que ces analyses critiques des discours de praticiens de l’e-réputation s’effectueront à travers le prisme de trois courants théoriques traversant les sciences de l’information et de la communication : la cybernétique (internet comme un système autorégulé dont le contrôle permet la maîtrise de l’e-réputation), les théories du document (l’e-réputation comme résultante de marqueurs documentaires permettant sa mesure) et la phénoménologie (les échanges numériques comme révélateurs de l’intentionnalité et des perceptions des usagers des plateformes Web).

Définir l’e-réputation par le prisme des praticiens : la place des technologies et de leurs usagers

L’internaute comme figure de l’usager idéal

16De l’analyse des 46 définitions collectées se dessine en premier lieu la place centrale des technologies et des dispositifs sociotechniques du Web, vus comme des supports de cette réputation numérique. Le « e » devant réputation souligne pour les praticiens cette prise en compte essentielle des dispositifs dans la formation de la réputation (DF31, DF44). La notion de médias sociaux est alors fortement employée pour mettre en relief les vecteurs de construction d’une e-réputation. Les praticiens développent ainsi une vision utilitariste des usages des objets techniques regroupés sous l’appellation « médias sociaux », où l’internaute est à la fois vecteur et producteur de la réputation en ligne d’une organisation, où il « emploie la technique comme un outil pour agir sur le monde » (Musso, 2009 : 201) et en l’occurrence pour agir sur la réputation d’une organisation. En continuant de filer les métaphores de Lucien Sfez reprises par Pierre Musso (2009 : 202), on peut dire que « l’internaute » est ainsi placé dans un environnement d’objets techniques auquel il semble s’adapter naturellement tant la « logique ouverte participative » du Web 2.0 est « surtout facilement accessible » (DF40).

  • 20 Image « mentale » entendue comme la représentation cognitive et affective de valeurs, ou encore de (...)

17Les praticiens regroupent sous le vocable d’internautes l’ensemble des individus ayant accès au réseau. Cette appellation, qui ne distingue pas les différents usages possibles du Web, construit « une figure de l’usager idéal » (Mallein et Toussaint, 1994 : 327) : un utilisateur du Web qui exprime ses critiques, voire converse avec les organisations, et avant tout qui consomme de manière égale l’information en ligne afin de s’orienter et de faire des choix. Car pour les praticiens, l’e-réputation se définit comme « l’image20 » que l’on construit d’une entité par la consommation d’informations sur le Web. Cette idée d’une image générée par l’analyse d’informations accessibles à tous s’inscrit dans un imaginaire où la construction de sens par « l’internaute lambda » (DF2, DF16) ne dépendrait pas de son degré d’appropriation des technologies et reposerait sur une activité sans incident ou difficulté pour accéder aux documents numériques (Boullier et Ghitalla, 2004). Cette « représentation typiquement néolibérale d’un agrégat d’individus <autonomes>, reliés sur un gigantesque réseau/marché autorégulé » (Matthews, 2010 : 338), fait ainsi écho aux préceptes du Web 2.0 édictés par O’Reilly, qui font fi de la dépendance des utilisateurs aux politiques des plateformes ou des compétences techniques souvent nécessaires (Ramrajsingh, 2010) pour produire et diffuser des « contenus » (DF : 1, 6, 17, 26, 27, 29, 46). Cette « rhétorique du sublime technologique » (Flichy, 2000 : 260), où les dispositifs « laissent libre cours au consommateur relatif pour s’exprimer sur votre entreprise » (DF9) se révèle en porte-à-faux des politiques de régulation étatiques ou commerciales mises en œuvre depuis de nombreuses années sur internet (Brousseau, 2001). De même, ces discours font peu de cas des formes de « capitalisme cognitif » (Boutang, 2008) insérant les usagers dans une économie de l’attention où leurs pratiques sont régulées et orientées de manière à maximiser les profits, notamment publicitaires (Kessous, Mellet et Zouinar, 2010).

L’e-réputation comme une « image » numérique ?

18Cette substitution, opérée par les professionnels, d’usages avérés (s’informer pour choisir ou formuler une opinion) par ceux qui sont permis par les dispositifs « correspond à une <vision prométhéenne> de la technique, selon laquelle la NTIC va bouleverser tout ce qui existe et substituer aux anciennes pratiques et aux anciens usages des pratiques et des usages complètement nouveaux » (Mallein et Toussaint, 1994 : 324). Cette vision met en question le constat d’une réelle « réputation sur internet » prônée par les praticiens dans la majorité des définitions. La DF30 met en avant à ce titre qu’il n’est pas exact « de parler d’e-réputation : il s’agit juste de réputation. Tout comme il n’y a pas de t-réputation pour la TV ». Cependant, peu de professionnels distinguent dans leurs approches les facteurs numériques ou non liés à la construction d’une réputation. Une telle ambiguïté renforce alors selon nous l’idée « d’image » fortement mise en avant dans chaque définition. L’e-réputation serait donc « l’image véhiculée et/ou subie par une entreprise ou une marque sur internet » (DF1). Si l’image et la réputation sont deux notions fortement interdépendantes dans la littérature (De Montety, 2008), l’image peut être perçue comme le versant cognitif et affectif de la réputation (Alloing, 2013). Il s’agit d’une représentation propre à chacun et non pas d’un objet global, quantifiable, perceptible de la même manière par tous, comme le laisse supposer l’idée d’« image globale » fortement présente dans la littérature gestionnaire et professionnelle. Dans les définitions analysées, le Web et ses dispositifs renverraient donc un « reflet » des opinions portées à l’encontre d’une organisation, ils produiraient une image perceptible par tous et que chaque organisation pourrait alors gérer. Mais peut-on réellement agir sur une image mentale à partir des seules interactions permises par les technologies numériques ? Nous verrons dans la partie suivante que la notion d’influence vient pallier pour les praticiens ce déficit de sens, tout en leur permettant d’équilibrer la rationalisation de leurs pratiques (et des usages des publics des organisations) avec les aspects émotionnels inhérents au concept de réputation (et donc difficilement prévisibles ou gérables).

La place des dispositifs et de l’identité numérique

  • 21 Et ce, depuis l’émergence de cette notion chez les praticiens (voir en 2008 cet article : http://ww (...)

19Les imaginaires portés par ces définitions de l’e-réputation alternent entre « techno-messianisme » et « techno-catastrophisme » (Balandier, 1986), entre une e-réputation voulue et une autre subie, entre risques et opportunités. Si « l’internaute lambda » y est présenté comme capable de produire et de traiter de nombreuses informations grâce aux dispositifs numériques, de construire ou de détruire une réputation, les plateformes et leurs mécanismes sont aussi présentés comme importants. Pour produire une e-réputation, il convient de mettre en visibilité les opinions ou informations (DF26, DF18) utiles à l’organisation (ou à l’inverse, surveiller celles qui peuvent lui porter préjudice). Les algorithmes des plateformes, spécialement ceux des moteurs de recherche, sont donc inhérents aux mécanismes de formation de cette réputation numérique. Certains professionnels citent même Google (LB9), considérant à la suite d’Anderson (rédacteur en chef du magazine Wired) que « votre marque n’est pas ce que vous en dites, mais ce que Google dit de vous21 ». Mais si « [l]’algorithme de Google est fondamentalement enchâssé dans un modèle d’économie politique des savoirs » (Noyer et Carmes, 2013), alors l’idée d’une e-réputation globale, contextualisée et accessible pour tous au moyen des dispositifs semble difficilement envisageable. Les moteurs de recherche renforcent l’idée qu’il n’y a pas une, mais des réputations (Chauvin, 2013) en fonction des modes de gouvernance de chaque dispositif. De plus, cette articulation entre un traitement automatisé des données produites en ligne et un usage intentionnel des dispositifs pour déployer de nouvelles formes de sociabilité numérique fait écho à l’utilisation récurrente des notions de traces (DF : 13, 37, 39) et d’identité numérique (DF : 3, 4, 5, 17, 37, 39, 41, 42).

20L’identité numérique doit ainsi être gérée et protégée pour faciliter le développement de sa réputation en ligne (aspect intentionnel). À l’inverse, les traces et l’identité numériques des « internautes » participent (par leur traitement automatisé notamment) à la production d’une e-réputation. Avec l’emploi dans les définitions de la notion d’identité numérique s’esquisse un imaginaire d’une contextualisation homogène, voire « neutre », des données et informations produites. L’e-réputation définie comme « l’idée, l’opinion, l’avis que l’on se fait d’une entité […] à partir de son identité numérique, c’est-à-dire des traces qu’elle a laissées en ligne » (DF39), évacue le fait que la « signification de ces nouvelles traces numériques est loin d’être acquise d’emblée » (Cardon, 2012 : 140) et que « le processus de recomposition et de computation des traces implique une grille interprétative implicite portée par l’interface » (Georges, 2010 : 109). En somme que l’identité numérique est dépendante du contexte (Georges, 2009), qu’il existe des identités numériques (Coutant et Stenger, 2011), tout comme il ne peut y avoir une image globale ou un usage normé des technologies.

21Ce dernier aspect reflète selon nous un constat général que nous pouvons formuler ainsi, à la suite de l’analyse des définitions de praticiens : l’e-réputation est un objet « désincarné ». Nous voulons signifier par là que la réputation en ligne semble se révéler naturellement à l’observateur ayant accès aux dispositifs sociotechniques du Web, et que le regard de celui-ci importe moins que l’agencement produit par les plateformes. Les praticiens développent une approche que nous pouvons qualifier de positiviste de l’e-réputation ou, minimalement, d’interactionnelle. La communication (les conversations, les recommandations, etc.) qui produit une réputation est perçue comme « comportement observable […] en évacuant […] tout ce qui a trait à la question de la signification personnelle de, ou attribuée à, ces comportements » (Benoit, 2009 : 6). Cette référence aux écrits de Paul Watzlawick notamment nous semble en adéquation avec les observations formulées dans cette partie de notre article. Qu’en est-il du sujet en lui-même (« l’internaute ») dans la production d’une e-réputation ? Car la réputation (en ligne ou non) « du côté de l’évaluateur, de celui qui attribue une réputation, […] a donc une valeur informationnelle : elle permet d’attacher des poids, des valeurs et des qualités à un paysage indifférencié de biens, d’idées ou de personnes » (Orrigi, 2013 : 106). Plus qu’une volonté explicite d’évaluation signifiée par la communication d’un jugement, la réputation s’avère un moyen de donner du sens à la « réalité sociale » (Schütz, 1987) d’un individu en s’appuyant ou non sur les informations produites par d’autres. Il paraît alors difficile, dans une perspective phénoménologique, d’analyser ou de définir un phénomène réputationnel sans prendre fortement en compte le contexte dans lequel il est donné à voir au sujet. Qui plus est lorsque les praticiens soulignent la subjectivité inhérente de la réputation par l’emploi du terme image, et la possible individuation offerte par les dispositifs avec la mise en relief de la notion d’identité numérique.

22L’e-réputation relève plus pour les praticiens d’un signal que d’un signe, et ses définitions l’inscrivent dans un imaginaire où les dispositifs sociotechniques permettent l’homogénéisation des usages et produisent des effets perceptibles de manière égale par tous. Ainsi, si chaque usager est un « internaute », ou au mieux un « consommateur », dans tous les cas un ensemble de « traces », et que l’e-réputation se donne à voir de manière similaire à chacun, il devient possible de produire des éléments de mesure de cette réputation ou de ces usages.

Mesurer les usages : l’imaginaire d’un public et d’une réputation quantifiables ?

  • 22 Nous pouvons citer à titre d’exemple le plus « célèbre » d’entre eux produit par le magazine Forbes (...)
  • 23 Qui se retrouve notamment dans sa racine latine reputatio (recalculer).

23La réputation des organisations bénéficie depuis de nombreuses années de classements intégrant divers éléments de mesure22. Si ces classements sont fortement discutés (Fombrun, 2007 ; Cravens, Goad Oliver et Ramamoorti, 2003 ; Musteen, Datta et Kemmerer, 2009), ils s’appuient néanmoins sur l’aspect évaluatif de la réputation23 et son rôle de « référence et légitimation omniprésente » (Balandier, 2010). Les professionnels de l’e-réputation ont su très vite intégrer à leurs pratiques et logiciels de surveillance du Web les multiples indicateurs de mesure produits par les plateformes à partir des traces d’usages pour construire des évaluations de la présence et des actions de communication en ligne des organisations. En somme, produire une (e)réputation par l’agrégat et la computation de divers indicateurs.

L’opinion mining : quantifier l’opinion et les « sentiments »

  • 24 Une majorité des logiciels proposent des modules d’analyses lexicales et sémantiques.
  • 25 Voir par exemple : « Outils de veille d’opinion/e-réputation : pourquoi ça ne marche pas (ou si peu (...)

24Parmi les critères et formes d’analyse présentés dans notre annexe 2, l’un des plus redondants est celui des « sentiments » exprimés par les usagers du Web à l’égard des organisations. Cette pratique de « l’opinion mining » (Boullier et Lohard, 2012) est généralement présentée comme centrale à toute analyse de la réputation. Si, effectivement, la réputation peut être abordée comme l’agencement d’opinions dans un groupe, voire une méta-opinion (Alloing, 2013), cette « fouille de l’opinion » s’appuyant sur des techniques automatisées de data mining n’est pas exempte de questionnements plus généraux, et anciens, sur l’analyse des opinions et la question de l’opinion publique. La première de ces interrogations porte sur « l’impératif de représentativité » (Desrosières, 1993) propre à toute évaluation de l’opinion. Le fait que les praticiens ne puissent être en mesure de délimiter finement l’identité sociopolitique des émetteurs d’opinions (Boyadjian, 2014) à partir de leurs seuls profils ou activités en ligne laisse supposer qu’ils cherchent à révéler une « opinion publique » qui discuterait des actions d’une organisation. Cette notion d’opinion publique, dont de nombreux auteurs nous disent qu’elle n’est pas une opinion unique et unifiée (D’Alméida, 2007), repose sur une « promesse idéologique […] qui peine à se réaliser » (Kaufmann, 2003 : 284). Pourtant, certains biais propres aux méthodes de sondage traditionnelles (Bourdieu, 1984) semblent être dépassés par les techniques employées par les professionnels. Notamment, le fait que l’enquêteur n’influe pas sur l’enquêté par le choix de ses questions, puisque la captation des opinions se fait « à distance ». De plus, si l’on passe « d’une opinion à un savoir par la montée en généralité d’un contenu propositionnel ou par une <désubjectivation> » (Quéré, 1990 : 310), les traitements statistiques et sémantiques24, et l’emploi de critères essentiellement quantitatifs (parts de voix, volumes d’interactions, etc.), offrent ainsi aux utilisateurs de logiciels de veille pour l’e-réputation la possibilité de repérer et de qualifier rapidement des propos jugés généraux, redondants, et donc révélateurs de l’opinion publique (mais quel public ?). Cette capacité à traiter de manière automatisée de grands volumes d’information, et surtout à qualifier l’opinion, n’est pas sans générer certaines controverses chez les professionnels eux-mêmes25 ou dans la littérature scientifique (Boullier et Lohard, 2012) : le langage humain est trop complexe pour être analysé par une machine (il faut alors pouvoir tracer les limites de ce qu’une machine peut faire) ou encore les techniques d’analyse automatique du sentiment ne sont pas encore au point (les technologies nourrissent plus d’attentes qu’elles ne fournissent de résultats). Afin de répondre à ces doutes, la plupart des éditeurs de logiciels proposent de coupler ces analyses automatisées de « tonalités » avec des analyses humaines. Une association de deux formes d’analyse qui n’est pas sans soulever de nombreuses questions sur la nécessaire appropriation du contexte et plus généralement sur la manière de diriger la subjectivité de l’analyste pour qualifier ce qui relève plus de l’attitude d’un sujet face à une proposition qu’à l’affirmation de celle-ci (Kaufmann, 2003 : 268). Pour limiter les risques d’une analyse qu’un client jugerait hasardeuse, et sûrement par la recherche d’une écologie cognitive dans le traitement de grands corpus, la majorité des éditeurs proposent un triptyque positif/neutre/négatif pour qualifier les opinions collectées. Ils défont ainsi ces opinions de toute singularité et construisent un point de vue unique ou binaire, voire sans prise de position (opinion « neutre »). Cette approche s’inscrit selon nous dans l’imaginaire de la « foule intelligente » (Rheingold, 2005) où ce qui compte est moins la singularité du regard de chacun que sa capacité à devenir soluble dans les actions de tous.

Une catégorie imaginaire d’usagers : les « influenceurs »

25Cependant, et afin justement de définir plus précisément des publics des organisations par lesquels il devient possible de pondérer les opinions exprimées, les éditeurs proposent systématiquement l’identification d’« influenceurs ». Les « influenceurs » font référence à la notion de leader d’opinion et apparaissent comme les usagers du Web capables d’influer sur l’opinion de leurs contacts/publics, comme le présente le modèle du « two step flow communication » d’Elihu Katz et Paul Felix Lazarsfeld (1955). Là où il paraît difficile de catégoriser les « internautes lambda », les divers critères quantitatifs de mesure des usages fournis par les plateformes s’avèrent utiles pour déceler les usagers les plus actifs et visibles : volumes de tweets ou retweets, de likes, de « vues », de commentaires, positionnement et liens dans un réseau… Les critères, computations et méthodes permettant de les révéler sont nombreux (Paillasson, 2013). Ces influenceurs seraient capables de modifier les opinions de certaines parties prenantes, mais surtout d’activer la diffusion « virale » (d’usager en usager) des informations produites par les organisations (ou celles pouvant leur porter préjudice). Mais là où le recours à de nombreuses techniques statistiques pourrait, dit-on, permettre de repérer des « influenceurs » de fait (dont chaque action a un effet sur un public), les divers critères usités s’avèrent plus utiles pour la construction d’« usagers influents » venant répondre aux besoins stratégiques des organisations dans un contexte bien déterminé, qu’à leur détection (Haikel-Elsabeh et Alloing, 2014). En effet, l’instrumentation d’une diffusion « virale » d’information repose essentiellement sur l’environnement de diffusion, voire le hasard (Watts et Dodds, 2007), ou encore sur la source de l’information plus que le relais en lui-même (Bandari, Asur et Huberman, 2012). Ces « influenceurs » ont donc un rôle minime dans l’activation de la « viralité », et leur efficacité dépend plus du contexte dans lequel ils agissent que d’un statut reconnaissable par tous. Plus généralement, si la réputation se construit par l’information consommée, « [l]es pratiques informationnelles reposant de plus en plus sur des agencements complexes, il devient franchement inconcevable […] d’esquisser la moindre démonstration quant à l’existence d’une influence directe des médias sur les individus » (Granjon et Le Foulgoc, 2011 : 35-36). Et d’un usager d’une plateforme sur un autre.

Les indicateurs de mesure : le mythe d’une réputation rationalisée ?

26Si par définition un indicateur est un « dispositif fournissant des repères26 », ceux que proposent les éditeurs de logiciels à leurs utilisateurs doivent les orienter au sein de l’environnement numérique où se construit une e-réputation. Pour produire ces indicateurs, les praticiens effectuent une commensuration des usages et des propos tenus par leurs « cibles ». Ils transforment des qualités (comme les opinions) en quantités, les différences (entre les mesures d’activités des usagers par exemple) en grandeurs (Espeland et Stevens, 1998). Étant donné que la commensuration repose sur la comparaison des objets « commensurés » (Espeland et Stevens, 1998), les mesures d’activités et d’usages auxquels les dispositifs donnent accès apparaissent alors comme des étalons de mesure standardisés sur lesquels les éditeurs peuvent s’appuyer. Le résultat de cette commensuration se matérialise par des ranking évaluant la popularité d’une source, et plus largement la réputation d’un usager ou d’une organisation. Tout comme le PageRank de Google, les praticiens, pour construire leurs indicateurs, s’appuient « sur une idéalisation qui est au cœur même de la conception du web par les pionniers » et considèrent que « les internautes publiants sont égaux, mais que leurs pages [ou profils] ne le sont pas » (Cardon, 2013 : 74-75). Les éditeurs vont effectuer diverses computations en fonction du type de support à évaluer. Ainsi, le SynthesioRank ou le AMIrank (annexe 2) agencent à la fois des mesures d’audience obtenues par des sites tiers et les modèles dominants du Web tel le PageRank. Il ne nous semble pas utile de remettre en question la pertinence de telles computations à partir du moment où l’on considère que celles-ci sont utilisées par les organisations comme des constructions nécessaires pour s’orienter. Mais ces indicateurs sont les mêmes pour chaque organisation, pour chaque type de public analysé, et réduisent ainsi les possibles « affordances situationnelles » (Quéré, 1997). De même, la recherche évidente d’une rationalité dans les procédures de mesure afin de réduire l’incertitude ne doit pas empêcher les organisations « de conserver un doute, d’entretenir une méfiance par rapport à la suffisance des corrélations, de maintenir la distinction entre corrélation et cause, de se méfier des <effets> autoperformatifs des corrélations » (Rouvroy et Berns, 2013 : 170).

27L’analyse des critères de mesure de l’e-réputation proposés par les éditeurs de logiciels fait apparaître l’usager comme défini en fonction de ses seules activités, reconnaissable par la seule computation de ses « traces » qui, lorsqu’elles révèlent une activité de grande ampleur comparativement à la moyenne statistique, permettent de créer des catégories sociales imaginaires comme les « influenceurs ». L’approche statistique des comportements des usagers et les computations effectuées ensuite pour produire une commensuration reflétant la e-réputation supposée d’une organisation font apparaître un « public numérisé » et quantifiable grâce aux dispositifs. Cette quantification favorise une « pragmatique du chiffre » (Fauré et Gramaccia, 2006) propre aux processus décisionnels des organisations. Nous pouvons aussi, pour qualifier ces « usagers commensurés », nous appuyer sur l’idée de « sujet algorithmique » proposée par Antoinette Rouvroy et Thomas Berns (2013 : 180). Celui-ci a des difficultés à se représenter comme tel, mais surtout son « consentement […] est faible quand il transmet de l’information » et sa volonté de divulguer volontairement ses « traces » s’amenuise. L’intentionnalité propre à cet objet communicationnel qu’est l’opinion constitutive d’une réputation s’efface lorsque le sujet est ici abordé comme un « document comme les autres » (Ertzscheid, 2009). Un sujet qui ne se pense pas comme tel, et dont les professionnels de l’e-réputation n’interrogent que le « su » (la dimension « médium », la transcription des relations sociales par les dispositifs), afin de reconstruire une « forme » (le « vu ») artefactuelle dont la plasticité s’accorde aux besoins procéduraux des organisations (Pedauque, 2003 ; Salaün, 2012). Ils délaissent, ou plutôt rationalisent, la dimension « signe » (le « lu ») de ces « usagers documents », élaguant le sens qu’ils peuvent donner à leurs propres usages, et ne s’interrogeant pas alors sur les « réserves de connaissances » (Quéré, 2000 ; Schütz, 1987) auxquelles les autres usagers font appel pour décrypter ces mêmes comportements et produire une opinion.

28En ne s’appuyant que sur les critères fournis par les plateformes, en ne reproduisant que les modèles de mesure des dispositifs dominants du Web, en ne proposant que des indicateurs standardisés, les praticiens présentent une réputation totalement quantifiable par la technique. Une forme d’imaginaire apparaît ainsi, où l’e-réputation devient un objet que l’on peut délimiter et circonscrire grâce aux données fournies par les plateformes, aux modèles statistiques et à la puissance de calcul des logiciels. Les professionnels fournissent alors une rationalisation totale de cet objet qui sert et accompagne les pratiques de gestion que nous présentons ensuite.

Les « bonnes pratiques » de gestion : entre imaginaires et idéologies

29L’e-réputation et les besoins de la gérer semblent se développer, pour les praticiens, par l’entropie informationnelle due à l’accroissement des usages des dispositifs sociotechniques. Une entropie amenant à un « déluge » d’informations dont aucune forme de régulation a priori ne permettrait de préserver la réputation des organisations. Les discours sur les « bonnes » ou « nécessaires » pratiques de gestion de l’e-réputation présents dans notre corpus (annexe 3) proposent un ensemble de méthodes et de techniques pour reprendre le « contrôle » et favoriser la « maîtrise » des espaces numériques où les organisations souhaitent communiquer. Cette élaboration d’un système offrant à l’organisation la possibilité de réguler la diffusion d’informations la concernant est présentée comme une boucle de rétroaction (l’usager produit la réputation en consommant l’information qu’il a lui-même participé à produire), où le « réel peut tout entier s’interpréter en termes de messages et en réseaux de médiations » (Bougnoux, 1993 : 454). Autrement dit, les praticiens proposent une approche cybernétique des pratiques de gestion de l’e-réputation. Cette approche ne met pas de côté la matérialité des supports sur et par lesquels les comportements des usagers sont possibles, mais subsume encore une fois aux déterminants biographiques et cognitifs de la réputation (pourtant définie par eux comme une « image ») des usages observables.

30Les différentes pratiques prescrites aux organisations dans notre corpus nous permettent de mettre au jour les étapes nécessaires pour assurer une « bonne » gestion de sa e-réputation. Elles donnent aussi lieu à l’appréhension de certaines idéologies, formant un discours cohérent avec les diverses définitions déjà analysées et les critères de mesure présentés. Nous proposons ici de présenter ces « étapes nécessaires » de gestion, non sans y introduire certaines nuances ou critiques provenant des praticiens eux-mêmes, puis de mettre en question les idéologies qui affleurent de ces discours.

Analyser l’existant et écouter les internautes

31Gérer son e-réputation doit systématiquement commencer par une phase d’observation de l’existant (qui parle de l’organisation, où, comment, etc.) pour ne pas agir dans la précipitation (LB2) et plus généralement pour réfléchir à une stratégie s’accordant avec les besoins de l’organisation. Ce premier point laisse supposer que toute organisation a de facto une e-réputation sur un Web où « l’internaute » peut et va s’exprimer librement, créant un ensemble de risques potentiels (LB1, 2, 4, 5). De même, l’organisation se retrouve alors tiraillée entre un impératif de « réactivité » et un nécessaire besoin de réflexivité sur son « image voulue » (LB3) et ses besoins stratégiques à plus long terme. Cette première étape est présentée comme l’amorce des suivantes, et spécifiquement des trois principales : écouter les « internautes », produire du « contenu » et converser avec les « communautés ».

32Les stratégies de veille (surveillance et analyse des informations) sont un incontournable des pratiques de gestion de l’e-réputation. Reposant sur des étapes relativement similaires dans notre corpus (définition des mots-clés, choix des logiciels et indicateurs, analyses et opinion mining, diffusion des résultats), elles doivent offrir à l’organisation : une identification des risques potentiels (LB1, 2), une collecte des avis de consommateurs (LB3), une surveillance globale et exhaustive de l’environnement numérique (LB4, 7), la possibilité de circonscrire des « influenceurs » (LB6), ou encore la détection de « signaux faibles » permettant d’anticiper les comportements à venir des usagers surveillés et tout phénomène « viral » (LB4).

  • 27 Voir « Les 10 arnaques de la veille en e-réputation » par G. Fouetillou : support de présentation d (...)

33La question de la détection des « signaux faibles » (Ansoff, 1975), à l’aide d’inférences statistiques à partir de bribes d’informations, élude le fait que ces signaux (reconnaissables par n’importe qui et relevant d’une production volontaire de l’émetteur) relèvent plus du « signe » (Blanco, 1998). En effet, leur identification dépend plus du contexte et du regard de celui qui les capte que d’un calcul ou d’une réalité tangible (Alloing et Deschamps, 2011). Mais cette détection serait possible, selon les praticiens, grâce à une collecte « exhaustive » de ce qu’il se dit sur l’organisation. Cette potentielle exhaustivité est critiquée par certains professionnels27, tant le Web regorge de documents, les plateformes de restrictions pour collecter des données (et donc atteindre une possible exhaustivité), et les organisations de moyens humains pour traiter (qualitativement) un si grand volume d’informations (si exhaustivité il existerait).

Produire du contenu et le rendre visible… ou le supprimer

  • 28 Voir à titre d’exemple : « Nettoyeur du net et e-réputation » sur le blogue Axe-Net. [En ligne]. ht (...)
  • 29 Par exemple dans ce billet de blogue intitulé « Dépasser la logique SEO en matière d’e-réputation » (...)

34La troisième étape conseillée est de produire des « contenus » (vidéos, articles, etc.) pour contredire des opinions jugées négatives, inciter au dialogue avec les publics ciblés, générer de « l’engagement » (dont la mesure est un critère des logiciels de veille) et développer la présence de l’organisation. La dissémination de ces « contenus » doit être motivée d’abord par la nécessaire atténuation des « opinions négatives » (négativité toute relative), facteur central d’une « mauvaise e-réputation ». Mais plus que les informations ou la qualité du discours diffusé, ce qui importe est la mise en visibilité, en particulier sur les moteurs de recherche. Les praticiens insistent alors sur la mise en place de techniques de search engine optimization (SEO — ou « référencement naturel »), surtout sur Google (LB9), afin de faciliter l’accès aux informations (Boutet, 2011), voire de « noyer »28 les opinions jugées négatives (c’est-à-dire les faire « descendre » dans les résultats). Au-delà des critiques de professionnels concernant cette focalisation sur la visibilité pour gérer l’e-réputation29, il convient de souligner que la constante personnalisation des résultats des moteurs de recherche minimise l’influence d’une « mise en visibilité absolue » (Alloing, 2014). Ces discours esquissent ainsi un imaginaire technique où les praticiens pourraient « contrôler » sur une période donnée l’algorithme ou le fonctionnement d’un moteur comme Google qui, justement, change constamment les critères de hiérarchisation de ses pages de résultats afin d’éviter tout « abus ».

35Mais si le « noyage » ou la mise en visibilité ne s’avèrent pas efficaces, certains praticiens proposent alors le « nettoyage » des informations30. Que ce soit par des actions juridiques ou techniques, la question du « nettoyage » divise les professionnels de l’e-réputation31. Elle nous interroge de même sur la valeur des informations produites comme objet de mémoire (Walczak, 2011) autant que sur son efficacité réelle32. La simplicité rhétorique du procédé, « je n’aime pas, je supprime » (appelant néanmoins à des questions complexes sur la vie privée en ligne, la privacy, voire le « droit à l’oubli »), bénéficie d’un fort écho médiatique33 et juridique34.

Gérer les communautés de publics

36Une dernière pratique « nécessaire » et redondante dans les discours de praticiens est l’injonction à converser avec les « publics » de l’organisation, et renvoie à l’aspect communicationnel de la réputation comme transmission intentionnelle d’opinions. Plusieurs méthodes sont généralement présentées (LB8, 9, 13). La plus commune consiste à développer une stratégie de community management. Le regroupement d’usagers des dispositifs comme « communautés virtuelles » s’inscrit dans l’imaginaire des « pionniers » d’internet (Rheingold, 1993), où chaque membre s’exprimerait de façon égalitaire. Une utopie devenant « dans ce cas une idéologie qui masque en partie la réalité, mais simultanément mobilise les acteurs » (Flichy, 2001a : 111). Le projet communautaire en ligne se révèle parfois plus une incantation qu’une expérience réelle. Mais il offre cependant aux organisations, lorsqu’il se réalise par diverses méthodes de gestion — elles aussi ayant peu évolué depuis une dizaine d’années (Hagel et Armstrong, 1999) —, la possibilité de mettre à jour (à moindres frais) les « contenus » à diffuser et à mettre en visibilité (Galibert, 2011). Le community management, comme il est présenté dans ces discours, relève d’un « déterminisme manipulatoire » (Galibert, 2011) laissant croire aux membres desdites « communautés » (de fans, de consommateurs, d’experts, etc.) que leurs échanges ont une valeur intrinsèque pour les organisations, là où les praticiens n’y voient qu’un levier de plus pour propager et légitimer des discours commerciaux, voire idéologiques (à l’occasion de « crises » par exemple).

37Ces discours sur les pratiques de gestion nécessaires à la construction d’une « bonne e-réputation » reposent de plus sur les « idées reçues » concernant les actions de marketing sur le Web (Coutant et Domenget, 2011) : c’est simple (là où les cas de crises sont plus présents que ceux de réussites), c’est efficace (mais les mesures de cette efficacité peuvent être mises en doute), ce n’est pas cher (les prix des logiciels notamment contredisent cette idée), c’est vital (l’e-réputation étant présentée principalement comme un risque), c’est adapté à l’organisation (là où la réputation dépend essentiellement des publics visés), le Web est un espace propice (puisque l’e-réputation concerne toutes les organisations), c’est éthique (les pratiques de « nettoyage » ne le sont pas) et c’est gagné d’avance (mais avec le recours aux « bonnes pratiques »).

38Plus que des utopies sur l’efficience réelle des pratiques proposées par les professionnels de l’e-réputation, nous y voyons des idéologies propres à l’imaginaire technique, et que nous pouvons regrouper selon les trois niveaux proposés par Patrice Flichy (2001b) à partir des travaux de Paul Ricœur (1997) : « l’idéologie-masque », où s’insèrent les discours sur le « nettoyage », le community management et la détection de signaux faibles venant masquer certains phénomènes ou usages avérés pour promouvoir des techniques de management ou d’analyse ; « l’idéologie légitimante » par la constante mise en avant de la place centrale des dispositifs comme le moteur de Google, du « pouvoir » des internautes sur la réputation des organisations, ou encore le recours systématique à des « cas » pour justifier de la légitimité des actions ; « l’idéologie-mobilisation », à savoir les discours mêmes présents dans notre corpus et qui s’appuient sur de nombreuses contributions provenant d’acteurs professionnels reconnus (blogueurs à forte audience, directeurs d’agences publicitaires) afin de favoriser la mobilisation des organisations, des médias, mais aussi des pouvoirs publics. Les usagers sont alors perçus par le filtre de ces idéologies, à la fois comme risques et comme leviers d’action, et deviennent des éléments de contrôle sur lesquels agir pour réguler au mieux un système (le Web dit social) qui, quoi qu’il arrive, produit de la (e)réputation.

Discussion, perspectives et conclusion

39L’analyse des discours de praticiens de l’e-réputation ne doit pas être seulement guidée par la recherche d’une critique systématique des propos tenus. Comme tout corpus, celui que nous avons constitué n’est pas représentatif de l’ensemble des discours de la profession. Il repose sur des choix et évacue parfois certaines nuances apportées par les professionnels eux-mêmes. La limite de notre recherche se situe à l’aune de nos propres cadres théoriques par le prisme desquels nous abordons l’analyse compréhensive de ces discours, autant que par la nécessaire confrontation des imaginaires relevés avec les praticiens eux-mêmes, afin notamment de répondre à la question : l’articulation de ces utopies et idéologies repose-t-elle sur un choix conscient (et dans quel objectif ?) ou répond-elle à un imaginaire solidement ancré ? Nous avons déjà formulé l’hypothèse (Alloing, 2012) que cette uniformisation des pratiques et des définitions est motivée par la nécessaire insertion des praticiens dans un marché en développement, où la financiarisation des activités (rachat de prestataires indépendants par des grands groupes, fusion d’éditeurs de logiciels) suppose un certain standing pour générer des investissements.

40L’e-réputation n’a pas été ici définie par la mobilisation d’écrits scientifiques ni par des observations empiriques. Le choix d’aborder cet objet par son traitement et sa réification par les praticiens nous semble nécessaire tant les organisations, mais aussi les institutions publiques, s’appuient sur la littérature et les pratiques professionnelles pour diriger leurs actions de gestion et de construction de cette réputation en ligne. Qui plus est lorsque ces prestataires produisent une construction de second degré des publics pour les organisations : par les divers critères de mesure de l’agir des usagers du Web, par la commensuration des propos et les computations qu’ils opèrent, ils fabriquent les publics des organisations. Une fabrication qui participe ensuite aux relations que les organisations engageront avec ces « usagers documents » ou « sujets algorithmiques ». Des publics réduits tout d’abord à la notion d’internautes et éventuellement, quand leur activité est remarquable, d’« influenceurs ». Un internaute « devenu comme un média, c’est-à-dire support de publicité, […] susceptible de manifester l’impasse ou la fragilité des modèles du Web 2.0, car il n’a pas, pour sa part, la possibilité d’internaliser les externalités qu’il crée » (Chantepie, 2009 : 26). Des externalités qui, pour les praticiens, se traduisent par des capacités d’influence de l’opinion ou de diffusion accrue de l’information. Le public des organisations devient alors un « public numérique », que l’on peut quantifier par ses seules activités et dont la commensuration des propos répond à un déterminisme et à un imaginaire techniques où chaque trace d’usage suppose une intentionnalité, et peut être interprétée en dehors des environnements algorithmiques qui la produisent.

41Il nous semble que les organisations doivent se défaire de ces imaginaires à l’œuvre dans les discours de praticiens et qui, par ailleurs, ne font que réactualiser ou réutiliser ceux qui existent depuis de nombreuses années. En effet, les praticiens jouent dans leurs discours sur de nombreux paradoxes qui, là où ils se présentent comme capables d’éclairer les organisations sur le paysage réputationnel dans lequel elles doivent développer leur présence numérique, ne font qu’affaiblir les représentations que les organisations peuvent avoir de leurs publics. L’e-réputation comme le résultat naturel de toute action d’un usager, et comme « centre de gravité » des stratégies numériques, ne fait que renforcer le flou sur un objet dont les frontières entre rationalité et affectivité restent poreuses. La rationalisation devient ainsi possible par une production d’indicateurs reposant sur des méthodes empruntées aux acteurs dominants du Web (Google et son PageRank, Facebook et son EdgeRank), et qui légitime ainsi les modèles d’autorité (informationnelle principalement) déployés par ces mêmes acteurs. À l’inverse, la focalisation sur l’affect, par l’emploi systématique du terme image, peut inciter les organisations à ne s’appuyer que sur ce levier, au risque de ne décider que par l’opinion, ou plus pragmatiquement d’éloigner certains publics de leurs actions de communication (l’affect au centre de la communication rendant difficile, nous semble-t-il, un possible commun). À ne plus chercher à in-former par la prise en compte des opinions, mais à développer une forme d’instrumentalisation de l’affect déjà opérée par certaines plateformes qui, par l’intermédiaire de likes et d’une constante incitation à l’exposition de soi en ligne, amènent les usagers à se dévoiler pour mieux capitaliser leur attention, les entités s’appuyant sur la vision de l’e-réputation proposée par les praticiens ne font que nourrir un système (2.0) où l’usager n’a de valeur que par le volume d’interactions qu’il produit et les traces qu’il égrène. Un imaginaire de « l’internaute » dont, selon nous, découlent de nouvelles utopies informationnelles cristallisées sous l’appellation Big Data.

42La réputation comme nouveau processus de légitimation de l’information en ligne nous apparaît cependant comme un nécessaire objet à interroger dans le champ des sciences humaines et sociales tant les habituels repères pour sélectionner des documents et valider des connaissances propres à un groupe sont réinterrogés par les usages des « internautes », et les desseins des concepteurs de dispositifs. Les praticiens ont alors beaucoup à nous apprendre sur cette matière réputationnelle qu’ils manipulent au quotidien et qu’ils construisent, parfois par certains bricolages théoriques ou statistiques. Une mise à plat des imaginaires nous paraissait indispensable, non pas pour les discréditer, mais pour favoriser leur insertion dans les réflexions à venir sur le sujet…

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Annexe


Définitions, mesures et indicateurs de l’e-réputation

Définitions de l’e-réputation

Les définitions non issues d’ouvrages ont été collectées sur le Web à partir du moteur de recherche Google.fr, au moyen de la requête suivante : « définition » OR « définitions » AND « e-réputation » OR « e-reputation » OR « ereputation » OR « réputation numérique » OR « cyber réputation » OR « réputation en ligne ». Afin de dépersonnaliser au maximum les résultats fournis, nous avons utilisé le navigateur internet Explorer 9 avec l’option Navigation privée, ainsi que l’opinion « mot à mot » sur Google. Les définitions présentées sont celles qui sont accessibles sur les trois premières pages du moteur (et non redondantes) pour cette requête et selon notre IP (et autres critères de personnalisation inhérents aux algorithmes du moteur). Nous avons collecté de nombreuses autres définitions, mais dont les propos étaient quasi similaires (parfois à un ou deux termes près, ou alors sous la forme de paratextes), et que nous avons donc écartées. En cas de reprise d’une citation par une autre source mieux positionnée sur cette requête, nous avons choisi de citer la source d’origine. Notons cependant qu’aucune hiérarchisation (aucun classement in fine) n’est faite de ces définitions dans le tableau. De plus, pour actualiser ces définitions, nous avons appliqué la même méthode, mais en ajoutant un filtre temporel à notre requête (« Moins d’un an »).

L’ensemble des adresses URL ont été testées le 1er mars 2015. Si certaines d’entre elles ont été supprimées depuis, nous invitons le lecteur à y accéder grâce à www.archive.org.

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Tableau 1. Définitions de l’e-réputation (suite)

Ressources : mesures et indicateurs d’e-réputation

Cette annexe recense les différents critères de mesure de l’e-réputation d’une organisation (indicateurs, évaluation des usages et des usagers des plateformes Web) intégrés aux principaux logiciels de social media monitoring (veille et surveillance du Web) du marché francophone et international. Chaque critère est explicité quand il apparaît pour la première fois dans l’annexe, puis est réemployé ensuite sans description. Notons que nous avons traduit au mieux les critères et indicateurs proposés en anglais.

Cette recension se base tout d’abord, principalement pour les plateformes internationales, sur le rapport produit par l’agence américaine Ideya35 qui, après analyse de 250 solutions de social media monitoring intégrant des features de mesure de l’e-réputation (appelées aussi « métriques »), offre une synthèse des principaux critères et caractéristiques usités36. Nous proposons ici la description des critères de huit plateformes étrangères et de quatre plateformes françaises.

Afin de nous recentrer sur le marché français, deux autres plateformes ont été étudiées à partir de documents produits directement par les éditeurs (ou d’interviews et tutoriels présents éventuellement dans d’autres sources). Les ressources utilisées sont indiquées en notes de bas de page. De même, pour les deux éditeurs français présents dans le rapport Ideya, des compléments ont été ajoutés par nos soins à l’appui de documents produits par les éditeurs.

Nous proposons tout d’abord les 10 logiciels présents dans le rapport Ideya, puis ceux qui sont présents sur le marché français dont nous avons obtenu par un autre moyen la description des critères et indicateurs proposés aux clients.

Nous limitons volontairement notre description à 12 plateformes, d’une part, car les critères proposés sont redondants (seules les appellations changent)37, d’autre part, car le fonctionnement en « boîte noire » de ces logiciels et algorithmes permettant la computation des différents critères n’est pas réellement précisé dans les discours commerciaux auxquels nous avons accès.

Principaux critères (rapport Ideya) de mesure pour le logiciel Adobe Social (États-Unis) :

  • Volume de citations ;

  • Sentiments (analyse automatique), classés de 1 (négatifs) à 10 (positifs), 5 étant un « sentiment neutre » ;

  • Facebook reach (c’est-à-dire visibilité des interactions des utilisateurs sur Facebook), y compris les likes, les commentaires et les partages de contenus ;

  • Pour Twitter : volume d’abonnés, d’abonnements et de retweets ;

  • Parts de voix (c’est-à-dire comparaison entre deux ou plusieurs organisations/marques pour évaluer celle qui est la plus citée) ;

  • Engagement (c’est-à-dire interaction avec la présence numérique d’une organisation par l’intermédiaire de ses profils sur les plateformes Web) ;

  • Conversations entre usagers des plateformes traitant de l’organisation (recherche par mots-clés).

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel Brandwatch (Royaume-Uni) :

  • Volume de citations ;

  • Sentiments (analyse automatique ou humaine) ;

  • Pour Twitter : volume de citations, de tweets, de retweets, les hashtags et comptes Twitter les plus cités pour une thématique donnée ;

  • Parts de voix par médias ;

  • Engagement sur les comptes et pages Web d’une organisation ;

  • Conversations entre usagers des plateformes traitant de l’organisation (recherche par mots-clés) ;

  • Popularité des sites Web (c’est-à-dire audience et volumes de liens hypertextes entrants) ;

  • Influence par l’intermédiaire d’un impact score ;

  • Identification d’« influenceurs » selon plusieurs critères : volume de données/contenus diffusés, volume de commentaires, volume de « vues » (sur YouTube ou une page Facebook par exemple), volume d’abonnés, crédibilité du site (pas de critères explicités) et impact score.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel BrandSpotter (Russie) :

  • Volume de citations et évolution de celles-ci ;

  • Attention des usagers, par l’évaluation du niveau de participation, de l’engagement et de la tonalité des conversations ;

  • Sentiments (analyse automatique) : négatifs, neutres et positifs ;

  • Pour Twitter : volume de citations, de tweets, de retweets, les hashtags et comptes Twitter les plus cités pour une thématique donnée ;

  • Parts de voix ;

  • Engagement, en fonction du « taux de rétention » et du « taux de participation » ;

  • Conversations entre usagers des plateformes traitant de l’organisation (recherche par mots-clés) ;

  • Popularité des sites Web (c’est-à-dire audience et volumes de liens hypertextes entrants) ;

  • Influence d’un usager par l’intermédiaire d’un « taux d’autorité », calculé en fonction du volume de commentaires, du volume d’abonnés, du volume de commentaires inscrits sur les pages ou profils de l’usager évalué, le ratio de commentaires par posts diffusés et le ratio d’interactions effectives en fonction du volume d’abonnés.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel BuzzForce (de l’éditeur Océanus, Chine) :

  • Volume de citations et évolution de celles-ci ;

  • Parts de voix ;

  • Volume de commentaires pour un compte géré par une organisation ;

  • « Placement », soit le nombre et le type de médias traitant de l’organisation ou de ses produits/services ;

  • Attention des usagers, par l’évaluation du niveau de participation, de l’engagement et de la tonalité des conversations ;

  • Sentiments (analyse automatique et humaine) : négatifs, neutres et positifs ;

  • Pour Twitter : le volume de citations, de tweets, et de retweets ;

  • Engagement, en fonction du « taux de rétention » et du « taux de participation » ;

  • Conversations entre usagers des plateformes traitant de l’organisation (recherche par mots-clés) ;

  • Popularité des sites Web (c’est-à-dire audience et volumes de liens hypertextes entrants) ;

  • Influence d’un usager par l’intermédiaire d’un classement du nombre d’articles ou du nombre de visites (c’est-à-dire audience) ;

  • Identification et analyse des « contenus viraux » en fonction de la « similarité des mots-clés ».

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel SnapTrends (États-Unis) :

  • Volume de citations ;

  • Volume de sources ;

  • Géolocalisation des sources ;

  • Analyses lexicales ;

  • Analyse des conversations ;

  • Parts de voix en fonction des principaux concurrents ;

  • Sentiments (type d’analyse non précisé) ;

  • Identification et analyse d’« influenceurs » ;

  • Analyse et cartographie des réseaux sociaux des usagers (liens, centralité, etc.).

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel Vico (Allemagne) :

  • Volume de citations ;

  • Parts de voix ;

  • Sentiments (analyse automatique et humaine) ;

  • Messages les plus lus dans des forums ;

  • Analyse des commentaires sur les plateformes ;

  • Identification de leaders d’opinion ;

  • Identification des sujets les plus discutés ;

  • Identification des sources les plus visibles ;

  • Analyse des liens hypertextes (partage et audience) ;

  • Analyse sémantique et lexicale ;

  • Analyse des parts de voix, du volume de citations et des tendances mensuelles des concurrents.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel Wobot (Russie) :

  • Volume de citations ;

  • Parts de voix par médias et par villes (géolocalisation) ;

  • Engagement et portée du message ;

  • Sentiments (analyse automatique ou humaine) ;

  • Messages les plus lus dans des forums ;

  • Analyse des commentaires sur les plateformes ;

  • Identification et analyse d’« influenceurs » et de brand evengelists ;

  • Popularité des usagers participant à une conversation sur une plateforme ;

  • Géolocalisation de l’audience ;

  • Analyse de l’activité des usagers de pages Facebook.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya) pour le logiciel YouScan (Russie) :

  • Indicateur « passion » : volume de messages (concernant une organisation) pour un seul usager ;

  • Volume total de citations par jour et évolution de celui-ci ;

  • Parts de voix ;

  • Dynamique des conversations (critères non précisés) ;

  • Classement des sujets liés à une organisation les plus cités sur une période donnée (ou par fréquence de publication) ;

  • Sentiments (analyse automatique et humaine) ;

  • Identification et analyse d’« influenceurs » ;

  • Analyse du volume de messages par influenceurs et des opinions (positives ou négatives) portées à leurs messages ;

  • Identification et analyses des sources et des communautés les plus populaires pour des thématiques données ;

  • Messages les plus lus dans des forums ;

  • Analyse des commentaires sur les plateformes.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya et compléments) pour le logiciel Synthesio Global Listening Platform (France) :

  • Volume de citations ;

  • Parts de voix ;

  • Sentiments (analyse automatique et humaine) ;

  • Proposition de six groupes d’indicateurs de mesure (SynthesioRank) :

    • Sites Web : mesure de l’audience selon le site Alexa, Google PageRank, fréquence et volume de publications, autorité (c’est-à-dire volume de liens entrants pendant les trois derniers mois),

    • Message sur Twitter : volume de tweets d’un usager, volume d’abonnés et autorité (c’est-à-dire nombre de fois où un usager a été intégré à une liste Twitter),

    • Message sur Facebook : popularité (c’est-à-dire volume de fans, de likes et de commentaires) d’une page ou d’un groupe sur lequel le message est diffusé,

    • Vidéo sur YouTube : volume de « vues » et volume de commentaires,

    • Commentaire/message (« verbatim ») : typologie du message (échange direct avec l’organisation ou conversation entre usagers), volume de reprises/partages du message, volume de réponses au message et influence du site sur lequel le message est diffusé,

    • SynthesioRank : articulation de l’ensemble des critères susmentionnés ;

  • Cartographie des communautés thématiques en fonction de l’influence (c’est-à-dire audience et popularité) des sites Web traitant desdites thématiques ;

  • Analyse et suivi des contenus « viraux » ;

  • Score de réputation qui repose sur le calcul du volume total de citations multiplié par la « tonalité » des citations (positive x 100, neutre x 50, négative x 0) ; le tout divisé par le volume total et initial de citations38 ;

  • Impact des citations : volume de reprises, de commentaires et de réponses à un message39 ;

  • Analyse des parts de voix, du volume de citations et des tendances mensuelles des concurrents.

Principaux critères de mesure (rapport Ideya et compléments) pour le logiciel Radarly (de l’éditeur Linkfluence, France) :

  • Volume de citations ;

  • Volume de publications ;

  • Volumes : de fans (Facebook) et d’abonnés (Twitter), de nouveaux fans et abonnés, de retweets, de likes et de partages sur Facebook ;

  • Parts de voix en fonction des principaux concurrents de manière mensuelle ;

  • Sentiments (analyse automatique ou humaine) ;

  • Production de scores : de « viralité », d’exposition d’un message ou contenu (c’est-à-dire volume de « vues » et audience), d’impact d’un message ;

  • Mesure du rendement de l’investissement par comparaison à l’exposition d’un message (audience et reprises) et des objectifs de vente d’un produit/service ;

  • Identification d’« influenceurs » en fonction du volume de liens hypertextes entrants, de tweets, de votes/notations, de bookmarks (c’est-à-dire indexation, par d’autres usagers, des messages envoyés), et engagement ;

  • Mesure de l’engagement : « spontané » et « provoqué » (c’est-à-dire à la suite d’un message de l’organisation)40 ;

  • Identification des sujets les plus discutés sur les plateformes Web.

Principaux critères de mesure41 pour le logiciel AMI Oinion Tracker (de l’éditeur AMI Software, France) :

  • Volume de citations ;

  • Volume de publications ;

  • Sentiments (analyse automatique ou humaine) : négatifs, neutres et positifs ;

  • Mesure de l’audience et de l’autorité avec le AMIRank : PageRank Google, fréquence de rafraîchissement d’une source, volume de liens hypertextes entrants, volume de partages sur les plateformes (retweets, etc.) ;

  • Identification des opinions « pertinentes » (c’est-à-dire en adéquation avec le sujet — élimination du « bruit ») ;

  • Analyse lexicale : mise en avant des « expressions saillantes » (c’est-à-dire les plus redondantes) et des « expressions corrélées » au sujet ;

  • Détection de signaux faibles.

Principaux critères de mesure42 pour le logiciel Digimind Social (de l’éditeur Digimind, France) :

  • Volume de citations ;

  • Score d’influence : volume de contacts ou d’abonnés, volume de visiteurs, type d’audience ;

  • Sentiments (analyse automatique ou humaine), classés de -10 (négatifs) à 10 (positifs) ;

  • Top Réputation : « vous montre ce que les internautes <pensent> lorsqu’ils recherchent vos marques et ce qu’ils <voient> réellement lors de leur recherche sur le Web, et comment cette tendance évolue » ;

  • Identification d’« influenceurs » ;

  • Mesure de l’engagement.

Ressources

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

Tableau 2. Pratiques et méthodes en e-réputation (suite)

La sélection des ressources présentées ici repose sur une collecte systématique des livres blancs français traitant de l’e-réputation des organisations et présentant des méthodes pour la gérer, depuis 6 ans (35 à notre connaissance). Le choix de celles qui sont présentées ici repose sur les différents contextes de traitement du sujet : l’e-réputation à travers le prisme des risques (deux ouvrages), le secteur du tourisme, l’e-réputation à travers le prisme de l’influence, e-réputation et business to business, e-réputation et CRM ou veille, etc. De plus, nous avons voulu nous centrer sur les ouvrages collectifs.

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Notes

1 Marché estimé, en 2011, par l’éditeur de logiciel français Digimind à 190 millions d’euros. Voir la présentation en ligne de l’étude : http://fr.slideshare.net/digichris/estimation-march-erputation-2011-digimind. Page consultée le 29 novembre 2015.

2 Voir à titre d’exemple les recommandations de la Commission nationale de l’informatique et des libertés, dans « L’e-réputation en question », [En ligne]. http://www.cnil.fr/documentation/fiches-pratiques/fiche/article/le-reputation-en-questions, Page consultée le 29 novembre 2015.

3 Voir la décision de la Cour de justice européenne (13 mai 2014) concernant la question du « droit à l’oubli » pour les résultats du moteur de recherche Google, dans « <Droit à l’oubli> : Google débouté par la justice européenne », [En ligne]. http://www.lemonde.fr/technologies/article/2014/05/13/droit-a-l-oubli-google-deboute-par-la-justice-europeenne_4415804_651865.html. Page consultée le 29 novembre 2015.

4 Voir à titre d’exemple la « Protection Familiale Intégr@le » proposée par la compagnie d’assurances AXA (http://www.axa.fr/prevoyance-protection-des-proches/Pages/protection-familiale-integrale.aspx, sur le site de l’assureur). Page consultée le 29 novembre 2015.

5 L’Association française de normalisation (AFNOR) travaille à l’élaboration d’une norme pour mieux gérer les « faux commentaires/avis » en ligne. Voir « Contre les faux avis de clients, l’AFNOR prépare une norme » sur le site Numerama, [En ligne]. http://www.numerama.com/magazine/21096-contre-les-faux-avis-de-clients-l-afnor-prepare-une-norme.html. Page consultée le 29 novembre 2015.

6 Redocumentarisation (Zacklad, 2007) entendue ici comme la réarticulation sémiotique d’un document par l’ajout d’un autre document. Par exemple, extraire un fragment de document (comme une image) pour l’introduire dans un autre, fait évoluer le sens des deux documents en question. Dans notre cas, l’ajout d’un document à un autre vise à favoriser sa prescription : par exemple diffuser le lien vers le site Web d’un hôtel (depuis un profil — Twitter, Facebook, etc.) en y ajoutant des commentaires/opinions ou tout autre marqueur documentaire (smileys, étoiles, etc.) appuie l’appropriation du sens voulu par le diffuseur (un bon ou très mauvais hôtel par exemple).

7 Sur le site ZDNet.fr : [En ligne]. http://www.zdnet.fr/blogs/ils-ont-blogue/l-indispensable-gestion-de-la-reputation-numerique-39600489.htm. Page consultée le 29 novembre 2015.

8 Voir le résumé plus complet sur le blogue de Thierry Crouzet, « Une histoire de deux roues ». [En ligne]. http://blog.tcrouzet.com/2006/11/27/une-histoire-de-deux-roues. Page consultée le 29 novembre 2015.

9 Cas résumé ici : http://internetetopinion.wordpress.com/2009/04/21/sur-le-cas-de-crise-dominos-pizza. Page consultée le 29 novembre 2015.

10 Résumé ici : http://www.blueboat.fr/etude-de-cas-3-suisses-e-reputation. Page consultée le 29 novembre 2015.

11 Étiquetée de DF1 à DF46 pour les appels dans le corps du texte

12 Partant du principe que la notion d’e-réputation et ses pratiques se sont construites principalement par des échanges et discours tenus sur le Web. Nous détaillons dans ladite annexe la méthode utilisée pour collecter ces définitions.

13 « E-réputation : vers une définition… » sur le blogue CaddE-Réputation : http://caddereputation.over-blog.com/article-32456974.html. Page consultée le 29 novembre 2015. Notons que nous avons sollicité 30 professionnels/blogueurs pour 16 répondants au total.

14 « Social Media Monitoring Tools and Services Report. Analysis and Elaborate Profiles of 250 SMM Technologies and Services Worldwide », août 2013, [En ligne]. http://ideya.eu.com/images/SMMTools%20Excerpt%20FINAL%2013082013.pdf. Page consultée le 29 novembre 2015.

15 Liste des éditeurs accessibles sur le site : http://wiki.kenburbary.com. Page consultée le 29 novembre 2015.

16 Cependant, et hormis pour quatre d’entre eux, ces auteurs ne sont pas les mêmes que ceux du corpus des définitions.

17 Étiquetée de LB1 à LB14 pour les appels dans le corps du texte.

18 La sélection des ressources présentées ici repose sur une collecte systématique des livres blancs français traitant de l’e-réputation des organisations et présentant des méthodes pour la gérer, depuis 6 ans (35 à notre connaissance). Le choix de celles qui sont présentées ici repose sur les différents contextes de traitement du sujet : l’e-réputation à travers le prisme des risques (deux ouvrages), le secteur du tourisme, l’e-réputation à travers le prisme de l’influence, e-réputation et business to business, e-réputation et CRM ou veille, etc. De plus, nous avons voulu nous centrer sur des ouvrages collectifs.

19 « Le cas De Vous à Moi Communication ». [En ligne]. http://caddereputation.over-blog.com/article-la-cas-de-vous-a-moi-communication-41517154.html. Page consultée le 29 novembre 2015.

20 Image « mentale » entendue comme la représentation cognitive et affective de valeurs, ou encore de traits distinctifs associés à une entité.

21 Et ce, depuis l’émergence de cette notion chez les praticiens (voir en 2008 cet article : http://www.vanksen.fr/blog/construire-une-e-reputation-dialoguer-veiller-rassembler) jusqu’à aujourd’hui (voir cet article de 2014 : http://www.leblogducommunicant2-0.com/2014/04/26/entreprises-la-reputation-est-un-atout-strategique-aussi-crucial-que-la-gestion-du-cash-flow/). Pages consultées le 29 novembre 2015.

22 Nous pouvons citer à titre d’exemple le plus « célèbre » d’entre eux produit par le magazine Forbes en partenariat avec le Reputation Institut. Voir le classement 2014 en ligne : http://www.forbes.com/pictures/mkl45eeklg/the-worlds-most-reputable-companies-2014-the-top-27. Page consultée le 29 novembre 2015.

23 Qui se retrouve notamment dans sa racine latine reputatio (recalculer).

24 Une majorité des logiciels proposent des modules d’analyses lexicales et sémantiques.

25 Voir par exemple : « Outils de veille d’opinion/e-réputation : pourquoi ça ne marche pas (ou si peu…) » par Kamablog sur le blogue Actulligence, [En ligne]. http://www.actulligence.com/2010/08/10/outils-de-veille-d%E2%80%99opinione-reputation-pourquoi-ca-ne-marche-pas-ou-si-peu-%E2%80%A6. Page consultée le 29 novembre 2015.

26 Le Trésor de la langue française informatisé : http://atilf.atilf.fr/tlf.htm.

27 Voir « Les 10 arnaques de la veille en e-réputation » par G. Fouetillou : support de présentation de la conférence accessible à l’adresse suivante : http://fr.slideshare.net/linkfluence/manifesto-les-10-arnaques-de-la-erputation. Page consultée le 29 novembre 2015.

28 Voir à titre d’exemple : « Nettoyeur du net et e-réputation » sur le blogue Axe-Net. [En ligne]. http://blog.axe-net.fr/nettoyeur-du-net-e-repuation. Page consultée le 11 juillet 2010. Ou encore « Noyage de pages négatives sur leurs propres domaines » sur le site de l’agence Reputation Squad, [En ligne]. http://www.reputationsquad.com/2010/05/noyage-ereputation. Page consultée le 29 novembre 2015.

29 Par exemple dans ce billet de blogue intitulé « Dépasser la logique SEO en matière d’e-réputation » (http://www.my.epokhe.com/2011/05/29/depasser-logique-seo-reputation. Page consultée le 29 mai 2011), l’auteur, professionnel du SEO, met en avant que le référencement est un faible facteur pour l’e-réputation. Il ne le conseille pas à ses clients, et les incite plutôt à se questionner sur ce qui a généré les opinions négatives, soit des problèmes internes aux organisations.

30 Certains prestataires se désignant comme des « nettoyeurs » : http://www.reputationsquad.com, http://www.agence-csv.com/e-nettoyeurs, ou encore http://www.zen-reputation.com/nettoyeurs-du-net-out.php.

31 Voir à titre d’exemples : http://www.duperrin.com/2010/04/12/interrogations-sur-lethique-dans-le-reputation, http://www.spintank.fr/une-e-reputation-ca-ne-se-nettoie-pas-ca-se-construit, http://jbp.typepad.com/jb/2010/03/le-nimporte-quoi-de-la-ereputation.html, http://blog.axe-net.fr/nettoyeur-du-net-e-repuation. Pages consultées le 29 novembre 2015.

32 L’affaire Laure Manaudou, du nom de la nageuse professionnelle ayant vu des photos intimes d’elle publiées sur le Web, est un bon exemple. Malgré les nombreux recours juridiques (en 2007) pour effacer ces photos, celles-ci sont encore aisément accessibles.

33 L’agence de « nettoyage » Reputation Squad sur sa page « Parutions presse » cite plus d’une soixantaine de références dans les médias : http://www.reputationsquad.com/presse. Page consultée le 29 novembre 2015.

34 Voir l’arrêté de la Cour européenne de justice dont il est question dans l’introduction du présent article.

35 Social Media Monitoring Tools and Services Report. Analysis and Elaborate Profiles of 250 SMM Technologies and Services Worldwide, août 2013, [En ligne]. http://ideya.eu.com/images/SMMTools%20Excerpt%20FINAL%2013082013.pdf .

36 Critères présents par ailleurs sur les sites Web ou documents commerciaux des éditeurs de logiciels en question.

37 Ce que confirme notre étude des sites Web de 230 éditeurs de logiciels présentés au sein de ce wiki : http://wiki.kenburbary.com. Critères par ailleurs similaires à ceux que présentent Boullier et Lohard (2012).

38 Présentation de la solution sur le site de l’éditeur : http://synthesio.com/corporate/fr/synthesio/key-features (date non précisée).

39 Présentation de la solution sur le site de l’éditeur : http://synthesio.com/corporate/fr/synthesio/key-features (date non précisée).

40 « Radarly, outil de mesure de votre empreinte sociale », Blueboat.fr. [En ligne]. http://www.blueboat.fr/radarly-outil-veille-empreinte-sociale (date non précisée).

41 « AMI Entreprise intelligence. Description de produit Logiciel. Pack AMI Opinion Tracker », mai 2014. [En ligne]. http://www.amisw.com/fr/wp-content/uploads/2014/06/SPD-AMI-OT7.0-1.pdf.

42 Page de présentation de la solution sur le site de l’éditeur : http://digimind.com/fr/features-social (date non précisée).

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Table des illustrations

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Pour citer cet article

Référence électronique

Camille Alloing, « « Votre entreprise plus nette sur le Net »  »Communication [En ligne], vol. 33/2 | 2015, mis en ligne le 04 février 2016, consulté le 28 avril 2025. URL : http://journals.openedition.org/communication/6060 ; DOI : https://doi.org/10.4000/communication.6060

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Auteur

Camille Alloing

Camille Alloing est enseignant-chercheur à l’Institut d’Administration des Entreprises de l’Université de Poitiers. Courriel : alloingcamille@gmail.com

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