- 1 L’auteur tient à remercier l’ensemble du comité de la revue Reset pour leur invitation à rédiger ce (...)
- 2 Cette introduction est basée sur l’analyse des 47 articles publiés dans la revue Reset entre sa fon (...)
1Faire d’Internet1, du numérique et des nouvelles technologies un objet de recherche a pu justifier certaines réductions2. Tout d’abord, réduire le « numérique » à « Internet ». Puis réduire « Internet » à ce qui se dit sur « Internet ». Puis envisager les « traces » d’utilisation repérables sur « Internet » comme des actions signifiantes en soi. Puis dissocier ces « traces » de leurs contextes d’observation. Dans ces différents cas, le « numérique » est transformé en un objet signifiant. Le « numérique » fut souvent lu à travers les lunettes de l’analyse textuelle en sociologie et en information-communication au cours des dix dernières années. La démarche consista à collecter et rassembler des jeux d’écritures (« commentaires », « notes », « partages », « lignes de code », etc.) au sein de corpus pour rendre compte de régimes d’action transitifs : « jouer », « s’orienter », « s’informer », « partager », « écouter », « programmer », « discuter », « insulter », etc. Cette modalité de construction de l’objet conduisit à entretenir une coupure entre deux espaces-temps, celui du « virtuel » et celui du « réel ». La division « réel »/« virtuel » a pourtant été mainte fois dénoncée, dans le sillage des Science and Technology Studies (STS). Des auteurs devenus canoniques ont tordu le cou tour à tour à l’opposition entre « technologie » et « social », « technologie » et « culture », « technologie » et « politique ». Par une surprenante inversion, les recherches de ces dix dernières années dans le domaine du numérique ont souvent tendu à réduire le numérique à « Internet » et faire d’Internet un objet cohérent en soi, quasi autonome, coupé du reste de la société. Cette ironie épistémologique tient à une difficulté méthodologique : comment rendre compte de la continuité et de la cohérence de systèmes relationnels à travers les outils d’information et de communication dès lors que seules les interfaces et les traces sont observables ou susceptibles d’être collectées ? Un chemin souvent emprunté fut celui de l’analyse des traces numériques à la lumière du parcours de vie des internautes. Pour commun qu’il soit, ce parti-pris n’est pourtant pas aisé à tenir dans la durée. Il nécessite de mettre au jour les effets de continuité entre différentes échelles et séquences de temps et d’action : celles des situations, celles des trajectoires et entre ces deux extrémités temporelles, celles des dispositifs sociotechniques. Or, les situations ne s’avèrent pas toujours prolixes, que l’on pense aux seuls en scène monotones des parties de jeu en ligne, des visionnages de contenus, des sessions de programmation ou des pratiques d’annotations des bases de données. Le jeu des interactions est certes dense, puisque humains, non-humains et avatars n’y cessent de s’associer. Mais les variables dont les sciences sociales font habituellement leur miel restent soustraites au regard. Dans ces conditions, l’entretien et le questionnaire sont demeurés des méthodes d’enquête standards pour penser le social dans le numérique. Le « social » dans le numérique est sauvé, puisque les corpus se trouvent arrimés à des catégories sociales, renseignant la « sociologie des internautes », des « digital natives », des « gamers », des « followers », des « amateurs », des « codeurs », des « fact checkers », des « influenceurs », des « streamers », etc.
2Dans Reset et les autres revues du domaine, cet appariement conduisit fréquemment à souligner les limites de la « révolution numérique ». Dans les années 1990 et 2000, Internet fut souvent présenté comme un processus de décloisonnement de l’audience. Dans les années 2010, les activités en ligne ont retrouvé au cours des années 2010 des murs (la limitation des usages), un plancher (les effets de génération) et un plafond (de verre). Les outils numériques n’ont pas réparé l’ascenseur social, pas plus qu’il ne se sont montrés color-blind. De nombreuses parutions sont venues rappeler cet inachèvement, voire détailler en quoi le numérique a pu s’apparenter à une régression sociale, politique, économique, environnementale, voire morale, puisque qu’aucune pesanteur ne semble absente des espaces en ligne : « détermination », « normalisation », « addiction », « standardisation », « domination », « désinformation », « aliénation », etc. Ces accusations sont revenues régulièrement dans un procès en lucidité concernant un objet rêvé naguère en « utopie » (Turner, 2012), celle d’une « société de réseaux » (Castells, 2001; Benkler, 2006), enrichie par « l’intelligence des foules » (Rheingold, 2002), « l’esprit collaboratif » (Dagnaud, 2016) et la « démocratie Internet » (Cardon, 2010). Mais cette ressaisie critique de l’objet numérique ne passe toujours pas un gain en profondeur historique ni un accès aux opérations d’encodage. Si les « données » sont des « produits » à déconstruire, le fil analytique des STS s’avère long et complexe à dérouler. D’autant plus que tenter de déjouer l’évidence et la naturalité des fonctionnalités, du matériel et des infrastructures suppose à la fois de montrer les options retenues pour les bâtir de celles écartées, puis dans un second temps de montrer ce qui les lient. De ce dernier point de vue, le terme de « réseau » a souvent été mobilisé, suivant de multiples agencements, ce qui interroge sur l’unité d’un tel concept.
- 3 La première référence est la “digital sociology” date de la fin des années 2000 aux Etats-Unis (Wyn (...)
3De plus, si la révolution numérique reste inachevée, il est légitime de s’interroger en sens inverse sur la manière dont le numérique a transformé la pratique des sciences sociales. Or, les pratiques collectives de recherche se sont profondément modifiées : archivages, écritures via les traitements de textes, les logiciels et les documents partagés, outils d’enregistrement et de collecte, logiciels de retranscription, de traduction, d’analyse visuelle et textuelle, de référencement, de détection, la maîtrise du code est devenue un impondérable du traitement statistique avancé, les solutions d’IA générative ont intégré le répertoire méthodologique sans rien dire de la transformation de la communication scientifique passée des mailing lists aux post LinkedIn en passant par la multiplication des controverses sur Twitter-X. On peut en cela considérer que le numérique a révolutionné les structures des sciences sociales d’une manière relativement silencieuse. Plusieurs courants, inter-, trans- ou sub-disciplinaires ont plus particulièrement accompagné ce mouvement, tels que les « humanités numériques » ou la « sociologie computationnelle ». La sociologie fut envisagée comme une discipline née de la première révolution industrielle ; la sociologie du travail fut solidaire de la société industrielle ; la tertiarisation et le développement des loisirs furent associés à partir des années 1970 à la sociologie de la culture et des mouvements sociaux ; il était donc logique que le développement de l’informatique enfante une sociologie numérique3. S’il parait encore tôt pour considérer cette sous-discipline comme pleinement instituée et rayonnante, c’est en partie car les problématiques numériques sont devenues tout à la fois générales et spécifiques. La numérisation du travail concerne entre autres disciplines la sociologie, tandis que les possibles dans le champ du traitement des données ont fini par autonomiser les méthodes numériques, à travers la sociologie computationnelle, voire les systèmes complexes. Cette autonomisation pose la question de la relation entre méthodes et concepts, et de la place de ces derniers dans l’analyse du numérique.
4L’analyse des données collectées et l’invention méthodologique suffiraient-elles, all in all, comme l’avait annoncé Chris Anderson, à produire des effets d’intelligibilité (Anderson, 2008) ? La question reste ouverte si l’on considère que le tournant des méthodes numériques, allant bien au-delà de la sociologie du numérique, n’a pas pleinement permis d’établir un lien entre les trois branches de l’observation précédemment évoquées : situation, trajectoires, dispositifs. Quand l’ethnographie des pratiques en ligne ne disaient mot sur la sociologie des profils, les méthodes computationnelles se montraient impuissantes à restituer la profondeur historique et l’épaisseur sociale des pratiques. La computation fit également peu pour éclairer la production dans le temps long des outils d’objectivation : certes on compte des études devenues classiques sur les algorithmes, mais peu de sociologie des langages de programmations, des microprocesseurs, des SDK, des interfaces graphiques, etc. du tout moins, à la hauteur de ce que les STS ont réalisé concernant les ampoules (Hughes, 1983), les parkings (Winner, 1980), le vélo (Bijke et al., 1987), voire le statut des oignons dans la restauration rapide (Star, 1990). Les montées en généralité d’envergure sont également demeurées ténues. On recense certes des essais de théorie longue portée du numérique au travers des notions de gouvernementalité (Rouvroy, Berns, 2013), propagation (Boullier, 2023) ou mécanologie (Rieder, 2020). Mais il faut remonter aux années 1980 et 1990, avec des auteurs tels que Donna Haraway, Henry Jenkins, Bruno Latour, Susan L. Star, Lev Manovich, Manuel Castells ou Paul Di Maggio pour trouver des programmes généraux d’enquête sur Internet. La recherche sur le numérique semble en cela s’être soumise à la dynamique exponentielle et fractale d’un objet en constant développement, accentuant le processus de fragmentation observé dès la fin des années 1990 (Di Maggio et al., 1999). Suivre l’évolution des objets, des usages et des réseaux s’apparente dès lors à un travail de Sisyphe (Beuscart, 2015).
5La philosophie de l’histoire d’une constante évolution est véhiculée de longue date par l’industrie des nouvelles technologies. Elle constitue en soi une prénotion, conduisant à envisager Internet et le numérique comme un temps, un flux ou un processus, plutôt qu’un terrain. Cet article vise à questionner ce cadrage des nouvelles technologies, en interrogeant l’accès au terrain numérique. La première partie évoque l’historiographie du numérique depuis les années 1990 appréhendée à travers des « moments », afin de montrer la persistance de la centralité d’une industrie des nouvelles technologies (I). La seconde recense les difficultés d’accès à cette industrie (II). Sur la base d’une recension de travaux récents, la troisième partie présente les stratégies de recherche permettant de relever ces défis (III). Je reviendrai enfin dans la dernière partie sur la philosophie de l’histoire du numérique à partir de mon travail d’enquête dans la Silicon Valley (IV).
6Dans le domaine des services Internet et des outils numériques, l’industrie est organisée en différents clusters, plus ou moins interconnectés. Aux Etats-Unis et plus généralement dans le monde, les régions de Boston, puis de la Silicon Valley ont été présentées comme les deux foyers de production dominants de cette industrie. Cette industrie fut le terrain de chasses des historiens des transistors (Lécuyer, 2006) et du mainframe (Haigh et al., 2016), concernant une époque où le mimétisme des IBM boys et le quadrillage impersonnel de la ville de San José aidé peu à faire de l’informatique un sujet attrayant dans les sciences sociales.
7C’est le retournement opéré par les « hacker studies » à partir du milieu des années 1980 (Lévy, 1984 ; Turkle, 1984). En montrant en quoi la liberté, l’esprit critique et le travail expert y correspondaient non seulement à des valeurs mais aussi à des principes de travail au sein de collectifs socialement et idéologiquement finement articulés (Turner, 2006 ; Demazière et al. 2009 ; Auray, 2012 ; Coleman, 2013), une série de travaux a fait de l’informatique un objet tout à la fois hautement politique et aligné avec l’esprit de la recherche. La mise en théorie du web 2.0 sembla confirmer cette affinité élective entre savants et pionniers d’Internet (Flichy, 2001). Les entreprises émergentes donnaient un accès libre aux interfaces de programmation d’application (API), tout en s’opposant à la brevetabilité des logiciels. Tandis que le logiciel libre triomphait de son antithèse propriétaire (Broca, 2013), les ingénieurs, développeurs et analystes de données multipliaient les publications relatives à leurs projets sous la forme de blogs, publications scientifiques, présentations dans des conférences, en phase avec les valeurs mertoniennes de la communauté scientifique. Il n'était d’ailleurs pas rare qu’ils en soient des membres actifs. Certaines organisations plaidaient pour le droit universel d’accès au code source, à la pratique universelle du code, et à un Internet libre et ouvert, à la manière de l’Electronic Frontier Foundation (1990), la Wikimedia foundation (2003), la Mozilla Foundation (2003) ou le Tor Project (2006) ; des organisations de quelques dizaines de salariés, toutes basées à San Francisco, fondées dans le moment « hacker » de l’industrie informatique, qui ont défendues au fil des années l’idéal d’un Internet participatif. Le terme d’« utopie » fut repris de nombreuses fois en titres et sous-titres de travaux académiques sans que l’on puisse déterminer si ces publications décrivaient l’objet avec justesse ou cédaient à un effet de romantisation. À mesure que des modèles économiques émergeaient, tout en restant aux yeux des chercheurs empreints de mystère, la notion de « plateformes » se diffusa progressivement.
8Un doute s’instilla : l’histoire dominante des années 2000 arrimée au tout logiciel n’avait-elle pas reléguée au second plan le versant industriel, matériel et capitaliste de l’industrie numérique ? Après tout, les équipes de production développent des infrastructures, produisent des outils d’information commercialisés sur un marché, conçoivent des mesures de flux, exploitent des logiciels, actualisent des fonctionnalités, dans le cadre d’entreprises privées, financées par des capital-risqueurs, sans que le complexe militaro-industriel à l’arrière-plan de l’industrie informatique n’ait jamais disparu. Il aura fallu attendre le « techlash » pour que ce doute devienne un lieu commun (Alexandre, Beuscart, Broca, 2022). La séquence 2016-2018 en constitua un moment charnière avec la multiplication des scandales (Theranos, Cambridge Analytica, Uber Files, la dénonciation du harcèlement sexuel chez Uber et Google), des procès, des audiences au Sénat et des amendes records infligées pour abus de position dominante. Il est depuis lors acté que les grandes entreprises structurent l’espace de production, dominent et contrôlent les normes, les infrastructures et les chaînes de valeur (Rikap, 2021). Le numérique qui devait faire sortir l’exploitation et l’aliénation de l’Histoire était ainsi sujet aux mêmes maux que l’économie du temps de Karl Marx : surexploitation des ressources naturelles (Crawford, 2022) et plus-value (Casilli, 2019). Après les pionniers, les plateformes, les Big Tech prenaient le contrôle, faisant glisser les nouvelles technologies de l’utopie vers l’accumulation.
9Du point de vue de la recherche, dans un double contexte de concurrence accrue sur le marché des données et de la redéfinition du cadre de régulation, des organisations naguère chantres de la transparence et du libre partage se retranchaient derrière le secret des affaires et la multiplication des services payants, de Google à OpenIA. Les accès « public » et « recherche » aux API se réduisaient. La montée en puissance des « biens industriels publics » (Alcaras, 2020) que sont les logiciels renforçaient le pôle propriétaire, haussant les coûts d’entrée au sein de cette industrie, en ligne et hors ligne. La ruse de l’histoire était totale puisqu’il était de plus en plus dur d’enquêter cette industrie.
10Enquêter le numérique suppose en effet de composer avec la complexité technique, les conventions professionnelles, les entraves d’accès aux données ou le déluge de données dépourvues d’information sur la manière dont elles ont été collectées et traitées, les asymétries entre enquêteurs et enquêtés, etc. L’accès aux élites est un thème bien renseigné en sciences sociales. Toutefois, les sommets atteints par l’industrie du numérique au cours des dernières années ont pu paraître inatteignables aux enquêteurs les plus avertis.
11Je fis personnellement l’expérience que solliciter directement un dirigeant ou une entreprise phare de la Tech expose à une réponse en trois temps conduisant toute trois à l’impasse.
12Temps 1, le silence. L’univers des nouvelles technologies en général, et de la Silicon Valley en particulier, est un lieu de travail acharné, ou l’allocation de temps est dramatisée, et les bases de données savamment protégées. D’autant plus que l’image et la représentation de l’activité sont des enjeux à part entière. Dès lors qu’une entreprise de la région n’a pas d’intérêt à communiquer ou fournir des informations risquant de lui faire perdre le contrôle de cette représentation, ou un avantage comparatif dans la concurrence entre organisations technologiques, la demande restera sans réponse.
13Temps 2, services de relations publiques. Si l’enquêteur se montre suffisamment pugnace, et qu’il ou elle a trouvé à s’adresser aux bonnes personnes, à justifier de l’importance du travail réalisé (en communicant notamment la liste des personnes rencontrées, une liste qui doit comprendre des noms phares de l’industrie pour pouvoir espérer ouvrir des portes) ou encore à activer un levier interpersonnel de poids (l’introduction d’une personne de renom, la pression d’un média ou l’appui d’une organisation de recherche reconnue), les membres du service des communication prennent en main la demande. Il sera alors demandé nombre de détails sur le projet, suivant plusieurs vagues, allant du courriel au pré-rendez-vous en passant par plusieurs appels intermédiaires. La négociation peut être interrompue à n’importe quel moment du processus, sans notification ni justification.
14Temps 3, l’entretien. Si les éléments transmis ont convaincu les services concernés, il sera possible d’accéder à des personnes dans des conditions précises et non négociables : l’entretien se fera en présence d’un ou plusieurs membres de l’équipe de communication, sera chronométré, dans un laps de temps allant de 15 à 60 minutes, le tout après avoir signé un accord de non divulgation, exposant à des poursuites dans le cas d’exploitation d’éléments observés, enregistrés ou diffusés sans l’accord de l’entreprise. De telles conditions se prêtent peu aux descriptions épaisses et la pratique de la grounded theory.
15Dans ces conditions, les constats sur la difficulté, voire l’impossibilité du travail se sont multipliés. La chercheuse danoise Rikke Frank Jørgensen soulignait dans la seconde moitié des années 2010 à quel point il était difficile de convaincre des employés de Facebook et de Google de réaliser un « simple » entretien relatif aux droits de l’homme (Jørgensen, 2020). Angèle Christin, professeure associée à l’université de Stanford, dressait un constat tout aussi pessimiste en 2022 : « la fermeture des portes des GAFAM et la multiplication [des] clauses de confidentialité agressives posent un problème presque insoluble pour les sociologues et ethnographes qui étudient les plateformes numériques » (Christin, 2022).
16Sur la base de travaux de recherche conduits ces dernières années, il est toutefois possible d’identifier plusieurs stratégies de recherche pour approcher le terrain numérique. La première consiste à poursuivre le travail sur les communautés libristes, en éclairant leur rôle stratégique au sein de l’industrie (Chrysos, 2015 ; Alcaras, 2020 ; O’Neil and al., 2021). Les années 2010 ont donné nombre d’occasions de renseigner cette dimension, à rebours des travaux des années 1980 et 1990 fortement marqués par la tonalité enchantée des discours des hackers sur le hacking (Alexandre, 2021). Les rachats de GitHub (service d’hébergement et de gestion logiciel créé en 2008 racheté 7,5 milliards de dollars en 2018 par Microsoft) et Red Hat (premier fournisseur mondial de logiciel libre, fondé en 1993 et racheté par IBM en 2018 pour 34 milliards de dollars) ont démontré dans les faits que les communautés et le travail libristes représentaient une valeur économique et un enjeu industriel majeurs. Plusieurs analyses sont venues rappeler que les idéaux attribués aux pères fondateurs du numérique recouvraient une dimension utilitaire, hiérarchique et instrumentale dès les origines, et que les frontières symboliques entre complexe industrialo-militaire et hackers libertaires, « privé » et « public », « ouvert » et « fermé » avaient été actées de manière trop hâtive, oblitérant les interdépendances et rapports de continuité (Turner, 2006 ; Loveluck, 2015 ; Bellon, 2023 ; Goëta, 2024). Dans cette perspective, ce n’est pas tant le numérique qui aurait opéré un basculement moral au cours des dernières années, mais les valeurs associées aux logiciels ouverts et communautés du libre qui ont été sur-enquêtées par rapport aux logiques industrielles, aux systèmes fermés et systèmes propriétaires (Pybus, Coté, 2022 ; Musiani, 2022).
17Une seconde voie consiste à interroger les sociabilités comprises et construites à partir des dispositifs sociotechniques : indicateurs de popularité, algorithmes, bases de données, courriels, memes, etc. Les dispositifs deviennent alors jeux de symboles à forte charge émotionnelle et implications sociales (Christin, 2021), y compris de soi à soi (Dagiral, 2019). Ils peuvent également devenir véhicules de stéréotypes classistes, racistes et sexistes, possiblement cathartiques (Pasquier, 2018), ou encore faire entrevoir des philosophies politiques en action, à l’exemple de la « machine morale » qu’est l’algorithme Page Rank de Google (Cardon, 2013). Marion Fourcade proposa de recomposer singulièrement un modèle général à partir des enjeux sociaux relatifs aux données et modes de classement, en interrogeant la société statistique, où l’ordonnancement des données et le cumul des classifications hiérarchiques activent et réactivent les inégalités sociales dans une période de massification des données personnelles (Fourcade, 2021 ; Fourcade, Healy, 2024).
18La direction prise fut radicalement inverse dans le domaine de l’étude des infrastructures, en ne s’intéressant plus aux rapports des utilisateurs avec les dispositifs sociotechniques, mais les relations entre dispositifs via les personnes. L’accent est alors porté sur les modalités pratiques d’organisation des réseaux (Musiani, 2015 ; Carnino, Marquet, 2018 ; Plantin, Punathambekar, 2019). Cet angle permit de rappeler tout à la fois la matérialité, la sociabilité et la teneur politique de ces ensembles, qu’il s’agisse des centres de données, des câbles sous-marins ou des serveurs. Le fil de la description fait apparaitre en quoi une chaîne d’actions, négociations, hiérarchies, conflits, remises en cause, la vie quotidienne des réseaux techniques. Le paradoxe du réseau est ici de mettre en lumière l’irréductible localité de ses enjeux de pouvoir.
19Les enquêtes conduites à l’échelle du globe sur les modérateurs (Roberts, 2019), l’exploitation des terres rares (Boudia, 2019), les services supports, les services de santé (Al Dahdah, 2022) les entraîneurs de bases de données (Casilli, 2019) ont pris à bras le corps ce problème de l’échelle d’observation, en cherchant à recomposer la complexité des chaines de production et l’inégalité des échanges que le numérique tend tout à la fois à accentuer dans les faits et rendre peu invisible dans les représentations. Ces travaux mettent à nu la continuation du rôle historique douteux de l’Occident par les moyens numériques : car avec l’industrie du numérique, la diminution des coûts de production, mais aussi environnementaux et sociaux dans les pays du nord, ont eu pour envers un report et une accentuation de ces mêmes coûts sur des travailleurs et les écosystèmes du sud global.
20Ces descriptions sont à lire côte-à-côte des essais de restitution de la densité sociale et temporelle du travail de conception numérique, celui-là même qui rend possible sur le plan pratique, occulte ou justifie sur le plan moral, les systèmes d’échange asymétriques. Il faut à ce titre saluer la patiente détermination de Florian Jaton (Jaton, 2021), dans sa méticuleuse entreprise de description des séquences de développement d’un algorithme, à travers les trois étapes que sont la constitution d’une base de données, la programmation et l’élaboration mathématique. Les opérations et décisions, que les dispositifs ont pour mission de soustraire aux regards des utilisateurs, remontent à la surface. Avec un même souci de reconstitution des logiques et des pratiques habituellement soustraites au regard par les organisations et les machines, l’équipe de recherche à l’origine du livre Spotify teardown (Eriksson and al., 2019) a fait la démonstration que l’alliance de compétences, de la sociologie à l’informatique, s’avérait, via l’ingénierie inversée, suffisamment éclairante pour en justifier le coût et l’incertitude.
21Ce panorama ne serait pas complet sans un mot sur les collectifs situés à l’interface de la recherche et de l’entreprise, tels que le Data and Society animé par danah boyd à New York, le Microsoft Research dirigé par Tarleton Gillespie dans la région de Boston et le Orange Lab en France, où exerça longtemps et entre autres noms Dominique Cardon, qui ont permis de documenter avec rigueur l’histoire en train de se faire du numérique sans se départir, si ce n’est de la théorie critique, du moins, d’un esprit critique. Ce positionnement n’est pas allé sans certaines frictions organisationnelles. Mais il s’est avéré extrêmement profitable à la communauté de recherche en assurant une veille experte, tant sur le plan de l’enquête que de l’outillage conceptuel et méthodologique.
22Outre Reset, les revues New Media & Society (fondé en 1999), Big Data and Society (créé en 2014), Social Media + Society (lancé en 2015), et la revue Réseaux créée en 1982 par Patrice Flichy et Paul Beaud offrent, mises bout à bout, une saisissante sociogenèse du numérique, permettant de suivre les évolutions des techniques et la manière de les catégoriser (Flichy, 2014 et 2024), une histoire trop rapidement rabattue sur l’expression omnibus « numérique ».
23Enquêter la production des logiciels libres devenus l’une infrastructure de l’industrie numérique ; renseigner la manière dont le social se redéploye à partir des dispositifs ; privilégier le registre infrastructurel pour mieux comprendre la part sociale et politique des réseaux ; prendre le temps de l’analyse diachronique pour saisir les logiques cachées mais actives dans les produits et les services ; entretenir une veille scientifique à partir de collectifs situés à l’interface de la recherche et de l’entreprise, telles sont six orientations offrant une boussole pour qui souhaite entreprendre des enquêtes de terrain sur le numérique. Ces différentes recherches ressaisissent la qualité spatiale du numérique. Dans mon travail (Alexandre, 2023), j’ai cherché à saisir le numérique à travers une autre propriété : la vitesse de développement des nouvelles technologies, qui expose par extension à l’obsolescence des résultats de recherche. Dans la dernière section, je présenterai la manière dont j’ai tenté de saisir la question de l’organisation et le cadrage temporels de l’industrie du numérique.
24« Ère », « âge », « moment », « heure », « temps », « transition », « mutation », « disruption », « rupture », « accélération », « révolution », etc. Le champ sémantique du temps a beaucoup été mobilisé dans les travaux académiques sur le numérique et au-delà. Ce mode de représentation correspond à la manière dont les professionnels de la Tech présentent leur industrie. Dans les faits, ce cadrage temporel consiste en partie en un entrepreneuriat de cause, porté notamment par Gordon Moore. Dans sa première version énoncée en 1965, la loi de Moore avance que la complexité (soit le nombre de transistors par circuit intégré) des semi-conducteurs proposés en entrée de gamme avait doublé tous les ans à coût constant depuis leur invention en 1959. Par extrapolation, il est entendu que la taille des ordinateurs allait (et devait) continuer de se réduire, leur puissance augmenter, et leur coût baisser, du fait des gains d’efficacité des transistors sur circuits intégrés, du fait de capacités multipliées par deux tous les 18 mois. S’ensuivrait une croissance exponentielle, nommée première « loi de Moore ». Né en 1929 à San Francisco, docteur en physique-chimie de Cal Tech, Gordon Moore compte parmi les « huit traitres » (ndlr : « the traitorous eight ») ayant quitté Fairchild, entreprise de semi-conducteurs, dirigé par le Prix Nobel de physique William Shokley, jugé tyrannique, pour fonder leurs propres entreprises au tournant des année 1960. Il cofonde avec Robert Noyce et Andrew Grove la société Intel en 1968, en s’appuyant sur un énoncé qu’il présente dans le magazine Electronics en 1965, comme la « loi de Moore ». Comme l’a montré l’historien Christophe Lécuyer (Lécuyer, 2022), l’énoncé servit à Moore d’instrument de management, pour doper les ventes des puces informatiques, d’abord à Fairchild puis à Intel, tout en limitant la concurrence. En effet, la capacité d'Intel à respecter la loi de Moore étant dépendante de la mise au point par d'autres entreprises de matériaux et d'équipements de fabrication, G. Moore et ses collaborateurs travaillèrent à diffuser l’énoncé dans la communauté microélectronique, en établissant des feuilles de route technologiques, destinées au marché national et international des semi-conducteurs. Ces dernières visaient à établir une direction et maintenir le rythme des innovations. Ce procédé a considérablement renforcé la compétitivité d'Intel et assis sa domination dans le domaine des semi-conducteurs jusqu'au milieu des années 2010, contribuant à l’enrichissement personnel de G. Moore, qui comptait avant sa mort en 2023 parmi les plus anciens et plus estimés milliardaires de la Tech dans la Silicon Valley.
25Le succès de cet entrepreneuriat de cause permet de mieux comprendre la structuration de l’industrie des nouvelles technologies. Les professionnels se projettent en effet au sein d’un univers qu’ils travaillent à rendre en perpétuelle évolution, une croyance et une intentionnalité exprimée à travers les métaphores « nouveau », « vagues », « innovation », « révolution », etc. Certes, le secteur des nouvelles technologies n’est pas seul à vivre au rythme du changement. Celui de la science, de l’art et des industries culturelles ont en partage cette célébration de la novation. Comme univers de production, la Tech compte néanmoins plusieurs spécificités : faiblesse des contrôles professionnels, quasi absence d’institutions, alternance de phases de croissance économique et de crises tous les dix ans, dépendance des grandes entreprises à la recherche et développement des petites entreprises, cycles de vie limités des produits et des organisations, marqués par la probabilité de l’échec. S’attacher à ces éléments de structure suppose de remettre à sa place les effets de mode, qui procèdent du système de production. Ainsi dans les années 2010, l’attention des médias et parfois les entêtes des appels à financement glissèrent du « big data » aux « algorithmes », du « Machine learning » aux « GenAI » en passant par le « 3D printing », la « Virtual Reality » et les « NFT ». Dans le même temps, le hardware, à travers la vente de téléphones, tablettes, ordinateurs, de processeurs et de carte graphiques ne bénéficia pas de la même attention en dépit de son importance. Ce découplage entre l’économie et la représentation de l’objet rend le cadrage conceptuel et méthodologique particulièrement difficile. Faut-il suivre les effets de mode ? Se concentrer sur un objet ou une sous-catégorie spécifique ? Il est ainsi courant d’analyser le numérique à travers le prisme de sous-catégories, telle que les « plateformes », l’« intelligence artificielle », voire les « spams » ou les « hashtag», de manière isolée et exclusive les unes des autres. Toutefois, ces objets et sous-catégories coexistent dans l’industrie du numérique, de la même manière que le développement du « software » est conditionné à celui du « hardware ».
26J’ai tenté de rendre compte de ces relations d’interdépendance et de la structure d’un univers organisé autour de la rupture. Face à un terrain fermé, j’ai tenté d’identifier les modalités de formation des sociabilités dans la Silicon Valley avant de les mettre en pratique. Or, dans la région, les réseaux d’interconnaissance sont construits à partir de quatre matrices (Ferrary, 2001 ; Alexandre, 2023) : l’université, l’entreprise, la diaspora et les communautés (de genre, de race, de sexualité, de loisirs, etc.). Il s’agissait alors non pas de faire jouer l’effet boule de neige, mais de chercher des points d’entrée dans ces différentes matrices. Après une première phase chaotique et stérile de l’enquête, cette mise au point méthodologique permit de multiplier observations et entretiens. Par la suite, j’ai cherché à produire des cadrages de l’objet à partir de jeux de données relatifs aux entreprises. Or, la construction de l’analyse statistique confronte au fait que les « données » sont, d’une, des construits, de deux, des construits relationnels, des représentations tributaires du contexte de production, ayant une place bien à part dans l’économie des savoirs numériques. Dans l’histoire des statistiques, qu’il s’agisse de biologie ou de démographie, les valeurs conservent un statut métrologique, soit la capacité de représenter fidèlement une entité. En informatique, ce réalisme est progressivement effacé par l’accumulation des symbolisations et jeux d’équivalences mathématiques, les différentes entités appareillées (bases de données, langages de programmation, bibliothèques, API, système d’exploitation, scripts, etc.) ayant pour point commun d’avoir préalablement elles-mêmes été symbolisées (Benbouzid, 2022). Le lien avec la « réalité » s’avère fort distendu, en raison d’une suite d’opérations d’encodage, toujours ouvertes à l’introduction de biais, par ailleurs anciennement identifiés dans le domaine de la statistique (Desrosières, 2001). Les enquêtés que j’observais dans la Silicon Valley s’en exonéraient pourtant souvent dans leurs discours, en raison de la technicité ou du volume d’entités traitées qui rendaient socialement acceptables, voire désirables nombre de décisions arbitraires telles que la collecte sauvage de données, les raccourcis et lacunes dans le développement du logiciel ou encore les falsifications, approximations et exagérations dans les démonstrations (pitch, demos, storys, etc.). En tant que représentations, certes spécifiques, mais susceptibles des mêmes procès que les autres formes symboliques, les « données » des développeurs et data analysts sortent du domaine de la critique ordinaire pour rester le monopole de la critique experte. L’étude de terrain révélait pourtant qu’en dépit de l’attachement des professionnels à ce qu’Ayn Rand nomme « l’objectivisme », la division classique entre objectivisme et subjectivisme n’y tenait pas plus qu’ailleurs. En effet, l’objectivité revendiquée reposaient dans les faits sur un ensemble de conventions, d’alliances, d’appareillages et de prises de décisions, dont il était nécessaire de rappeler le caractère social, arbitraire et historique. La concentration des activités de conception et d’édition des logiciels revenait, au sein de la région, à faire valoir certains cadrages, appareillements, collaborations et arrangements sur d’autres, en les considérant comme d’expression et d’utilité universelles. Les systèmes d’information, dont les bases de données forment un type parmi de nombreux autres, recouvrent en cela un enjeu politique au moins à quatre niveaux : celui de la construction, de l’accessibilité, de la lisibilité (« literacy ») et de la critique. En effet, les « raw data » n’existent pas. Dans le cadre de ma recherche, l’accès aux bases de données s’est avéré à plusieurs reprises comme une lutte de longue haleine, nécessitant plusieurs mois de négociation avec des organisations collectant et monnayant leurs jeux de données. Une fois l’accès obtenu, restait à les organiser, trier, classer, appareiller, traiter, interpréter, puis mettre en narration le tout en rendant compte des propriétés dynamiques des objets étudiés comme y invitent Geoffrey Bowker et Susan L. Star (Bowker, Star, 2023).
27Mes propres limitations techniques ont pu être comblées par des rencontres, échanges et collaborations avec des collègues (Samuel Coavoux, Fabien Tarissan, Tommaso Venturini et Céline Vaslin), qui prirent à leur charge une bonne partie des analyses de réseaux, production d’histogrammes et de cartes qui m’ont permis de décrire la Silicon Valley comme un espace temporel et relationnel. Un pan de la littérature en informatique concerne d’ailleurs la diversité temporelle des structures relationnelles dans les réseaux dynamiques. Le degré d’abstraction des modèles peut certes laisser sur la touche le lecteur, de même que le parti-pris épistémologique consistant à faire feu de tout bois dès lors qu’un réseau est identifiable (biologie, médias, finance, etc.). Il est toutefois possible de les mobiliser pour développer des analyses de données, et mettre en évidence la cohérence temporelle des financements d’entreprises technologiques, ou tout autre domaine d’activités organisé à partir d’appariements dont les entités sont aléatoires, mais décrivent une cohérence sur le plan temporel. De ce point de vue la « loi de Moore » n’apparait pas comme une loi scientifique, mais un mode de production rythmé par les investisseurs. Le travail réalisé sur les sous-catégories d’investissement dans l’industrie des nouvelles technologies permit de monter en quoi elles fonctionnaient comme des « tendances » comparables à ce qui s’observe dans les industries culturelles (Hirsch, 1972). Un second travail sur les catégories technologiques financés permettait, grâce à Fabien Tarissan, de mettre en lumière le réseau technique derrière la Silicon Valley. Un travail cartographique mené par Céline Vaslin rendait compte enfin de l’implantation des entreprises sur un même territoire. Économie, technologie, géographie, le temps n’était plus appréhendé comme une rupture, celle promise par les entrepreneurs et investisseurs, mais comme une structure sociale, celle des nouvelles technologies.
28Pour pleinement restituer cette structuration de l’innovation, restait à mettre en théorie ce constat. J’ai proposé pour ce faire deux concepts, l’un macro et l’autre microtemporel. Avec la notion d’espace à trois dimensions, il s’agissait d’articuler des acceptions d’une même notion empruntée à trois traditions : l’espace des sociologues, l’espace des géographes, et l’espace de programmation des développeurs. L’objectif était de montrer leur caractère relationnel, les entrepreneurs, investisseurs, ingénieurs et scientifiques de la Silicon Valley se projetaient incessamment sur ces trois plans. Cette première proposition s’accompagnait d’une seconde, à travers le concept de joueur. Empruntée aux travaux d’Eugen Fink et la phénoménologie allemande des années 1960 (Fink, 1993), cette notion visait à rendre compte de la manière dont les professionnels de l’industrie numérique se projetaient dans le futur. Dans leur esprit, la fin était hautement incertaine, mais la projection, sous diverses formes (les solutions à concevoir, leur entreprise à développer, le soi à améliorer, etc.), relevait d’une tournure d’esprit communément partagée. Cet ethos se manifestait concrètement au travers de paris, tactiques et stratégies sur ces différents plans : mieux se placer sur un territoire, au sein d’une population et d’un espace technologique. Cette double proposition ne visait pas à établir une théorie de longue portée, mais à rendre compte de la structuration temporelle de l’industrie numérique, et faire apparaitre en quoi la « révolution » par l’innovation correspondait à une philosophie de l’histoire.
29Enquêter le numérique, Internet et les nouvelles technologies exposent à plusieurs réductions : la réduction du numérique à Internet ; d’Internet à un texte ; la coupure réel/virtuel ; la naturalisation des données et du travail scientifique numérisé ; l’autonomisation du numérique comme discipline ; et le syndrome de Sisyphe. Le développement des sciences sociales du numérique, tout du moins de la sociologie et de l’info-communication, est en partie passé par la réduction d’un objet mobile et protéiforme, passant « sans couture » (Akrich, 1994) du en ligne au hors ligne, de l’appareil au logiciel, de la conception à l’usage et réciproquement, à l’analyse de corpus sémantiques tirés d’Internet. Les difficultés d’accès ont alimenté ce biais sémantique, conduisant à considérer le numérique à la manière d’un objet textuel. Les chercheurs et chercheuses ont développé différentes stratégies de recherche, méthodologiques et conceptuelles, pour approcher les terrains numériques. L’un des enjeux est la mise à distance de la philosophie de l’histoire prise et naturalisée dans les discours, les objets et les services technologiques. Ce travail reste inachevé notamment à un égard : l’appel au terrain ne renseigne pas avec précision en quoi les moyens de communication (courriel, blog, tweet, post, prompts, application, fonctionnalités, mises à jour, etc.) sont les produits d’un espace de production. Historiciser l’espace du numérique, sociologiser ses pratiques, dénaturaliser sa philosophie de l’histoire, replacer dans le fil de l’action les procédures de technicisation et d’autonomisation de l’information, ces quatre opérations offrent une carte logique pour ramener systématiquement le numérique dans l’orbite des sciences sociales.
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