Je remercie le Shift Project et les participants à l'enquête de m'avoir permis de collecter les données de terrain mobilisées dans ce travail. Lors de la mise au point de cet article, j’ai bénéficié des commentaires des relecteurs de RESET ainsi que ceux de Clément Marquet et de Loup Cellard. Je les en remercie vivement et reste seul responsable des approximations et erreurs qui pourraient demeurer.
1Le 3 avril 2023, l’Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse (Arcep) et l’Agence de l’environnement et de la maitrise de l’énergie (ADEME), annoncent par voie de communiqué de presse la publication du premier rapport de leur « Comité d’experts technique sur la mesure de l’impact environnemental du numérique » (Arcep-ADEME, 2023). L’évènement marque une étape importante dans la progressive normalisation des évaluations de l‘empreinte environnementale du numérique (EEN) en France. Si le thème de l’évaluation de la consommation énergétique du numérique est ancien, les enjeux de son impact environnemental à proprement parler sont restés pour leur part peu explorés jusqu’à récemment. Après quelques premiers travaux académiques ou incursions du sujet du côté gouvernemental au début des années 2010 (Berthoud & Parry, 2010 ; DG Connect, 2011), l’attention sur l’EEN s’est développée dans les sciences sociales (Turner, 2014 ; Beauvisage et al., 2022; Pasek et al., 2023). La mise à l’agenda de l’EEN comme problème public empreinte plusieurs chemins (Beauvisage et al. 2022 ; Carnino et Marquet, 2018), avec l’adoption de la loi du 15 novembre 2021 visant à réduire l’empreinte environnementale du numérique en France (loi Reen). Chercheurs, industriels, associations et pouvoirs publics se saisissent désormais, selon des modalités variées, des enjeux associés aux impacts du numérique sur l’environnement. Cet article entend mettre en lumière le travail de quantification opéré par une association à travers une enquête conduite au sein d’un groupe de travail du think tank The Shift Project (ci-après le Shift). Ce groupe de travail s’attèle à l’évaluation de l’empreinte environnementale des « métavers », des mondes virtuels immersifs.
2Le chiffre est un instrument majeur de légitimation du discours comme l’ont abondamment montré quatre décennies de recherche sur les processus de production, de circulation et d’usages des chiffres et de la statistique (Porter, 1995 ; Diaz-Bone et Didier, 2016). Des acteurs peuvent mobiliser la statistique afin de visibiliser ou légitimer leur cause, ou contester des chiffres concurrents produits par les États ou d’autres organisations. On peut considérer que cette démarche relève d’une logique statactiviste (Bruno et al., 2014), c’est-à-dire d’activisme par le chiffre. David Demortain relève en ce sens divers usages du chiffre dans les mobilisations, notamment la construction de mesures alternatives et la production même du débat public (Demortain 2019). La production d’une convention de mesure (Desrosières, 2010) nécessite, au Shift comme ailleurs, la prise en compte de contraintes variées dont l’article permet de mettre en lumière les modes d’articulations. Des lignes de travaux contemporains se concentrent particulièrement sur les trajectoires suivies par les arguments dans le cadre de l’analyse des controverses, comme la balistique sociologique développée par Francis Chateauraynaud (2011). Dans cet esprit, et en qui concerne l’EEN, les travaux de Thomas Beauvisage (et. al, 2022) permettent de suivre ces trajectoires du chiffre entre les différentes arènes dans lesquelles ils vont être déplacés, discutés et mobilisés. Le présent article entend enrichir cet ensemble de travaux, en posant pour sa part le regard sur le processus interne de production du chiffre au sein du Shift.
3Le Shift a pour objectif d’imposer l’impact environnemental du numérique comme sujet connexe de l’encadrement des mondes virtuels, notamment à l’échelle de l’Union européenne, alors que les deux sujets sont à ce stade traités séparément. La production de chiffres par le Shift s’inscrit dans une volonté de participer à la transformation de l’ENN en problème public. Tout en portant l’attention sur la manière dont le Shift produit en interne une définition du problème (Gilbert et Henry, 2012) l’article montre comment des contraintes de ressources financières et humaines, ainsi que d’accès aux données, sont accompagnées par une complexité supplémentaire : le métavers est une entité mal définie qui implique un travail de production et de mise en cohérence d’hypothèses aux conséquences lourdes sur le modèle. Si les enjeux de qualification sont toujours présents dans les processus de quantification, ceux-ci se posent ici avec d’autant plus d’acuité que les métavers relèvent à ce stade non pas tant de l’innovation stabilisée que de la promesse technoscientifique (Joly, 2015). Le métavers, est vaguement défini par Meta comme « la prochaine évolution d’Internet », à même de produire de « nouvelles manières » d’apprendre, de consommer, de travailler mais aussi une opportunité économique. Il constitue ainsi un horizon d’attente déployé par des promoteurs afin de crédibiliser cette technologie, dans le but d’enrôler des acteurs. On notera au passage le caractère ancien des promesses associées aux technologies de réalité virtuelle, formulées dès le début des années 1990 et dont les entreprises pionnières ont connu des destins parfois malheureux, comme VPL Research fondée par Jaron Lanier et qui fit faillite en 1998. Si le métavers est vague, il est plein de promesses. En d’autres termes, à la difficulté de modélisation et de mesure du numérique (Pasek et al., 2023) s’ajoute celle de l’anticipation d’une technologie aux contours particulièrement flous n’ayant pas encore émergé, et de ses hypothétiques futurs usages.
- 1 Pour une synthèse récente des recherches portant sur la crédibilité scientifique, voir Li Vigni et (...)
4Je propose donc ici de traiter la problématique suivante : comment le Shift articule-t-il la production de chiffres avec des moyens limités, sur un objet à forte dimension prospective, avec sa volonté de maintenir une crédibilité à même de permettre leur circulation ? Le Shift doit résoudre une tension entre la nécessité d’entretenir la crédibilité1 de sa production en s’approchant d’une rigueur scientifique d’une part, et le besoin d’assumer la nature fondamentalement discutable de tout modèle d’autre part. Cette tension rappelle l’articulation entre précision et réalisme évoquée par Brian Wynne avec les indéterminations (Wynne, 1992). Je montre que dans le cas du Shift, cette tension est résolue de deux manières. Premièrement, par un positionnement qu’on qualifie, en suivant l’expression d’une personne enquêtée, comme « équipe lièvre ». L’équipe lièvre ne se donne pas comme mission de produire des chiffres exacts, mais de produire des ordres de grandeur permettant d’orienter la prise de décision. À ce titre, les données produites sont jugées par l’association « assez bonnes » (Gabrys et Pritchard, 2018) pour assurer la circulation des chiffres et leur prise en compte par les publics cibles. Deuxièmement, la quantification opérée par le Shift s’appuie sur un usage ambivalent des données produites par « le secteur ». Cette expression renvoyant en interne aux promoteurs industriels des métavers et aux cabinets de conseil diffusant des analyses y afférant. Je montre que, si les productions « du secteur » peuvent faire en interne l’objet de suspicions en ce qui concerne leur qualité ou leur honnêteté, elles peuvent fournir des scénarios et données pouvant se prêter à un usage tactique (Lippert, 2015) par le Shift, qui les mobilise dans le processus de quantification de l’empreinte environnementale des métavers. Dans le même temps, l’imparfaite précision des chiffres produits peut être mobilisée dans une optique plus stratégique. Les limites de la production des chiffres sont assumées et peuvent alors être instrumentalisées, à la fois en assurant l’impact ou la défense des productions, mais aussi en forçant la production de chiffres concurrents : charge aux détracteurs ou aux pouvoirs publics de contester ou de proposer des quantifications concurrentes.
5Après avoir décrit la méthode d’enquête et les données sur lesquelles s’appuie l’article, une première partie porte sur l’histoire du Shift et sur les profils des membres du groupe de travail étudié, caractérisé par une forte représentation des profils d’ingénieurs. Une seconde partie est consacrée à l’articulation entre mise en chiffre et ressources financières, humaines et temporelles disponibles. Je montre également comment le caractère prospectif de la quantification des métavers se donne à voir au cours des réunions de travail. La troisième partie de l’article se concentre sur les modalités de réduction de la tension entre précision et indéterminations à travers un usage ambivalent des données produites par « le secteur ». Elle se termine enfin sur l’usage stratégique de l’incertitude entourant les chiffres produits.
6Le présent article se base sur une enquête menée en 2023 et constituée d’une campagne d’observation participante, complétée par une série d’entretiens. Une explication relative aux conditions d’accès au terrain et de collecte des données s’impose. J’ai entamé au début de l’année 2023 une enquête portant sur l’économie des promesses relatives au métavers (celle-ci ne portait pas sur les enjeux environnementaux). Un membre du Shift a eu connaissance de ce projet de recherche et m’a contacté pour me proposer de rejoindre un groupe de travail (GT) en création. Ce dernier avait pour but de produire un rapport fournissant une mesure de l’impact environnemental des métavers. Le Shift travaille majoritairement avec des ingénieurs, mais le caractère particulièrement prospectif d’une estimation des usages des métavers a motivé l’intérêt d’inviter un sociologue du numérique. La première réunion du GT s’est déroulée en février 2023 et mon but n’était alors pas de produire une enquête. C’est seulement à partir du mois d’avril que j’ai formalisé l’envie de travailler sur les pratiques de quantifications du groupe. Après avoir demandé l’autorisation en réunion puis à l’écrit aux membres du groupe de conduire cette étude, j’ai formalisé les observations des réunions puis j’ai pu mener auprès des membres volontaires une campagne d’entretien.
7L’observation participante m’a permis d’assister à des échanges où se cristallise la rencontre entre plusieurs faisceaux de contraintes pesant sur la production du chiffre, ou encore des rappels à l’ordre par des membres concernant ces contraintes, par exemple sur le temps disponible pour réaliser le travail. Ce positionnement ne va cependant pas sans contrepartie. Premièrement, il met en balance le travail de recherche avec la participation au groupe de travail. Cet article est issu d’une enquête d’opportunité, ma présence dans le GT métavers du Shift n’a pas été initiée par l’enquête. Ce sont les premières participations à des réunions du groupe de travail qui ont fait émerger l’intérêt scientifique d’une telle étude. Je ne suis moi-même pas membre du Shift, mais l’ambigüité entre la participation a priori au GT et un positionnement de chercheur nécessite la mise en place de quelques précautions méthodologiques et analytiques. Vis-à-vis des membres du GT, cela a consisté à clarifier le fait que la présente publication ne constituerait en aucun cas une promotion de l’association. En ce qui concerne la présentation des situations et matériaux, j’explicite mes interventions le cas échéant dans le déroulé de l’article.
8Le corpus d’observation se compose de 15 séances de travail d’une durée comprise entre 1h10 et 4h, qui se sont tenues entre mars et octobre 2023. Celles-ci s’accompagnent de 46 comptes rendus et supports de réunions qui permettent de rendre compte également des séances auxquelles je n’ai pas assisté. J’ai également eu accès à l’ensemble de la documentation du GT métavers du Shift, tenue à jour par les porteurs du projet. Cela représente un corpus de 142 documents supplémentaires aux comptes rendus et supports de réunion. Cette documentation se ventile en 69 notices relatives à des travaux des membres des différents sous-groupes, 16 comptes rendus de rencontres et d’auditions, 8 notes de communication externe et enfin 49 références bibliographiques. Les observations ont été complétées par des entretiens semi-directifs réalisés auprès de neuf des onze membres actifs du GT métavers, dont trois membres rémunérés par le Shift Project pour la gestion du projet et la rédaction du rapport (aux positions de chef de projet, coordinateur de projet et ingénieur projet) parmi lesquels deux sont salariés du Shift ainsi que six membres extérieurs, nommés en interne les « experts ». On distinguera dans le corpus les trois membres rémunérés du Shift par la mention « Shift » accolée à leur pseudonyme et les six membres extérieurs par la mention « expert ». Ces entretiens se sont tous déroulés en visioconférence. Ils ont porté sur le parcours académique et professionnel, les perceptions politiques et environnementales, l’intérêt pour le groupe de travail et enfin sur le processus de travail mis en œuvre au sein du GT.
9Cette première partie s’organise en deux sections. La première porte sur l’histoire de l’organisation The Shift Project, sa structure et ses modes de financement. Elle retrace également l’investissement progressif du Shift sur le thème de l’EEN. Elle revient enfin sur une controverse qui a entouré un rapport du Shift concernant l’empreinte de la vidéo en ligne. La seconde section porte sur les membres du GT métavers et leurs parcours, traités à partir des données d’entretien. Il s’agit ici uniquement de caractériser le groupe de travail et non pas d’établir un lien entre cette caractérisation et les pratiques de quantification. On montre que le groupe se caractérise par une composition élitaire ainsi que par des trajectoires professionnelles marquées par le souci environnemental.
10The Shift Project est une association à but non lucratif créé en 2010. Son président actuel et membre cofondateur est Jean-Marc Jancovici, polytechnicien ayant activement participé à la création de la méthode « Bilan carbone » en France. Il est par ailleurs cofondateur de la société de conseil Carbone4, créée en 2007, dont le site Internet indique compter comme client 60% des entreprises du CAC 40. L’organisation a été dirigée jusqu’en 2016 par Cédric Ringenbach, fondateur de la « Fresque du climat ». Le Shift est présenté sur son site Internet comme une structure dont la mission « consiste à éclairer et influencer le débat sur la transition énergétique […] The Shift Project se veut le promoteur d’une économie soutenable, qui ne soit ni anticapitaliste par principe, ni en porte-à-faux avec les constats scientifiques. » (The Shift Project, 2023). La structure comptait cinq salariés en 2013 puis a progressivement grandi jusqu’à 23 salariés en 2023. La période pandémique a marqué un tournant pour le Shift avec le déploiement d’un projet de « plan de transformation de l’économie française », mobilisant l’ensemble des ressources de l’organisation et financé pour part grâce à un financement participatif ayant permis la levée de 512 000 € à l’hiver 2020. Sur le plan financier, le Shift s’appuie en premier lieu sur la participation de grands groupes comme Vinci Autoroute, EDF, Bouygues, BNP Paribas, Alstom, la SNCF, etc. Ces entreprises disposent d’une capacité de vote minoritaire au Conseil d’administration de l’association. De manière plus indirecte, des entreprises peuvent mettre à disposition une fraction de temps de travail de leurs salariés pour la production de rapport du Shift, j’y reviens un peu plus loin. Au-delà de ses salariés et des mises à disposition (payés par d’autres structures avec un temps de travail consacré au Shift), le Shift peut compter sur un ensemble de collaborateurs bénévoles, occasionnels ou réguliers, qu’un membre de la structure estime à une centaine de personnes. Ces derniers sont principalement des universitaires ou des cadres d’entreprises des secteurs étudiés. Enfin, l’association Les Shifters, qui ne doit pas être confondue avec The Shift Project, a été créée en 2014 pour soutenir et prolonger l’action de ce dernier. Les Shifters organisent des débats publics et conférences afin de promouvoir les rapports du Shift. Ses membres assurent également des formations internes et l’organisation d’évènements communautaires. Cette association revendique à ce jour plus de 19 000 membres, dont 5 500 cotisants.
- 2 Deux autres rapports ont été produits sur le numérique. L’un explicite une méthode interne de mesur (...)
11Les premiers travaux du Shift portant sur le numérique ont été engagés à partir de 2017, avec l’arrivée de Hughes Ferreboeuf, camarade de promotion de Jean-Marc Jancovici à l’École Polytechnique, comme collaborateur de l’association après une carrière dans le secteur du numérique et les télécommunications. Le premier rapport sur le sujet « Pour une sobriété numérique » sort en 2018 puis est traduit en anglais l’année suivante (Ferreboeuf, 2019). Il propose une évaluation globale de l’impact environnemental du numérique sur le plan de l’énergie et de l’émission équivalente carbone. Cette estimation s’accompagne d’une projection à horizon 2025. Un second rapport a été produit en 2019 et portant cette fois sur l’impact de la vidéo en ligne, « Climate crisis : the unsustainable use of online video » (Efoui-Hess, 2019)2. Ces deux rapports ont eu une audience inattendue par leurs auteurs eux-mêmes puisqu’ils ont largement circulé dans les médias internationaux. Ils ont également été discutés dans le cadre de la controverse sur les mesures de l’impact environnemental du numérique, le rapport sur la vidéo ayant fait l’objet d’une controverse entre acteurs associatifs et scientifiques relativement à la qualité des chiffres produits (Beauvisage et al., 2022). Non seulement la consommation énergétique de la vidéo en ligne ne fait pas l’objet d’un consensus, mais le chiffrage original de cette consommation dans le rapport du Shift a fait l’objet d’une erreur. Celle-ci tient à une majuscule dans une feuille de calcul. Si la modélisation elle-même n’est pas en cause, la feuille de calcul de cette première version contient une erreur d’unité. La mesure de l’impact carbone de la vidéo en ligne tient en partie au volume de données qui transite sur les réseaux. Celui-ci était dans l’étude estimé à une moyenne de 3 mégabits de données par seconde (3 Mbps) de vidéo. Or, dans la feuille de calcul, ces 3 mégabits ont été inscrits 3 MBps. Le B majuscule correspond à un « byte », une unité qui contient 8 bits. Le volume de données servant de base à la mesure a dès lors été multiplié par huit. Cette erreur a donné lieu à une série d’échanges dans diverses arènes (Kamiya, 2020 ; The Shift Project, 2020). Les sections suivantes de l’article reviennent sur certaines conséquences de cette controverse en termes de précaution et d’appréhension vis-à-vis de l’inexactitude des modèles.
12Pour espérer participer à faire de l’EEN un problème public, le Shift doit donc s’appuyer sur des groupes d’experts susceptibles d’apparaitre comme légitimes aux yeux des destinataires des rapports, alors même que les participants aux GT sont bénévoles et réalisent pour la plupart ce travail en supplément de leur activité professionnelle. Comment des acteurs se retrouvent-ils donc associés à un groupe de travail et quels sont leurs profils académiques et professionnels ?
13Le GT métavers, initié en mars 2023, compte au bouclage de l’enquête en octobre 2023, onze membres actifs. Le groupe compte également trois membres présents en qualité de représentant d’une organisation. L’un est chef d’entreprise et membre d’un autre collectif de travail relatif à l’empreinte environnementale du numérique. Les deux autres disposent d’une allocation de temps de travail dédié au projet et sont salariés respectivement d’un cabinet de conseil spécialisé sur le numérique et d’un organisme public de recherche.
14Parmi les onze membres actifs, neuf ont accepté de réaliser un entretien : les trois membres rémunérés du projet pour le compte du Shift et six membres « experts » extérieurs (au même titre que moi). En plus de moi, le groupe de travail ne comptait qu’un seul membre issu d’une formation universitaire dans une filière des Sciences humaines et sociales. Tous les autres membres du GT sont ingénieurs ou issues de filières de Sciences et techniques. Sur les neuf membres du GT interrogés, sept sont ingénieurs de formation. Ils sont issus de cursus prestigieux et sont spécialisés dans deux domaines en particulier, l’informatique et l’aérospatiale. Les deux membres interrogés qui ne sont pas ingénieurs disposent malgré tout d’une formation avancée puisque l’un dispose de deux diplômes de Master, en physique et en informatique, et le second est diplômé d’un Institut d’études politiques. L’ensemble des membres du GT dispose donc au minimum d’une formation de niveau Master. En ce qui concerne leurs activités professionnelles, deux des trois porteurs sont salariés du Shift, le troisième est directeur d’un cabinet de gestion et de stratégie, et mène en parallèle des activités de consultant. Parmi les six membres extérieurs, deux travaillent actuellement dans le monde académique, l’un en tant qu’enseignant dans une Grande école d’ingénieur et consultant, l’autre au sein d’un institut national de recherche. Deux autres membres exercent des activités de consultants indépendants dans le domaine de l’informatique et des systèmes d’information. Les deux membres restants sont chef d’entreprise pour l’un et ancien chef d’entreprise pour l’autre. Les membres du GT sont invités soient par effet « boule de neige » à partir des collaborateurs déjà présents, soit sont repérés par les membres du Shift en charge du rapport, du fait de leur spécialité. Les membres font partie d’un réseau plus large de structures associatives ou professionnelles liées aux enjeux environnementaux du numérique. Il s’agit notamment d’autres structures d’entrepreneurs de cause comme Green IT ou l’Institut pour un numérique responsable (INR). Plus important, des membres sont également parties prenantes d’organisations comme le Haut comité pour le numérique écoresponsable (HCNE) ; de groupes de travail de l’Arcep et de l’Ademe; ont contribué à l’élaboration de la loi du 15 novembre 2021 « visant à réduire l’empreinte environnementale du numérique » (loi Reen) ; à la stratégie environnementale d’organismes nationaux, etc.
« C’est pas mal si tu arrives à avoir une équipe avec la moitié des personnes qui viennent du monde académique et l’autre moitié qui sont très proches du sujet qu’ils traitent […] pour nous, ça va être plutôt du monde industriel, des opérateurs. » (Entretien avec Camille, Shift)
15Cette division professionnelle n’est pas la seule parité visée, le même interlocuteur ajoute immédiatement :
« Il faut que tu aies des personnes qui soient très engagées et peut-être des personnes qui sont un peu moins engagées. Un genre de seconde parité dans le groupe. » (Entretien avec Camille, Shift).
16La focale sur l’empreinte environnementale aura conduit ce membre à s’investir dans une première association sectorielle, puis à quitter le secteur aérospatial avant d’intégrer le Shift en tant que salarié, malgré une perte de salaire importante. Cette progressive mise en tension entre souci écologique et conséquences de l’activité professionnelle peut être progressive :
« […] la problématique de la finalité de ce que l’on fait. Est-ce que, vraiment, il faut utiliser de la VR [Réalité virtuelle] pour faire du marketing et essayer de promouvoir tel ou tel produit ? […] est-ce que vraiment, ça a du sens de promouvoir et de développer un usage et un nouveau device [équipement] dans un contexte où dans 10 ans, on ne sait même pas si on n’aura pas à choisir entre des IRM ou des casques VR. Donc, la petite boule a grossi, grossi, grossi, la boule de questions, jusqu’à ce qu’elle arrive à un point où je ne m’y retrouvais plus. » (Entretien avec Baptiste, expert)
17Cette mise en tension a conduit ce membre à quitter l’entreprise qu’il avait fondée, pionnière dans la réalité virtuelle dans le secteur culturel et artistique. Plus que progressive, la tension entre souci et activité peut également apparaitre de manière plus brutale, et s’accompagner d’une volonté plus intense de militantisme :
« il a fallu 3 ans de début d’activité […] pour porter un regard un peu cynique sur la profession et me dire : wouah, qu’est-ce qu’on fait, à quoi ça sert, tout ça ? Et puis, en avançant, en parallèle, j’essaie de répondre à titre perso à pas mal de questions que je me posais sur l’état du monde [...] j’ai un côté un peu militant aussi sur ces sujets, parce que je suis là pour faire avancer les choses, ce qui peut contraster aussi avec certaines tendances du groupe, les instances officielles et représentatives, ce qui n’est pas étonnant non plus, parce que, pareil, ils sont dans une logique de non-braquage des parties prenantes, des interlocuteurs, etc. » (Entretien avec Eliott, expert)
18Les parcours professionnels des membres montrent un attachement important aux questions environnementales et un regard critique sur les technologies immersives. À la suite de l’impact de leur précédente activité souvent jugé négatif, les membres sont tous désireux de « faire plus de bien que de mal » (Entretien avec Iris, experte). Le groupe se caractérise également par la forte représentation de profils techniques en informatique et sciences de l’ingénieur. Alors que la production de chiffres par le Shit relève d’un statactivisme (Bruno et al., 2014) environnemental porté en premier lieu par des volontaires militants, la construction par les porteurs du GT d’un groupe au profil diversifié en termes de situation professionnelles, mais presque exclusivement technique sur le plan des formations, souligne la volonté d’apparaitre comme un acteur crédible auprès des pouvoirs publics. Le profil du groupe étant posé, la section suivante peut porter sur la production des modèles et des chiffres.
19Cette seconde section et la suivante portent sur le processus de travail et de quantification au sein du GT métavers. La modélisation de l’empreinte environnementale des métavers combine les difficultés connues de mesure de l’EEN et y ajoute un objet à la définition floue et au caractère fortement prospectif. La définition du (ou des) métavers n’est à ce stade que peu stabilisée et la majorité des définitions en font un ensemble de technologies « émergentes », comme le développement de la réalité virtuelle ou des technologies haptiques par exemple. Cela conduit le GT métavers à faire face à plusieurs niveaux de risque et d’incertitude dans la production de modèles. On peut par exemple mesurer, à partir de référentiels et avec une marge d’erreur donnée, l’empreinte carbone d’un casque de réalité virtuelle avec une analyse de cycle de vie (ACV), la marge d’erreur, mesurable, est alors constitutive d’un simple risque. Les difficultés de définitions et le caractère prospectif de l’étude du métavers renvoient cependant également à des situations d’incertitude. Le cadre conceptuel proposé par Brian Wynne (1992) nous permet d’en distinguer deux niveaux, qu’il nomme l’incertitude et l’indétermination. L’incertitude renvoie chez Wynne à une situation dont on connait les principaux paramètres à prendre en compte mais dont la disponibilité ou l’accessibilité de l’information est imparfaite, rendant les évènements futurs non probabilisables de manière parfaitement satisfaisante. Citons ici l’exemple des controverses entourant le calcul de l’empreinte environnementale de la vidéo déjà évoquées plus haut. L’indétermination est pour sa part une situation caractérisée par un nombre et une nature de paramètres, y compris relatifs à de futurs comportements humains, trop nombreux, complexes ou mal connus, pour faire l’objet d’une approche stochastique pertinente. En d’autres termes, dans les situations d’indétermination, non seulement les données manquent, mais les paramètres devant être prise en compte ne sont eux même pas nécessairement connus. Wynne résume la différence entre indétermination et incertitude de la manière suivante :
« La distinction entre l'incertitude et l'indétermination est importante, car la première consacre l'idée que le contrôle inadéquat des risques environnementaux est uniquement dû à une connaissance scientifique insuffisante, et l'attention est exclusivement portée sur l'intensification de cette connaissance afin de la rendre plus précise. Très souvent, cette précision technique supplémentaire sert de substitut à un contrôle plus « précis » des acteurs sociaux et des indéterminations qu'ils portent. » (Wynne, 1992, p.118).
20Dans notre cas le nombre de casques de réalité virtuelle en circulation dans trente ans, leurs usages, et les éventuelles substitutions de terminaux que ceux-ci impliqueraient, mais également les différents facteurs qui pourraient avoir une influence sur ces paramètres, ne peuvent être modélisés de manière satisfaisante. Les indéterminations vont notamment amener les prospectivistes à mobiliser des scénarios. Dans la pratique de quantification en train de se faire, lors des réunions de travail du GT Métavers, ces deux niveaux d’incertitude peuvent se croiser et se mêler, nous y reviendrons. Cependant, afin de faciliter la présentation et l’analyse des pratiques, elles sont séparées. Cette deuxième section porte sur le processus de travail et les référentiels mobilisés, puis sur les contraintes de moyen venant peser sur l’incertitude au sens de Wynne, c’est-à-dire les aspects pensés comme quantifiables du modèle. Les indéterminations et les constructions de scénarios sont quant à elles traitées dans la troisième section de l’article.
- 3 Une analyse de la presse française grâce à l’outil Europresse montre l’absence d’occurrence du term (...)
- 4 Cette difficulté à définir les métavers est mentionnée dans le rapport de la mission exploratoire i (...)
- 5 Afin de disposer d’un périmètre assez large, le GT se base finalement sur une définition extensive, (...)
21Le GT métavers se donne comme objectif de : modéliser l’impact environnemental des technologies centrales du Métavers ; modéliser l’empreinte de différents « types » de métavers, dont un métavers « de masse » ; de définir une méthodologie permettant aux entreprises d’évaluer l’empreinte de projets de métavers et leurs conséquences sur leurs stratégies de réduction et d’évitement d’émissions. Ce projet passe par une phase de définition du « métavers » afin de cerner le périmètre de l’étude. Le métavers fait l’objet de définitions multiples et non chevauchantes, dont la matérialité technologique est notablement absente. Le terme a été fortement popularisé à partir d’octobre 2021 et le changement de nom de Facebook en Meta3. L’entreprise fait alors la promotion de ce qui est présenté comme la prochaine évolution d’Internet, le métavers. Aucune précision n’est donnée sur ce qu’est le métavers, si ce n’est qu’il peut se déployer en deux ou trois dimensions et doit permettre, à travers une plus grande immersivité, la transformation de pratiques dans divers domaines. Des cabinets de conseil comme Gartner ou McKinsey proposent rapidement chacun leur définition du métavers. Pour le premier, il s’agit d’un ensemble d’univers virtuels en ligne persistants et en trois dimensions, faisant converger les réalités virtuelles et physiques. Pour le second, c’est un dispositif immersif, permettant l’interactivité entre utilisateurs et environnement. Pour le Service de recherche du parlement européen, le métavers est un monde en trois dimensions, persistant et immersif, dans lequel des utilisateurs peuvent interagir (EPRS, 2023). La Commission européenne oublie pour sa part la 3D au profit d’une « jonction homogène entre le virtuel et le réel ». Elle mentionne en revanche que les métavers vont s’appuyer pêlemêle sur des technologies comme les réseaux mobiles 5 et 6G, les protocoles Wifi 7, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, l’intelligence artificielle (IA), la blockchain et les NFT (ComEu, 2023)4. Les métavers, ou mondes virtuels, peuvent donc nécessiter, ou non, un casque de réalité virtuelle, être modélisés, ou non, en trois dimensions, être, ou non, persistants et intégrer, ou non, de l’IA et des NFT. L’expression métavers peut ainsi tout autant renvoyer aux jeux-vidéos en ligne World of Warcraft ou Second life, vieux de vingt ans, qu’à des cas présentés dans le cinéma contemporain de science-fiction avec Ready player one (2018) de Spielberg ou Le congrès (2013) de Folman. Les premières réunions ont ainsi porté sur les différentes définitions existantes et des exercices afin de cerner le périmètre pris en compte pour l’écriture des rapports5.
22Les membres du Shift et les experts qui les accompagnent, parfois sur plusieurs projets, sont peu habitués à opérer des modélisations et quantifications sur des entités à la fois floues et encore non-advenues. Travailler à la conception d’une nouvelle fusée renvoie évidemment à une forme de travail sur une entité future, la fusée ne préexiste pas à la mesure des forces qui devront être appliquées pour assurer son décollage. En cela, les ingénieurs de l’aérospatiale sont habitués à travailler en régime d’incertitude (sur les configurations exactes de chacune des pièces) et sur un objet en devenir. En revanche, il s’agit dans ce cas d’un objet aux contours plus définis que l’entité « métavers » d’une part, et dont le cadrage des usages futurs, les scripts (Arkich, 1987), est plus resserré d’autre part. Les marges de manœuvre dans les usages d’une fusée sont moindres que celles imaginables à partir d’un casque de VR. Le caractère flou et prospectif du métavers et de ses usages s’est manifesté très tôt dans les échanges. Nous avons échangé autour de l’absence de définition du métavers, mais aussi autour du destin de cette innovation. Plusieurs membres se sont demandé si le Métavers tel que proposé par l’entreprise Meta n’était pas déjà « mort », arguant que mesurer l’impact environnemental d’une entité dont l’existence future semblait compromise était une perte de temps. J’ai à cette occasion pu fournir aux membres du GT quelques références relatives à la sociologie de l’innovation et à la sociologie des usages des TIC. À la suite de ces premières réunions, des échanges de mails ont eu lieu pendant plusieurs semaines avec des références à des publications relatives au futur succès ou échec du métavers (Figure 1) témoignant de la volonté d’arbitrer ce destin du métavers pour avancer vers la quantification.
Figure 1. Mail envoyé par Yann (Shift) lors des échanges collectifs suivants les premières réunions.
23Cette question du destin du métavers ne mettait pas uniquement en jeu l’intérêt même du GT, mais a fait apparaitre clairement deux difficultés à venir. Premièrement, alors que les communications des promoteurs des métavers laissent supposer l’usage de terminaux comme les casques de réalité virtuels, les définitions formelles laissent largement de côté la matérialité de la technologie. La production des scénarios de travail du GT doit alors passer par une rematérialisation des métavers pour en mesurer l’empreinte. Deuxièmement, au-delà des moyens limités de l’association, si « prédire » la future existence même du métavers n’est pas simple, comment produire une estimation des usages futurs des métavers afin d’en quantifier l’impact environnemental ? Je reviens sur cette difficulté dans la troisième section, mais m’intéresse d’abord aux autres contraintes pesant sur la quantification.
- 6 La modélisation dite bottom-up part du matériel (data center, réseau et terminaux) et additionne l’ (...)
24Le GT Métavers est organisé en trois work streams (WS). Un premier WS est dédié à la modélisation de l’empreinte environnementale du métavers dit « de masse », il est basé sur la comparaison de scénarios à travers une approche top-down6). Un second WS est chargé de définir une acception commune du métavers et de sélectionner des cas d’usage à modéliser. Un troisième WS est chargé de la modélisation des cas sélectionnés par une approche bottom-up, et de définir la méthodologie à mettre à disposition des entreprises. Le groupe de travail est organisé autour de trois « porteurs », un Chef de projet, issu du secteur des télécommunications et chargé de chapeauter les activités numériques, un ingénieur projet chargé de l’animation du groupe de travail, et un coordinateur assurant la jonction entre le Chef de projet et l’ingénieur projet, ainsi que la progressive standardisation des processus de travail du Shift. Ces porteurs réalisent un travail important puisqu’ils préparent les ordres du jour et rédigent des propositions qui sont ensuite discutées pendant les réunions. Le Shift s’appuie en effet sur des membres extérieurs qui sont bénévoles et ont un temps limité à consacrer au GT. Le processus de travail consiste donc en des séries d’allers-retours entre les propositions des porteurs du GT et les experts. Ces allers-retours sont asynchrones, avec des échanges de références ou de réflexions par email, et synchrones lors des réunions.
- 7 Le Shift dispose d’un représentant au sein de ce comité.
- 8 Loi du 10 février 2020 relative à la lutte contre le gaspillage et pour une économie circulaire.
25La quantification d’empreinte carbone du numérique se décompose de l’empreinte des centres de données de l’empreinte des réseaux et de l’empreinte des terminaux. Celle-ci peut s’appuyer sur la progressive mise en place de conventions de mesure et de référentiels. La réalisation des ACV fait l’objet de normes ISO (14040 et 14044). L’Union internationale des télécommunications (Itu) a établi en 2018 un premier bloc normatif. Les recommandations méthodologiques L1410 et L1450 précisent respectivement comment mener une ACV et une évaluation d’empreinte globale du secteur des technologies de l’information et de la communication. Face à la diversité persistent des méthodologies déployées par les acteurs et aux limites de l’adoption des recommandations de l’Itu (Arcep, 2022), l’Arcep et l’Ademe ont initié un Comité d’experts de la mesure chargé d’émettre des recommandations méthodologiques afin de standardiser les pratiques et des mesures de références7. En ce qui concerne les réseaux, l’Ademe dispose également d’une base de référence produite dans le cadre de la loi Agec8 sur l’affichage environnemental. Il existe donc un certain nombre de référentiels auxquels il est possible de se raccrocher pour estimer l’empreinte des réseaux, ou pour réaliser les ACV des terminaux comme les casques de réalité virtuelle.
26La mesure des empreintes environnementales peut se déployer à travers de nombreux indicateurs, relatifs à l’énergie, à différents gaz à effet de serre, à la disponibilité de ressources naturelles, etc. Le Shift a pris le parti depuis ses premiers rapports de traduire les empreintes en deux indicateurs, d’une part l’énergie, mesurée en Wattheure (Wh) et en tonne équivalent pétrole (toe), afin de pouvoir aboutir d’autre part à une estimation « carbone », c’est-à-dire relative aux émissions de gaz à effet de serre en équivalent carbone (Co2eq). Ce choix n’est pas évident. Il est justifié notamment par une volonté de communication claire vers l’extérieur :
« À chaque étape de calcul, ça m’emmerde de ne pas… parce qu’il y a le carbone au Shift, mais il y a d’autres impacts donc c’est toujours… c’est horrible, mais ça reste dans un coin de cerveau, et même quand on travaille sur le carbone, on sait que l’on a accepté de ne travailler que sur le carbone, mais il y a toujours une partie du cerveau qui dit : ah ouais, mais il y a ça aussi. C’est dur de l’enlever et de le poser à côté. Mais en fait, pour prendre la décision politique sur le métavers, je pense que ça suffit » (Entretien avec Camille, Shift)
27Ce passage par l’indicateur « Co2eq » fait l’objet de rappels à l’ordre pendant les échanges quand les discussions s’éloignent de cet objectif, comme lors d’une réunion de travail :
« On veut toujours énergie et carbone. Ce sont les deux trucs qui justifient nos arbitrages. On a besoin du bouclage énergie pour réintégrer ça dans la modélisation systémique au niveau du Shift » (Observation, Malo, Shift)
28Le passage par les indicateurs énergie et carbone ne sont ainsi pas uniquement expliqués par un souci de communication extérieure simplifiée ou d’impact politique, mais aussi par la mise en cohérence interne des pratiques de l’organisation.
29Si les unités de mesures attendues en sortie sont claires, la construction des modèles et les données à y intégrer font elles l’objet de contraintes fortes. Se croisent notamment des contraintes de nature financières, économiques et humaines. Le Shift fonctionne avec l’appui d’intervenants extérieurs qui sont dans leur majorité bénévoles et disposant d’un temps limité d’activité sur ses projets. Les ressources humaines disponibles pour discuter les modèles et les adapter à divers cas d’usage ou scénarios sont donc limitées. Au-delà des contraintes temporelles individuelles, le groupe de travail opère avec une contrainte temporelle liée à l’agenda politique français et européen. L’objectif défini par les porteurs est de produire des estimations de l’empreinte des métavers à temps pour impacter les politiques publiques en matière de régulation des métavers, mais également d’infrastructures réseau, qui font actuellement l’objet de travaux du Parlement et de la Commission. Il en va de même pour le calendrier de travail de la Stratégie nationale bas-carbone.
« Il est important effectivement, de ne pas rater le train, parce qu’une fois que la décision est prise, au mieux on arrivera à les faire échanger [les acteurs des politiques publiques] 3 ou 4 ans plus tard. Ce que je veux dire, c’est pour ça que le calendrier de nos productions doit tenir compte de ces rendez-vous politiques. Par exemple, on sait depuis longtemps qu’il y a cette année, et le début de l’année prochaine, la révision de la stratégie nationale bas carbone et on s’est dit depuis un moment que si on voulait que les comportements des acteurs évoluent, un point important serait qu’il y ait une trajectoire pour le numérique au sein de cette stratégie nationale bas carbone. » (Entretien avec Yann, Shift)
30Il faut donc aller vite et avec des moyens limités. Ces limites sont par exemple concrétisées lorsque sont discutés les niveaux de granularité des modélisations des réseaux mobiles et filières nécessaires à divers scénarios de diffusion de métavers (Figure 2). À quel point le groupe de travail a-t-il le temps et les moyens de modéliser puis mesurer l’impact des métavers en différenciant les variations saisonnières et géographiques des réseaux sous différentes hypothèses ? Ces contraintes sont explicitées et font l’objet de rappels et d’arbitrages lors des réunions, comme le montre cet échange entre plusieurs membres lors d’une réunion entre le GT métavers et un autre GT du Shift portant sur les réseaux :
« - Il va falloir des coupes sombres dans les modèles. Le tourisme et les variations saisonnières d’utilisation de la bande [passante] dans telle ou telle commune, on peut se dire que c’est du second ordre en termes de priorité. Si on veut le rapport intermédiaire au 15 novembre en tout cas. […] (Marin, Expert du GT réseau 1)
- Il faut aller vite… on va devoir gérer notre niveau de précision, mais il y a aussi un enjeu de crédibilité. Si on dit qu’avec 10 antennes on couvre la France, on se décrédibilise. (Thomas, Expert du GT réseau 2)
- Il nous faut aussi un bon compris entre simplicité et paramétrable… (Malo, Shift)
- [Yann coupe Malo] et du temps disponible. (Yann, Shift)
- Oui oui, toujours ». (Malo, Shift)
Figure 2 – Exemple d’une base de discussion sur la production de modèles utilisée lors d’une réunion.
31Cet échange fait apparaitre le rôle des membres du Shift comme décideurs en dernier recours et acteurs principaux des rappels à l’ordre eu égard aux contraintes. Il met également en lumière le croisement entre différentes contraintes de moyens relatives à la modélisation, mais également une contrainte d’intelligibilité et donc de simplicité du modèle. Pour que le modèle et les chiffres circulent, ils doivent en effet pouvoir être compris et remobilisés par d’autres acteurs. Un outil comme Excel est alors considéré comme la solution idoine, comme l’explique un des porteurs du projet :
« On simplifie, pas seulement parce qu’on n’a pas le temps de faire plus compliqué, c’est que faire plus compliqué, si tu fais trop, trop, trop, trop compliqué et trop exact, ton système est chaotique […] Du coup, je dirais que c’est la principale difficulté dans les exercices de modélisation que l’on fait au Shift, en pratique, c’est aussi pour ça, c’est l’une des deux raisons, on va dire, qui nous fait utiliser Excel, c’est qu’Excel est un outil qui est puissant, mais qui est limité. Il y a des trucs qu’on ne peut pas faire. Des fois, on va traiter une base de données en Python pour la faire entrer dans un Excel, donc on triche un peu, des fois, on a quelques petits modèles qui ont été faits sous Python et que l’on met sous GitHub, mais c’est très rare. L’une des deux raisons, c’est vraiment que ça nous permette de nous forcer à simplifier le problème, nous forcer à identifier les ordres de grandeur, les trois potentiomètres qu’il va falloir faire varier, et raconter des grandes trajectoires. […] L’autre raison est qu’un Excel est lisible par beaucoup de sphères. Même les sphères non techniques peuvent s’en servir, si tu envoies un GitHub, ils ne vont pas savoir. Enfin, peut-être, mais il y a quand même une probabilité qu’ils se mettent à vomir, alors que si tu envoies un Excel, ils peuvent le parcourir et comprendre ce qu’il y a dedans. Ils ne le font jamais, parce qu’ils n’ont pas le temps, mais en termes de transparence, mais comme rendre lisible et réappropriable, du coup, en termes de transparence, c’est un outil qui est très puissant ». (Entretien avec Malo, Shift)
32Ces contraintes financières, temporelles et d’intelligibilité sont accompagnées de difficultés d’accès à un certain nombre de données, notamment en ce qui concerne les data centers, sur lesquels je reviens dans la section suivante. Les modèles et les chiffres produits par le Shift sont donc, comme toute mesure, sujets à des marges d’erreur.
33Cette dernière partie traite de l’incertitude des mesures et du caractère nécessairement prospectif des études portant sur le métavers comme contraintes et comme ressources pour le Shift. La première sous-section examine la manière dont le GT Métavers et ses porteurs traitent des marges d’erreur et la difficile, mais nécessaire construction de scénarios d’anticipations. J’y montre l’usage tactique qui est fait des promesses et données produites par l’industrie et les cabinets de conseil. La seconde revient sur la manière dont les indéterminations au sens de Wynne peuvent être mobilisées par le Shift à travers un positionnement ambivalent vis-à-vis des approches scientifiques. Les incertitudes peuvent alors également devenir des ressources stratégiques pour le Shift.
- 9 ACV réalisée dans le cadre du projet Cepir, « Cas d’Étude Pour un Immersif Responsable » avec le so (...)
34Les contraintes de moyens et d’intelligibilité évoquées dans la section précédente peuvent donner lieu à la construction de marges d’erreur, elles-mêmes plus ou moins facilement quantifiables. Sur ce plan l’ensemble des membres du GT interrogés sont à l’aise avec le fait que le rôle du Shift soit de produire non pas des mesures jugées exactes, mais des ordres de grandeur jugée « suffisant » pour orienter la prise de décision politique. Par exemple, l’ACV sur un casque de réalité virtuelle9 permet de fournir une empreinte carbone du terminal qui sera ensuite intégrée au modèle pour la construction des projections. Même si tous les casques de VR n’ont pas la même empreinte, l’ordre de grandeur fourni est jugé pertinent. Le Shift n’hésite en ce sens pas à communiquer l’existence de ces marges, et à en faire un argument de légitimation scientifique, comme le montre cet extrait du dernier rapport du Shift sur la santé :
« Les données relatives aux émissions de gaz à effet de serre peuvent être sujettes à une certaine incertitude (ex : les émissions associées à un repas, présentent une marge d'incertitude de l'ordre de 50%, selon l'ADEME). Pour prendre en compte cette incertitude inhérente, nous avons mené une étude approfondie en suivant les recommandations du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC). » (The Shift Project, 2023b, p.4).
35Une note accompagne l’explication :
« L’obtention d’une donnée (à travers une enquête ou des observations par exemple) comporte toujours une part d’imprécision et donc une marge d’erreur. Par souci de transparence, nous avons choisi de prendre en compte ces marges d’erreur pour chacune des données utilisées dans nos calculs, afin de déterminer l’incertitude globale de notre bilan carbone. Il convient de souligner que la quantification et la communication des incertitudes ne reflètent pas un résultat de faible qualité, mais au contraire une approche scientifique rigoureuse. » (The Shift Project, 2023b, p.4).
36Comme déjà évoqué, produire une quantification des émissions de métavers nécessite d’agréger des sous-ensembles nombreux (qu’on s’intéresse aux infrastructures réseaux, aux serveurs ou aux terminaux). Les contraintes pesant sur le groupe de travail ne permettent pas d’opérer une exploration exhaustive et systématique des sources et bases de données et d’opérer des arbitrages pour chaque élément. Lors des entretiens et des réunions, plusieurs membres du GT ont expliqué être méfiants vis-à-vis du « secteur ». Cette expression de « secteur », initialement employée par Yann, l’un des porteurs du programme, renvoie à la fois aux industriels impliqués dans la promotion du métavers ou de technologies numériques, mais aussi aux cabinets de conseils produisant des récits ou projections économiques relatives au futur secteur du métavers. Les acteurs du secteur, par exemple des industriels comme Meta ou Ericsson, ou des cabinets de conseil comme McKinsey, produisent notamment des chiffres relatifs à la consommation d’un casque de réalité virtuelle, à la consommation énergétique d’une infrastructure donnée ou des estimations économiques relatives au marché des métavers. Ces estimations sont sujettes à caution en interne, soit que les membres du GT estiment que des informations manquent, soit qu’ils craignent que des informations puissent être partiales, voir les jugent tout simplement peu sérieuses. Les métavers font l’objet de productions d’anticipations fictionnelles (Beckert, 2016) parfois très optimistes sur le plan des débouchés économiques comme lorsque le cabinet McKinsey va jusqu’à estimer un marché du métavers d’un potentiel de 5 000 milliards d’euros à horizon 2030.
37La nécessiter d’agréger avec des ressources contraintes de nombreuses données poussent néanmoins le GT à faire un usage des données fournies par le « secteur » que l’on peut, en suivant Ingmar Lippert (2015), qualifier de « tactiques », c’est-à-dire répondant à des besoins situationnels. La quantification de l’impact des métavers s’appuie ainsi sur des estimations de débits liés à la réalité virtuelle produites par Ericsson et des estimations de puissance de calcul nécessaire produites par Intel, à défaut d’autres mesures. Les productions du « secteur » sont ainsi traitées, en fonction du contexte, soit comme des chiffres concurrents, soit comme des ressources.
- 10 Il faut noter que dans le cas de Brian Wynne (1992), l’indétermination renvoyait à des risques tech (...)
- 11 Par exemple celles précédemment évoquées de la granulométrie précise de la modélisation des réseaux (...)
38L’exercice devient cependant délicat lorsque les hypothèses deviennent plus nombreuses et qu’une projection sur la base de données historique est difficile, voire impossible à mettre en œuvre, comme c’est le cas ici pour un dispositif dont l’existence est encore limitée. Toute projection du nombre d’heures moyen qu’un humain passera dans le métavers avec un casque de réalité virtuelle en 2035 contient un haut degré d’incertitude pour chacun des termes. Cela correspond à ce que Brian Wynne nomme des indéterminations. En s’intéressant aux indéterminations dans le cadre des connaissances environnementales, Wynne montre que, lorsque les scientifiques font face à des situations d’indétermination ou de non-connaissance, il est commun qu’ils traitent celles-ci comme des incertitudes mesurables. Plus de chiffres et plus de précision permettraient de répondre à l’indétermination10 (Wynne, 1992). Lors des réunions observées, un contraste apparaissait entre d’une part le souci du détail de mesures techniques allant jusqu’au métrage de câble11, et d’autre part la largeur d’hypothèses relatives au déploiement à horizon 2035 ou 2050 de technologies émergentes dont les spécificités sont aussi difficiles à prévoir que leurs futurs usages. Les discussions peuvent ainsi porter sur un détail pesant pour une fraction minime de l’estimation totale de l’empreinte des métavers, tout en laissant en suspens des hypothèses pouvant entrainer une augmentation de cette empreinte par des facteurs cent ou mille. La précision côtoie l’indétermination de près. En suivant Wynne, on peut estimer que cette précision s’apparente simplement à une preuve formelle de rigueur, mise en balance face au manque de réalisme afin de conserver la légitimité de l’expertise. On peut également considérer que les membres du GT se focalisent sur des éléments qu’ils estiment maitriser.
39La réponse de la prospective dans ces situations d’incertitude est la génération de scénarios. Or aucun des membres du GT n’a d’expérience dans la prospective. La production de ces derniers scénarios s’opère chemin faisant lors de réunions. Avant de tenter de quantifier les scénarios, il convient de produire des narratifs qui leur serviront de base. L’ensemble des participants se montre mal à l’aise avec cet exercice. Lors d’une réunion croisée avec le GT réseau, alors qu’on lui proposait de participer à la production collective d’un narratif, l’un des participants, enseignant-chercheur et ingénieur réseau, s’est ainsi exclamé : « Non, mais, donnez-nous simplement des inputs et nous, on sort la calculette [rire] ». La construction de narratifs et de scénarios plus ou moins réalistes cohabitent. Le décalage entre la (future) réalité et le modèle ne tient alors plus à une simple marge d’erreur de facteur 2 ni même 10. Ils sont des exercices de pensée.
40Les scénarios produits peuvent comporter un déploiement massif de nouveaux moniteurs comme des casques de réalité virtuelle, par exemple dans le cas d’un métavers « de masse ». Dans ces scénarios très hypothétiques, le volume de donnée transitant est tel qu’il exige un redimensionnement des réseaux de télécommunication. Or, un tel redimensionnement implique que les bases de données de référence sur l’efficience énergétique (par exemple celles de l’Ademe) ne sont plus valables. Il faut alors, sous ces nombreuses hypothèses, requantifier des éléments qui étaient tenus pour acquis. On dépasse ainsi le cadre de chiffres correspondant à des ordres de grandeur pour entrer pleinement dans le domaine de l’indétermination.
41Pour la construction de ces scénarios, les promesses technoscientifiques (Joly, 2013) produites par le « secteur » sont là encore mobilisées de manière tactique. Face à la difficulté à délimiter les scénarios, une logique d’alignement sur le « secteur » a été proposée par Yann et adoptée pour la suite du processus. L’attrait supposé des décideurs politiques pour les métavers provenant du potentiel économique des métavers, et celui-ci se basant notamment sur des estimations réalisées par des cabinets tels que Gartner ou McKinsey, le Shift pour mettre en regard l’impact environnemental associé aux scénarios de déploiement du métavers retenus par ces mêmes cabinets. La mesure maximaliste de l’impact potentiel des métavers retenue pour le rapport du Shift se base ainsi sur une projection réalisée par Gartner. Encore une fois, les productions du « secteur » sont ainsi traitées, en fonction du contexte, soit comme des chiffres concurrents, soit comme des ressources. De manière plus générale, le GT fait feu de tout bois et les sources ne font pas l’objet d’un travail systématique de classement ou de hiérarchisation. La littérature académique disponible est privilégiée, mais à défauts, le groupe de travail peut s’appuyer sur des mesures réalisées par des acteurs industriels ou d’autres associations, comme dans le cas de l’ACV de casque de réalité mentionnée précédemment. Ces usages tactiques participent ainsi à une méthode de résolution de la tension entre précision et indétermination.
42Pour chacun de ces éléments quantifiés en amont du travail du GT et intégrés aux modèles, qu’il s’agisse des ACV de casque de réalité virtuelle ou des estimations de débit qui leur sont associés, des marges d’erreur et des choix de modélisation ont été opérés. Ces éléments sont invisibilisés lors de la construction des modèles défendus par le Shift, et participent donc au maintien de formes d’incertitude. Pourtant, l’incertain et l’indéterminé ne constituent pas simplement un écueil pour le Shift. Ils peuvent participer à un positionnement particulier de l’organisation et avoir un intérêt instrumental. Les associations ne sont pas de simples courroies entre les scientifiques et le politique puisqu’ils peuvent être discutés par les premiers et sont ainsi partie prenante de la fabrique des savoirs (Beauvisage et al. 2022). Si ce positionnement peut exposer leurs productions à de fortes critiques, comme dans le cas de l’empreinte de la vidéo, celle-ci peut également être faire l’objet d’une appropriation instrumentale.
43Les chiffres sont « assez bons » (Gabrys et Pritchard, 2018) pour permettre au Shift de jouer alternativement deux rôles. Celui d’organisation experte « guidée par l’exigence de la rigueur scientifique » ou à « l’approche scientifique rigoureuse » (The Shift Project, 2023a et 2023b) d’abord, lorsqu’il s’agit de mobiliser ou faire porter son discours auprès des acteurs institutionnels. Celui ensuite d’association à but non lucratif, portée par des bénévoles, et qui ne prétend pas pouvoir mettre en œuvre des niveaux de contrôle aussi poussés que ceux en vigueur dans le monde académique, pour justifier les incertitudes ou indéterminations ou se défendre en cas d’attaque :
« Il y a un peu ce rapport d’experts avec lequel on joue au sens qu’on sait très bien que quand tu interviens, on te présentera comme expert, mais on ne veut pas tomber dans ce truc où notre parole vaut autant sur tous les sujets que la parole de quelqu’un qui fait de la recherche avec un processus qui est bien identifié et des garde-fous qui sont supérieurs aux nôtres. Les garde-fous de la recherche académique sont plus robustes. Nous, si on n’y a pas recours, c’est parce que ça nous permet d’être un peu plus rapides et de faire émerger des sujets dans la sphère médiatique. » (Entretien avec Malo, Shift).
44Ce rapport ambivalent à la pratique scientifique est bien résumé par un autre porteur du programme :
« Camille, Shift – je vais encore faire une comparaison par rapport à des méthodes d’ingénierie, quelquefois on peut démarrer par des premiers calculs de coin de table, il peut même y avoir des personnes dédiées à cela, un peu comme une « équipe lièvre », puis ensuite d’autres personnes qui raffinent, font les vrais calculs, ça prend plus de temps. L’équipe lièvre permet de ne pas perdre de temps, mais peut faire des conneries, c’est pour ça qu’on prend des marges autour, parce qu’il y a des ratés et il y a des gens qui vont passer plus de temps à faire le calcul. Et ce n’est pas débile pour moi qu’une asso ne soit pas l’endroit où il y a des calculs parfaits.
Enquêteur – Le Shift serait l’équipe lièvre de l’évaluation de l’impact du métavers, si je comprends bien ?
Camille, Shift – Ouais, vraiment, ça ne me traumatise pas. Mais je vais pleurer quand je vais me faire insulter sur Twitter, hein, je te le dis. » (Entretien avec Camille, Shift)
45Le Shift ne cherche donc pas nécessairement à produire de la donnée exacte pour contester des mesures officielles ou d’autres groupes. Cette posture d’équipe « lièvre » mêlant expertise et incertitude fournit une flexibilité dans le déploiement d’une communication adaptée aux circonstances.
46Enfin, l’un des principaux intérêts de la communication de chiffres, y compris incertains, concerne la production de données par l’industrie. La non-divulgation de données de consommation par les entreprises est identifiée comme l’un des obstacles à la production de chiffres fiables concernant l’empreinte environnementale du numérique (Pasek et al., 2023 ; Beauvisage et al. 2022). L’incertitude représente là encore une opportunité, comme l’explique Malo :
« On fait une ACV, on fait des hypothèses, on se fait engueuler par les équipementiers et on leur dit : « Filez-nous les données », ils nous disent : « Bah, non, parce que ‘secret des affaires’ », donc on fait d’autres hypothèses, ils ne disent toujours pas les bonnes. C’est pour ça qu’il y a des enjeux de convention avant tout […] On est obligé de balancer des données qui ne sont pas les bonnes et du coup, les constructeurs ne sont pas d’accord, donc on leur dit de donner des données. Ils se forcent à publier des données qui ne sont pas transparentes et on ne peut pas les utiliser, bref, ça force un peu. Après, il y a les pouvoirs publics qui s’en saisissent. » (Entretien avec Malo, Shift)
47Si le Shift prend garde à essayer de publier des ordres de grandeur jugés pertinents, le fait de ne pas disposer de données exactes n’empêche pas leur publication. Ces publications « assez bonnes » peuvent venir « forcer » la divulgation des données par les entreprises dans les démarches de contestation des chiffres du Shift. In fine, c’est également l’investissement du problème par les pouvoirs publics qui est bien visé. L’incertitude constitue ainsi une ressource mobilisable stratégiquement par le Shift.
48À partir d’une enquête par observation et entretien réalisée au sein d’un groupe de travail du Shift Project, l’article a exploré la pratique de la quantification de l’empreinte environnementale d’une promesse technoscientifique. Quantifier l’empreinte du métavers revient à ajouter aux contraintes et incertitudes classiques des quantifications de l’EEN une entité au périmètre particulièrement flou et à l’émergence incertaine.
49Porté par un groupe constitué pour l’essentiel d’ingénieurs peu habitués à travailler sur la base de scénarios, le travail de modélisation et de mise en chiffre voit s’entrecroiser des contraintes de moyens venant peser sur la production des modèles et des chiffres. La finesse de certaines mesures techniques y côtoie des hypothèses radicalement incertaines et à l’impact drastique sur les résultats produits par les modèles. Le souci de précision rencontre ainsi d’inévitables indéterminations.
50Pour faire face à la tension entre ces contraintes et incertitudes d’un côté et la volonté de maintenir une crédibilité de l’autre, le groupe de travail s’appuie sur un usage tactique des promesses et données produites par des acteurs économiques et industriels actifs dans ce secteur. En fonction des contextes, celles-ci peuvent être jugées peu crédibles ou servir de base à la production des scénarios et des modélisations.
51Enfin, l’article expose le fait que ces incertitudes sur le chiffre ne sont pas uniquement des écueils, mais constituent également des opportunités pour leurs producteurs. La production de données « assez bonnes » renvoyait chez Gabrys et Pritchard (2018) aux enjeux associés à la (non) reconnaissance de la qualité des données produites par des collectifs dans le cadre des sciences partitives, au regard des normes académiques et, plus importantes encore, réglementaires. Dans le cadre de la présente étude, la production des chiffres est caractérisée entre autres choses par l’absence de conventions de mesures standardisées et de qualification partagée de l’entité mesurée. Les chiffres ne sont pas uniquement « assez bons », selon le Shift, au sens d’une qualité suffisante pour paraitre légitimes aux yeux des régulateurs, ils sont assez bons en ce sens qu’ils permettent de répondre aux différents objectifs pratiques du Shift : définir et publiciser un problème, apparaitre comme un acteur légitime de la quantification, mais pouvoir se défendre en cas d’attaque sur la qualité des chiffres produits et, enfin, forcer la production de chiffres par des acteurs industriels du numérique en réaction à leurs estimations.
52L’approche constructiviste de l’incertitude déployée par Wynne (1992) dans le cadre de l’étude des risques environnementaux et industriels l’amène, comme une large part de la littérature portant sur les risques et l’ignorance, à voir l’incertitude en premier lieu comme un problème et une menace. D’une part, des acteurs peuvent invisibiliser ou sous-estimer involontairement les risques en confondant précision de la mesure et réalisme de la modélisation. D’autre part, l’incertitude peut constituer une ressource pour des acteurs désireux de créer le doute, notamment sur le plan scientifique, afin de légitimer la diffusion ou le maintien de technologies ou d’industries génératrices de risques. L’idée implicite et normative est que l’incertitude constitue une menace. Si elle peut être une ressource mobilisable, c’est au service d’acteurs industriels promoteurs du doute relativement aux données produites par d’autres acteurs, notamment scientifiques ou réglementaires. Le cas ici présenté montre que l’incertitude et l’indétermination peuvent être mobilisées par des acteurs non porteurs, voir opposés à ces intérêts industriels. En se positionnant comme équipe « lièvre », le Shift peut stratégiquement s’approprier ou rejeter son identification à un acteur scientifique. Cette expertise incertaine peut également permettre la production de données jusque-là inaccessibles. L’incertitude relative aux chiffres peut ainsi constituer une ressource stratégique pour ses propres producteurs.