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Comptes rendus

Pierre-Michel Menger et Simon Paye (dir.), Big data et traçabilité numérique. Les sciences sociales face à la quantification massive des individus

Collège de France, Paris, 2017, 216 p.
Henri Bergeron
Référence(s) :

Pierre-Michel Menger et Simon Paye (dir.), Big data et traçabilité numérique. Les sciences sociales face à la quantification massive des individus, Collège de France, Paris, 2017, 216 p.

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Mots-clés :

Numérique, Quantification
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Crédits : Collège de France

1L’ouvrage recensé porte sur un sujet d’actualité qui manifeste des enjeux importants aussi bien politiques que pour les sciences sociales, la sociologie en particulier : les big data (« données numériques massives ») et l’intelligence artificielle. Il s’agit d’un ouvrage collectif, intégrant des contributions de nature variée, certaines fondées sur de riches enquêtes empiriques, d’autres plus théoriques, issues d’un colloque tenu en juin 2014 au Collège de France. Cet ouvrage est introduit par Pierre-Michel Menger, dans un texte où il pointe certains des défis essentiels que contribue à dresser, pour les sciences sociales, la quantification massive des individus. Au-delà de la question de la traçabilité, reprise dans le titre de l’ouvrage, et qui n’est qu’une des problématiques liées aux big data travaillées dans l’ouvrage, Pierre-Michel Menger insiste sur la nouvelle commensurabilité et mise en relation potentiellement sans limite que rendent possibles ces technologies, entre des unités d’analyse traditionnelles telles que les individus, les organisations, les réseaux, les groupes et la « masse » (p. 7). Il attire l’attention sur les possibilités inédites qu’ouvrent ainsi ces technologies pour la formation automatisée de toutes sortes de corrélations et la découverte systématique d’un nombre infini de patterns (notamment comportementaux) — avec comme but principal de profiler pour prédire, et d’inventer ce que le marketing a toujours rêvé d’inventer : « une technologie silencieuse de la prophétie » (p. 8), qui fabrique des entités émettrices et réceptrices d’informations traçables.

2Les contributions des différents auteurs se distribuent dans trois parties. La première partie est intitulée « Cheminement des big data : technologies, marchés, échanges » et s’intéresse aux usages — et leurs logiques variées : marchandes, policières, etc. — des données numériques. La deuxième partie porte sur les pratiques concrètes des « big data » dans des « configurations sociales en mouvement », et révèle leurs enjeux éthiques et politiques. Enfin, dans une troisième partie consacrée aux « données numériques » et aux « outils de recherche » dans le cadre des sciences sociales, les auteurs tentent d’identifier leur contribution et leurs potentiels.

3Dans la première partie se trouvent trois textes très différents mais remarquables. Franck Cochoy et Jean-Sébastien Vayre objectivent, dans un geste particulièrement heuristique, l’existence d’un « marché des dispositifs marchands » (B to B to C), qui réalise les jonctions entre les marchés « business to business » (B to B) et les marchés « business to consumers » (B to C). Ce marché repose sur la même promesse que le marché B to C : il s’y vend des promesses (pas toujours tenues !) de l’efficacité de dispositifs qui eux-mêmes promettent d’être efficaces pour obtenir du consommateur final qu’il achète. Ils constatent toutefois que « la promotion des big data sophistiquées d’aujourd’hui fonctionne selon la même logique que les big cabas très prosaïques de jadis, c’est-à-dire sur le registre des promesses de vente qui font vendre, et des arguments associés » (p. 31). Le texte de Bernard E. Harcourt dépeint lui les dangers de manipulation politique qui naissent des dispositifs technologiques de surveillance à la puissance inégalée, surveillance politique (telle celle menée par la NSA) souvent moins serrée et complète que la surveillance commerciale réalisée par Gmail par exemple. L’analyse de ces activités de surveillance permet ainsi l’identification « d’une économie politique des données » (p. 61), au sein de laquelle se manifestent les plus significatives des relations de pouvoir de l’ère numérique contemporaine. Enfin, dans une dernière contribution, Guillaume Tiffon déconstruit l’apparente évidence selon laquelle la contribution des internautes à la formation des big data constitue réellement un travail, ou une activité « auparavant réalisée par des salariés » (p. 77). Il démontre que cette activité ne se substitue pas à celles des salariés, et préfère la considérer comme une contribution consentie qui ne mérite pas salaire. Il ne s’agit donc pas selon lui d’un « travail gratuit » comme ont pu l’avancer certains analystes.

4La deuxième partie commence par la présentation des résultats d’une recherche menée par Éric Dagiral et Sylvain Parisie, dans laquelle ils retracent à grands traits les conditions d’émergence de la « science des données » (qui « résulte d’une revalorisation d’une tradition longtemps minoritaire dans le monde des statistiques », p. 87) et tentent d’expliquer son incroyable capacité à pénétrer toutes sortes de mondes sociaux : ils estiment que cette capacité serait en particulier due à la large ouverture des data sciences aux « épistémologies » des différents mondes sociaux dans lesquels elles pénètrent et au travail que mènent les data scientits pour adapter leurs dispositifs (algorithmes et modèles statistiques) aux contraintes et questions des acteurs qu’ils rencontrent. David Pontille et Didier Torny s’intéressent, eux, aux infrastructures de données bibliométriques et au marché de l’évaluation scientifique dont ils retracent l’histoire et les points aveugles. Ils identifient ainsi trois configurations historiques : les années 1960 pendant lesquelles domine l’Institute for Scientific Information ; les années 2000, ensuite, au cours desquelles se multiplient les acteurs producteurs d’outils bibliométriques ; une troisième configuration, enfin, qui se révèle aujourd’hui et dans laquelle les modes d’évaluation des productions scientifiques paraissent se renouveler significativement : « L’évaluation des productions ne se fonde donc plus sur un processus de certification préalable et sur le rang de l’une revue. Elle résulte ici de l’agrégation de multiples jeux de données délivrant aussi bien des mesures d’impacts (citations) que d’attention et d’audience (usages) » (p. 117). Jérôme Denis et Samuel Goëta présentent magistralement ce que la sociologie des organisations peut permettre de saisir sur les processus de « libéralisation » de la donnée, libéralisation exigée par l’injonction politique à l’open data (injonction dont ils relativisent cependant la nouveauté). Loin de l’image de « données brutes » qu’il suffirait de rendre disponibles au grand public dans un mouvement soi-disant nécessaire de transparence, les auteurs montrent combien la mise en place de l’open data est travaillée par l’organisation (redistribution des ressources entre acteurs, création de nouveaux rôles, de nouvelles responsabilités, etc.) et combien les données sont encastrées dans les organisations qui les ont vues naître et ainsi difficiles à « extraire » (extraction, nettoyage, « brutification », formatage).

5La troisième partie, enfin, présente deux contributions plus disparates, la première fondée sur des enquêtes empiriques, l’autre plus spéculative. Jean-Samuel Beuscart fait un inventaire clair et raisonné de ce que les données du web peuvent nous dire, et ne pas nous dire, de l’activité des individus sur le web. Il se demande également si ce que l’on « voit » sur le web peut être considéré comme homothétique à ce qui se fait hors du web. S’il reconnaît certaines de leurs faiblesses (représentativité difficile à établir et manque d’épaisseur sociologique), il conclut cependant que les données du web composent un « matériau précieux d’enquête » et peuvent fournir « des visions renouvelées sur les pratiques sociales hors ligne » (p. 157). Dans un texte ambitieux, Dominique Bouillier pose la nécessité d’une nouvelle science sociale (et établit certaines de ses conditions d’existence) : si Émile Durkheim a inventé la société, si les enquêtes d’opinion ont créé le « public », que construisent les traces que l’on traque sur le web ? Sa réponse est claire : les sciences sociales d’aujourd’hui doivent accepter « le caractère radicalement nouveau de ces traces hétérogènes » (p. 174), lesquelles ne doivent pas être considérées comme les signes d’un « vrai social », ni être analysées sans théorie. Dans une postface, enfin, Simon Paye retranscrit un long entretien mené auprès d’un travailleur du web, qui en dit long sur de nouvelles formes et de nouvelles conditions de travail.

6Quoique manquant parfois de cohérence en dépit des efforts menés en ce sens par une introduction synthétique, l’ensemble de l’ouvrage demeure passionnant, et intéressera l’expert comme le profane, peu au fait de ces objets sociaux, de ces nouvelles méthodes et de ces nouvelles façons de faire de la sociologie. On remarquera que la plupart des données et de la littérature discutées datent d’avant 2015. On gage toutefois que les nombreuses réflexions et conclusions présentées, sur une vaste gamme de dimensions, gardent leur pertinence aujourd’hui et pour quelques années encore.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Henri Bergeron, « Pierre-Michel Menger et Simon Paye (dir.), Big data et traçabilité numérique. Les sciences sociales face à la quantification massive des individus », Sociologie du travail [En ligne], Vol. 62 - n° 1-2 | Janvier-Juin 2020, mis en ligne le 01 juin 2020, consulté le 10 août 2020. URL : http://journals.openedition.org/sdt/30412

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Auteur

Henri Bergeron

Centre de sociologie des organisations (CSO)
UMR 7116 CNRS et Sciences Po
19, rue Amélie, 75007 Paris, France
henri.bergeron[at]sciencespo.fr

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