Big Data et société : Industrialisation des médiations symboliques
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Description

Le Big Data (ou mégadonnées) suscite des discours porteurs de visions économiques prometteuses: efficience du microciblage, meilleurs rendements par gestion prédictive, algorithmes et intelligence artificielle, villes intelligentes… bref, toute une économie des données qui trouverait son achèvement véritable dans une créativité enfin libérée de tout joug disciplinaire, idéologique et politique. L’éclatement des individualités «émancipées» sonde le «social» tel qu’il est porté par ces discours de promotion. En effet, force est de constater que le social est relativement absent, pour l’instant, des réflexions que l’on présente comme névralgiques pour un avenir meilleur.
Ce phénomène soulève d’importantes et préoccupantes questions, que ce soit concernant l’intégrité de la vie privée face à la marchandisation des données personnelles, les dynamiques – économiquement productives – de la surveillance corporative, les rapports de pouvoir induits par les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), les pièges du temps réel ou encore la dynamique «algorithmique» et sa tendance à suppléer les lois (le politique) par les faits (le réel enfin rendu indéniable grâce aux données quantifiables).
Ce premier ouvrage collectif du Groupe de recherche sur l’information et la surveillance au quotidien (GRISQ) envisage le Big Data comme producteur d’effets en même temps que produit de dynamiques sociales. Il intéressera les étudiants et les chercheurs du domaine de la communication qui s’interrogent sur le vaste univers des mégadonnées.

Sujets

Informations

Publié par
Date de parution 19 septembre 2018
Nombre de lectures 1
EAN13 9782760550193
Langue Français

Informations légales : prix de location à la page 0,1100€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Exrait

Big Data et soci t
Presses de l Universit du Qu bec
Le Delta I, 2875, boulevard Laurier, bureau 450, Qu bec (Qu bec) G1V 2M2
T l phone: 418 657-4399
T l copieur: 418 657-2096
Courriel: puq@puq.ca
Internet: www.puq.ca
Diffusion / Distribution:
C ANADA
Prologue inc., 1650, boulevard Lionel-Bertrand, Boisbriand (Qu bec) J7H 1N7 T l.: 450 434-0306 / 1 800 363-2864
F RANCE
Sof dis, 11, rue Soufflot, 75005 Paris, France - T l.: 01 5310 25 25
ET B ELGIQUE
Sodis, 128, avenue du Mar chal de Lattre de Tassigny, 77403 Lagny, France - T l.: 01 60 07 82 99
S UISSE
Servidis SA, Chemin des Chalets 7, 1279 Chavannes-de-Bogis, Suisse - T l.: 022 960.95.25
Diffusion / Distribution (ouvrages anglophones):

Independent Publishers Group, 814 N. Franklin Street, Chicago, IL 60610 - Tel.: (800) 888-4741

La Loi sur le droit d auteur interdit la reproduction des uvres sans autorisation des titulaires de droits. Or, la photocopie non autoris e - le "photocopillage - s est g n ralis e, provoquant une baisse des ventes de livres et compromettant la r daction et la production de nouveaux ouvrages par des professionnels. L objet du logo apparaissant ci-contre est d alerter le lecteur sur la menace que repr sente pour l avenir de l crit le d veloppement massif du "photocopillage .
Big Data et soci t
INDUSTRIALISATION DES M DIATIONS SYMBOLIQUES
Sous la direction de Andr Mondoux et Marc M nard
Catalogage avant publication de Biblioth que et Archives nationales du Qu bec et Biblioth que et Archives Canada
Big data et soci t : industrialisation des m diations symboliques / sous la direction de Andr Mondoux et Marc M nard.
(Communication)
Comprend des r f rences bibliographiques.
Publi en formats imprim (s) et lectronique(s).
ISBN 978-2-7605-5017-9
ISBN 978-2-7605-5018-6 (PDF)
ISBN 978-2-7605-5019-3 (EPUB)
1. Donn es volumineuses - Aspect social. 2. Soci t informatis e. II. Mondoux, Andr , 1960- , diteur intellectuel. II. M nard, Marc, 1960- , diteur intellectuel. III. Collection: Collection Communication (Presses de l Universit du Qu bec).
HM851.B53 2018
302.23 1
C2018-941855-9


C2018-941856-7

R vision
H l ne Ricard et Karenne Arsenault
Correction d preuves
Fran ois Roberge
Conception graphique
Richard Hodgson
Image de couverture
iStock
Mise en page
Le Graphe
D p t l gal: 3 e trimestre 2018
Biblioth que et Archives nationales du Qu bec
Biblioth que et Archives Canada
2018 - Presses de l Universit du Qu bec
Tous droits de reproduction, de traduction et d adaptation r serv s
Imprim au Canada
D5017-1 [01]
TABLE DES MATI RES
Liste des figures et tableaux
Liste des sigles
Introduction: un effort collectif
Andr Mondoux et Marc M nard
Partie 1 CONOMIE POLITIQUE DU BIG DATA
CHAPITRE 1 Les donn es massives: accumulation et enclosure
Jodi Dean
1. Le capitalisme communicationnel
2. La d possession des donn es
3. L accumulation du capital
4. L individu
Conclusion
Bibliographie
CHAPITRE 2 Big Data, intelligence artificielle et automatisation sociale: vers une conomie sans emploi et une d mocratie sans citoyen?
Maxime Ouellet
1. Le travail, la technique et le capitalisme
2. Le capitalisme d mocratique et l automatisation
3. La quatri me r volution industrielle: vers une conomie sans emploi et une d mocratie sans citoyens
Conclusion: vers une soci t post-travail?
Bibliographie
CHAPITRE 3 Big Data, circuits marchands et acc l ration sociale
Marc M nard et Andr Mondoux
1. Le Big Data et l industrialisation du traitement des donn es personnelles
2. L usager comme sujet
3. La captation des donn es
4. Le stockage et l analyse des donn es
5. La captation de l attention et la (re)production du sujet producteur
Conclusion: de la (re)production soci tale
Bibliographie
CHAPITRE 4 Villes "intelligentes , Big Data et strat gies d accumulation du capital
Jo lle G linas
1. La logique spatiotemporelle du capital et l urbanisation
2. Les crises chroniques, le n olib ralisme et les strat gies urbaines
3. Les villes et la restructuration capitaliste postfordiste: l conomie du savoir
4. Les villes cr atives, innovantes et communicationnelles
5. Les "villes intelligentes et la production d information
6. Montr al et la politique de donn es ouvertes
Conclusion: donn es ouvertes et strat gies d accumulation capitalistique
Bibliographie
CHAPITRE 5 Refuges de donn es: la r gulation de l information l re du Big Data
Anne-Sophie Letellier
1. Les refuges de donn es: du laisser-aller la r gulation tatique
2. Le paradigme n olib ral et la r gulation des donn es num riques: entre accumulation et libre circulation
3. La r gulation de l information et les droits de la communication
3.1. Les limites de la libert d expression dans la tradition lib rale
3.2. Les limites de la vie priv e dans la tradition lib rale
3.3. La protection du droit la vie priv e et le mouvement cypherpunk
4. L instrumentalisation de la souverainet territoriale
5. Les droits de la communication dans le num rique
Conclusion
Bibliographie
Partie 2 BIG DATA ET PRODUCTION DE SENS
CHAPITRE 6 Quelques r flexions s miotiques sur le circuit des donn es massives
Maude Bonenfant, Lucile Cr mier et Laura Iseut Lafrance St-Martin
1. Une lecture s miopragmaticiste de l usage des donn es massives
1.1. Le cadre th orique et m thodologique
1.2. La donn e informatique est un hypersymbole
1.3. L usage commun de la donn e informatique repose sur une illusion d iconicit
2. Qu impliquent ces dynamiques s miotiques?
2.1. Une confusion pist mologique: d faire l amalgame entre s miose processuelle et signification proc durale
2.2. Des cons quences thiques: pr carisation de l humain et occultation de l affect
2.3. Des cons quences politiques: sophismes transhumanistes et illusion apolitique capitaliste
Conclusion: vers une pratique de la recherche thique et pragmatiste l re des donn es massives
Bibliographie
CHAPITRE 7 Big Data l re du s miocapitalisme: d codage et axiomatisation g n ralis s du champ social
Fabien Richert
1. Le Big Data l re du s miocapitalisme
2. Le d codage et l axiomatisation des flux sociaux
3. Le Big Data comme production "dividuelle
Conclusion
Bibliographie
CHAPITRE 8 Internet des objets: pist mologie d une d mocratie sans soci t
Andr Mondoux
1. L Internet des objets
2. La m diation symbolique et la reproduction soci tale
3. Le rapport au "R el
4. Le rapport la soci t et aux individus
5. Le rapport au temps
6. Le rapport la connaissance
Conclusion: une r gulation sociale machinique
Bibliographie
CHAPITRE 9 Approches critiques de la captation et de l exploitation des donn es num riques: vers une politique du commun?
Lisiane Lomazzi
1. Les critiques du capitalisme num rique
1.1. Le capitalisme num rique
1.2. Les deux critiques du capitalisme num rique
2. La th orie des communs, du commun et data commons
2.1. L conomie politique des communs
2.2. La politique instituante du commun
Conclusion: penser l autonomie, les potentialit s critiques d une convergence de la critique du digital labor et du commun
Bibliographie
Partie 3 BIG DATA, ASSUJETTISSEMENT ET REPR SENTATIONS CULTURELLES
CHAPITRE 10 Framelessness , ou la logique culturelle des donn es massives
Mark Andrejevic
1. Le sans-cadre et l ubiquitaire
2. Le cadre et les fausses nouvelles
3. Le destin du r cit
4. L cart(ement) du d sir
Bibliographie
CHAPITRE 11 Le corps au travail: quantification de soi, exploitation et ali nation
Myriam Lavoie-Moore
1. La quantification pour responsabiliser
2. La formation des forces productives et l ali nation
2.1. La force et son usage: m taphysique des forces productives
2.2. La production des sujets productifs pour l conomie des corps
3. La quantification: produire et entretenir le corps capital
3.1. La valeur du corps abstrait
3.2. La quantification, la productivit et le maintien de la valeur vitale
Conclusion
Bibliographie
CHAPITRE 12 Big Data: nouveaux r gimes de captation de l attention ou destruction du d sir?
Marc M nard
1. La vision substantialiste de l attention
2. La vision constructiviste: l attention comme m canisme c r bral
3. L attention en tant que rapport social
Conclusion
Bibliographie
CHAPITRE 13 Cin ma documentaire et intimit l re du Big Data
Diane Poitras
1. Menac e, la vie priv e?
1.1. L intime et sa mauvaise r putation
1.2. D partager l intime du priv
2. L imaginaire et la cr ation artistique
2.1. R.I.P. in Pieces America (2009), Dominique Gagnon
2.2. Combat au bout de la nuit (2016), Sylvain L Esp rance
Conclusion: r sister la d substantialisation du r el par le Big Data
Bibliographie
Conclusion
Andr Mondoux et Marc M nard
Notices biographiques
LISTE DES FIGURES ET TABLEAUX
F IGURES
Figure 3.1 Circuit marchand du Big Data appliqu aux m dias socionum riques
Figure 6.1 S miose peircienne
T ABLEAUX
Tableau 6.1 Vulgarisation de la typologie g n rale du signe de C. S. Peirce
Tableau 6.2 Typologie peircienne du symbole
Tableau 6.3 Typologie peircienne de l icone
LISTE DES SIGLES
BATX
Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi
CMI
Capitalisme mondial int gr
DIKW
Data, Information, Knowledge, Wisdom (Donn e, information, savoir, sagesse)
GAFA
Google, Apple, Facebook, Amazon
GAFAM
Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft
GRISQ
Groupe de recherche sur l information et la surveillance au quotidien
IdO
Internet des objets
IMMI
Icelandic Modern Media Initiative
MOOC
Massive Open Online Courses
NBIC
Nanotechnologies, biotechnologies, informatique et sciences cognitives
NSA
Agence de s curit nationale
OCDE/
Organisation de coop ration et de d veloppement
OECD
conomiques / Organisation for Economic Co-operation and Development
PCAST
President s Council of Advisors on Science and Technology (Conseil des conseillers du pr sident sur la science et la technologie)
INTRODUCTION
Un effort collectif
Andr Mondoux et Marc M nard

Cet ouvrage, appel nous l esp rons tre suivi par d autres, est le premier livre collectif produit par le Groupe de recherche sur l information et la surveillance au quotidien (GRISQ). Fond en 2010, il regroupait l origine des chercheuses et chercheurs issus des champs disciplinaires de l conomie, des sciences politiques, de la sociologie et de la s miologie. Si les premiers travaux du groupe gravitaient autour du th me de la surveillance, notamment en menant des recherches subventionn es sur les m dias socionum riques, la mobilit et les dynamiques de ludification, le GRISQ est aujourd hui au c ur d un ensemble de probl matiques qui regroupent, en plus de la surveillance, l impact des technologies num riques et des pratiques du Big Data (donn es massives) sur les m diations symboliques, les circuits de marchandisation, l automatisation, la gouvernementalit dite "algorithmique et les pratiques de r sistance (hacktivisme). Ainsi, au moment de r diger ces lignes, le GRISQ m ne des projets de recherches sur le Big Data et les circuits marchands, la nouvelle gouvernance par les algorithmes, les villes intelligentes, la quantification de soi ( quantified self ), l analyse cin matographique des images de surveillance produites par les technologies personnelles de captation (t l phones intelligents et drones), et a entam la r alisation d une s rie de courts-m trages documentaires li s l intimit l re du Big Data.
Cet essor est redevable en grande partie l apport d une nouvelle g n ration de chercheuses et chercheurs dont le GRISQ fut l heureux t moin de son passage. Ainsi, plus de la moiti des auteures et auteurs de ce pr sent ouvrage sont des doctorantes et doctorants dont la qualit de travaux non seulement nourrit le GRISQ, mais, surtout, porte en aval la recherche scientifique en un domaine qui ne cesse pr sentement de soulever de nombreuses interrogations. bien des gards, en effet, la recherche sur le Big Data est encore relativement jeune et beaucoup reste faire. Nous sommes cependant persuad s que cette nouvelle g n ration de chercheuses et chercheurs saura mener bien le d veloppement de ce champ disciplinaire important.
Cet ouvrage est galement l occasion de pr senter deux auteurs importants au public francophone alors qu ils publient pour la premi re fois, en fran ais, un de leurs r cents textes. La premi re auteure, Jodi Dean, est professeure au d partement de sciences politiques de Hobart and William Smith Colleges et a occup des postes de chercheuse invit e l Institut des sciences humaines de Vienne, en Autriche, ainsi qu l Universit McGill, Montr al, et l Universit de Cardiff, au Pays de Galles. Puisant dans le marxisme, la psychanalyse, le poststructuralisme et le postmodernisme, elle apporte une contribution certaine la th orie politique contemporaine, la th orie des m dias et la th orie f ministe, notamment avec sa th orie du capitalisme communicatif (voir cet gard son livre Democracy and Other Neoliberal Fantaisies , 2009). Elle r fl chit galement la fusion en ligne de la d mocratie et du capitalisme en une seule formation n olib rale qui subvertit les impulsions d mocratiques des masses en valorisant l expression motionnelle sur le discours logique.
Professeur l Universit Monash ( cole des m dias, du cin ma et du journalisme), Mark Andrejevic se sp cialise dans les implications sociales et culturelles du forage de donn es et de la surveillance en ligne, analys s d un point de vue socioculturel. Il est l auteur de trois monographies et de plus de 60 articles universitaires et chapitres de livres, dont le dernier en date est Infoglut: How Too Much Information Is Changing the Way We Think and Know (2013). Il est galement collaborateur au GRISQ, qui a eu l occasion de l accueillir plusieurs reprises.
Nous tenons ici remercier ces deux auteurs pour leur participation cet ouvrage.
LE BIG DATA DANS SON ENSEMBLE
Ph nom ne de l heure, le Big Data suscite des discours enthousiastes porteurs de visions conomiques prometteuses: efficience du microciblage, meilleurs rendements par gestion pr dictive, algorithmes et intelligence artificielle, villes intelligentes bref, toute une conomie des donn es qui trouverait son ach vement v ritable dans une cr ativit (traitement des donn es) enfin lib r e de tout joug disciplinaire, id ologique et politique. Et c est bien cet clatement des individualit s " mancip es qui interroge le social tel qu il est port par ces discours de promotion. En effet, force est de constater que le "social est relativement absent pour l instant des r flexions que l on pr sente comme importantes et pressantes pour un avenir meilleur. Apr s tout, peut-il en tre autrement lorsqu il s agit de l avenir d "une plan te plus intelligente, plus instrument e et plus interconnect e (IBM)?
Par le "bas , sur le plan de l pist mologie, la majorit des discours sur le Big Data vacuent la dimension sociale de la production de connaissances, en commen ant par la pr tention la neutralit de la m diation technique qui, partir des donn es "brutes , donnerait un acc s direct (sans m diation) au "r el lui-m me. Par le "haut , c est justement cette pr tention au "r el qui favorise la vision d une soci t cybern tique tout affair e son efficacit processuelle, et ce, au prix de l occultation du r le de l id ologie et du politique comme dynamiques esth tiques, certes, mais galement - et surtout - de dynamiques normatives. C est ainsi que le vivre-ensemble promis par le Big Data rompt avec la tradition d une praxis, soit la possibilit d une prise en charge collective de notre destin commun. Nous sommes entr s dans l automatisation et l industrialisation des m diations politico-institutionnelles o , d sormais, le social comme r flexivit commune ne se fait plus par d bats des lois , mais bien par assujettissent aux faits ainsi r v l s par l "intelligence collective , la pr diction statistique ou le pouvoir de la quantification.
Ces particularit s ne sont pas sans soulever d importantes et pr occupantes probl matiques, que ce soit l int grit de la vie priv e face la marchandisation des donn es personnelles, les dynamiques - conomiquement productives - de la surveillance corporative, les rapports de pouvoir induits par les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), les pi ges du temps r el ou encore l ventuel passage deleuzien de la discipline au contr le, pour ne nommer que celles-l . Voil pourquoi le GRISQ a choisi d interroger le Big Data comme une phase d une dialectique d individuation soci tale: oui, le Big Data est producteur d impacts, certains favorables, mais il est galement produit par des dynamiques sociales qui font tout aussi partie de sa gen se.
La premi re partie de ce livre est ainsi consacr e au Big Data et la gouvernementalit dite " algorithmique , c est- -dire comment les formes de savoir et de subjectivit se d ploient dans des circuits marchands ( chapitre 3 , Marc M nard et Andr Mondoux) qui induisent des dynamiques de r gulation sociale fond es sur l automatisation ( chapitre 2 , Maxime Ouellet) et des rapports de pouvoir o le capitalisme poursuit l accumulation du capital ( chapitre 4 , Jo lle G linas) par la ma trise de ressources (les donn es) dissoci es du travail vivant ( chapitre 1 , Jodi Dean) et par la propri t des infrastructures si n cessaires - et trop souvent oubli es - aux mondes dits "virtuels ( chapitre 5 , Anne-Sophie Letellier).
La deuxi me partie, ax e sur la s miotique, interroge la production de sens que l on attribue au Big Data: quelles en sont les bases s miotiques ( chapitre 6 , Maude Bonenfant, Lucile Cr mier et Laura Iseut Lafrance St-Martin)? Comment celles-ci s inscrivent-elles dans ce que l on nomme le "s miocapitalisme ( chapitre 7 , Fabien Richert)? Comment peut-on conceptualiser cette soci t qui entend se d ployer tout enti re dans sa propre rationalit instrumentale? Sommes-nous condamn s une "d mocratie sans soci t ( chapitre 8 , Andr Mondoux), ou nous reste-t-il encore l espoir de l int r t renouvel envers les communs ( chapitre 9 , Lisiane Lomazzi)?
La troisi me et derni re partie se concentrera pour sa part sur les formes de subjectivit induites par les dynamiques d individuation psychique et collective. Cette "supr matie du R el passe par l immersion des sujets (r alit virtuelle ou augment e) dans des formes de repr sentation sans cadre o les donn es sont de plus en plus ubiquitaires et totalisantes ( chapitre 10 , Mark Andrejevic). Et malgr l actuel engouement envers l id al du plein contr le sur soi par les donn es ( quantified self ), celui-ci s inscrit n anmoins dans des rapports d ali nation et d exploitation ( chapitre 11 , Myriam Lavoie-Moore) o l on peut interroger, face l int gration des donn es personnelles - voire du d sir lui-m me - dans des circuits de captation ( chapitre 12 , Marc M nard), ce qu il adviendra de l intimit et du r ve ( chapitre 13 , Diane Poitras).
Bonne lecture!
P ARTIE
CONOMIE POLITIQUE DU BIG DATA
1
CHAPITRE
LES DONN ES MASSIVES
Accumulation et enclosure
Jodi Dean 1
1
Le 1 er mai 2014, un groupe de travail mandat par le pr sident des tats-Unis, Barack Obama, pour mener une tude de 90 jours sur les donn es massives et la vie priv e a publi son rapport. Le groupe tait pr sid par John Podesta, conseiller du pr sident, et comptait parmi ses membres plusieurs hauts responsables de l administration, tels que les secr taires au Commerce et l nergie. La lettre de pr sentation du rapport annonce le ton en affirmant dramatiquement: "Nous vivons au c ur d une r volution la fois sociale, conomique et technologique (Podesta, 2014 2 ). De la m me mani re, la publication du rapport sur son site Web, la Maison-Blanche affirmait:
Alors que les donn es massives pr sentent de nouveaux d fis, elles offrent aussi des occasions consid rables d am lioration de la qualit de vie; les tats-Unis sont peut- tre plus m me de mener cette conversation que toute autre nation sur Terre. Notre esprit d innovation, notre savoir-faire technologique et notre engagement profond envers les valeurs de la confidentialit , de l quit , de la non-discrimination et de l autod termination nous aideront tirer profit de la r volution des donn es massives et encourager la circulation libre des informations tout en travaillant la protection de la vie priv e en dialogue avec nos alli s internationaux (Podesta, 2014).
la premi re lecture du terme r volution , on peut certainement rouler des yeux, car il est difficile de faire plus id ologique, consid rant tout particuli rement le fait que les tats-Unis accusent un retard significatif par rapport l Union europ enne en ce qui a trait la protection et la r gulation des donn es num riques (Bilbao-Osorio, Dutta et Lanvin, 2014). On peut ais ment remplacer "donn es massives par "Web 2.0 , "Internet ou encore "informatique personnelle dans les phrases ci-dessus: ce n est autre que la formulation de base des slogans techno-optimistes des 40 derni res ann es.
Ces propos manant de la Maison-Blanche ne sont pas que tendance m diatique. Ils sont v ridiques. Nous avons bien travers et nous traversons encore plusieurs r volutions technologiques:
La Bourgeoisie n existe qu la condition de r volutionner sans cesse les instruments de travail, ce qui veut dire le mode de production, ce qui veut dire tous les rapports sociaux. La conservation de l ancien mode de production tait, au contraire, la premi re condition d existence de toutes les classes industrielles ant rieures. Ce bouleversement continuel des modes de production, ce constant branlement de tout le syst me social, cette agitation et cette ins curit perp tuelles distinguent l poque bourgeoise de toutes les pr c dentes (Marx et Engels, 1994, p. 161).
La classe capitaliste ne peut qu tre la recherche de nouvelles occasions de profit et de nouvelles occasions d accumulation. Engag e dans un processus de cr ation destructrice, elle est perp tuellement en qu te de nouveaux march s, d veloppe de nouveaux produits, lutte contre les travailleurs propos des salaires et des horaires et tente de trouver de nouveaux moyens d extraire de la valeur en toute chose. En ce sens, l annonce par la Maison-Blanche d une r volution doit tre prise au pied de la lettre, reconnue comme une d claration de lutte des classes et remise dans son contexte d nonciation, comme une affirmation en soutien la classe capitaliste.
On peut donc se poser plusieurs questions. Premi rement, comment les donn es massives profitent-elles la classe capitaliste? Quel est leur r le dans la lutte des classes? Deuxi mement, comment peut-on comprendre l accent mis sur la confidentialit individuelle dans les discours entourant la production des donn es massives?
Cette seconde question est li e l id ologie. Si les donn es massives sont toujours accompagn es d une quantit folle et insondable de chiffres toujours associ s des algorithmes, une complexit et des technologies qui interagissent selon des r gles d passant de loin notre compr hension et notre contr le, il est trange que la question des politiques li es aux donn es massives soit ax e sur l individu et sa vie priv e. Quel rapport y a-t-il entre l individu et un tel ordre de grandeur? Comment l individu, ses d sirs et ses choix peuventils tre pris en compte dans un contexte dans lequel les unit s de mesure sont l exaoctet et le zettaoctet et dans lequel de multiples sources de donn es confluent pour former des bassins ( pools ) et des lacs algorithmiquement filtr s pour nous r v ler les r ponses des questions que personne n aurait jamais pens poser? Pourquoi la vie priv e est-elle le nom choisi pour d signer la probl matique des donn es massives?
Le rapport Podesta sur les donn es massives et la vie priv e reconna t cette inad quation lorsqu il nonce que "le risque le plus commun pour la vie priv e concerne encore ce jour les donn es non massives [small data] - par exemple, le compromis cibl de l information relative aux services financiers personnels pour la pr vention de la fraude (Executive Office of the President [EOP], 2014, p. 21). De plus, selon le rapport du Conseil des conseillers du pr sident sur la science et la technologie (President s Council of Advisors on Science and Technology [PCAST]) (EOP et PCAST, 2014) publi au m me moment que le rapport Podesta, il est clair que les individus ne peuvent plus s attendre ce que la confidentialit de leurs donn es personnelles soit respect e. Le rapport du PCAST affirme que vouloir limiter la collecte des donn es est une approche erron e, consid rant les profits g n r s par la "collecte quasi ubiquitaire de donn es (EOP, 2014, p. 4) ainsi que la mani re dont cette derni re alimente "un ensemble de plus en plus important d activit s conomiques (EOP et PCAST, 2014, p. x). Les imp ratifs propres de la technologie et de l conomie d terminent nos options. Par exemple, nous ne pouvons m me pas savoir quelles donn es sont stock es propos d un individu et encore moins attester de la destruction de certaines donn es. Ce rapport recommande donc que le travail de r gulation se concentre non pas sur la collecte ou l analyse des donn es, mais plut t sur l utilisation des donn es: l utilisation des donn es porte-t-elle pr judice un individu ou un groupe d individus?
Consid rant l aveu explicite du d passement de la vie priv e, le fait que la Maison-Blanche insiste sur cette derni re appara t comme une distraction. Obama avait r clam ces tudes de la probl matique des donn es massives et de la vie priv e le 17 janvier 2014. Son discours portait principalement sur l Agence de s curit nationale (NSA) et la controverse qui avait clat la suite de la fuite massive d informations relatives aux activit s de surveillance de la NSA orchestr e par Edward Snowden. Les informations divulgu es comprenaient, entre autres choses, des preuves de l existence du programme PRISM (gr ce auquel la NSA acc de directement aux donn es d tenues par Google, Apple, Facebook, Skype, Microsoft et d autres entreprises), des preuves que la NSA avait recueilli des m tadonn es en grande quantit entre 2001 et 2011, des preuves du stockage de donn es concernant des millions d utilisateurs d Internet par la NSA, des preuves que cette derni re surveillait r guli rement les t l phones mobiles et la fr quentation d Internet de dirigeants trangers, de diplomates et d entreprises, des preuves qu elle recueillait des donn es d Angry Birds et qu elle avait infiltr des jeux massivement multijoueurs en ligne. Durant son discours du 17 janvier 2014, Obama a r pondu aux craintes relatives la collecte massive de m tadonn es produites par les appareils t l phoniques. Il a ainsi tent de rassurer les "Am ricains ordinaires en pr cisant que le gouvernement ne surveillait pas l historique des communications et des autres donn es produites par leurs lignes t l phoniques et en expliquant en quoi la NSA agissait dans l int r t de la s curit des Am ricains afin de "ne pas r p ter la trag die du 11 Septembre . Incidemment, la r f rence au 11 Septembre comme justification de la surveillance massive faisait partie d une liste de points d battre la NSA, obtenue par Al Jazeera gr ce une demande en vertu de la Loi sur la libert d information.
Dans son discours du 17 janvier, Obama mit une nouvelle directive pr sidentielle concernant la surveillance l tranger, stipulant que les tats-Unis ne collectaient aucune information dans une vis e de r pression de la dissidence ni aucune information dans le but de donner un avantage comp titif aux entreprises tats-uniennes. Les documents de la NSA divulgu s par Snowden sugg raient une r alit toute diff rente. Certains documents traitaient les opposants politiques et l gaux au programme de drones des tats-Unis comme des menaces pour la s curit nationale. Plus encore, la NSA avait manifestement espionn des n gociateurs avant la rencontre du Sommet du climat de 2009, v nement qui s est clos dans la confusion alors que les tats-Unis essayaient de forcer l adoption d un accord que la plupart des autres nations rejetaient (Vidal et Goldberg, 2014).
La NSA visait les transactions financi res des r seaux Visa et SWIFT. Elle r cup rait r guli rement les donn es produites par les activit s de grandes entreprises, comme l norme conglom rat du p trole br silien Petrobras. Avec de tels documents r v l s par Snowden l appui, la t l vision br silienne r v lait, dans un reportage, "que la compagnie d tenait une quantit consid rable de donn es sur les puits de p trole offshore du Br sil (Romero, 2013). La NSA traitait ainsi l acc s privil gi aux nergies fossiles et l avantage conomique sur le Japon et le Br sil comme des objectifs strat giques de premi re importance (Shane, 2013). Consid rant ces activit s de la NSA , il n est pas surprenant que les secr taires d tat au Commerce et l nergie fassent partie du groupe de travail men par Podesta, charg de r diger le rapport sur les donn es massives et la vie priv e. Cependant, consid rant la description du rapport et son objectif de protection de la vie priv e , il est surprenant que le groupe de travail n ait pas inclus, disons, le volet d di aux droits civils du minist re de la Justice ou de l Union am ricaine des libert s civiles (ACLU), ou encore le Centre pour les droits constitutionnels. Ce d calage est un indice de d placement discursif.
Les fuites orchestr es par Snowden constituent le contexte dans lequel Obama a communiqu sa requ te de deux rapports distincts concernant les donn es massives et la vie priv e aupr s de Podesta et du PCAST. Loin de se concentrer prioritairement sur la vie priv e, le pr sident veut alors tablir un lien de confiance. Il veut rassurer les "Am ricains ordinaires qu ils n ont pas se soucier de la NSA. Et il tente de faire cela en d pla ant l attention vers un probl me que ce public comprend, c est- -dire leur propre activit en ligne et leur int r t personnel. L accent mis sur la confidentialit retire un poids sur les paules de la NSA en d pla ant le probl me au secteur priv dans lequel les donn es peuvent tre reli es au b n fice du consommateur et la croissance conomique. Le rapport r dig par le groupe dirig par Podesta, intitul Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values , est explicite sur ce point: "[C]e rapport laisse largement de c t les probl mes soulev s par les donn es massives en ce qui concerne l intelligence signal tique laquelle doit r pondre la directive pr sidentielle annonc e en janvier (EOP, 2014, p. 9). Il traite les donn es massives comme un probl me reli la croissance conomique, bien qu il implique des risques.
Par ce d placement de l attention, les donn es massives deviennent quasi naturelles, g n r es par l utilisation quotidienne d objets quotidiens durant l ex cution de t ches quotidiennes. La production des donn es massives est aussi in vitable puisqu elle est une excroissance du d veloppement technologique.
Comprises comme naturelles, croissantes et in vitables, les donn es massives peuvent tre pr sent es comme une ressource consid rable pour le bien- tre social. En tant que r v lateur de tendances qui "fournit des r sultats incisifs (EOP, 2014, p. 7), l accumulation de donn es g n re de nouvelles opportunit s conomiques: le rapport insiste sur le fait que, "sans gard l intensit et aux cons quences des questions pos es par les donn es massives, l administration reste d di e au soutien de l conomie num rique et de la circulation libre des donn es qui stimule l innovation (EOP, 2014, p. 9). Le rapport annonce son objectif de promouvoir "l utilisation des donn es pour favoriser le bien- tre social, tout particuli rement l o les march s et les institutions existantes ne soutiennent pas de telles avanc es (EOP, 2014, p. 10), tout en prot geant ses valeurs centrales (qui devront s adapter).
La rh torique de la confidentialit utilis e par l administration Obama dans le d bat sur les donn es massives implique un glissement de l inqui tude de la surveillance vers le bien commun et un d placement du r le du gouvernement en tant que responsable de la s curit nationale vers un r le de r gulateur conomique. Comme l nergie et le commerce sous-tendent ces deux ph nom nes, le souci se trouve condens par la figure de l individu dont la vie priv e doit tre prot g e. La mani re dont cet individu est imagin peut nous en apprendre beaucoup sur le champ id ologique dans lequel les donn es massives se trouvent. Nous montrerons en quoi l individu est rarement un travailleur et en quoi celui-ci est m me conceptualis par l absence constitutive des travailleurs. La focalisation sur la vie priv e ne fait donc pas simplement cho au refrain de l individualisme lib ral am ricain: elle est aussi un sympt me de celui-ci, indexant l individu prol tarianis , pi g par le capitalisme communicationnel et incapable d agir en dehors de l abandon perp tuel de lui-m me aux algorithmes et aux analyses de donn es massives. L individu produit donc pour le capital, qu il re oive un salaire ou pas. Mais, plus fondamentalement encore, le fait que les donn es massives soient exprim es de mani re condens e dans la figure de l individu permet d observer l encerclement (enclosure) et l expropriation du commun effectu s par le capitalisme communicationnel travers la capture et l analyse automatis e de donn es. L acc s au commun, aux flux et aux relations sociales constitue la promesse des donn es massives. Et cette promesse ne peut tre honor e qu en tant diss min e et retrac e par les mouvements toujours plus vaporeux de l individu. Pour reprendre Karl Polanyi (1971, p. 76), la fiction de l individu fournit donc un "principe organisationnel essentiel , c est- -dire l illusion de ce qu il faut appr cier et prot ger, alors m me qu il s labore en tant que m canisme d incorporation des moyens d expropriation du capitalisme dans la substance sociale.
1. LE CAPITALISME COMMUNICATIONNEL
Le capitalisme communicationnel d signe une forme du capitalisme tardif sous laquelle les valeurs d mocratiques centrales sont concr tis es travers les r seaux technologiques de communication. Les id aux d acc s, d inclusion, de discussion et de participation sont r alis s au sein de l expansion, de l intensification et de l interconnexion des t l communications mondiales, et travers celles-ci. Dans le capitalisme communicationnel, la productivit capitaliste est issue de l expropriation et de l exploitation des processus communicationnels. Cela ne signifie pas que les technologies de l information ont remplac l industrie: ces technologies stimulent un large ventail d industries mini res, chimiques et biotechnologiques. Cela ne signifie pas non plus que l informatique connect e a am lior la productivit , outre celle de l informatique connect e en elle-m me; au contraire, on observe que le capitalisme a incorpor la communication tel point que la communication ne permet plus de critique externe. La communication est au service du capital, ou bien de mani re affective sous la forme du soin ( care ) envers les consommateurs et les producteurs, ou bien par la mobilisation du partage et de l expression comme instruments de "relations humaines au travail, ou encore en contribuant l omnipr sence des circuits m diatiques.
L analyse marxiste de la valeur dans Le Capital permet d expliquer comment la communication peut devenir le v hicule de la subsomption capitaliste. Dans son analyse c l bre de la marchandise, Marx pose la question de savoir comment diff rents types de marchandises peuvent tre chang s entre eux. Sa r ponse est le travail effectu par la main-d uvre humaine: compris en termes quantitatifs (mesure de la dur e de temps travaill ), le travail rend diff rents produits commensurables. Comment cela est-il possible? Pourquoi une heure d activit mini re serait-elle commensurable avec une heure d agriculture? La r ponse cette question repose sur le caract re fondamentalement social du travail.
Le point commun entre diff rents types de travail est qu ils constituent tous un travail au sens abstrait, c est- -dire en tant que composantes de la masse homog ne plus large du travail humain. Le travail et, de ce fait, la valeur, sont inextricables des relations de production et de reproduction qui constituent la soci t . Les fruits du travail sont des "cristaux de cette substance sociale commune (Marx, 2007, p. 45), c est- -dire des valeurs. Le capitalisme communicationnel saisit, privatise et tente de mon tiser la substance sociale sans attendre sa cristallisation en produits concrets du travail humain, qui ne d pend donc plus de la marchandise. Il exploite directement la relation sociale qui se trouve au c ur de la valeur. Les relations sociales n ont pas prendre la forme fantastique de marchandise pour g n rer une valeur aux yeux du capitalisme. travers les technologies de la communication et la communication connect e et personnalis e, le capitalisme a trouv un moyen plus direct d exploiter la valeur.
L une des expressions les plus claires de l exploitation directe de la substance sociale par le capitalisme communicationnel est la loi de Metcalfe: "La valeur d un r seau de communication est proportionnelle au carr du nombre de ses utilisateurs (Briscoe, Odlyzko et Tilly, 2006). En d autres termes, plus un r seau est utilis , plus sa valeur augmente. Cette loi est tr s juste en ce qu elle associe la valeur au r seau de communication lui-m me. La valeur devient une propri t des relations et des hyperliens entre et dans les pages Web. Par exemple, l algorithme PageRank de Google est l un des algorithmes de r cup ration les plus efficaces, car il prend en compte les liens existants entre les informations. En sondant et en extrayant les savoirs collectifs, PageRank actualise l id e que les r seaux de communication constituent la subsumption capitaliste de la substance sociale ses termes et ses dynamiques. Matteo Pasquinelli (2009, p. 6) avance donc que "Google est un appareillage parasitaire de capture de la valeur produite par l intelligence collective . Il consid re le prestige duquel PageRank atteste (et augmente automatiquement) comme la "valeur de r seau d un hyperlien donn . La "valeur de r seau d signe les relations sociales contenues dans un hyperlien: combien d autres hyperliens celui-ci est-il reli ? Ceux-ci sont-ils reli s d autres hyperliens? Combien? Google saisit cette valeur, la substance sociale de cet hyperlien et sa place au sein du syst me g n ral des relations sociales.
Cela nous ram ne aux donn es massives. Le capitalisme communicationnel subsume tout ce que nous faisons. Il transforme non seulement nos interactions m diatis es, mais aussi toutes nos interactions en mati re brute pour la production de capital 3 . Les transactions financi res, les interactions saisies par la capture vid o ou photographique, les donn es de localisation g ospatiale, les tiquettes RFID et, bient t, les donn es g n r es par la multitude de petits capteurs omnipr sents que constitue l Internet des objets transcrivent et circonscrivent tous les aspects de nos vies en format "donn es . Quelques ann es plus t t, nous aurions pu comprendre ce ph nom ne comme un commun communicationnel. pr sent, avec l incorporation d un grand nombre de donn es non structur es en ensembles de grande envergure, il est clair que nous faisons face quelque chose de plus englobant. "Donn es massives est le nom que les capitalistes ont donn cette mati re que Marx d signait comme la substance sociale.
2. LA D POSSESSION DES DONN ES
Deux m taphores ressortent de la rh torique des donn es massives: la donn e comme nergie fossile et la donn e comme or, c est- -dire comme carburant et monnaie, comme nergie et commerce, ce qui alimente et ce qui circule. Ces deux m taphores relient donn es et occasion d immenses profits et, donc, ru e subs quente vers ces profits (Dillow, 2014). Elles traitent toutes deux les donn es comme des ressources naturelles et mettent toutes deux en valeur le fait que cette ressource naturelle doit tre travaill e, que ce soit en la raffinant ou en la manufacturant, en la filtrant partir d une substance diluvienne ou en l identifiant et en la forant partir d une masse dense et inutile. La m taphore du p trole est apparue pour la premi re fois en 2006 (Palmer, 2006). Celle de l or est plus tardive, apparaissant autour de 2012 dans le contexte des rapports reconnaissant les d fis auxquels les cadres devaient faire face pour extraire des informations concr tes partir des immenses ensembles de donn es leur disposition (Kronos White Paper, 2013).
Ces deux m taphores de l or et du p trole sont r v latrices en ce qu elles d terminent les donn es massives comme la ressource naturelle de laquelle le capitalisme communicationnel d pend. Cette ressource, produite collectivement par nous tous, est captur e, cristallis e sous forme de donn es et privatis e au sein d un nouveau cycle d accumulation primitive. Rappelons la c l bre huiti me partie du Capital dans laquelle Marx aborde le "proc s historique de s paration du producteur d avec les moyens de production . Ce processus impliquait la capture forc e du commun. Les propri taires terriens, soutenus par la loi, expropriaient leurs propres fins ce qui avait appartenu en commun au peuple. La notion de "propri t bas e sur le travail du propri taire est, ce faisant, remplac e par la notion de "propri t bas e sur la possession capitaliste . Pour reprendre les mots de Karl Marx (1867), "la propri t naine du grand nombre est concentr e "dans la propri t colossale de quelques-uns .
David Harvey (2004) remarque raison que loin d exister en dehors des processus capitalistes comme une sorte d origine, les pratiques d accumulation primitive coexistent avec le capitalisme. En ce sens, il met en lumi re l accumulation par la d possession, associant les sch mes de privatisation, de financiarisation et de marchandisation vari s avec une nouvelle capture du commun. La d possession, loin de survenir soudainement, est un processus continu.
Personne ne peut nier que le processus de d possession des donn es est en cours. Celui-ci est parfois vident, lorsque l on nous annonce que notre appel sera enregistr des fins de qualit de service, que l on nous demande d approuver encore et encore les changements apport s la politique de confidentialit d Apple, ou encore quand il est n cessaire de renouveler nos mots de passe et nos informations de carte bancaire. Parfois, ce processus est plus subtil, naturalis par les cartes g ographiques, les signaux GPS, la surveillance vid o et les tiquettes RFID sur ou dans les objets que nous achetons. Dans d autres cas, ce processus d passe m me notre entendement, comme lorsque les ensembles de donn es sont combin s et for s de mani re fournir des informations exploitables par les tats et les corporations des fins de production de commodit s, de politiques publiques ou de mod lisations bas es sur une connaissance des modes de relation propres nos interactions, bien que nous n en soyons pas nous-m mes conscients. C est en ce sens que le cours de nos vies tel que nous en faisons l exp rience est fossilis , fig sous la forme de donn es-points infiniment atomisables, quantifiables et combinables.
La d possession des donn es conserve pourtant un caract re trange qui la diff rencie des autres processus de d possession accompagnant la dette, la privatisation et la saisie. Si nos donn es de localisation sont vendues aux publicitaires dans une sorte d encan en temps r el, nous ne perdons pas pour autant ces donn es. Nous poss dons encore nos noms et nos adresses courriel, m me lorsque nous les divulguons afin d acc der un site Internet. Il ne s agit m me pas d une perte de contr le de nos noms, des nos adresses ou des nos donn es d identification, un tel contr le a toujours t un mythe traitant les param tres qui nous situent pour l tat et le capital comme des l ments essentiels la formation de l illusion tout aussi fantastique du soi individuel profond, unique et authentique. Nous sommes toujours d j imbriqu s dans des r seaux de relations interpersonnelles, tel point que les pens es et les motions, les d sirs et les motivations d autrui sont ins parables des n tres. Lorsque nous cherchons l unicit , nous trouvons toujours l Autre. Plus grossi rement, les rumeurs et les potins circulaient bien avant Internet. La d possession des donn es massives ne se rapporte donc pas une question de contr le de nos identit s individuelles. C est d une sorte de temporalit et d tre-ensemble sp cifiques que nous sommes d poss d s. Nous en sommes expropri s et ali n s. Deux types de temporalit nous sont ainsi d rob s: le momentan et l avenir (futurity ). Nous perdons le momentan , car tout laisse une trace stockable. Se d placer avec un t l phone portable produit des donn es. Toucher et regarder un cran produisent des donn es. Il ne s agit plus d une temporalit d instantan s, mais d une suite d l ments permanents.
Dans cet ordre temporel, il ne peut plus y avoir d erreur ou de fautes: les mensonges coexistent avec les rectifications. L apprentissage et la r futabilit ne sont plus des dimensions de la signification, mais des attributs des syst mes et des algorithmes. Nous perdons un sens de l avenir , car l un des principaux modes de l analyse des donn es massives est pr dictif. La recherche de tendances est effectu e afin de pr voir et d intervenir sur l avenir, que cet avenir se trouve quelques microsecondes devant nous (dans le cas du trading haute fr quence) ou quelques jours ou semaines devant nous (dans le cas, par exemple, de l espionnage du Sommet sur le climat par la NSA). Dans les deux cas, les analyses de donn es cherchent exclure l impr vu, c est- -dire la possibilit m me que quelque chose puisse se passer de mani re ins parable de son caract re futur.
Nous devons ajouter, ici, qu un tel raccourcissement du futur en unit s infimes de temps peut aussi faire partie de la d possession des donn es. Nous apportons ce point en raison de l chec des donn es massives fournir des pr dictions signifiantes long terme. Si l on a reconnu que Google pouvait pr dire statistiquement les cas de grippe saisonni re, il est aussi vrai que son algorithme surestimait les pr dictions pour les tats-Unis 100 semaines sur 108 en moyenne et que de meilleurs r sultats pouvaient tre obtenus en utilisant des donn es CDC bas es sur des cas r els (Arthur, 2014). Un scientifique du MIT a d clar pouvoir pr dire la contestation sociale gr ce Twitter, mais ses preuves taient r troactives. Le Centre national des droits des consommateurs ( tats-Unis) a examin le travail des start-up soutenues par la Silicon Valley, qui utilisaient les donn es massives pour laborer de nouveaux pr ts l intention des personnes d tenant un mauvais dossier de cr dit. Selon un article publi dans le Wall Street Journal , cette tude a conclu que "les donn es massives ne faisaient pas une grosse diff rence (Dwoskin, 2014).
La d possession des donn es transforme aussi nos modes de relation en ce sens que l tre-ensemble sert l int r t priv d un tiers. Pour reprendre les mots d un rapport sur les donn es massives issus du Forum conomique mondial de 2014, "nos discussions collectives, nos commentaires, nos j aime , nos je n aime pas et nos r seaux sociaux sont maintenant tous des donn es dont la quantit est immense (Bilbao-Osorio, Dutta et Lanvin, 2014, p. 3). La socialisation - non seulement entre les humains, mais aussi entre l humain et l animal, l environnement et les objets - est captur e, analys e pour que ses tendances ant rieures soient extraites et stock es pour l obtention future de tendances potentielles dans le but d en soutirer un avantage comp titif. La communication, la culture et le soin ( care ) sont saisis et tiquet s. Nous ne pouvons rien faire qui n est d j au service du capital. Suivant les termes de Polanyi (1971, p. 234), la d possession des donn es s pare le "peuple du pouvoir sur sa propre vie communicationnelle, ce qui est significatif, sur le plan collectif plus qu individuel, pour notre pouvoir collectif sur les relations que nous cr ons en commun et qui est exerc de mani re fluide, indirecte, multiple et incertaine.
Les donn es massives promeuvent l analyse centr e sur les donn es dans un paradigme pr dictif qui priorise la prise de d cision sur n importe quel sujet, except sa propre utilisation. En d autres termes, alors que la maxime des donn es massives est qu avec les bonnes analyses, les donn es massives peuvent produire des connaissances r elles et pertinentes, le chemin vers l adoption des donn es massives comme m thode d acquisition des connaissances est lui-m me exempt de remise en cause et injustifi par des analyses de donn es, massives ou non. Ses promesses restent temporaires, sp culatives, sujettes la fois une multitude d enqu tes particuli res et l immense pression des gouvernements et du secteur de l information et des t l communications. Un article publi dans le Wall Street Journal en 2012 remarque avec scepticisme l chec d un test pr coce d utilisation des donn es massives par le Pentagone. Les commandants militaires s taient vus quip s d une "superbe conscience situationnelle , c est- -dire d un grand ensemble d informations sur la position de toutes les personnes impliqu es. "Leurs r sultats montrent que donner de mauvais g n raux une quantit d informations tout simplement plus grande ne rend pas ceux-ci meilleurs; bien que mieux inform s, ils restaient mauvais (Rooney, 2012). N anmoins, la mise en place des technologies utilisant les donn es massives comme facteur conomique n est pas elle-m me soumise l examen par les donn es massives, tout comme l mergence d une conomie bas e sur la production de commodit s n tait pas elle-m me le produit des march s.
3. L ACCUMULATION DU CAPITAL
Comprises comme tant la principale ressource de l conomie du savoir, les donn es massives ont comme valeur propre d tre autor g n ratrices. Elles sont in puisables, coextensives la reproduction de la vie sociale. Elles traversent et d passent le travail, allant bien au-del de la reproduction des travailleurs, jusqu au c ur de la substance sociale elle-m me. Le rapport Podesta affirme que les donn es massives peuvent "aider la cr ation de formes de valeur fondamentalement in dites (EOP, 2014, p. 37).
Il faut interroger cette affirmation de plus pr s. Rien dans ce rapport ne m ne la conclusion que ses auteurs ont en t te le b n fice du plus grand nombre, qui d coulerait de modes d tre collectivis s, ni la force active engendr e par la mise en commun des efforts pour faire face aux enjeux globaux du changement climatique et des in galit s conomiques. Au contraire, c est la valeur capitaliste qui semble les mouvoir, c est- -dire la valeur qui m ne l accumulation du capital. Le fait qu elle prenne une "nouvelle forme pourrait indiquer que cette valeur-ci d passe le cadre de la relation salariale et m me celui de la propri t . C est ce que nous avons propos en expliquant le ph nom ne d expropriation directe de la substance sociale sous la forme de donn es massives par le capitalisme communicationnel. Cependant, ce n est probablement pas ce que les auteurs du rapport ont l esprit non plus. Ce n est probablement qu de nouvelles occasions d accumulation du capital que ceux-ci pensent. Une contribution au Global Information Technology Report (Bilbao-Osorio, Dutta et Lauzin, 2014) du Forum conomique mondial traitant des b n fices et des risques de l utilisation des donn es massives faisait mention de la valeur en ce sens pr cis, alors qu elle soulignait le potentiel de 14,4 billions de dollars de valeur ajout e dans la sph re commerciale dans la d cennie venir:
Cette occasion se pr sente sous la forme de la cr ation d une nouvelle valeur apport e par l innovation technologique, les b n fices des parts de march et l augmentation de l avantage comp titif. Elle quivaut une occasion d augmenter les profits corporatifs mondiaux d environ 21 en optimisant l utilisation des actifs (r duction des co ts et augmentation de l efficacit des capitaux), en am liorant la productivit des personnes employ es (efficacit au travail am lior e), ainsi qu en harmonisant les cha nes logistiques ( limination des d chets et augmentation de l efficacit des processus), l exp rience de consommation (ajout de consommateurs) et l innovation (r duction du temps au march ) (Bilbao-Osorio, Dutta et Lauzin, 2014, p. 38).
La valeur est ici un probl me de profit corporatif mondial et d accumulation du capital par la classe capitaliste. La valeur s accumule en compartimentant la force de travail ("r duction des co ts et "cha nes logistiques , selon leurs propres termes) et en faisant pression sur les travailleurs restants ("efficacit au travail am lior e ) en incitant les consommateurs d penser plus d argent et en devenant plus comp titifs. Ce dernier aspect s applique certainement court terme. M me si les donn es massives donnent un avantage comp titif ses adeptes de la premi re heure, cette avance comp titive ira en s amenuisant, mesure que la technologie deviendra plus usuelle - ph nom ne bien connu dans le cas de n importe quelle autre technologie.
Consid rons n anmoins quelques exp riences men es avec les donn es massives qui ont g n r des profits. La Bank of America, ayant quip de capteurs 90 travailleurs, a d couvert que les sujets les plus productifs sont ceux qui interagissent souvent avec leurs coll gues. La banque a donc rendu obligatoires un certain nombre de pauses et vu sa productivit augmenter de 10 (Silverman, 2013). Ayant quip ses camions de capteurs et d appareils GPS dans le but d augmenter l efficacit et de r duire les co ts, UPS a recueilli 200 l ments, dont la vitesse de d placement, le nombre de marches arri re, l utilisation de la ceinture de s curit et la dur e de marche au ralenti (Shelley, 2010). La compagnie est maintenant en mesure de r duire la consommation de carburant tout en augmentant le nombre de livraisons effectu es par chaque v hicule. Un article publi dans Forbes propos de l analyse de la force de travail indique l importance de l utilisation des donn es massives pour "contr ler les co ts de la main-d uvre (Barlow, 2012), qui constitue plus de 50 du budget de fonctionnement dans les secteurs de la sant , de l ducation et des services. De nombreuses entreprises "traquent l heure d arriv e de leurs employ s, leurs activit s au travail, leurs temps de pause, leurs cong s maladie, les d tails de leur emploi du temps, leurs informations personnelles et bien plus , crivait Barlow. L analyse de la force de travail permet la compagnie d utiliser des informations "pour optimiser la main-d uvre en r partissant bien les emplois du temps de travail temps plein, temps partiel et temporaire (Barlow, 2012). Pour exprimer cette id e en d autres termes, comme elles permettent aux entreprises de produire plus avec moins, les donn es massives pr carisent la force de travail.
Consid r es sous l angle de la lutte des classes, les donn es massives semblent repr senter une intensification de la guerre du capital contre le travail. Si les formes ant rieures d automatisation avaient annex les travailleurs du secteur secondaire, les donn es massives pr sagent un d placement de ce ph nom ne la main-d uvre postindustrielle et l industrie du savoir. Il ne devrait pas tre surprenant que l ducation et le secteur de la sant - deux des derniers domaines d activit s professionnelles intensifs et bien pay s dans lesquels le travail est souvent bas sur les interactions en personne - soient r guli rement vis s par les m dias, le secteur priv et les d bats gouvernementaux concernant les donn es massives. L excellente tude The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? (2013), men e par Carl Benedikt Frey et Michael A. Osborne, en explique les raisons. Par le pass , seules les t ches bas es sur des proc dures r p titives claires et m caniques pouvaient tre automatis es. Il tait impossible de programmer des t ches comprenant un trop grand nombre de variables. Derni rement, des avanc es technologiques ont fait en sorte que des t ches non routini res puissent tre formul es sous forme de probl mes bien d finis, ce qui a t rendu possible par les donn es. Frey et Osborne (2013, p. 15-16) crivent en effet que
[l]es donn es sont n cessaires pour pr ciser les nombreuses potentialit s qu une technologie doit g rer afin d laborer un outil efficace de remplacement de la main-d uvre humaine. Avec les donn es, on peut mesurer le succ s d un algorithme de mani re objective et quantifiable, ce qui am liore continuellement la performance de celui-ci comparativement la main-d uvre humaine De ce fait, l automatisation n est plus confin e aux t ches bas es sur des proc dures r p titives, programmables sous forme de requ tes sur un logiciel bas sur des r gles [rule-based software] , mais s tend toutes les t ches non routini res pour lesquelles des donn es massives sont disponibles.
On peut citer, par exemple, le d veloppement des technologies de reconnaissance vocale qui permettent aux centres d appel de remplacer les agents humains par des algorithmes, les voitures sans conducteur de Google, ainsi que les avanc es de la robotique. Cela touche aussi le type de travail cognitif que l on aurait auparavant pu croire intouchable. Des quantit s massives de donn es permettent l automatisation d un large ventail de t ches d cisionnelles: les diagnostics et les traitements m dicaux, la d tection de la fraude, les services juridiques, le design publicitaire, l achat, les placements et la bourse. La bataille pour l ducation, tout particuli rement avec les cours en ligne ouverts ( Massive Open Online Courses , dits "MOOC ) et les efforts effectu s pour "personnaliser de plus en plus l exp rience d apprentissage en d pla ant celui-ci sur des crans, en est encore ses d buts. Frey et Osborne (2013) estiment que 47 de l emploi aux tats-Unis risque fortement d tre automatis dans les 20 prochaines ann es. Nous ajouterons qu ils consid rent le risque peu lev pour les emplois des secteurs de la sant et de l ducation, puisque ceux-ci impliquent un rapport d aide et de soin, un rapport de persuasion, une sociabilit perspicace et une certaine agilit manuelle. Il est peu surprenant que les directions g n rales ne semblent pas tre en danger non plus.
La valeur des donn es massives - la fois leur valeur propre et celle que l on peut en tirer - sert le capital plus que les personnes desquelles les donn es sont extraites. L une des contributions au rapport du Forum conomique mondial 2014 est explicite sur ce point. Ses auteurs, Peter Haynes and M.-H. Carolyn Nguyen (2014, p. 70), notent que "plus le r le jou par les donn es dans l conomie mondiale sera grand, moins la majorit des individus aura de valeur . Si Haynes et Nguyen (2014, p. 69) proposent plusieurs plans de r mun ration des personnes en change de leurs donn es, le train a d j quitt la gare (le navire a pris la mer, l oiseau s est envol ?), puisque "le concept de juste valeur n existe plus . Beaucoup d entre nous font d j don de quantit s consid rables de donn es et "les compagnies accumulent des profits consid rables de ce fait, car leurs co ts mat riels s l vent, en somme, z ro (Haynes et Nguyen, 2014, p. 69). Reprenant Jaron Lanier (cit dans Haynes et Nguyen, 2014 p. 69), on nous rappelle que
le principe pr dominant de la nouvelle conomie, l conomie de l information, est maintenant la dissimulation de la valeur de l information [ ] On a d cid de ne pas payer la plupart des gens pour des t ches qui pourtant ont de la valeur en regard des technologies contemporaines. Les gens normaux "partagent ; la pr sence des lites sur les r seaux g n re des fortunes sans pr c dent.
4. L INDIVIDU
Les rapports de l administration Obama sur les donn es massives et la vie priv e ne disent rien de l impact des donn es massives sur les travailleurs. Le rapport Podesta repr sente prioritairement les individus comme des consommateurs (puis comme des citoyens) dont l acc s des commodit s gratuites sur Internet est subventionn par les industries du marketing et de la publicit . Ces consommateurs risquent surtout de subir des discriminations par la mani re dont leurs donn es sont utilis es, et le rapport recommande le d veloppement d une expertise pour trancher sur de tels cas.
Il en va cependant autrement du rapport du PCAST. Le deuxi me chapitre de ce rapport esquisse "des exemples et des sc narios des b n fices tirer des donn es massives. Il s ouvre sur une liste non structur e de quelques types de simulations utilisant les donn es massives, parmi lesquels figurent la tarification diff rentielle (le fait d tablir les prix en fonction des individus acheteurs plut t que des produits ou des droits), les lecteurs de plaques d immatriculation qui signalent la police le passage d un v hicule associ un mandat de recherche, ou encore la d termination inductive de l tat motionnel des individus bas e sur de l gers changements de teinte au visage.
Le rapport regroupe ensuite ses exemples et ses sc narios autour de la sant , de l ducation et du "statut sp cial du foyer [home] (EOP et PCAST, 2014, p. 14) en insistant sur les b n fices tirer des donn es massives, tout en reconnaissant les risques potentiels d atteinte la vie priv e. Le volet sant met l accent sur la "personnalisation en l associant l acc s par les chercheurs des millions de dossiers ainsi qu l utilisation hypoth tique de cellulaires connect s un "assistant personnel dans le nuage [cloud] (EOP et PCAST, 2014, p. 13) capable de d tecter les sympt mes de l alzheimer. travers cet appareil, des donn es portant sur les m dicaments, les sympt mes et les habitudes des patients sont produites et t l charg es sur le nuage. La personnalisation ne doit donc pas tre confondue avec le priv . Il n y a ici rien de priv . Au lieu d interagir avec une personne, qui serait r mun rer, un patient peut utiliser un cellulaire et un assistant virtuel dans le nuage tel que Siri ou OK Google. Le rapport fait explicitement mention de Siri et d OK Google, peut- tre parce que le directeur g n ral de Google, Eric Schmidt, tait membre du groupe de travail sur les donn es massives et la vie priv e, au m me titre que le conseiller principal du directeur g n ral de Microsoft et le fondateur et directeur g n ral de Zetta Venture Partners, un fonds de capital-risque sp cialis dans l analyse de donn es.
Le volet " ducation se concentre sur la "p dagogie innovante (EOP et PCAST, 2014, p. 14), mais pas sur l enseignement. Aucune mention n est faite des enseignants ni des professeurs. Apparaissent leur place les MOOC et l occasion de compiler des donn es longitudinales sur des millions d tudiants. L innovation p dagogique semble transformer l ducation en une occasion de production de donn es:
Ceci n inclura pas seulement des informations quantitatives g n rales telles que les notes, mais aussi des profils minutieux relatifs la mani re dont les tudiants r agissent de nombreuses sortes de nouvelles techniques p dagogiques, l aide dont ils ont besoin afin de comprendre des concepts diff rents niveaux d abstraction, leur capacit d attention dans diff rents contextes, etc. Une plateforme MOOC peut enregistrer la dur e de visionnement d une vid o par un tudiant, combien de fois un passage est r p t , acc l r ou saut , la performance durant un test, combien de fois un probl me est ignor ou mal compris, ainsi que l quilibre entre visionnement du contexte et lecture d un texte [ ] Gr ce ces informations, il sera non seulement possible d am liorer consid rablement l ducation, mais aussi de d couvrir quelles capacit s, enseign es quels individus et quel moment dans l enfance, m nent une meilleure performance dans l ex cution de certaines t ches l ge adulte ou au succ s personnel et conomique (EOP et PCAST, 2014, p. 14).
en juger par l absence du corps enseignant, cela semble constituer un transfert de ressources de l ducation la technologie. Cela ressemble aussi une intensification de la surveillance. Chaque instant de l ducation d un enfant devient partie du flot de donn es qui nourrit l valuation des performances l ge adulte. Les coles et les municipalit s deviennent des fermes de donn es qui produisent un stock infini d informations r coltables.
Le volet sur le logement se concentre sur les donn es produites par l Internet des objets: la qualit de l air et les capteurs environnementaux, les d tecteurs de mouvement, les commodit s signalant leur pr sence et la "collecte audio et vid o omnipr sente (EOP et PCAST, 2014, p. 16). Le logement particulier est d peint comme le lieu de l intensification de la d pendance et de la vuln rabilit des personnes (as)servies ( in-data-ed ) par des (aux) machines lectroniques et lectrom nag res. D un c t , ces machines semblent am liorer la qualit de vie de leurs utilisateurs: Netflix, Amazon, Microsoft Kinect et Google Glass sont tous mentionn s, alors que les occupants du foyer sont imagin s en train de jouer des jeux vid o ou de consommer des productions m diatiques. Le rapport (EOP et PCAST, 2014, p. 16) se pose la question suivante:
Si la cam ra de votre t l vision sait quelle marque de bi re vous tes en train de boire en regardant un match de football am ricain, et sait si vous avez ouvert la bouteille avant ou apr s l annonce publicitaire pour cette bi re, qui est autoris - s il y a lieu d autoriser - vendre cette information la compagnie concern e ou ses comp titeurs?
D un autre c t , les habitants du foyer sont en position de vuln rabilit face des technologies de contr le intrusives: des moniteurs environnementaux qui d tectent la fum e d h ro ne et cr ent la possibilit que la police soit avertie et les assurances annul es, des propri taires qui exigent de leurs locataires qu ils installent des d tecteurs de ce type. Le foyer est une usine donn es. Y vivre, c est y produire des donn es, qu on le veuille ou non.
Dans son ouvrage iSpy , Mark Andrejevic (2007, p. 2) utilise l expression capture num rique (digital enclosure ) pour d signer "la cr ation d un milieu interactif dans lequel toute action et toute transaction g n re des informations propos d elle-m me . Il d crit les processus par lesquels les individus se soumettent la surveillance afin de profiter des avantages de l utilisation d un t l phone cellulaire, de l achat en ligne ou de l enregistrement num rique d une mission t l visuelle. Il en d duit aussi un lien puissant entre les techniques de gestion des milieux de travail du d but du XX e si cle qui utilisaient la surveillance pour augmenter l efficacit des travailleurs et les formes de surveillance domestique du d but du XXI e si cle qui visent augmenter la consommation. Andrejevic (2007, p. 91) crit que "[c]onvaincre les membres du public de se soumettre ce type de surveillance, ou de rendre la surveillance si passive et invisible qu on peut ne pas la reconna tre, reste le d fi du XXI e si cle . Le rapport du PCAST ajoute une troisi me option: rendre la production des donn es et la surveillance une condition d existence de telle sorte que le choix et le consentement ne fassent plus aucun sens en tant qu options.
CONCLUSION
Nous avons soutenu l id e que l occultation du travailleur dans les rapports r cemment produits par l administration Obama au sujet de la vie priv e et des donn es massives est symptomatique de l objectif d accumulation capitaliste et d une conceptualisation des donn es comme une ressource commune que nous ne sommes cependant pas en mesure de produire par nous-m mes dans l ordre du capitalisme communicationnel. Cela nous am ne un dernier l ment du rapport du PCAST: Taylor Rodriguez. Taylor Rodriguez appara t dans le sc nario projet qui cl t la discussion des sc narios et des v nements. Il s agit de la seule travailleuse mentionn e dans le rapport, ce qui r v le la mani re dont les groupes de recherche sur la vie priv e et les donn es massives imaginent les travailleurs. Dans ce sc nario, elle n appara t pas dans le cadre d un milieu de travail sp cifique. Elle est en d placement professionnel. Son parcours s effectue avec succ s:
Elle avait fait sa valise la veille et l avait d pos e devant la porte avant de sa maison pour la collecte. Aucune crainte qu elle soit vol e: la cam ra de surveillance sur le lampadaire l observait et, quoi qu il arrive, presque tous les objets qu elle contenait poss daient une minuscule tiquette RFID [ ] Aucun besoin de donner des consignes explicites la compagnie de livraison, comme le nuage connaissait l itin raire et les plans de Taylor [ ] l a roport, Taylor se dirige directement vers la porte d embarquement - aucun contr le de s curit n est n cessaire [ ] Il n y a ni cartes d embarquement ni files d attente structur es [ ] Pourquoi s en soucier, alors que l identit de Taylor (comme celle de toute personne p n trant dans l a roport) a t traqu e et est exhaustivement connue? Quand les manations de ses informations (t l phone, tiquettes RFID sur les v tements, reconnaissance faciale, d marche, tat motionnel) sont-elles connues du nuage, examin es et fondamentalement infalsifiables? (EOP et PCAST, 2014, p. 17)
Le rapport reconna t que tout cela peut nous para tre effrayant, mais il conclut n anmoins que, dans ce monde du nuage et de ses serviteurs robotiques, des "am liorations majeures du confort et de la s curit de la vie (EOP et PCAST, 2014, p. 18) ont t possibles.
La comp tition s intensifie dans le capitalisme communicationnel. Les entreprises cherchent des marges de profit, utilisant les donn es massives et l analyse de donn es sur le milieu de travail pour soutirer de nouveaux rendements afin d obtenir plus ou moins d employ s. Les publicitaires tentent de se rapprocher de plus en plus des consommateurs, et ce, en utilisant les donn es produites par les m dias socionum riques, les cartes de cr dit, les habitudes de recherche et les parcours de navigation pour imaginer de nouvelles mani res d obtenir de l attention et de vendre. Dans le secteur financier, les donn es massives sont le moteur du trading haute fr quence et d autres pratiques banqui res douteuses. Les nouveaux d veloppements dans les secteurs de la sant et de l ducation cr ent encore plus d occasions de cr ation de donn es, avan ant dans le dos des travailleurs salari s alors qu ils transforment de plus en plus de pratiques en occasions de production de donn es n cessaire l accumulation de billions de dollars de nouveaux capitaux. Taylor Rodriguez semble grande gagnante de cette conomie, assist e par des arm es de serviteurs virtuels. Tout se d roule comme pr vu, sans accroc. La vraie force de travail qui rend cette vie possible (ramassage du sac, conduite du v hicule, personnel l a roport, navigation a rienne, sans parler du ch mage massif caus par ces d veloppements technologiques) n a aucun besoin d tre voqu e.
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1 . Cet article est traduit de l anglais par Lucile Cr mier.
2 . Sauf indication, toutes les traductions (libres) sont du traducteur de ce chapitre.
3 . Robert Pepper et John Garrity crivent: "Si les donn es num riques constituent en effet la nouvelle mati re premi re des affaires, galit avec les facteurs et les hypoth ses conomiques telles que le capital et le travail, alors en tirer des conclusions et une valeur ajout e n cessitera une transmission, une gestion et une analyse cibl es de celles-ci (cit dans Bilbao-Osorio, Dutta et Lanvin, 2014, p. 35).
CHAPITRE
BIG DATA, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET AUTOMATISATION SOCIALE
Vers une conomie sans emploi et une d mocratie sans citoyen?
Maxime Ouellet
2
Si des d magogues comme Hitler ou Goebbels faisaient aujourd hui leur apparition, ils promettraient leurs peuples, d un m me souffle, rationalisation et plein emploi, non: carr ment la rationalisation comme condition du plein emploi. Mais pourquoi mettre cette phrase au conditionnel? Si ces peuples taient aussi susceptibles d tre leurr s que le peuple allemand en 1933, ils pousseraient des cris d all gresse face cette double promesse et se pr cipiteraient en exultant dans l ab me. Mais, l aussi, pourquoi mettre cette phrase au conditionnel?
G nther ANDERS, L obsolescence de l homme. Tome II. Sur la destruction de la vie l poque de la troisi me r volution industrielle , 2011
People Get Ready. The Fight Against a Jobless Economy and a Citizenless Democracy est le titre du dernier livre du th oricien critique des m dias Robert W. McChesney, crit conjointement avec le journaliste John Nichols (McChesney et Nichols, 2016). Si le titre peut para tre provocateur premi re vue, il le semble de moins en moins l heure actuelle, dans la mesure o les m dias de masse font r guli rement la une des journaux avec des nouvelles souvent trait es de mani re spectaculaire concernant les "robots voleurs d emplois 1 .
On retrouve une inqui tude similaire chez les conomistes orthodoxes. L ex-secr taire du Tr sor am ricain, Lawrence Summers, a relanc le d bat sur la stagnation s culaire 2 qui afflige l conomie capitaliste globalis e depuis la crise de 2008. Le d bat portant sur la stagnation s culaire oppose les conomistes n okeyn siens aux n oclassiques. Alors que les n okeyn siens insistent sur la mise en place de politiques de stimulation de la demande effective au moyen d une augmentation des d penses publiques afin de relancer la croissance, les n oclassiques proposent plut t de mettre en place des politiques de stimulation de l offre au moyen d une diminution des taxes et des imp ts des entreprises afin de r tablir la confiance des capitalistes et de relancer l investissement 3 . Si ce d bat a au moins le m rite de r v ler la suspicion grandissante des lites conomiques envers la viabilit d un syst me moribond, il fait n anmoins l impasse sur les finalit s de la croissance dans une conomie capitaliste en ce qu il repose sur des cat gories enti rement r ifi es emp chant de penser de r elles solutions de rechange. De plus, ce d bat demeure plut t muet sur la question fondamentale du r le de la technologie dans l actuelle crise conomique. La technologie est consid r e comme un outil neutre et un facteur exog ne. Dans une optique n okeyn sienne, on consid re que le ch mage technologique r sulte d un processus cyclique qui finira par se r sorber gr ce un investissement massif en ducation. Selon la perspective technolibertarienne - comme celle promue par l ancien champion d chec Garry Kasparov et le cofondateur de PayPal Peter Thiel (Kasparov et Thiel, 2012) -, il est soutenu que la crise de la croissance est due un manque d innovations technologiques depuis 30 ans. Il s agirait donc de lib rer les entrepreneurs shump t riens du carcan r glementaire de l tat et de la frilosit des grandes organisations, afin d entamer un nouveau processus de destruction cr atrice 4 .
Dans la m me perspective n oschump t rienne, les chercheurs au MIT Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee (2011, p. 3) soutiennent toutefois que le probl me de la stagnation ne proviendrait pas principalement d une absence d innovations technologiques, mais, au contraire, du fait que les nouvelles technologies num riques ont expuls du march de l emploi bon nombre de travailleurs: " Companies brought new machines in, but not new people , crivent-ils dans leur influent ouvrage intitul Race Against the Machine . Selon eux, trois pistes de solution, r solument n olib rales, permettraient de relancer la croissance (Brynjolfsson et McAfee, 2014): 1) baisser le co t du travail humain pour le rendre moins cher relativement au travail des ordinateurs; 2) repenser l ducation selon une culture entrepreneuriale pour que nous ne soyons plus dans une course contre les machines, mais bien avec les machines; et 3) encourager la cr ation d entreprises qui cr ent des emplois et consid rer s rieusement l id e de garantir chacun un revenu de base. Il s agit, ici, d une reprise de la th orie de la compensation qui a t historiquement mobilis e pour l gitimer le remplacement des travailleurs par des machines 5 . Cette th orie affirme que les transformations techniques provoquent un d versement du capital puis de la main-d uvre vers des emplois qui n existent pas encore. Le probl me de ce type d analyses est qu elles se fondent sur des g n ralisations empiriques qui datent d une p riode particuli re de l histoire. Ces analyses ne poss dent pas de fondement th orique permettant d expliquer pourquoi le d placement technologique de la main-d uvre qui a eu cours dans le pass se reproduira n cessairement l re des Big Data (Collins, 2010).
Bref, la plupart des approches orthodoxes en conomie font g n ralement l impasse sur la nature de la technique dans le capitalisme 6 et les contradictions qu elle g n re, notamment en ce qui concerne l automatisation du travail. En effet, le d veloppement des Big Data et des m canismes d automatisation qui en d coulent est fondamentalement contradictoire en ce qu il consiste remplacer le travail par des machines. Dans cette optique, certains auteurs critiques (notamment Rifkin, 2014; Mason, 2015; Srnicek et Williams, 2014) s appuient sur la vulgate marxiste selon laquelle, avec l augmentation des forces productives, le progr s conomique et social serait de plus en plus entrav par le march et la propri t priv e, afin de montrer que le d veloppement des nouvelles technologies m nerait in vitablement vers une soci t postcapitaliste. Or, ce type d analyse repose g n ralement sur le postulat que la technique serait neutre, que ce serait seulement le bon ou le mauvais usage qu on en fait qui produirait ces effets. Il s agit, ici, d une reprise de la vulgate marxiste formul e par L nine l poque:
[Le syst me de Taylor] allie, de m me que tous les progr s du capitalisme, la cruaut raffin e de l exploitation bourgeoise aux conqu tes scientifiques les plus pr cieuses concernant l analyse des mouvements m caniques dans le travail, la suppression des mouvements superflus et malhabiles, l laboration des m thodes de travail les plus rationnelles, l introduction des meilleurs syst mes de recensement et de contr le, etc. La R publique des soviets doit faire siennes, co te que co te, les conqu tes les plus pr cieuses de la science et de la technique dans ce domaine. Nous pourrons r aliser le socialisme justement dans la mesure o nous aurons r ussi combiner le pouvoir des soviets et le syst me sovi tique de gestion avec les plus r cents progr s du capitalisme. Il faut organiser en Russie l tude de l enseignement du syst me de Taylor, son exp rimentation et son adaptation syst matiques (L nine, cit dans Braverman, 1976, p. 19).
Pour d passer cette aporie, il s av re n cessaire de r inscrire l analyse de la technique au sein d une critique dialectique qui rejette sa pr tendue neutralit 7 . La technique est toujours porteuse de certaines valeurs h rit es du contexte social, politique et conomique qui la produit. Il s agit donc de d passer les approches unilat rales qui appr hendent la r alit sociale de mani re duelle, qu elles soient technoutopiques ou technophobes. Dans sa dimension techno-utopique progressiste, ce type d approche soutient que les bons travailleurs utilisant les technologies num riques s opposeraient au parasitisme de l industrie financi re 8 . Comme le soutient juste titre Evgeny Morozov dans son livre Le mirage num rique. Pour une politique du Big Data (2015), la critique de Wall Street doit se conjuguer avec celle de la Silicon Valley, puisque tous les deux participent de la m me logique d accumulation l re du capitalisme financiaris 9 :
Aujourd hui, ceux qui participent aux d bats sur la technologie soutiennent l id ologie n olib rale dans ce qu elle a de pire. La plupart des critiques de la Silicon Valley, de quelque bord qu ils soient, sont align s sur le n olib ralisme. Ce n est pas parce qu ils ha ssent Google et Amazon qu ils combattent la rapacit du capitalisme financiaris (Morozov, 2015, p. 7).
Dans sa dimension essentialiste, souvent qualifi e de "technophobe , la technique moderne imposerait un rapport instrumental au monde, plongeant la soci t dans une forme de domination abstraite 10 . Or, la rationalit instrumentale n est pas une fatalit transhistorique; elle mane de rapports sociohistoriques dont il convient de comprendre la gen se et les fondements afin d envisager des voies de sortie. Les analyses non dialectiques, qu elles soient techno-utopiques ou technophobes 11 , ne sont pas en mesure de comprendre l interrelation entre les formes d objectivit et de subjectivit sociales, c est- -dire entre les institutions politico- conomiques, les moyens techniques et les formes historiques de conscience humaine 12 . En ce sens, l analyse des contradictions conomiques induites par l automatisation demeure trop souvent marqu e par une forme de d terminisme, qu il soit technique ou conomique. Ce type d analyse masque une contradiction politique beaucoup plus fondamentale, induite par le d veloppement des Big Data et de l intelligence artificielle, soit celle d une dissolution d un des fondements des soci t s d mocratiques modernes, c est- -dire la capacit des citoyens d lib rer dans l espace public afin de d terminer r flexivement des finalit s de la vie en soci t (Castoriadis, 1996).
Dans ce chapitre, nous nous appuierons sur cette contradiction immanente entre capitalisme et d mocratie propre aux soci t s capitalistes modernes afin d valuer les cons quences politico- conomiques induites par les Big Data, par l intelligence artificielle et par l automatisation. Dans un premier temps, nous pr senterons les liens contradictoires reliant le travail et la technique dans la modernit capitaliste pour montrer, dans un deuxi me temps, comment les soci t s capitalistes avanc es ont tent de r soudre cette contradiction. Dans un troisi me temps, nous pr senterons les th ses portant sur la quatri me r volution industrielle et les cons quences conomiques et politiques qui en d coulent. Il s agira de montrer comment l actuel d ploiement des formes de r gulation algorithmiques accentue la dynamique de privatisation de la sph re publique et de la citoyennet , consolidant ainsi la fin de ce qu on peut appeler le "capitalisme d mocratique 13 . Pour conclure, nous esquisserons certaines hypoth ses concernant le lien entre le d veloppement technologique et les possibilit s qu elles offrent pour l tablissement d une soci t postcapitaliste et post-travailliste.
1. LE TRAVAIL, LA TECHNIQUE ET LE CAPITALISME
L conomie politique classique, qu elle soit critique ou "bourgeoise , traite g n ralement la technique comme un outil neutre, c est- -dire que tout d pendrait du bon ou du mauvais usage qu on en fait. C est dans cette optique que le marxisme a g n ralement compris la contradiction principale du capitalisme comme relevant d une contradiction entre les "relations de production et les "forces de production . Il s agirait donc, dans ce contexte, de lib rer le travail productif des carcans de la propri t priv e et du march afin de r aliser la nature sociale du travail, comprise comme essence transhistorique de l humanit . Or, cette analyse transhistorique n est pas en mesure de voir la nature intrins quement capitaliste des cat gories constitutives de la pratique sociale comme le travail, la marchandise, la valeur, et leur articulation avec la technologie comme forme de m diation sp cifiquement capitaliste.
En ce sens, une critique sociale qui ne remet pas en question ces cat gories de la pratique sociale ne permet pas de comprendre la forme sp cifique que prend la domination dans le capitalisme, laquelle repose sur une contrainte permanente l acc l ration sociale et la croissance irr fl chie (Postone, 2009; Rosa, 2010). En misant sur l analyse des contradictions entre les forces productives et les rapports de propri t , le marxisme traditionnel, comme en t moigne l chec du "socialisme r ellement existant , n a donc pas t en mesure de faire la critique du travaillisme, du productivisme et de la contrainte l acc l ration. Le stakhanovisme en URSS, qui misait sur le culte de la performance au travail comme discours id ologique visant l gitimer un r gime productiviste totalitaire, est une des preuves accablantes de l chec du marxisme traditionnel 14 . Pour sortir de cette impasse, il faut, selon Postone (2009), retourner l intention initiale de Marx, qui visait faire une critique de l conomie politique et non se contenter de formuler une conomie politique alternative comme l ont fait la plupart des critiques traditionnelles de l conomie lib rale. L auteur de Temps, travail et domination sociale red finit ainsi la critique de l conomie politique marxienne comme une critique des m diations sociales f tichis es. C est partir d une critique de la cat gorie de la marchandise, qu on peut comprendre comme le "noyau cellulaire de la soci t capitaliste, qu il est possible de recomposer une critique sociale de la domination temporelle abstraite propre aux soci t s capitalistes 15 . Suivant Durkheim, on peut d finir la marchandise comme un "fait social total , c est- -dire une m diation qui est constitutive la fois de l objectivit et de la soci t sociales. La particularit de la marchandise r side dans son caract re duel, la fois valeur d usage et valeur d change, qui correspond galement la dualit que prend le travail dans les soci t s capitalistes: travail concret et travail abstrait. Le travail abstrait, comme son nom l indique, consiste en l abstraction d une activit particuli re; le travail concret est ce qui permet notamment la quantification de l activit et son ad quation avec une norme temporelle qui appara t comme naturelle, bien que construite socialement. Le temps devient d s lors de l argent, pour reprendre la formule w b rienne. C est pourquoi il est possible d affirmer que le travail est une m diation sociale sp cifique au capitalisme, puisque c est uniquement au sein de cette forme de soci t que l change des produits du travail se fait au moyen de l abstraction et de la quantification temporelle de l activit sociale.
Si la finalit de la production dans la soci t capitaliste consiste produire de mani re illimit e une forme de richesse abstraite - la valeur -, cela signifie que la finalit de l activit sociale consiste reproduire de mani re largie le rapport social qui en est constitutif, c est- -dire le travail. Il en r sulte, selon Postone (2009, p. 189), que "la domination objective, abstraite, impersonnelle, propre au capitalisme est, semble-t-il, intrins quement li e la domination des individus par leur travail social . La valeur, en tant que repr sentation du temps de travail abstrait, impose ainsi sa finalit et ses contraintes l ensemble de la soci t . Puisqu il s agit d une norme non r fl chie de r gulation de la pratique sociale, la valeur induit une contrainte temporelle, celle de l acc l ration continue de la production n cessaire la reproduction largie du proc s de valorisation (Postone, 2009; Rosa, 2010). Comme la valeur consiste en une norme moyenne de production, la soci t est condamn e l acc l ration, l innovation technologique et la croissance perp tuelle. Postone nomme "moulin de discipline le processus qui contraint les capitalistes l innovation perp tuelle des moyens de production.
C est donc au sein de la contradiction entre la richesse mat rielle et la valeur qu il faut trouver les fondements de cette dynamique de croissance inh rente au capitalisme. Dans le capitalisme, la production de la richesse mat rielle ne vise pas la satisfaction des besoins humains, mais plut t la production d une forme de richesse abstraite: la valeur. Comme un f tichisme de la comp tition est constitutif de la dynamique d accumulation de la valeur, les diff rents capitalistes individuels doivent constamment produire davantage de biens mat riels dans une m me unit de temps afin de maintenir un taux de profit suffisant pour relancer un nouveau cycle d accumulation du capital. La principale mani re d acqu rir cette survaleur consiste am liorer constamment la productivit du processus de production par le biais de l innovation technologique, que Marx nomme "survaleur relative . Le stade du machinisme correspond au "mode de production sp cifiquement capitaliste selon Marx (1993, p. 571), car il permet d accumuler de la survaleur relative au moyen de l augmentation de la productivit et de l intensification du travail. Cela signifie qu une critique du capitalisme doit galement porter sur l industrialisation comme tant un mode de d veloppement sp cifiquement capitaliste puisqu il repose sur une dynamique f tichis e inversant les moyens et les fins, le sujet et l objet:
Toute production capitaliste, dans la mesure o elle n est pas seulement proc s de travail, mais en m me temps proc s de valorisation du capital, pr sente ce caract re commun: ce n est pas le travailleur qui utilise la condition du travail, mais inversement la condition de travail qui utilise le travailleur: c est seulement avec la machinerie que ce renversement acquiert une r alit techniquement tangible. C est pendant le proc s m me de travail que le moyen de travail, du fait de sa transformation en un automate, se pose face au travailleur comme capital, comme travail mort qui domine et aspire la force vivante du travail (Marx, 1993, p. 475).
Comme le souligne Lazzarato (2014, p. 19), "le capital est d abord une machine sociale dont d coulent les machines techniques . Or, cette dynamique repose sur une contradiction fondamentale, puisque seul le travail humain produit de la valeur, le fait de remplacer les travailleurs par des machines conduit une diminution de la valeur des objets produits, d o la n cessit de produire toujours davantage de marchandises dans une m me unit de temps afin de compenser la baisse tendancielle du taux de profit. La m diation f tichis e du travail abstrait dans le capitalisme m ne une contradiction que Marx (1963, p. 222) exprime ainsi dans Les Grundrisse :
Le capital est une contradiction en proc s: d une part, il pousse la r duction du temps de travail un minimum et, d autre part, il pose le temps de travail comme la seule source et la seule mesure de la richesse. Il diminue donc le temps de travail sous sa forme n cessaire pour l accro tre sous sa forme de surtravail. Dans une proportion croissante, il pose donc le surtravail comme la condition (question de vie ou de mort) du travail n cessaire.
Il reste que l hypoth se marxienne se situe un niveau d abstraction logique tr s lev et ne permet pas de rendre compte de la nature des transformations institutionnelles qui ont eu cours au sein du capitalisme depuis la fin du XIX e si cle. Si, dans le contexte d un capitalisme lib ral, l hypoth se de l effondrement du capitalisme en raison de ses autocontradictions internes tait plausible, il appara t qu elles ne permettent pas elles seules de rendre compte des m canismes institutionnels qui ont permis son tonnante reproductibilit au cours du si cle suivant dans un contexte que certains marxistes ont appel le "capitalisme monopoliste .
2. LE CAPITALISME D MOCRATIQUE ET L AUTOMATISATION
Le d ploiement contemporain de ce que certains nomment un "capitalisme de la surveillance (Bellamy Foster et McChesney, 2014) aliment par les Big Data tire ses origines de la mutation fondamentale qu a connu le capitalisme la fin du XIX e si cle, savoir l institutionnalisation de la corporation comme figure centrale du capitalisme avanc (Veblen, 1932). Au sein du capitalisme avanc , la corporation - qui se caract rise notamment par la s paration du contr le et de la propri t - vient remplacer la figure classique du bourgeois propri taire des moyens de production comme institution centrale au sein de ce mode de production. Sur le plan sociologique, cette mutation est d autant plus fondamentale pour comprendre la gen se du capitalisme l re des Big Data que l organisation capitaliste se d finit principalement comme un "syst me stabilis de communication (L Italien, 2016, p. 70), qui traduit certains objectifs en cha nes d op rations par des dispositifs et des techniques essentiels sa reproduction.
Sur le plan conomique, cette transformation institutionnelle n a pas t prise en compte par les conomistes marxistes et n cessite une reformulation du cadre d analyse initialement formul par Marx dans un contexte de capitalisme lib ral o la concurrence sur les prix est la forme pr dominante de contrainte qui s impose, tant sur les capitalistes que sur les prol taires. Dans un contexte monopoliste, selon les conomistes marxistes Baran et Sweezy (1968), il est n cessaire de prendre en consid ration l apport des conomistes institutionnalistes dans l analyse du capitalisme, puisque la loi de l augmentation de la composition organique du capital qui m ne la baisse tendancielle du taux de profit est remplac e par le probl me d autant plus p rilleux de la surproduction induite par la comp tition intercapitaliste. Baran et Sweezy reprennent une th se pour le moins provocante l poque aux yeux des conomistes bourgeois - mais qui a n anmoins t d velopp e initialement par les conomistes keyn siens - voulant que l tat naturel du capitalisme l re des monopoles ne soit pas la croissance, mais plut t la stagnation.
Dans ce contexte, l accumulation du capital s effectue au moyen de strat gies monopolistiques d acc s au march , notamment par des droits de propri t intellectuelle, des brevets, de marques de commerce, et par des alliances strat giques avec d autres entreprises, ou encore par des ententes formelles et informelles avec les gouvernements. En clair, dans le capitalisme monopoliste, la m diation des rapports sociaux par l interm diaire du march est remplac e par la planification au sein des corporations dont le pouvoir repose sur leur capacit de "capitaliser sur des flux de revenus futurs (Nitzan et Bichler, 2012). La planification de la consommation, qui prend notamment la forme d un "effort pour vendre , vise trouver un d bouch pour la suraccumulation induite par la surproduction d coulant des innovations dans le processus de production industrielle. Dans cette conomie du gaspillage, l obsolescence programm e, la publicit , le marketing, le domaine militaire, ou toute autre d pense publique, apparaissent ainsi comme des institutions n cessaires permettant d absorber le surplus de survaleur capitalis par les corporations et maintenir la croissance au sein d un mode de d veloppement profond ment irrationnel. Le d veloppement des secteurs financiers, de l assurance et de l immobilier 16 de m me que celui du marketing deviennent ainsi des secteurs industriels employant des masses de plus en plus importantes de travailleurs improductifs qui permettant au capital de pallier ses contradictions.
Selon la th orie critique du capitalisme avanc , la fonction de la culture de masse diffus e par les industries culturelles est de s assurer, notamment au moyen de la publicit , de produire une conscience adapt e la logique de surproduction du capitalisme des monopoles. Les capitaines de l industrie du capitalisme lib ral se mutent ainsi en "capitaines de la conscience (Ewen, 1983) dont le r le est de produire des auditoires qui seront revendus aux annonceurs, et ce, afin de r pondre aux exigences de surproduction du syst me industriel. Il s agit, pour les corporations, comme l explique Keynes, de g rer la demande effective, laquelle repose sur la d cision ou non d investir dans le processus de production en fonction de l anticipation de la consommation. C est en effet cette poque que se d veloppent les techniques de captation de l attention 17 l origine des outils de profilage des consommateurs qui sont au c ur de la dynamique des Big Data. D un point de vue critique, cette nouvelle logique d exploitation de l attention des consommateurs sera th oris e par Dallas Smythe (1977) comme "travail des auditoires . Le concept d exploitation du travail des auditoires est au fondement de la notion plus contemporaine de "travail num rique 18 , c est- -dire la valorisation du travail non r mun r des usagers des m dias socionum riques par le capitalisme des Big Data (Fuchs, 2014).
Il reste que l poque fordiste peut galement tre consid r e comme l apog e du capitalisme d mocratique (Streeck, 2014) qui se fondait sur la promotion des id aux d mocratiques au moyen de l expansion de la consommation de masse, d o le slogan " What s Good for General Motors Is Good for America . Malgr le fait que le capitalisme d mocratique s appuyait sur une logique consum riste (Cohen, 2003), le d veloppement d une citoyennet sociale qui s est effectu e au moyen de la reconnaissance du travail a rendu possible, cette poque, la discussion sur les rapports structurels d in galit s au sein de l espace public (Bourque, Duschatel et Pineault, 1999). Dans une perspective h g lienne, il est en effet possible de soutenir que le mouvement ouvrier a t reconnu par l tat. Cette reconnaissance s est mat rialis e travers l obtention de droits sociaux et par la possibilit de participer l laboration des compromis dans un tripartisme alliant entreprises, tat et syndicats. Ainsi, la lutte ouvri re pour de meilleures conditions salariales ne renvoie pas en elle-m me un "au-del de la soci t capitaliste; il s agit plut t d un contrepoids n cessaire pour emp cher l auto-effondrement d un capitalisme d brid laiss lui-m me. Ce contre-pouvoir a permis le passage vers une nouvelle configuration postlib rale du capitalisme, o la r gulation des rapports sociaux au moyen du march est remplac e par la planification au sein des organisations.
Comme le soutenait John Kenneth Galbraith dans son livre The New Industrial State (1967), la corporation agit comme un substitut imparfait la planification de type socialiste dans une situation de capitalisme oligopolistique. Il reste que la critique de l conomie politique de l poque - l exception pr s des th oriciens de l cole de Francfort - est rest e relativement muette sur la nature du savoir technique produit dans un contexte de capitalisme avanc . Les analyses s inspirant du sociologue Thorstein Veblen (1971) opposent g n ralement le bon savoir scientifique m par l instinct artisanal des ing nieurs industriels au mauvais instinct pr dateur des acteurs financiers. Or, comme le montre David Noble (1977), le savoir promu par le g nie industriel peut tre qualifi de sp cifiquement capitaliste. En effet, le d veloppement d un savoir technique propre l re industrielle repose sur une logique de d possession du savoir-faire artisanal. Alors que la premi re r volution industrielle a consist en une d qualification et une accaparation du savoir-faire des artisans par la machine vapeur, la seconde r volution industrielle, caract ris e notamment par le d veloppement de l automobile et de l lectricit , a consist en une appropriation de la connaissance scientifique par le capital (la gestion scientifique du travail). La figure de l ing nieur industriel qui applique la m thode tayloriste repr sente en ce sens l id al type du travailleur immat riel l poque fordiste (Braverman, 1976).
l apr s-guerre, les avanc es dans le domaine de la science des organisations, de la cybern tique, de la science cognitive et de l intelligence artificielle ont consolid cette forme sp cifiquement capitaliste de la connaissance humaine, laquelle s est mat rialis e avec la troisi me r volution industrielle caract ris e par le d veloppement des nouvelles machines penser que sont les ordinateurs. En effet, les fondements th oriques de l intelligence artificielle sur lesquels s appuient les Big Data reposent sur une analogie fallacieuse entre le cerveau humain et l ordinateur. L intelligence humaine est d s lors r duite en une capacit de computer , bref, une capacit de r soudre des probl mes; on comprend bien l la non-neutralit de la technique. Comme le souligne Ellen Ullman (2012, p. 90):
I d like to think that computers are neutral, a tool like any other, a hammer that could build a house or smash a skull. But there is something in the system itself, in the formal logic of data and programs, that recreates the world in its own image [ ] It is as if we took the game of chess and declared it the highest order of human existence .
En appliquant la logique math matique au langage, les th oriciens de la cybern tique et des sciences cognitives carteront ainsi la question du sens sur lequel se fonde la communication humaine (Sfez, 1992). Corollairement, avec la cybern tique, des machines (intelligentes) communiquent avec des machines ou d autres objets connect s 19 , et l tre humain est r duit un syst me d sincarn de flux informationnels, c est- -dire une machine calculer qui s adapte de mani re b haviorale aux signaux informationnels (les prix) que lui communique son environnement (le march ) (Mirowski et Nik-Khan, 2017).
Dans ce contexte s op re galement une mutation au sein de l activit productive qui r sulte des avanc es technologiques permettant d automatiser une partie toujours plus importante du travail. Norbert Wiener, le p re de la cybern tique, soutenait en 1950 qu il faudrait environ deux d cennies pour que l automatisation domine enti rement l conomie. Selon Wiener, la machine automatique est l quivalent conomique d un esclave; cons quemment, tout travailleur qui entre en comp tition avec les machines devra accepter les conditions de travail d un esclave. Inquiet face cette situation, Wiener a tent en vain d interpeller le pr sident du syndicat am ricain de l automobile, Walter Reuther, des cons quences sociales d sastreuses de l automatisation (Noble, 1995).
cette poque, de nombreux th oriciens marxistes voyaient dans l automatisation sociale une voie de sortie vers la lib ration du travail ali n 20 . Selon l conomiste francfortois Friedrich Pollock (1956, p. 263), l automatisation participe d une contradiction profonde du capitalisme qu il exprime par la formule: " Machines can do practically everything in the economy except buy the goods that are produced . Toutefois, selon Pollock, pourvu qu elle soit planifi e d mocratiquement, l automatisation pourrait permettre de cr er un ordre social bas sur la raison, puisque laiss e au libre march ; elle m nerait in vitablement vers une forme despotique et autoritaire de r gulation sociale. Dans la m me veine, le sociologue du travail Pierre Naville (2016, p. 11) soutenait que les d fauts de l automatisation proviendraient d une automatisation non aboutie:
Au 21 e si cle, la technologie g n ralis e aura ses exigences propres. La cybern tique devient une science sociale [ ] Des r gulations d un nouveau genre dans les syst mes techniques et dans les syst mes sociaux permettront la fois autonomie et coop ration entre eux. C est le socialisme de l avenir, tout autre chose que la chanson du gai laboureur videmment.
Si les craintes concernant l automatisation ne se sont pas r alis es dans les ann es 1950-1960, et que cet enjeu est pratiquement disparu du d bat public l poque, c est en grande partie parce que les secteurs industriels comme l automobile reposaient sur la n cessit d employer un nombre toujours important de travailleurs manuels sp cialis s et qu ils g n raient galement la cr ation de nombreux emplois indirects. De plus, le d veloppement du complexe militaroindustriel durant la Guerre froide, de m me que le d veloppement des emplois de cols blancs au sein du secteur public et parapublic ou des corporations priv es, a permis d absorber une masse importante de travailleurs qui avaient t expuls s du secteur industriel. Il reste qu cette poque, une mutation importante s op re dans le sens m me que prend le travail.

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