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La plupart des entreprises capitalistes n’étaient pas conçues pour extraire et utiliser des données, mais pour produire des marchandises. Pour améliorer l’extraction de données, un nouveau type d’entreprise s’est développée : la plateforme. Ce nouveau modèle est un intermédiaire entre différents usagers qui vise via des outils ou une infrastructure dédiée à produire des données à exploiter. Leur seconde caractéristique est de reposer sur des effets de réseaux qui favorisent le nombre et donc produits par nature des formes monopolistiques, très rapidement. Autre caractéristique des plateformes, contrairement aux entreprises allégées qui ne visaient qu’à conserver les compétences essentielles au coeur du projet, les plateformes démultiplient les activités rentables et non rentables pour diversifier les données, comme Google fourbit des services gratuits pour capter un maximum de données. Enfin, elles se présentent souvent comme des espaces ouverts, alors que les services sont entièrement déterminés par leurs propriétaires. Bien que se présentant comme des intermédiaires, les plateformes contrôlent et gouvernent les règles du jeu !

Srnicek distingue 5 catégories de plateformes : la plateforme publicitaire (type Google ou Facebook qui consiste à extraire de l’information pour vendre de l’espace publicitaire), la plateforme nuagique (type Amazon Web Services… qui loue de l’équipement à la demande), la plateforme industrielle (comme celles développées par GE ou Siemens… qui visent à transformer la production industrielle en processus produisant des données), la plateforme de produits (comme celles mises en place par Rolls Royce ou Spotify… qui transforment les produits en service sous forme de location ou d’abonnement) et enfin, la plateforme allégée (type Uber ou Airbnb… qui réduisent les actifs au minimum et dégage des profits en baissant au maximum leurs coûts de fonctionnement).

Plus qu’un digital labor, concept à l’égard duquel le philosophe semble méfiant, les plateformes publicitaires reposent sur l’appropriation des données et leur raffinage pour assortir annonceurs et usagers. Ce modèle n’est pas seulement prédominant sur internet : Dunnhumby, propriété de Tesco, est une entreprise d’analyse des habitudes de consommation. Ces plateformes publicitaires ont connu un grand succès. Leurs revenus, leurs profits sont élevés.

Les plateformes nuagiques permettent aux entreprises de sous-traiter leur développement technologique. Le modèle locatif permet aux entreprises qui développent des services en ligne de collecter de nouvelles données pour renforcer l’extraction. Là encore, les profits et revenus s’envolent.

Les plateformes industrielles, comme MindSphere de Siemens ou Predix de GE, sont certainement moins connues. Elles consistent à introduire des capteurs et des puces dans la chaîne de production pour améliorer la traçabilité logistique, afin d’optimiser l’efficacité du processus de production, de développer de la personnalisation dans la chaîne de montage et dans la chaîne de distribution. Ces plateformes construites pour collecter des mégadonnées de filières industrielles spécifiques, sont, elles aussi, particulièrement rentables.

Les plateformes de produits et de services en tant que produits reposent pour beaucoup sur le modèle de l’abonnement, à l’image de Spotify ou encore de Rolls Royce, qui, pour ses moteurs d’avion, fait payer les compagnies aériennes pour l’utilisation de ses moteurs plutôt que de les leur vendre. En retour, Rolls Royce prend en charge l’entretien et les pièces de rechange. En récupérant ainsi les données, ces plateformes améliorent leurs produits, à l’image de Rolls Royce qui a pu ainsi améliorer la consommation de carburant de ses moteurs et leur durée de vie, au détriment de ses compétiteurs.

Enfin, les plateformes allégées externalisent à maximum leurs coûts. La plateforme contrôle uniquement ce qui lui permet de percevoir une rente de monopole (un pourcentage sur les transactions qu’elle facilite). C’est là clairement le modèle d’Uber ou de Airbnb, de TaskRabbit ou Mechanical Turk. Mais, rappelle Srnicek, ce phénomène n’est pas propre au numérique. Le marché des travailleurs journaliers, des emplois informels, de la sous-traitance… bref du travail traditionnel… est également très proche de ce modèle.

Le numérique y ajoute une couche de surveillance. Aux États-Unis, les emplois non conventionnels représenteraient 15 millions de travailleurs soit 10 % de la main d’oeuvre du pays en 2005, et 15,8 % en 2015. Ces emplois non conventionnels ont même dépassé le nombre d’emplois créés entre 2005 et 2015 aux États-Unis (9,4 millions contre 9,1 millions). Reste que l’accélération de la précarisation de l’emploi n’est pas tout entier imputable aux plateformes numériques. On estime que l’économie du partage en ligne représente 1 % de la main-d’oeuvre américaine et que les chauffeurs d’Uber en représenteraient la grande majorité. En fait, ce secteur demeure encore relativement marginal, estime Srnicek. Ces plateformes prolongent la précarisation du travail initié par les entreprises allégées dès les années 70. Srnicek rappelle très justement que ce travail « autonome » demeure largement contraint 

Pour Srnicek, ces entreprises qui bénéficient de force investissements, sont un phénomène consécutif à la crise de 2008, mais Uber, Airbnb et Didi Chuxing (le concurrent chinois d’Uber), ont raflé à elles trois en 2015 59 % du financement des entreprises émergentes des services à la demande. Elles ont surtout bénéficié de capitaux excédentaires cherchant des opportunités de rendements élevés dans un contexte de faible taux d’intérêt. Pour Srnicek, la rentabilité des plateformes allégées est encore largement à prouver. Elle repose sur leur capacité à comprimer les coûts et à abaisser les salaires… comme on le constate dans le monde des livreurs à vélo où le prix de la course n’a cessé de s’effondrer.

Srnicek en tire un enseignement qui va à l’encontre des discours ambiants sur le modèle des plateformes : « le modèle allégé reste un joueur marginal », qui ne survit que par l’apport de capital-risque plutôt qu’en générant ses propres revenus. « Loin d’incarner l’avenir du travail ou de l’économie, il est fort probable que ces modèles finissent par s’écrouler dans les années à venir ».

Reste souligne Srnicek, que « nous n’assistons pas à la fin de la propriété, mais bien à sa concentration ». Les plateformes en imposant leur monopole sur l’extraction des données sont en passe de devenir « propriétaires de l’infrastructure même de la société ».

Le problème est que les monopoles qu’elles construisent sont donc de plus en plus importants. Qui pourrait aujourd’hui venir défaire le monopole d’un Google par exemple ? Pour autant, cela ne signifie pas que la concurrence est morte, souligne Srnicek, mais qu’elle a changé de forme. Pour lui, nous serions plutôt dans un colonialisme de plateforme, un moment où la capitalisation sur la quantité et la diversité des données importent plus que leur qualité.

Outre l’extraction de données, l’autre travail des plateformes repose sur leur capacité d’analyse et de traitement qui participe lui aussi à la concentration. D’où les investissements massifs dans l’intelligence artificielle : « le moindre goulot d’étranglement dans la circulation de données (…) contribue à entraver la production de valeur ». Pour Srnicek, l’expansionnisme des plateformes repose sur un modèle de convergence, tant et si bien que malgré leurs différences, les grandes plateformes se concurrencent de plus en plus entre elles.

Pour Srnicek, cette tendance devrait à terme se cristalliser dans des écosystèmes de plus en plus clos : « la concurrence capitaliste risque fort bien de mener à une fragmentation d’internet » que seule une intervention politique pourrait ralentir ou renverser.

Encore faudrait-il être sûr que la concurrence soit encore une caractéristique du capitalisme tel qu’il s’est transformé ces dernières années… C’est peut-être oublier combien celui-ci est en train de muter. Les comportements assez similaires des grandes plateformes, leurs ententes et collusions, montrent que si elles se font effectivement une petite guerre entre elles, leurs principes semblent imposer une vision du monde sans grande concurrence. Le retour des monopoles, le fait que d’énormes conglomérats dominent les marchés, souligne que nous ne sommes peut-être plus dans un capitalisme où la concurrence était un préalable. Peut-être que l’analyse de Srnicek n’est peut-être pas assez radicale ?

La conclusion de Srnicek est limpide. Le numérique ne nous conduit pas du tout à dépasser le capitalisme. Nous restons dans une économie où règne la concurrence et la rentabilité. Pour lui cependant, le modèle des plateformes fait face à un défi d’importance qui risque d’éprouver leurs limites : la crise de la production industrielle. Depuis 2008, la croissance est en berne. La Chine elle-même connaît une surcapacité industrielle, qui entraîne une baisse des prix… L’internet industriel est vu comme un espoir pour inverser la situation et ajuster la production à la demande. Or, souligne Srnicek, l’internet industriel lui-même ne semble pas capable de transformer le mode de production en profondeur : il se cantonne plutôt à réduire les coûts et le temps de production, plutôt que d’améliorer la productivité ou de développer de nouveaux marchés. L’internet industriel vise plutôt à agir sur la baisse des prix, et ce alors que l’austérité tend à diminuer la demande et à faire chuter la productivité. Quant au capital, explique-t-il, il cherche un peu partout les moindres opportunités, mais sans qu’elles soient raccord avec les difficultés actuelles.

Pour Srnicek, le scénario le plus probable est que les plateformes se propagent dans tous les secteurs, alors que la concurrence les entraîne à se refermer sur elles-mêmes. Les plateformes publicitaires pourraient être poussées à offrir des services payants, alors que les plateformes allégées pourraient être amenées à se transformer en plateformes de produits. « En dernière analyse, il semble que le capitalisme de plateforme tende inéluctablement à prendre la forme d’un échange d’une rente contre un service ». C’est-à-dire à construire des rentes par ceux qui souhaitaient les défaire…

La grande promesse de libération des plateformes, de fluidification de l’économie, se termine sous la forme de simples droits de péages (le fameux 30 % de marge qu’elles pratiquent toutes peu ou prou) pour accéder aux services, selon le modèle de bien des entreprises traditionnelles qu’elles prétendaient détrôner.

Dans une conclusion certainement trop rapide, Nick Srnicek, rappelle que les enjeux à venir consistent à s’opposer aux monopoles, à développer d’autres types de plateformes qui bénéficient à ceux qui les utilisent, à l’image du coopérativisme de plateforme, à lutter contre l’ubérisation, c’est-à-dire contre la précarisation, qu’induisent les plateformes allégées, à lutter contre l’évasion fiscale et l’exploitation des données… Pour lui, pour agir sur ce qui a permis le développement des plateformes, il est nécessaire de construire des plateformes publiques, de collectiviser les plateformes existantes pour mettre leurs données au service d’une meilleure redistribution des ressources, d’une plus grande participation… D’imaginer une autre innovation ne reposant plus sur l’optimisation capitalistique. Dommage que cette dernière partie ne dépasse pas l’appel d’intention.

Pour Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee, dans Des machines, des plateformes et des foules (2018), la plateforme était encore définie comme une solution magique, puissante, sans réelle externalité (« la plateforme est un environnement numérique qui se caractérise par un coût marginal d’accès, de reproduction et de distribution proche de zéro »). La catégorisation de Srnicek apporte donc un peu de complexité et de mise en perspective et permet de relativiser l’enthousiasme et la fascination pour les plateformes, longtemps vues comme des infrastructures qui mettent en correspondance l’offre et la demande.

La plateforme était surtout un instrument pour industrialiser la création de valeurs et accélérer les rendements d’échelle nécessaires à l’établissement d’une position dominante sur les marchés, via un ensemble de mécanismes allant du crowdsourcing à l’appariement, en passant par des technologies comme les API et toutes les capacités offertes aux développeurs tiers. Reste que ces mécanismes et ces technologies ne sont plus magiques.

Eghbal pointed to OpenSSL as an example, a library that powers a majority of encrypted communications on the web. Following the release of the Heartbleed security bug, people were surprised to learn that the OpenSSL project was the work of a very small team of individuals, with only one of them working on it full-time (and at a very limited salary compared to industry norms).

No one wants open source to disappear, or for maintainers to burnout. Yet, there is a strong cultural force against commercial interests in the community. Money is corrupting, and dampens the voluntary spirit of open source efforts. More pragmatically, there are vast logistical challenges with managing money on globally distributed volunteer teams that can make paying for work logistically challenging.

Kyle Mitchell, a lawyer by trade and founder of License Zero, says that there is an assumption that “Open source will continue to fall from the sky like manna from heaven and that the people behind it can be abstracted away.” He concludes: “It is just really wrong.”That view was echoed by Henry Zhu, who is the maintainer of the popular JavaScript compiler Babel. “We trust startups with millions of VC money and encourage a culture of ‘failing fast,’ yet somehow the idea of giving to volunteers who may have showed years of dedication is undesirable?” he said.

Mitchell believes that one of the most important challenges is just getting comfortable talking about money. “Money feels dirty until it doesn’t,” he said. “I would like to see more money responsibility in the community.” One challenge he notes is that “learning to be a great maintainer doesn’t teach you how to be a great open source contractor or consultant.” GitHub works great as a code repository service, but ultimately doesn’t teach maintainers the economics of their work.

Perhaps the greatest debate in sustaining open source is deciding who or what to target: the individual contributors — who often move between multiple projects — or a particular library itself.

Patreon is a crowdsourced subscription platform, perhaps best known for the creatives it hosts. These days though, it is also increasingly being used by notable open source contributors as a way to connect with fans and sustain their work. Aboukhadijeh launched his page after seeing others doing it. “A bunch of people were starting up Patreons, which was kind of a meme in my JavaScript circles,” he said. His Patreon page today has 72 contributors providing him with $2,874 in funding per month ($34,488 annually).

That may seem a bit paltry, but he explained to me that he also supplements his Patreon with funding from organizations as diverse as Brave (an adblocking browser with a utility token model) to PopChest (a decentralized video sharing platform). That nets him a couple of more thousands of dollars per month.

Aboukhadijeh said that Twitter played an outsized role in building out his revenue stream. “Twitter is the most important on where the developers talk about stuff and where conversations happen…,” he said. “The people who have been successful on Patreon in the same cohort [as me] who tweet a lot did really well.”

For those who hit it big, the revenues can be outsized. Evan You, who created the popular JavaScript frontend library Vue.js, has reached $15,206 in monthly earnings ($182,472 a year) from 231 patrons. The number of patrons has grown consistently since starting his Patreon in March 2016 according to Graphtreon, although earnings have gone up and down over time.

While Patreon is one direct approach for generating revenues from users, another one is to offer dual licenses, one free and one commercial. That’s the model of License Zero, which Kyle Mitchell propsosed last year. He explained to me that “License Zero is the answer to a really simple question with no simple answers: how do we make open source business models open to individuals?”

License Zero is a permissive license based on the two-clause BSD license, but adds terms requiring commercial users to pay for a commercial license after 90 days, allowing companies to try a project before purchasing it. If other licenses aren’t available for purchase (say, because a maintainer is no longer involved), then the language is no longer enforceable and the software is offered as fully open source. The idea is that other open source users can always use the software for free, but for-profit uses would require a payment.

Mitchell believes that this is the right approach for individuals looking to sustain their efforts in open source. “The most important thing is the time budget – a lot of open source companies or people who have an open source project get their money from services,” he said. The problem is that services are exclusive to a company, and take time away from making a project as good as it can be. “When moneymaking time is not time spent on open source, then it competes with open source,” he said.

Supporting individuals makes a lot of sense, but often companies want to support the specific projects and ecosystems that underpin their software. Doing so can be next to impossible. There are complicated logistics required in order for companies to fund open source, such as actually having an organization to send money to (and for many, to convince the IRS that the organization is actually a non-profit). Tidelift and Open Collective are two different ways to open up those channels.

Fischer and his team wanted to create a platform that would allow open source ecosystems to sustain themselves. “We felt frustrated at some level that while open source has taken over a huge portion of software, a lot of the creators of open source have not been able to capture a lot of the value they are creating,” he explained.Tidelift is designed to offer assurances “around areas like security, licensing, and maintenance of software,” Fischer explained. The idea has its genesis in Red Hat, which commercialized Linux. The idea is that companies are willing to pay for open source when they can receive guarantees around issues like critical vulnerabilities and long-term support. In addition, Tidelift handles the mundane tasks of setting up open source for commercialization such as handling licensing issues.

Tidelift initially launched in the JavaScript ecosystem around React, Angular, and Vue.js, but will expand to more communities over time. The company has raised $15 million in venture capital from General Catalyst and Foundry Group, plus former Red Hat chairman and CEO Matthew Szulik.

Fischer hopes that the company can change the economics for open source contributors. He wants the community to move from a model of “get by and survive” with a “subsistence level of earnings” and instead, help maintainers of great software “win big and be financially rewarded for that in a significant way.”

Where Tidelift is focused on commercialization and software guarantees, Open Collective wants to open source the monetization of open source itself.Open Collective is a platform that provides tools to “collectives” to receive money while also offering mechanisms to allow the members of those collectives to spend their money in a democratic and transparent way.

Xavier Damman, founder president of Open Collective, believes that this radical transparency could reshape how the economics of open source are considered by its participants. Damman likens Open Collective to the “View Source” feature of a web browser that allows users to read a website’s code. “Our goal as a platform is to be as transparent as possible,” he said.

Open Collective was launched in late 2015, and since then has become home to 647 open source projects. So far, Webpack, the popular JavaScript build tool, has generated the most revenue, currently sitting at $317,188 a year. One major objective of the organization is to encourage more for-profit companies to commit dollars to open source. Open Collective places the logos of major donors on each collective page, giving them visible credit for their commitment to open source.

Damman’s ultimate dream is to change the notion of ownership itself. We can move from “Competition to collaboration, but also ownership to commons,” he envisioned.

It’s unfortunately very early days for open source sustainability. While Patreon, License Zero, Tidelift, and Open Collective are different approaches to providing the infrastructure for sustainability, ultimately someone has to pay to make all that infrastructure useful. There are only a handful of Patreons that could substitute for an engineer’s day job, and only two collectives by my count on Open Collective that could support even a single maintainer full time. License Zero and Tidelift are too new to know how they will perform yet.

The change though can happen through all of us who work on code — every software engineer and product manager. If you work at a for-profit company, take the lead in finding a way to support the code that allows you to do your job so efficiently. The decentralization and volunteer spirit of the open source community needs exactly the same kind of decentralized spirit in every financial contributor. Sustainability is each of our jobs, every day. If we all do our part, we can help to sustain one of the great intellectual movements humanity has ever created, and end the oxymoron of open source sustainability forever.

4. **Design for interoperability** Think of your map as a node in a network of many maps. Talk with other contributors to the Data Commons to find out if you can use the same data model, licence and approach to mapping.

5. **Care for a living vocabulary** Vocabularies as entry points to complex social worlds are always incomplete. Learn from other mappers‘ vocabularies. Make sure your vocabulary can be adjusted. Make it explicit and publish it openly, so that others can learn from it too.

6. **Document transparently** Sharing your working process, learnings and failures allow others to replicate, join and contribute. Don’t leave documentation for after. Do it often and make it understandable. Use technologies designed for open cooperation.

7. **Crowdsource what you can** Sustain your project whenever possible with money, time, knowledge, storing space, hardware or monitoring from your community or public support. Stay independent!

8. **Use FLOSS tools** It gives you the freedom to further develop your own project and software according to your needs. And it enables you to contribute to the development of these tools.

9. **Build upon the open web platform** Open web standards ensure your map, its data and associated applications cannot be enclosed and are prepared for later remixing and integration with other sources.

10. **Own your data** In the short run, it seems to be a nightmare to refrain from importing or copying what you are not legally entitled to. In the long run, it is the only way to prevent you from being sued or your data being enclosed. Ban Google.

11. **Protect your data** To own your data is important, but not enough. Make sure nobody dumps your data back into the world of marketization and enclosures. Use appropriate licenses to protect your collective work!

12. **Archive your project** When it doesn’t work anymore for you, others still might want to build on it in the future.