Et l'article du Guardian évoque donc ces "Franken-algorithms" : ces algorithmes semblables à la créature du Dr Frankenstein, des Franken-algorithmes qui deviennent totalement imprévisibles (et donc potentiellement très dangereux) non seulement au travers de leur mode opératoire "auto-apprenant" (on parle aussi d'algorithmes "génétiques" et "d'apprentissage renforcé" - Reinforced Learning) mais aussi et surtout au travers de ce que leur marge d'incertitude et d'imprévisibilité intrinsèque peut donner lorsqu'elle entre en interaction avec d'autres algorithmes, avec des comportements sociaux individuels ou collectifs, ou avec le monde - et les objets - physique(s).

Voilà ce qui, sur mon petit schéma donne naissance au "SPA", une sorte de "Service Public de l'Algorithmie" que mon côté Marxiste idéalise peut-être mais que je crois nécessaire et urgent de bâtir si nous voulons éviter de prendre le risque d'un Hiroshima technologique désormais plus que probable à l'échelle de nos formes démocratiques de gouvernance qui ont déjà en partie basculé dans les formes assumées et délétères de surveillance.

Au-delà de la seule transmission de connaissances ou d'informations, l'enjeu de l'apprentissage est de permettre à "celui qui apprend" de pouvoir un jour s'affranchir de la dépendance à "celui qui lui enseigne" certaines règles et certains codes sociaux. Et d'être en capacité de pouvoir à son tour "faire", "transmettre", "produire", "jouer" mais aussi "tricher" ou "faire semblant". Le souci, me semble-t-il, est que nous sommes aujourd'hui majoritairement et collectivement incapables de formuler clairement la raison pour laquelle nous voulons que ces algorithmes apprennent et nous échappent autrement.

La vie de la cité aujourd'hui (c'est à dire "le" politique au sens étymologique), notre vie, est prise entre des techno-craties qui organisent l'espace économique et des techno-structures qui organisent l'espace social. Les plateformes comme Facebook, Google ou Amazon ont comme point commun d'être les premières techno-craties algorithmiques dans lesquelles les données ont fonction d'infrastructure et qui organisent l'espace social pour satisfaire à des impératifs d'organisation économique. 

Dans la montée partout en Europe (et ailleurs) des néo-fascismes qu'une pudibonderie tout à fait déplacée nous désigne sous l'euphémisme de "droites extrêmes", au moment où chacun est conscient de l'impact que jouent les architectures techniques toxiques dans la polarisation de l'opinion, alors même qu'il est établi, comme le rappelait récemment Cory Doctorow que  "le problème de Facebook n'est pas un problème de contrôle des esprits mais un problème de corruption : Cambridge Analytica n'a pas convaincu des gens ordinaires de devenir racistes mais ils ont convaincu des racistes d'aller voter", il ne faudrait pas qu'aux algorithmes du Dr Frankenstein s'ajoutent les ambitions politiques d'Anénoïd Hynkel.

Pendant les dix dernières années, le combat principal d’activistes, de journalistes, de défenseurs des libertés numériques fut celui visant à limiter l’impact de l’empreinte algorithmique sur nos vies privées et intimes. Ce combat-là est terminé, obsolète et, pour l’essentiel, perdu. C’est un autre combat qu’il nous faut aujourd’hui mener, sur un tout autre front, avec une tout autre urgence et à une tout autre échelle. C’est le combat pour limiter l’impact de l’empreinte algorithmique décisionnelle sur notre vie publique, sur nos infrastructures sociales communes et sur notre destin collectif

Il est urgent et impératif que toute forme, ambition ou projet de gouvernance algorithmique, dès lors qu’il touche à des secteurs régaliens (transport, éducation, santé, justice, sécurité) soit, obligatoirement et par contrainte législative, développé sur le modèle des licences GNU GPL du logiciel libre pour garantir a minima l’auditabilité complète et pérenne des processus à l’œuvre.

Il est urgent et impératif que le développement d’un modèle universel de portabilité de l’ensemble de nos données (1) soit une priorité des Etats, et qu’il soit imposé à l’ensemble des acteurs du monde économique en lien avec la conservation ou le dépôt de données numériques, et ce quels qu’en soient la nature, le volume et l’usage.

Il est urgent et impératif que les entreprises qui captent aujourd’hui l’essentiel des données et des flux numériques (en gros les Gafam, Natu et autres Batx) soient taxées à la hauteur réelle de leur volume d’affaire et que cet impôt finance directement les actions précitées, ce processus de redistribution devant impérativement rester hors du contrôle desdites sociétés. Car le processus inverse a déjà commencé, celui dans lequel quelques entreprises omnipotentes s’arrogent le droit de défier la puissance publique et l’intérêt général dans la levée de l’impôt, comme Amazon et Starbucks en ont encore récemment fait la démonstration à Seattle.

Le cloud (l’informatique en nuage) n’est plus une métaphore du réseau, c’est l’incarnation de ce système global et surpuissant qu’aucun d’entre nous ne peut désormais attraper. Ce nuage est pourtant une bien mauvaise métaphore. Rien de ce qu’il recèle n’y est sans poids, rien n’y est amorphe ou invisible. Le cloud cache une infrastructure physique complexe faite de lignes téléphoniques, de fibre optique, de satellite, de vastes entrepôts d’ordinateurs, qui consomment d’énormes quantités d’énergie et qui influent sur de multiples juridictions. Le cloud est l’incarnation d’une nouvelle industrie.

De la sécurité nationale aux secrets industriels, il y a beaucoup de raisons à obscurcir ce que recouvre ce nuage. Mais ce qui s’en évapore est assurément notre propriété (dans les nuages, tout appartient à d’autres) et notre agentivité, c’est-à-dire notre capacité à faire.

Le réseau donne l’impression d’être à la fois l’idéal de progrès le plus abouti et l’idéal de base de notre culture tout en paraissant avoir émergé inconsciemment, poursuivant son but d’interconnexion sans fin pour lui-même et par lui-même… « Nous présumons que l’interconnexion est inhérente et inévitable. Le réseau semble être devenu le résultat du progrès, son accomplissement ultime », à l’image de machines qui accompliraient ainsi leurs propres désirs. Internet semble avoir accompli l’idéal des Lumières, l’idéal du progrès : celui que plus de connaissance et plus d’information conduit toujours à prendre de meilleures décisions.

Mais n’est-ce pas plutôt le contraire auquel nous assistons ? « Ce qui était censé éclairer le monde l’a obscurci. L’abondance d’information et la pluralité d’opinion accessible à tous n’ont pas produit un consensus cohérent, mais au contraire a déchiré la réalité en narrations simplistes, en théories fumeuses et en politique d’opinion. Contrairement au Moyen Âge, où l’âge sombre était lié à une perte de connaissance antique, l’âge sombre moderne est lié à une abondance de connaissance dont nous ne savons plus démêler collectivement l’apport. »

« En rapprochant la simulation de l’approximation, les grands prêtres de la pensée computationnelle pensent remplacer le monde par des modèles biaisés de lui-même ; et en le faisant, les modeleurs s’assurent du contrôle du monde. » James Bridle s’inscrit dans la continuité des constats de l’historien des sciences David Noble qui, dans Le progrès sans le peuple notamment, soulignait combien la pensée des ingénieurs avait contribué à donner du pouvoir aux puissants plutôt que favoriser l’équité ou la démocratie ; comme dans celle de Richard Sclove du Loka Institute, qui dans Choix technologiques, choix de société, soulignait combien les enjeux démocratiques restaient le parent pauvre de la question technologique.

La pensée computationnelle s’infiltre partout : elle devient notre culture. Elle nous conditionne à la fois parce qu’elle nous est illisible et à la fois parce que nous la percevons comme neutre émotionnellement et politiquement. Les réponses automatisées nous semblent plus dignes de confiance que celles qui ne le sont pas. Dans la pensée computationnelle, nous sommes victimes du biais d’automatisation : « nous avons plus confiance dans l’information automatisée que dans notre propre expérience, même si elle est en conflit avec ce qu’on observe ». Les conducteurs de voitures comme les pilotes d’avion ont plus tendance à croire leurs instruments que leur expérience, même si celle-ci n’est pas alignée.

« Ce qui est difficile à modéliser, à calculer, à quantifier, ce qui est incertain ou ambigu, est désormais exclu du futur possible. » L’informatique projette un futur qui ressemble au passé (« Les algorithmes ne prédisent pas le futur, ils codifient le passé », disait déjà Cathy O’Neil). La pensée computationnelle est paresseuse. Elle propose finalement des réponses faciles. Elle nous fait croire qu’il y a toujours des réponses.

les réseaux souffrent d’une gouvernance fragmentée, sans responsabilités claires, peu cartographiés et sous-financés ; des infrastructures en silos ; des investissements privés comme publics insuffisants et plus encore un manque de compréhension de la complexité de leur fonctionnement… expliquent leur fragilité intrinsèque et la difficulté de leur maintenance. Ajoutez à cela les impacts du changement climatique sur leur maintenance et leur évolution et vous comprendrez que les réseaux ne sont pas dimensionnés pour faire face au futur. Bref, non seulement l’informatique contribue largement au réchauffement climatique, mais elle risque d’en être l’une des principales victimes.

Mais les grands volumes de données ne produisent pas de la connaissance automatiquement. Dans la recherche pharmacologique par exemple, les dépenses et investissements n’ont jamais été aussi forts alors que les découvertes, elles, n’ont jamais produit aussi peu de nouveaux traitements. On appelle cela la loi d’Eroom : l’exact inverse de la loi de Moore. Le nombre de résultats de recherche chute et ces résultats sont de moins en moins dignes de confiance. Si les publications scientifiques n’ont jamais été aussi volumineuses (au détriment de leur qualité), les rétractions ont augmenté et le nombre de recherches ayant un impact significatif, elles, ont diminué proportionnellement. La science connaît une crise de réplicabilité majeure.

Plusieurs facteurs expliquent ce revirement de la loi du progrès. La première est que les choses les plus évidentes à découvrir ont été exploitées. La régulation est également devenue plus exigeante et la société moins tolérante aux risques. Mais le problème principal relève certainement des méthodes désormais employées. Historiquement, la découverte de médicament était le fait de petites équipes de chercheurs qui se concentrait intensément sur de petits groupes de molécules. Mais depuis 20 ans, ces processus ont été largement automatisés, sous la forme de ce qu’on appelle le HTS (High-throughput screening pour criblage à haut débit) qui consiste en des recherches automatisées de réactions potentielles via de vastes bibliothèques de composants. Le HTS a priorisé le volume sur la profondeur. Ce qui a marché dans d’autres industries a colonisé la recherche pharmaceutique : automatisation, systématisation et mesures… Certains commencent à douter de l’efficacité de ces méthodes et voudraient revenir à l’empirisme humain, au hasard, au bordel, au jeu… À nouveau, « la façon dont nous pensons le monde est façonnée par les outils à notre disposition ». Nos instruments déterminent ce qui peut être fait et donc, ce qui peut être pensé. À mesure que la science est de plus en plus technologisée, tous les domaines de la pensée humaine le sont à leur tour. Les vastes quantités de données ne nous aident qu’à voir les problèmes des vastes quantités de données.

Les bourses et places de marchés d’antan ont été remplacées par des entrepôts, des data centers, anonymes, dans des banlieues d’affaires impersonnelles. La dérégulation et la numérisation ont transformé en profondeur les marchés financiers. La vitesse des échanges s’est accélérée avec la technologie. Les transactions à haute fréquence (HFT, High-frequency trading) reposent sur la latence et la visibilité. La latence, c’est-à-dire la rapidité d’échange où des millions peuvent s’échanger en quelques millisecondes et la visibilité (sauf pour les non-initiés), c’est-à-dire le fait que les échanges sont visibles de tous les participants, instantanément. Les échanges reposent sur des algorithmes capables de calculer des variations éclair et de masquer les mouvements de fonds. Les échanges sont plus opaques que jamais : ils s’imposent sur des forums privés, les « dark pools » (en 2015, la SEC, l’organisme américain de réglementation et de contrôle des marchés financiers, estimait que les échanges privés représentaient 1/5e du total des échanges)… Les échanges financiers ont été rendus obscurs et plus inégaux que jamais, rappelle Bridle.

Pour Bridle, l’une des clefs qui expliquent que les inégalités se renforcent avec la technologie est intrinsèquement liée à l’opacité des systèmes. Comme les robots des entrepôts d’Amazon et ses employés commandés par des commandes vocales émanant de robots, nous sommes en train d’arranger le monde pour rendre les machines toujours plus efficaces, quitte à ce que le monde devienne incompréhensible et inadapté aux humains. Les travailleurs deviennent le carburant des algorithmes, utiles seulement pour leurs capacités à se déplacer et à suivre des ordres. Pour Bridle, les startups et les Gafam signent le retour des barons voleurs, ces tyrans industriels du XIXe siècle. La technologie est venue couvrir d’un voile d’opacité la prédation : l’avidité s’est habillée de la logique inhumaine des machines. Amazon ou Uber cachent derrière des pixels lumineux un système d’exploitation sans faille

Pour la sociologue Deborah Cowen (@debcowen), nous sommes entrés dans la tyrannie de la techne explique-t-elle dans The Deadly Life of Logistics (2014) : l’efficacité est devenu primordiale sur tous les autres objectifs, sur toutes les autres valeurs

Autre exemple avec How-Old.net un outil de reconnaissance faciale qui tente de prédire l’âge d’une personne, et qui a été utilisée pour deviner l’âge de migrants arrivants au Royaume-Uni. Microsoft, qui a développé cette application, s’est défendu et a dénoncé cette utilisation… comme les 2 chercheurs chinois. Ceux-ci expliquaient néanmoins dans leur défense que leur système était « sans préjugé » (sic). Comme souvent, on nous explique que la technologie, et plus encore l’apprentissage automatisé, est neutre. Mais « la technologie n’émerge pas de nulle part. Elle est toujours la réification de croyances et de désirs, notamment de ses créateurs. Leurs biais sont encodés dans les machines et les bases de données ou les images que nous prenons du monde. »

Pour Bridle, le problème n’est pas tant que les machines puissent réécrire la réalité, mais que la réalité, le passé comme le futur, ne puissent plus être correctement racontés. DeepDream de Google illustre parfaitement cela. L’enjeu n’est pas pour nous de comprendre ce qu’est l’image, mais de nous demander ce que le réseau de neurones veut y voir ?

Pour Bridle, nous devrions ajouter une 4e loi aux trois lois de la robotique d’Asimov. Les machines intelligentes devraient être capables de s’expliquer aux humains. Ce devrait être une loi première, car éthique. Mais le fait que ce garde-fou ait déjà été brisé laisse peu d’espoir quant au fait que les autres règles le soient à leur tour. « Nous allons devoir affronter un monde où nous ne comprendrons plus nos propres créations et le résultat d’une telle opacité sera toujours et inévitablement violent ».

Bridle s’en prend également longuement à la surveillance et notamment à la surveillance d’Etat pour souligner combien elle nous est masquée et continue à l’être, malgré les révélations d’Edward Snowden. Vous pouvez lire n’importe quel e-mail dans le monde d’une personne dont vous avez l’adresse. Vous pouvez regarder le trafic de tout site web. Vous pouvez suivre les mouvements de tout ordinateur portable à travers le monde. Pour Bridle, cela nous a montré qu’il n’y a pas de restriction possible à la capacité de surveillance du réseau. L’échelle et la taille de la surveillance a excédé ce que nous pensions comme étant techniquement possible.

En opposition au secret, nous demandons de la transparence, mais elle n’est peut-être pas le bon levier. La NSA et Wikileaks partagent la même vision du monde avec des finalités différentes, rappelle Bridle. Les deux pensent qu’il y a des secrets au coeur du monde qui, s’ils étaient connus, pourraient rendre le monde meilleur. Wikileaks veut la transparence pour tous. La NSA veut la transparence pour elle. Les deux fonctionnent sur une même vision du monde. Wikileaks ne voulait pas devenir le miroir de la NSA, mais voulait briser la machine de surveillance. En 2006, Assange a écrit « Conspiracy as Governance » (.pdf). Pour lui, tout système autoritaire repose sur des conspirations, car leur pouvoir repose sur le secret. Les leaks minent leur pouvoir, pas par ce qui fuite, mais parce que la peur et la paranoïa dégradent la capacité du système autoritaire à conspirer. Mais les fuites de données ne suffisent pas à remettre en cause ou à abattre l’autorité. Les révélations ne font pas bouger l’opinion, sinon, nous aurions réagi bien avant les révélations de Snowden. Tant que les organisations de surveillance ne changent pas de l’intérieur, ceux qui sont en dehors de ces organisations, comme les lanceurs d’alertes, n’ont pas de capacité d’action. Ils attendent que des fonctionnaires ou que la justice confirment ce qu’ils avancent.

Mais la lumière du calcul nous dépossède de pouvoir, car elle nous fait crouler sous l’information et nous donne un faux sens de la sécurité. C’est là encore une conséquence de la pensée computationnelle. « Notre vision est devenue universelle, mais notre capacité d’action, elle, s’est réduite plus que jamais. » A l’image du réchauffement climatique, à nouveau, « nous savons de plus en plus de choses sur le monde, mais nous sommes de moins en moins capable d’agir sur lui ». Au final, nous nous sentons plus démunis que jamais. Plutôt que de reconsidérer nos hypothèses, nous nous enfonçons dans la paranoïa et la désintégration sociale.

Le monde est devenu trop complexe pour des histoires simples. En fait, « la démultiplication de l’information ne produit pas plus de clarté, mais plus de confusion ». L’un des symptômes de la paranoïa consiste à croire que quelqu’un vous surveille. Mais cette croyance est désormais devenue raisonnable, s’amuse Bridle en évoquant la surveillance d’Etat comme la surveillance des services numériques. Nous sommes entièrement sous contrôle, tant et si bien qu’on peut se demander qui est paranoïaque désormais ?

« Les théories conspirationnistes sont le dernier ressort des sans pouvoirs, imaginant ce que serait que d’être puissant », avance Bridle. Pour le spécialiste de la postmodernité, Frederic Jameson, les théories conspirationnistes sont « la cartographie cognitive des plus démunis dans un âge postmoderne ». C’est la figure dégradée de la logique par ceux qui ont le moins de capital culturel, une tentative désespérée de se représenter un système qu’ils ne comprennent pas. Encerclé par l’évidence de la complexité, l’individu a recours à un récit simpliste pour tenter de regagner un peu de contrôle sur la situation. À mesure que la technologie augmente et accélère le monde, celui-ci devient plus complexe. Les théories conspirationnistes deviennent alors des réponses, étranges, intriquées et violentes, pour s’en accommoder.

Ainsi, si vous cherchez de l’information sur les vaccins, vous tomberez invariablement sur de l’information contre les vaccins. Si vous cherchez de l’information sur la rotondité de la terre, vous tomberez inexorablement sur ceux qui pensent qu’elle est plate. Ces opinions divergentes semblent devenir la majorité tant elles sont exprimées et répétées avec force. « Ce qui se passe quand vous désirez en savoir de plus en plus sur le monde entre en collision avec un système qui va continuer à assortir ses réponses à n’importe quelle question, sans résolution ». Vous trouverez toujours quelqu’un pour rejoindre vos points de vue. Et toujours un flux pour les valider. Voici l’âge de la radicalisation algorithmique (à l’image de ce que disait Zeynep Tufekci de YouTube). Les théories conspirationnistes sont devenues la narration dominante. Elles expliquent tout. Dans la zone grise des connaissances, tout prend un sens.

Les failles des algorithmes sont les dernières failles du capitalisme où certains s’infiltrent non pas pour le renverser, mais pour tenter de gratter un peu d’argent que les plus gros systèmes s’accaparent. Au final, des vidéos automatisées finissent par être vues par des enfants. Leurs personnages préférés y font n’importe quoi, parfois suggèrent des scènes de meurtre ou de viols. Ces effets de réseaux causent des problèmes réels. Les algorithmes de YouTube ont besoin d’exploitation pour produire leurs revenus. Derrière leurs aspects séduisants, ils encodent les pires aspects du marché, notamment l’avidité. « La capacité à exploiter l’autre est encodée dans les systèmes que nous construisons », pointe très justement James Bridle, puisque leur efficacité repose sur leur capacité à extraire de l’argent de nos comportements.

À défaut d’une solution, Google annonçait en avril que l’application YouTube Kids allait devenir « non-algorithmique »… À croire, comme le pointait très justement le chercheur Olivier Ertzscheid, que l’algorithimsation n’est pas une solution sans limites.

Pour Bridle, les humains sont dégradés des deux côtés de l’équation : à la fois dans l’exploitation qui est faite de leur attention et à la fois dans l’exploitation de leur travail. Ces nouvelles formes de violence sont inhérentes aux systèmes numériques et à leur motivation capitaliste. Le système favorise l’abus et ceux qui le produisent sont complices, accuse-t-il. L’architecture qu’ils ont construite pour extraire le maximum de revenus des vidéos en ligne a été hackée par d’autres systèmes pour abuser d’enfants à une échelle massive. Les propriétaires de ces plateformes ont une responsabilité forte dans l’exploitation qu’ils ont mise en place. « C’est profondément un âge sombre quand les structures qu’on a construites pour étendre la sphère de communications sont utilisées contre nous d’une manière systématique et automatique. »

Pour Bridle, les fausses nouvelles ne sont pas le produit de l’internet. Elles sont le produit de la cupidité et de la démocratisation de la propagande où tout a chacun peut devenir un propagandiste. Elles sont un amplificateur de la division qui existe déjà dans la société, comme les sites conspirationnistes amplifient la schizophrénie.

Mais ce qu’il y a de commun avec le Brexit, les élections américaines ou les profondeurs de YouTube, c’est que malgré tous les soupçons, il reste impossible de savoir qui fait ça, qu’elles sont leurs motivations, leurs intentions. On peut regarder sans fin ces flux vidéos, on peut parcourir sans fin les murs de mises à jour de statuts ou de tweets… cela ne permet pas de discerner clairement ce qui est généré algorithmiquement ou ce qui est construit délibérément et soigneusement pour générer des revenus publicitaires. On ne peut pas discerner clairement la fiction paranoïaque, l’action d’États, la propagande du spam… Ces confusions servent les manipulateurs quels qu’ils soient bien sûr, mais cela les dépasse aussi. C’est la manière dont le monde est. Personne ne semble réellement décider de son évolution… « Personne ne veut d’un âge sombre, mais nous le construisons quand même et nous allons devoir y vivre. »

Exploiter plus de données pour construire de meilleurs systèmes est une erreur. Cette méthode ne parviendra pas à prendre en compte la complexité humaine ni à la résoudre. Le développement de l’information n’a pas conduit à une meilleure compréhension du monde, mais au développement de points de vue alternatifs et concurrents. Nous devons changer nos façons de penser comme nous y invitait Lovecraft. Nous ne survivrons pas plus à l’information brute qu’à la bombe atomique. Le nouvel âge sombre est un lieu où le futur devient radicalement incertain et où le passé devient irrévocablement contesté. Mais c’est le présent dans lequel nous devons vivre et penser. Nous ne sommes pas sans pouvoir ni capacités. Mais pour cela nous devons nous défaire des promesses illusoires de la pensée computationnelle. Penser le monde autre, c’est ce à quoi nous invite James Bridle dans le nouvel âge sombre.

Reste à savoir si cet âge sombre des technologies est vraiment notre avenir. L’âge sombre du Moyen Âge n’a jamais vraiment existé ailleurs que dans les lacunes des historiens. On peut douter également de cette nouvelle obscurité ou regretter le titre faussement prophétique. Reste que la complexité et l’intrication du monde que décrit James Bridle, montrent combien il nous faut, plus que jamais, nous défaire justement d’une vision simple et manichéenne de la technologie.

Et bien évidemment plus on recueille de données, plus le risque de ré-identification est fort. La responsable de la vie privée de l’Université de Berkley a produit une grille de questions qu’il convient de se poser afin de réduire les risques : Degré de transparence et de prédictabilité : dans quelle mesure les personnes sont-elles informées sur l’objet de la collecte de données et l’utilisation qui en sera faite ? Degré d’anonymité et de choix : dans quelle mesure les données sont-elles rendues anonymes, ou la personne a-t-elle le choix de participer ? Degré d’accès, de propriété et de contrôle : quel est le niveau d’accès et de propriété des données pour les individus, les institutions, les vendeurs de prestations et le public ? Responsabilité en matière d’utilisation éthique, de gérance et de gouvernance : quels principes éthiques et quelles mesures de responsabilisation les entités qui manipulent les données des étudiant·e·s démontrent-elles ? Quels sont les standards de sécurité et techniques mis en oeuvre ?

Mais tout n’est pas si simple et les résistances sont nombreuses. La démocratie technique souffre de deux critiques majeures. La première prétend que les gens simples ne sont « pas capables » de prendre ce genre de décisions, ne font pas le poids face aux avis d’experts, en bref, la parole populaire est envisagée comme un risque à ne pas prendre.

En fait, les freins à la démocratie technique sont ceux dont souffre la représentativité citoyenne en général (la démocratie participative, le tirage au sort) : une certaine peur de la parole populaire et une foi aveugle en un régime technocratique qui pourrait s’absoudre de toute position idéologique, quand bien même il est incapable d’observer les siennes. Cela s’explique. Pour Sclove, les citoyens ont davantage d’intérêt au développement de la démocratie que les experts car ils sont plus à même de comprendre comment la technologie va concrètement changer leur vie.

Très concrètement, les technologies peuvent être autoritaires (quand par exemple elles perpétuent des hiérarchies illégitimes), individualisées (lorsque les individus peuvent leur attribuer seuls un rôle ou un autre), communautaires ou coopératives (lorsqu’elles perpétuent des hiérarchies légitimes, par exemple une hiérarchie qui amène à plus de démocratie), de masse (ce qui implique une élite détachée du reste) et transcommunautaires (qui facilite les relations entre plusieurs communautés).

De cette patiente déconstruction des enjeux démocratiques liés aux différents régimes technologiques, Richard Sclove dégage un certain nombre de critères de nature à faciliter la prise de décision démocratique. Pour commencer, il faudrait veiller à trouver le juste équilibre entre toutes ces formes de technologies (c’est-à-dire le bon rapport de pouvoir). Richard Sclove propose ensuite de « limiter les techniques débilitantes »

Parmi les autres « critères de conception démocratiques », Richard Sclove mentionne les technologies permettant une relative autonomie, capables de contenir les externalités environnementales et sociales à l’intérieur du domaine politique local, soutenables écologiquement et flexibles, c’est-à-dire susceptible de recevoir des évolutions facilement.

Ces critères peuvent bien sûr soulever un certain nombre de craintes légitimes. Un cadre aussi strict n’est-il pas l’assurance de signer l’arrêt de mort de toute innovation ? Richard Sclove répond par la négative. D’une part, les procédés démocratiques qu’il promeut (inspirés des modèles de conférences de consensus et autres conférences citoyennes) agissent toujours à un niveau relativement local. Si une technologie n’est pas adoptée à un endroit, elle le sera probablement ailleurs, l’objectif étant de favoriser un pluralisme technologique. Si la technologie s’avère être sans risque, alors elle pourra se diffuser.

Entrer dans le concret est une autre paire de manche. Pour Sclove, la première étape doit être celle de la prise de conscience. Il faudrait commencer au niveau local, par inventorier les technologies selon les critères déjà expliqués.

Il faudrait aussi changer de regard sur la technologie, les discours médiatiques sont bien souvent focalisés sur des « découvertes stupéfiantes » et autres « récits sensationnels ». Il faut une critique sociale de la technologie qui ne soit pas une parole descendante de la part des « experts-qui-éclairent-les-masses. »

Concernant le type d’institutions à mettre en place, pas de suspense, il faut tester, échouer, apprendre. De nombreuses approches déjà bien documentées ont fait leurs preuves. Le point sensible reste la bonne représentativité des citoyens. Structurellement, les experts sont surreprésentés car le personnel politique, peu formé et en manque de temps, se repose sur un personnel non-élu qui les sollicite. Ceux-là sont rarement impartiaux, peu à même d’envisager les implications sociales et politiques d’une technologie et participent pourtant à des décisions d’envergure (comme on l’a vu dans le cas des systèmes automatisés pour les aides sociales). I

Pour autant, nous ne devrions pas totalement baisser les bras : il reste des tas d’endroits où un contrôle démocratique est possible et même souhaitable : transport et mobilité, urbanisme, automatisation du travail, ces champs sont bien souvent laissés à l’appréciation d’entreprises, de techniciens et d’experts qui peinent à solliciter les citoyens (si tant est qu’ils le veuillent).

Voilà qui rappelle le triste sort des bornes de « stationnement intelligent » qui devaient supprimer les voitures ventouse à Nice (lire ici), un système abandonné après trois ans d’existence. Ou les stations du vélo en libre-service de Perpignan ou Chalon-sur-Saône, tous deux désormais supprimés. On songe aussi aux portiques de la « taxe poids-lourds », dite « écotaxe », démontés après le renoncement du gouvernement Ayrault à cette mesure pourtant votée à l’unanimité par l’Assemblée nationale. Voire au projet d’aérotrain survolant la Beauce sur une rampe en béton. Ceux-là n’avaient même pas servi.

C’est pourquoi il est aujourd’hui impératif de repenser la conception des services numériques, aussi bien dans ses méthodes, d’exploitation des données personnelles ou de l’attention, que dans ses objectifs, business models et impacts sur nos sociétés. De nombreux concepteurs de services numériques cherchent ainsi à remettre du sens dans leur travail et dans leurs produits, avec pour soucis de remettre l’exigence de choix et de liberté de l’utilisateur au centre de la conception.