Le 19 avril dernier, dans le cadre du cycle « Pour un numérique humain et critique » Dominique Cardon, sociologue au Laboratoire des usages d’Orange Labs et professeur associé à l’université de Marne-la-Vallée, était l'invité de Point Culture pour une conférence basée sur son récent ouvrage : A quoi rêvent les algorithmes ?
Ils sélectionnent et trient l'information pour nous, nous suggèrent de nouveaux amis, nous recommandent certains achats, surveillent notre santé et vont bientôt conduire nos voitures. Ils isolent des cibles humaines que les drones américains vont abattre et listent des profils à risque dans le cadre de la lutte anti-terrorisme. Ils, ce sont les algorithmes, omniprésents dans le monde virtuel du Web et dans le monde réel des objets connectés. Ces programmes qui nous guident et nous suivent pas à pas ont des fonctions bien précises. Pour plus de confort et plus de maîtrise de nos comportements. Dominique Cardon s'essaie à une classification de leurs «fonctions».
Quatre familles d'algorithmes
Il existe selon le sociologue quatre familles d'algorithmes dont le rôle est de séquencer et d'agencer les énormes flux d'informations que véhiculent le réseau Internet et bientôt les objets connectés. La première technique de calcul organise la popularité des sites et des contenus en fonction du nombre de clics et de vues. C'est ce qu'on appelle l'effet boule de neige : l'audience nourrit l'audience et façonne des contenus dont la valeur ne tient qu'au nombre. Au risque, remarque Dominique Cardon, de privilégier de façon écrasante «les choix conformistes, consensuels et populaires.» Le désagrément n'est pas nouveau mais en même temps, il est à la base du succès du moteur de recherche de Google qui livre les résultats qui satisfont le plus grand nombre. Une ombre au tableau tout de même : cette popularité de masse peut être fabriquée artificiellement par des robots cliqueurs ou de faux avis d'internautes rémunérés pour augmenter le nombre de clics ou d'avis. De mauvaises langues évoquent encore un possible manque d'objectivité de Google lorsque ces recherches s'effectuent sur un terrain sensible pour son modèle économique.
Mesure méritocratique
La deuxième famille d'algorithmes opère une hiérarchisation de l'autorité des sites via les liens hypertextes qu'ils s'échangent. C'est la désormais célèbre technique PageRank de Google qui mesure l'influence sociale des sites. Cardon l'appelle la mesure méritocratique où le nombre de liens (vus comme autant de reconnaissances) qu'un site reçoit des autres remplace le nombre de clics. Ici, l'information la plus visible n'est pas celle qui est la plus consultée, mais celle que les utilisateurs ont privilégié en lui adressant le maximum de liens.
Réputation numérique
Avec l'e-réputation, on touche au «qualitatif émotionnel » : le nombre de «J'aime», de partages, d'amis sur Facebook et de suiveurs sur Twitter. Cette troisième technique de calcul se base sur la réputation numérique d'une information. Vont l'alimenter les internautes qui obtiendront le meilleur score, c'est l'explication à la course effrénée aux vidéos, photos et publications qui font le buzz, c'est le concours du titre le plus racoleur et du Tweet le plus ravageur.
Machine learning
La dernière «variété» d'algorithme pointée par Cardon a pour but d'enregistrer (de la façon la plus discrète possible), les traces que vous et moi laissons sur le net. Ce qu'on appelle le machine learning, autrement dit la prédiction de la façon dont vous allez vous comporter formulée sur base de l'analyse de vos agissements antérieurs. But de l'exercice : vous suggérer des recommandations de choix, le plus souvent d'achat mais cela vaut également pour des amis, sur des plates-formes comme Amazon, Netflix, E-bay, AppleStore ou Facebook.
