Les affections du corps en milieu numérique : Matérialité et discursivité des traces
p. 63-76
Texte intégral
1Je propose d’aborder la question de la production algorithmique de traces par le biais de la philosophie de Spinoza et de montrer ce faisant la pertinence de cette dernière pour réarticuler la relation entre corps et milieu numérique. La problématique du corps est massive et sans doute à certains égards constitutive, même dans sa négation, de la pratique philosophique. Le corps est ce qui nous apparaît comme le plus immédiat alors même qu’il semble introduire de la médiation et de l’écart avec le « monde ». Si nous mobilisons Spinoza, c’est précisément parce qu’il fait figure d’exception dans l’histoire de la philosophie en accordant une pleine autonomie à la corporéité sans pour autant basculer dans un matérialisme unidimensionnel, et il nous permet d’articuler, avec l’aide d’auteurs qui le mobilisent au sein de leur discipline contemporaine (Lordon et Citton, 2008), la matérialité et la discursivité de la trace comme activité corporelle collective traversée par des rapports de pouvoir. En termes spinoziens le paradoxe sur lequel nous nous appuyons peut s’exprimer par la formule suivante : toute connaissance s’ancre dans le corps et pourtant nous ne savons pas ce que peut un corps1. Le corps pose problème et il ne s’agira pas ici de tenter d’évacuer cette difficulté. D’ailleurs, si nous ne partons pas d’un ensemble de définitions claires c’est justement pour maintenir ouvert le champ de notre analyse et de notre développement qui doivent être lus comme l’échafaudage d’un plus large chantier en cours dont il n’est nullement question de présenter une synthèse exhaustive.
2À défaut de définitions, posons trois balises qui se déplaceront et s’étofferont au fil des pages2. Première balise donc : le corps ne renvoie pas uniquement, dans cette approche, à un ensemble de processus biologiques ou physiques ni à une position subjective, mais plutôt à un spectre d’affectivité persévérant dans une existence matérielle limitée. Deuxième balise : la relation co-constitutive du corps à son milieu se manifeste par le fait que le premier structure le second qui le structure en retour ; il est donc plus ou moins ouvert à certaines déterminations de son milieu. Enfin, troisième balise : cette tension entre l’agir et le pâtir du corps se matérialise et se concrétise dans la « trace » qui prolonge le corps au-delà de sa présence spatiotemporelle immédiate et qui fait que le corps est toujours différé, latent, présent même dans ses absences. Un corps n’est donc pas une unité isolable mais bien une manière d’exister dans un milieu, cette manière supposant que l’unité est toujours en procès.
3À l’heure où la production et le traitement de données prennent des dimensions inédites, les traces numériques qui sont modélisées sur cette base représenteraient un nouvel horizon pour le corps et la connaissance que nous en avons. De la médecine à l’industrie de la surveillance, du marketing au transport, la traçabilité du corps devient un enjeu économique et politique incontournable pour des champs d’activité qui voient eux-mêmes leur pratique se transformer avec les nouvelles techniques d’analyse et de modélisation automatisées de données massives. Dès lors, il convient de se demander en quoi et comment une trace algorithmique, en tant qu’activité et non en tant qu’objet, matérialise une certaine relation d’un corps avec son milieu numérique. Pour amorcer une réponse à cette question nous allons d’abord revenir sur certaines transformations à l’œuvre dans l’algorithmique contemporaine telle qu’elle est déployée dans les domaines du machine-learning et du data-mining. Nous essayerons ensuite de caractériser, à partir d’applications pratiques et de travaux en informatique, les spécificités d’une trace algorithmique. Il s’agira enfin, avec la théorie spinozienne de l’imagination et de la trace, de produire un certain nombre de déplacements autour de la notion trace algorithmique afin de problématiser sa dimension collective et, finalement, politique.
La production algorithmique de traces
4La prolifération fulgurante de données est d’abord un phénomène matériel. Si l’on assiste aujourd’hui à une démultiplication croissante de données, c’est que les objets et réseaux numériques pour les produire, les récolter et les traiter se densifient et s’étendent. Les quantités hors normes de données impliqueraient, selon les tenants du Big Data, de nouveaux savoirs et pratiques tels que le data-mining ou le machine-learning qui, tout en se basant sur des méthodes d’analyse statistique classiques, viendraient y suppléer voire y supplanter une nouvelle logique. À présent, il s’agit de révéler les patterns latents, de « faire parler » les données et de laisser émerger des corrélations aux paramètres et variables fluides et inductifs (Mayer-Schönberger et Cukier, 2013 : 13-16). Les quantités de données en question impliqueraient un franchissement de seuil qualitatif qui nous ouvrirait de nouveaux pans de réalité, encore inexplorés et sans cesse en expansion. Les dires des premiers explorateurs de ce « nouveau monde » numérique doivent être pris avec circonspection au risque d’élever ceux-ci en prophètes. Malgré cette mise en garde, ce qui est frappant dans ce phénomène, dont il ne faudrait pas sous-estimer les intérêts stratégiques multiples, est que l’on aurait affaire à de nouvelles dimensions, de nouveaux ordres de grandeur que seuls nos outils calculatoires les plus complexes et les plus rapides peuvent « représenter ».
5Si l’on considère qu’un algorithme est une manière pro-grammée – c’est-à-dire écrite à l’avance – d’enchaîner des éléments disparates de telle sorte qu’une même entrée produira toujours une même sortie, la spécificité du défi algorithmique contemporain est que l’entrée change en continu. En effet, il ne s’agit plus uniquement d’un jeu de données sur lequel on peut tester différents modèles statistiques pour déterminer lequel accepte le plus de variance avec la moindre erreur – ce n’est pas pour dire que ce type de travail n’a plus lieu mais plutôt qu’il n’est plus le premier critère de performance et d’efficacité d’un modèle. Face à ce flux de données, l’algorithmique ne cesse de se redéployer à travers des nouvelles techniques d’« autoapprentissage » ou d’adaptation en « temps réel » qui permettent de modifier les paramètres en cours de route, et ce en fonction des itérations antérieures, afin de produire le résultat le plus « performant ». Dans le « datastream mining », par exemple, il n’est plus question de fouiller une base de données statique, mais bien de synchroniser les processus de sélection, d’archivage et d’analyse qui, une fois couplés avec des techniques de machine-learning, donneront des modélisations continues sur des jeux de données théoriquement illimités. Dans une tentative de trouver une définition générique de l’apprentissage, Witten et Frank, auteurs d’un manuel de machine-learning, postulent que « things learn when they change their behavior in a way that makes them perform better in the future. This ties learning to performance rather than knowledge. You can test learning by observing the behavior and comparing it with past behavior » (Witten et Frank, 2005 : 8). Cette définition de l’apprentissage à partir de la performance comportementale est également présente chez Flach, éditeur en chef de la revue Machine Learning, quand il définit sa discipline comme « the systematic study of algorithms and systems that improve their knowledge or performance with experience » (Flach, 2012 : 3) où « expérience » renvoie au traitement de données passées et « performance » aux capacités de traiter les nouvelles données. Les algorithmes dont la fonction est d’apprendre un modèle à partir de données n’échappent pas totalement à l’articulation complexe entre inférences, explications et inductions, mais leur spécificité semble toutefois reposer sur la prédominance accordée à la capacité inductive qu’a l’algorithme de générer ou de compléter un modèle en créant, par « auto-apprentissage », les règles de son propre fonctionnement et d’ajuster ses corrélations en permanence (Flach, 2012 : 20). Ces algorithmes qui cherchent pour leurs règles, qui fouillent les données, qui apprennent, rectifient et optimisent leurs comportements reconduisent à nouveau le vieux rêve de l’intelligence artificielle d’une logique imitative entre les facultés humaines ou organiques et machinales ou automatiques.
6À partir du moment où la masse de données est insaisissable tant elle évolue en temps réel, les algorithmes les plus performants s’ajustent avec des heuristiques permettant d’obtenir une réponse plus ou moins acceptable et fiable dans un temps donné. Soulignons alors que la sortie de telles modélisations adaptatives – dans le machine-learning, il s’agit bien d’apprendre un modèle à partir des données – ne peut être prévue avec certitude alors même que ces nouvelles techniques de machine-learning sont censées prêter aux modèles une puissance prédictive inédite. Ce paradoxe renvoie à certains égards à celui que signale Bachimont, à savoir que la rationalité algorithmique réduit l’intelligibilité et la complexité d’un espace de possibles en le formalisant graphiquement, en même temps que cette formalisation produit des résultats dont les processus sont inintelligibles. L’incroyable rapidité et complexité des calculs qui s’effectue sur des quantités astronomiques de données semble flouer notre entendement et excéder nos capacités cognitives, de telle sorte que nous ne soyons désormais pas confrontés au calcul à proprement parler, mais au résultat sous sa forme univoque et condensée émergeant quasi magiquement d’une boîte-noire. Selon Bachimont, le calcul informatique tend à temporaliser l’espace, à ordonner un espace de possibles dans une succession temporelle nécessaire et vérifiable, ou pour le dire plus exactement :
« un programme n’est pas autre chose qu’un dispositif réglant un déroulement dans le temps, le calcul ou l’exécution du programme, à partir d’une structure spécifiée dans l’espace, l’algorithme ou programme. L’algorithme spécifie que, les conditions initiales étant réunies, le résultat ne peut manquer d’être obtenu, selon une complexité donnée. Le programme est donc un moyen de certifier l’avenir, d’en éliminer l’incertitude et l’improbable pour le rapporter à la maîtrise. Le temps de l’informatique n’est donc pas une disponibilité à ce qui va venir, aussi improbable que cela puisse être, mais la négation du futur dans son ouverture pour le réduire à ce qui peut s’obtenir à partir du présent » (Bachimont, 2013).
7Ici, il convient toutefois de marquer une différence entre le processus algorithmique que Bachimont décrit – sans pour autant en invalider sa pertinence – et ceux qui caractérisent le Big Data. En effet, ces derniers, pour autant qu’ils incorporent de l’aléatoire et des fonctions de probabilité à même les paramètres de modélisation, peuvent produire des comportements algorithmiques non prévisibles, des résultats surprenants ou des fonctions non pro-grammées. De manière analogue, l’idée même d’erreur ou de hasard, qui constituait pour la statistique classique sa marge d’indiscernabilité et sa limite explicative, est ici résorbée dans le fonctionnement même de l’algorithme dans la mesure où la ligne de partage entre bruit et information se déplace en fonction du modèle et que tout peut potentiellement être significatif. À ce titre les travaux de Pentland (2010) au MIT Media Lab sur les « honest signals » et le « social physics » sont particulièrement parlants ; ils essayent de quantifier, de tracer et de modéliser l’intensité relative des relations interindividuelles à l’aide d’émetteurs et de capteurs programmés à cet effet (« sociometers »). La « sociométrie » se déploie avant tout dans le milieu du travail comme forme de « troubleshooting » ou « problem-solving » destinée à résoudre des questions d’allocation de ressources, de gestion du capital humain et d’optimisation des flux. Symptômes porteurs d’une nouvelle stratégie et d’un nouvel ethos managérial, ces dispositifs techniques s’intéressent moins à la valeur sémantique ou au « contenu » des communications à l’intérieur de l’entreprise qu’aux formes et aux « patterns » que celles-ci revêtent. Il est ainsi question d’enregistrer et d’analyser le temps et la fréquence de parole, le ton de voix, la posture corporelle, etc., par exemple au cours d’un exercice de « teambuilding » ou autour de la machine à café ; la croyance étant que la dynamique d’entreprise ne réside pas dans un organigramme mais doit être l’expression même de ses employés, la communication effective de ses membres. Dans ce cas de figure, les signaux faibles – typiquement les signaux qui n’ont aucune incidence ou pertinence pris isolément mais qui, une fois corrélés les uns aux autres, peuvent transformer un modèle ou une prédiction – constituent la ressource infra-causale censée nous apprendre davantage que les catégories et relations causales « traditionnelles ». Ce type de projet de mise en données et de mesure intensive s’appuie sur le présupposé que tout est potentiellement information et que les interactions sont vecteurs de flux d’idées que le Big Data ne fait que canaliser, capter et mettre en valeur.
8En abordant plus précisément la question de la trace dans le milieu numérique nous nous appuyons d’abord sur Laflaquière (2009) pour qui la conception d’un système traçant, permettant de récolter et interpréter des traces d’une interaction numérique, s’élabore en trois étapes : i) la collecte des traces numériques d’interaction qui se fait par l’exploitation de différentes sources de données devant être triées, nettoyées et organisées ; ii) la transformation des traces numériques d’interaction sous forme interprétable par l’association et la synchronisation des différentes sources, par le recours à certaines techniques de visualisation, de réécriture automatique, de dénombrement statistique et d’implication de l’utilisateur ; et iii) la présentation des traces numériques d’interaction sous forme de représentations globales, synoptiques, temporelles, partageables et interactives. Soulignons tout particulièrement la deuxième étape qui vise à supprimer les informations « non pertinentes » ou « redondantes » et à corréler les éléments dispersés via, « les techniques de clustering, de classification ou de regroupements automatiques et les techniques (principalement empruntées au datamining) de détection de séquences, patterns, ou motifs temporels qui constitueront à leur tour des éléments remarquables d’une trace numérique de plus haut niveau d’abstraction » (Laflaquière, 2009 : 65). Cette présentation schématique permet déjà d’entrevoir – et nous y reviendrons par la suite – qu’une trace algorithmique n’est pas quelque chose qu’on « laisse derrière nous » ou que l’on abandonne, il s’agit au contraire d’une construction sociotechnique, d’un processus interprétatif et d’une mise en relation d’éléments disparates dans un milieu déterminé.
9Ainsi, dans le cadre du Big Data, il est pratiquement impossible pour un algorithme de générer la même trace en sortie à tous les coups car les données traitées ne seront jamais les mêmes. Plutôt que de modéliser, par voie de répétition du même, la « bonne » trace ou la trace la plus significative pour rendre compte d’un comportement qu’on chercherait à expliquer, il s’agit davantage de faire émerger un comportement à partir des réitérations algorithmiques. Si la modélisation se stabilise autour de plusieurs variables, si elle repasse par les mêmes patterns, c’est qu’elle touche à quelque chose de récursif. Nous pourrions même dire que le véritable intérêt de ces algorithmes inductifs est de produire des traces non existantes ou non-encore-existantes qui se trouveront validées quand un comportement futur viendrait s’y conformer.
10Il s’agit là d’un problème cybernétique : à partir du moment où on est confronté à un flux continu à partir duquel on doit pouvoir prédire sa direction et quantifier ses relations, on ne peut pas se contenter de tracer le flux, on doit de surcroît prolonger la temporalité et la direction probable sur lesquels le flux viendra plus ou moins se corréler. En cybernétique classique, le cas d’école est l’exemple de la visée balistique qui doit devancer sa cible pour réussir à l’abattre. Une logique similaire s’étend à l’activité de traçage des corps : corrélés les uns aux autres, les points de géolocalisation d’un smartphone, les achats sur Amazon. com et le parcours hypertextuel peuvent indiquer un comportement à risque dans le cadre d’un programme de Police Prédictive. L’algorithme dans ce dernier cas est chargé de signaler à la police en temps réel les « points chauds » d’une ville, pour qu’elle puisse concentrer ses effectifs de manière optimale. En corrélant des données disparates sous forme de traces et en corrélant des traces disparates sous forme de profils, de parcours tracés et de corps traçables (pour ne pas dire traquables), l’algorithme fait un travail d’enchaînement, d’interprétation automatisée qui produit quelque chose de significatif pour le récepteur, tout en étant complètement a-signifiant pour l’algorithme. En allant des titres de transports en commun aux profils Facebook, des achats au supermarché à la reconnaissance faciale par les caméras de surveillance de dernière génération, aux appareils électroménagers ou aux objets multimédias… Les corps sont pris dans un maillage dense où leurs rémanences, la matérialisation de leurs absences correspond à un travail d’inscription binaire et de traitement algorithmique censé induire les modèles adéquats pour embrasser la variance des données. Il ne s’agit pas de prédire un comportement par rapport à une norme qui lui serait extérieure mais d’induire les comportements à partir de leurs traces (Rouvroy et Berns, 2010).
La traçabilité du corps
11Ce bref développement nous permet à présent de revenir sur ce que peut un corps. En termes spinoziens et pour le dire très généralement, un corps a la capacité de retenir les traces d’autres corps. À vrai dire un corps retient tout de ce par quoi il est susceptible d’être affecté – ce qui revient à dire qu’il retient son milieu mais seule une partie de ce tout apparaît comme le signe d’une affection. Le corps est une surface et une profondeur marquée parfois brutalement, parfois insensiblement ; tantôt joyeusement, tantôt tristement par la présence de corps dont la complexité et le mode d’affection varient incroyablement. Dans le premier ordre de connaissance qu’est l’imagination le corps ne retient comme trace que le dernier terme d’une production infinie de causes dont l’entendement et l’étendue finis des humains ne peuvent qu’avoir une idée partielle. Chaque corps se constitue donc par sa manière d’enchaîner les traces. Gardons à l’esprit pour éviter toute frayeur métaphysique qu’une trace n’est pas une médiation avec le réel mais que la manière dont nous enchaînons les traces est déterminée par et détermine notre milieu d’existence. Par la force de l’habitude et l’incorporation de dispositions, certaines traces sont plus remarquables, plus saillantes que d’autres. Pensons ici aux techniques citées par Laflaquière (2009) « qui constitueront à leur tour des éléments remarquables d’une trace numérique de plus haut niveau d’abstraction ». Mais si chaque corps dispose de sa manière d’enchaîner – en sachant que cette manière est singulière seulement à la marge et qu’elle est profondément similaire avec les manières d’autres humains – chaque corps est aussi pris dans un enchaînement de causes desquelles l’esprit s’imagine le plus souvent être l’origine ou le terme final seulement étant donné son ignorance des causes qui le déterminent. Pensons ici aux prétentions qu’ont les tenants du Big Data de découvrir un nouveau pan infra-causal du réel que nous serons en mesure d’affecter et de connaître d’une manière inédite grâce à la puissance de nos algorithmes3.
12Un corps se singularise au travers de sa manière d’enchaîner et d’ordonner les traces de ses déterminations. Chaque corps est une certaine complexion affective (ingenium) exprimant, comme nous allons bientôt le voir, un rapport de mouvement et de repos (E. livre II, lemme I), un processus de composition et de décomposition. En tant qu’ingenium, « le corps n’est pas le support de ses affections, mais leur rapport même. Ceci revient à penser le corps comme affection-affectée-affectante » s’inscrivant dans un ensemble de pratiques corporelles (Vinciguerra, 2009 : 128)4. En outre, comme le souligne la démonstration de la proposition XVI du deuxième livre de L’Éthique de Spinoza, la trace prise comme affection renvoie tant à la nature du corps affecté qu’à celle du corps affectant (Spinoza, 2010 : 137). La proposition XVII nous apprend ensuite que, « Si le corps humain est affecté d’une manière qui enveloppe la nature d’un corps extérieur, l’Esprit humain contemplera ce même corps extérieur comme existant en acte, ou comme étant en sa présence, jusqu’à ce que le corps soit affecté d’un affect qui exclue l’existence, ou la présence, de ce même corps ». L’imagination est donc la puissance de l’esprit, à partir des affections du corps, de considérer des corps extérieurs comme présents même s’ils sont absents ou n’existent pas ; elle est la production d’images des choses absentes non pas en tant que figures représentatives de ces choses mais en tant que trace d’une affection corporelle. L’esprit humain imagine quand il considère les corps extérieurs sous le mode des affections de son propre corps (E. Livre III Prop. XXVII, dem.) ; il connaît suivant un ensemble de dispositions et de pratiques corporelles.
13L’affection est d’emblée inscrite dans un ordre et une connexion d’autres affections de telle sorte que, comme le précise la proposition XVIII du deuxième livre, « Si le Corps humain a une fois été affecté par deux ou plusieurs corps à la fois, lorsque l’esprit, quand ensuite l’Esprit en imaginera un, aussitôt il se souviendra également des autres ». à la passivité du corps comme surface d’impressions et de déterminations correspond ainsi une activité corporelle productrice de signification qui s’ancre dans une pratique répétée, dans la réitération d’un geste ou dans la prise d’une habitude où au moins deux affections sont liées dans les dispositions du corps. À cet effet, il existe un passage de l’Ethique dont la clarté et la force de l’exemple ont l’avantage de mettre en avant la dimension sociologique de la signification :
« […] nous comprenons clairement pour quelle raison l’Esprit, de la pensée d’un chose, tombe aussitôt dans la pensée d’une autre chose qui n’a aucune ressemblance avec la première ; comme, par ex., de la pensée du mot pomum un Romain tombera aussitôt dans la pensée d’un fruit qui n’a aucune ressemblance avec ce son articulé, ni rien de commun avec lui sinon que le Corps de cet homme a souvent entendu le mot pomum alors qu’il voyait ce fruit, et c’est ainsi que chacun, d’un pensée tombera dans une autre suivant l’ordre que l’habitude a, pour chacun, mis dans son corps entre les images des choses. Car un soldat, par ex., voyant dans le sable des traces de cheval, tombera aussitôt de la pensée du cheval dans la pensée du cavalier, et de là dans la pensée de la guerre, etc. Tandis qu’un paysan tombera, de la pensée du cheval, dans la pensée de la charrue, du champ, etc., et ainsi chacun, de la manière qu’il a accoutumé de joindre et d’enchaîner les images des choses, tombera d’une pensée dans telle ou telle autre » (E. Livre II, Prop. XVIII, scolie).
14Pour rendre compte de la manière dont un esprit, à partir du corps, s’imagine les causes de ses affections, Lorenzo Vinciguerra rappelle dans son article « Pour un physique des traces »5 que « la trace est de part en part corporelle ; néanmoins, toute corporelle qu’elle est, la trace n’est pas elle-même un corps » (Vinciguerra, 2005 : 134). En effet, s’il n’y a pour Spinoza de corps qu’affecté, la trace est bien le signe de cette affection d’un autre corps, affection dont l’esprit se fait une idée en la représentant sous forme de trace et en l’enchaînant dans un ordre de causes. Vinciguerra continue : « Les activités du corps, ses pratiques […] constituent ainsi sa traçabilité, si on entend par là l’aptitude de tout individu à être tracé et à tracer. Aussi, la différenciation cinétique des corps [n. d. l : rapport différentiel de mouvement et de repos d’un corps]6 est-elle indissociable de leur traçabilité, la seconde étant pour ainsi dire le revers de la première » (2005 : 134).
15Dès lors, nous voyons comment la trace, par le biais de la puissance d’imagination, matérialise une absence : elle s’inscrit matériellement sur une surface avec une certaine intensité, durée et force, mais en tant que trace elle n’est pas cette surface, elle est l’idée de la chose dont elle tient la place. En tant qu’image, cette idée n’est rien d’autre que la disposition du corps affecté/affectant. De cette perspective une trace n’est pas uniquement quelque chose qu’on « laisse derrière » nous, elle est tout autant une prise de forme dans un milieu donné (forêt, ville, réseau numérique, etc.) ainsi que l’objet d’une interprétation socialement signifiante. La question évidemment est de savoir si et comment la manière qu’a un algorithme d’enchaîner et même de faire émerger des concaténations affecte la manière qu’a le corps d’ordonner les images de ses affections. Si, « Pour Spinoza […], un comportement originellement réactif et imitateur peut parfaitement donner lieu à l’émergence d’inventions, dès lors que l’entre-jeu des objets, des circonstances, des affects, de leurs temporalités relatives et de leurs modes de composition relève d’une combinatoire assez complexe pour en devenir imprévisible » (Citton, 2008 : 136), alors comment un algorithme produisant de l’imprévisible permet-il d’ouvrir le champ interprétatif d’une trace numérique et donc d’étendre et de complexifier la chaîne causale des déterminations d’une trace ? En réalité, il s’agit là d’une question sociologique à laquelle la philosophie de Spinoza prête une dimension éthique forte : un algorithme autoapprenant modifie-t-il la manière qu’a un corps d’enchainer ses affections et les causes de ses affections ?
16Une hypothèse très provisoire serait que l’algorithme, tant qu’on reste uniquement confronté à sa sortie, c’est-à-dire à la trace algorithmique comme terme ultime d’un processus de traçage infini, renvoie à l’ordre de l’imagination en hypostasiant un comportement, un geste, une modification comme autant d’actes mesurables, quantifiables et interchangeables. Ce qui n’est pas pour dire que cet ordre est faux en soi ou qu’il doit être invalidé mais simplement qu’il reste profondément inadéquat pour saisir les déterminations constitutives d’un corps.7 Inadéquat car même s’il s’agit bien d’un ordre de l’imagination aux enchaînements de causes radicalement complexifié, il s’agit toujours de connaître un corps extérieur par sa trace, par son absence telle qu’un autre corps se le re-présente alors même que pour Spinoza « l’idée d’une quelconque affection du Corps humain n’enveloppe pas la connaissance adéquate du corps extérieur » (E. livre II, prop. XXV). La trace algorithmique est alors toujours interprétée comme terme final que la connaissance pourrait découvrir et non pas comme relation essentiellement problématique et critiquable au sens d’une recherche des conditions d’existence d’un phénomène.
17Cette dernière question revient en fait à poser le problème de la normativité algorithmique qu’il faut doublement qualifier. D’une part, il s’agit de savoir s’il y a une normativité propre à l’algorithmique contemporaine, normativité qui ne peut se réduire à l’intention du programmeur ou à l’usage « politique » qui en est fait mais qui doit aussi être pensé en accordant une autonomie normative à l’objet technique. D’autre part, il faut s’interroger sur comment les modalités normatives des algorithmes opèrent sur des sujets, c’est-à-dire comment ils affectent un corps d’une certain manière et comment le corps interprètent ces affections. En articulant ces questionnements et ces analyses aux travaux de Frédéric Lordon, figure de proue avec Yves Citton des « sciences sociales spinozistes », on en vient à conceptualiser l’imagination comme puissance en acte. De fait, si un processus de normation (Macherey, 2014) est en dernier ressort l’entre-jeu d’affections du corps et des images de ces affections incorporé aux habitudes et aux dispositions du corps affecté/affectant, alors la trace en tant qu’image d’un corps absent – ainsi que la manière d’organiser ces traces et de les faire suivre un certain ordre – font du corps le lieu d’une lutte, d’un conflit de puissances. Si l’on suit Lordon, « L’idéation et l’imagination sont ainsi dans l’orbite immédiate de la vie affective, et la sphère des passions n’est pas qu’un monde d’“émotions” brutes, infralinguistiques ou antéprédicatives : elle est le biotope où s’engendrent littéralement, et à toute échelles, les visions et les valorisations du monde. » (Lordon, 2013 : 87) Et c’est précisément dans la mesure où la puissance de chaque corps est singulière, l’expression en acte d’un certain mode, qu’elle est aussi toujours sujette à des orientations et des alignements exogènes.
18Un processus de normation s’apparente alors à un alignement de comportements disparates sur une même échelle de valeur, une orientation de l’attention envers les mêmes traces, une incitation à désirer des images communes. Cet alignement d’un désir sur la projection de ce que désire une norme, Spinoza l’appelait l’obsequium, « le complexe d’affects qui fait se mouvoir les corps assujettis vers les objets de la norme » (Lordon, 2010 : 87). Ce que l’obsequium recouvre est donc bien moins un désir pour un objet plutôt qu’un autre, qu’un désir pour l’objet dans la mesure où celui-ci est de l’empire de la norme et en est l’expression même de son désir. Ainsi, en obéissant à une norme on la croit conforme à notre désir et en la désirant on croit la poursuivre avec notre libre volition. C’est le sens du célèbre passage de Spinoza selon lequel « les hommes se trompent en ceci qu’ils se croient libres, opinion qui consiste seulement en ceci qu’ils sont conscients de leurs actions et ignorants des causes qui les déterminent » (E. livre II, prop. XXXV, scolie). En élevant leurs actions à l’ordre d’un décret libre ils ne font qu’imaginer leur liberté.
Conclusion
19La production algorithmique de traces est en dernière analyse une manière plus ou moins automatisée de porter l’attention et de faire porter l’attention sur certaines relations plutôt que d’autres, de mettre en valeur certaines aspérités et saillances, et donc d’orienter l’affectivité – toujours entendue comme rapport de passivité et d’activité – des corps autour d’autres corps porteurs de la norme. Si la puissance du corps, « puissance de composition ou de combinaison » (Bove, 2012 : 23) est celle de « l’Habitude », c’est-à-dire une manière d’imaginer le temps « à la fois comme nous étant extérieur et indépendant et d’autre part comme nous étant présent, selon la définition même de l’attitude imaginative » (Bove, 2012 : 19) ; et si l’algorithme peut typiquement être défini comme une temporalisation d’un « espace de possibles », c’est-à-dire une manière de composer ou de combiner une disparité suivant une succession d’étapes censée donnée un résultat simultané, alors nous pouvons proposer la « définition » suivante de la trace : la manière qu’a un corps de contemporéaniser l’absence d’autres corps à travers l’attention qu’il porte à une chose donnée dans son milieu. L’attention à la chose-trace en question étant une manière de porter l’attention sur une absence et de réinscrire le milieu dans une pratique corporelle. Nous retrouvons dans cette définition, certes artificielle, les trois dimensions précédemment esquissées de la trace, à savoir sa structure matérielle, sa formation interprétative et sa relation temporelle ; trois dimensions qui devraient nous empêcher de considérer la trace comme un objet déjà-là que nous ne faisons qu’interpréter a posteriori, et de voir par contre que l’on agit toujours en présence d’autres humains et non-humains. Cette mise en perspective nous permet d’ouvrir sur trois axes de recherche complémentaires :
- La production algorithmique de traces doit être resituée dans son milieu de production pour éviter que celle-ci ne reste un enjeu purement formel. Nous n’avons pu développer cette piste ici mais la philosophie de Gilbert Simondon offre, à cet égard, une des voies les plus heuristiques, notamment en travaillant judicieusement le parallèle entre « le cycle de l’image » tel qu’il est développé dans son cours, Imagination et Invention (Simondon, 2008) – où l’ontogenèse de l’image est reprise à partir des mouvements brownoïdes, des cinèses, des tropismes et des pathies des schémas perceptivo-moteurs d’un corps – et « une physique de la pensée et de la trace » chez Spinoza.
- Il faut essayer, en suivant la généricité du corps développé par Spinoza, d’étendre la notion de corps aux algorithmes, surtout à la lumière de définitions suivant lesquelles l’« intelligence » de ceux-ci est évaluée en fonction de leur capacité à apprendre des nouveaux « comportements ». Décentrer notre approche en considérant les algorithmes comme autant de spectres d’affectivité, comme des manières de recomposer et de recombiner une disparité sous une forme donnée, est une façon de (re)politiser les usages et les effets d’une normativité algorithmique, si l’on considère que se désaliéner des machines qui participent à nos formes de gouvernements passera notamment par l’acte éthique de ramener leurs effets à « l’ordre et la connexion des choses et des idées et des choses » (E. Livre II, prop. VII). En d’autres mots, il s’agit de demander comment la puissance de liaison et de déliaison propre aux pratiques et aux habitudes corporelles se compose avec celle des algorithmes.
- Enfin, et corrélativement, nous nous devons de comprendre comment les algorithmes en tant que machines à lier absences et présences sont traversés de part en part par une puissance imaginative et comment les manières qu’ils ont de temporaliser un espace de possibles est aussi une manière d’imaginer le temps, une manière donc de lier des choses présentes à des choses absentes à travers les idées des affections que nous en avons. Vues par ce prisme, les transformations à l’œuvre au sein de l’algorithmique contemporaine – où il n’est plus simplement question de réitérer un itinéraire programmé pour arriver au résultat certifié d’avance, mais de proposer des nouveaux parcours, de tracer les mouvements des corps en les accompagnant dans leurs mouvements, de projeter une trajectoire probable à partir de re-présentations de leurs absences – nous réservent encore des surprises susceptibles de réanimer des problématiques philosophico-politiques que l’on croyait essoufflées.
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Références bibliographiques
Bachimont B., « Signes formels et computation numérique : entre intuition et formalisme », page de Bruno Bachimont sur le site de l’UTC, [En ligne], disponible sur : http://www.utc.fr/~bachimon/Publications_attachments/Bachimont.pdf. (Page consulté le 15/01/2013).
Bourdieu P., Méditations pascaliennes, Paris, Le Seuil, 2003.
Bove L., La stratégie du conatus, Paris, Vrin, 2012.
Citton Y., « Les lois de l’imitation des affects », dans Yves Citton et Frédéric Lordon, Spinoza et les sciences sociales, Paris, Éditions Amsterdam, 2008.
10.1017/CBO9780511973000 :Flach P., Machine Learning, New York, Cambridge University Press, 2012.
Laflaquière J., Conception de système à base de traces numériques dans les environnements informatiques documentaires, Thèse de docteur en informatique, Troyes, l’Université de Technologie de Troyes, 2009.
Lordon F., La société des affects, Paris, Le Seuil, 2013.
Macherey P., Le sujet des normes, Paris, Éditions Amsterdam, 2014.
Mayer-Schönberger V. and Cukier K., Big Data : A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, New York, Houghton Mifflin Harcourt, 2013.
10.7551/mitpress/8022.001.0001 :Pentland A., Honest Signals : How they shape our world, Cambridge, MIT Press, 2010.
10.3917/mult.040.0088 :Rouvroy A., Berns T., « Le nouveau pouvoir statistique », Multitudes, 2010, no 40, [En ligne], disponible sur : www.cairn.info/revue-multitudes-2010-1-page-88.htm.
Simondon G., Imagination et Invention, Chatou, Les Éditions de la Transparence, 2008.
Spinoza B., L’Ethique, (trad. Bernard Pautrat), Paris, Le Seuil, 2010.
Vinciguerra L., « Pour une physique des traces », Chantal Jaquet (dir.), La théorie spinoziste des rapports corps/esprits et ses usages actuels, Paris, Hermann Philosophie, 2009.
Vinciguerra L., Spinoza et le Signe : La genèse de l’imagination, Paris, Vrin, 2005.
10.1145/507338.507355 :Witten I., Frank E., Data Mining : Pratical Machine Learning Tools and Techniques, 2e éd, San Francisco, Morgan Kaufmann Publishers, 2005.
Zourabichvili F., Spinoza, une physique de la pensée, Paris, Presses Universitaires de France, 2002.
Notes de bas de page
1 Le lecteur peut se référer à la Proposition II du Livre III de l’Ethique ainsi qu’à la longue scolie qui l’accompagne.
2 Nous présentons ici ces balises de manière massive pour que le lecteur les ait à l’esprit en sachant que l’objet principal de la deuxième partie de ce texte sera d’y donner corps théoriquement.
3 Dans l’approche que nous essayons de poursuivre la causalité est une question complexe que nous effleurons seulement au long de ce développement, alors même qu’elle prend une ampleur urgente face à l’algorithmique contemporaine. Notons simplement pour l’instant que l’adéquation d’une idée vraie chez Spinoza ne « concerne plus le rapport idée-objet mais le rapport cause-effet » et que c’est suivant ce critère que l’on « distinguera ainsi les représentations distinctes et des représentations confuses, des idées produites par l’imagination ou par l’entendement, etc. » (Zourabichvili, 2002 : 123).
4 Cette manière de reformuler la conception spinozienne du corps ouvre la voie pour les articulations sociologiques opérées, entre autres, par Lordon à partir de Bourdieu pour qui les agents sociaux sont dotés d’habitus inscrivants dans leurs corps, par l’incorporation des expériences passées, des « schèmes de perception, d’appréciation et d’action permettant d’opérer des actes de connaissance pratique » qui échappent aussi bien au mécanisme qu’au finalisme (Bourdieu, 2003 : 200).
5 Le titre de cet article se revendique explicitement de l’impressionnant ouvrage de François Zourabichvili, Spinoza, une physique de la pensée. Il est à noter que notre travail se situe clairement sous l’égide de ce dernier, ainsi que du livre de Vinciguerra, Spinoza et le signe.
6 Pour clarifier encore rajoutons avec Vinciguerra que : « Si donc “les corps se distinguent entre eux sous le rapport du mouvement et du repos, de la rapidité et de la lenteur”, on doit ajouter immédiatement que les individus se distinguent en raison non moins de leurs traces, dans la mesure où celles-ci résultent de ces mêmes différences de mouvement. » (135).
7 Référons-nous à la proposition XXXV du livre II de l’Ethique où la « fausseté » d’une idée « consiste en une privation de connaissance qu’enveloppe les idées inadéquates, autrement dit mutilées et confuses », privation qui ne peut être comblée simplement par des rajouts continus « d’information » car elle c’est une privation positive et constitutive du mode de connaissance qu’est l’imagination et sa manière d’enchaîner les causes à partir des affections de corps extérieurs. Notons par ailleurs que cette proposition est une des pièces maîtresses qui servira à la réfutation spinozienne du libre-arbitre et sera discutée à la page suivante. Au sujet de la « vérité » et des genres de connaissance, le lecteur pourra également se référer aux propositions XL à XLIII et leurs scolies du livre II.
Auteur
Doctorant en Philosophie (www.algov.be)
Dir. Thomas BERNS et Dominique DEPRINS
Université Libre de Bruxelles
tyler.reigeluth@ulb.ac.be
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