1 Algorithme : ensemble de règles opératoires propres à une démarche de calcul, méthode de résolution d’un type de problème. Un algorithme est donc simplement une façon de décrire un calcul. Pour Knuth (1968), un algorithme possède cinq propriétés : finitude (il se termine après un nombre fini d’étapes), définition précise (chaque étape doit être définie, sans ambiguïté), entrées (données au départ de l’algorithme), sorties (données ayant une relation spécifiée avec les entrées) et rendement (toutes les opérations de l’algorithme doivent être suffisamment basiques pour pouvoir être réalisées par une personne). Dans le langage courant, l’algorithme est désormais souvent associé au big data et réalise, globalement, des opérations de classement, de sélection d’information et de mises en relation pour des profilages notamment. Dominique Cardon (2016) établit une typologie des algorithmes du Web qui permet de relier ces instruments aux enjeux sociaux et économiques de leur utilisation.

2Knuth, D. E., The Art of Computer Programming, vol. 1, Fundamental Algorithms, Boston, Addison-Wesley, 1968.

3 Cardon, D., À quoi rêvent les algorithmes, nos vies à l’heure des big data, Paris, Seuil, 2016.

4 Big data  : littéralement « grosses données », données massives, ensemble de données gigantesques qui dépassent les capacités humaines d’analyse et dont l’expansion quantitative implique un dépassement régulier des possibilités de traitement des outils informatiques.

5 Blockchain  : chaîne de blocs, technologie de stockage et de transmission d’informations sans organe central de contrôle, utilisée pour les transferts d’actifs financiers, pour améliorer la traçabilité des actifs ou des produits ou encore pour l’exécution automatique des contrats. La blockchain a une architecture décentralisée (hébergement par les utilisateurs) et contient l’historique des échanges réalisés depuis sa création. Les blocs sont des informations sur les transactions, les contrats, etc., et sont protégés cryptographiquement.

6 Civic techs  : abréviation de civic technology, technologie civique, ensemble des outils, technologies, procédés, dispositifs qui permettent d’améliorer le système politique ou les conditions de vie du plus grand nombre, de rendre le gouvernement plus accessible, plus efficace, ou d’augmenter l’influence de citoyens sur l’action publique.

7Crowdsourcing : littéralement « approvisionnement par la foule », pratique ou dispositif qui permet de mettre en place une participation collaborative pour la création d’un produit ou d’un service.

8 Data studies  : études des données, champ de la recherche centré sur l’étude des données. En particulier, les Critical data studies s’intéressent aux analyses critiques du big data et de ses impacts sur la société et la culture.

9 Data Warehouse  : entrepôt de données, base de données relationnelle conçue pour l’analyse des données dans un but d’aide à la décision.

10 Datacentrisme : parfois associé à data-scientisme, ou encore à dataïsme, placer les données (big data et algorithmes) au centre de l’expérience humaine, finalement produire une quantité illimitée de données traitée par des algorithmes de plus en plus puissants, dépassant les capacités du cerveau humain.

11 Datamining  : forage, explorations ou fouilles des données (big data), désigne une forme d’analyse des données et leur transformation en informations utiles, intégrant des relations entre les données ou bien mettant en évidence des patterns (modèles simplifiés de structures). Le datamining peut être mis en œuvre pour mieux connaître une population, par exemple.

12Deep learning : apprentissage approfondi, ensemble de méthodes d’apprentissage automatique permettant de modéliser des ensembles de données, sous la forme, par exemple, d’images, de sons ou encore de textes, après une succession de transformations.

13 État-plateforme : État conçu comme une plateforme pour mettre des ressources à la disposition de tous (citoyens, entreprises, etc.) en leur laissant la liberté d’utiliser ces ressources, notamment dans le but de développer des biens et des services.

14 Intelligence artificielle : champ d’études d’algorithmes qui permettent de résoudre des problèmes ou de réaliser des tâches comme – ou mieux – que les humains, selon des critères qui restent cependant à préciser au cas par cas (performance, efficacité, efficience ?).

15 Legaltechs  : ou encore technologies juridiques. Ce sont les divers outils numériques et dématérialisés qui sont censés faciliter la création et, surtout, l’application du droit, des instruments généralement conçus par des « legal start-up » qui voient dans le retard technologique des juristes des opportunités à exploiter.

16 Machine learning  : branche de l’intelligence artificielle, fondée sur des méthodes d’apprentissage et d’acquisition automatique de nouvelles connaissances par les ordinateurs, qui permet de les faire agir sans qu’ils aient à être explicitement programmés.

17 Open data  : donnée ouverte, information publique organisée selon trois critères : disponibilité et accès (le coût de reproduction doit être raisonnable, la forme doit être modifiable), réutilisation et redistribution (incluant le mélange avec d’autres données), et participation universelle (aucune discrimination d’accès ou d’usage). Par exemple, les horaires en temps réel du métro parisien sont en open data et utilisées par des applications privées, sur Android notamment.

18 Profiling  : profilage, utilisation des données relatives à une population avec l’objectif de déterminer des profils.

19 République numérique (LOI) : La loi n^o 2016-1321 du 7 octobre 2016, dite « République numérique », a renforcé l’obligation faite à ceux qui déploient des algorithmes d’en informer les personnes concernées. Elle prévoit également que les codes sources des algorithmes utilisés par l’administration sont des documents communicables, approfondissant ainsi le droit d’obtenir des informations sur la logique de l’algorithme. (Texte en ligne sur www.legifrance. gouv.fr)

20Smart City : ville intelligente, espace urbain utilisant les technologies de l’information et de la communication pour l’amélioration de la qualité des services aux habitants ou leur optimisation en termes de coûts.

21 Sousveillance : vaste dispositif de surveillance non pas par « le dessus » (une autorité surplombante) mais par « le dessous » (une dynamique bottom up ou de crowdsourcing). C’est un dispositif d’enrichissement des données et de contrôle totalement distribué et auquel chacun peut participer, en filmant une scène de violence avec son téléphone portable ; en twittant sur un événement ; en réalisant une veille d’information sur des dizaines de personnes, etc.

22 Tracking  : suivi, observation et analyse du comportement des utilisateurs d’Internet à des fins particulières (marketing par exemple).

23 Transition numérique : ou bien transition digitale, évolution (révolution pour certains) des flux d’information au sein des organisations, induite par les technologies digitales, avec la transformation des relations actuelles entre les acteurs, y compris entre les citoyens et les États.