1Les algorithmes sont de plus en plus souvent cités comme l’un des principaux dispositifs de mise en forme de notre existence quotidienne, immergée dans l’information. Leur importance est reconnue, leur performance examinée en de nombreux contextes. Pourtant, beaucoup de ce qui constitue les « algorithmes », au-delà de la définition générale qui les décrit comme des « procédures codées pour transformer des données qui “rentrent” en données qui “sortent”, sur la base de calculs spécifiques » (Gillespie, 2013) est pris pour acquis. En même temps, ils sont invoqués en tant que puissantes entités qui contrôlent, gouvernent, font le tri, réglementent et façonnent tout, des métiers de la finance aux nouvelles relayées par les médias.

L’omniprésence des données, les conséquences de leur organisation

2Le rôle de l’invisibilité dans les processus de classification qui ordonnent l’interaction humaine, les procédures qui produisent les catégories et les rendent invisibles, les manières dont les individus peuvent changer cette invisibilité là où cela s’avère nécessaire, et l’importance des systèmes de classification pour la construction et la préservation des infrastructures informationnelles : il s’agit là de questions qui ont occupé les spécialistes des études sociales des sciences et des techniques pendant plusieurs années (Bowker & Star, 1999). Cependant, la question de la classification et de l’organisation de l’information n’a probablement jamais été aussi pertinente qu’à notre époque de « surcharge informationnelle » (Flew, 2008) et d’accès médié par Internet à la grande majorité de l’information qui nous entoure (Cardon, 2013). Les données numériques semblent en effet proliférer dans notre monde complexe, grâce à la grande variété de plateformes et dispositifs qui facilitent la dématérialisation, la circulation, et la distribution rapide. Ces plateformes servent une variété d’objectifs, du commerce à la surveillance, de l’évaluation à la recommandation ; elles proposent des listes, des regroupements et des façons d’organiser les données qui vont des moteurs de recherche aux sites web d’e-commerce. Quand des firmes mettent à profit les traces laissées par les consommateurs sur le web afin de mieux cibler et personnaliser leurs interactions et achats futurs, certains usagers s’inquiètent des « portraits » d’eux qui résultent de l’ensemble de ces traces, et de l’impossibilité de les modifier ou les éliminer alors qu’elles restent à disposition des générations à venir.

3Sur l’argument que l’on entre dans l’ère du big data (données massives) et des algorithmes, plusieurs auteurs soutiennent qu’il s’agit d’un changement de paradigme de tout premier plan dans le développement des services numériques, car il donne une importance décisive non seulement aux propriétaires des données, mais aussi, et tout particulièrement, à ceux qui sont capables de les rendre intelligibles (Cardon, 2013 :10). Ainsi, les algorithmes sous-tendant les technologies d’information et de communication qui font partie de notre quotidien – l’internet en tout premier lieu – sont (aussi) des artefacts de gouvernance, des arrangements de pouvoir et de « politique par d’autres moyens » (Latour, 1984) : il s’agit là à la fois de la gouvernance des algorithmes, c’est-à-dire la mesure dans laquelle la régulation politique affecte le fonctionnement des instructions et procédures qui sous-tendent la technologie, et la gouvernance par les algorithmes, le pouvoir régulateur des algorithmes eux-mêmes.

Délégation, autonomie, responsabilité

4Les implications politiques des algorithmes dans les sociétés humaines sont donc désormais une question cruciale ; les algorithmes sont à la fois une composante fondamentale de notre écosystème informationnel (Anderson, 2011 : 529-547) et de nos systèmes de normes culturelles (Striphas, 2009), car ils contribuent à « former » l’information à laquelle nous accédons ainsi que son organisation. Dans un article récent, Tarleton Gillespie (2013 : 2) souligne les six dimensions des algorithmes qui ont une importance « publique », c’est-à-dire ceux qui sont « utilisés pour sélectionner ce qui est le plus pertinent dans un corpus de données fait de traces de nos activités, préférences, expressions ». Ces six dimensions sont :

• les choix d’inclusion, c’est-à-dire les choix qui sous-tendent la construction d’un index, ce qui y est inclus et exclu, et comment les données sont « préparées » pour l’algorithme ;

• les cycles d’anticipation – les conséquences des tentatives, de la part des créateurs des algorithmes, d’avoir des informations sur leurs utilisateurs, et de faire des prédictions au sujet de leurs comportements futurs ;

• l’évaluation de la pertinence – les critères qui déterminent non seulement ce qui est pertinent, mais approprié et légitime ;

• la promesse d’objectivité, c’est-à-dire la manière dont la nature technique de l’algorithme est présentée comme une garantie d’impartialité, en particulier en cas de controverses ;

• l’enchevêtrement avec la pratique : les processus mobilisés par les utilisateurs afin de re-former leurs pratiques pour mieux s’ajuster aux algorithmes dont ils dépendent, et rendre les algorithmes des terrains de confrontation politique ;

• enfin, la production de « publics calculés » – le processus de présentation algorithmique des publics à eux-mêmes, et comment cela coproduit la perception qu’un groupe/public a de lui-même (Gillespie, 2013 : 2-3).

5Ces six dimensions éclairent deux conséquences principales de la quantification et classification croissante de notre société de l’information. Premièrement, en déléguant aux algorithmes un certain nombre de tâches qui seraient impossibles à compléter manuellement, le processus de soumission des données à l’analyse est automatique ; à leur tour, les résultats de ces analyses automatisent les processus de prise de décision. Cette double automation pose la question de l’agence et du contrôle (Barocas et al., 2013). En posant des questions telles que : qui sont les arbitres des algorithmes ? Est-ce que la conception d’un algorithme est une assertion d’autorité sur plus que l’algorithme lui-même ? Quelle est l’autonomie des algorithmes, si elle existe ? c’est donc l’accountability et la responsabilité des algorithmes, en tant qu’artefacts sociotechniques, qui est examinée, celles de leurs créateurs et de leurs usagers ; et enfin, l’équilibre de pouvoirs facilité ou causé par les algorithmes.

Algorithmes et régulation, régulation par les algorithmes

6La question de la relation entre algorithmes et régulation occupera très probablement un rôle de plus en plus central dans l’étude et la pratique de la gouvernance de l’internet, et plus généralement, de la gouvernance des systèmes automatiques et complexes qui peuplent notre monde.

7Les efforts des chercheurs dans des domaines tels que l’informatique, les sciences de la communication, les Internet studies, et les études sociales des techniques, ainsi que l’économie et le droit, illustrent l’intérêt brûlant pour cette question. Non seulement la recherche universitaire, mais la plus récente actualité – comme l’ont montré, en France, les discussions autour de la controversée loi sur le renseignement – sont les deux faces de la relation entre régulation et algorithmes au cœur des débats. Se pose la question de la régulation des algorithmes par les institutions : le droit devrait-il investir pleinement la question de la programmation et conception même des algorithmes ? La régulation, ou plus de régulation, des algorithmes devrait-elle être mise en avant dans certains contextes ? Quelle forme devrait prendre cette régulation, et quels en seraient les effets ? (Barocas et al., 2013). Par ailleurs, la mesure dans laquelle on vit dans un monde de facto gouverné par les algorithmes se pose avec force. Il nous faut donc approfondir plus non seulement comment les algorithmes « nous gouvernent » du fait de leur ubiquité, mais aussi « ce que cela signifierait de leur résister » (Barocas et al., 2013).