Queeriser le numérique ?
p. 309-316
Texte intégral
1Que seraient les cultures queer/LGBTQIA+ sans le Web ? Des premiers forums à Reddit, en passant par le partage d’images sur Tumblr (presque défunt depuis les nouvelles règles de censure), ou encore les multiples comptes militants d’Instagram, sans parler du succès de Youtubeur·ses trans documentant leur transition, il semble que les identités LGBTQIA+ sont de plus en plus visibles et lisibles grâce à ce partage d’images, et surtout d’expériences. Il existerait donc un queer Web, comme on parle d’un Black Twitter : un ensemble hétérogène de contributeurices, assez horizontal, quoiqu’autorisant l’émergence de stars ou d’influenceureuses comme Aydian Dowling ou Nathalie Wynn aux États-Unis, Léon Salin ou Lexie dans le contexte francophone. Parler d’un « Web queer » reviendrait alors à désigner la somme de liens, productions et échanges qui investissent les outils numériques pour constituer une communauté d’expériences.
2Cependant, il est aujourd’hui admis que le terme « queer » ne se limite pas seulement à la désignation de populations LGBTQIA+, mais peut recouvrir des stratégies multiformes traversant les champs esthétiques et politiques pour faire plier les normes sociales de sexe, de genre, ainsi que les normes liées à l’orientation sexuelle (hétéronormativité), et plus largement toutes les normes asseyant des formes d’oppression (race, nationalité, validité, etc.). Penser « queer » et « numérique » ensemble (et plus précisément, « Web »), implique donc d’aller au-delà des contenus identifiés comme queer ou s’adressant à des communautés pensées comme telles, pour envisager un Web queerisé, ou mieux encore des façons de queeriser le Web qui permettent de positionner « queer » comme processus plutôt que comme catégorie de classement. Si le Web queer ne manque pas de visibilité, les problèmes et les potentiels de transformations qui émergent à quiconque s’engage à queeriser le Web constituent encore souvent un angle mort de notre compréhension du numérique.
3 Queeriser implique donc de connaître les manières dont le Web, pourtant héritier du rêve de liberté porté par le cyberespace dans les années 1990, reproduit des normes, les remet en circulation, les impose, et compose des géographies inhabitables pour celleux qui ne peuvent ou ne veulent s’y conformer. La chercheuse en machine learning et intelligences artificielles Janus Rose (2019) explique ainsi « pourquoi les algorithmes [l]’effraient ». Elle évoque un fil de conversation Reddit datant de 2017, dans lequel est décrite une publicité interactive d’une pizzeria à Oslo. Cette publicité sur écran, à la faveur d’un bug, révèle qu’un algorithme de reconnaissance faciale est chargé d’identifier le genre, l’ethnicité et l’âge des passant·es, pour afficher une pizza si l’usager est perçu comme un homme, ou une salade si la personne est reconnue comme étant une femme.
4Loin des mythologies de l’innovation, dans lesquelles « le » numérique permet de repenser la société dans son ensemble, cet exemple montre que les algorithmes, particulièrement ceux qui répondent d’un paradigme prédictif, traduisent et renforcent nos constructions sociales : ici, pas seulement l’idée que l’humanité se divise en deux catégories homogènes femme/homme, mais que les individus ont des désirs, et même des besoins physiques, différents en fonction de leur sexe. Aux hommes, la gourmande pizza ; aux femmes, la salade, associée au régime, à la minceur, au contrôle du corps en vue de son appréciation par un public masculin, avec la visée implicite d’une possible élection amoureuse. L’algorithme ici ne reproduit pas le genre, mais le produit. On pourrait même dire que l’algorithme informatique reproduit l’algorithme existant qui ordonne les rapports de genre (et ici, de sexe, puisque sexe et genre sont vus comme alignés, dans un prisme cishétéronormatif). En résumé, le genre lui-même est un algorithme, et à cet égard, il est mûr pour être numérisé et re-produit par des dispositifs techniques qui prolongent d’autres prothèses de genre (rouge à lèvres, barbe, carte d’identité, sous-vêtements, vestiaires, pictogrammes pour les toilettes, etc. ; Preciado, 2008).
5Cette police du genre, traversée par des discours implicites sur le sexe, le genre, l’orientation sexuelle et la grosseur fait écho aux multiples « biais algorithmiques » (Tufekci, 2016 ; Wachter-Boettcher, 2017 ; Noble, 2018) qui traversent les productions numériques. La Silicon Valley, territoire sur lequel sont pensés et conçus la plupart de ces dispositifs, est marquée par une domination mettant en position de pouvoir des hommes blancs (Chang, 2018) qui impriment – y compris malgré eux – leur vision du monde sur les services qu’ils financent et imaginent : l’affaire James Demore (licencié en 2017 par Google pour avoir diffusé un mémo sexiste), ou encore les débats autour de l’algorithme raciste qui identifiait des gorilles comme des personnes afro-descendantes en sont des exemples célèbres. Cette domination blanche et masculine de la « Tech » est aussi permise par un ensemble de discours cultivant le mythe de la méritocratie (Chang, 2018). On lit souvent que le mouvement #metoo a libéré la parole : mais a-t-il permis de remettre en cause cette domination blanche et masculine dans les métiers du numérique ? Rien n’est moins sûr, comme en fait la démonstration le rapport Eye on Design en 2020 analysant la composition des panels des conférences professionnelles liées au numérique : en 2019, sur 30 conférences professionnelles dédiées au numérique dans le monde, 66,6 % intègrent une majorité d’hommes à leur programme ; en 2018, les participations féminines sont plus souvent effectuées en groupe, et moins souvent en leur nom propre ; enfin, la participation féminine peut être généreuse en termes du nombre des participantes, mais moindre lorsque les temps effectifs de prise de parole sont comptés.
6Par ailleurs, un autre rapport réalisé par la revue en ligne Salty montre que les algorithmes de détection de contenus choquants, offensifs ou non autorisés, opèrent massivement au désavantage des personnes queer et assimilées. Les profils Instagram de personnes non-binaires, non conformes dans leur présentation de genre, racisées et/ou en surpoids ont plus de chances de voir leurs contenus identifiés comme de la « sollicitation sexuelle » ou comme contenant de la « nudité excessive ». Ces processus de reconnaissance de contenus ont des conséquences directes sur l’activité en ligne de ces personnes, qui utilisent souvent les médias sociaux pour diffuser leur contenu (activisme) et/ou faire la promotion de leur activité professionnelle. L’identification d’un post comme problématique implique souvent une issue plus lourde que la seule censure du contenu ciblé, et de nombreuses personnes concernées par ces problèmes peuvent voir leur compte fermé par la plateforme.
7Le Web n’est donc pas l’eldorado queer que l’on pourrait a priori imaginer. Les hommes enceints présents dans les Sims ou les multiples usages par des personnes queer d’univers virtuels (de Second Life à Animal Crossing) sont bien sûr des signes positifs d’une possible inventivité de genre grâce aux réseaux et aux technologies numériques ; dans certains cas, l’expérimentation avec un soi virtuel permet de faire un premier pas vers l’auto-affirmation ou le coming out (McNeil, 2020). Mais ces ressources permises par l’avatar constituent une portion congrue des usages possibles du Web et du numérique. Résumer les enjeux liés aux identités queer à la question de la visibilité place tout l’accent sur l’image, et va donc aisément placer les univers vidéo-ludiques au centre des préoccupations. C’est oublier que pour une grande partie des personnes LGBTQIA+ (comme pour les autres), le Web et les technologies du numérique sont des outils du quotidien, qui conditionnent le travail, le logement, les relations sociales, les soins médicaux, etc. Il ne s’agit pas pour autant de nier ou même d’amoindrir l’importance de la représentation, qui est un outil politique fort. La multiplication des fictions incluant des personnages queer, ou le coming out récent d’une personnalité comme l’acteur Elliott Page permettent de faire exister ces identités, et d’humaniser les personnes qui sont concernées par celles-ci – ce qui en retour peut avoir un impact bénéfique sur leurs vies et leurs droits.
8Cependant, il existe un enjeu fort à reconnaître que les « objets politiques » (Scannell, 2015) que sont les algorithmes maillent les vies humaines et sont déterminants au quotidien pour les personnes queer. Les situations des personnes trans sont à cet égard significatives. Un exemple antérieur à la numérisation globale du monde peut aider à comprendre en quoi le genre s’algorithmise et détermine la vie des personnes qui n’en respectent pas les termes binaires. Les algorithmes sont en effet des « affirmations sur la manière dont le monde devrait fonctionner, implémentées grâce au code » (Rose, 2019) : c’est-à-dire qu’ils sont autant des discours que des objets techniques, et doivent être analysés en tant que tels. La militante états-unienne Riki Wilchins, trans et genderqueer, raconte ainsi son rendez-vous, en 1980, chez son assistante sociale pour un entretien préliminaire à la vaginoplastie (soit la construction chirurgicale d’un vagin). Son histoire illustre la façon dont, en dehors même des appareillages numériques, nos identités sont traitées par des algorithmes normalisateurs implémentant des catégories aliénantes :
Elle me demande de signer ces longs documents légaux. L’un d’eux dit que je comprends toutes les procédures qu’ils vont pratiquer ; l’autre que je ne suis pas mariée. Il semblerait qu’après l’opération, je serai considérée comme légalement femme, il serait donc illégal pour moi d’être mariée, [...] donc si j’avais une épouse, notre relation deviendrait soudainement une relation entre deux personnes du même sexe. Une union d’amour, consacrée au paradis, peut devenir un crime en un coup de bistouri. (1997, p. 52)
9La société hétéronormative perçoit le parcours de la personne trans comme un changement de catégorie binaire et linéaire, et non comme un processus fluide et mouvant (Kazi-Tani, 2018, p. 69). Mais si être genré est un algorithme, le changement de variable amène au bug : un mariage légal devient dans l’imagination de Wilchins une erreur 404 – ceci avant que le mariage entre personnes du même sexe soit rendu légal aux États-Unis. L’histoire, certes datée, peut faire sourire, mais que serait-il advenu de ce mariage ? D’une filiation liée à celui-ci ? Le bug, ici, ne fait pas dérailler la matrice, mais seulement l’existence de celleux qui, du fait seul d’être vivant·es, contredisent le process normatif de la machine algorithmique – et ce d’autant que les effets des algorithmes sont cumulatifs (Rose, 2019). Les personnes trans font vibrer les affirmations sur le monde que sont les algorithmes. Elles empêchent, par leur présence même, ces algorithmes de fonctionner. Mais Sara Ahmed l’a bien écrit : dans un contexte d’oppression, celle ou celui qui nomme le problème devient le problème (2017). L’algorithme constitue la personne trans en bug.
10L’auteur se souvient en concluant cette notice qu’on lui a refusé, il y a peu, le changement légal de son prénom, demandé en mairie. Il avait pourtant fourni des pièces justificatives, alors que celles-ci ne sont normalement plus nécessaires. Il a évoqué la situation avec un ami trans, qui, en sollicitant le changement du marqueur de sexe sur ses papiers d’identité, a vu l’employé·e de mairie appuyer la nécessité des multiples vérifications en évoquant la menace terroriste. Si les démarches administratives sont des rituels (Graeber, 2015), le changement de prénom et/ou de mention de sexe sur les documents d’identité, pour les personnes trans, constitue une réécriture algorithmique (femme/ homme) assortie d’une nouvelle couche algorithmique qui discrimine les bon·nes citoyen·nes des terroristes potentiel·les.
11Le chercheur Karl Ricanek, en 2011, explique comment il a utilisé des vidéos YouTube documentant les transitions de personnes trans afin d’affiner son algorithme de reconnaissance faciale, qu’il désigne comme appartenant au domaine des soft biometrics. Pressé d’expliquer ses intentions, il a évoqué ce scénario : un·e terroriste décidé·e à passer les frontières illégalement et à dissimuler son identité pourrait recourir à une transition de genre (Vincent, 2017). Son algorithme, belle solution sans problème, ne peut fonctionner qu’en relation à un récit fantastique, qui n’existe que dans l’esprit de certaines personnes cisgenres, dans lequel la transidentité, puisqu’elle rompt le pacte du « vrai sexe », relève d’une dissimulation, elle-même associée à la malhonnêteté, et par capillarité au terrorisme. Ce récit se cristallise dans l’ignorance la plus totale du coût social et physique d’une transition, sans parler du temps nécessaire pour pouvoir « passer » (de l’anglais passing), c’est-à-dire être reconnu·e dans le genre souhaité et être perçu·e comme cisgenre.
12Pour queeriser le numérique, il faudrait donc prendre acte de la manière dont son bloc principal de construction, l’algorithme, est un piège pour les personnes queer (ici, trans, mais l’argument peut être étendu) : constituée en terroriste de genre et terroriste tout court, la personne trans pourrait idéalement retourner les violences systémiques dont elle fait l’expérience, et qui sont actuellement plutôt étendues que démontées (en 2021, en Floride, surgit la possibilité d’examiner les parties génitales des enfants pour que ceux-ci fréquentent les « bonnes » toilettes et équipes sportives ; de nombreuses lois concernant l’accès aux soins pour les mineur·es trans et les pratiques sportives ont été déposées aux États-Unis en 2022). Une piste pour queeriser le Web consiste donc à penser les usages plus que les images – pas parce que l’usage est plus important, mais parce que, comme le pose Sara Ahmed citant Audre Lorde, « l’usage/utilité (usefulness) peut compter davantage pour celleux qui “ne sont pas censé.es exister” » (Ahmed, 2019, p. 223 ; Lorde, 1988, p. 53).
13Fantôme ou terroriste ? Disparaître ou être traité·e comme menace ? Voilà bien l’angle mort auquel notre société encore majoritairement binarisée (bien au-delà du numérique) condamne les personnes trans, qui doivent quotidiennement composer avec cette question, en forme d’algorithme, que leur adresse le monde – Web compris. À cet égard, on peut parler d’un·e usager·e trans impossible puisque, en devenant usagère, la personne trans devient aussi le bug du système qu’elle compte utiliser.
Bibliographie
Références
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Ahmed, S. (2017). Living a Feminist Life. Duke University Press.
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Chang, E. (2018). Brotopia : Breaking Up the Boys’ Club of Silicon Valley. Portfolio, Penguin.
Graeber, D. (2015). Bureaucratie. L’utopie des règles. Les liens qui libèrent.
Kazi-Tani, T. (2018). « Des corps capables », Azimuts, 48-49. ESADSE/ Cité du Design.
McNeil, J. (2020). Lurking : How a Person Became a User. MCD.
Noble, S.U. (2018). Algorithms of Oppression : How Search Engines Reinforce Racism. New York University Press.
Preciado, P. (2008). Testo Junkie : Sexe, drogue et biopolitique. Grasset.
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Rose, J. (2019, 12 février). « I’m a trans woman, here’s why algorithms scare me », Dazed. www.dazeddigital.com/science-tech/article/43211/1/trans-algorithm-machine-learning-bias-discrimination-chelsea-manning-edit
Salty. (2019). « An Investigation into Algorithmic Bias in Content Policing on Instagram », Salty. www.saltyworld.net/algorithmicbiasreport-2/
Scannell, J. (2015, février). « What Can an Algorithm Do ? », DIS Magazine.http://dismagazine.com/discussion/72975/josh-scannell-what-can-an-algorithm-do/
Tufekci, Z. (2016). « The Real Bias Built In at Facebook », The New York Times. www.nytimes.com/2016/05/19/opinion/the-real-bias-built-in-at-facebook.html
Vincent, J. (2017). « Transgender YouTubers had their videos grabbed to train facial recognition software », The Verge.www.theverge.com/2017/8/22/16180080/transgender-youtubers-ai-facial-recognition-dataset
Vincent, J. (2018). « Google ’Fixed’ Its Racist Algorithm by Removing Gorillas from Its Image-Labeling Tech », The Verge.www.theverge.com/2018/1/12/16882408/google-racist-gorillas-photo-recognition-algorithm-ai
Wachter-Boettcher, S. (2017). Technically Wrong : Sexist Apps, Biased Algorithms, and Other Threats of Toxic Tech, HighBridge.
Wilchins, R. (1997). Read My Lips : Sexual Subversion and the End of Gender. Magnus Books.
Auteur
Auteur, enseignant-chercheur et illustrateur. Son premier roman de science-fiction, La Séquence Aardtman, est paru en 2021. Ses recherches portent sur un empouvoirement féministe en cuisine. Il enseigne le design et appartient au laboratoire LLA-CRÉATIS (université Toulouse-Jean Jaurès).
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Le Sujet Digital
Claire Larsonneur, Arnauld Regnauld, Pierre Cassou-Noguès et al. (dir.) Stéphane Vanderhaeghe, Géraldine Bertres, Hélène Soldano et al. (trad.)
2015
Le Comportement des choses
Emanuele Quinz (dir.) Lise Thiollier, Gabriele Stera et Armelle Chrétien (trad.)
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Jean-Marie Dallet et Bertrand Gervais (dir.) Armelle Chrétien et Joshua David Jordan (trad.)
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