Fiche de révision : Culture critique des données

📋 Plan du Cours

1. Données et datafication du quotidien
2. Métadonnées et formes de données
3. Surplus comportemental et approche critique
4. Capitalisme des techno-émotions
5. Collecte, plateformes et consentement
6. Usages et risques des données
7. Classification et travail des données
8. Biais algorithmiques et bibliothèques

📖 1. Données et datafication du quotidien

🔑 Notions clés & Définitions

• Donnée : Kate Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, 2022 — Fait ou principe considéré comme indiscuté sur lequel se fonde un raisonnement, et au XXIe siècle tout ce qui peut être collecté
• Construction sociale des données : Produits humains issus de choix politiques, économiques, sociaux, idéologiques, philosophiques et éthiques, dont le sens dépend du traitement, de l’interprétation et de l’environnement sociotechnique

★ À maîtriser

📌 Les données personnelles concernent des individus, tandis que les traces numériques désignent les informations laissées par leurs activités en ligne ou numériques.

Compléments

• Les métaphores du forage de données, des données comme nouveau pétrole et des données comme capital présentent les données comme des matières premières exploitables plutôt que comme des éléments personnels maîtrisés par les individus. — Jathan Sadowski

💡 Astuce mémo

Collecte des traces → datafication → valeur comportementale

📖 2. Métadonnées et formes de données

🔑 Notions clés & Définitions

• Métadonnées : Données sur les données, comme l’URL, le nom, le format et les liens d’une page web, ou le titre, l’auteur, l’éditeur et l’ISBN d’un livre

★ À maîtriser

• Les formes de données collectées comprennent (Kate Crawford, 2022): les données personnelles, les traces numériques, les images, les corpus textuels, les données vocales, les données physiques issues notamment des montres, les données sur les livres et les journaux lus

Compléments

• Les données biographiques peuvent être (Kate Crawford, 2022):
  • médico-légales
  • biométriques
  • sociométriques
  • psychométriques

💡 Astuce mémo

Une étiquette autour d’un objet numérique décrit ses données

📖 3. Surplus comportemental et approche critique

🔑 Notions clés & Définitions

• Surplus comportemental : Ensemble des données prélevées au-delà de ce qui est nécessaire au fonctionnement d’un service et base matérielle du capitalisme de surveillance
• Approche critique des données : Une approche critique des données questionne la datafication et la culture des données en examinant la manière dont les données sont conçues, obtenues, comprises, utilisées et classées, ainsi que leurs effets sociétaux et politiques.

📝 Points essentiels

• Google peut analyser les mouvements de souris, les hésitations et les temps de pause, alors que ces informations ne sont pas nécessaires pour effectuer une recherche.

💡 Astuce mémo

Donnée nécessaire ≠ surplus comportemental

📖 4. Capitalisme des techno-émotions

🔑 Notions clés & Définitions

• Techno-marchandises émotionnelles : Eva Illouz, Le futur des émotions. Comment la technologie et le capitalisme exploitent notre subjectivité, 2026 — Applications qui produisent et font consommer des émotions dans la sphère numérique
• Labeur affectif : Arlie Hochschild, Le Prix des sentiments. Au cœur du travail émotionnel, 1983 — Travail émotionnel mobilisé et exploité par les plateformes, notamment lorsque l’engagement des utilisateurs est quantifié puis revendu aux annonceurs à des fins publicitaires

📝 Points essentiels

• Les émotions sont devenues une matière première dont les technologies extraient des revenus et des profits, le techno-capitalisme produisant une valeur extraite du moi et consommée par le moi lui-même. — Eva Illouz, Le futur des émotions. Comment la technologie et le capitalisme exploitent notre subjectivité, 2026

• Les emojis, les gifs et les stickers constituent un langage émotionnel intégré aux services de messagerie numérique, et 92 % des internautes recourent à des émoticônes. — Eva Illouz, Le futur des émotions. Comment la technologie et le capitalisme exploitent notre subjectivité, 2026

💡 Astuce mémo

Émotions quantifiées → engagement mesuré → valeur publicitaire

📖 5. Collecte, plateformes et consentement

🔑 Notions clés & Définitions

• Plateforme d’identité : Agrégation de données d’utilisateurs provenant de diverses sources et création de profils destinés au ciblage

★ À maîtriser

📌 Le consentement permet à l’utilisateur d’accepter, de refuser ou de retirer son accord à la collecte et à l’utilisation de ses données.

• Les plateformes de gestion des données associent des données hors ligne, comme les achats par carte bancaire et les données scolaires ou universitaires, à des données en ligne telles que les cookies, les identifiants d’appareils et les adresses IP.

Compléments

• Les fournisseurs de données créent en moyenne 760 attributs d’audience achetables.

💡 Astuce mémo

Agrégation → profilage → ciblage

📖 6. Usages et risques des données

★ À maîtriser

• Le programme secret PRISM, développé par la NSA à partir de 2007, visait à surveiller les communications étrangères passant par les serveurs américains et donnait accès aux serveurs de neuf grandes entreprises Internet américaines.

• 🔄 Les données recueillies peuvent servir à:
  1. personnaliser les services
  2. améliorer les fonctionnalités
  3. recommander des contenus adaptés
  4. automatiser certaines tâches

Compléments

• En 2026, environ 350 millions de photos sont téléchargées chaque jour sur Facebook, environ 500 millions de tweets sont publiés par jour et Airbnb compte 7,4 millions d’annonces actives dans 220 pays.

💡 Astuce mémo

Personnalisation utile ≠ surveillance nuisible

📖 7. Classification et travail des données

🔑 Notions clés & Définitions

• Classification des données : Kate Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, 2022 — Acte de création et d’appropriation du monde par lequel la manière de comprendre, saisir, nommer et classer les données détermine les catégories qui organisent la réalité

★ À maîtriser

📌 Les plateformes catégorisent et ciblent souvent les utilisateurs avec peu de surveillance et offrent peu, voire aucune, possibilité de contestation publique.

Compléments

• La classification des données repose notamment sur l’auto-étiquetage gratuit des photographies par les utilisateurs et sur le travail de crowdworkers ou microtravailleurs faiblement rémunérés. — Kate Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, 2022

💡 Astuce mémo

Nommer et classer → organiser le monde → exercer un pouvoir

📖 8. Biais algorithmiques et bibliothèques

★ À maîtriser

📌 Les bibliothèques sont des institutions publiques non commerciales qui rendent l’information accessible sans publicité, tandis que Google et les grandes entreprises technologiques organisent la recherche selon une logique commerciale.

• Selon Safiya Umoja Noble, les algorithmes reflètent des structures de pouvoir, des biais raciaux et patriarcaux ainsi que les intérêts commerciaux des grandes entreprises technologiques. — Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism, 2018

• Les recherches Google étudiées par Safiya Umoja Noble peuvent associer les personnes noires à des contenus pornographiques, déshumanisants, criminalisants ou hypersexualisés, tandis qu’elles sont moins visibles dans les représentations positives de la beauté, de la réussite professionnelle et de la science. — Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism, 2018

Compléments

📌 Pour Safiya Umoja Noble, renforcer les bibliothèques et créer des moteurs de recherche publics inspirés de leurs valeurs permettrait de résister à la marchandisation du savoir et de soutenir la démocratie informationnelle. — Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism, 2018

• Les bibliothécaires sélectionnent les sources, organisent et contextualisent le savoir, évaluent la qualité de l’information et corrigent les biais des classifications. — Safiya Umoja Noble, Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism, 2018

💡 Astuce mémo

Bibliothèque publique et médiatrice ≠ moteur commercial automatisé

📊 Tableaux de synthèse

Usages des données