jessica pidoux

I am a researcher interested in dating services and I am currently gathering opinions about personal features used in online forms to evaluate subjects, their potential partners and sometimes their former ones.

Are you a dating apps user?

I am seeking participants for this study. I know your time is valuable. However, by taking part in my study you will contribute to scientific knowledge. The aim is to gain insight about how appropriate are woman and man being evaluated through personal categories when they are pursuing a romantic partner or any other type of affectionate encounter.

Your answers will be completely anonymous and analysed in combination with other participants’ responses.

If you wish to take part in this study you can click on the link below.

https://ststopics.limequery.org/515345?lang=en

You will be asked to make a classification of personal criteria used on the dating sites to evaluate the attractiveness of a person.

Participating in this study will take you 1 hour. If the task is too tiring you can save your answers and complete the study later. But I need you to finish before Wednesday 15.08.2018.

If you have questions do not hesitate to write me at jessica.pidoux@epfl.ch

Thanks in advance for your opinion !

Jessica

Au cours de cette recherche, j’ai effectué une autopsie mécanique de Tinder à travers trois niveaux d’analyse. Le premier niveau explicitait l’utilisation de l’application et sa conception. J’ai ainsi pu mettre en évidence, à partir d’une description des algorithmes qui sont mis en œuvre, que le mécanisme de recherche et de mise en relation des personnes est le moteur même de l’application. En utilisant des données de Facebook, Tinder parvient à réduire la distance dans un espace symbolique basé sur la position géographique et les informations personnelles d’un utilisateur. J’ai également présenté l’interface qui, par l’exploration systématique d’expériences utilisateurs sur des plateformes en ligne, s’avère être un espace intuitif et simple à utiliser. Les applications telles que Tinder révèlent une préoccupation majeure dans la construction de l’ordre social. Cet espace virtuel est en réalité un lieu prédéfini qui impose ses propres règles et auxquelles l’utilisateur doit se conformer. Cela configure a priori les interactions sociales pour l’individu.

Le deuxième niveau d’analyse concernait le moment de l’interaction entre le produit et l’utilisateur. J’ai exposé les modalités d’usage qui ont été élaborées par les utilisateurs. La construction d’un récit vient en première position pour aborder une personne. Certains utilisateurs se montrent très monotones et classiques, d’autres plus innovateurs en cherchant à se singulariser. La deuxième stratégie consiste à sortir de Tinder pour rentrer dans une application plus personnelle. Elle marque le passage à l’intime, très favorable pour concrétiser la rencontre dans le monde réel. La troisième stratégie, plus subtile, soulève la question de la visibilité qui devient un élément clé dans les réseaux sociaux. Les utilisateurs manifestent en effet de plus en plus d’inquiétude quant au cheminement et à la diffusion des informations qu’ils exposent.

Il en découle une nouvelle dynamique de présence sur internet qui consiste à considérer que ce qui n’est pas exposé est ce qui est important et donne de la valeur à son identité. Je soutiens que les individus avec une forte présence sur les plateformes en ligne cherchent non seulement à être visibles mais aussi invisibles, car cela leur donne de la valeur. Mais ce n’est qu’une invisibilité factice car ils décident de conserver leur place dans l’application et ne sortent pas de cet espace pour continuer à exister. Une personne très exposée devient donc plus « normale », voire banale, et celle qui l’est moins plus rare et donc plus convoitée.

Enfin, la mise en œuvre d’un troisième niveau d’analyse m’a permis de démontrer que l’application Tinder est exposée au modelage et à la transformation de la technique par l’adhésion et l’usage qu’en font les utilisateurs. Les rapports sociaux entre les utilisateurs renvoient à une réalité sociale qui est vécue et modelée par et avec l’objet. Cette réalité montre que la recherche d’un partenaire se fait sur la base d’un modèle économique régulé.

J’ai ainsi mis en évidence que les normes et valeurs qui régulent une relation entre un homme et une femme ont aujourd’hui changées. Les femmes prennent le contrôle affectif et assument leur sexualité comme les hommes. Cela crée de nouveaux rapports affectifs où la conception de l’amour est très difficile à définir. L’amour est soumis à une rationalité et une évaluation infinie qui découle des multiples choix offerts aux utilisateurs par le biais des plateformes technologiques. L’amour n’est pas le moteur principal de la rencontre. L’interaction simple et immédiate offerte par Tinder en est un exemple, mais elle n’est pas simple à gérer pour tout un chacun. Chaque utilisateur a sa propre vision de Tinder, ses propres attentes, et l’utilisation qui sera faite de l’application variera donc en conséquence. Les normes, les valeurs et les buts affectifs sont divers, très flous et se multiplient constamment. Cela ne permet pas de définir de manière évidente le rapport qui s’établit entre deux individus.

A ces raisons s’ajoute le fait que l’application donne aux utilisateurs la possibilité de réaliser une multitude de matchs, offrant ainsi une large variété d’opportunités. Dans une perspective « économique », la quantité de femmes ou d’hommes disponibles diminue la valeur de chacun d’entre eux pris individuellement. L’engagement (mesuré selon des unités de temps, d’effort ou d’affection) qu’une personne peut consacrer en théorie au partenaire doit être divisé par le nombre réel de partenaires. Un utilisateur n’est donc plus le centre d’attention de son partenaire, mais juste un point d’attention parmi d’autres. Le manque d’engagement traduit ainsi le manque de valeur.

Il ressort de mes expériences que les utilisateurs de Tinder montrent de manière générale très peu d’engagement et d’investissement personnel dans leurs relations. Ils se justifient en arguant que c’est « parce qu’ils n’ont pas le temps à cause de leur vie si agitée, parce qu’ils ont des attentes et des buts bien définis, parce qu’ils aiment bien leur liberté et autonomie, parce qu’ils sont très bien seuls ».

C’est justement le passage à l’action et la spontanéité qui caractérise ce qui est vendu chez Tinder. C’est également une des raisons évoquées par les utilisateurs : ils aiment l’application car son utilisation est très simple et directe. Celle-ci fait aujourd’hui partie des moyens connus pour faire une rencontre censée requérir moins d’effort pour l’individu. Cela a donc de fortes incidences sur le rapport entre les individus : il y a une perte d’intérêt à construire des relations affectives et, par voie de conséquence, les expériences qui en découlent deviennent ainsi très fugaces. Tinder peut être également conçu comme un réseau social où l’individu existe et interagit avec autrui mais confiné à cet espace virtuel sans le passage à la rencontre. Il ne s’agit pas d’un simple site de rencontres qui fonctionne comme un medium pour trouver un partenaire, mais d’un lieu dans lequel les utilisateurs s’exposent, interagissent et restent sans jamais se voir en face-à-face.

En élargissant la perspective, j’ai montré également comment une application peut traduire la réalité sociale contemporaine dans laquelle nous vivons en abordant notamment les questions de la recherche d’un partenaire et la mobilisation de normes et de valeurs qui s’établissent dans les interactions entre les acteurs sociaux.

Grâce aux différentes théories mobilisées pour ce travail -la sociologie des objets, l’anthropologie de la technique et de la sociologie de la communication (entre autres)-, j’ai pu mettre en évidence la valeur de la technique dans les interactions sociales. Sans l’analyse de la technique et de son appropriation par les utilisateurs, l’étude de l’individu et de la société aurait été incomplète.

L’application fonctionne également comme un filtre entre les sujets qui ne simplifie pas systématiquement les rapports sociaux. Le format des relations nouées sur Tinder ne permet pas la reconnaissance mutuelle nécessaire à l’émancipation de soi, une émancipation qui a comme dessein la réalisation du soi et qui doit reposer sur la liberté, l’autonomie et la capacité d’agir par ses pensées. Cela passe nécessairement par un contact direct avec autrui et son environnement, dans un espace public où la construction d’un monde commun est possible et explicite entre plusieurs individus.

Dans un sens métaphorique, Tinder tend vers une sorte d’entropie. Il s’agit d’un terme emprunté à la physique qui permet de mesurer l’homogénéité d’un système. Plus l’entropie est grande, plus le système est uniforme et homogène. A partir de ses algorithmes, l’application Tinder réalise en fait un mode d’organisation sociale qui réduit l’écart symbolique et spatio-temporel entre les individus. Ce processus engendre une homogamie sociale par le rapprochement d’acteurs théoriquement semblables : appartenant à une classe sociale identique et mis en commun sur la base d’attributs personnels. Les utilisateurs s’en écartent cependant en raison de la multiplicité de leurs besoins affectifs.

UNIVERSITÉ DE LAUSANNE – SESSION D’AOÛT 2015

Mémoire de Maîtrise en Sciences Sociales. Orientation Sociologie de la Communication et de la Culture.

Directeur : Olivier VOIROL / Experte : Daniela CERQUI

Pour plus d’informations sur mon travail de mémoire envoyez-moi un message, je serai ravie d’en discuter avec vous.

 

À l’Université d’Amsterdam aux Pays-Bas, le Prof. Richard Rogers a créé l’initiative “Digital Methods” pour constituer des groupes de recherche multidisciplinaires, provenant des différentes universités. Le programme Digital Methods a lieu chaque été et chaque hiver à Amsterdam. Cette initiative a pour but de développer des stratégies de recherche pour étudier le Web dans l’optique d’analyser des phénomènes sociaux pour les sciences sociales et les sciences humaines. Leur approche consiste à réutiliser et à donner une autre fonction aux outils et aux méthodes actuellement disponibles en ligne. Par exemple, le moteur de recherche de Google est utilisé pour extraire les suggestions et les tendances les plus consultées par les utilisateurs sur une thématique sociale, le changement climatique. En outre, les hashtags de Twitter sont quantifiés et analysés pour mesurer les émotions exprimées sur un événement politique, les dernières élections américaines.

Sur la base d’une théorie ancrée (Grounded Theory), pour l’initiative Digital Methods il s’agit d’analyser les effets du médium dans le but de comprendre des problématiques sociales et culturelles, ainsi que leur condition et leurs changements. Ces méthodes encouragent les études des plates-formes d’une manière transversale (cross-platform studies) avec des méthodes en ligne et hors ligne. Elles se focalisent en particulier sur les données nées digitales (born digital data) tout en prenant en compte certains risques spécifiques au Web pour analyser un sujet: la discontinuité des plates-formes, leur courte vie existentielle, l’évolution rapide du médium et son instabilité.

Pourquoi ai-je participé à l’école d’hiver?

Le sujet de cette session d’hiver avait pour titre: Doing things with Data Infrastructures. En consultant le site internet de Digital Methods et en lisant la présentation du sujet, il s’agissait d’étudier les systèmes informatiques avec leurs infrastructures des données. En effet, ils permettent de relever l’action sociale et de montrer les manières de voir le monde à travers l’expérience en ligne. Les API (Application Programming Interface) dans les réseaux sociaux sont le terrain d’étude privilégié par les Digital Methods. Je me suis particulièrement intéressée aux questions que cette initiative se posait. Sur les plates-formes digitales: quelles données peut-on collecter? Qu’est-ce qui est rendu disponible/visible? Comment les analyser ? Les objectifs des Digital Methodes étaient premièrement de produire des diagnostiques critiques en examinant des champs de données disponibles sur le Web et les outputs des moteurs de recherche (query machines) tout en prenant en compte ses limitations. Secondement, il était important de donner une autre fonction aux Data Infrastructures et de produire des narrations sur les usages actuels dominants de ces plates-formes.

Quand j’ai consulté les profils des chercheurs et des chercheuses travaillant pour les Digital Methods, j’ai vite été attirée par leur expérience. Certains et certaines ont plus attiré mon attention : Esther Weltevrede qui s’intéresse aux Algorithms and Softwares Studies, Erik Borra qui cartographie des controverses à partir d’une approche latourienne, Bernhard Rieder qui est un programmeur des outils informatiques pour les sciences sociales et aussi chercheur focalisé sur le rôle des algorithmes dans des processus sociaux et dans la production des connaissances. Et enfin, Fernando Van der Vlist qui a publié un article (à lire !) sur les pratiques de Big Data de Facebook en se focalisant sur la commensuration. Cette thématique est étroitement liée à mes intérêts de recherche.

Déroulement du programme à l’école d’hiver des Digital Methods, mon expérience personnelle:

Quelques semaines avant de commencer, j’ai téléchargé/installé des outils développés ou recommandés par les Digital Methods. Je me suis entraînée pour: TCAT (attention: ne fonctionne pas très bien avec Windows et il faut collecter une base des données en amont de votre analyse), TRIANGULATE, HARVESTER, NETIZZ, GEPHI, THE GOOGLE SCRAPER OU LIPPMANN DEVICE, ISSUE CRAWLER et encore, d’autres plug-ins pour Mozilla. Le tout avec des vidéos YouTube publiées par l’équipe. J’ai aussi lu de nombreuses références (articles et livres) conseillées par l’équipe de Digital Methods.

En fait, j’avais la pression de rencontrer une équipe si talentueuse donc je me suis plongée dans la lecture et dans la révision d’autres références que j’avais déjà lues auparavant. Avec ma valise pleine de feuilles et avec un ordinateur, je me suis envolée aux pays des Tulipes et bien d’autres choses…

Le premier jour, sous la pluie et le vent d’Amsterdam, je me suis retrouvée en face de l’Université: j’ai traversé un couloir intéressant avec des commerçants de livres d’occasion et avec de nombreux vélos qui circulaient. Ce n’était pas évident de retrouver la salle du RDV mais après quelques minutes j’y étais avec une centaine de participant.e.s venant des différents coins du monde.

– Première partie de la séance:

On nous a accueillis avec un discours de bienvenue et une introduction au programme de la part du Prof. Richard Rogers. Ensuite, il y a eu des interventions d’autres personnalités du monde académique sur les Data Infrastructures. Je vous parlerai brièvement des deux premières présentations. En premier lieu, le Prof. Geoffrey Bowker a abordé des points qui touchent mes intérêts de recherche dans sa présentation intitulée Data Citizen: Big Data, Internet of things, Prediction et Contrôle des algorithmes, Data analytics, Invisibilité et complexité des Infrastructures. Ensuite, Shannon Mattern, Professeure Associée @ the School of Media Studies à New York a parlé de ses domaines de spécialisation: les archives, les espaces médias et les infrastructures médias. Sa présentation était historique et très détaillée sur les structures d’informations. Elle a parlé des bibliothèques et d’autres sortes d’archivage dans les années 60 jusqu’à la conception actuelle de Big Data. Elle a abordé, entre autres, la matérialité et le design des espaces, la discipline et les méthodes d’archivage: Small, Moving Parts. A Century of Fairs, Fiches, and Fantasies.

– Seconde partie de la séance:

Présentation des projets auxquels on pouvait s’intégrer: j’ai choisi la 7e option.

Les raisons du choix: la plupart des projets abordaient la politique et les élections américaines (c’était déjà explicité dans le programme de l’école) et ils se sont focalisés sur l’étude des réseaux sociaux. Non, en fait: ils se sont focalisés sur le contenu produit sur Twitter ou Facebook. D’autres projets avec une thématique différente: numéros 5 et 6 attiraient mon attention. Mais de nouveau, ils se focalisaient sur le contenu disponible sur des sites internet ou des applications comme l’Apple Store. Je voulais joindre une équipe qui étudierait plus le noyau fonctionnel des plates-formes. Et là, j’ai eu un coup de cœur avec le projet « Code Historiographer » composé d’un scientifique et d’un programmeur qui venait de quitter le monde commercial (voyez-vous la connexion avec mon parcours?), ce projet était parfait pour moi!

Les objectifs du projet Code Historiographer:

1. Commencer à développer un outil de navigation pour la recherche historique du code dans le Web.
2. Retrouver les premières pistes sur l’histoire du commentaire sur les blogs et sur d’autres sites. Quels sont les changements de la fonction du texte et paratexte qui ont eu lieu sur le Web les 20 dernières années? Comment ont-elles changé les stratégies de protection au trolling/spamming les 20 dernières années? Est-ce que les changements dans le code peuvent être considérés comme un indicateur de problèmes?

Développement du projet:

J’étais dans une salle à l’UvA avec une petite équipe où l’on développait un nouvel outil pour analyser les différentes versions des codes de programmation sur les sites internet. Le but était de comprendre les changements dans des espaces de communication (comme les boîtes des commentaires) sur des blogs ou sur des journaux afin d’analyser la pratique du trolling dans de futures recherches. On était 5 personnes (ce qui était superbe, car dans les autres groupes il y avait une moyenne de 15) avec des qualités complémentaires. Johannes Passmann, docteur et chercheur à l’Université de Siegen en Allemagne, nous a guidés tout au long du projet en nous laissant une grande libérté. J’ai particulièrement apprécié comment Johaness transmettait ses connaissances sur la praxéologie et la théorie ancrée avec une personnalité calme. Il expliquait son point de vue, écoutait et prenait en compte l’opinion et les idées de tous et toutes. Jörn Preuss, le développeur et geek par excellence. Concentré devant son ordinateur, il était toujours prêt à mettre en pratique ce qui avait été discuté et convenu entre tous. Il posait autant les problèmes de développement rencontrés que les meilleures solutions. Jörn est sans doute une pièce fondamentale dans le puzzle de Johannes. Alex Piacentini, designer qui connaît du code (un super pouvoir chez les professionnels de l’art), a créé la data visualisation pour les résultats affichés du nouvel outil. D’un air décontracté, il mettait nos idées sur la balance pour qu’on trouve ensemble le bon équilibre. Et enfin, Emilie de Keulenaar, qui nous a enrichis avec son bagage multiculturel et ses connaissances en histoire, en politique et en New Media and Digital Culture. Emilie est très positive et de manière méticuleuse, elle a compilé toute l’information produite lors de notre séjour à Amsterdam pour la transcrire.

Les résultats:

Un logiciel a été créé. Le Code Historiographer a pour avantage de fournir aux chercheurs des données qui constituent le noyau central d’une plate-forme afin de répondre aux différentes questions sur les pratiques sociales dans les médias. Dans cette première phase de développement, il est capable d’analyser les éléments <form> présents dans les différentes versions du code d’un site internet. Le code est extrait depuis Wayback Machine’s archives qui stocke des snapshots d’une multitude de sites. Pour les tests, nous nous sommes penchés sur un article du site saschalobo.com qui appartient à un blogueur allemand, provocateur des polémiques. Un terrain fertile pour mieux observer les différentes manières de commenter sur un site et les possibles techniques anti-spamming appliquées.

Pour ce projet, nous avons abordé la question du trolling qui pourrait se développer dans les différents éléments de commentaires sur les sites. C’est pourquoi nous avons analysé uniquement l’élément <form> sur un journal. Néanmoins, cet outil pourrait s’utiliser dans l’avenir pour explorer bien d’autres questions ainsi que d’autres éléments dans le code de programmation de toute sorte de sites internet.

En parallèle au développement de l’outil, nous avons recensé un corpus d’une centaine d’URL’s où le trolling aurait pu prendre place. Une première analyse exploratoire des différentes versions du code de plusieurs sites nous a permis d’observer certains changements pertinents. Sur les blogs et les journaux en ligne, les utilisateurs ont changé leur manière de s’exprimer ou de communiquer. Ils sont basculés du contact à l’éditeur d’un article par mail aux boîtes des commentaires à la fin d’un article. Ces boîtes de commentaires sont souvent connectées aux réseaux sociaux comme Facebook et elles contiennent des plug-ins anti-spamming, par ex. Akismet, créé pour WordPress.

Mon opinion globale sur l’école d’hiver

Les points positifs:

• Le travail en équipe dans le programme est très riche, car on échange avec des différents corps de métiers : designers, programmeurs, scientifiques. Ce qui est actuellement rare quand on est dans le champ des sciences sociales.
• En une semaine, on produit des résultats qui permettent d’avancer de nouvelles méthodes pour étudier le Web dans les sciences sociales.
• On construit un réseau international avec des professionnels ou étudiant.e.s passionné.e.s.
• Quand on étudie le Web dans les sciences sociales, il est utile d’apprendre des nouvelles stratégies de recherche. La collecte et l’analyse des données numériques sont des points auxquels on doit faire beaucoup attention étant donné la volatilité des plates-formes.
• J’ai découvert de nouveaux scientifiques et leur littérature. J’ai appris beaucoup plus sur les Data Infrastructures avec le bon répertoire des références proposé par les Digital Methods.
• La cerise sur le gâteau : on visite Amsterdam autrement. Une ville exceptionnelle.

 

Les moins positifs:

• Il n’y a pas de débat collectif ou de discussions collectives sur les résultats des projets. Le programme finit le dernier jour avec un après-midi de présentations très court de chaque groupe. Je trouve cela dommage, car si chacun de nous s’est préparé en amont grace aux belles références fournies sur le travail scientifique de l’équipe de Digital Methods, on aurait pu en conclure des belles réflexions ensemble.
• Le sujet était Data Infrastructures, mais je n’ai pas l’impression que cela a été clairement abordé par chaque équipe. Ou puisqu’on n’a pas pu échanger avec les autres équipes à la fin, cela n’a pas été mis en valeur.
• J’étais déçue de ne pas avoir retrouvé les intérêts de recherche des chercheurs qui ont attiré mon attention au début du programme. Je n’ai pas pu alors aborder des questions qui m’intéressent sur les Data Infrastructures.
• Les projets étaient très similaires et j’attendais plus de variété.
• Il me paraît plus intéressant d’aller au programme de Digital Methods en proposant un projet. On pourrait ainsi aboutir à un article après avoir réalisé le travail pratique. Il paraît qu’à la session d’été il y a une autre dynamique. En outre, les chercheurs peuvent soumettre une esquisse d’article pour discuter en groupe et le faire avancer pendant la session d’hiver. J’ai appris cela en discutant avec le Prof. Rogers, mais cela n’a pas été explicité (ou je n’ai pas trouvé l’info) sur le site ou sur les documents envoyés après l’inscription au programme.
• On ne pratique pas vraiment les outils développés par les Digital Methods. C’est vrai que j’étais dans une équipe où il s’agissait de créer un nouveau logiciel, mais dans les autres projets, vu le nombre de participants, je ne pense pas que l’utilisation de ces logiciels était très importante. Il y a des développeurs dans chaque groupe et les leaders ont l’expertise nécessaire. C’est vrai que cela n’est pas l’un des buts du programme et on peut apprendre sur les logiciels depuis chez soi avec les références fournies et les tutoriels sur YouTube. Mais, dans la pratique chez soi, on rencontre des difficultés avec plusieurs outils et personnellement j’aime l’interaction humaine en complément à l’apprentissage digitale.

 

Le numérique fait-il de nous des numéros ?

Alors que j’étais au volant de ma voiture sur la route qui mène au supermarché, je suis tombée sur la chaîne de radio France Culture. Elle diffusait l’enregistrement d’une table ronde consacrée aux algorithmes. Le contenu méritait toute mon attention, il était de bien meilleure qualité que ce qu’on entend souvent dans les médias. Je me suis immédiatement arrêtée et me suis délectée de ce débat scientifique. Au moment de reprendre mon chemin, je me suis rendu compte que les magasins étaient déjà fermés ! Tant pis pour le souper, l’intermède en valait la peine. Et heureusement, pour ceux qui veulent encore l’écouter, le podcast est disponible en ligne.

Je vous laisse ici le résumé et le lien du podcast (en bas de page). Enjoy!

Table ronde enregistrée à La Sorbonne dans le cadre du forum “L’année vue par les sciences” le 25 février 2016 .

Et si le nom du prophète était, Patrick McGohan. Héros de la série Le Prisonnier, ça rappelle forcément quelques souvenirs aux plus de 20 ans, je m’explique, regardez le monde dans lequel nous évoluons aujourd’hui. L’omniprésence du numérique dans nos vies. Un « village » global où tout le monde, tout notre entourage numérique, nos « amis », se ressemble étrangement. Tout le monde s’entend bien, dans une sorte de concorde générale un peu étrange, parce que tout le monde a à peu près le même avis.

Par ailleurs, tout ce que nous faisons est observé, scruté, disséqué, toutes nos petites habitudes, tous les endroits (réels ou virtuels) que nous visitons, le moindre de nos choix, la décision la plus insignifiante comme passer la souris un tout petit instant sur cette publicité pour un vêtement et finir par renoncer à cliquer. Tout est enregistré. De telle sorte que tout ce qui va nous être proposé va être subtilement contraint. Orienté. On ne va pas nous forcer la main mais on va nous conduire, en nous poussant sans que nous ne nous en rendions compte, dans le bon sens, vers la bonne porte, dans la bonne direction.

Dans ce « village », tout le monde est à peu près heureux. Ou semble l’être. Il devient quasi impossible de se déconnecter, de quitter le village, alors il n’y a pas encore de grosse boule blanche qui sort de l’océan pour nous étouffer, et pourtant le sentiment d’étouffement n’est jamais très loin. Il n’y a pas de numéro 1. Il y a toujours de nouveaux numéros 2.

Vous voyez maintenant pourquoi Patrick McGohan Le Prisonnier avait quelque chose de prophétique lorsqu’il hurlait, dans ce monde qui avait pourtant toutes les allures de la perfection : « Je ne suis pas un numéro, je suis un homme libre ».

Sommes-nous des hommes libres dans ce monde numérique gouverné par les algorithmes ou avons-nous abdiqué cette liberté pour devenir, volontairement, des numéros ? Le plus grand péril pour la démocratie vient-il des poussées populistes qui gangrènent la société occidentale, ou de ce nouveau totalitarisme numérique auquel nous avons déjà, collectivement consenti ?

C’est ce scénario discrètement anxiogène dont nous allons débattre avec Antoinette Rouvroy, chercheuse au Fonds de la Recherche Scientifique, FNRS qui est rattaché au Centre de recherche Information, Droit et Société de l’Université de Namur, Benjamin Bayart que les utilisateurs de 4chan connaissent sous le pseudonyme (cravate) mais qui est surtout président de la Fédération des Fournisseurs d’Accès à Internet associatifs et co-fondateur de la Quadrature du Net et Jean-Gabriel Ganascia, professeur à l’UPMC, chercheur au laboratoire d’informatique de Paris VI, spécialiste d’intelligence artificielle, et président du comité d’éthique du CNRS.

Lien du podcast: http://bit.ly/2lz5elW

https://www.franceculture.fr/emissions/la-methode-scientifique/le-numerique-fait-il-de-nous-des-numeros