{"id":322,"date":"2018-12-28T08:00:40","date_gmt":"2018-12-28T08:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=322"},"modified":"2018-12-29T11:01:30","modified_gmt":"2018-12-29T11:01:30","slug":"un-sociologue-au-pays-des-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/un-sociologue-au-pays-des-big-data\/","title":{"rendered":"Un sociologue au pays des big data"},"content":{"rendered":"

Aujourd\u2019hui, le big data nous permet de pr\u00e9dire le niveau de criminalit\u00e9 d\u2019une ville (Bogomolov et al., 2014) ou d\u2019anticiper des catastrophes naturelles telles que les tremblements de terre (DeVries et al., 2018). On peut se demander alors comment, \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes, on arrive \u00e0 de tels r\u00e9sultats\u00a0?<\/p>\n

Le big data d\u00e9signe \u00ab des ensembles de donn\u00e9es devenus si volumineux qu’ils d\u00e9passent l’intuition et les capacit\u00e9s humaines d’analyse et m\u00eame celles des outils informatiques classiques de gestion de base de donn\u00e9es ou de l’information. \u00bb (CEA, 2017). Mais alors quels sont les nouveaux outils informatiques permettant de g\u00e9rer ces ensembles de donn\u00e9es si volumineux ? Et de quelle mani\u00e8re le calcul statistique et ses formules sont au c\u0153ur du ph\u00e9nom\u00e8ne big data ?<\/p>\n

Utiliser les donn\u00e9es, oui mais comment?<\/h4>\n

Dominique Cardon<\/a>, sociologue et directeur du laboratoire de recherche Medialab<\/a> de SciencePo identifie quatre familles de calcul num\u00e9rique principal. Ces familles filtreraient, analyseraient et utiliseraient diff\u00e9remment les donn\u00e9es du big data. Il illustre ces grandes familles par la m\u00e9taphore g\u00e9ographique suivante : le calculateur peut se positionner \u00e0 diff\u00e9rents endroits de la donn\u00e9e ou du champ de donn\u00e9es observ\u00e9, \u00e0 c\u00f4t\u00e9, au-dessus, en dessous ou \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur tel que le montre le sch\u00e9ma suivant\u00a0:<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

(source\u00a0: http:\/\/revuecaptures.org\/sites\/default\/files\/Proulx_figure_8.1.png<\/a>)<\/p>\n

 <\/p>\n

    \n
  1. Si le calculateur se retrouve \u00e0 c\u00f4t\u00e9<\/em>, alors il va hi\u00e9rarchiser en fonction du volume de personnes qui appr\u00e9cient, \u00e9coutent ou likent. Ici les algorithmes calculeraient de l\u2019audience et renverraient une hi\u00e9rarchie de la popularit\u00e9. Mais cela est critiqu\u00e9 car la popularit\u00e9 n\u2019est pas garante de la valeur de l\u2019information et cette popularit\u00e9 n\u2019est mesur\u00e9e qu\u2019au nombre de clic.<\/li>\n
  2. Si le calculateur se retrouve au-dessus<\/em>, alors l\u2019algorithme classe les sites en fonction de leurs citations par d\u2019autres sites eux m\u00eame cit\u00e9s par d\u2019autres. Il y a une r\u00e9elle hi\u00e9rarchie qui se cr\u00e9e entre les sites. Ce syst\u00e8me est critiquable par beaucoup d\u2019aspects. L\u2019algorithme d\u2019autorit\u00e9 repr\u00e9sente un terrain en mouvance constante o\u00f9 les techniques de d\u00e9tournement de ce syst\u00e8me sont nombreuses et constamment r\u00e9invent\u00e9es. Am\u00e9liorer le classement d\u2019un site dans les moteurs de recherche repr\u00e9sente un immense march\u00e9 sur le web sans garanti de fiabilit\u00e9 de l\u2019information.<\/li>\n
  3. Si le calculateur se trouve \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur<\/em> du monde qu\u2019il d\u00e9crit : c\u2019est le web social, avec un classement de l\u2019information personnalis\u00e9 en fonction des donn\u00e9es pr\u00e9sentes sur les profils des personnes sur les r\u00e9seaux sociaux. \u00ab De niche en niche, l\u2019information circule alors par cercle d\u2019affinit\u00e9 \u00bb (Cardon, 2018) ce qui incr\u00e9mente la r\u00e9putation d\u2019une information et acc\u00e9l\u00e8re la vitesse de diffusion. Ici on parle de mod\u00e8le li\u00e9 \u00e0 la r\u00e9putation avec cette nouvelle forme de visibilit\u00e9.<\/li>\n
  4. Si le calculateur se retrouve au-dessous<\/em> du monde qu\u2019il veut d\u00e9crire, il le fait alors avec des algorithmes qui fonctionnent sous un mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Ce mod\u00e8le utilise non pas les donn\u00e9es que les gens fournissent sur les r\u00e9seaux sociaux et autres mais enregistre la trace de leur comportement. Il semblerait alors que les informations des traces seraient plus v\u00e9ridiques que ce que la personne raconte de ce qu\u2019elle fait sur les r\u00e9seaux. Mais cela reste discutable. L\u2019exploitation de ces donn\u00e9es n\u2019est pas explicite et le degr\u00e9 de fiabilit\u00e9 de ces traces reste incertain.<\/li>\n<\/ol>\n

    La machine algorithmique est loin d\u2019\u00eatre neutre.<\/h4>\n

    En effet, avoir\u00a0connaissance de ces diff\u00e9rents principes et de leurs m\u00e9canismes\u00a0est primordial pour les appr\u00e9hender. Cela nous permet alors de nous mettre \u00e0 distance et de se demander si ces transformations pourraient avoir des effets sur les comportements humains. En effet, l\u2019humain cherche sans arr\u00eat \u00e0 se comparer et s\u2019am\u00e9liorer. Ces outils de calcul sont devenus les nouveaux crit\u00e8res d\u2019\u00e9valuation du monde qui nous entoure. Il est donc encore plus primordial d\u2019en conna\u00eetre les m\u00e9canismes et leurs enjeux. On ne calcule pas pour objectiver mais pour engager les individus \u00e0 am\u00e9liorer leur performance. (Cardon, 2018). Cela alimente finalement un mod\u00e8le comportementaliste encore peu repr\u00e9sentatif de l\u2019homme dans sa globalit\u00e9.<\/p>\n

    Pour terminer, nous pouvons rappeler les mots de Cathy O\u2019Neil<\/a> dont le livre publi\u00e9 en 2016 \u00ab Weapons of Math Destruction \u00bb vient d\u2019\u00eatre traduit et publi\u00e9 en fran\u00e7ais. Lanceuse d\u2019alerte, elle est math\u00e9maticienne et interpelle sur les notions d\u2019\u00e9thique et de responsabilit\u00e9 que nous allouons aux algorithmes (Cario, 2018). Est-ce que la notion de responsabilit\u00e9 est quantifiable aux yeux des algorithmes ? Peut-on traduire cette notion en terme num\u00e9rique ? Et si oui, quelle note donnerions-nous ? Et comment traduire celle-ci dans un code informatique fiable et contr\u00f4lable ? Ces questions primordiales sont au c\u0153ur des sciences des donn\u00e9es et de l\u2019information o\u00f9 le big data et ce que l\u2019on en fait est plus que jamais porteur du sens que l\u2019on veut donner, au monde de demain.<\/p>\n

    Bibliographie :<\/strong><\/h4>\n

    BOGOMOLOV, Andrey, LEPRI, Bruno, STAIANO, Jacopo, OLIVER, Nuria, PIANESI, Fabio et PENTLAND, Alex, 2014. Once Upon a Crime: Towards Crime Prediction from Demographics and Mobile Data. In : [en ligne]. 10 septembre 2014. [Consult\u00e9 le 26 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.2983<\/a>.<\/p>\n

    CARDON, Dominique, 2018. Du Big Data au marketing comportemental. In :
    \nMati\u00e8res \u00e0 penser avec Serge Tisseron, France Culture [en ligne]. 25 mai
    \n2018. [Consult\u00e9 le 24 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse :     https:\/\/www.franceculture.fr\/emissions\/matieres-a-penser-avec-serge-tisseron\/du-big-data-au-marketing-comportemental<\/a>.<\/p>\n

    CARIO, Erwan, 2018. Cathy O\u2019Neil\u202f: \u00abLes algorithmes cr\u00e9ent leur propre r\u00e9alit\u00e9\u00bb. In : Lib\u00e9ration.fr [en ligne]. 16 novembre 2018. [Consult\u00e9 le 26 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : https:\/\/www.liberation.fr\/debats\/2018\/11\/16\/cathy-o-neil-les-algorithmes-creent-leur-propre-realite_1692515<\/a>.<\/p>\n

    CEA, 2017. Conf\u00e9rence\u202f: voyage au coeur du Big Data. In : CEA\/M\u00e9diath\u00e8que [en ligne]. 5 juillet 2017. [Consult\u00e9 le 26 novembre 2018]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse : http:\/\/www.cea.fr\/multimedia\/Pages\/videos\/culture-scientifique\/technologies\/conference-big-data.aspx<\/a>.<\/p>\n

    DEVRIES, Phoebe M. R., VI\u00c9GAS, Fernanda, WATTENBERG, Martin et MEADE, Brendan J., 2018. Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes. In : Nature. 1 ao\u00fbt 2018. Vol. 560, n\u00b0 7720, p. 632\u2011634. DOI 10.1038\/s41586-018-0438-y.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Aujourd\u2019hui, le big data nous permet de pr\u00e9dire le niveau de criminalit\u00e9 d\u2019une ville (Bogomolov et al., 2014) ou d\u2019anticiper des catastrophes naturelles telles que les tremblements de terre (DeVries et al., 2018). 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