Les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor – dont nous avions chroniqué le livre, AI Snake Oil – signent pour le Knight un long article pour démonter les risques existentiels de l’IA générale. Pour eux, l’IA est une « technologie normale ». Cela ne signifie pas que son impact ne sera pas profond, comme l’électricité ou internet, mais cela signifie qu’ils considèrent « l’IA comme un outil dont nous pouvons et devons garder le contrôle, et nous soutenons que cet objectif ne nécessite ni interventions politiques drastiques ni avancées technologiques ». L’IA n’est pas appelée à déterminer elle-même son avenir, expliquent-ils. Les deux chercheurs estiment que « les impacts économiques et sociétaux transformateurs seront lents (de l’ordre de plusieurs décennies) ».

Selon eux, dans les années à venir « une part croissante du travail des individus va consister à contrôler l’IA ». Mais surtout, considérer l’IA comme une technologie courante conduit à des conclusions fondamentalement différentes sur les mesures d’atténuation que nous devons y apporter, et nous invite, notamment, à minimiser le danger d’une superintelligence autonome qui viendrait dévorer l’humanité.

La vitesse du progrès est plus linéaire qu’on le pense 

« Comme pour d’autres technologies à usage général, l’impact de l’IA se matérialise non pas lorsque les méthodes et les capacités s’améliorent, mais lorsque ces améliorations se traduisent en applications et se diffusent dans les secteurs productifs de l’économie« , rappellent les chercheurs, à la suite des travaux de Jeffrey Ding dans son livre, Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion Shapes Economic Competition (Princeton University Press, 2024, non traduit). Ding y rappelle que la diffusion d’une innovation compte plus que son invention, c’est-à-dire que l’élargissement des applications à d’innombrables secteurs est souvent lent mais décisif. Pour Foreign Affairs, Ding pointait d’ailleurs que l’enjeu des politiques publiques en matière d’IA ne devraient pas être de s’assurer de sa domination sur le cycle d’innovation, mais du rythme d’intégration de l’IA dans un large éventail de processus productifs. L’enjeu tient bien plus à élargir les champs d’application des innovations qu’à maîtriser la course à la puissance, telle qu’elle s’observe actuellement.

En fait, rappellent Narayanan et Kapoor, les déploiements de l’IA seront, comme dans toutes les autres technologies avant elle, progressifs, permettant aux individus comme aux institutions de s’adapter. Par exemple, constatent-ils, la diffusion de l’IA dans les domaines critiques pour la sécurité est lente. Même dans le domaine de « l’optimisation prédictive », c’est-à-dire la prédiction des risques pour prendre des décisions sur les individus, qui se sont multipliées ces dernières années, l’IA n’est pas très présente, comme l’avaient pointé les chercheurs dans une étude. Ce secteur mobilise surtout des techniques statistiques classiques, rappellent-ils. En fait, la complexité et l’opacité de l’IA font qu’elle est peu adaptée pour ces enjeux. Les risques de sécurité et de défaillance font que son usage y produit souvent de piètres résultats. Sans compter que la réglementation impose déjà des procédures qui ralentissent les déploiements, que ce soit la supervision des dispositifs médicaux ou l’IA Act européen. D’ailleurs, “lorsque de nouveaux domaines où l’IA peut être utilisée de manière significative apparaissent, nous pouvons et devons les réglementer ».

Même en dehors des domaines critiques pour la sécurité, l’adoption de l’IA est plus lente que ce que l’on pourrait croire. Pourtant, de nombreuses études estiment que l’usage de l’IA générative est déjà très fort. Une étude très commentée constatait qu’en août 2024, 40 % des adultes américains utilisaient déjà l’IA générative. Mais cette percée d’utilisation ne signifie pas pour autant une utilisation intensive, rappellent Narayanan et Kapoor – sur son blog, Gregory Chatonksy ne disait pas autre chose, distinguant une approche consumériste d’une approche productive, la seconde était bien moins maîtrisée que la première. L’adoption est une question d’utilisation du logiciel, et non de disponibilité, rappellent les chercheurs. Si les outils sont désormais accessibles immédiatement, leur intégration à des flux de travail ou à des habitudes, elle, prend du temps. Entre utiliser et intégrer, il y a une différence que le nombre d’utilisateurs d’une application ne suffit pas à distinguer. L’analyse de l’électrification par exemple montre que les gains de productivité ont mis des décennies à se matérialiser pleinement, comme l’expliquait Tim Harford. Ce qui a finalement permis de réaliser des gains de productivité, c’est surtout la refonte complète de l’agencement des usines autour de la logique des chaînes de production électrifiées. 

Les deux chercheurs estiment enfin que nous sommes confrontés à des limites à la vitesse d’innovation avec l’IA. Les voitures autonomes par exemple ont mis deux décennies à se développer, du fait des contraintes de sécurité nécessaires, qui, fort heureusement, les entravent encore. Certes, les choses peuvent aller plus vite dans des domaines non critiques, comme le jeu. Mais très souvent, “l’écart entre la capacité et la fiabilité” reste fort. La perspective d’agents IA pour la réservation de voyages ou le service clients est moins à risque que la conduite autonome, mais cet apprentissage n’est pas simple à réaliser pour autant. Rien n’assure qu’il devienne rapidement suffisamment fiable pour être déployé. Même dans le domaine de la recommandation sur les réseaux sociaux, le fait qu’elle s’appuie sur des modèles d’apprentissage automatique n’a pas supprimé la nécessité de coder les algorithmes de recommandation. Et dans nombre de domaines, la vitesse d’acquisition des connaissances pour déployer de l’IA est fortement limitée en raison des coûts sociaux de l’expérimentation. Enfin, les chercheurs soulignent que si l’IA sait coder ou répondre à des examens, comme à ceux du barreau, mieux que des humains, cela ne recouvre pas tous les enjeux des pratiques professionnelles réelles. En fait, trop souvent, les indicateurs permettent de mesurer les progrès des méthodes d’IA, mais peinent à mesurer leurs impacts ou l’adoption, c’est-à-dire l’intensité de son utilisation. Kapoor et Narayanan insistent : les impacts économiques de l’IA seront progressifs plus que exponentiels. Si le taux de publication d’articles sur l’IA affiche un doublement en moins de deux ans, on ne sait pas comment cette augmentation de volume se traduit en progrès. En fait, il est probable que cette surproduction même limite l’innovation. Une étude a ainsi montré que dans les domaines de recherche où le volume d’articles scientifiques est plus élevé, il est plus difficile aux nouvelles idées de percer. 

L’IA va rester sous contrôle 

Le recours aux concepts flous d’« intelligence » ou de « superintelligence » ont obscurci notre capacité à raisonner clairement sur un monde doté d’une IA avancée. Assez souvent, l’intelligence elle-même est assez mal définie, selon un spectre qui irait de la souris à l’IA, en passant par le singe et l’humain. Mais surtout, “l’intelligence n’est pas la propriété en jeu pour analyser les impacts de l’IA. C’est plutôt le pouvoir – la capacité à modifier son environnement – ​​qui est en jeu”. Nous ne sommes pas devenus puissants du fait de notre intelligence, mais du fait de la technologie que nous avons utilisé pour accroître nos capacités. La différence entre l’IA et les capacités humaines reposent surtout dans la vitesse. Les machines nous dépassent surtout en terme de vitesse, d’où le fait que nous les ayons développé surtout dans les domaines où la vitesse est en jeu.  

“Nous prévoyons que l’IA ne sera pas en mesure de surpasser significativement les humains entraînés (en particulier les équipes humaines, et surtout si elle est complétée par des outils automatisés simples) dans la prévision d’événements géopolitiques (par exemple, les élections). Nous faisons la même prédiction pour les tâches consistant à persuader les gens d’agir contre leur propre intérêt”. En fait, les systèmes d’IA ne seront pas significativement plus performants que les humains agissant avec l’aide de l’IA, prédisent les deux chercheurs.

Mais surtout, insistent-ils, rien ne permet d’affirmer que nous perdions demain la main sur l’IA. D’abord parce que le contrôle reste fort, des audits à la surveillance des systèmes en passant par la sécurité intégrée. “En cybersécurité, le principe du « moindre privilège » garantit que les acteurs n’ont accès qu’aux ressources minimales nécessaires à leurs tâches. Les contrôles d’accès empêchent les personnes travaillant avec des données et des systèmes sensibles d’accéder à des informations et outils confidentiels non nécessaires à leur travail. Nous pouvons concevoir des protections similaires pour les systèmes d’IA dans des contextes conséquents. Les méthodes de vérification formelle garantissent que les codes critiques pour la sécurité fonctionnent conformément à leurs spécifications ; elles sont désormais utilisées pour vérifier l’exactitude du code généré par l’IA.” Nous pouvons également emprunter des idées comme la conception de systèmes rendant les actions de changement d’état réversibles, permettant ainsi aux humains de conserver un contrôle significatif, même dans des systèmes hautement automatisés. On peut également imaginer de nouvelles idées pour assurer la sécurité, comme le développement de systèmes qui apprennent à transmettre les décisions aux opérateurs humains en fonction de l’incertitude ou du niveau de risque, ou encore la conception de systèmes agents dont l’activité est visible et lisible par les humains, ou encore la création de structures de contrôle hiérarchiques dans lesquelles des systèmes d’IA plus simples et plus fiables supervisent des systèmes plus performants, mais potentiellement peu fiables. Pour les deux chercheurs, “avec le développement et l’adoption de l’IA avancée, l’innovation se multipliera pour trouver de nouveaux modèles de contrôle humain”.

Pour eux d’ailleurs, à l’avenir, un nombre croissant d’emplois et de tâches humaines seront affectés au contrôle de l’IA. Lors des phases d’automatisation précédentes, d’innombrables méthodes de contrôle et de surveillance des machines ont été inventées. Et aujourd’hui, les chauffeurs routiers par exemple, ne cessent de contrôler et surveiller les machines qui les surveillent, comme l’expliquait Karen Levy. Pour les chercheurs, le risque de perdre de la lisibilité et du contrôle en favorisant l’efficacité et l’automatisation doit toujours être contrebalancée. Les IA mal contrôlées risquent surtout d’introduire trop d’erreurs pour rester rentables. Dans les faits, on constate plutôt que les systèmes trop autonomes et insuffisamment supervisés sont vite débranchés. Nul n’a avantage à se passer du contrôle humain. C’est ce que montre d’ailleurs la question de la gestion des risques, expliquent les deux chercheurs en listant plusieurs types de risques. 

La course aux armements par exemple, consistant à déployer une IA de plus en plus puissante sans supervision ni contrôle adéquats sous prétexte de concurrence, et que les acteurs les plus sûrs soient supplantés par des acteurs prenant plus de risques, est souvent vite remisée par la régulation. “De nombreuses stratégies réglementaires sont mobilisables, que ce soient celles axées sur les processus (normes, audits et inspections), les résultats (responsabilité) ou la correction de l’asymétrie d’information (étiquetage et certification).” En fait, rappellent les chercheurs, le succès commercial est plutôt lié à la sécurité qu’autre chose. Dans le domaine des voitures autonomes comme dans celui de l’aéronautique, “l’intégration de l’IA a été limitée aux normes de sécurité existantes, au lieu qu’elles soient abaissées pour encourager son adoption, principalement en raison de la capacité des régulateurs à sanctionner les entreprises qui ne respectent pas les normes de sécurité”. Dans le secteur automobile, pourtant, pendant longtemps, la sécurité n’était pas considérée comme relevant de la responsabilité des constructeurs. mais petit à petit, les normes et les attentes en matière de sécurité se sont renforcées. Dans le domaine des recommandations algorithmiques des médias sociaux par contre, les préjudices sont plus difficiles à mesurer, ce qui explique qu’il soit plus difficile d’imputer les défaillances aux systèmes de recommandation. “L’arbitrage entre innovation et réglementation est un dilemme récurrent pour l’État régulateur”. En fait, la plupart des secteurs à haut risque sont fortement réglementés, rappellent les deux chercheurs. Et contrairement à l’idée répandue, il n’y a pas que l’Europe qui régule, les Etats-Unis et la Chine aussi ! Quant à la course aux armements, elle se concentre surtout sur l’invention des modèles, pas sur l’adoption ou la diffusion qui demeurent bien plus déterminantes pourtant. 

Répondre aux abus. Jusqu’à présent, les principales défenses contre les abus se situent post-formation, alors qu’elles devraient surtout se situer en aval des modèles, estiment les chercheurs. Le problème fondamental est que la nocivité d’un modèle dépend du contexte, contexte souvent absent du modèle, comme ils l’expliquaient en montrant que la sécurité n’est pas une propriété du modèle. Le modèle chargé de rédiger un e-mail persuasif pour le phishing par exemple n’a aucun moyen de savoir s’il est utilisé à des fins marketing ou d’hameçonnage ; les interventions au niveau du modèle seraient donc inefficaces. Ainsi, les défenses les plus efficaces contre le phishing ne sont pas les restrictions sur la composition des e-mails (qui compromettraient les utilisations légitimes), mais plutôt les systèmes d’analyse et de filtrage des e-mails qui détectent les schémas suspects, et les protections au niveau du navigateur. Se défendre contre les cybermenaces liées à l’IA nécessite de renforcer les programmes de détection des vulnérabilités existants plutôt que de tenter de restreindre les capacités de l’IA à la source. Mais surtout, “plutôt que de considérer les capacités de l’IA uniquement comme une source de risque, il convient de reconnaître leur potentiel défensif. En cybersécurité, l’IA renforce déjà les capacités défensives grâce à la détection automatisée des vulnérabilités, à l’analyse des menaces et à la surveillance des surfaces d’attaque”. “Donner aux défenseurs l’accès à des outils d’IA puissants améliore souvent l’équilibre attaque-défense en leur faveur”. En modération de contenu, par exemple, on pourrait mieux mobiliser l’IA peut aider à identifier les opérations d’influence coordonnées. Nous devons investir dans des applications défensives plutôt que de tenter de restreindre la technologie elle-même, suggèrent les chercheurs. 

Le désalignement. Une IA mal alignée agit contre l’intention de son développeur ou de son utilisateur. Mais là encore, la principale défense contre le désalignement se situe en aval plutôt qu’en amont, dans les applications plutôt que dans les modèles. Le désalignement catastrophique est le plus spéculatif des risques, rappellent les chercheurs. “La crainte que les systèmes d’IA puissent interpréter les commandes de manière catastrophique repose souvent sur des hypothèses douteuses quant au déploiement de la technologie dans le monde réel”. Dans le monde réel, la surveillance et le contrôle sont très présents et l’IA est très utile pour renforcer cette surveillance et ce contrôle. Les craintes liées au désalignement de l’IA supposent que ces systèmes déjouent la surveillance, alors que nous avons développés de très nombreuses formes de contrôle, qui sont souvent d’autant plus fortes et redondantes que les décisions sont importantes. 

Les risques systémiques. Si les risques existentiels sont peu probables, les risques systémiques, eux, sont très courants. Parmi ceux-ci figurent “l’enracinement des préjugés et de la discrimination, les pertes d’emplois massives dans certaines professions, la dégradation des conditions de travail, l’accroissement des inégalités, la concentration du pouvoir, l’érosion de la confiance sociale, la pollution de l’écosystème de l’information, le déclin de la liberté de la presse, le recul démocratique, la surveillance de masse et l’autoritarisme”. “Si l’IA est une technologie normale, ces risques deviennent bien plus importants que les risques catastrophiques évoqués précédemment”. Car ces risques découlent de l’utilisation de l’IA par des personnes et des organisations pour promouvoir leurs propres intérêts, l’IA ne faisant qu’amplifier les instabilités existantes dans notre société. Nous devrions bien plus nous soucier des risques cumulatifs que des risques décisifs.

Politiques de l’IA

Narayanan et Kapoor concluent leur article en invitant à réorienter la régulation de l’IA, notamment en favorisant la résilience. Pour l’instant, l’élaboration des politiques publiques et des réglementations de l’IA est caractérisée par de profondes divergences et de fortes incertitudes, notamment sur la nature des risques que fait peser l’IA sur la société. Si les probabilités de risque existentiel de l’IA sont trop peu fiables pour éclairer les politiques, il n’empêche que nombre d’acteurs poussent à une régulation adaptée à ces risques existentiels. Alors que d’autres interventions, comme l’amélioration de la transparence, sont inconditionnellement utiles pour atténuer les risques, quels qu’ils soient. Se défendre contre la superintelligence exige que l’humanité s’unisse contre un ennemi commun, pour ainsi dire, concentrant le pouvoir et exerçant un contrôle centralisé sur l’IA, qui risque d’être un remède pire que le mal. Or, nous devrions bien plus nous préoccuper des risques cumulatifs et des pratiques capitalistes extractives que l’IA amplifie et qui amplifient les inégalités. Pour nous défendre contre ces risques-ci, pour empêcher la concentration du pouvoir et des ressources, il nous faut rendre l’IA puissante plus largement accessible, défendent les deux chercheurs. 

Ils recommandent d’ailleurs plusieurs politiques. D’abord, améliorer le financement stratégique sur les risques. Nous devons obtenir de meilleures connaissances sur la façon dont les acteurs malveillants utilisent l’IA et améliorer nos connaissances sur les risques et leur atténuation. Ils proposent également d’améliorer la surveillance des usages, des risques et des échecs, passant par les déclarations de transparences, les registres et inventaires, les enregistrements de produits, les registres d’incidents (comme la base de données d’incidents de l’IA) ou la protection des lanceurs d’alerte… Enfin, il proposent que les “données probantes” soient un objectif prioritaire, c’est-à-dire d’améliorer l’accès de la recherche.

Dans le domaine de l’IA, la difficulté consiste à évaluer les risques avant le déploiement. Pour améliorer la résilience, il est important d’améliorer la responsabilité et la résilience, plus que l’analyse de risque, c’est-à-dire des démarches de contrôle qui ont lieu après les déploiements. “La résilience exige à la fois de minimiser la gravité des dommages lorsqu’ils surviennent et la probabilité qu’ils surviennent.” Pour atténuer les effets de l’IA nous devons donc nous doter de politiques qui vont renforcer la démocratie, la liberté de la presse ou l’équité dans le monde du travail. C’est-à-dire d’améliorer la résilience sociétale au sens large. 

Pour élaborer des politiques technologiques efficaces, il faut ensuite renforcer les capacités techniques et institutionnelles de la recherche, des autorités et administrations. Sans personnels compétents et informés, la régulation de l’IA sera toujours difficile. Les chercheurs invitent même à “diversifier l’ensemble des régulateurs et, idéalement, à introduire la concurrence entre eux plutôt que de confier la responsabilité de l’ensemble à un seul régulateur”.

Par contre, Kapoor et Narayanan se défient fortement des politiques visant à promouvoir une non-prolifération de l’IA, c’est-à-dire à limiter le nombre d’acteurs pouvant développer des IA performantes. Les contrôles à l’exportation de matériel ou de logiciels visant à limiter la capacité des pays à construire, acquérir ou exploiter une IA performante, l’exigence de licences pour construire ou distribuer une IA performante, et l’interdiction des modèles d’IA à pondération ouverte… sont des politiques qui favorisent la concentration plus qu’elles ne réduisent les risques. “Lorsque de nombreuses applications en aval s’appuient sur le même modèle, les vulnérabilités de ce modèle peuvent être exploitées dans toutes les applications”, rappellent-ils.

Pour les deux chercheurs, nous devons “réaliser les avantages de l’IA”, c’est-à-dire accélérer l’adoption des bénéfices de l’IA et atténuer ses inconvénients. Pour cela, estiment-ils, nous devons être plus souples sur nos modalités d’intervention. Par exemple, ils estiment que pour l’instant catégoriser certains domaines de déploiement de l’IA comme à haut risque est problématique, au prétexte que dans ces secteurs (assurance, prestation sociale ou recrutement…), les technologies peuvent aller de la reconnaissance optique de caractères, relativement inoffensives, à la prise de décision automatisées dont les conséquences sont importantes. Pour eux, il faudrait seulement considérer la prise de décision automatisée dans ces secteurs comme à haut risque. 

Un autre enjeu repose sur l’essor des modèles fondamentaux qui a conduit à une distinction beaucoup plus nette entre les développeurs de modèles, les développeurs en aval et les déployeurs (parmi de nombreuses autres catégories). Une réglementation insensible à ces distinctions risque de conférer aux développeurs de modèles des responsabilités en matière d’atténuation des risques liés à des contextes de déploiement particuliers, ce qui leur serait impossible en raison de la nature polyvalente des modèles fondamentaux et de l’imprévisibilité de tous les contextes de déploiement possibles.

Enfin, lorsque la réglementation établit une distinction binaire entre les décisions entièrement automatisées et celles qui ne le sont pas, et ne reconnaît pas les degrés de surveillance, elle décourage l’adoption de nouveaux modèles de contrôle de l’IA. Or de nombreux nouveaux modèles sont proposés pour garantir une supervision humaine efficace sans impliquer un humain dans chaque décision. Il serait imprudent de définir la prise de décision automatisée de telle sorte que ces approches engendrent les mêmes contraintes de conformité qu’un système sans supervision. Pour les deux chercheurs, “opposer réglementation et diffusion est un faux compromis, tout comme opposer réglementation et innovation”, comme le disait Anu Bradford. Pour autant, soulignent les chercheurs, l’enjeu n’est pas de ne pas réguler, mais bien de garantir de la souplesse. La législation garantissant la validité juridique des signatures et enregistrement électroniques promulguée en 2000 aux Etats-Unis a joué un rôle déterminant dans la promotion du commerce électronique et sa diffusion. La législation sur les petits drones mise en place par la Federal Aviation Administration en 2016 a permis le développement du secteur par la création de pilotes certifiés. Nous devons trouver pour l’IA également des réglementations qui favorisent sa diffusion, estiment-ils. Par exemple, en facilitant “la redistribution des bénéfices de l’IA afin de les rendre plus équitables et d’indemniser les personnes qui risquent de subir les conséquences de l’automatisation. Le renforcement des filets de sécurité sociale contribuera à atténuer l’inquiétude actuelle du public face à l’IA dans de nombreux pays”. Et les chercheurs de suggérer par exemple de taxer les entreprises d’IA pour soutenir les industries culturelles et le journalisme, mis à mal par l’IA. En ce qui concerne l’adoption par les services publics de l’IA, les gouvernements doivent trouver le juste équilibre entre une adoption trop précipitée qui génère des défaillances et de la méfiance, et une adoption trop lente qui risque de produire de l’externalisation par le secteur privé.

Les chercheurs Arvind Narayanan et Sayash Kapoor – dont nous avions chroniqué le livre, AI Snake Oil – signent pour le Knight un long article pour démonter les risques existentiels de l’IA générale. Pour eux, l’IA est une « technologie normale ». Cela ne signifie pas que son impact ne sera pas profond, comme l’électricité ou internet, mais cela signifie qu’ils considèrent « l’IA comme un outil dont nous pouvons et devons garder le contrôle, et nous soutenons que cet objectif ne nécessite ni interventions politiques drastiques ni avancées technologiques ». L’IA n’est pas appelée à déterminer elle-même son avenir, expliquent-ils. Les deux chercheurs estiment que « les impacts économiques et sociétaux transformateurs seront lents (de l’ordre de plusieurs décennies) ».

Selon eux, dans les années à venir « une part croissante du travail des individus va consister à contrôler l’IA ». Mais surtout, considérer l’IA comme une technologie courante conduit à des conclusions fondamentalement différentes sur les mesures d’atténuation que nous devons y apporter, et nous invite, notamment, à minimiser le danger d’une superintelligence autonome qui viendrait dévorer l’humanité.

La vitesse du progrès est plus linéaire qu’on le pense 

« Comme pour d’autres technologies à usage général, l’impact de l’IA se matérialise non pas lorsque les méthodes et les capacités s’améliorent, mais lorsque ces améliorations se traduisent en applications et se diffusent dans les secteurs productifs de l’économie« , rappellent les chercheurs, à la suite des travaux de Jeffrey Ding dans son livre, Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion Shapes Economic Competition (Princeton University Press, 2024, non traduit). Ding y rappelle que la diffusion d’une innovation compte plus que son invention, c’est-à-dire que l’élargissement des applications à d’innombrables secteurs est souvent lent mais décisif. Pour Foreign Affairs, Ding pointait d’ailleurs que l’enjeu des politiques publiques en matière d’IA ne devraient pas être de s’assurer de sa domination sur le cycle d’innovation, mais du rythme d’intégration de l’IA dans un large éventail de processus productifs. L’enjeu tient bien plus à élargir les champs d’application des innovations qu’à maîtriser la course à la puissance, telle qu’elle s’observe actuellement.

En fait, rappellent Narayanan et Kapoor, les déploiements de l’IA seront, comme dans toutes les autres technologies avant elle, progressifs, permettant aux individus comme aux institutions de s’adapter. Par exemple, constatent-ils, la diffusion de l’IA dans les domaines critiques pour la sécurité est lente. Même dans le domaine de « l’optimisation prédictive », c’est-à-dire la prédiction des risques pour prendre des décisions sur les individus, qui se sont multipliées ces dernières années, l’IA n’est pas très présente, comme l’avaient pointé les chercheurs dans une étude. Ce secteur mobilise surtout des techniques statistiques classiques, rappellent-ils. En fait, la complexité et l’opacité de l’IA font qu’elle est peu adaptée pour ces enjeux. Les risques de sécurité et de défaillance font que son usage y produit souvent de piètres résultats. Sans compter que la réglementation impose déjà des procédures qui ralentissent les déploiements, que ce soit la supervision des dispositifs médicaux ou l’IA Act européen. D’ailleurs, “lorsque de nouveaux domaines où l’IA peut être utilisée de manière significative apparaissent, nous pouvons et devons les réglementer ».

Même en dehors des domaines critiques pour la sécurité, l’adoption de l’IA est plus lente que ce que l’on pourrait croire. Pourtant, de nombreuses études estiment que l’usage de l’IA générative est déjà très fort. Une étude très commentée constatait qu’en août 2024, 40 % des adultes américains utilisaient déjà l’IA générative. Mais cette percée d’utilisation ne signifie pas pour autant une utilisation intensive, rappellent Narayanan et Kapoor – sur son blog, Gregory Chatonksy ne disait pas autre chose, distinguant une approche consumériste d’une approche productive, la seconde était bien moins maîtrisée que la première. L’adoption est une question d’utilisation du logiciel, et non de disponibilité, rappellent les chercheurs. Si les outils sont désormais accessibles immédiatement, leur intégration à des flux de travail ou à des habitudes, elle, prend du temps. Entre utiliser et intégrer, il y a une différence que le nombre d’utilisateurs d’une application ne suffit pas à distinguer. L’analyse de l’électrification par exemple montre que les gains de productivité ont mis des décennies à se matérialiser pleinement, comme l’expliquait Tim Harford. Ce qui a finalement permis de réaliser des gains de productivité, c’est surtout la refonte complète de l’agencement des usines autour de la logique des chaînes de production électrifiées. 

Les deux chercheurs estiment enfin que nous sommes confrontés à des limites à la vitesse d’innovation avec l’IA. Les voitures autonomes par exemple ont mis deux décennies à se développer, du fait des contraintes de sécurité nécessaires, qui, fort heureusement, les entravent encore. Certes, les choses peuvent aller plus vite dans des domaines non critiques, comme le jeu. Mais très souvent, “l’écart entre la capacité et la fiabilité” reste fort. La perspective d’agents IA pour la réservation de voyages ou le service clients est moins à risque que la conduite autonome, mais cet apprentissage n’est pas simple à réaliser pour autant. Rien n’assure qu’il devienne rapidement suffisamment fiable pour être déployé. Même dans le domaine de la recommandation sur les réseaux sociaux, le fait qu’elle s’appuie sur des modèles d’apprentissage automatique n’a pas supprimé la nécessité de coder les algorithmes de recommandation. Et dans nombre de domaines, la vitesse d’acquisition des connaissances pour déployer de l’IA est fortement limitée en raison des coûts sociaux de l’expérimentation. Enfin, les chercheurs soulignent que si l’IA sait coder ou répondre à des examens, comme à ceux du barreau, mieux que des humains, cela ne recouvre pas tous les enjeux des pratiques professionnelles réelles. En fait, trop souvent, les indicateurs permettent de mesurer les progrès des méthodes d’IA, mais peinent à mesurer leurs impacts ou l’adoption, c’est-à-dire l’intensité de son utilisation. Kapoor et Narayanan insistent : les impacts économiques de l’IA seront progressifs plus que exponentiels. Si le taux de publication d’articles sur l’IA affiche un doublement en moins de deux ans, on ne sait pas comment cette augmentation de volume se traduit en progrès. En fait, il est probable que cette surproduction même limite l’innovation. Une étude a ainsi montré que dans les domaines de recherche où le volume d’articles scientifiques est plus élevé, il est plus difficile aux nouvelles idées de percer. 

L’IA va rester sous contrôle 

Le recours aux concepts flous d’« intelligence » ou de « superintelligence » ont obscurci notre capacité à raisonner clairement sur un monde doté d’une IA avancée. Assez souvent, l’intelligence elle-même est assez mal définie, selon un spectre qui irait de la souris à l’IA, en passant par le singe et l’humain. Mais surtout, “l’intelligence n’est pas la propriété en jeu pour analyser les impacts de l’IA. C’est plutôt le pouvoir – la capacité à modifier son environnement – ​​qui est en jeu”. Nous ne sommes pas devenus puissants du fait de notre intelligence, mais du fait de la technologie que nous avons utilisé pour accroître nos capacités. La différence entre l’IA et les capacités humaines reposent surtout dans la vitesse. Les machines nous dépassent surtout en terme de vitesse, d’où le fait que nous les ayons développé surtout dans les domaines où la vitesse est en jeu.  

“Nous prévoyons que l’IA ne sera pas en mesure de surpasser significativement les humains entraînés (en particulier les équipes humaines, et surtout si elle est complétée par des outils automatisés simples) dans la prévision d’événements géopolitiques (par exemple, les élections). Nous faisons la même prédiction pour les tâches consistant à persuader les gens d’agir contre leur propre intérêt”. En fait, les systèmes d’IA ne seront pas significativement plus performants que les humains agissant avec l’aide de l’IA, prédisent les deux chercheurs.

Mais surtout, insistent-ils, rien ne permet d’affirmer que nous perdions demain la main sur l’IA. D’abord parce que le contrôle reste fort, des audits à la surveillance des systèmes en passant par la sécurité intégrée. “En cybersécurité, le principe du « moindre privilège » garantit que les acteurs n’ont accès qu’aux ressources minimales nécessaires à leurs tâches. Les contrôles d’accès empêchent les personnes travaillant avec des données et des systèmes sensibles d’accéder à des informations et outils confidentiels non nécessaires à leur travail. Nous pouvons concevoir des protections similaires pour les systèmes d’IA dans des contextes conséquents. Les méthodes de vérification formelle garantissent que les codes critiques pour la sécurité fonctionnent conformément à leurs spécifications ; elles sont désormais utilisées pour vérifier l’exactitude du code généré par l’IA.” Nous pouvons également emprunter des idées comme la conception de systèmes rendant les actions de changement d’état réversibles, permettant ainsi aux humains de conserver un contrôle significatif, même dans des systèmes hautement automatisés. On peut également imaginer de nouvelles idées pour assurer la sécurité, comme le développement de systèmes qui apprennent à transmettre les décisions aux opérateurs humains en fonction de l’incertitude ou du niveau de risque, ou encore la conception de systèmes agents dont l’activité est visible et lisible par les humains, ou encore la création de structures de contrôle hiérarchiques dans lesquelles des systèmes d’IA plus simples et plus fiables supervisent des systèmes plus performants, mais potentiellement peu fiables. Pour les deux chercheurs, “avec le développement et l’adoption de l’IA avancée, l’innovation se multipliera pour trouver de nouveaux modèles de contrôle humain”.

Pour eux d’ailleurs, à l’avenir, un nombre croissant d’emplois et de tâches humaines seront affectés au contrôle de l’IA. Lors des phases d’automatisation précédentes, d’innombrables méthodes de contrôle et de surveillance des machines ont été inventées. Et aujourd’hui, les chauffeurs routiers par exemple, ne cessent de contrôler et surveiller les machines qui les surveillent, comme l’expliquait Karen Levy. Pour les chercheurs, le risque de perdre de la lisibilité et du contrôle en favorisant l’efficacité et l’automatisation doit toujours être contrebalancée. Les IA mal contrôlées risquent surtout d’introduire trop d’erreurs pour rester rentables. Dans les faits, on constate plutôt que les systèmes trop autonomes et insuffisamment supervisés sont vite débranchés. Nul n’a avantage à se passer du contrôle humain. C’est ce que montre d’ailleurs la question de la gestion des risques, expliquent les deux chercheurs en listant plusieurs types de risques. 

La course aux armements par exemple, consistant à déployer une IA de plus en plus puissante sans supervision ni contrôle adéquats sous prétexte de concurrence, et que les acteurs les plus sûrs soient supplantés par des acteurs prenant plus de risques, est souvent vite remisée par la régulation. “De nombreuses stratégies réglementaires sont mobilisables, que ce soient celles axées sur les processus (normes, audits et inspections), les résultats (responsabilité) ou la correction de l’asymétrie d’information (étiquetage et certification).” En fait, rappellent les chercheurs, le succès commercial est plutôt lié à la sécurité qu’autre chose. Dans le domaine des voitures autonomes comme dans celui de l’aéronautique, “l’intégration de l’IA a été limitée aux normes de sécurité existantes, au lieu qu’elles soient abaissées pour encourager son adoption, principalement en raison de la capacité des régulateurs à sanctionner les entreprises qui ne respectent pas les normes de sécurité”. Dans le secteur automobile, pourtant, pendant longtemps, la sécurité n’était pas considérée comme relevant de la responsabilité des constructeurs. mais petit à petit, les normes et les attentes en matière de sécurité se sont renforcées. Dans le domaine des recommandations algorithmiques des médias sociaux par contre, les préjudices sont plus difficiles à mesurer, ce qui explique qu’il soit plus difficile d’imputer les défaillances aux systèmes de recommandation. “L’arbitrage entre innovation et réglementation est un dilemme récurrent pour l’État régulateur”. En fait, la plupart des secteurs à haut risque sont fortement réglementés, rappellent les deux chercheurs. Et contrairement à l’idée répandue, il n’y a pas que l’Europe qui régule, les Etats-Unis et la Chine aussi ! Quant à la course aux armements, elle se concentre surtout sur l’invention des modèles, pas sur l’adoption ou la diffusion qui demeurent bien plus déterminantes pourtant. 

Répondre aux abus. Jusqu’à présent, les principales défenses contre les abus se situent post-formation, alors qu’elles devraient surtout se situer en aval des modèles, estiment les chercheurs. Le problème fondamental est que la nocivité d’un modèle dépend du contexte, contexte souvent absent du modèle, comme ils l’expliquaient en montrant que la sécurité n’est pas une propriété du modèle. Le modèle chargé de rédiger un e-mail persuasif pour le phishing par exemple n’a aucun moyen de savoir s’il est utilisé à des fins marketing ou d’hameçonnage ; les interventions au niveau du modèle seraient donc inefficaces. Ainsi, les défenses les plus efficaces contre le phishing ne sont pas les restrictions sur la composition des e-mails (qui compromettraient les utilisations légitimes), mais plutôt les systèmes d’analyse et de filtrage des e-mails qui détectent les schémas suspects, et les protections au niveau du navigateur. Se défendre contre les cybermenaces liées à l’IA nécessite de renforcer les programmes de détection des vulnérabilités existants plutôt que de tenter de restreindre les capacités de l’IA à la source. Mais surtout, “plutôt que de considérer les capacités de l’IA uniquement comme une source de risque, il convient de reconnaître leur potentiel défensif. En cybersécurité, l’IA renforce déjà les capacités défensives grâce à la détection automatisée des vulnérabilités, à l’analyse des menaces et à la surveillance des surfaces d’attaque”. “Donner aux défenseurs l’accès à des outils d’IA puissants améliore souvent l’équilibre attaque-défense en leur faveur”. En modération de contenu, par exemple, on pourrait mieux mobiliser l’IA peut aider à identifier les opérations d’influence coordonnées. Nous devons investir dans des applications défensives plutôt que de tenter de restreindre la technologie elle-même, suggèrent les chercheurs. 

Le désalignement. Une IA mal alignée agit contre l’intention de son développeur ou de son utilisateur. Mais là encore, la principale défense contre le désalignement se situe en aval plutôt qu’en amont, dans les applications plutôt que dans les modèles. Le désalignement catastrophique est le plus spéculatif des risques, rappellent les chercheurs. “La crainte que les systèmes d’IA puissent interpréter les commandes de manière catastrophique repose souvent sur des hypothèses douteuses quant au déploiement de la technologie dans le monde réel”. Dans le monde réel, la surveillance et le contrôle sont très présents et l’IA est très utile pour renforcer cette surveillance et ce contrôle. Les craintes liées au désalignement de l’IA supposent que ces systèmes déjouent la surveillance, alors que nous avons développés de très nombreuses formes de contrôle, qui sont souvent d’autant plus fortes et redondantes que les décisions sont importantes. 

Les risques systémiques. Si les risques existentiels sont peu probables, les risques systémiques, eux, sont très courants. Parmi ceux-ci figurent “l’enracinement des préjugés et de la discrimination, les pertes d’emplois massives dans certaines professions, la dégradation des conditions de travail, l’accroissement des inégalités, la concentration du pouvoir, l’érosion de la confiance sociale, la pollution de l’écosystème de l’information, le déclin de la liberté de la presse, le recul démocratique, la surveillance de masse et l’autoritarisme”. “Si l’IA est une technologie normale, ces risques deviennent bien plus importants que les risques catastrophiques évoqués précédemment”. Car ces risques découlent de l’utilisation de l’IA par des personnes et des organisations pour promouvoir leurs propres intérêts, l’IA ne faisant qu’amplifier les instabilités existantes dans notre société. Nous devrions bien plus nous soucier des risques cumulatifs que des risques décisifs.

Politiques de l’IA

Narayanan et Kapoor concluent leur article en invitant à réorienter la régulation de l’IA, notamment en favorisant la résilience. Pour l’instant, l’élaboration des politiques publiques et des réglementations de l’IA est caractérisée par de profondes divergences et de fortes incertitudes, notamment sur la nature des risques que fait peser l’IA sur la société. Si les probabilités de risque existentiel de l’IA sont trop peu fiables pour éclairer les politiques, il n’empêche que nombre d’acteurs poussent à une régulation adaptée à ces risques existentiels. Alors que d’autres interventions, comme l’amélioration de la transparence, sont inconditionnellement utiles pour atténuer les risques, quels qu’ils soient. Se défendre contre la superintelligence exige que l’humanité s’unisse contre un ennemi commun, pour ainsi dire, concentrant le pouvoir et exerçant un contrôle centralisé sur l’IA, qui risque d’être un remède pire que le mal. Or, nous devrions bien plus nous préoccuper des risques cumulatifs et des pratiques capitalistes extractives que l’IA amplifie et qui amplifient les inégalités. Pour nous défendre contre ces risques-ci, pour empêcher la concentration du pouvoir et des ressources, il nous faut rendre l’IA puissante plus largement accessible, défendent les deux chercheurs. 

Ils recommandent d’ailleurs plusieurs politiques. D’abord, améliorer le financement stratégique sur les risques. Nous devons obtenir de meilleures connaissances sur la façon dont les acteurs malveillants utilisent l’IA et améliorer nos connaissances sur les risques et leur atténuation. Ils proposent également d’améliorer la surveillance des usages, des risques et des échecs, passant par les déclarations de transparences, les registres et inventaires, les enregistrements de produits, les registres d’incidents (comme la base de données d’incidents de l’IA) ou la protection des lanceurs d’alerte… Enfin, il proposent que les “données probantes” soient un objectif prioritaire, c’est-à-dire d’améliorer l’accès de la recherche.

Dans le domaine de l’IA, la difficulté consiste à évaluer les risques avant le déploiement. Pour améliorer la résilience, il est important d’améliorer la responsabilité et la résilience, plus que l’analyse de risque, c’est-à-dire des démarches de contrôle qui ont lieu après les déploiements. “La résilience exige à la fois de minimiser la gravité des dommages lorsqu’ils surviennent et la probabilité qu’ils surviennent.” Pour atténuer les effets de l’IA nous devons donc nous doter de politiques qui vont renforcer la démocratie, la liberté de la presse ou l’équité dans le monde du travail. C’est-à-dire d’améliorer la résilience sociétale au sens large. 

Pour élaborer des politiques technologiques efficaces, il faut ensuite renforcer les capacités techniques et institutionnelles de la recherche, des autorités et administrations. Sans personnels compétents et informés, la régulation de l’IA sera toujours difficile. Les chercheurs invitent même à “diversifier l’ensemble des régulateurs et, idéalement, à introduire la concurrence entre eux plutôt que de confier la responsabilité de l’ensemble à un seul régulateur”.

Par contre, Kapoor et Narayanan se défient fortement des politiques visant à promouvoir une non-prolifération de l’IA, c’est-à-dire à limiter le nombre d’acteurs pouvant développer des IA performantes. Les contrôles à l’exportation de matériel ou de logiciels visant à limiter la capacité des pays à construire, acquérir ou exploiter une IA performante, l’exigence de licences pour construire ou distribuer une IA performante, et l’interdiction des modèles d’IA à pondération ouverte… sont des politiques qui favorisent la concentration plus qu’elles ne réduisent les risques. “Lorsque de nombreuses applications en aval s’appuient sur le même modèle, les vulnérabilités de ce modèle peuvent être exploitées dans toutes les applications”, rappellent-ils.

Pour les deux chercheurs, nous devons “réaliser les avantages de l’IA”, c’est-à-dire accélérer l’adoption des bénéfices de l’IA et atténuer ses inconvénients. Pour cela, estiment-ils, nous devons être plus souples sur nos modalités d’intervention. Par exemple, ils estiment que pour l’instant catégoriser certains domaines de déploiement de l’IA comme à haut risque est problématique, au prétexte que dans ces secteurs (assurance, prestation sociale ou recrutement…), les technologies peuvent aller de la reconnaissance optique de caractères, relativement inoffensives, à la prise de décision automatisées dont les conséquences sont importantes. Pour eux, il faudrait seulement considérer la prise de décision automatisée dans ces secteurs comme à haut risque. 

Un autre enjeu repose sur l’essor des modèles fondamentaux qui a conduit à une distinction beaucoup plus nette entre les développeurs de modèles, les développeurs en aval et les déployeurs (parmi de nombreuses autres catégories). Une réglementation insensible à ces distinctions risque de conférer aux développeurs de modèles des responsabilités en matière d’atténuation des risques liés à des contextes de déploiement particuliers, ce qui leur serait impossible en raison de la nature polyvalente des modèles fondamentaux et de l’imprévisibilité de tous les contextes de déploiement possibles.

Enfin, lorsque la réglementation établit une distinction binaire entre les décisions entièrement automatisées et celles qui ne le sont pas, et ne reconnaît pas les degrés de surveillance, elle décourage l’adoption de nouveaux modèles de contrôle de l’IA. Or de nombreux nouveaux modèles sont proposés pour garantir une supervision humaine efficace sans impliquer un humain dans chaque décision. Il serait imprudent de définir la prise de décision automatisée de telle sorte que ces approches engendrent les mêmes contraintes de conformité qu’un système sans supervision. Pour les deux chercheurs, “opposer réglementation et diffusion est un faux compromis, tout comme opposer réglementation et innovation”, comme le disait Anu Bradford. Pour autant, soulignent les chercheurs, l’enjeu n’est pas de ne pas réguler, mais bien de garantir de la souplesse. La législation garantissant la validité juridique des signatures et enregistrement électroniques promulguée en 2000 aux Etats-Unis a joué un rôle déterminant dans la promotion du commerce électronique et sa diffusion. La législation sur les petits drones mise en place par la Federal Aviation Administration en 2016 a permis le développement du secteur par la création de pilotes certifiés. Nous devons trouver pour l’IA également des réglementations qui favorisent sa diffusion, estiment-ils. Par exemple, en facilitant “la redistribution des bénéfices de l’IA afin de les rendre plus équitables et d’indemniser les personnes qui risquent de subir les conséquences de l’automatisation. Le renforcement des filets de sécurité sociale contribuera à atténuer l’inquiétude actuelle du public face à l’IA dans de nombreux pays”. Et les chercheurs de suggérer par exemple de taxer les entreprises d’IA pour soutenir les industries culturelles et le journalisme, mis à mal par l’IA. En ce qui concerne l’adoption par les services publics de l’IA, les gouvernements doivent trouver le juste équilibre entre une adoption trop précipitée qui génère des défaillances et de la méfiance, et une adoption trop lente qui risque de produire de l’externalisation par le secteur privé.

Il reste difficile de suivre ce qui se déroule de l’autre côté de l’Atlantique depuis l’arrivée de Trump au pouvoir, ce démantèlement de l’Amérique, comme nous l’appelions. Nous avons tenté également de faire le point de ce qu’était le Doge, de quelle efficacité il était le nom, à savoir un piratage, un remplacement démocratique, une porte ouverte pour la corruption et l’escroquerie… Depuis, les articles s’accumulent encore. Un son de cloche complémentaire le présente souvent comme une privatisation inédite des services publics. Explorons cette piste. 

Une privatisation inédite : les délégataires aux commandes

Le Doge tient d’une privatisation inédite des services publics, assène Brett Heinz pour The American Prospect, rappelant que si Musk a dépensé 290 millions de dollars pour l’élection de Trump, ses entreprises ont reçu plus de 38 milliards de dollars d’aides gouvernementales au cours des deux dernières décennies. 

En fait, le Doge ne vise pas à accroître l’efficacité gouvernementale, mais bien à démanteler la fonction publique en ciblant les dépenses que Musk et Trump désapprouvent, tout en centralisant le pouvoir décisionnel à la Maison Blanche. Mais surtout, le Doge entérine une nouvelle stratégie : « l’accession de sous-traitants gouvernementaux comme Musk au rang de décideurs politiques ». Ce sont ceux qu’on appellerait en France les délégataires des services publics qui prennent les commandes. 

« La seule classe parasitaire qui profite de l’inefficacité du gouvernement est constituée de sous-traitants gouvernementaux à but lucratif comme Musk, qui s’enrichissent sur l’argent des contribuables en fournissant des services hors de prix pour compenser le manque de capacités de l’État, tout en utilisant leurs milliards pour manipuler le système à leur avantage. Permettre à des sous-traitants comme lui de décider de la façon dont le gouvernement dépense l’argent est à la fois un affront à la démocratie et une invitation ouverte à davantage de corruption », explique Heinz.

« La plupart des Américains ignorent à quel point leur gouvernement a déjà été privatisé. On estimait en 2017 que plus de 40 % des personnes travaillant pour le gouvernement ne sont pas réellement des fonctionnaires. Ce sont des sous-traitants d’entreprises privées, embauchés pour prendre en charge une tâche particulière du secteur public. Dans certains secteurs gouvernementaux, comme l’armée, le recours aux sous-traitants est monnaie courante : en 2019, on comptait 1,5 sous-traitant pour chaque soldat américain en Irak et en Afghanistan. »

Pour le dire autrement, le gouvernement fédéral ne souffre pas d’un effectif pléthorique, au contraire : il y a moins d’employés fédéraux en 2015 qu’en 1984. Par contre, la sous-traitance privée, elle, a explosé. « Entre 2013 et 2023, les dépenses totales consacrées à l’attribution de contrats fédéraux ont augmenté de près de 65 % ». 

La croyance dans l’efficacité de la sous-traitance privée n’a jamais été corroborée par des preuves solides, rappelle Heinz. Reste que, désormais, ces contractants ne veulent pas seulement résoudre pour plus cher les problèmes du secteur public, ils veulent aussi pouvoir décider, pour le gouvernement, de la nature du problème. « Les entrepreneurs ne veulent pas simplement obéir aux ordres du gouvernement, mais fonctionner comme un para-État capable d’influencer les ordres que le gouvernement leur donne. À l’instar du rêve de Musk de construire des voitures autonomes, l’industrie rêve d’un entrepreneur auto-contractant. Et Musk lui-même teste ce concept. » Brett Heinz rappelle que les rafles de données du Doge ont d’abord ciblé des agences fédérales où Musk avait des conflits d’intérêts. « En le qualifiant d’ailleurs d’« employé spécial du gouvernement », la Maison Blanche lui impose des normes éthiques moins strictes que la plupart des fonctionnaires qu’il licencie. » Et Musk n’est pas le seul sous-traitant du gouvernement à y étendre son pouvoir. « On entend souvent dire que le gouvernement devrait être géré « davantage comme une entreprise ». Le cas du Doge nous montre pourtant le contraire. Si nous voulions réellement un gouvernement plus efficace, il faudrait réduire le nombre de sous-traitants et embaucher davantage de fonctionnaires, souvent plus rentables et toujours plus responsables et transparents. Musk fait le contraire, offrant à ses entreprises et alliés davantage d’opportunités d’intervenir et de proposer des travaux surévalués et de qualité douteuse. »

L’effondrement des services publics

Le Washington Post raconte l’effondrement de la Sécurité sociale américaine. L’agence fédérale, qui verse 1 500 milliards de dollars par an en prestations sociales à 73 millions de retraités, à leurs survivants et aux Américains pauvres et handicapés a vu ses effectifs fondre. Son site web est souvent en panne depuis que le Doge a pris les commandes, empêchant de nombreux bénéficiaires de mettre à jour leurs demandes ou d’obtenir des informations sur des aides qui ne viennent plus. 12% des 57 000 employés ont été licenciés. Des milliers d’Américains s’inquiètent auprès de leurs députés ou de l’agence des versements à venir. « La sécurité sociale est la principale source de revenus d’environ 40 % des Américains âgés ». En sous-effectif et en manque de budgets de fonctionnement depuis longtemps, la purge est en train de laminer ce qu’il restait du service. Mais, face aux retraités inquiets, les employés ont peu de réponses à apporter, et ce alors que les escroqueries en ligne se multiplient, profitant de l’aubaine que l’inquiétude génère auprès d’eux. Certains bureaux estiment que les gens pourraient être privés de prestations pendant des mois. 

Wired rapporte que le Doge a décidé de réécrire le code du système de la Sécurité sociale américaine, afin de se débarrasser du langage Cobol avec lequel il a été écrit depuis l’origine et que peu de développeurs maîtrisent. Réécrire ce code en toute sécurité prendrait des années : le Doge souhaite que cela se fasse en quelques mois. Qu’importe si cela bloque les versements d’allocation de millions d’Américains. 

En 2020, pour Logic Mag, Mar Hicks avait exploré les enjeux du langage Cobol depuis lequel nombre d’applications des services publics sont construites (et pas seulement aux Etats-Unis, notamment parce que ces systèmes sont souvent anciens, héritages de formes de calcul précédant l’arrivée d’internet). Mar Hicks rappelait déjà que ce vieux langage de programmation avait été, durant la pandémie, un bouc-émissaire idéal pour expliquer la défaillance de nombre de services publics à répondre à l’accroissement des demandes d’aides des administrés. Pourtant depuis 6 décennies, les programmes écrits en Cobol se sont révélés extrêmement robustes, très transparents et très accessibles. C’est sa grande accessibilité et sa grande lisibilité qui a conduit les informaticiens à le dénigrer d’ailleurs, lui préférant des langages plus complexes, valorisant leurs expertises d’informaticiens. Le problème c’est que ces systèmes nécessitent surtout une maintenance constante. Or, c’est celle-ci qui a fait souvent défaut, notamment du fait des logiques d’austérité qui ont réduit le personnel en charge de la maintenance des programmes. “C’est ce manque d’investissement dans le personnel, dû à l’austérité, plutôt que la fiction répandue selon laquelle les programmeurs aux compétences obsolètes partaient à la retraite, qui a éliminé les programmeurs Cobol des années avant cette récente crise.“ Hicks souligne que nous ne manquons pas de programmeurs Cobol. En fait, explique-t-elle : “la technologie actuelle pourrait bénéficier davantage de la résilience et de l’accessibilité que Cobol a apportées à l’informatique, en particulier pour les systèmes à fort impact”. 

“Les systèmes anciens ont de la valeur, et construire constamment de nouveaux systèmes technologiques pour des profits à court terme au détriment des infrastructures existantes n’est pas un progrès. En réalité, c’est l’une des voies les plus régressives qu’une société puisse emprunter ». “Le bonheur et le malheur d’une bonne infrastructure, c’est que lorsqu’elle fonctionne, elle est invisible : ce qui signifie que trop souvent, nous n’y accordons pas beaucoup d’attention. Jusqu’à ce qu’elle s’effondre”.

Il reste difficile de suivre ce qui se déroule de l’autre côté de l’Atlantique depuis l’arrivée de Trump au pouvoir, ce démantèlement de l’Amérique, comme nous l’appelions. Nous avons tenté également de faire le point de ce qu’était le Doge, de quelle efficacité il était le nom, à savoir un piratage, un remplacement démocratique, une porte ouverte pour la corruption et l’escroquerie… Depuis, les articles s’accumulent encore. Un son de cloche complémentaire le présente souvent comme une privatisation inédite des services publics. Explorons cette piste. 

Une privatisation inédite : les délégataires aux commandes

Le Doge tient d’une privatisation inédite des services publics, assène Brett Heinz pour The American Prospect, rappelant que si Musk a dépensé 290 millions de dollars pour l’élection de Trump, ses entreprises ont reçu plus de 38 milliards de dollars d’aides gouvernementales au cours des deux dernières décennies. 

En fait, le Doge ne vise pas à accroître l’efficacité gouvernementale, mais bien à démanteler la fonction publique en ciblant les dépenses que Musk et Trump désapprouvent, tout en centralisant le pouvoir décisionnel à la Maison Blanche. Mais surtout, le Doge entérine une nouvelle stratégie : « l’accession de sous-traitants gouvernementaux comme Musk au rang de décideurs politiques ». Ce sont ceux qu’on appellerait en France les délégataires des services publics qui prennent les commandes. 

« La seule classe parasitaire qui profite de l’inefficacité du gouvernement est constituée de sous-traitants gouvernementaux à but lucratif comme Musk, qui s’enrichissent sur l’argent des contribuables en fournissant des services hors de prix pour compenser le manque de capacités de l’État, tout en utilisant leurs milliards pour manipuler le système à leur avantage. Permettre à des sous-traitants comme lui de décider de la façon dont le gouvernement dépense l’argent est à la fois un affront à la démocratie et une invitation ouverte à davantage de corruption », explique Heinz.

« La plupart des Américains ignorent à quel point leur gouvernement a déjà été privatisé. On estimait en 2017 que plus de 40 % des personnes travaillant pour le gouvernement ne sont pas réellement des fonctionnaires. Ce sont des sous-traitants d’entreprises privées, embauchés pour prendre en charge une tâche particulière du secteur public. Dans certains secteurs gouvernementaux, comme l’armée, le recours aux sous-traitants est monnaie courante : en 2019, on comptait 1,5 sous-traitant pour chaque soldat américain en Irak et en Afghanistan. »

Pour le dire autrement, le gouvernement fédéral ne souffre pas d’un effectif pléthorique, au contraire : il y a moins d’employés fédéraux en 2015 qu’en 1984. Par contre, la sous-traitance privée, elle, a explosé. « Entre 2013 et 2023, les dépenses totales consacrées à l’attribution de contrats fédéraux ont augmenté de près de 65 % ». 

La croyance dans l’efficacité de la sous-traitance privée n’a jamais été corroborée par des preuves solides, rappelle Heinz. Reste que, désormais, ces contractants ne veulent pas seulement résoudre pour plus cher les problèmes du secteur public, ils veulent aussi pouvoir décider, pour le gouvernement, de la nature du problème. « Les entrepreneurs ne veulent pas simplement obéir aux ordres du gouvernement, mais fonctionner comme un para-État capable d’influencer les ordres que le gouvernement leur donne. À l’instar du rêve de Musk de construire des voitures autonomes, l’industrie rêve d’un entrepreneur auto-contractant. Et Musk lui-même teste ce concept. » Brett Heinz rappelle que les rafles de données du Doge ont d’abord ciblé des agences fédérales où Musk avait des conflits d’intérêts. « En le qualifiant d’ailleurs d’« employé spécial du gouvernement », la Maison Blanche lui impose des normes éthiques moins strictes que la plupart des fonctionnaires qu’il licencie. » Et Musk n’est pas le seul sous-traitant du gouvernement à y étendre son pouvoir. « On entend souvent dire que le gouvernement devrait être géré « davantage comme une entreprise ». Le cas du Doge nous montre pourtant le contraire. Si nous voulions réellement un gouvernement plus efficace, il faudrait réduire le nombre de sous-traitants et embaucher davantage de fonctionnaires, souvent plus rentables et toujours plus responsables et transparents. Musk fait le contraire, offrant à ses entreprises et alliés davantage d’opportunités d’intervenir et de proposer des travaux surévalués et de qualité douteuse. »

L’effondrement des services publics

Le Washington Post raconte l’effondrement de la Sécurité sociale américaine. L’agence fédérale, qui verse 1 500 milliards de dollars par an en prestations sociales à 73 millions de retraités, à leurs survivants et aux Américains pauvres et handicapés a vu ses effectifs fondre. Son site web est souvent en panne depuis que le Doge a pris les commandes, empêchant de nombreux bénéficiaires de mettre à jour leurs demandes ou d’obtenir des informations sur des aides qui ne viennent plus. 12% des 57 000 employés ont été licenciés. Des milliers d’Américains s’inquiètent auprès de leurs députés ou de l’agence des versements à venir. « La sécurité sociale est la principale source de revenus d’environ 40 % des Américains âgés ». En sous-effectif et en manque de budgets de fonctionnement depuis longtemps, la purge est en train de laminer ce qu’il restait du service. Mais, face aux retraités inquiets, les employés ont peu de réponses à apporter, et ce alors que les escroqueries en ligne se multiplient, profitant de l’aubaine que l’inquiétude génère auprès d’eux. Certains bureaux estiment que les gens pourraient être privés de prestations pendant des mois. 

Wired rapporte que le Doge a décidé de réécrire le code du système de la Sécurité sociale américaine, afin de se débarrasser du langage Cobol avec lequel il a été écrit depuis l’origine et que peu de développeurs maîtrisent. Réécrire ce code en toute sécurité prendrait des années : le Doge souhaite que cela se fasse en quelques mois. Qu’importe si cela bloque les versements d’allocation de millions d’Américains. 

En 2020, pour Logic Mag, Mar Hicks avait exploré les enjeux du langage Cobol depuis lequel nombre d’applications des services publics sont construites (et pas seulement aux Etats-Unis, notamment parce que ces systèmes sont souvent anciens, héritages de formes de calcul précédant l’arrivée d’internet). Mar Hicks rappelait déjà que ce vieux langage de programmation avait été, durant la pandémie, un bouc-émissaire idéal pour expliquer la défaillance de nombre de services publics à répondre à l’accroissement des demandes d’aides des administrés. Pourtant depuis 6 décennies, les programmes écrits en Cobol se sont révélés extrêmement robustes, très transparents et très accessibles. C’est sa grande accessibilité et sa grande lisibilité qui a conduit les informaticiens à le dénigrer d’ailleurs, lui préférant des langages plus complexes, valorisant leurs expertises d’informaticiens. Le problème c’est que ces systèmes nécessitent surtout une maintenance constante. Or, c’est celle-ci qui a fait souvent défaut, notamment du fait des logiques d’austérité qui ont réduit le personnel en charge de la maintenance des programmes. “C’est ce manque d’investissement dans le personnel, dû à l’austérité, plutôt que la fiction répandue selon laquelle les programmeurs aux compétences obsolètes partaient à la retraite, qui a éliminé les programmeurs Cobol des années avant cette récente crise.“ Hicks souligne que nous ne manquons pas de programmeurs Cobol. En fait, explique-t-elle : “la technologie actuelle pourrait bénéficier davantage de la résilience et de l’accessibilité que Cobol a apportées à l’informatique, en particulier pour les systèmes à fort impact”. 

“Les systèmes anciens ont de la valeur, et construire constamment de nouveaux systèmes technologiques pour des profits à court terme au détriment des infrastructures existantes n’est pas un progrès. En réalité, c’est l’une des voies les plus régressives qu’une société puisse emprunter ». “Le bonheur et le malheur d’une bonne infrastructure, c’est que lorsqu’elle fonctionne, elle est invisible : ce qui signifie que trop souvent, nous n’y accordons pas beaucoup d’attention. Jusqu’à ce qu’elle s’effondre”.

En 2019, dans une tribune pour le New Yorker, Miriam Posner explique le rôle du logiciel dans les chaînes d’approvisionnement, pour mieux nous en pointer les limites. Si les chaînes logistiques ne sont pas éthiques, c’est parce que l’éthique n’est pas une donnée que traite leurs logiciels. Explication.

Professeure à l’université de Californie et spécialiste des questions technologiques, Miriam Posner signe dans le New Yorker une très intéressante tribune sur la transformation logicielle de la chaîne logistique.

En consultant un rapport (« cauchemardesque ») du China Labor Watch (l’Observatoire du travail en Chine, une association qui informe et dénonce les conditions de travail sur les chaînes de fabrication des usines chinoises) sur les conditions de fabrication de jouets en Chine, Miriam Posner s’interrogeait : comment se fait-il que nous ne sachions pas mieux tracer l’origine des produits que nous consommons ?

De l’abstraction des chaînes d’approvisionnements

Quand elle a demandé à ses étudiants de travailler sur la question de la chaîne d’approvisionnement de matériel électronique, elle s’est rendu compte que, quand bien même certaines entreprises se vantent de connaître et maîtriser leur chaîne logistique de bout en bout, aucune ne sait exactement d’où proviennent les composants qu’elles utilisent. « Cette ignorance est inhérente au mode de fonctionnement des chaînes d’approvisionnement ». La coque de plastique d’une télévision par exemple peut-être construite dans une petite usine n’employant que quelques personnes qui n’interagit qu’avec des fournisseurs et acheteurs adjacents (un fournisseur de plastique et une entreprise de montage par exemple). Cette intrication favorise la modularité : si une entreprise cesse son activité, ses partenaires immédiats peuvent la remplacer rapidement, sans nécessairement avoir à consulter qui que ce soit, ce qui rend la chaîne très souple et adaptable… Mais rend également très difficile l’identification des multiples maillons de la chaîne logistique.

Nous avons une vision souvent abstraite des chaînes d’approvisionnements que nous n’imaginons que comme des chaînes physiques. Or leur gestion est devenue complètement virtuelle, logicielle. Les personnes qui conçoivent et coordonnent ces chaînes logicielles elles non plus ne voient ni les usines, ni les entrepôts, ni les travailleurs. Elles regardent des écrans et des tableurs : leur vision de la chaîne d’approvisionnement est tout aussi abstraite que la nôtre, explique la chercheuse.

Le leader logiciel de la chaîne d’approvisionnement est l’allemand SAP. SAP est une suite logicielle que vous ne pouvez pas télécharger sur l’App Store. C’est un logiciel industriel spécialisé qui se déploie à l’échelle d’entreprises pour piloter la chaîne d’approvisionnement (et qui comprend de nombreux modules additionnels de comptabilité ou de ressources humaines). Pour comprendre son fonctionnement, Miriam Posner a suivi une formation en ligne dédiée.

Le logiciel est complexe. Il se présente comme un ensemble de dossiers de fichiers qu’on peut agencer pour former la chaîne d’approvisionnement (commande, fabrication, emballage, expéditions…). La conception d’une chaîne est un processus qui implique plusieurs opérateurs et entreprises, sous forme de « composants ». Un spécialiste de la demande par exemple entre des informations sur les ventes passées (variations saisonnières, promotions planifiées, etc.) et le logiciel calcule combien de produits doivent être fabriqués. Un autre spécialiste utilise des informations sur les délais d’expéditions, les coûts de stockage, les capacités d’usine pour créer un « plan de réseau logistique » qui détermine le moment où chaque engrenage du processus de fabrication doit tourner. Ce plan est ensuite transmis à un autre spécialiste pour planifier la production et calculer le calendrier détaillé qui vont déterminer la manière dont le processus se déroulera sur le terrain le plus précisément possible. Tout cela prend la forme de séries de feuilles de calcul, de cases à cocher, de fenêtres contextuelles… qui n’est pas sans rappeler l’analyse que faisait Paul Dourish sur la matérialité de l’information qui s’incarne aujourd’hui dans le tableur. C’est « pourtant là que les prévisions de marchés sont traduites en ordre de marche des travailleurs », explique Posner. La planification de la production et le calendrier détaillé reposent sur des « heuristiques », des algorithmes intégrés qui répartissent la production et donc la main d’oeuvre pour que les installations fonctionnent à leur capacité maximale. D’ailleurs, souligne Miriam Posner, l’exécution d’une heuristique implique de cliquer sur un bouton de l’interface qui ressemble à une petite baguette magique, comme s’il suffisait d’une action simple pour activer la chaîne.

L’utilisation de SAP est difficile reconnaît la chercheuse. Chaque tâche est compliquée à configurer, avec d’innombrables paramètres à valider. Le plus souvent, ce travail est divisé et nécessite de multiples interventions différentes. En fait, « aucun individu ne possède une image détaillée de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Au lieu de cela, chaque spécialiste sait seulement ce dont ses voisins ont besoin. »

« Dans un tel système, un sentiment d’inévitabilité s’installe. Les données dictent un ensemble de conditions qui doivent être remplies, mais rien n’explique comment ces données ont été obtenues. Pendant ce temps, le logiciel joue un rôle actif, en peaufinant le plan pour répondre aux conditions le plus efficacement possible. Les optimiseurs intégrés de SAP déterminent comment répondre aux besoins de la production avec le moins de « latence » et au moindre coût possible (le logiciel suggère même comment optimiser un conteneur pour économiser sur les frais d’expédition). Cela implique que des composants particuliers deviennent disponibles à des moments particuliers. Les conséquences de cette optimisation incessante sont bien documentées. Les sociétés qui commandent des produits transmettent leurs demandes déterminées par calcul à leurs sous-traitants, qui exercent ensuite une pression extraordinaire sur leurs employés. Ainsi, China Labour Watch a constaté que les travailleurs de la ville de Heyuan en Chine chargés de fabriquer une poupée Disney que Miriam a achetée à ses enfants (vendue au prix 26,40 $) travaillent vingt-six jours par mois, assemblent entre 1800 et 2500 poupées par jour et gagnent un centime pour chaque poupée qu’ils complètent. »

De la distance spatiale, temporelle et informationnelle

Pour la chercheuse, le défi majeur dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement est la grande distance – « spatiale, temporelle et informationnelle » – qui sépare le processus du monde réel de la fabrication et de la consommation. Ces distances introduisent de nombreux problèmes, comme l’effet « coup de fouet », qui consiste à ce que chaque niveau produise plus que prévu pour mieux répondre à la demande ou ajuster ses bénéfices avec ses coûts. Le battement d’ailes d’un consommateur peut-être amplifié de manière démesurée par la chaîne. En fait, la demande temps réel du pilotage que produit le logiciel ne correspond pas vraiment à la réalité effective des multiples chaînes de production, où chaque acteur fait ses ajustements (qui prennent en compte d’autres commandes, des délais, la disponibilité de fournitures ou la surproduction pour réduire les coûts…). Pourtant, le logiciel procède d’une vision qui maximise le temps réel et donne l’illusion d’être au coeur de la tour de contrôle de la production.

L’autre effet coup de fouet, bien sûr, s’applique directement aux travailleurs des différentes usines prestataires de la chaîne. Quand les exigences des commandes parviennent jusqu’aux travailleurs, elles se révèlent plus exigeantes et plus punitives.

Dans le numéro 4 de l’excellent magazine Logic, Miriam Posner avait déjà livré une réflexion sur le sujet. Elle y rappelait déjà que si les questions de l’architecture physique de la chaîne d’approvisionnement mondialisée était souvent étudiée (notamment dans The Box de Marc Levinson qui s’intéressait au rôle du conteneur ou encore dans The Deadly life of logistics de Deborah Cowen), ce n’était pas beaucoup le cas de son aspect logiciel comme des échanges de données et d’informations qui la sous-tendent. L’industrie logicielle de la gestion de la chaîne d’approvisionnement est pourtant l’un des domaines d’activité qui connaît la plus forte croissance, mais qui opère de manière assez discrète, car les informations qu’elle traite sont très concurrentielles. Amazon, par exemple, n’est pas tant un commerçant qu’une chaîne d’approvisionnement incarnée et peu de personnes connaissent le logiciel qui l’optimise. Pour Leonardo Bonanni, PDG de Sourcemap, une entreprise qui aide les entreprises à construire leurs chaînes d’approvisionnement, l’incapacité des entreprises à visualiser cette chaîne est une fonction même de l’architecture logicielle. Pour Miriam Posner, le terme de chaîne d’approvisionnement est finalement trompeur : cette chaîne « ressemble beaucoup plus à un réseau de voies navigables, avec des milliers de minuscules affluents composés de sous-traitants qui s’écoulent dans de plus grandes rivières d’assemblage, de production et de distribution. »

Pour Bonanni, nous ne voyons qu’une parcelle des abus sur les lieux de travail qui sont portés à notre connaissance : c’est surtout le cas de quelques chaînes prestigieuses, comme dans l’électronique grand public. Mais les conditions de travail sont souvent plus opaques et les abus plus répandus dans d’autres industries, comme l’habillement ou l’agriculture, des lieux où la chaîne se recompose à chaque approvisionnement, à chaque saison, avec un nombre de noeuds et de sous-traitants, qui sont loin d’être tous intégrés à la chaîne logicielle. Les usines géantes de Foxcon masquent d’innombrables petits ateliers et usines beaucoup moins présentables qui permettent à la chaîne d’être extrêmement résiliente et robuste. En fait, « il n’y a pas de tour de contrôle supervisant les réseaux d’approvisionnement », les noeuds ne parlent qu’à leurs voisins immédiats.

Du rôle de l’échelle pour gérer l’information et de la modularité pour gérer la complexité

« Ces infrastructures physiques distribuées ressemblent finalement beaucoup au réseau invisible qui les rend possibles : internet ». À chaque étape de la transformation, le produit est transformé en marchandise. Et l’information qui l’accompagnait transformée à son tour. Du plastique devient une coque qui devient une télévision… En fait, la transformation et l’échelle d’action impliquent une perte d’information. Pour récupérer une tonne d’or, vous devez en acheter à plein d’endroits différents que la fonte va transformer en une marchandise unique : la tonne d’or que vous vendez.

Un fonctionnement assez proche de la programmation modulaire, remarque Miriam Posner. La programmation modulaire est une méthode familière à tout programmeur et architecte de systèmes. Elle consiste à gérer la complexité par des unités fonctionnelles distinctes. Chaque programmeur travaille ainsi sur un module qui s’interface aux autres en spécifiant les entrées et sorties où les modalités qu’il prend en charge. Les systèmes modulaires permettent notamment de gérer la complexité et d’améliorer un module sans avoir à toucher les autres : chacun étant une sorte de « boite noire » vis-à-vis des autres.

Comme l’explique Andrew Russell, historien de l’informatique, la modularité, née dans l’architecture, a été un moyen de structurer les organisations comme l’économie. « C’est une sorte de caractéristique de la modernité ». Et les chaînes d’approvisionnement sont hautement modulaires, à l’image du conteneur, standardisé et interchangeable, qui peut contenir n’importe quoi pour se rendre n’importe où, ce qui permet aux marchandises transportées de passer à l’échelle globale.

« Les informations sur la provenance, les conditions de travail et l’impact sur l’environnement sont difficiles à gérer lorsque l’objectif de votre système est simplement de fournir et d’assembler des produits rapidement. « Vous pouvez imaginer une manière différente de faire les choses, de sorte que vous sachiez tout cela », explique Russell, « afin que votre regard soit plus immersif et continu. Mais ce que cela fait, c’est inhiber l’échelle ». Et l’échelle, bien sûr, est la clé d’une économie mondialisée. »

Pour Miriam Posner, le passage à l’échelle – la fameuse scalabilité – explique pourquoi les branches d’un réseau d’approvisionnement disparaissent. Cela aide également à expliquer pourquoi la syndicalisation transnationale a été si difficile : pour répondre aux demandes du marché, les ateliers ont appris à se rendre interchangeables. Un peu comme si « nous avions assimilé les leçons de la modularité d’une manière psychologique ».

La traçabilité de bout en bout ! Mais pour quelle transparence ?

Reste à savoir si la technologie peut remédier au problème qu’elle a créé. Miriam Posner constate que l’internet des objets et la blockchain sont deux technologies qui ont reçu beaucoup d’engouements chez les praticiens des systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.

La première permet de localiser et tracer les composants alors que la seconde permet d’y attacher un numéro d’identification et un journal qui enregistre chaque fois qu’une fourniture change de main. Leurs partisans affirment que ces technologies pourraient apporter une transparence radicale aux chaînes d’approvisionnement mondiales. Le problème est que l’une comme l’autre peuvent vite être vidées de leurs sens si elles ne sont qu’une chaîne d’enregistrement de prestataires, sans informations sur leurs pratiques. Et ni l’une ni l’autre ne résolvent les problèmes liés à la transformation de produits. Pour Bonanni, elles ne résolvent pas non plus le manque de visibilité : quand tout le monde est incité à agir toujours plus rapidement et efficacement, il est difficile d’imaginer qui sera chargé de fournir plus d’informations que nécessaire. Si ces technologies pourraient certes fournir des informations détaillées sur les conditions de travail et le respect des normes de sécurité, il reste difficile de croire que l’internet des objets et la blockchain, qui sont surtout des objets techniques visant à accroître l’efficacité, le contrôle, la rapidité et la sécurité des informations puissent devenir demain des moyens pour s’assurer de chaînes d’approvisionnement socialement responsables.

Dans le domaine de la gestion des chaînes d’approvisionnement, l’autre technologie source d’innovation, c’est bien sûr l’apprentissage automatique, via des algorithmes capables de faire de meilleures prévisions et de prendre des décisions. Appliqué à la chaîne logistique, le machine learning pourrait aider à déterminer les fournisseurs et les itinéraires qui livreront les marchandises de la manière la plus rapide et la plus fiable. Les algorithmes pourraient prédire les performances des fournisseurs et des transporteurs, en leur attribuant des scores de risques selon l’historique de leurs résultats. Et demain, les réseaux d’approvisionnement pourraient se reconfigurer automatiquement, de manière dynamique, selon cette évaluation de risques… Pas sûr que cette piste améliore la cécité collective des outils, pointe Posner. Pas sûr non plus qu’elle soit si accessible quand déjà les données utilisées ne savent pas grand-chose de la qualité des fournisseurs.

En fait, ces technologies nous montrent que les spécialistes de la gestion de la chaîne logistique ne parlent pas de la même transparence ou de la même visibilité que le consommateur final. La transparence de la chaîne logistique ne vise pas à aider à comprendre d’où vient un produit, mais vise à améliorer son efficacité : diminuer le coût tout en maximisant la rapidité.

Quel levier pour transformer l’approvisionnement ?

Les défis politiques pour transformer ces constats sont immenses, conclut Miriam Posner. En l’absence de véritables efforts pour créer un contrôle démocratique des chaînes d’approvisionnement, nous en sommes venus à les considérer comme fonctionnant de manière autonome – davantage comme des forces naturelles que des forces que nous avons créées nous-mêmes.

En 2014, le Guardian a signalé que des migrants birmans travaillaient dans des conditions qui tenaient de l’esclavagisme à bord de crevettiers au large des côtes thaïlandaises. Pour un importateur de crevettes, l’esclavagisme semblait un symptôme plus qu’une cause des modalités d’approvisionnement elles-mêmes. Et effectivement, il est possible d’avoir une chaîne d’approvisionnement parfaitement efficace, mais également parfaitement ignorante des conditions de travail qu’elle implique.

Reste que nous avons construit les réseaux décentralisés tels qu’ils opèrent, rappelle la chercheuse. L’anthropologue Anna Tsing dans ses travaux sur la chaîne d’approvisionnement souligne que Walmart par exemple exige un contrôle parfait sur certains aspects de sa chaîne d’approvisionnement : notamment sur les prix et les délais de livraison, et ce au détriment d’autres aspects comme les pratiques de travail. L’absence d’information sur certains aspects de la chaîne d’approvisionnement est profondément liée à un système conçu pour s’adapter à la variété de produits que nous produisons et à la rapidité avec lesquelles nous les produisons. Et cette absence d’information est intégrée dans les logiciels mêmes qui produisent la mondialisation. Exiger une chaîne logistique plus transparente et plus juste nécessite d’intégrer des informations que peu d’entreprises souhaitent utiliser, notamment parce que par nature, elles remettent en question les paradigmes de l’efficacité et de la scalabilité qui les font fonctionner.

Hubert Guillaud

Cet article a été publié originellement sur InternetActu.net, le 17 mars 2019.

En 2019, dans une tribune pour le New Yorker, Miriam Posner explique le rôle du logiciel dans les chaînes d’approvisionnement, pour mieux nous en pointer les limites. Si les chaînes logistiques ne sont pas éthiques, c’est parce que l’éthique n’est pas une donnée que traite leurs logiciels. Explication.

Professeure à l’université de Californie et spécialiste des questions technologiques, Miriam Posner signe dans le New Yorker une très intéressante tribune sur la transformation logicielle de la chaîne logistique.

En consultant un rapport (« cauchemardesque ») du China Labor Watch (l’Observatoire du travail en Chine, une association qui informe et dénonce les conditions de travail sur les chaînes de fabrication des usines chinoises) sur les conditions de fabrication de jouets en Chine, Miriam Posner s’interrogeait : comment se fait-il que nous ne sachions pas mieux tracer l’origine des produits que nous consommons ?

De l’abstraction des chaînes d’approvisionnements

Quand elle a demandé à ses étudiants de travailler sur la question de la chaîne d’approvisionnement de matériel électronique, elle s’est rendu compte que, quand bien même certaines entreprises se vantent de connaître et maîtriser leur chaîne logistique de bout en bout, aucune ne sait exactement d’où proviennent les composants qu’elles utilisent. « Cette ignorance est inhérente au mode de fonctionnement des chaînes d’approvisionnement ». La coque de plastique d’une télévision par exemple peut-être construite dans une petite usine n’employant que quelques personnes qui n’interagit qu’avec des fournisseurs et acheteurs adjacents (un fournisseur de plastique et une entreprise de montage par exemple). Cette intrication favorise la modularité : si une entreprise cesse son activité, ses partenaires immédiats peuvent la remplacer rapidement, sans nécessairement avoir à consulter qui que ce soit, ce qui rend la chaîne très souple et adaptable… Mais rend également très difficile l’identification des multiples maillons de la chaîne logistique.

Nous avons une vision souvent abstraite des chaînes d’approvisionnements que nous n’imaginons que comme des chaînes physiques. Or leur gestion est devenue complètement virtuelle, logicielle. Les personnes qui conçoivent et coordonnent ces chaînes logicielles elles non plus ne voient ni les usines, ni les entrepôts, ni les travailleurs. Elles regardent des écrans et des tableurs : leur vision de la chaîne d’approvisionnement est tout aussi abstraite que la nôtre, explique la chercheuse.

Le leader logiciel de la chaîne d’approvisionnement est l’allemand SAP. SAP est une suite logicielle que vous ne pouvez pas télécharger sur l’App Store. C’est un logiciel industriel spécialisé qui se déploie à l’échelle d’entreprises pour piloter la chaîne d’approvisionnement (et qui comprend de nombreux modules additionnels de comptabilité ou de ressources humaines). Pour comprendre son fonctionnement, Miriam Posner a suivi une formation en ligne dédiée.

Le logiciel est complexe. Il se présente comme un ensemble de dossiers de fichiers qu’on peut agencer pour former la chaîne d’approvisionnement (commande, fabrication, emballage, expéditions…). La conception d’une chaîne est un processus qui implique plusieurs opérateurs et entreprises, sous forme de « composants ». Un spécialiste de la demande par exemple entre des informations sur les ventes passées (variations saisonnières, promotions planifiées, etc.) et le logiciel calcule combien de produits doivent être fabriqués. Un autre spécialiste utilise des informations sur les délais d’expéditions, les coûts de stockage, les capacités d’usine pour créer un « plan de réseau logistique » qui détermine le moment où chaque engrenage du processus de fabrication doit tourner. Ce plan est ensuite transmis à un autre spécialiste pour planifier la production et calculer le calendrier détaillé qui vont déterminer la manière dont le processus se déroulera sur le terrain le plus précisément possible. Tout cela prend la forme de séries de feuilles de calcul, de cases à cocher, de fenêtres contextuelles… qui n’est pas sans rappeler l’analyse que faisait Paul Dourish sur la matérialité de l’information qui s’incarne aujourd’hui dans le tableur. C’est « pourtant là que les prévisions de marchés sont traduites en ordre de marche des travailleurs », explique Posner. La planification de la production et le calendrier détaillé reposent sur des « heuristiques », des algorithmes intégrés qui répartissent la production et donc la main d’oeuvre pour que les installations fonctionnent à leur capacité maximale. D’ailleurs, souligne Miriam Posner, l’exécution d’une heuristique implique de cliquer sur un bouton de l’interface qui ressemble à une petite baguette magique, comme s’il suffisait d’une action simple pour activer la chaîne.

L’utilisation de SAP est difficile reconnaît la chercheuse. Chaque tâche est compliquée à configurer, avec d’innombrables paramètres à valider. Le plus souvent, ce travail est divisé et nécessite de multiples interventions différentes. En fait, « aucun individu ne possède une image détaillée de l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Au lieu de cela, chaque spécialiste sait seulement ce dont ses voisins ont besoin. »

« Dans un tel système, un sentiment d’inévitabilité s’installe. Les données dictent un ensemble de conditions qui doivent être remplies, mais rien n’explique comment ces données ont été obtenues. Pendant ce temps, le logiciel joue un rôle actif, en peaufinant le plan pour répondre aux conditions le plus efficacement possible. Les optimiseurs intégrés de SAP déterminent comment répondre aux besoins de la production avec le moins de « latence » et au moindre coût possible (le logiciel suggère même comment optimiser un conteneur pour économiser sur les frais d’expédition). Cela implique que des composants particuliers deviennent disponibles à des moments particuliers. Les conséquences de cette optimisation incessante sont bien documentées. Les sociétés qui commandent des produits transmettent leurs demandes déterminées par calcul à leurs sous-traitants, qui exercent ensuite une pression extraordinaire sur leurs employés. Ainsi, China Labour Watch a constaté que les travailleurs de la ville de Heyuan en Chine chargés de fabriquer une poupée Disney que Miriam a achetée à ses enfants (vendue au prix 26,40 $) travaillent vingt-six jours par mois, assemblent entre 1800 et 2500 poupées par jour et gagnent un centime pour chaque poupée qu’ils complètent. »

De la distance spatiale, temporelle et informationnelle

Pour la chercheuse, le défi majeur dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement est la grande distance – « spatiale, temporelle et informationnelle » – qui sépare le processus du monde réel de la fabrication et de la consommation. Ces distances introduisent de nombreux problèmes, comme l’effet « coup de fouet », qui consiste à ce que chaque niveau produise plus que prévu pour mieux répondre à la demande ou ajuster ses bénéfices avec ses coûts. Le battement d’ailes d’un consommateur peut-être amplifié de manière démesurée par la chaîne. En fait, la demande temps réel du pilotage que produit le logiciel ne correspond pas vraiment à la réalité effective des multiples chaînes de production, où chaque acteur fait ses ajustements (qui prennent en compte d’autres commandes, des délais, la disponibilité de fournitures ou la surproduction pour réduire les coûts…). Pourtant, le logiciel procède d’une vision qui maximise le temps réel et donne l’illusion d’être au coeur de la tour de contrôle de la production.

L’autre effet coup de fouet, bien sûr, s’applique directement aux travailleurs des différentes usines prestataires de la chaîne. Quand les exigences des commandes parviennent jusqu’aux travailleurs, elles se révèlent plus exigeantes et plus punitives.

Dans le numéro 4 de l’excellent magazine Logic, Miriam Posner avait déjà livré une réflexion sur le sujet. Elle y rappelait déjà que si les questions de l’architecture physique de la chaîne d’approvisionnement mondialisée était souvent étudiée (notamment dans The Box de Marc Levinson qui s’intéressait au rôle du conteneur ou encore dans The Deadly life of logistics de Deborah Cowen), ce n’était pas beaucoup le cas de son aspect logiciel comme des échanges de données et d’informations qui la sous-tendent. L’industrie logicielle de la gestion de la chaîne d’approvisionnement est pourtant l’un des domaines d’activité qui connaît la plus forte croissance, mais qui opère de manière assez discrète, car les informations qu’elle traite sont très concurrentielles. Amazon, par exemple, n’est pas tant un commerçant qu’une chaîne d’approvisionnement incarnée et peu de personnes connaissent le logiciel qui l’optimise. Pour Leonardo Bonanni, PDG de Sourcemap, une entreprise qui aide les entreprises à construire leurs chaînes d’approvisionnement, l’incapacité des entreprises à visualiser cette chaîne est une fonction même de l’architecture logicielle. Pour Miriam Posner, le terme de chaîne d’approvisionnement est finalement trompeur : cette chaîne « ressemble beaucoup plus à un réseau de voies navigables, avec des milliers de minuscules affluents composés de sous-traitants qui s’écoulent dans de plus grandes rivières d’assemblage, de production et de distribution. »

Pour Bonanni, nous ne voyons qu’une parcelle des abus sur les lieux de travail qui sont portés à notre connaissance : c’est surtout le cas de quelques chaînes prestigieuses, comme dans l’électronique grand public. Mais les conditions de travail sont souvent plus opaques et les abus plus répandus dans d’autres industries, comme l’habillement ou l’agriculture, des lieux où la chaîne se recompose à chaque approvisionnement, à chaque saison, avec un nombre de noeuds et de sous-traitants, qui sont loin d’être tous intégrés à la chaîne logicielle. Les usines géantes de Foxcon masquent d’innombrables petits ateliers et usines beaucoup moins présentables qui permettent à la chaîne d’être extrêmement résiliente et robuste. En fait, « il n’y a pas de tour de contrôle supervisant les réseaux d’approvisionnement », les noeuds ne parlent qu’à leurs voisins immédiats.

Du rôle de l’échelle pour gérer l’information et de la modularité pour gérer la complexité

« Ces infrastructures physiques distribuées ressemblent finalement beaucoup au réseau invisible qui les rend possibles : internet ». À chaque étape de la transformation, le produit est transformé en marchandise. Et l’information qui l’accompagnait transformée à son tour. Du plastique devient une coque qui devient une télévision… En fait, la transformation et l’échelle d’action impliquent une perte d’information. Pour récupérer une tonne d’or, vous devez en acheter à plein d’endroits différents que la fonte va transformer en une marchandise unique : la tonne d’or que vous vendez.

Un fonctionnement assez proche de la programmation modulaire, remarque Miriam Posner. La programmation modulaire est une méthode familière à tout programmeur et architecte de systèmes. Elle consiste à gérer la complexité par des unités fonctionnelles distinctes. Chaque programmeur travaille ainsi sur un module qui s’interface aux autres en spécifiant les entrées et sorties où les modalités qu’il prend en charge. Les systèmes modulaires permettent notamment de gérer la complexité et d’améliorer un module sans avoir à toucher les autres : chacun étant une sorte de « boite noire » vis-à-vis des autres.

Comme l’explique Andrew Russell, historien de l’informatique, la modularité, née dans l’architecture, a été un moyen de structurer les organisations comme l’économie. « C’est une sorte de caractéristique de la modernité ». Et les chaînes d’approvisionnement sont hautement modulaires, à l’image du conteneur, standardisé et interchangeable, qui peut contenir n’importe quoi pour se rendre n’importe où, ce qui permet aux marchandises transportées de passer à l’échelle globale.

« Les informations sur la provenance, les conditions de travail et l’impact sur l’environnement sont difficiles à gérer lorsque l’objectif de votre système est simplement de fournir et d’assembler des produits rapidement. « Vous pouvez imaginer une manière différente de faire les choses, de sorte que vous sachiez tout cela », explique Russell, « afin que votre regard soit plus immersif et continu. Mais ce que cela fait, c’est inhiber l’échelle ». Et l’échelle, bien sûr, est la clé d’une économie mondialisée. »

Pour Miriam Posner, le passage à l’échelle – la fameuse scalabilité – explique pourquoi les branches d’un réseau d’approvisionnement disparaissent. Cela aide également à expliquer pourquoi la syndicalisation transnationale a été si difficile : pour répondre aux demandes du marché, les ateliers ont appris à se rendre interchangeables. Un peu comme si « nous avions assimilé les leçons de la modularité d’une manière psychologique ».

La traçabilité de bout en bout ! Mais pour quelle transparence ?

Reste à savoir si la technologie peut remédier au problème qu’elle a créé. Miriam Posner constate que l’internet des objets et la blockchain sont deux technologies qui ont reçu beaucoup d’engouements chez les praticiens des systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.

La première permet de localiser et tracer les composants alors que la seconde permet d’y attacher un numéro d’identification et un journal qui enregistre chaque fois qu’une fourniture change de main. Leurs partisans affirment que ces technologies pourraient apporter une transparence radicale aux chaînes d’approvisionnement mondiales. Le problème est que l’une comme l’autre peuvent vite être vidées de leurs sens si elles ne sont qu’une chaîne d’enregistrement de prestataires, sans informations sur leurs pratiques. Et ni l’une ni l’autre ne résolvent les problèmes liés à la transformation de produits. Pour Bonanni, elles ne résolvent pas non plus le manque de visibilité : quand tout le monde est incité à agir toujours plus rapidement et efficacement, il est difficile d’imaginer qui sera chargé de fournir plus d’informations que nécessaire. Si ces technologies pourraient certes fournir des informations détaillées sur les conditions de travail et le respect des normes de sécurité, il reste difficile de croire que l’internet des objets et la blockchain, qui sont surtout des objets techniques visant à accroître l’efficacité, le contrôle, la rapidité et la sécurité des informations puissent devenir demain des moyens pour s’assurer de chaînes d’approvisionnement socialement responsables.

Dans le domaine de la gestion des chaînes d’approvisionnement, l’autre technologie source d’innovation, c’est bien sûr l’apprentissage automatique, via des algorithmes capables de faire de meilleures prévisions et de prendre des décisions. Appliqué à la chaîne logistique, le machine learning pourrait aider à déterminer les fournisseurs et les itinéraires qui livreront les marchandises de la manière la plus rapide et la plus fiable. Les algorithmes pourraient prédire les performances des fournisseurs et des transporteurs, en leur attribuant des scores de risques selon l’historique de leurs résultats. Et demain, les réseaux d’approvisionnement pourraient se reconfigurer automatiquement, de manière dynamique, selon cette évaluation de risques… Pas sûr que cette piste améliore la cécité collective des outils, pointe Posner. Pas sûr non plus qu’elle soit si accessible quand déjà les données utilisées ne savent pas grand-chose de la qualité des fournisseurs.

En fait, ces technologies nous montrent que les spécialistes de la gestion de la chaîne logistique ne parlent pas de la même transparence ou de la même visibilité que le consommateur final. La transparence de la chaîne logistique ne vise pas à aider à comprendre d’où vient un produit, mais vise à améliorer son efficacité : diminuer le coût tout en maximisant la rapidité.

Quel levier pour transformer l’approvisionnement ?

Les défis politiques pour transformer ces constats sont immenses, conclut Miriam Posner. En l’absence de véritables efforts pour créer un contrôle démocratique des chaînes d’approvisionnement, nous en sommes venus à les considérer comme fonctionnant de manière autonome – davantage comme des forces naturelles que des forces que nous avons créées nous-mêmes.

En 2014, le Guardian a signalé que des migrants birmans travaillaient dans des conditions qui tenaient de l’esclavagisme à bord de crevettiers au large des côtes thaïlandaises. Pour un importateur de crevettes, l’esclavagisme semblait un symptôme plus qu’une cause des modalités d’approvisionnement elles-mêmes. Et effectivement, il est possible d’avoir une chaîne d’approvisionnement parfaitement efficace, mais également parfaitement ignorante des conditions de travail qu’elle implique.

Reste que nous avons construit les réseaux décentralisés tels qu’ils opèrent, rappelle la chercheuse. L’anthropologue Anna Tsing dans ses travaux sur la chaîne d’approvisionnement souligne que Walmart par exemple exige un contrôle parfait sur certains aspects de sa chaîne d’approvisionnement : notamment sur les prix et les délais de livraison, et ce au détriment d’autres aspects comme les pratiques de travail. L’absence d’information sur certains aspects de la chaîne d’approvisionnement est profondément liée à un système conçu pour s’adapter à la variété de produits que nous produisons et à la rapidité avec lesquelles nous les produisons. Et cette absence d’information est intégrée dans les logiciels mêmes qui produisent la mondialisation. Exiger une chaîne logistique plus transparente et plus juste nécessite d’intégrer des informations que peu d’entreprises souhaitent utiliser, notamment parce que par nature, elles remettent en question les paradigmes de l’efficacité et de la scalabilité qui les font fonctionner.

Hubert Guillaud

Cet article a été publié originellement sur InternetActu.net, le 17 mars 2019.

En 2022, Ben Tarnoff fait paraître Internet for the people, the fight for the future, un livre essentiel pour comprendre les conséquences de la privatisation d’internet. Retour de lecture.

Ben Tarnoff est un chercheur et un penseur important des réseaux. Éditeur de l’excellent Logic Mag, il est également l’un des membres de la Collective action in tech, un réseau pour documenter et faire avancer les mobilisations des travailleurs de la tech. 

Il a publié notamment un manifeste, The Making of tech worker movement – dont avait rendu compte Irénée Régnauld dans Mais où va le web ? -, ainsi que Voices from the Valley, un recueil de témoignages des travailleurs de la tech. Critique engagé, ces dernières années, Tarnoff a notamment proposé, dans une remarquable tribune pour Jacobin, d’abolir les outils numériques pour le contrôle social (« Certains services numériques ne doivent pas être rendus moins commodes ou plus démocratiques, mais tout simplement abolis »), ou encore, pour The Guardian, de dé-informatiser pour décarboner le monde (en invitant à réfléchir aux activités numériques que nous devrions suspendre, arrêter, supprimer). Il publie ce jour son premier essai, Internet for the people, the fight of your digital future (Verso, 2022, non traduit). 

Internet for the People n’est pas une contre-histoire de l’internet, ni une histoire populaire du réseau (qui donnerait la voix à ceux qui ne font pas l’histoire, comme l’avait fait l’historien Howard Zinn), c’est avant tout l’histoire de notre déprise, de comment nous avons été dépossédé d’internet, et comment nous pourrions peut-être reconquérir le réseau des réseaux. C’est un livre souvent amer, mais assurément politique, qui tente de trouver les voies à des alternatives pour nous extraire de l’industrialisation du net. Sa force, assurément, est de très bien décrire comment l’industrialisation s’est structurée à toutes les couches du réseau. Car si nous avons été dépossédés, c’est bien parce qu’internet a été privatisé par devers nous, si ce n’est contre nous. 

« Les réseaux ont toujours été essentiels à l’expansion capitaliste et à la globalisation. Ils participent à la création des marchés, à l’extraction des ressources, à la division et à la distribution du travail. » Pensez au rôle du télégraphe dans l’expansion coloniale par exemple, comme aux câbles sous-marins qui empruntent les routes maritimes des colons comme des esclaves – tout comme les données et processus de reporting standardisés ont été utilisés pour asseoir le commerce triangulaire et pour distancier dans et par les chiffres la réalité des violences commises par l’esclavage, comme l’explique l’historienne Caitlin Rosenthal dans son livre Accounting for Slavery : Masters & Management.

« La connectivité n’est jamais neutre. La croissance des réseaux a toujours été guidée par le désir de puissance et de profit. Ils n’ont pas été conduits pour seulement convoyer de l’information, mais comme des mécanismes pour forger des relations de contrôle. » La défiance envers le monde numérique et ses effets n’a cessé de monter ces dernières années, dénonçant la censure, la désinformation, la surveillance, les discriminations comme les inégalités qu’il génère. Nous sommes en train de passer du techlash aux technoluttes, d’une forme d’animosité à l’égard du numérique à des luttes dont l’objet est d’abattre la technologie… c’est-à-dire de dresser le constat qu’internet est brisé et que nous devons le réparer. Pour Tarnoff, la racine du problème est pourtant simple : « l’internet est brisé parce que l’internet est un business ». Même « un internet appartenant à des entreprises plus petites, plus entrepreneuriales, plus régulées, restera un internet qui marche sur le profit », c’est-à-dire « un internet où les gens ne peuvent participer aux décisions qui les affectent ». L’internet pour les gens sans les gens est depuis trop longtemps le mode de fonctionnement de l’industrie du numérique, sans que rien d’autre qu’une contestation encore trop timorée ne vienne le remettre en cause. 

Privatisation partout, justice nulle part

L’internet n’a pas toujours eu la forme qu’on lui connaît, rappelle Tarnoff. Né d’une manière expérimentale dans les années 70, c’est à partir des années 90 que le processus de privatisation s’enclenche. Cette privatisation « n’est pas seulement un transfert de propriété du public au privé, mais un mouvement plus complexe où les entreprises ont programmé le moteur du profit à chaque niveau du réseau », que ce soit au niveau matériel, logiciel, législatif ou entrepreneurial… « Certaines choses sont trop petites pour être observées sans un microscope, d’autres trop grosses pour être observées sans métaphores ». Pour Tarnoff, nous devons regarder l’internet comme un empilement (stack, qui est aussi le titre du livre de Benjamin Bratton qui décompose et cartographie les différents régimes de souveraineté d’internet, qui se superposent et s’imbriquent les uns dans les autres), un agencement de tuyaux et de couches technologiques qui le compose, qui va des câbles sous-marins aux sites et applications d’où nous faisons l’expérience d’internet. Avec le déploiement d’internet, la privatisation est remontée des profondeurs de la pile jusqu’à sa surface. « La motivation au profit n’a pas seulement organisé la plomberie profonde du réseau, mais également chaque aspect de nos vies en ligne ».

En cela, Internet for the people se veut un manifeste, dans le sens où il rend cette histoire de la privatisation manifeste. Ainsi, le techlash ne signifie rien si on ne le relie pas à l’héritage de cette dépossession. Les inégalités d’accès comme la propagande d’extrême droite qui fleurit sur les médias sociaux sont également les conséquences de ces privatisations. « Pour construire un meilleur internet (ou le réparer), nous devons changer la façon dont il est détenu et organisé. Pas par un regard consistant à améliorer les marchés, mais en cherchant à les rendre moins dominants. Non pas pour créer des marchés ou des versions de la privatisation plus compétitifs ou réglementés, mais pour les renverser ». 

« La “déprivatisation” vise à créer un internet où les gens comptent plus que les profits ». Nous devons prendre le contrôle collectif des espaces en ligne, où nos vies prennent désormais place. Pour y parvenir, nous devons développer et encourager de nouveaux modèles de propriété qui favorisent la gouvernance collective et la participation, nous devons créer des structures qui favorisent ce type d’expérimentations. Or, « les contours précis d’un internet démocratique ne peuvent être découverts que par des processus démocratiques, via des gens qui s’assemblent pour construire le monde qu’ils souhaitent ». C’est à en créer les conditions que nous devons œuvrer, conclut Tarnoff dans son introduction. 

Coincés dans les tuyaux

Dans la première partie de son livre, Tarnoff s’intéresse d’abord aux tuyaux en nous ramenant aux débuts du réseau. L’internet n’est alors qu’un langage, qu’un ensemble de règles permettant aux ordinateurs de communiquer. À la fin des années 70, il est alors isolé des forces du marché par les autorités qui financent un travail scientifique de long terme. Il implique des centaines d’individus qui collaborent entre eux à bâtir ces méthodes de communication. C’est l’époque d’Arpanet où le réseau bénéficie de l’argent de la Darpa (l’agence de la Défense américaine chargée du développement des nouvelles technologies) et également d’une éthique open source qui va encourager la collaboration et l’expérimentation, tout comme la créativité scientifique. « C’est l’absence de motivation par le profit et la présence d’une gestion publique qui rend l’invention d’internet possible ». 

C’est seulement dans les années 90 que les choses changent. Le gouvernement américain va alors céder les tuyaux à des entreprises, sans rien exiger en retour. Le temps de l’internet des chercheurs est fini. Or, explique Tarnoff, la privatisation n’est pas venue de nulle part, elle a été planifiée. En cause, le succès de l’internet de la recherche. NSFNet, le réseau de la Fondation nationale pour la science qui a succédé à Arpanet en 1985, en excluant les activités commerciales, a fait naître en parallèle les premiers réseaux privés. Avec l’invention du web, qui rend l’internet plus convivial (le premier site web date de 1990, le navigateur Mosaic de 1993), les entreprises parviennent à proposer les premiers accès commerciaux à NSFNet en 1991. En fait, le réseau national des fondations scientifiques n’a pas tant ouvert l’internet à la compétition : il a surtout transféré l’accès à des opérateurs privés, sans leur imposer de conditions et ce, très rapidement. 

En 1995, la privatisation des tuyaux est achevée. Pour tout le monde, à l’époque, c’était la bonne chose à faire, si ce n’est la seule. Il faut dire que les années 90 étaient les années d’un marché libre triomphant. La mainmise sur l’internet n’est finalement qu’une mise en application de ces idées, dans un moment où la contestation n’était pas très vive, notamment parce que les utilisateurs n’étaient encore pas très nombreux pour défendre un autre internet. D’autres solutions auraient pu être possibles, estime Tarnoff. Mais plutôt que de les explorer, nous avons laissé l’industrie dicter unilatéralement ses conditions. Pour elle, la privatisation était la condition à la popularisation d’internet. C’était un faux choix, mais le seul qui nous a été présenté, estime Tarnoff. L’industrie a récupéré une technologie patiemment développée par la recherche publique. La dérégulation des télécoms concomitante n’a fait qu’accélérer les choses. Pour Tarnoff, nous avons raté les alternatives. Les profits les ont en tout cas fermé. Et le «pillage » a continué. L’épine dorsale d’internet est toujours la propriété de quelques entreprises qui pour beaucoup sont alors aussi devenues fournisseurs d’accès. La concentration de pouvoir prévaut à tous les niveaux, à l’image des principales entreprises qui organisent et possèdent l’information qui passent dans les réseaux. Google, Netflix, Facebook, Microsoft, Apple et Amazon comptent pour la moitié du trafic internet. La privatisation nous a promis un meilleur service, un accès plus large, un meilleur internet. Pourtant, le constat est inverse. Les Américains payent un accès internet parmi les plus chers du monde et le moins bon. Quant à ceux qui sont trop pauvres ou trop éloignés du réseau, ils continuent à en être exclus. En 2018, la moitié des Américains n’avaient pas accès à un internet à haut débit. Et cette déconnexion est encore plus forte si en plus d’habiter loin des villes vous avez peu de revenus. Aux États-Unis, l’accès au réseau demeure un luxe. 

Mais l’internet privé n’est pas seulement inéquitable, il est surtout non-démocratique. Les utilisateurs n’ont pas participé et ne participent toujours pas aux choix de déploiements techniques que font les entreprises pour eux, comme nous l’ont montré, très récemment, les faux débats sur la 5G. « Les marchés ne vous donnent pas ce dont vous avez besoin, ils vous donnent ce que vous pouvez vous offrir ». « Le profit reste le principe qui détermine comment la connectivité est distribuée ». 

Pourtant, insiste Tarnoff, des alternatives existent aux monopoles des fournisseurs d’accès. En 1935, à Chattanooga, dans le Tennessee, la ville a décidé d’être propriétaire de son système de distribution d’électricité, l’Electric Power Board. En 2010, elle a lancé une offre d’accès à haut débit, The Gig, qui est la plus rapide et la moins chère des États-Unis, et qui propose un accès même à ceux qui n’en ont pas les moyens. C’est le réseau haut débit municipal le plus célèbre des États-Unis. Ce n’est pas le seul. Quelque 900 coopératives à travers les États-Unis proposent des accès au réseau. Non seulement elles proposent de meilleurs services à petits prix, mais surtout, elles sont participatives, contrôlées par leurs membres qui en sont aussi les utilisateurs. Toutes privilégient le bien social plutôt que le profit. Elles n’ont pas pour but d’enrichir les opérateurs. À Detroit, ville particulièrement pauvre et majoritairement noire, la connexion a longtemps été désastreuse. Depuis 2016, le Detroit Community Technology Project (DCTP) a lancé un réseau sans fil pour bénéficier aux plus démunis. Non seulement la communauté possède l’infrastructure, mais elle participe également à sa maintenance et à son évolution. DCTP investit des habitants en « digital stewards » chargés de maintenir le réseau, d’éduquer à son usage, mais également de favoriser la connectivité des gens entre eux, assumant par là une fonction politique à la manière de Community organizers. 

Pour Tarnoff, brancher plus d’utilisateurs dans un internet privatisé ne propose rien pour changer l’internet, ni pour changer sa propriété, ni son organisation, ni la manière dont on en fait l’expérience. Or, ces expériences de réseaux locaux municipaux défient la fable de la privatisation. Elles nous montrent qu’un autre internet est possible, mais surtout que l’expérience même d’internet n’a pas à être nécessairement privée. La privatisation ne décrit pas seulement un processus économique ou politique, mais également un processus social qui nécessite des consommateurs passifs et isolés les uns des autres. À Detroit comme à Chattanooga, les utilisateurs sont aussi des participants actifs à la croissance, à la maintenance, à la gouvernance de l’infrastructure. Tarnoff rappelle néanmoins que ces réseaux municipaux ont été particulièrement combattus par les industries du numériques et les fournisseurs d’accès. Mais contrairement à ce que nous racontent les grands opérateurs de réseaux, il y a des alternatives. Le problème est qu’elles ne sont pas suffisamment défendues, étendues, approfondies… Pour autant, ces alternatives ne sont pas magiques. « La décentralisation ne signifie pas automatiquement démocratisation : elle peut servir aussi à concentrer le pouvoir plus qu’à le distribuer ». Internet reste un réseau de réseau et les nœuds d’interconnections sont les points difficiles d’une telle topographie. Pour assurer l’interconnexion, il est nécessaire également de « déprivatiser » l’épine dorsale des interconnexions de réseaux, qui devrait être gérée par une agence fédérale ou une fédération de coopératives. Cela peut sembler encore utopique, mais si l’internet n’est déprivatisé qu’à un endroit, cela ne suffira pas, car cela risque de créer des zones isolées, marginales et surtout qui peuvent être facilement renversées – ce qui n’est pas sans rappeler le délitement des initiatives de réseau internet sans fil communautaire, comme Paris sans fil, mangés par la concurrence privée et la commodité de service qu’elle proposent que nous évoquions à la fin de cet article. 

Dans les années 90, quand la privatisation s’est installée, nous avons manqué de propositions, d’un mouvement en défense d’un internet démocratique, estime Tarnoff. Nous aurions pu avoir, « une voie publique sur les autoroutes de l’information ». Cela n’a pas été le cas. 

Désormais, pour déprivatiser les tuyaux (si je ne me trompe pas, Tarnoff n’utilise jamais le terme de nationalisation, un concept peut-être trop loin pour le contexte américain), il faut résoudre plusieurs problèmes. L’argent, toujours. Les cartels du haut débit reçoivent de fortes injections d’argent public notamment pour étendre l’accès, mais sans rien vraiment produire pour y remédier. Nous donnons donc de l’argent à des entreprises qui sont responsables de la crise de la connectivité pour la résoudre ! Pour Tarnoff, nous devrions surtout rediriger les aides publiques vers des réseaux alternatifs, améliorer les standards d’accès, de vitesse, de fiabilité. Nous devrions également nous assurer que les réseaux publics locaux fassent du respect de la vie privée une priorité, comme l’a fait à son époque la poste, en refusant d’ouvrir les courriers ! Mais, si les lois et les régulations sont utiles, « le meilleur moyen de garantir que les institutions publiques servent les gens, est de favoriser la présence de ces gens à l’intérieur de ces institutions ». Nous devons aller vers des structures de gouvernances inclusives et expansives, comme le défendent Andrew Cumbers et Thomas Hanna dans « Constructing the Democratic Public Entreprise »(.pdf) (à prolonger par le rapport Democratic Digital Infrastructure qu’a publié Democracy Collaborative, le laboratoire de recherche et développement sur la démocratisation de l’économie).

Coincés dans les plateformes

Les années 90 sont les années du web. En 1995, l’internet ne ressemble plus tout à fait à un réseau de recherche. Avec 45 millions d’utilisateurs et 23 500 sites web, l’internet commence à se transformer. Chez Microsoft, Bill Gates annonce qu’internet sera leur priorité numéro un. Jeff Bezos lance Amazon. Pierre Omidyar AuctionWeb, qui deviendra eBay. C’est le début des grandes entreprises de l’internet, de celles qui deviendront des « plateformes », un terme qui mystifie plus qu’il n’éclaircit, qui permet de projeter sur la souveraineté qu’elles conquièrent une aura d’ouverture et de neutralité, quand elles ne font qu’ordonner et régir nos espaces digitaux. Si la privatisation d’internet a commencé par les fondements, les tuyaux, au mitan des années 90, cette phase est terminée. « La prochaine étape consistera à maximiser les profits dans les étages supérieurs, dans la couche applicative, là où les utilisateurs utilisent l’internet ». C’est le début de la bulle internet jusqu’à son implosion. 

eBay a survécu au crash des années 2000 parce qu’elle était l’une des rares exceptions aux startups d’alors. eBay avait un business model et est devenu très rapidement profitable. eBay a aussi ouvert un modèle : l’entreprise n’a pas seulement offert un espace à l’activité de ses utilisateurs, son espace a été constitué par eux, en les impliquant dans son développement, selon les principes de ce qu’on appellera ensuite le web 2.0. La valeur technique de l’internet a toujours été ailleurs. Sociale plus que technique, estime Tarnoff (pour ma part, je pense que ce n’est pas si clair, l’industrialisation inédite qui s’est construite avec le numérique, n’est pas uniquement sociale, elle me semble surtout économique et politique). 

En 1971, quand Ray Tomlinson invente le mail, celui-ci devient très rapidement très populaire et représente très vite l’essentiel du trafic du premier réseau. L’e-mail a humanisé le réseau. Les échanges avec les autres sont rapidement devenu l’attraction principale. Avec eBay, Omidyar va réussir à refondre sa communauté en marché. Le succès des plateformes du web 2.0 va consister à «fusionner les relations sociales aux relations de marché », par trois leviers : la position d’intermédiaire (entre acheteurs et vendeurs), la souveraineté (la plateforme façonne les interactions, écrits les règles, fonctionne comme un législateur et un architecte) et bien sûr les effets réseaux (plus les gens utilisent, plus l’espace prend de la valeur). La couche applicative de l’internet va ainsi se transformer en vastes centres commerciaux : des environnements clos, qui vont tirer leurs revenus à la fois de la rente que procurent ces espaces pour ceux qui veulent en bénéficier et de la revente de données le plus souvent sous forme publicitaire (mais pas seulement). La collecte et l’analyse de données vont d’ailleurs très vite devenir la fonction primaire de ces « centres commerciaux en ligne ». « La donnée a propulsé la réorganisation de l’internet », à l’image de Google qui l’a utilisé pour améliorer son moteur, puis pour vendre de la publicité, lui permettant de devenir, dès 2002, profitable. C’est la logique même du Capitalisme de surveillance de Shoshana Zuboff. Une logique qui préexistait aux entreprises de l’internet, comme le raconte le pionnier des études sur la surveillance, Oscar H. Gandy, dans ses études sur les médias de masse, les banques ou les compagnies d’assurances, mais qui va, avec la circulation des données, élargir la surface de sa surveillance. 

Malgré toutes ses faiblesses (vous atteignez surtout les catégories produites par les systèmes que la réalité des gens, c’est-à-dire la manière dont le système caractérise les usagers, même si ces caractères se révèlent souvent faux parce que calculés), la surveillance des utilisateurs pour leur livrer de la publicité ciblée va construire les principaux empires des Gafams que nous connaissons encore aujourd’hui. Si la publicité joue un rôle essentiel dans la privatisation, les  «Empires élastiques » des Gafams, comme les appels Tarnoff, ne vont pas seulement utiliser l’analyse de données pour vendre des biens et de la publicité, ils vont aussi l’utiliser pour créer des places de marché pour les moyens de production, c’est-à-dire produire du logiciel pour l’internet commercial. 

« Quand le capitalisme transforme quelque chose, il tend à ajouter plus de machinerie », rappelle Tarnoff avec les accents de Pièces et Main d’œuvre. Avec les applications, les pages internet sont devenues plus dynamiques et complexes, « conçues pour saisir l’attention des utilisateurs, stimuler leur engagement, liées pour élaborer des systèmes souterrains de collecte et d’analyse des données ». « Les centres commerciaux en ligne sont devenus les lieux d’un calcul intensif. Comme le capitalisme a transformé l’atelier en usine, la transformation capitaliste d’internet a produit ses propres usines », qu’on désigne sous le terme de cloud, pour mieux obscurcir leur caractère profondément industriel. Ces ordinateurs utilisés par d’autres ordinateurs, rappellent l’enjeu des origines du réseau : étendre le calcul et les capacités de calcul. Tarnoff raconte ainsi la naissance, dès 2004, de l’Elastic Compute Cloud (EC2) d’Amazon par Chris Pinkham et Christopher Brown, partis en Afrique du Sud pour rationaliser les entrailles numériques de la machine Amazon qui commençait à souffrir des limites de l’accumulation de ses couches logicielles. EC2 lancé en 2006 (devenu depuis Amazon Web Services, AWS, l’offre d’informatique en nuage), va permettre de vendre des capacités informatiques et d’analyse mesurées et adaptables. Le cloud d’Amazon va permettre d’apporter un ensemble d’outils à l’industrialisation numérique, de pousser plus loin encore la privatisation. Le Big Data puis les avancées de l’apprentissage automatisé (l’intelligence artificielle) dans les années 2010 vont continuer ces accélérations industrielles. La collecte et le traitement des données vont devenir partout un impératif. 

Dans le même temps, les utilisateurs ont conquis un internet devenu mobile. L’ordinateur devenant smartphone n’est plus seulement la machine à tout faire, c’est la machine qui est désormais partout, s’intégrant non seulement en ligne, mais jusqu’à nos espaces physiques, déployant un contrôle logiciel jusque dans nos vies réelles, à l’image d’Uber et de son management algorithmique. L’industrialisation numérique s’est ainsi étendue jusqu’à la coordination des forces de travail, dont la profitabilité a été accrue par la libéralisation du marché du travail. La contractualisation des travailleurs n’a été qu’une brèche supplémentaire dans la gestion algorithmique introduite par le déploiement sans fin de l’industrie numérique, permettant désormais de gérer les tensions sur les marchés du travail, localement comme globalement. La force de travail est elle-même gérée en nuage, à la demande. Nous voilà dans le Human Cloud que décrit Gavin Mueller dans Breaking things at Work ou David Weil dans The Fissured Workplace. 

Coincés dans les profits !

Les biens réelles abstractions de ces empires élastiques ont enfin été rendues possibles par la financiarisation sans précédent de cette nouvelle industrie. Tout l’enjeu de la privatisation d’internet, à tous les niveaux de la pile, demeure le profit, répète Tarnoff. La financiarisation de l’économie depuis les années 70 a elle aussi profité de cette industrialisation numérique… Reste que la maximisation des profits des empires élastiques semble ne plus suffire. Désormais, les entreprises de la tech sont devenues des véhicules pour la pure spéculation. La tech est l’un des rares centres de profit qui demeure dans des économies largement en berne. La tech est désormais le dernier archipel de super-profit dans un océan de stagnation. Pire, la privatisation jusqu’aux couches les plus hautes d’internet, a programmé la motivation du profit dans tous les recoins du réseau. De Comcast (fournisseur d’accès), à Facebook jusqu’à Uber, l’objectif est resté de faire de l’argent, même si cela se fait de manière très différente, ce qui implique des conséquences sociales très différentes également. Les fournisseurs d’accès vendent des accès à l’internet, au bénéfice des investisseurs et au détriment des infrastructures et de l’égalité d’accès. Dans les centres commerciaux en ligne comme Facebook, on vend la monétisation de l’activité des utilisateurs ainsi que l’appareillage techno-politique qui va avec… Dans Uber ou les plateformes du digital labor, on vend le travail lui-même au moins disant découpé en microtranches et micro-tâches… Mais tous ces éléments n’auraient pas été possibles hors d’internet. C’est la promesse d’innovation technologique qui persuade les autorités de permettre à ces entreprises à déroger aux règles communes, qui persuade les investisseurs qu’ils vont réaliser une martingale mirifique. Mais dans le fond, toutes restent des machines non démocratiques et des machines à produire des inégalités. Toutes redistribuent les risques de la même façon : « ils les poussent vers le bas, vers les plus faibles » (les utilisateurs comme les travailleurs) « et les répandent autour d’eux. Ils tirent les récompenses vers le haut et les concentrent en de moins en moins de mains ». 

Pourtant, rappelle Tarnoff, l’action collective a été le meilleur moyen pour réduire les risques, à l’image des régulations qu’ont obtenues dans le passé les chauffeurs de taxis… jusqu’à ce qu’Uber paupérise tout le monde. L’existence des chauffeurs est devenue plus précaire à mesure que la valorisation de l’entreprise s’est envolée. Le risque à terme est que la machine néolibérale programmée jusqu’au cœur même des systèmes, ubérise tout ce qui reste à ubériser, de l’agriculture à la santé, des services public à l’école jusqu’au développement logiciel lui-même. 

Pourtant, les centres commerciaux en ligne sont très gourmands en travail. Tous ont recours à une vaste force de travail invisible pour développer leurs logiciels, les maintenir, opérer les centres de données, labéliser les données… La sociologue Tressie McMillan Cottom parle d’« inclusion prédatrice » pour qualifier la dynamique de l’économie politique d’internet. C’est une logique, une organisation et une technique qui consiste à inclure les marginalisés selon des logiques extractives. C’est ce que montrait Safiya Umoja Noble dans Algorithms of oppression : les « filles noires » que l’on trouve dans une requête sur Google sont celles des sites pornos, les propositions publicitaires qui vous sont faites ne sont pas les mêmes selon votre niveau de revenu ou votre couleur de peau. Les plus exclus sont inclus, mais à la condition qu’ils absorbent les risques et renoncent aux moindres récompenses. L’oppression et les discriminations des espaces en ligne sont désormais le fait d’une boucle de rétroaction algorithmique qui ressasse nos stéréotypes pour ne plus s’en extraire, enfermant chacun dans les catégories que spécifie la machine. Nous sommes désormais pris dans une intrication, un enchevêtrement d’effets, d’amplification, de polarisation, dont nous ne savons plus comment sortir. 

Les inégalités restent cependant inséparables de la poursuite du profit pour le profit. La tech est devenue l’équivalent de l’industrie du Téflon. Pour l’instant, les critiques sont mises en quarantaine, limitées au monde de la recherche, à quelques activistes, à quelques médias indépendants. Le techlash a bien entrouvert combien la tech n’avait pas beaucoup de morale, ça n’empêche pas les scandales des brèches de données de succéder aux scandales des traitements iniques. Réformer l’internet pour l’instant consiste d’un côté à écrire de nouvelles réglementations pour limiter le pouvoir de ces monopoles. C’est le propos des New Brandeisians (faisant référence à l’avocat américain Louis Brandeis, grand réformateur américain) qui veulent rendre les marchés plus compétitifs en réduisant les monopoles des Gafams. Ces faiseurs de lois ont raison : les centres commerciaux en ligne ne sont pas assez régulés ! Reste qu’ils souhaitent toujours un internet régi par le marché, plus compétitif que concentré. Pourtant, comme le souligne Nick Srnicek, l’auteur de Capitalisme de plateforme, c’est la compétition, plus que la taille, qui nécessite toujours plus de données, de traitements, de profits… 

Pour Tarnoff, il y a une autre stratégie : la déprivatisation. « Que les marchés soient plus régulés ou plus compétitifs ne touchera pas le problème le plus profond qui est le marché lui-même. Les centres commerciaux en ligne sont conçus pour faire du profit et faire du profit est ce qui construit des machines à inégalités ».« L’exploitation des travailleurs à la tâche, le renforcement des oppressions sexistes ou racistes en ligne, l’amplification de la propagande d’extrême-droite… aucun de ces dommages sociaux n’existeraient s’ils n’étaient pas avant tout profitables. » Certes, on peut chercher à atténuer ces effets… Mais le risque est que nous soyons en train de faire comme nous l’avons fait avec l’industrie fossile, où les producteurs de charbon se mettent à la capture du CO2 plutôt que d’arrêter d’en brûler ! Pour Tarnoff, seule la déprivatisation ouvre la porte à un autre internet, tout comme les mouvements abolitionnistes et pour les droits civiques ont changé la donne en adressant finalement le coeur du problème et pas seulement ses effets (comme aujourd’hui, les mouvements pour l’abolition de la police ou de la prison).

Mais cette déprivatisation, pour l’instant, nous ne savons même pas à quoi elle ressemble. Nous commençons à savoir ce qu’il advient après la fermeture des centres commerciaux (les Etats-Unis en ont fermé beaucoup) : ils sont envahis par les oiseaux et les mauvaises herbes ! Sur l’internet, bien souvent, les noms de domaines abandonnés sont valorisés par des usines à spam ! Si nous savons que les réseaux communautaires peuvent supplanter les réseaux privés en bas de couche technologique, nous avons peu d’expérience des alternatives qui peuvent se construire en haut des couches réseaux. 

Nous avons besoin d’expérimenter l’alternet !

Nous avons besoin d’expérimenter. L’enjeu, n’est pas de remplacer chaque centre commercial en ligne par son équivalent déprivatisé, comme de remplacer FB ou Twitter par leur clone placé sous contrôle public ou coopératif et attendre des résultats différents. Cela nécessite aussi des architectures différentes. Cela nécessite d’assembler des constellations de stratégies et d’institutions alternatives, comme le dit Angela Davis quand elle s’oppose à la prison et à la police. Pour Tarnoff, nous avons besoin de construire une constellation d’alternatives. Nous devons arrêter de croire que la technologie doit être apportée aux gens, plutôt que quelque chose que nous devons faire ensemble.

Comme le dit Ethan Zuckerman dans sa vibrante défense d’infrastructures publiques numériques, ces alternatives doivent être plurielles dans leurs formes comme dans leurs buts, comme nous avons des salles de sports, des bibliothèques ou des églises pour construire l’espace public dans sa diversité. Nous avons besoin d’une décentralisation, non seulement pour combattre la concentration, mais aussi pour élargir la diversité et plus encore pour rendre possible d’innombrables niveaux de participation et donc d’innombrables degrés de démocratie. Comme Zuckerman ou Michael Kwet qui milite pour un « socialisme numérique »  avant lui, Tarnoff évoque les logiciels libres, open source, les instances distribuées, l’interopérabilité…, comme autant de leviers à cet alternumérisme. Il évoque aussi une programmation publique, un cloud public comme nous avons finalement des médias publics ou des bibliothèques. On pourrait même imaginer, à défaut de construire des capacités souveraines, d’exiger d’Amazon de donner une portion de ses capacités de traitements, à défaut de les nationaliser. Nous avons besoin d’un secteur déprivatisé plus gros, plus fort, plus puissant. 

C’est oublier pourtant que ces idées (nationaliser l’internet ou Google hier, AWS demain…) ont déjà été émises et oubliées. Déconsidérées en tout cas. Tarnoff oublie un peu de se demander pourquoi elles n’ont pas été mises en œuvre, pourquoi elles n’ont pas accroché. Qu’est-ce qui manque au changement pour qu’il ait lieu ?, semble la question rarement posée. Pour ma part, pourtant, il me semble que ce qui a fait la différence entre l’essor phénoménal de l’internet marchand et la marginalité des alternatives, c’est assurément l’argent. Même si on peut se réjouir de la naissance de quelques coopératives, à l’image de Up&Go, CoopCycle ou nombre de plateformes coopératives, les niveaux d’investissements des uns ne sont pas les niveaux d’investissements des autres. Le recul des politiques publiques à investir dans des infrastructures publiques, on le voit, tient bien plus d’une déprise que d’une renaissance. Bien sûr, on peut, avec lui, espérer que les données soient gérées collectivement, par ceux qui les produisent. Qu’elles demeurent au plus près des usagers et de ceux qui les coproduisent avec eux, comme le prônent les principes du féminisme de données et que défendent nombre de collectifs politisés (à l’image d’InterHop), s’opposant à une fluidification des données sans limites où l’ouverture sert bien trop ceux qui ont les moyens d’en tirer parti, et plus encore, profite à ceux qui veulent les exploiter pour y puiser de nouveaux gains d’efficacité dans des systèmes produits pour aller à l’encontre des gens. Pour démocratiser la conception et le développement des technologies, il faut créer des processus participatifs puissants, embarqués et embarquants. « Rien pour nous sans nous », disent les associations de handicapés, reprises par le mouvement du Design Justice.

« Écrire un nouveau logiciel est relativement simple. Créer des alternatives soutenables et capables de passer à l’échelle est bien plus difficile », conclut Tarnoff. L’histoire nous apprend que les Télécoms ont mené d’intenses campagnes pour limiter le pouvoir des réseaux communautaires, comme le pointait à son tour Cory Doctorow, en soulignant que, du recul de la neutralité du net à l’interdiction des réseaux haut débit municipaux aux US (oui, tous les Etats ne les autorisent pas, du fait de l’intense lobbying des fournisseurs d’accès privés !), les oppositions comme les régulateurs trop faibles se font dévorer par les marchés ! Et il y a fort à parier que les grands acteurs de l’internet mènent le même type de campagne à l’encontre de tout ce qui pourra les déstabiliser demain. Mais ne nous y trompons pas, souligne Tarnoff, l’offensive à venir n’est pas technique, elle est politique !

« Pour reconstruire l’internet, nous allons devoir reconstruire tout le reste ». Et de rappeler que les Luddites n’ont pas tant chercher à mener un combat d’arrière garde que d’utiliser leurs valeurs pour construire une modernité différente. Le fait qu’ils n’y soient pas parvenus doit nous inquiéter. La déprivatisation à venir doit être tout aussi inventive que l’a été la privatisation à laquelle nous avons assisté. Nous avons besoin d’un monde où les marchés comptent moins, sont moins présents qu’ils ne sont… Et ils sont certainement encore plus pesants et plus puissants avec le net que sans !

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Tarnoff nous invite à nous défaire de la privatisation comme d’une solution alors qu’elle tient du principal problème auquel nous sommes confrontés. Derrière toute privatisation, il y a bien une priva(tisa)tion, quelque chose qui nous est enlevé, dont l’accès et l’enjeu nous est soufflé, retranché, dénié. Derrière l’industrialisation numérique, il y a une privatisation massive rappelions-nous il y a peu. Dans le numérique public même, aux mains des cabinets de conseils, l’État est plus minimal que jamais ! Même aux États-Unis, où l’État est encore plus croupion, les grandes agences vendent l’internet public à des services privés qui renforcent l’automatisation des inégalités. 

Malgré la qualité de la synthèse que livre Ben Tarnoff dans son essai, nous semblons au final tourner en rond. Sans investissements massifs et orientés vers le bien public plutôt que le profit, sans projets radicaux et leurs constellations d’alternatives, nous ne construirons ni l’internet de demain, ni un monde, et encore moins un monde capable d’affronter les ravages climatiques et les dissolutions sociales à venir. L’enjeu désormais semble bien plus de parvenir à récupérer les milliards accaparés par quelques-uns qu’autre chose ! Si nous avons certes besoin de constellations d’alternatives, il nous faut aussi saisir que ces constellations d’alternatives en sont rarement, en tout cas, que beaucoup ne sont que des projets politiques libéraux et qu’elles obscurcissent la nécessité d’alternatives qui le soient. Le secteur marchand produit nombre d’alternatives mais qui demeurent pour l’essentiel des formes de marchandisation, sans s’en extraire, à l’image de son instrumentation de la tech for good, qui conduit finalement à paupériser et vider de son sens la solidarité elle-même. Comme il le dit dans une interview pour The Verge, nous avons besoin de politiques et de mobilisations sur les enjeux numériques, pas seulement d’alternatives, au risque qu’elles n’en soient pas vraiment ! La constellation d’alternatives peut vite tourner au techwashing.  

Il manque à l’essai de Ben Tarnoff quelques lignes sur comment réaliser une nécessaire désindustrialisation du numérique (est-elle possible et comment ?), sur la nécessité d’une définanciarisation, d’une démarchandisation, d’une déséconomisation, voire d’un définancement de la tech, et donc pointer la nécessité d’autres modèles, comme l’investissement démocratique qu’explorait récemment Michael McCarthy dans Noema Mag. Et même ce changement d’orientation de nos investissements risque d’être difficile, les moyens d’influence et de lobbying des uns n’étant pas au niveau de ceux des autres, comme s’en désolent les associations de défense des droits américaines. C’est-à-dire, comme nous y invitait dans la conclusion de son dernier livre le sociologue Denis Colombi, Pourquoi sommes-nous capitalistes (malgré nous) ?, à comment rebrancher nos choix d’investissements non pas sur la base des profits financiers qu’ils génèrent, mais sur ce qu’ils produisent pour la collectivité. C’est un sujet que les spécialistes de la tech ne maîtrisent pas, certes. Mais tant qu’on demandera à la tech de produire les meilleurs rendements du marché pour les actionnaires (15% à minima !), elle restera le bras armé du capital. Pour reconstruire l’internet, il faut commencer par reconstruire tout le reste ! 

Hubert Guillaud

A propos du livre de Ben Tarnoff, Internet for the people, the fight for our digital future, Verso, 2022. Cet article est paru originellement en deux partie en juin 2022 sur le site Le vent se lève.

En 2022, Ben Tarnoff fait paraître Internet for the people, the fight for the future, un livre essentiel pour comprendre les conséquences de la privatisation d’internet. Retour de lecture.

Ben Tarnoff est un chercheur et un penseur important des réseaux. Éditeur de l’excellent Logic Mag, il est également l’un des membres de la Collective action in tech, un réseau pour documenter et faire avancer les mobilisations des travailleurs de la tech. 

Il a publié notamment un manifeste, The Making of tech worker movement – dont avait rendu compte Irénée Régnauld dans Mais où va le web ? -, ainsi que Voices from the Valley, un recueil de témoignages des travailleurs de la tech. Critique engagé, ces dernières années, Tarnoff a notamment proposé, dans une remarquable tribune pour Jacobin, d’abolir les outils numériques pour le contrôle social (« Certains services numériques ne doivent pas être rendus moins commodes ou plus démocratiques, mais tout simplement abolis »), ou encore, pour The Guardian, de dé-informatiser pour décarboner le monde (en invitant à réfléchir aux activités numériques que nous devrions suspendre, arrêter, supprimer). Il publie ce jour son premier essai, Internet for the people, the fight of your digital future (Verso, 2022, non traduit). 

Internet for the People n’est pas une contre-histoire de l’internet, ni une histoire populaire du réseau (qui donnerait la voix à ceux qui ne font pas l’histoire, comme l’avait fait l’historien Howard Zinn), c’est avant tout l’histoire de notre déprise, de comment nous avons été dépossédé d’internet, et comment nous pourrions peut-être reconquérir le réseau des réseaux. C’est un livre souvent amer, mais assurément politique, qui tente de trouver les voies à des alternatives pour nous extraire de l’industrialisation du net. Sa force, assurément, est de très bien décrire comment l’industrialisation s’est structurée à toutes les couches du réseau. Car si nous avons été dépossédés, c’est bien parce qu’internet a été privatisé par devers nous, si ce n’est contre nous. 

« Les réseaux ont toujours été essentiels à l’expansion capitaliste et à la globalisation. Ils participent à la création des marchés, à l’extraction des ressources, à la division et à la distribution du travail. » Pensez au rôle du télégraphe dans l’expansion coloniale par exemple, comme aux câbles sous-marins qui empruntent les routes maritimes des colons comme des esclaves – tout comme les données et processus de reporting standardisés ont été utilisés pour asseoir le commerce triangulaire et pour distancier dans et par les chiffres la réalité des violences commises par l’esclavage, comme l’explique l’historienne Caitlin Rosenthal dans son livre Accounting for Slavery : Masters & Management.

« La connectivité n’est jamais neutre. La croissance des réseaux a toujours été guidée par le désir de puissance et de profit. Ils n’ont pas été conduits pour seulement convoyer de l’information, mais comme des mécanismes pour forger des relations de contrôle. » La défiance envers le monde numérique et ses effets n’a cessé de monter ces dernières années, dénonçant la censure, la désinformation, la surveillance, les discriminations comme les inégalités qu’il génère. Nous sommes en train de passer du techlash aux technoluttes, d’une forme d’animosité à l’égard du numérique à des luttes dont l’objet est d’abattre la technologie… c’est-à-dire de dresser le constat qu’internet est brisé et que nous devons le réparer. Pour Tarnoff, la racine du problème est pourtant simple : « l’internet est brisé parce que l’internet est un business ». Même « un internet appartenant à des entreprises plus petites, plus entrepreneuriales, plus régulées, restera un internet qui marche sur le profit », c’est-à-dire « un internet où les gens ne peuvent participer aux décisions qui les affectent ». L’internet pour les gens sans les gens est depuis trop longtemps le mode de fonctionnement de l’industrie du numérique, sans que rien d’autre qu’une contestation encore trop timorée ne vienne le remettre en cause. 

Privatisation partout, justice nulle part

L’internet n’a pas toujours eu la forme qu’on lui connaît, rappelle Tarnoff. Né d’une manière expérimentale dans les années 70, c’est à partir des années 90 que le processus de privatisation s’enclenche. Cette privatisation « n’est pas seulement un transfert de propriété du public au privé, mais un mouvement plus complexe où les entreprises ont programmé le moteur du profit à chaque niveau du réseau », que ce soit au niveau matériel, logiciel, législatif ou entrepreneurial… « Certaines choses sont trop petites pour être observées sans un microscope, d’autres trop grosses pour être observées sans métaphores ». Pour Tarnoff, nous devons regarder l’internet comme un empilement (stack, qui est aussi le titre du livre de Benjamin Bratton qui décompose et cartographie les différents régimes de souveraineté d’internet, qui se superposent et s’imbriquent les uns dans les autres), un agencement de tuyaux et de couches technologiques qui le compose, qui va des câbles sous-marins aux sites et applications d’où nous faisons l’expérience d’internet. Avec le déploiement d’internet, la privatisation est remontée des profondeurs de la pile jusqu’à sa surface. « La motivation au profit n’a pas seulement organisé la plomberie profonde du réseau, mais également chaque aspect de nos vies en ligne ».

En cela, Internet for the people se veut un manifeste, dans le sens où il rend cette histoire de la privatisation manifeste. Ainsi, le techlash ne signifie rien si on ne le relie pas à l’héritage de cette dépossession. Les inégalités d’accès comme la propagande d’extrême droite qui fleurit sur les médias sociaux sont également les conséquences de ces privatisations. « Pour construire un meilleur internet (ou le réparer), nous devons changer la façon dont il est détenu et organisé. Pas par un regard consistant à améliorer les marchés, mais en cherchant à les rendre moins dominants. Non pas pour créer des marchés ou des versions de la privatisation plus compétitifs ou réglementés, mais pour les renverser ». 

« La “déprivatisation” vise à créer un internet où les gens comptent plus que les profits ». Nous devons prendre le contrôle collectif des espaces en ligne, où nos vies prennent désormais place. Pour y parvenir, nous devons développer et encourager de nouveaux modèles de propriété qui favorisent la gouvernance collective et la participation, nous devons créer des structures qui favorisent ce type d’expérimentations. Or, « les contours précis d’un internet démocratique ne peuvent être découverts que par des processus démocratiques, via des gens qui s’assemblent pour construire le monde qu’ils souhaitent ». C’est à en créer les conditions que nous devons œuvrer, conclut Tarnoff dans son introduction. 

Coincés dans les tuyaux

Dans la première partie de son livre, Tarnoff s’intéresse d’abord aux tuyaux en nous ramenant aux débuts du réseau. L’internet n’est alors qu’un langage, qu’un ensemble de règles permettant aux ordinateurs de communiquer. À la fin des années 70, il est alors isolé des forces du marché par les autorités qui financent un travail scientifique de long terme. Il implique des centaines d’individus qui collaborent entre eux à bâtir ces méthodes de communication. C’est l’époque d’Arpanet où le réseau bénéficie de l’argent de la Darpa (l’agence de la Défense américaine chargée du développement des nouvelles technologies) et également d’une éthique open source qui va encourager la collaboration et l’expérimentation, tout comme la créativité scientifique. « C’est l’absence de motivation par le profit et la présence d’une gestion publique qui rend l’invention d’internet possible ». 

C’est seulement dans les années 90 que les choses changent. Le gouvernement américain va alors céder les tuyaux à des entreprises, sans rien exiger en retour. Le temps de l’internet des chercheurs est fini. Or, explique Tarnoff, la privatisation n’est pas venue de nulle part, elle a été planifiée. En cause, le succès de l’internet de la recherche. NSFNet, le réseau de la Fondation nationale pour la science qui a succédé à Arpanet en 1985, en excluant les activités commerciales, a fait naître en parallèle les premiers réseaux privés. Avec l’invention du web, qui rend l’internet plus convivial (le premier site web date de 1990, le navigateur Mosaic de 1993), les entreprises parviennent à proposer les premiers accès commerciaux à NSFNet en 1991. En fait, le réseau national des fondations scientifiques n’a pas tant ouvert l’internet à la compétition : il a surtout transféré l’accès à des opérateurs privés, sans leur imposer de conditions et ce, très rapidement. 

En 1995, la privatisation des tuyaux est achevée. Pour tout le monde, à l’époque, c’était la bonne chose à faire, si ce n’est la seule. Il faut dire que les années 90 étaient les années d’un marché libre triomphant. La mainmise sur l’internet n’est finalement qu’une mise en application de ces idées, dans un moment où la contestation n’était pas très vive, notamment parce que les utilisateurs n’étaient encore pas très nombreux pour défendre un autre internet. D’autres solutions auraient pu être possibles, estime Tarnoff. Mais plutôt que de les explorer, nous avons laissé l’industrie dicter unilatéralement ses conditions. Pour elle, la privatisation était la condition à la popularisation d’internet. C’était un faux choix, mais le seul qui nous a été présenté, estime Tarnoff. L’industrie a récupéré une technologie patiemment développée par la recherche publique. La dérégulation des télécoms concomitante n’a fait qu’accélérer les choses. Pour Tarnoff, nous avons raté les alternatives. Les profits les ont en tout cas fermé. Et le «pillage » a continué. L’épine dorsale d’internet est toujours la propriété de quelques entreprises qui pour beaucoup sont alors aussi devenues fournisseurs d’accès. La concentration de pouvoir prévaut à tous les niveaux, à l’image des principales entreprises qui organisent et possèdent l’information qui passent dans les réseaux. Google, Netflix, Facebook, Microsoft, Apple et Amazon comptent pour la moitié du trafic internet. La privatisation nous a promis un meilleur service, un accès plus large, un meilleur internet. Pourtant, le constat est inverse. Les Américains payent un accès internet parmi les plus chers du monde et le moins bon. Quant à ceux qui sont trop pauvres ou trop éloignés du réseau, ils continuent à en être exclus. En 2018, la moitié des Américains n’avaient pas accès à un internet à haut débit. Et cette déconnexion est encore plus forte si en plus d’habiter loin des villes vous avez peu de revenus. Aux États-Unis, l’accès au réseau demeure un luxe. 

Mais l’internet privé n’est pas seulement inéquitable, il est surtout non-démocratique. Les utilisateurs n’ont pas participé et ne participent toujours pas aux choix de déploiements techniques que font les entreprises pour eux, comme nous l’ont montré, très récemment, les faux débats sur la 5G. « Les marchés ne vous donnent pas ce dont vous avez besoin, ils vous donnent ce que vous pouvez vous offrir ». « Le profit reste le principe qui détermine comment la connectivité est distribuée ». 

Pourtant, insiste Tarnoff, des alternatives existent aux monopoles des fournisseurs d’accès. En 1935, à Chattanooga, dans le Tennessee, la ville a décidé d’être propriétaire de son système de distribution d’électricité, l’Electric Power Board. En 2010, elle a lancé une offre d’accès à haut débit, The Gig, qui est la plus rapide et la moins chère des États-Unis, et qui propose un accès même à ceux qui n’en ont pas les moyens. C’est le réseau haut débit municipal le plus célèbre des États-Unis. Ce n’est pas le seul. Quelque 900 coopératives à travers les États-Unis proposent des accès au réseau. Non seulement elles proposent de meilleurs services à petits prix, mais surtout, elles sont participatives, contrôlées par leurs membres qui en sont aussi les utilisateurs. Toutes privilégient le bien social plutôt que le profit. Elles n’ont pas pour but d’enrichir les opérateurs. À Detroit, ville particulièrement pauvre et majoritairement noire, la connexion a longtemps été désastreuse. Depuis 2016, le Detroit Community Technology Project (DCTP) a lancé un réseau sans fil pour bénéficier aux plus démunis. Non seulement la communauté possède l’infrastructure, mais elle participe également à sa maintenance et à son évolution. DCTP investit des habitants en « digital stewards » chargés de maintenir le réseau, d’éduquer à son usage, mais également de favoriser la connectivité des gens entre eux, assumant par là une fonction politique à la manière de Community organizers. 

Pour Tarnoff, brancher plus d’utilisateurs dans un internet privatisé ne propose rien pour changer l’internet, ni pour changer sa propriété, ni son organisation, ni la manière dont on en fait l’expérience. Or, ces expériences de réseaux locaux municipaux défient la fable de la privatisation. Elles nous montrent qu’un autre internet est possible, mais surtout que l’expérience même d’internet n’a pas à être nécessairement privée. La privatisation ne décrit pas seulement un processus économique ou politique, mais également un processus social qui nécessite des consommateurs passifs et isolés les uns des autres. À Detroit comme à Chattanooga, les utilisateurs sont aussi des participants actifs à la croissance, à la maintenance, à la gouvernance de l’infrastructure. Tarnoff rappelle néanmoins que ces réseaux municipaux ont été particulièrement combattus par les industries du numériques et les fournisseurs d’accès. Mais contrairement à ce que nous racontent les grands opérateurs de réseaux, il y a des alternatives. Le problème est qu’elles ne sont pas suffisamment défendues, étendues, approfondies… Pour autant, ces alternatives ne sont pas magiques. « La décentralisation ne signifie pas automatiquement démocratisation : elle peut servir aussi à concentrer le pouvoir plus qu’à le distribuer ». Internet reste un réseau de réseau et les nœuds d’interconnections sont les points difficiles d’une telle topographie. Pour assurer l’interconnexion, il est nécessaire également de « déprivatiser » l’épine dorsale des interconnexions de réseaux, qui devrait être gérée par une agence fédérale ou une fédération de coopératives. Cela peut sembler encore utopique, mais si l’internet n’est déprivatisé qu’à un endroit, cela ne suffira pas, car cela risque de créer des zones isolées, marginales et surtout qui peuvent être facilement renversées – ce qui n’est pas sans rappeler le délitement des initiatives de réseau internet sans fil communautaire, comme Paris sans fil, mangés par la concurrence privée et la commodité de service qu’elle proposent que nous évoquions à la fin de cet article. 

Dans les années 90, quand la privatisation s’est installée, nous avons manqué de propositions, d’un mouvement en défense d’un internet démocratique, estime Tarnoff. Nous aurions pu avoir, « une voie publique sur les autoroutes de l’information ». Cela n’a pas été le cas. 

Désormais, pour déprivatiser les tuyaux (si je ne me trompe pas, Tarnoff n’utilise jamais le terme de nationalisation, un concept peut-être trop loin pour le contexte américain), il faut résoudre plusieurs problèmes. L’argent, toujours. Les cartels du haut débit reçoivent de fortes injections d’argent public notamment pour étendre l’accès, mais sans rien vraiment produire pour y remédier. Nous donnons donc de l’argent à des entreprises qui sont responsables de la crise de la connectivité pour la résoudre ! Pour Tarnoff, nous devrions surtout rediriger les aides publiques vers des réseaux alternatifs, améliorer les standards d’accès, de vitesse, de fiabilité. Nous devrions également nous assurer que les réseaux publics locaux fassent du respect de la vie privée une priorité, comme l’a fait à son époque la poste, en refusant d’ouvrir les courriers ! Mais, si les lois et les régulations sont utiles, « le meilleur moyen de garantir que les institutions publiques servent les gens, est de favoriser la présence de ces gens à l’intérieur de ces institutions ». Nous devons aller vers des structures de gouvernances inclusives et expansives, comme le défendent Andrew Cumbers et Thomas Hanna dans « Constructing the Democratic Public Entreprise »(.pdf) (à prolonger par le rapport Democratic Digital Infrastructure qu’a publié Democracy Collaborative, le laboratoire de recherche et développement sur la démocratisation de l’économie).

Coincés dans les plateformes

Les années 90 sont les années du web. En 1995, l’internet ne ressemble plus tout à fait à un réseau de recherche. Avec 45 millions d’utilisateurs et 23 500 sites web, l’internet commence à se transformer. Chez Microsoft, Bill Gates annonce qu’internet sera leur priorité numéro un. Jeff Bezos lance Amazon. Pierre Omidyar AuctionWeb, qui deviendra eBay. C’est le début des grandes entreprises de l’internet, de celles qui deviendront des « plateformes », un terme qui mystifie plus qu’il n’éclaircit, qui permet de projeter sur la souveraineté qu’elles conquièrent une aura d’ouverture et de neutralité, quand elles ne font qu’ordonner et régir nos espaces digitaux. Si la privatisation d’internet a commencé par les fondements, les tuyaux, au mitan des années 90, cette phase est terminée. « La prochaine étape consistera à maximiser les profits dans les étages supérieurs, dans la couche applicative, là où les utilisateurs utilisent l’internet ». C’est le début de la bulle internet jusqu’à son implosion. 

eBay a survécu au crash des années 2000 parce qu’elle était l’une des rares exceptions aux startups d’alors. eBay avait un business model et est devenu très rapidement profitable. eBay a aussi ouvert un modèle : l’entreprise n’a pas seulement offert un espace à l’activité de ses utilisateurs, son espace a été constitué par eux, en les impliquant dans son développement, selon les principes de ce qu’on appellera ensuite le web 2.0. La valeur technique de l’internet a toujours été ailleurs. Sociale plus que technique, estime Tarnoff (pour ma part, je pense que ce n’est pas si clair, l’industrialisation inédite qui s’est construite avec le numérique, n’est pas uniquement sociale, elle me semble surtout économique et politique). 

En 1971, quand Ray Tomlinson invente le mail, celui-ci devient très rapidement très populaire et représente très vite l’essentiel du trafic du premier réseau. L’e-mail a humanisé le réseau. Les échanges avec les autres sont rapidement devenu l’attraction principale. Avec eBay, Omidyar va réussir à refondre sa communauté en marché. Le succès des plateformes du web 2.0 va consister à «fusionner les relations sociales aux relations de marché », par trois leviers : la position d’intermédiaire (entre acheteurs et vendeurs), la souveraineté (la plateforme façonne les interactions, écrits les règles, fonctionne comme un législateur et un architecte) et bien sûr les effets réseaux (plus les gens utilisent, plus l’espace prend de la valeur). La couche applicative de l’internet va ainsi se transformer en vastes centres commerciaux : des environnements clos, qui vont tirer leurs revenus à la fois de la rente que procurent ces espaces pour ceux qui veulent en bénéficier et de la revente de données le plus souvent sous forme publicitaire (mais pas seulement). La collecte et l’analyse de données vont d’ailleurs très vite devenir la fonction primaire de ces « centres commerciaux en ligne ». « La donnée a propulsé la réorganisation de l’internet », à l’image de Google qui l’a utilisé pour améliorer son moteur, puis pour vendre de la publicité, lui permettant de devenir, dès 2002, profitable. C’est la logique même du Capitalisme de surveillance de Shoshana Zuboff. Une logique qui préexistait aux entreprises de l’internet, comme le raconte le pionnier des études sur la surveillance, Oscar H. Gandy, dans ses études sur les médias de masse, les banques ou les compagnies d’assurances, mais qui va, avec la circulation des données, élargir la surface de sa surveillance. 

Malgré toutes ses faiblesses (vous atteignez surtout les catégories produites par les systèmes que la réalité des gens, c’est-à-dire la manière dont le système caractérise les usagers, même si ces caractères se révèlent souvent faux parce que calculés), la surveillance des utilisateurs pour leur livrer de la publicité ciblée va construire les principaux empires des Gafams que nous connaissons encore aujourd’hui. Si la publicité joue un rôle essentiel dans la privatisation, les  «Empires élastiques » des Gafams, comme les appels Tarnoff, ne vont pas seulement utiliser l’analyse de données pour vendre des biens et de la publicité, ils vont aussi l’utiliser pour créer des places de marché pour les moyens de production, c’est-à-dire produire du logiciel pour l’internet commercial. 

« Quand le capitalisme transforme quelque chose, il tend à ajouter plus de machinerie », rappelle Tarnoff avec les accents de Pièces et Main d’œuvre. Avec les applications, les pages internet sont devenues plus dynamiques et complexes, « conçues pour saisir l’attention des utilisateurs, stimuler leur engagement, liées pour élaborer des systèmes souterrains de collecte et d’analyse des données ». « Les centres commerciaux en ligne sont devenus les lieux d’un calcul intensif. Comme le capitalisme a transformé l’atelier en usine, la transformation capitaliste d’internet a produit ses propres usines », qu’on désigne sous le terme de cloud, pour mieux obscurcir leur caractère profondément industriel. Ces ordinateurs utilisés par d’autres ordinateurs, rappellent l’enjeu des origines du réseau : étendre le calcul et les capacités de calcul. Tarnoff raconte ainsi la naissance, dès 2004, de l’Elastic Compute Cloud (EC2) d’Amazon par Chris Pinkham et Christopher Brown, partis en Afrique du Sud pour rationaliser les entrailles numériques de la machine Amazon qui commençait à souffrir des limites de l’accumulation de ses couches logicielles. EC2 lancé en 2006 (devenu depuis Amazon Web Services, AWS, l’offre d’informatique en nuage), va permettre de vendre des capacités informatiques et d’analyse mesurées et adaptables. Le cloud d’Amazon va permettre d’apporter un ensemble d’outils à l’industrialisation numérique, de pousser plus loin encore la privatisation. Le Big Data puis les avancées de l’apprentissage automatisé (l’intelligence artificielle) dans les années 2010 vont continuer ces accélérations industrielles. La collecte et le traitement des données vont devenir partout un impératif. 

Dans le même temps, les utilisateurs ont conquis un internet devenu mobile. L’ordinateur devenant smartphone n’est plus seulement la machine à tout faire, c’est la machine qui est désormais partout, s’intégrant non seulement en ligne, mais jusqu’à nos espaces physiques, déployant un contrôle logiciel jusque dans nos vies réelles, à l’image d’Uber et de son management algorithmique. L’industrialisation numérique s’est ainsi étendue jusqu’à la coordination des forces de travail, dont la profitabilité a été accrue par la libéralisation du marché du travail. La contractualisation des travailleurs n’a été qu’une brèche supplémentaire dans la gestion algorithmique introduite par le déploiement sans fin de l’industrie numérique, permettant désormais de gérer les tensions sur les marchés du travail, localement comme globalement. La force de travail est elle-même gérée en nuage, à la demande. Nous voilà dans le Human Cloud que décrit Gavin Mueller dans Breaking things at Work ou David Weil dans The Fissured Workplace. 

Coincés dans les profits !

Les biens réelles abstractions de ces empires élastiques ont enfin été rendues possibles par la financiarisation sans précédent de cette nouvelle industrie. Tout l’enjeu de la privatisation d’internet, à tous les niveaux de la pile, demeure le profit, répète Tarnoff. La financiarisation de l’économie depuis les années 70 a elle aussi profité de cette industrialisation numérique… Reste que la maximisation des profits des empires élastiques semble ne plus suffire. Désormais, les entreprises de la tech sont devenues des véhicules pour la pure spéculation. La tech est l’un des rares centres de profit qui demeure dans des économies largement en berne. La tech est désormais le dernier archipel de super-profit dans un océan de stagnation. Pire, la privatisation jusqu’aux couches les plus hautes d’internet, a programmé la motivation du profit dans tous les recoins du réseau. De Comcast (fournisseur d’accès), à Facebook jusqu’à Uber, l’objectif est resté de faire de l’argent, même si cela se fait de manière très différente, ce qui implique des conséquences sociales très différentes également. Les fournisseurs d’accès vendent des accès à l’internet, au bénéfice des investisseurs et au détriment des infrastructures et de l’égalité d’accès. Dans les centres commerciaux en ligne comme Facebook, on vend la monétisation de l’activité des utilisateurs ainsi que l’appareillage techno-politique qui va avec… Dans Uber ou les plateformes du digital labor, on vend le travail lui-même au moins disant découpé en microtranches et micro-tâches… Mais tous ces éléments n’auraient pas été possibles hors d’internet. C’est la promesse d’innovation technologique qui persuade les autorités de permettre à ces entreprises à déroger aux règles communes, qui persuade les investisseurs qu’ils vont réaliser une martingale mirifique. Mais dans le fond, toutes restent des machines non démocratiques et des machines à produire des inégalités. Toutes redistribuent les risques de la même façon : « ils les poussent vers le bas, vers les plus faibles » (les utilisateurs comme les travailleurs) « et les répandent autour d’eux. Ils tirent les récompenses vers le haut et les concentrent en de moins en moins de mains ». 

Pourtant, rappelle Tarnoff, l’action collective a été le meilleur moyen pour réduire les risques, à l’image des régulations qu’ont obtenues dans le passé les chauffeurs de taxis… jusqu’à ce qu’Uber paupérise tout le monde. L’existence des chauffeurs est devenue plus précaire à mesure que la valorisation de l’entreprise s’est envolée. Le risque à terme est que la machine néolibérale programmée jusqu’au cœur même des systèmes, ubérise tout ce qui reste à ubériser, de l’agriculture à la santé, des services public à l’école jusqu’au développement logiciel lui-même. 

Pourtant, les centres commerciaux en ligne sont très gourmands en travail. Tous ont recours à une vaste force de travail invisible pour développer leurs logiciels, les maintenir, opérer les centres de données, labéliser les données… La sociologue Tressie McMillan Cottom parle d’« inclusion prédatrice » pour qualifier la dynamique de l’économie politique d’internet. C’est une logique, une organisation et une technique qui consiste à inclure les marginalisés selon des logiques extractives. C’est ce que montrait Safiya Umoja Noble dans Algorithms of oppression : les « filles noires » que l’on trouve dans une requête sur Google sont celles des sites pornos, les propositions publicitaires qui vous sont faites ne sont pas les mêmes selon votre niveau de revenu ou votre couleur de peau. Les plus exclus sont inclus, mais à la condition qu’ils absorbent les risques et renoncent aux moindres récompenses. L’oppression et les discriminations des espaces en ligne sont désormais le fait d’une boucle de rétroaction algorithmique qui ressasse nos stéréotypes pour ne plus s’en extraire, enfermant chacun dans les catégories que spécifie la machine. Nous sommes désormais pris dans une intrication, un enchevêtrement d’effets, d’amplification, de polarisation, dont nous ne savons plus comment sortir. 

Les inégalités restent cependant inséparables de la poursuite du profit pour le profit. La tech est devenue l’équivalent de l’industrie du Téflon. Pour l’instant, les critiques sont mises en quarantaine, limitées au monde de la recherche, à quelques activistes, à quelques médias indépendants. Le techlash a bien entrouvert combien la tech n’avait pas beaucoup de morale, ça n’empêche pas les scandales des brèches de données de succéder aux scandales des traitements iniques. Réformer l’internet pour l’instant consiste d’un côté à écrire de nouvelles réglementations pour limiter le pouvoir de ces monopoles. C’est le propos des New Brandeisians (faisant référence à l’avocat américain Louis Brandeis, grand réformateur américain) qui veulent rendre les marchés plus compétitifs en réduisant les monopoles des Gafams. Ces faiseurs de lois ont raison : les centres commerciaux en ligne ne sont pas assez régulés ! Reste qu’ils souhaitent toujours un internet régi par le marché, plus compétitif que concentré. Pourtant, comme le souligne Nick Srnicek, l’auteur de Capitalisme de plateforme, c’est la compétition, plus que la taille, qui nécessite toujours plus de données, de traitements, de profits… 

Pour Tarnoff, il y a une autre stratégie : la déprivatisation. « Que les marchés soient plus régulés ou plus compétitifs ne touchera pas le problème le plus profond qui est le marché lui-même. Les centres commerciaux en ligne sont conçus pour faire du profit et faire du profit est ce qui construit des machines à inégalités ».« L’exploitation des travailleurs à la tâche, le renforcement des oppressions sexistes ou racistes en ligne, l’amplification de la propagande d’extrême-droite… aucun de ces dommages sociaux n’existeraient s’ils n’étaient pas avant tout profitables. » Certes, on peut chercher à atténuer ces effets… Mais le risque est que nous soyons en train de faire comme nous l’avons fait avec l’industrie fossile, où les producteurs de charbon se mettent à la capture du CO2 plutôt que d’arrêter d’en brûler ! Pour Tarnoff, seule la déprivatisation ouvre la porte à un autre internet, tout comme les mouvements abolitionnistes et pour les droits civiques ont changé la donne en adressant finalement le coeur du problème et pas seulement ses effets (comme aujourd’hui, les mouvements pour l’abolition de la police ou de la prison).

Mais cette déprivatisation, pour l’instant, nous ne savons même pas à quoi elle ressemble. Nous commençons à savoir ce qu’il advient après la fermeture des centres commerciaux (les Etats-Unis en ont fermé beaucoup) : ils sont envahis par les oiseaux et les mauvaises herbes ! Sur l’internet, bien souvent, les noms de domaines abandonnés sont valorisés par des usines à spam ! Si nous savons que les réseaux communautaires peuvent supplanter les réseaux privés en bas de couche technologique, nous avons peu d’expérience des alternatives qui peuvent se construire en haut des couches réseaux. 

Nous avons besoin d’expérimenter l’alternet !

Nous avons besoin d’expérimenter. L’enjeu, n’est pas de remplacer chaque centre commercial en ligne par son équivalent déprivatisé, comme de remplacer FB ou Twitter par leur clone placé sous contrôle public ou coopératif et attendre des résultats différents. Cela nécessite aussi des architectures différentes. Cela nécessite d’assembler des constellations de stratégies et d’institutions alternatives, comme le dit Angela Davis quand elle s’oppose à la prison et à la police. Pour Tarnoff, nous avons besoin de construire une constellation d’alternatives. Nous devons arrêter de croire que la technologie doit être apportée aux gens, plutôt que quelque chose que nous devons faire ensemble.

Comme le dit Ethan Zuckerman dans sa vibrante défense d’infrastructures publiques numériques, ces alternatives doivent être plurielles dans leurs formes comme dans leurs buts, comme nous avons des salles de sports, des bibliothèques ou des églises pour construire l’espace public dans sa diversité. Nous avons besoin d’une décentralisation, non seulement pour combattre la concentration, mais aussi pour élargir la diversité et plus encore pour rendre possible d’innombrables niveaux de participation et donc d’innombrables degrés de démocratie. Comme Zuckerman ou Michael Kwet qui milite pour un « socialisme numérique »  avant lui, Tarnoff évoque les logiciels libres, open source, les instances distribuées, l’interopérabilité…, comme autant de leviers à cet alternumérisme. Il évoque aussi une programmation publique, un cloud public comme nous avons finalement des médias publics ou des bibliothèques. On pourrait même imaginer, à défaut de construire des capacités souveraines, d’exiger d’Amazon de donner une portion de ses capacités de traitements, à défaut de les nationaliser. Nous avons besoin d’un secteur déprivatisé plus gros, plus fort, plus puissant. 

C’est oublier pourtant que ces idées (nationaliser l’internet ou Google hier, AWS demain…) ont déjà été émises et oubliées. Déconsidérées en tout cas. Tarnoff oublie un peu de se demander pourquoi elles n’ont pas été mises en œuvre, pourquoi elles n’ont pas accroché. Qu’est-ce qui manque au changement pour qu’il ait lieu ?, semble la question rarement posée. Pour ma part, pourtant, il me semble que ce qui a fait la différence entre l’essor phénoménal de l’internet marchand et la marginalité des alternatives, c’est assurément l’argent. Même si on peut se réjouir de la naissance de quelques coopératives, à l’image de Up&Go, CoopCycle ou nombre de plateformes coopératives, les niveaux d’investissements des uns ne sont pas les niveaux d’investissements des autres. Le recul des politiques publiques à investir dans des infrastructures publiques, on le voit, tient bien plus d’une déprise que d’une renaissance. Bien sûr, on peut, avec lui, espérer que les données soient gérées collectivement, par ceux qui les produisent. Qu’elles demeurent au plus près des usagers et de ceux qui les coproduisent avec eux, comme le prônent les principes du féminisme de données et que défendent nombre de collectifs politisés (à l’image d’InterHop), s’opposant à une fluidification des données sans limites où l’ouverture sert bien trop ceux qui ont les moyens d’en tirer parti, et plus encore, profite à ceux qui veulent les exploiter pour y puiser de nouveaux gains d’efficacité dans des systèmes produits pour aller à l’encontre des gens. Pour démocratiser la conception et le développement des technologies, il faut créer des processus participatifs puissants, embarqués et embarquants. « Rien pour nous sans nous », disent les associations de handicapés, reprises par le mouvement du Design Justice.

« Écrire un nouveau logiciel est relativement simple. Créer des alternatives soutenables et capables de passer à l’échelle est bien plus difficile », conclut Tarnoff. L’histoire nous apprend que les Télécoms ont mené d’intenses campagnes pour limiter le pouvoir des réseaux communautaires, comme le pointait à son tour Cory Doctorow, en soulignant que, du recul de la neutralité du net à l’interdiction des réseaux haut débit municipaux aux US (oui, tous les Etats ne les autorisent pas, du fait de l’intense lobbying des fournisseurs d’accès privés !), les oppositions comme les régulateurs trop faibles se font dévorer par les marchés ! Et il y a fort à parier que les grands acteurs de l’internet mènent le même type de campagne à l’encontre de tout ce qui pourra les déstabiliser demain. Mais ne nous y trompons pas, souligne Tarnoff, l’offensive à venir n’est pas technique, elle est politique !

« Pour reconstruire l’internet, nous allons devoir reconstruire tout le reste ». Et de rappeler que les Luddites n’ont pas tant chercher à mener un combat d’arrière garde que d’utiliser leurs valeurs pour construire une modernité différente. Le fait qu’ils n’y soient pas parvenus doit nous inquiéter. La déprivatisation à venir doit être tout aussi inventive que l’a été la privatisation à laquelle nous avons assisté. Nous avons besoin d’un monde où les marchés comptent moins, sont moins présents qu’ils ne sont… Et ils sont certainement encore plus pesants et plus puissants avec le net que sans !

***

Tarnoff nous invite à nous défaire de la privatisation comme d’une solution alors qu’elle tient du principal problème auquel nous sommes confrontés. Derrière toute privatisation, il y a bien une priva(tisa)tion, quelque chose qui nous est enlevé, dont l’accès et l’enjeu nous est soufflé, retranché, dénié. Derrière l’industrialisation numérique, il y a une privatisation massive rappelions-nous il y a peu. Dans le numérique public même, aux mains des cabinets de conseils, l’État est plus minimal que jamais ! Même aux États-Unis, où l’État est encore plus croupion, les grandes agences vendent l’internet public à des services privés qui renforcent l’automatisation des inégalités. 

Malgré la qualité de la synthèse que livre Ben Tarnoff dans son essai, nous semblons au final tourner en rond. Sans investissements massifs et orientés vers le bien public plutôt que le profit, sans projets radicaux et leurs constellations d’alternatives, nous ne construirons ni l’internet de demain, ni un monde, et encore moins un monde capable d’affronter les ravages climatiques et les dissolutions sociales à venir. L’enjeu désormais semble bien plus de parvenir à récupérer les milliards accaparés par quelques-uns qu’autre chose ! Si nous avons certes besoin de constellations d’alternatives, il nous faut aussi saisir que ces constellations d’alternatives en sont rarement, en tout cas, que beaucoup ne sont que des projets politiques libéraux et qu’elles obscurcissent la nécessité d’alternatives qui le soient. Le secteur marchand produit nombre d’alternatives mais qui demeurent pour l’essentiel des formes de marchandisation, sans s’en extraire, à l’image de son instrumentation de la tech for good, qui conduit finalement à paupériser et vider de son sens la solidarité elle-même. Comme il le dit dans une interview pour The Verge, nous avons besoin de politiques et de mobilisations sur les enjeux numériques, pas seulement d’alternatives, au risque qu’elles n’en soient pas vraiment ! La constellation d’alternatives peut vite tourner au techwashing.  

Il manque à l’essai de Ben Tarnoff quelques lignes sur comment réaliser une nécessaire désindustrialisation du numérique (est-elle possible et comment ?), sur la nécessité d’une définanciarisation, d’une démarchandisation, d’une déséconomisation, voire d’un définancement de la tech, et donc pointer la nécessité d’autres modèles, comme l’investissement démocratique qu’explorait récemment Michael McCarthy dans Noema Mag. Et même ce changement d’orientation de nos investissements risque d’être difficile, les moyens d’influence et de lobbying des uns n’étant pas au niveau de ceux des autres, comme s’en désolent les associations de défense des droits américaines. C’est-à-dire, comme nous y invitait dans la conclusion de son dernier livre le sociologue Denis Colombi, Pourquoi sommes-nous capitalistes (malgré nous) ?, à comment rebrancher nos choix d’investissements non pas sur la base des profits financiers qu’ils génèrent, mais sur ce qu’ils produisent pour la collectivité. C’est un sujet que les spécialistes de la tech ne maîtrisent pas, certes. Mais tant qu’on demandera à la tech de produire les meilleurs rendements du marché pour les actionnaires (15% à minima !), elle restera le bras armé du capital. Pour reconstruire l’internet, il faut commencer par reconstruire tout le reste ! 

Hubert Guillaud

A propos du livre de Ben Tarnoff, Internet for the people, the fight for our digital future, Verso, 2022. Cet article est paru originellement en deux partie en juin 2022 sur le site Le vent se lève.

Voilà des années que Cory Doctorow traverse les enjeux des technologies. En France, il est surtout connu pour ses romans de science-fiction, dont quelques titres ont été traduits (Le grand abandon, Bragelonne, 2021 ; De beaux et grands lendemains, Goater, 2018, Little Brother, éditions 12-21, 2012 ; Dans la dèche au royaume enchanté, Folio, 2008). Cela explique que beaucoup connaissent moins le journaliste et militant prolixe, qui de Boing Boing (le blog qu’il a animé pendant 20 ans) à Pluralistic (le blog personnel qu’il anime depuis 5 ans), de Creative Commons à l’Electronic Frontier Foundation, dissémine ses prises de positions engagées et informées depuis toujours, quasiment quotidiennement et ce avec un ton mordant qui fait le sel de ses prises de paroles. Depuis des années, régulièrement, quelques-unes de ses prises de position parviennent jusqu’à nous, via quelques entretiens disséminés dans la presse française ou quelques traductions de certaines de ses tribunes. D’où l’importance du Rapt d’Internet (C&F éditions, 2025, traduction de The internet con, publié en 2023 chez Verso), qui donne enfin à lire un essai du grand activiste des libertés numériques.

On retrouve dans ce livre à la fois le ton volontaire et énergisant de Doctorow, mais aussi son côté brouillon, qui permet bien souvent de nous emmener plus loin que là où l’on s’attendait à aller. Dans son livre, Doctorow explique le fonctionnement des technologies comme nul autre, sans jamais se tromper de cible. Le défi auquel nous sommes confrontés n’est pas de nous débarrasser des technologies, mais bien de combattre la forme particulière qu’elles ont fini par prendre : leur concentration. Nous devons œuvrer à remettre la technologie au service de ceux qui l’utilisent, plaide-t-il depuis toujours. Pour cela, Doctorow s’en prend aux monopoles, au renforcement du droit d’auteur, au recul de la régulation… pour nous aider à trouver les leviers pour reprendre en main les moyens de production numérique.

En Guerre

Voilà longtemps que Cory Doctorow est en guerre. Et le principal ennemi de Doctorow c’est la concentration. Doctorow est le pourfendeur des monopoles quels qu’ils soient et des abus de position dominantes. A l’heure où les marchés n’ont jamais autant été concentrés, le militant nous rappelle les outils que nous avons à notre disposition pour défaire cette concentration. “La réforme de la tech n’est pas un problème plus pressant qu’un autre. Mais si nous ne réformons pas la tech, nous pouvons abandonner l’idée de remporter d’autres combats”, prévient-il. Car la technologie est désormais devenue le bras armé de la concentration financière, le moyen de l’appliquer et de la renforcer. Le moyen de créer des marchés fermés, où les utilisateurs sont captifs et malheureux.

Pour résoudre le problème, Doctorow prône l’interopérabilité. Pour lui, l’interopérabilité n’est pas qu’un moyen pour disséminer les technologies, mais un levier pour réduire les monopoles. L’interopérabilité est le moyen “pour rendre les Big Tech plus petites”. Pour Doctorow, la technologie et notamment les technologies numériques, restent le meilleur moyen pour nous défendre, pour former et coordonner nos oppositions, nos revendications, nos luttes. “Si nous ne pouvons nous réapproprier les moyens de production du numérique, nous aurons perdu”.

Cory Doctorow est un militant aguerri. En historien des déploiements de la tech, son livre rappelle les combats technologiques que nous avons remportés et ceux que nous avons perdus, car ils permettent de comprendre la situation où nous sommes. Il nous rappelle comme nul autre, l’histoire du web avant le web et décrypte les manœuvres des grands acteurs du secteur pour nous enfermer dans leurs rets, qui ont toujours plus cherché à punir et retenir les utilisateurs dans leurs services qu’à leur fournir un service de qualité. Nous sommes coincés entre des “maniaques de la surveillance” et des “maniaques du contrôle”. “Toutes les mesures prises par les responsables politiques pour freiner les grandes entreprises technologiques n’ont fait que cimenter la domination d’une poignée d’entreprises véreuses”. La régulation a produit le contraire de ce qu’elle voulait accomplir. Elle a pavé le chemin des grandes entreprises technologiques, au détriment de la concurrence et de la liberté des usagers.

Police sans justice

En revenant aux racines du déploiement des réseaux des années 90 et 2000, Doctorow nous montre que l’obsession au contrôle, à la surveillance et au profit, ont conduit les entreprises à ne jamais cesser d’œuvrer contre ce qui pouvait les gêner : l’interopérabilité. En imposant par exemple la notification et retrait pour modérer les infractions au copyright, les grandes entreprises se sont dotées d’une procédure qui leur permet tous les abus et face auxquelles les utilisateurs sont sans recours. En leur confiant la police des réseaux, nous avons oublié de confier la justice à quelqu’un. Dans les filtres automatiques des contenus pour le copyright, on retrouve les mêmes abus que dans tous les autres systèmes : des faux positifs en pagaille et des applications strictes au détriment des droits d’usage. En fait, les grandes entreprises de la tech, comme les titulaires des droits, tirent avantage des défaillances et des approximations de leurs outils de filtrage. Par exemple, rappelle Doctorow, il est devenu impossible pour les enseignants ou interprètes de musique classique de gagner leur vie en ligne, car leurs vidéos sont systématiquement bloquées ou leurs revenus publicitaires captés par les maisons de disques qui publient des interprétations de Bach, Beethoven ou Mozart. L’application automatisée de suppression des contenus terroristes conduit à la suppression automatisée des archives de violations des droits humains des ONG. Pour Doctorow, nous devons choisir : “Soit nous réduisons la taille des entreprises de la Tech, soit nous les rendons responsables des actions de leurs utilisateurs”. Cela fait trop longtemps que nous leur faisons confiance pour qu’elles s’améliorent, sans succès. Passons donc à un objectif qui aura plus d’effets : œuvrons à en réduire la taille !, recommande Doctorow.

L’interopérabilité d’abord

Pour y parvenir, l’interopérabilité est notre meilleur levier d’action. Que ce soit l’interopérabilité coopérative, celle qui permet de construire des normes qui régulent le monde moderne. Ou que ce soit l’interopérabilité adverse. Doctorow s’énerve légitimement contre toutes les entreprises qui tentent de protéger leurs modèles d’affaires par le blocage, à l’image des marchands d’imprimantes qui vous empêchent de mettre l’encre de votre choix dans vos machines ou des vendeurs d’objets qui introduisent des codes de verrouillages pour limiter la réparation ou l’usage (qu’on retrouve jusque chez les vendeurs de fauteuils roulants !). Ces verrous ont pourtant été renforcés par des lois qui punissent de prison et de lourdes amendes ceux qui voudraient les contourner. L’interopérabilité est désormais partout entravée, bien plus encore par le droit que par la technique.

Doctorow propose donc de faire machine avant. Nous devons imposer l’interopérabilité partout, ouvrir les infrastructures, imposer des protocoles et des normes. Cela suppose néanmoins de lutter contre les possibilités de triche dont disposent les Big Tech. Pour cela, il faut ouvrir le droit à la rétro-ingénierie, c’est-à-dire à l’interopérabilité adverse (ou compatibilité concurrentielle). Favoriser la “fédération” pour favoriser l’interconnexion, comme les services d’emails savent échanger des messages entre eux. Doctorow défend la modération communautaire et fédérée, selon les règles que chacun souhaite se donner. Pour lui, il nous faut également favoriser la concurrence et empêcher le rachat d’entreprises concurrentes, comme quand Facebook a racheté Instagram ou WhatsApp, qui a permis aux Big Techs de construire des empires toujours plus puissants. Nous devons nous défendre des seigneuries du web, car ce ne sont pas elles qui nous défendront contre leurs politiques. Sous prétexte d’assurer notre protection, bien souvent, elles ne cherchent qu’à maximiser les revenus qu’elles tirent de leurs utilisateurs.

L’interopérabilité partout

Le livre de Doctorow fourmille d’exemples sur les pratiques problématiques des Big Tech. Par exemple, sur le fait qu’elles ne proposent aucune portabilité de leurs messageries, alors qu’elles vous proposent toujours d’importer vos carnets d’adresse. Il déborde de recommandations politiques, comme la défense du chiffrement des données ou du droit à la réparabilité, et ne cesse de dénoncer le fait que les régulateurs s’appuient bien trop sur les Big Tech pour produire de la réglementation à leur avantage, que sur leurs plus petits concurrents. Nous devons rendre l’interopérabilité contraignante, explique-t-il, par exemple en la rendant obligatoire dans les passations de marchés publics et en les obligeant à l’interopérabilité adverse, par exemple en faisant que les voitures des flottes publiques puissent être réparables par tous, ou en interdisant les accords de non-concurrence. “Les questions de monopole technologique ne sont pas intrinsèquement plus importantes que, disons, l’urgence climatique ou les discriminations sexuelles et raciales. Mais la tech – une tech libre, juste et ouverte – est une condition sine qua non pour remporter les autres luttes. Une victoire dans la lutte pour une meilleure tech ne résoudra pas ces autres problèmes, mais une défaite annihilerait tout espoir de remporter ces luttes plus importantes”. L’interopérabilité est notre seul espoir pour défaire les empires de la tech.

Le verrouillage des utilisateurs est l’un des nœuds du problème techno actuel, expliquait-il récemment sur son excellent blog, et la solution pour y remédier, c’est encore et toujours l’interopérabilité. Ces services ne sont pas problématiques parce qu’ils sont détenus par des entreprises à la recherche de profits, mais bien parce qu’elles ont éliminé la concurrence pour cela. C’est la disparition des contraintes réglementaires qui produit « l’emmerdification », assure-t-il, d’un terme qui est entré en résonance avec le cynisme actuel des plateformes pour décrire les problèmes qu’elles produisent. Zuckerberg ou Musk ne sont pas plus diaboliques aujourd’hui qu’hier, ils sont juste plus libres de contraintes. « Pour arrêter l’emmerdification, il n’est pas nécessaire d’éliminer la recherche du profit – il faut seulement rendre l’emmerdification non rentable ». Et Doctorow de nous inviter à exploiter les divisions du capitalisme. Nous ne devons pas mettre toutes les entreprises à but lucratif dans le même panier, mais distinguer celles qui produisent des monopoles et celles qui souhaitent la concurrence. Ce sont les verrous que mettent en place les plateformes en s’accaparant les protocoles que nous devons abattre. Quand Audrey Lorde a écrit que les outils du maître ne démantèleront jamais la maison du maître, elle avait tort, s’énerve-t-il. « Il n’y a pas d’outils mieux adaptés pour procéder à un démantèlement ordonné d’une structure que les outils qui l’ont construite ».

Cet essai est une chance. Il va permettre à beaucoup d’entre nous de découvrir Cory Doctorow, de réfléchir avec lui, dans un livre joyeusement bordélique, mais qui sait comme nul autre relier l’essentiel et le décortiquer d’exemples toujours édifiants. Depuis plus de 20 ans, le discours de Doctorow est tout à fait cohérent. Il est temps que nous écoutions un peu plus !

Cette lecture a été publiée originellement pour la lettre du Conseil national du numérique du 21 mars 2025.

Voilà des années que Cory Doctorow traverse les enjeux des technologies. En France, il est surtout connu pour ses romans de science-fiction, dont quelques titres ont été traduits (Le grand abandon, Bragelonne, 2021 ; De beaux et grands lendemains, Goater, 2018, Little Brother, éditions 12-21, 2012 ; Dans la dèche au royaume enchanté, Folio, 2008). Cela explique que beaucoup connaissent moins le journaliste et militant prolixe, qui de Boing Boing (le blog qu’il a animé pendant 20 ans) à Pluralistic (le blog personnel qu’il anime depuis 5 ans), de Creative Commons à l’Electronic Frontier Foundation, dissémine ses prises de positions engagées et informées depuis toujours, quasiment quotidiennement et ce avec un ton mordant qui fait le sel de ses prises de paroles. Depuis des années, régulièrement, quelques-unes de ses prises de position parviennent jusqu’à nous, via quelques entretiens disséminés dans la presse française ou quelques traductions de certaines de ses tribunes. D’où l’importance du Rapt d’Internet (C&F éditions, 2025, traduction de The internet con, publié en 2023 chez Verso), qui donne enfin à lire un essai du grand activiste des libertés numériques.

On retrouve dans ce livre à la fois le ton volontaire et énergisant de Doctorow, mais aussi son côté brouillon, qui permet bien souvent de nous emmener plus loin que là où l’on s’attendait à aller. Dans son livre, Doctorow explique le fonctionnement des technologies comme nul autre, sans jamais se tromper de cible. Le défi auquel nous sommes confrontés n’est pas de nous débarrasser des technologies, mais bien de combattre la forme particulière qu’elles ont fini par prendre : leur concentration. Nous devons œuvrer à remettre la technologie au service de ceux qui l’utilisent, plaide-t-il depuis toujours. Pour cela, Doctorow s’en prend aux monopoles, au renforcement du droit d’auteur, au recul de la régulation… pour nous aider à trouver les leviers pour reprendre en main les moyens de production numérique.

En Guerre

Voilà longtemps que Cory Doctorow est en guerre. Et le principal ennemi de Doctorow c’est la concentration. Doctorow est le pourfendeur des monopoles quels qu’ils soient et des abus de position dominantes. A l’heure où les marchés n’ont jamais autant été concentrés, le militant nous rappelle les outils que nous avons à notre disposition pour défaire cette concentration. “La réforme de la tech n’est pas un problème plus pressant qu’un autre. Mais si nous ne réformons pas la tech, nous pouvons abandonner l’idée de remporter d’autres combats”, prévient-il. Car la technologie est désormais devenue le bras armé de la concentration financière, le moyen de l’appliquer et de la renforcer. Le moyen de créer des marchés fermés, où les utilisateurs sont captifs et malheureux.

Pour résoudre le problème, Doctorow prône l’interopérabilité. Pour lui, l’interopérabilité n’est pas qu’un moyen pour disséminer les technologies, mais un levier pour réduire les monopoles. L’interopérabilité est le moyen “pour rendre les Big Tech plus petites”. Pour Doctorow, la technologie et notamment les technologies numériques, restent le meilleur moyen pour nous défendre, pour former et coordonner nos oppositions, nos revendications, nos luttes. “Si nous ne pouvons nous réapproprier les moyens de production du numérique, nous aurons perdu”.

Cory Doctorow est un militant aguerri. En historien des déploiements de la tech, son livre rappelle les combats technologiques que nous avons remportés et ceux que nous avons perdus, car ils permettent de comprendre la situation où nous sommes. Il nous rappelle comme nul autre, l’histoire du web avant le web et décrypte les manœuvres des grands acteurs du secteur pour nous enfermer dans leurs rets, qui ont toujours plus cherché à punir et retenir les utilisateurs dans leurs services qu’à leur fournir un service de qualité. Nous sommes coincés entre des “maniaques de la surveillance” et des “maniaques du contrôle”. “Toutes les mesures prises par les responsables politiques pour freiner les grandes entreprises technologiques n’ont fait que cimenter la domination d’une poignée d’entreprises véreuses”. La régulation a produit le contraire de ce qu’elle voulait accomplir. Elle a pavé le chemin des grandes entreprises technologiques, au détriment de la concurrence et de la liberté des usagers.

Police sans justice

En revenant aux racines du déploiement des réseaux des années 90 et 2000, Doctorow nous montre que l’obsession au contrôle, à la surveillance et au profit, ont conduit les entreprises à ne jamais cesser d’œuvrer contre ce qui pouvait les gêner : l’interopérabilité. En imposant par exemple la notification et retrait pour modérer les infractions au copyright, les grandes entreprises se sont dotées d’une procédure qui leur permet tous les abus et face auxquelles les utilisateurs sont sans recours. En leur confiant la police des réseaux, nous avons oublié de confier la justice à quelqu’un. Dans les filtres automatiques des contenus pour le copyright, on retrouve les mêmes abus que dans tous les autres systèmes : des faux positifs en pagaille et des applications strictes au détriment des droits d’usage. En fait, les grandes entreprises de la tech, comme les titulaires des droits, tirent avantage des défaillances et des approximations de leurs outils de filtrage. Par exemple, rappelle Doctorow, il est devenu impossible pour les enseignants ou interprètes de musique classique de gagner leur vie en ligne, car leurs vidéos sont systématiquement bloquées ou leurs revenus publicitaires captés par les maisons de disques qui publient des interprétations de Bach, Beethoven ou Mozart. L’application automatisée de suppression des contenus terroristes conduit à la suppression automatisée des archives de violations des droits humains des ONG. Pour Doctorow, nous devons choisir : “Soit nous réduisons la taille des entreprises de la Tech, soit nous les rendons responsables des actions de leurs utilisateurs”. Cela fait trop longtemps que nous leur faisons confiance pour qu’elles s’améliorent, sans succès. Passons donc à un objectif qui aura plus d’effets : œuvrons à en réduire la taille !, recommande Doctorow.

L’interopérabilité d’abord

Pour y parvenir, l’interopérabilité est notre meilleur levier d’action. Que ce soit l’interopérabilité coopérative, celle qui permet de construire des normes qui régulent le monde moderne. Ou que ce soit l’interopérabilité adverse. Doctorow s’énerve légitimement contre toutes les entreprises qui tentent de protéger leurs modèles d’affaires par le blocage, à l’image des marchands d’imprimantes qui vous empêchent de mettre l’encre de votre choix dans vos machines ou des vendeurs d’objets qui introduisent des codes de verrouillages pour limiter la réparation ou l’usage (qu’on retrouve jusque chez les vendeurs de fauteuils roulants !). Ces verrous ont pourtant été renforcés par des lois qui punissent de prison et de lourdes amendes ceux qui voudraient les contourner. L’interopérabilité est désormais partout entravée, bien plus encore par le droit que par la technique.

Doctorow propose donc de faire machine avant. Nous devons imposer l’interopérabilité partout, ouvrir les infrastructures, imposer des protocoles et des normes. Cela suppose néanmoins de lutter contre les possibilités de triche dont disposent les Big Tech. Pour cela, il faut ouvrir le droit à la rétro-ingénierie, c’est-à-dire à l’interopérabilité adverse (ou compatibilité concurrentielle). Favoriser la “fédération” pour favoriser l’interconnexion, comme les services d’emails savent échanger des messages entre eux. Doctorow défend la modération communautaire et fédérée, selon les règles que chacun souhaite se donner. Pour lui, il nous faut également favoriser la concurrence et empêcher le rachat d’entreprises concurrentes, comme quand Facebook a racheté Instagram ou WhatsApp, qui a permis aux Big Techs de construire des empires toujours plus puissants. Nous devons nous défendre des seigneuries du web, car ce ne sont pas elles qui nous défendront contre leurs politiques. Sous prétexte d’assurer notre protection, bien souvent, elles ne cherchent qu’à maximiser les revenus qu’elles tirent de leurs utilisateurs.

L’interopérabilité partout

Le livre de Doctorow fourmille d’exemples sur les pratiques problématiques des Big Tech. Par exemple, sur le fait qu’elles ne proposent aucune portabilité de leurs messageries, alors qu’elles vous proposent toujours d’importer vos carnets d’adresse. Il déborde de recommandations politiques, comme la défense du chiffrement des données ou du droit à la réparabilité, et ne cesse de dénoncer le fait que les régulateurs s’appuient bien trop sur les Big Tech pour produire de la réglementation à leur avantage, que sur leurs plus petits concurrents. Nous devons rendre l’interopérabilité contraignante, explique-t-il, par exemple en la rendant obligatoire dans les passations de marchés publics et en les obligeant à l’interopérabilité adverse, par exemple en faisant que les voitures des flottes publiques puissent être réparables par tous, ou en interdisant les accords de non-concurrence. “Les questions de monopole technologique ne sont pas intrinsèquement plus importantes que, disons, l’urgence climatique ou les discriminations sexuelles et raciales. Mais la tech – une tech libre, juste et ouverte – est une condition sine qua non pour remporter les autres luttes. Une victoire dans la lutte pour une meilleure tech ne résoudra pas ces autres problèmes, mais une défaite annihilerait tout espoir de remporter ces luttes plus importantes”. L’interopérabilité est notre seul espoir pour défaire les empires de la tech.

Le verrouillage des utilisateurs est l’un des nœuds du problème techno actuel, expliquait-il récemment sur son excellent blog, et la solution pour y remédier, c’est encore et toujours l’interopérabilité. Ces services ne sont pas problématiques parce qu’ils sont détenus par des entreprises à la recherche de profits, mais bien parce qu’elles ont éliminé la concurrence pour cela. C’est la disparition des contraintes réglementaires qui produit « l’emmerdification », assure-t-il, d’un terme qui est entré en résonance avec le cynisme actuel des plateformes pour décrire les problèmes qu’elles produisent. Zuckerberg ou Musk ne sont pas plus diaboliques aujourd’hui qu’hier, ils sont juste plus libres de contraintes. « Pour arrêter l’emmerdification, il n’est pas nécessaire d’éliminer la recherche du profit – il faut seulement rendre l’emmerdification non rentable ». Et Doctorow de nous inviter à exploiter les divisions du capitalisme. Nous ne devons pas mettre toutes les entreprises à but lucratif dans le même panier, mais distinguer celles qui produisent des monopoles et celles qui souhaitent la concurrence. Ce sont les verrous que mettent en place les plateformes en s’accaparant les protocoles que nous devons abattre. Quand Audrey Lorde a écrit que les outils du maître ne démantèleront jamais la maison du maître, elle avait tort, s’énerve-t-il. « Il n’y a pas d’outils mieux adaptés pour procéder à un démantèlement ordonné d’une structure que les outils qui l’ont construite ».

Cet essai est une chance. Il va permettre à beaucoup d’entre nous de découvrir Cory Doctorow, de réfléchir avec lui, dans un livre joyeusement bordélique, mais qui sait comme nul autre relier l’essentiel et le décortiquer d’exemples toujours édifiants. Depuis plus de 20 ans, le discours de Doctorow est tout à fait cohérent. Il est temps que nous écoutions un peu plus !

Cette lecture a été publiée originellement pour la lettre du Conseil national du numérique du 21 mars 2025.