Les algorithmes aux commandes
Publié le 19 09 2022 | Mis à jour le 07 11 2024
Quel raisonnement aboutit à la recommandation d’un morceau, d’un film ou d’une personne à rencontrer ? Puisqu’un algorithme est un système dont le code est seulement le reflet, il est essentiel de comprendre les ingénieurs et les organisations qui ont contribué à sa conception.
Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Les algorithmes sont un objet d’étude grandissant en sociologie et en sciences de l’information et de la communication. Leur utilisation croissante par les entreprises et les administrations publiques (notamment sous le terme « intelligence artificielle ») a suscité la curiosité médiatique et académique. La question n’est plus seulement technique (par exemple, comment faire mieux et plus vite ?) mais également sociale : quels sont les effets des algorithmes ? Qu’implique l’automatisation du recrutement, de la distribution et l’organisation du travail, de la validation de demandes de crédit ou encore de la prédiction des récidives ? De ce fait, les algorithmes sont parfois vus comme des objets obscurs et suscitent craintes, fantasmes et espoirs.
Mais qu’est-ce qu’un algorithme ? Définir le terme dans un cadre sociologique demanderait un article en soi, et certains chercheurs se sont déjà penchés sur cette question complexe
. Nous avancerons simplement ici qu’un algorithme ne peut pas être réduit à une recette ou à un programme informatique. En plus d’être du code, des données et des instructions, un algorithme comprend des intentions et des stratégies entrepreneuriales ou politiques. En 2011, Eli Pariser développe dans son livre le concept de filter bubble (« bulle de filtre » ou « bulle filtrante ») largement repris en 2016 lors du Brexit et de l’élection présidentielle américaine. Les algorithmes de Google ou de Facebook (pour ne citer qu’eux) provoqueraient un phénomène de renforcement de l’existant, voire enfermeraient les personnes dans leur zone de confort informationnelle en se basant sur des critères dits personnalisés tels que l’historique de navigation ou la position géographique. Cette bulle de filtre pourrait être considérée comme un effet indirect d’un des objectifs de Google ou Facebook ; que les résultats correspondent aux personnes et les incitent à continuer à utiliser le service.
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