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Pour un populisme numérique (de gauche)

par Evgeny Morozov, 15 décembre 2016
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Lagoon Cocoon

De toutes les grandes compagnies de la Silicon Valley, Amazon a le plus à perdre de la présidence de Donald Trump (1). Et de fait elle a (brièvement) perdu, le prix de ses actions ayant chuté de 5 % peu après l’élection.

Durant la campagne, Trump a souligné le fait qu’Amazon n’avait « aucun respect pour la loi antitrust » — une position compréhensible pour le populiste qu’il voulait être à l’époque (2). Il y a cependant de fortes chances que son animosité ait été davantage liée au fait que le fondateur d’Amazon, Jeff Bezos, possède également le Washington Post, journal influent qui a manifesté très tôt envers Trump une puissante antipathie.

Lire aussi Sébastien Broca, « Les communs, un projet ambigu », Le Monde diplomatique, décembre 2016. Le temps que démarre, fin novembre à Las Vegas, la conférence géante d’Amazon sur le cloud computing (« Informatique en nuages »), ces petits accrochages semblaient déjà oubliés. La firme a pu continuer d’éblouir le public avec ses « trucs » : saviez-vous qu’Amazon utilise un camion — un vrai — pour transférer vos données sur le cloud ? Snowmobile, une semi-remorque de 14 mètres de long, est, paraît-il, bien plus rapide que les réseaux (3).

Amazon a également dévoilé ses services cloud d’intelligence artificielle (IA), notamment des systèmes capables de reconnaître des éléments sur une image, de traiter les commandes vocales et de gérer des applications de chatbot (4). Il rejoint ainsi Google, Microsoft, Facebook et IBM dans l’arène déjà surpeuplée de l’intelligence artificielle de pointe.

Pour Amazon, ce terrain n’est plus à défricher. À l’heure qu’il est, l’entreprise doit avoir mis en application un solide programme d’IA à son propre usage, grâce à toutes les données qu’elle a récoltées de ses usagers (c’est précisément cette manne qui explique de récentes percées dans l’un des domaines les plus prometteurs de l’IA — celui du deep learning (5)).

À présent, Amazon veut s’enrichir en permettant à d’autres de puiser dans son infrastructure IA existante. C’est plus ou moins ce qu’avait fait la compagnie il y a dix ans lorsqu’elle avait pris conscience qu’elle avait suffisamment étendu les capacités de son infrastructure de serveurs pour proposer à d’autres d’y avoir accès. Une judicieuse initiative : aujourd’hui les services cloud d’Amazon engendrent souvent plus de profit que ses activités de vente au détail en Amérique du Nord.

Il y a fort à parier que son activité naissante l’IA repose sur un modèle similaire : des clients vont payer pour bénéficier des compétences qu’Amazon a développées dans la reconnaissance des images ou des voix, puis pour intégrer ces merveilles à leurs propres applications ou services. Les quatre autres géants de l’IA ne sont pas davantage des organismes de bienfaisance. En introduisant leurs produits IA dans la santé, l’éducation, l’énergie et les transports, il y a fort à parier qu’ils présenteront un jour la note aux citoyens, soit directement — en exigeant des droits d’utilisation —, soit indirectement, en passant de lucratifs contrats avec des institutions comme le NHS (la Sécu britannique).

Un unique secteur de la société concentre désormais un pouvoir immense

Les implications politiques de tout cela sont stupéfiantes. À l’heure actuelle, cinq compagnies américaines — le chinois Baidu étant le seul concurrent étranger digne de ce nom — ont déjà extrait, traité et digéré une grande partie des données mondiales. Cela leur a permis de développer un savoir-faire avancé en matière d’IA et de s’assurer ainsi la mainmise sur une part fondamentale de l’infrastructure numérique globale. Le résultat, c’est qu’un unique secteur de la société concentre désormais un pouvoir immense. Imaginez que la surface de la terre soit soudain devenue la propriété de cinq grandes banques ou de cinq gros bonnets du BTP, et que nous autres humains soyons obligés de payer un droit d’utilisation chaque fois que nous posons un pied au sol.

Ce ne serait pas totalement inédit. Historiquement, les stratégies déployées par les élites aristocratiques et financières pour s’arroger la terre et l’utiliser à leur profit ont fait émerger de nouvelles philosophies économiques comme le georgisme (6), lesquelles ont suscité des interventions publiques comme la création de la taxe foncière. Mais face à ceux qui s’arrogent des données plutôt que des terres, comment réagir ?

Deux stratégies ont été particulièrement mises en avant ces derniers temps. L’une célèbre des modèles alternatifs d’organisation économique — des coopératives, par exemple, où l’exploitation d’autrui est moindre que dans des structures comme Amazon ou Microsoft. De telles tentatives sont certes louables ; de temps à autre, elles débouchent sur des projets locaux impressionnants et éthiques.

Il est possible pour une coopérative de chauffeurs dans une petite ville d’élaborer une application qui les aide à déloger Uber au niveau local. En revanche, il est impossible pour cette même coopérative locale de construire une voiture qui se conduise seule : récolter et analyser toutes les données pour cela requiert des investissements massifs et une infrastructure dédiée. On peut aussi, bien sûr, créer des coopératives de propriété des données, mais il est peu probable qu’elles se développent au point de rivaliser avec Google ou Amazon.

Une autre approche — qui consiste simplement à démanteler les grandes firmes technologiques ou à réduire leur taille — est tout aussi problématique. Elle suppose que les données sont un bien parmi tant d’autres, comme par exemple le pétrole ou un gadget quelconque. Cette vision est toutefois inexacte. Le pétrole ne devient pas meilleur ou plus précieux parce que vous en stockez davantage dans votre entrepôt. En revanche, les données, oui : plus vous en collectez, plus vous gagnez en finesse d’analyse — et plus importantes seront les économies, que vous pouvez répercuter sur les citoyens. Les avancées d’aujourd’hui dans l’intelligence artificielle n’ont été rendues possibles que parce qu’une poignée de compagnies ont effectivement profité du statut de quasi-monopole. Dix mille start-up, dont chacune posséderait une part minuscule de l’empire de Google, ne seraient pas plus capables de produire une voiture qui se conduise seule.

Des populistes de gauche comme Bernie Sanders ou Elizabeth Warren ne semblent pas se rendre compte des spécificités de la donnée ; au contraire, ils soutiennent que le gigantisme des plates-formes de technologie nuit au bon fonctionnement de la concurrence. Il faudrait donc combattre cette menace en limitant la taille de ces entreprises et s’assurer qu’elles n’étendent pas leurs tentacules dans un trop grand nombre de secteurs et de technologies. En d’autres termes, il s’agit de garantir plus de concurrence. Or, en l’absence de politique active du gouvernement sur l’IA, un marché vraiment concurrentiel ne répondrait de toute façon jamais aux attentes — énormes —, parce qu’il serait trop fragmenté pour créer de la valeur à partir de l’ensemble des données. Et incapable de distribuer les biens bon marché sur lesquels comptent désormais les consommateurs, confrontés à la baisse générale des revenus.

Lire aussi Pierre Rimbert, « Données personnelles, une affaire politique », Le Monde diplomatique, septembre 2016. Le populisme économique du XXIe siècle ne peut plus reposer sur la rhétorique de l’amélioration de la concurrence. Un bien meilleur programme pour les populistes de gauche serait d’insister sur le fait que des données sont un bien essentiel, infrastructurel, qui devrait nous appartenir à tous ; elles ne devraient pas tomber entre les mains des sociétés. On permettrait bien sûr à celles-ci de les utiliser pour élaborer leurs services, mais une fois seulement qu’elles auraient payé leur dû. La possession de ces données — de même que l’IA avancée développée grâce à elles — devrait toujours relever du domaine public. De cette façon, les citoyens et les institutions s’assureraient que les compagnies ne nous prennent pas en otage, en nous imposant des droits d’accès à des services que nous-mêmes avons contribué à produire. Au lieu de payer à Amazon un droit d’accès pour utiliser ses capacités en IA — élaborées à partir de nos données — nous devrions réclamer à Amazon de nous payer ce droit.

Cela renvoie à une faiblesse plus générale inhérente à la plupart des projets populistes de la gauche : ils ne promettent jamais rien d’autre que la même chose mais en mieux, et au diable l’utopie. Ainsi les lois antitrusts seront plus dures ; les emplois reviendront comme par magie ; l’État-providence sera à nouveau aussi généreux que dans les années 1960. Or les emplois ne reviendront pas, parce qu’ils ne sont jamais vraiment partis : ils ont tout simplement été désintégrés par l’automatisation. Diminuer la taille des grandes entreprises collectrices de données ne constitue pas un programme dès lors que l’on a une compréhension, même rudimentaire, de ce qui rend ces sociétés si efficaces et leurs produits si abordables. Les envolées nostalgiques sur un État providence hautement interventionniste — tandis que les élites de la Silicon Valley mènent la claque pour la flexibilité créative du revenu de base (lire « L’utopie du revenu garanti récupérée par la Silicon Valley ») — semblent aussi suicidaires.

L’incapacité de la gauche à maîtriser ce nouveau langage populiste est pour le moins déroutant quand on sait que cette technologie est justement une question sur laquelle les populistes de droite tels que Trump et le UKIP n’ont pas grand-chose à proposer. Il est même difficile d’imaginer ce que donnerait une version droitière de la politique relative à l’usage des données — sinon pour dire que nous vivons et respirons cette politique — bien que dans une version aseptisée, néolibérale, celle d’un Barack Obama ou d’un David Cameron — depuis maintenant une décennie.

Autrement dit, le populisme de gauche a un véritable avantage dans ce dossier des données, pour peu qu’il comprenne que le programme traditionnel du camp progressiste a été, comme tout le reste, totalement reconfiguré par la technologie numérique. Plutôt que de nier cela, il ferait mieux de se saisir de l’occasion pour s’imposer de nouveau de façon pertinente dans les débats économiques fondamentaux d’aujourd’hui.

Evgeny Morozov

Traduction depuis l’anglais : Laure Mistral

(1) Cf. le dossier du Monde diplomatique de décembre, « Aux racines de la débâcle », en kiosques.

(2) Lire Gérard Mauger, « “Populisme”, itinéraire d’un mot voyageur », Le Monde diplomatique, juillet 2014.

(3) Elle transporte jusqu’à 100 péta octets (Po) de données (soit 100 000 To ou encore cent millions de gigaoctets vers les serveurs d’Amazon.

(4) - Chatbot, « robot de chat » (ou agent conversationnel) : logiciel d’intelligence artificielle permettant à un humain de discuter avec un programme informatique.

(5) Le deep learning consiste à inculquer des capacités d’apprentissage aux machines, leur permettant ainsi d’interpréter les requêtes des êtres humains et de s’y adapter toujours plus vite et facilement.

(6) Doctrine développée par l’économiste américain Henry George (1839-1897), partisan d’une taxe foncière unique.

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