« Digital labor », plateformes et données (addendum à postface « Vu, lu, su »)

J’ai constaté dans de récentes discussions qu’il circulait beaucoup d’idées fausses sur les relations entre travail, numérique et données. Je voudrais tenter de remettre quelques pendules à l’heure. Après les récentes polémiques autour de Facebook, c’est aussi l’occasion d’ajouter quelques pages à la postface de « Vu, lu, su ».

Voyons d’abord ce que peut recouvrir et ne pas recouvrir la notion de « digital labor », puis nous approfondirons la façon dont les données sont exploitées par les plateformes et nous nous interrogerons sur la relation, souvent faite, avec les données personnelles.

Le tout peut être résumé ainsi : 1) les traces que nous laissons sur l’internet ne peuvent être considérées comme le résultat d’un travail ; 2) le modèle des plateformes a besoin de traces non orientées ;  3) l’attention récente portée sur les données personnelles est la première limite sérieuse à leur développement.

[Maj 18-04-2018] Lionel Maurel a réagi longuement sur son blogue à ce billet. Mais je ne suis pas sûr qu’il ait bien compris mon argumentaire, voir mon commentaire sous son billet.

Les traces ne sont pas du travail

Antonio Casilli a proposé d’englober sous le vocable « digital labor (ou labour, on trouve les deux orthographes) » toutes les relations des internautes avec une plateforme en arguant que l’ensemble de ces relations étaient exploitées pour créer de la valeur. Et il insiste :

Ce travail invisible, mais qui se manifeste au travers de nos traces numériques, constitue le noyau autour duquel s’est articulée, dès le début des années 2010, la notion de digital labor.

Si l’on considère le propos comme une présentation métaphorique, l’assertion par son côté provocateur a la vertu de nous rappeler que l’ensemble des données laissées par les utilisateurs sont susceptibles de servir aux plateformes pour améliorer leur service, pour organiser des activités ou pour vendre des espaces publicitaires ciblés, en un mot pour créer de la valeur. Elles sont donc effectivement au cœur de leur modèle. Mais l’expression semble avoir été prise au pied de la lettre par son auteur, qui y voit une transformation du travail de l’internaute et reprise assez largement dans les médias et sur les réseaux sociaux aboutissant à des extrapolations discutables. Il semble bien pourtant que l’élargissement est alors abusif. On peut le contester soit en revenant à la définition du travail, soit en revenant aux fondements des sciences de l’information.

Plusieurs sociologues du travail ont critiqué la formulation d’Antonio Casilli (voir dans la Nouvelle revue du travail ou encore avec plus de précisions dans Tracés). La critique de cette proposition d’un digital labor élargi à toutes nos activités sur le réseau tient en résumé dans le fait que le travail, qu’il soit compris comme une activité professionnelle ou élargi aux activités de loisirs (le « travail ouvert » de Patrice Flichy), qu’il soit consenti ou contraint, est un engagement de celui qui l’exerce et résulte donc d’une intentionnalité. On ne travaille pas par défaut, fortuitement sans le savoir.

 Lorsqu’on considère le fait de disséminer incidemment des données comme du travail, on occulte le fait que la catégorie de travail se définit d’abord comme une activité dont le produit est indissociable de la volonté d’un sujet. ( S. Broca, Tracés, 32-2017)

L’expression « travail invisible » serait donc un oxymore. A la rigueur, les contributions que nous faisons par des recommandations volontaires ou même par des « like » pourraient être considérées comme du travail, du digital labor, mais pas les « logs », les traces (ou plus précisément les empreintes) que nous laissons sans vraiment le vouloir ni même souvent le savoir, dans nos navigations.

On peut trouver chez les chercheurs du marketing des services dès la fin des années 80 une prise en compte du travail du consommateur, qui co-produit le service avec le producteur (la « servuction » d’Eiglier et Langeard) par une attitude active. Dans cette analyse, lorsque le consommateur d’un service contribue à sa réalisation (p. ex. dans un restaurant self-service ou chez Ikéa), il le fait en conscience, en connaissance de cause. Cette première tentative d’élargissement montre que l’idée du consommateur-producteur n’est pas née avec le numérique, mais plutôt avec la montée de l’économie des services.

Le nouvel ordre documentaire a accéléré cette tendance en faisant largement appel aux contributions des utilisateurs. Il paraît, dans la suite des travaux précédents, juste d’affirmer que les internautes contribuent par un certain travail à la production des services sur l’internet. Ils publient, relaient, évaluent des informations par des « posts », des commentaires ou simplement des « likes » ou des « j’aime ». Leur premier travail est d’ailleurs souvent d’augmenter la valeur symbolique, et parfois marchande, de leur propre réputation. Ce jeu de construction et de croisement des egos augmente la valeur globale des réseaux sur lesquels il s’exerce par les externalités qu’il génère. D’autres contribuent simplement pour leur plaisir ou sous une forme de militantisme pour promouvoir des idées qui leur paraissent justes ou simplement par opportunisme pour gagner de l’argent en utilisant des niches du marché publicitaire. Pour la très grande majorité des internautes, il s’agit d’un travail très léger. Seuls quelques-uns s’y investissent et une infime minorité y trouve l’occasion d’une rémunération. Pour certaines branches économiques, c’est l’occasion d’ouvrir de nouvelles opportunités en cassant des barrières à l’entrée (transport, logement, publicité) ou de trouver une main d’œuvre à bas prix (Amazon Mechanical Turk).

Mais l’exploitation des traces de navigation des internautes donne bien lieu aussi à une production, une création de valeur. Elle nourrit le calcul des algorithmes et peut, par exemple, alimenter le profilage des utilisateurs et, entre autres, autoriser des annonces publicitaires ciblées. Cette création de valeur serait le résultat de notre travail selon A. Casilli. Nous pourrions alors travailler sans le savoir et il faudrait réviser le concept traditionnel de travail. Et, pourquoi pas ?, réclamer d’être rémunérés  ou réclamer un droit sur les données que nous créons, avoir notre mot à dire sur leur utilisation ou au moins en déduire une couverture sociale. Pourtant il s’agit d’une fausse évidence, et bien d’ un sophisme qu’un détour par les sciences de l’information peut éclairer.

Suzanne Briet a proposé au début des années 50 de considérer qu’une antilope dans un zoo était un document, tandis qu’une antilope en liberté dans la savane ne l’était pas. On peut discuter sa proposition, mais son raisonnement mérite qu’on s’y arrête. Elle voulait montrer par là que le système documentaire constitué par le zoo transformait l’antilope en objet d’observation, pouvant alimenter les connaissances des scientifiques et du public. Pourtant l’antilope du zoo ne travaille pas plus que celle de la savane, mais les zoologues qui l’ont capturée, enfermée, observée, répertoriée, décrite et présentée au public ont, eux, beaucoup travaillé et, par là, créé de la valeur, des connaissances partagées avec le public.

Si on élargit le raisonnement au domaine de la science, tous les académiques admettront facilement que le réel ne travaille pas lorsqu’ils en dégagent des données pour alimenter leurs modèles et analyses, même les sociologues ou les anthropologues dont l’objet d’observation est constitué d’individus. Ce sont les chercheurs qui créent la valeur en recueillant les données, en les traitant et en partageant les résultats de leurs analyses en publiant des articles scientifiques et celle-ci est encore accrue par les systèmes documentaires qui permettent d’accéder aux résultats de leurs observations, d’en assurer la pérennité et de les faire circuler. Le même raisonnement peut être élargi encore à tous les producteurs d’information.

De la même façon, les opérateurs des plateformes et leurs partenaires qui nous proposent des réseaux sociaux et nous y enferment, nous observent en, notamment, analysant les traces que nous y laissons. Ces traces alimentent leur système documentaire qui calcule par leurs algorithmes des profils ou d’autres représentations, donnant l’occasion de monétiser une économie de l’attention. Dans ce processus nous, les internautes, ne travaillons pas plus que l’antilope du zoo. Bien plus encore, les opportunités de calcul des ordinateurs et de transmission des réseaux ont conduit à multiplier les capteurs. Certains animaux de la savane en portent, comme des plantes, des minéraux, des machines pour mesurer divers phénomènes. Tous ces éléments produisent des données, ils ne travaillent pas pour autant.

En résumé, le terme « digital labor » est un mot-valise désignant l’activité générale des internautes dont pourtant une petite partie seulement peut être considéré comme du travail. L’expression n’est donc pas très heureuse car elle prête à confusion, notamment dans le débat actuel sur les données personnelles, laissant penser qu’il est possible de donner un droit des internautes sur toutes les données produites, volontairement ou fortuitement, ou, pire, que nous pourrions avoir une part de responsabilité dans les usages qui sont fait des données recueillies par les plateformes. En réalité, c’est tout le contraire, c’est justement parce que nous n’avons pas de responsabilité sur nos traces que le modèle des plateformes peut fonctionner.

Le modèle de plateforme se nourrit des données qu’il récolte

Avant de mieux comprendre le fonctionnement des plateformes remarquons que les plateformes ne sont pas tout le numérique, loin de là. Elles représentent pourtant un modèle de communication réellement massif et nouveau et méritent l’attention qu’on leur porte. Leur fonction principale est de mettre en relation des producteurs et des consommateurs et elles ont trouvé plusieurs façons de se rémunérer pour cela.

Le modèle des plateformes numériques n’a été vraiment analysé que depuis le milieu des années 2000. Henri Isaac en a fait une bonne présentation à l’Enssib à l’automne 2017. Il y a rappelé la définition de Sangeet Paul Choudary :

A platform is a plug-and-play business model that allows multiple participants (producers and consumers) to connect to it, interact with each other and create and exchange value.

… que l’on pourrait traduire ainsi : une plateforme est un modèle d’affaires qui permet à de nombreux participants (producteurs et consommateurs) en se connectant directement d’interagir entre eux et de créer et échanger de la valeur. Pour cela une plateforme articule trois éléments ou trois écosystèmes : des données, une infrastructure technique (les logiciels) et un système d’échanges (un réseau, une communauté ou une place de marché). Le modèle fonctionne de façon circulaire : les plateformes récupèrent des données des échanges, qu’ils facilitent et observent –  pour nourrir et améliorer les algorithmes – facilitant et gérant les échanges et actions des internautes connectés – qui génèrent des données.

Pour qu’une plateforme fonctionne, elle doit fluidifier les échanges par les techniques de design d’expérience utilisateur. C’est ainsi qu’elle fidélisera ses utilisateurs, producteurs comme consommateurs. Par les effets de réseau, le gagnant prend tout, la plateforme prend de la valeur par l’accumulation de ses utilisateurs et le modèle s’enrichit dans le mouvement circulaire présenté ci-dessus.

Il est essentiel de remarquer que, contrairement à ce que laisse entendre de nombreux analystes, ce modèle est d’abord un modèle de communication en ajoutant une médiation entre producteurs et consommateurs avant d’être un modèle commercial et de trouver une façon de le rentabiliser. On peut faire un parallèle avec la télévision dont j’ai montré, il y a très longtemps au moment de l’ouverture à la concurrence en France, qu’il est d’abord un modèle de communication appuyé sur la programmation des séquences alignées sur le quotidien des téléspectateurs, avant d’être un support de publicité.

Les trois plateformes de l’industrie de l’information, Apple, Google et Facebook ont été les premières réussites spectaculaires, définissant le modèle et lui trouvant un débouché commercial. J’ai eu l’occasion de montrer de nombreuses fois qu’ils s’appuient chacun sur une dimension différente du document (pour une présentation rapide, pour un développement). Chacune se rémunère différemment. Apple vend très cher les terminaux qui donnent accès aux API proposées sur sa plateforme. Google vend des mots-clés pour accrocher des annonces commerciales aux contenus que recherchent les internautes. Facebook vend des espaces publicitaires sur les pages des internautes dont il a pu caractériser les comportements grâce à leurs interrelations.

Pour le sujet de ce billet, il faut remarquer que les données qui intéressent en priorité les plateformes sont celles qui représentent l’activité ordinaire des utilisateurs, celles qu’il génère sans chercher à influer le fonctionnement de l’infrastructure technique, c’est-à-dire sans « travailler » pour elle. Le premier conseil de Google aux webmasters est : Concevez vos pages en pensant d’abord aux internautes et non aux moteurs de recherche ; autrement dit : faites comme si nous n’existions pas pour que nous puissions observer votre comportement et recueillir des données authentiques. C’est normal, l’intermédiaire de la médiation doit se mettre en retrait sinon il risque de la faire échouer.

Second point très important : les algorithmes fonctionnent par un calcul sur les très grands nombres. Il a même été mis au point pour permettre ces calculs une nouvelle forme de gestion des données : les bases de données non-relationnelles ou NoSQL. Ainsi nos données personnelles recueillies ne sont qu’une petite goutte d’eau dans un océan de données. Si nous pouvions parler de responsabilité individuelle sur l’utilisation de nos données, ce qui est déjà très contestable, celle-ci serait de toutes façons tellement diluée qu’elle serait négligeable, sauf évidemment pour ceux qui retournent la puissance de calcul des plateformes à leur profit.

Maintenant que nous connaissons mieux le fonctionnement des plateformes, il est facile de comprendre que les stratégies opportunistes des internautes qui cherchent à utiliser directement leurs algorithmes à leur propres fins faussent leur fonctionnement. De plus elles risquent d’entamer la confiance de l’internaute, or la confiance est un élément essentiel de l’expérience utilisateur et donc de la fluidité des échanges. Apple et Google se battent continuellement contre ceux qui cherchent à comprendre leurs algorithmes pour se trouver les mieux situés dans les choix qu’ils proposent, et c’est pour avoir sousestimé ce danger que Facebook se trouve en difficulté aujourd’hui.

Nous, les internautes ordinaires, ne travaillons donc pas pour les plateformes, mais éventuellement pour notre propre compte ou pour des partenaires des plateformes. Les plateformes nous observent afin de fluidifier les relations entre nous et ceux qui nous proposent des services. Mais cette observation génère un nombre considérables de données sur nos comportements. Cette accumulation a fait émerger une inquiétude quant à leur capacité à changer de registre, c’est à dire à dépasser leur fonction d’intermédiaire pour jouer un rôle politique. L’inquiétude est accentuée par les compétences en design de l’expérience utilisateur acquises par les plateformes parfois assimilées à de la manipulation. C’est sans doute la première limite sérieuse à un développement jusqu’ici spectaculaire par son ampleur et sa rapidité.

L’agitation autour de ces questions n’est pas, non plus, sans arrières-pensées, interprétations hâtives et idées fausses. Mais son analyse dépasserait la thématique de ce billet.


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3 réponses

  1. Jean-Michel Salaün dit :

    Bonjour,

    Merci d’avoir pris le temps de commenter.

    La question de l’intentionnalité dans le travail n’est pas vraiment une « mode », mais vient des auteurs qui ont cherché à en définir les contours (Hegel, Marx, Gorz…) comme le rappelle l’article de Tracés cité.

    Comme je l’ai indiqué, il y a bien des éléments de travail pour les plateformes dans certaines activités intentionnelles des internautes, p ex celles que vous citez, quoiqu’on pourrait discuter des capcha.

    Les designers recherchent l’affordance, ce qui est une question différente.

    Désolé pour mon inculture, mais qui est S. Star ?

  2. Elli dit :

    Merci pour cette analyse, même si partielle. Quid : du (re)capcha, des prescriptions pour spécifier (par exemple) la qualité d’une image sur Facebook, du signalement de propos ou autres innapropriés, etc ? Réduire le travail à une intention est un choix épistémologique partial et discutable (surtout venant d’un spécialiste du design…)… mais très à la mode (après celle du digital labor/tout est travail, celle de l’individualisme).

    « Le travail invisible » est un oxymore => S. Star doit faire des bons dans sa tombe…

  1. 17/04/2018

    […] « Digital labor », plateformes et données (addendum à postface « Vu, lu, su ») J’ai constaté dans de récentes discussions qu’il circulait beaucoup d’idées fausses sur les relations entre travail, numérique et données. Je voudrais tenter de remettre quelques pendules à l’heure. Après les récentes polémiques autour de Facebook, c’est aussi l’occasion d’ajouter quelques pages à la postface de « Vu, lu, su ». Voyons d’abord ce que peut recouvrir et ne pas recouvrir la notion de « digital labor », puis nous approfondirons la façon dont les données sont exploitées par les plateformes et nous nous interrogerons sur la relation, souvent faite, avec les données personnelles. […]

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