Alors que je finalisais mon billet, les Bruxellois ont \u00e9t\u00e9 frapp\u00e9s, \u00e0 leur tour, et apr\u00e8s tant d\u2019autres, par des attentats aveugles et meurtriers. J\u2019ai \u00e9t\u00e9 tent\u00e9 de remplacer le billet pr\u00e9vu par une analyse des multiples racines de ces actes barbares. Mais les r\u00e9actions \u00e0 chaud sont rarement bonnes conseill\u00e8res, et une analyse fine et \u00e9quilibr\u00e9e demande du temps (dans ce domaine comme dans d\u2019autres).\u00a0<\/p>\n\n\n\n
J\u2019ai d\u00e8s lors pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 reporter la publication d\u2019une telle analyse, et consacrer le billet de ce mois, comme initialement planifi\u00e9, aux algorithmes utilis\u00e9s par les outils en ligne (tels le classement de documents ou la suggestion de produits). Dans mon\u00a0pr\u00e9c\u00e9dent billet<\/a>, abordant les modes de financement de la culture \u00e0 l\u2019\u00e8re num\u00e9rique, j\u2019avais en effet point\u00e9 leur importance croissante dans nos vies.<\/p>\n\n\n\n Ces algorithmes s\u2019inscrivent en fait dans une approche plus globale que j\u2019appellerai\u00a0l\u2019informath\u00e9matisation du monde<\/em>. Celle-ci se caract\u00e9rise, d\u2019une part, par de grandes masses de donn\u00e9es num\u00e9riques disponibles \u2013 on parle d\u2019ailleurs de \u00abbig data<\/a><\/em>\u00bb (ou m\u00e9gadonn\u00e9es) \u2013 et, d\u2019autre part, par le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les math\u00e9matiques et informatiques capables de les traiter (notamment ce que l\u2019on nomme le \u00abdeep learning<\/a>\u00bb).\u00a0<\/p>\n\n\n\n Or cette approche n\u2019est pas n\u00e9e de nulle part et d\u00e9coule, en partie, de besoins commerciaux. Elle tend surtout \u00e0 nous enfermer dans un profilage excessif et \u00e0 gommer nos diff\u00e9rences. \u00c0 terme, le risque est une forme de standardisation de l\u2019\u00eatre humain en un internaute-consommateur type.<\/p>\n\n\n\n Pr\u00e9sent\u00e9e essentiellement comme un progr\u00e8s informatique avant tout, l\u2019informath\u00e9matisation du monde d\u00e9coule en fait de trois \u00e9volutions : une \u00e9volution \u00e9pist\u00e9mologique avec la math\u00e9matisation des sciences humaines, une \u00e9volution informatique qui culmine dans l\u2019informatique dans les nuages<\/a>, et une \u00e9volution \u00e9conomique avec la constitution d\u2019une \u00e9conomie capitaliste du num\u00e9rique.<\/p>\n\n\n\n Au-del\u00e0 de la fascination qu\u2019elles ont toujours exerc\u00e9e, les math\u00e9matiques envahissent les sciences humaines \u00e0 partir de la seconde moiti\u00e9 du XX\u00e8me<\/sup>\u00a0si\u00e8cle. Les sciences \u00e9conomiques et la sociologie en sont sans doute les meilleures illustrations\u00a0[1<\/a>,\u00a02<\/a>]. Progressivement, des ing\u00e9nieurs, des math\u00e9maticiens et des informaticiens appliquent leurs outils \u00e0 des probl\u00e8mes de sciences humaines qu\u2019ils ne saisissent pas toujours, tandis que les chercheurs en sciences humaines utilisent des outils qu\u2019ils ma\u00eetrisent rarement.<\/p>\n\n\n\n Les progr\u00e8s informatiques ont permis la mise en \u0153uvre tous azimuts de cette math\u00e9matisation. Gr\u00e2ce d\u2019abord \u00e0 l\u2019explosion de la puissance de calcul et des capacit\u00e9s de stockage. Mais aussi avec une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration d\u2019algorithmes d\u2019apprentissages automatiques<\/a>. La r\u00e9cente victoire d\u2019un ordinateur sur un ma\u00eetre du jeu de\u00a0go<\/a>\u00a0symbolise cette intelligence artificielle conqu\u00e9rante\u00a0[3<\/a>]. D\u00e9sormais, on dispose d\u2019infrastructures regroupant des millions d\u2019ordinateurs et fournissant des outils pour r\u00e9colter, stocker et exploiter de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Ce sont principalement les entreprises priv\u00e9es du num\u00e9rique qui financent ces infrastructures. D\u2019une part, elles ont \u00e9t\u00e9 les premi\u00e8res confront\u00e9es \u00e0 de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es :\u00a0Google Search<\/a><\/em>\u00a0r\u00e9pond quotidiennement, par exemple, \u00e0 plus de 3 milliards de requ\u00eates\u00a0[4<\/a>]. Ensuite, elles tirent leurs revenus en ligne (publicit\u00e9s, ventes, etc.) de leur capacit\u00e9 \u00e0 cibler les internautes en exploitant ces m\u00eames donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Alors que pendant longtemps l\u2019imagination des chercheurs et des ing\u00e9nieurs \u00e9tait brid\u00e9e par des infrastructures informatiques limit\u00e9es, les d\u00e9veloppements actuels offrent des possibilit\u00e9s quasi infinies. En pratique, les b\u00e9n\u00e9fices attendus sont tels que ceux-ci sont encourag\u00e9s \u00e0 imaginer et \u00e0 d\u00e9velopper sans cesse de nouvelles applications.<\/p>\n\n\n\n Pour de nombreux enthousiastes, l\u2019informath\u00e9matisation du monde permet de consid\u00e9rer les ph\u00e9nom\u00e8nes comme des bo\u00eetes noires r\u00e9ductibles \u00e0 leurs entr\u00e9es et leurs sorties. Il ne serait plus n\u00e9cessaire de chercher des causalit\u00e9s, mais seulement des corr\u00e9lations entre des choses : \u00abl\u2019important n\u2019est plus le pourquoi mais le quoi<\/em>\u00bb\u00a0[4<\/a>].<\/p>\n\n\n\n Ils citent, pour illustrer leur propos, une \u00e9tude men\u00e9e en 2009 par des chercheurs de Google, pr\u00e9sentant un mod\u00e8le capable de d\u00e9tecter des pand\u00e9mies de grippe sur base des requ\u00eates effectu\u00e9es par les internautes\u00a0[5<\/a>]. Les chercheurs testent 450 millions de mod\u00e8les math\u00e9matiques diff\u00e9rents pour conclure qu\u2019ils d\u00e9tectent de telles pand\u00e9mies en scrutant 45 requ\u00eates. Certains avancent qu\u2019ils n\u2019auraient postul\u00e9 aucune hypoth\u00e8se\u00a0a priori<\/em>, mais qu\u2019ils auraient test\u00e9 des millions de mod\u00e8les pour identifier\u00a0a posteriori<\/em>\u00a0celui collant le mieux aux donn\u00e9es.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Mais ces travaux se basent bien sur une hypoth\u00e8se : la propagation de la grippe dans une r\u00e9gion donn\u00e9e influence sensiblement les requ\u00eates formul\u00e9es par les internautes qui y vivent, et cela aussi bien dans une r\u00e9gion rurale et vieillissante que dans une r\u00e9gion urbaine et plus jeune. C\u2019est oublier un peu vite la\u00a0fracture num\u00e9rique<\/a>. D\u2019ailleurs, une comparaison entre les pr\u00e9dictions du mod\u00e8le des chercheurs de Google et la diffusion r\u00e9elle de la grippe d\u00e9but 2013 r\u00e9v\u00e8le que ce dernier avait consid\u00e9rablement surestim\u00e9 les pics de grippe\u00a0[6<\/a>].<\/p>\n\n\n\n Car ces algorithmes caract\u00e9risant l\u2019informath\u00e9matisation du monde ne sont pas infaillibles. Ils sont par exemple aussi au c\u0153ur des\u00a0transactions \u00e0 haute fr\u00e9quence<\/a>\u00a0qui ex\u00e9cutent automatiquement toutes les quelques microsecondes un grand nombre d\u2019op\u00e9rations financi\u00e8res. Or, en ao\u00fbt 2012, suite \u00e0 une erreur de pr\u00e9diction, un total de $ 440 millions seront perdus en 45 minutes\u00a0[7<\/a>]\u00a0!<\/p>\n\n\n\n Mon objectif n\u2019est pas de discr\u00e9diter\u00a0a priori\u00a0<\/em>ces algorithmes qui apportent indiscutablement des b\u00e9n\u00e9fices (pensons simplement aux avanc\u00e9es en m\u00e9decine rendues possibles gr\u00e2ce au s\u00e9quen\u00e7age). Je veux simplement souligner leurs limites lorsqu\u2019ils sont appliqu\u00e9s \u00e0 tout va. Or c\u2019est justement ce qui se passe sur internet.<\/p>\n\n\n\n Cette informath\u00e9matisation du monde est en effet \u00e0 l\u2019\u0153uvre dans la plupart des services en ligne. Les algorithmes de classement de documents et ceux de suggestions en ligne (achats, \u00e9coutes, etc.) ne sont finalement que deux exemples parmi tant d\u2019autres. Ils impliquent aussi des hypoth\u00e8ses parfois discutables et se trompent r\u00e9guli\u00e8rement.<\/p>\n\n\n\n Google Search<\/a><\/em>\u00a0mobilise plus d\u2019une centaine de crit\u00e8res pour classer les documents, l\u2019algorithme\u00a0PageRank<\/a><\/em>\u00a0restant probablement l\u2019\u00e9l\u00e9ment principal1<\/a><\/sup>. Ce dernier suppose qu\u2019un document en ligne \u00abde qualit\u00e9\u00bb se caract\u00e9rise par un grand nombre d\u2019hyperliens<\/a>\u00a0le pointant\u00a0[8<\/a>]. Ce principe s\u2019inspire des m\u00e9thodes de bibliom\u00e9trie\u00a0[9<\/a>]. Mais celles-ci sont souvent critiqu\u00e9es pour \u00eatre manipulables et incapables de r\u00e9ellement mesurer la qualit\u00e9 d\u2019un article\u200a2<\/a><\/sup>. Faut-il d\u00e8s lors s\u2019\u00e9tonner que pour la requ\u00eate \u00abtruth about Holocaust\u00bb (\u00abla v\u00e9rit\u00e9 sur l\u2019Holocauste\u00bb),\u00a0Google Search<\/a><\/em>\u00a0classe plusieurs sites n\u00e9gationnistes dans les premi\u00e8res positions\u200a3<\/a><\/sup>\u00a0?<\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de suggestions posent \u00e9galement question, en particulier ceux dits de\u00a0filtrage collaboratif<\/a><\/em>. Ces derniers utilisent des similitudes de comportements en ligne (telles l\u2019achat d\u2019un livre) pour pr\u00e9dire les int\u00e9r\u00eats des internautes\u200a4<\/a><\/sup>. En pratique, ces algorithmes tendent \u00e0 proposer prioritairement les produits les plus populaires. De plus, ils ne sont pas exempts d\u2019erreurs : en 2006, le syst\u00e8me de recommandations de\u00a0Walmart<\/a>\u00a0propose \u00e0 ceux qui ont achet\u00e9 le DVD de\u00a0La Plan\u00e8te des singes<\/a><\/em>\u00a0un documentaire sur\u00a0Martin Luther King<\/a>\u00a0!<\/p>\n\n\n\n Certains ne se limitent pas \u00e0 recommander, ils cr\u00e9ent des contenus sur mesure. C\u2019est notamment le cas de\u00a0Netflix<\/a>\u00a0avec sa s\u00e9rie \u00abHouse of Cards<\/a><\/em>\u00bb\u00a0[10<\/a>]. Les donn\u00e9es de consommation de ses dizaines de millions de clients5<\/a><\/sup>\u00a0ont d\u00e9cid\u00e9\u00a0Netflix<\/a>\u00a0\u00e0 racheter les droits de la s\u00e9rie originale britannique et \u00e0 choisir\u00a0Kevin Spacey<\/a>\u00a0comme interpr\u00e8te principal. Certes,\u00a0Netflix<\/a>\u00a0assure que ce sont des \u00eatres humains qui gardent encore le contr\u00f4le cr\u00e9atif. Mais pour combien de temps encore ?<\/p>\n\n\n\n En effet, pourquoi prendre des risques si on peut pr\u00e9voir ce qui plaira au public ? Une entreprise pr\u00e9tend ainsi pr\u00e9dire les revenus d\u2019un film avant m\u00eame que la premi\u00e8re sc\u00e8ne soit tourn\u00e9e\u00a0[4<\/a>]. Son algorithme croise des donn\u00e9es sur le film pr\u00e9vu \u2014 comme son genre, sa dur\u00e9e, les acteurs qui l\u2019interpr\u00e9teront, etc. \u2014 avec des donn\u00e9es pass\u00e9es sur tous les autres films d\u00e9j\u00e0 sortis. Si de tels algorithmes s\u2019\u00e9tendaient \u00e0 l\u2019ensemble du champ culturel, ne risque-t-on pas un appauvrissement g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 ?\u00a0<\/p>\n\n\n\n De fait, le principe m\u00eame de l\u2019informath\u00e9matisation du monde consiste \u00e0 utiliser les donn\u00e9es du pass\u00e9 pour produire des donn\u00e9es qui pr\u00e9disent le futur. Tous ces algorithmes se basent d\u00e8s lors sur une hypoth\u00e8se plut\u00f4t r\u00e9ductrice : ce qu\u2019on a aim\u00e9 dans le pass\u00e9 d\u00e9crit parfaitement ce qu\u2019on va toujours appr\u00e9cier. Comment alors pr\u00e9dire ce qui n\u2019a pas d\u00e9j\u00e0 exist\u00e9 ?\u00a0<\/p>\n\n\n\n On pr\u00eate souvent \u00e0\u00a0Henry Ford<\/a>\u00a0la phrase qui r\u00e9sume bien cette question : \u00abSi j\u2019avais demand\u00e9 aux gens ce qu\u2019ils voulaient, ils m\u2019auraient r\u00e9pondu des chevaux plus rapides<\/em>\u00bb.\u00a0Thomas Kuhn<\/a>\u00a0a montr\u00e9 comment la science \u00e9volue par une s\u00e9rie de ruptures caract\u00e9ris\u00e9es par un changement de paradigme\u00a0[11<\/a>]. N\u2019en est-il pas de m\u00eame pour la musique, la litt\u00e9rature ou le cin\u00e9ma ?<\/p>\n\n\n\n Si on se base exclusivement sur des succ\u00e8s artistiques ant\u00e9rieurs pour d\u00e9terminer quelles \u0153uvres financer \u00e0 l\u2019avenir, quelle place reste-t-il pour des \u0153uvres int\u00e9ressant peu de monde\u00a0a priori<\/em>\u00a0? On sait pourtant que de nombreux pionniers qui connurent les pires difficult\u00e9s \u00e0 leurs d\u00e9buts, ont ensuite ouvert la voie \u00e0 des g\u00e9n\u00e9rations d\u2019artistes (par exemple\u00a0Klaus Schulze<\/a>\u00a0pour la musique \u00e9lectronique).<\/p>\n\n\n\n En 1964, dans\u00a0L\u2019homme unidimensionnel<\/a><\/em>,\u00a0Herbert Marcuse<\/a>\u00a0d\u00e9non\u00e7ait d\u00e9j\u00e0 les soci\u00e9t\u00e9s industrielles avanc\u00e9es qui, en cr\u00e9ant sans cesse de nouveaux besoins de consommation, enferment progressivement les \u00eatres humains dans une uniformisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e\u00a0[12<\/a>]. En nous emprisonnant chaque jour un peu plus dans des algorithmes, l\u2019informath\u00e9matisation du monde ne contribue-t-elle pas \u00e0 amplifier cette d\u00e9rive ?<\/p>\n\n\n\n Si la masse de contenus accessibles en ligne (informations, produits, etc.) appara\u00eet d\u2019abord comme une formidable opportunit\u00e9 de d\u00e9couvertes, elle nous rend surtout d\u00e9pendants des algorithmes. Ouvrez votre application de lecture en continu ou votre site d\u2019achats pr\u00e9f\u00e9r\u00e9, et essayez de naviguer pour y trouver des choses qui vous int\u00e9ressent : au bout de quelques minutes vous vous sentirez inexorablement attir\u00e9s par les boutons \u00abchercher\u00bb ou \u00abd\u00e9couvrir\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Derri\u00e8re ces boutons si pratiques se cachent des algorithmes. Or ceux-ci nous consid\u00e8rent trop souvent comme de simples consommateurs-automates. S\u2019ils pr\u00e9tendent tenir compte de nos sp\u00e9cificit\u00e9s, en r\u00e9alit\u00e9, en comparant en permanence le comportement des internautes, ils tendent \u00e0 gommer toute individualit\u00e9 au profit d\u2019un \u00abindividu moyen\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Prenons les moteurs de recherche et les sites de vente en ligne. Lors de nos premi\u00e8res utilisations, ils nous proposeront les pages et les produits les plus populaires. Sur base de nos choix, probablement parmi les premi\u00e8res suggestions, notre profil aura tendance \u00e0 correspondre aux pages et produits les plus populaires. Par la suite, les pages et les produits qui nous seront sugg\u00e9r\u00e9s risquent d\u2019\u00eatre fort similaires aux pages et produits les plus populaires. Nous nous retrouvons ainsi enferm\u00e9s dans un cercle vicieux.<\/p>\n\n\n\n Une \u00e9tude men\u00e9e par des chercheurs de\u00a0Facebook<\/a>\u00a0atteste m\u00eame d\u2019un r\u00e9el risque de manipulation\u00a0[13<\/a>]. Ceux-ci ont effet r\u00e9ussi \u00e0 influencer les \u00e9motions d\u2019utilisateurs de\u00a0Facebook<\/a><\/em>\u00a0en filtrant les commentaires positifs ou n\u00e9gatifs post\u00e9s sur leur \u00abmur\u00bb. Outre les critiques formul\u00e9es parce que les utilisateurs n\u2019avaient pas \u00e9t\u00e9 avertis qu\u2019ils participaient \u00e0 une exp\u00e9rimentation, cette \u00e9tude d\u00e9montre surtout la capacit\u00e9 des algorithmes \u00e0 amener les internautes l\u00e0 o\u00f9 leurs d\u00e9veloppeurs le souhaitent.<\/p>\n\n\n\n Car ces algorithmes sont con\u00e7us par des entreprises commerciales dont l\u2019objectif principal est,\u00a0in fine<\/em>, de r\u00e9aliser des b\u00e9n\u00e9fices. Elles ne cherchent donc pas\u00a0a priori<\/em>\u00a0\u00e0 nous faire d\u00e9couvrir des choses nouvelles, ni \u00e0 encourager la cr\u00e9ation de contenus de qualit\u00e9, mais souhaitent avant tout augmenter leur volume de ventes. Ces deux objectifs ne sont certes pas forc\u00e9ment toujours antinomiques. Il n\u2019en demeure pas moins qu\u2019ils sont fondamentalement diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n Avec l\u2019incroyable abondance de contenus en ligne, il est impossible de se passer d\u2019algorithmes. J\u2019en suis un utilisateur suffisamment r\u00e9gulier pour en appr\u00e9cier l\u2019utilit\u00e9, et j\u2019ai un \u00e9norme respect, voire une certaine admiration, pour les ing\u00e9nieurs et les informaticiens qui les con\u00e7oivent. Des outils comme\u00a0Google Search<\/a><\/em>\u00a0sont indiscutablement des tours de force technologiques fantastiques.<\/p>\n\n\n\n Pour autant, je suis inquiet de leurs impacts. Je ne parle m\u00eame pas des dangers de l\u2019agr\u00e9gation massive de donn\u00e9es personnelles pour la vie priv\u00e9e, qui m\u00e9riteraient \u00e0 eux seuls qu\u2019on s\u2019interroge sur cette informath\u00e9matisation du monde g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e, mais simplement de leurs effets sur nos comportements et nos choix.<\/p>\n\n\n\n Ce qui m\u2019alarme le plus est le manque d\u2019esprit critique de nombreux chercheurs, ing\u00e9nieurs et informaticiens qui con\u00e7oivent ces algorithmes. Ils sont en effet souvent prisonniers de ce que je nomme \u00abl\u2019habitus de la Silicon Valley\u00bb : la certitude absolue que toute innovation technologique constitue toujours une avanc\u00e9e pour l\u2019humanit\u00e9. Il me para\u00eet d\u00e8s lors crucial d\u2019am\u00e9liorer leur formation \u00e9thique.<\/p>\n\n\n\n Les lecteurs r\u00e9guliers de mon blog ne s\u2019\u00e9tonneront pas que je plaide aussi pour une meilleure \u00e9ducation num\u00e9rique. G\u00e9n\u00e9ralement, les internautes se contentent en effet d\u2019un usage simpliste des outils (comme, par exemple, formuler une requ\u00eate de quelques mots-cl\u00e9s seulement et consulter uniquement la premi\u00e8re page de r\u00e9sultats). Il faut donc mieux leur expliquer l\u2019utilisation des principaux outils, notamment en d\u00e9voilant quelque peu le principe de leurs algorithmes.<\/p>\n\n\n\n Mais mieux \u00e9duquer est difficile avec le manque de transparence actuel quant au fonctionnement de ces algorithmes. Impossible en pratique d\u2019utiliser intelligemment les outils en ligne sans comprendre un minimum leurs algorithmes. Je d\u00e9fends d\u00e8s lors une obligation d\u2019information de la part des principaux fournisseurs de services en ligne\u00a0[14<\/a>]6<\/a><\/sup>. Les moteurs de recherche pourraient ainsi \u00eatre contraints de documenter les principaux crit\u00e8res qu\u2019ils utilisent pour indexer et classer les documents\u00a0[15<\/a>].<\/p>\n\n\n\n Mais une telle transparence va \u00e0 l\u2019encontre des int\u00e9r\u00eats des entreprises du num\u00e9rique qui consid\u00e8rent leurs algorithmes comme un avantage comp\u00e9titif \u00e0 ne pas divulguer. Elles combattent du reste, \u00e0 grand renfort de lobbying, toute forme de r\u00e9gulation. Pr\u00e9server l\u2019int\u00e9r\u00eat g\u00e9n\u00e9ral m\u2019appara\u00eet d\u2019ailleurs comme l\u2019un des principaux enjeux d\u2019internet aujourd\u2019hui. Mais ceci est une autre histoire\u2026<\/a><\/p>\n\n\n\n [1]\u00a0Michel de Vroey, \u00abLa math\u00e9matisation de la th\u00e9orie \u00e9conomique. Le point de vue de l\u2019histoire des th\u00e9ories \u00e9conomiques\u00bb,\u00a0Reflets et perspectives de la vie \u00e9conomique<\/em>, XLI (4), pp. 9\u201320, 2002.<\/p>\n\n\n\n [2]\u00a0Pierre-Michel Menger, \u00abLa sociologie face \u00e0 la math\u00e9matisation<\/a>\u00bb,\u00a0Enqu\u00eate<\/em>, 8, pp. 51\u201378, 1993.<\/p>\n\n\n\n [3]\u00a0David Silver & al., \u00abMastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search\u00bb,\u00a0Nature<\/em>, 529(7587), pp. 484\u2013489, 2016.<\/p>\n\n\n\n [4]\u00a0Viktor Mayer-Sch\u00f6nberger\u00a0&\u00a0Kenneth Cukier,\u00a0Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think<\/em>, John Murray, 2013.<\/p>\n\n\n\n [5]\u00a0Jeremy Ginsberg & al., \u00abDetecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data\u00bb,\u00a0Nature<\/em>, 457(7232), pp. 1012\u20131014, 2009.<\/p>\n\n\n\n [6]\u00a0Declan Butler, \u00abWhen Google Got Flu Wrong\u00bb,\u00a0Nature<\/em>, 494(7436), pp. 155\u2011\u2013156, 2013.<\/p>\n\n\n\n [7]\u00a0Scott Patterson, \u00abHigh-Speed Stock Traders Turn to Laser Beams<\/a>\u00bb,\u00a0The Wall Street Journal<\/em>, 2014.<\/p>\n\n\n\n [8]\u00a0Sergey Brin\u00a0&\u00a0Lawrence Page, \u00abThe Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine\u00bb,\u00a0Computer Networks and ISDN Systems<\/em>, 30(1), pp. 107\u2013135, 1998.<\/p>\n\n\n\n [9]\u00a0Massimo Franceschet, \u00abPageRank: Standing on the Shoulders of Giants\u00bb.\u00a0Communications of the ACM<\/em>, 54(6), pp. 92\u2013101, 2011.<\/p>\n\n\n\n [10]\u00a0David Carr, \u00abGiving Viewers What They Want<\/a>\u00bb,\u00a0The New York Times<\/em>, 2013.<\/p>\n\n\n\n [11]\u00a0Thomas Kuhn,\u00a0La structure des r\u00e9volutions scientifiques<\/em>, Flammarion, 1962.\u00a0<\/p>\n\n\n\n [12]\u00a0Herbert Marcuse,\u00a0L\u2019homme unidimensionnel<\/em>, Les \u00e9ditions de Minuit, 1964.<\/p>\n\n\n\n [13]\u00a0Adam D. I. Kramer,\u00a0Jamie E. Guillory\u00a0&\u00a0Jeffrey T. Hancock, \u00abExperimental Evidence of Massive-Scale Emotional Contagion through Social Networks<\/a>\u00bb,\u00a0Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em>, 111(24), pp. 8788\u20138790, 2014.<\/p>\n\n\n\n [14]\u00a0Pascal Francq,\u00a0Neutrality in internet regulation: three regulatory principles<\/a><\/em>, essai technique, Paul Otlet Institute, 2015.<\/p>\n\n\n\n [15]\u00a0Patrick Vogl\u00a0&\u00a0Michael Barrett, \u00abRegulating the Information Gatekeepers\u00bb,\u00a0Communications of the ACM<\/em>, 53(11), pp. 67\u201372, 2010.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Alors que je finalisais mon billet, les Bruxellois ont \u00e9t\u00e9 frapp\u00e9s, \u00e0 leur tour, et apr\u00e8s tant d\u2019autres, par des attentats aveugles et meurtriers. J\u2019ai \u00e9t\u00e9 tent\u00e9 de remplacer le billet pr\u00e9vu par une analyse des multiples racines de ces actes barbares. Mais les r\u00e9actions \u00e0 chaud sont rarement bonnes conseill\u00e8res, et une analyse fine […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"[{\"content\":\"En r\u00e9alit\u00e9, on ne conna\u00eet pas du tout le nombre r\u00e9el de crit\u00e8res utilis\u00e9s par\u00a0Google Search<\/em>, ni leur importance relative.\",\"id\":\"e5056cf0-9846-485d-ab80-9c1c47bb167b\"},{\"content\":\"Notons que, malgr\u00e9 leurs impr\u00e9cisions connues et reconnues, ces indicateurs issus de la bibliom\u00e9trie sont aujourd\u2019hui le principal (voire le seul) outil de prise de d\u00e9cision des universit\u00e9s. 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<\/a>Un optimisme technologique exag\u00e9r\u00e9<\/h5>\n\n\n\n
<\/a>Quelques exemples d\u2019algorithmes utilis\u00e9s en ligne<\/h5>\n\n\n\n
<\/a>Quelle place pour la cr\u00e9ativit\u00e9 et l\u2019originalit\u00e9 ?<\/h5>\n\n\n\n
<\/a>Vers une uniformisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e ?<\/h5>\n\n\n\n
<\/a>Comment \u00e9chapper \u00e0 la dictature de l\u2019informath\u00e9matisation du monde ?<\/h5>\n\n\n\n
R\u00e9f\u00e9rences<\/h5>\n\n\n\n
Notes<\/h5>\n\n\n