Des machines à produire des futurs économiques : sociologie des intelligences artificielles marchandes à l'ère du big data

• Main Author: Vayre, Jean-Sébastien
• Other Authors: Toulouse 2
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Big data; Intelligence artificielle; Économie de l'attention; TIC; Innovation; Conception; Usage; Artificial intelligence; Economy of attention; ICT; Design; Use
• Online Access: http://www.theses.fr/2016TOU20107/document

La plupart des experts s’accordent à dire que le big data marque une rupture. Peut-être ont-ils raison. Mais cette rupture n’est pas vraiment matérielle, ni même organisationnelle. Cela fait déjà longtemps que les grands acteurs du web explorent et exploitent quotidiennement de grandes masses de données. Si révolution il y a, elle se joue ailleurs, à la périphérie de la grande disruption que mettent en scène la plupart des promoteurs du big data. Pour s’en rendre compte, il suffit de se poser la question qui suit : en pointant le caractère révolutionnaire des mégadonnées et des dispositifs permettant de les traiter, que font ces acteurs ? Ils préparent une intégration massive des intelligences artificielles au sein des différentes sphères de la société. S’il existe une rupture, elle se trouve donc plutôt ici : dans ce mouvement que nous connaissons aujourd’hui et qui consiste, pour une grande diversité d’acteurs socioéconomiques, à s’approprier des agents de calcul qui sont toujours plus autonomes et puissants. Aussi, afin de mieux saisir les enjeux de cette démocratisation, nous proposons dans cette thèse d’étudier le cas des machines à produire des futurs économiques : quel est leur rôle au sein de ces collectifs sociotechniques que composent les marchés ? Pour répondre à cette question, nous nous appuierons sur une ethnographie multi-située que nous avons conduite de 2012 à 2015 selon une posture se trouvant à la croisée des sociologies des marchés, des sciences et des techniques. Plus précisément, nous mobiliserons un corpus d’archives ainsi qu’un important matériau d’enquête recueilli auprès de plusieurs professionnels, entreprises et salons afin d’examiner la fabrication et le fonctionnement de ces machines à prédire les avenirs marchands. Nous verrons ainsi qu’au niveau de l’environnement de conception, ces dernières sont intéressantes dans la mesure où elles sont généralement dotées d’une intelligence locale qui doit faire advenir, dans le présent, des futurs permettant d’optimiser les intérêts économiques de ceux qui les implémentent. À partir d’une série d’études et d’expérimentations portant sur les usages d’un agent de recommandation, nous montrerons que cette forme d’intelligence est toutefois discutable puisqu’elle peut comporter d’importantes ambivalences du point de vue des utilisateurs. Ceci nous permettra de souligner qu’aux niveaux cognitif et relationnel, la pertinence des machines à produire des futurs économiques doit faire l’objet d’une mise en question systématique. Les enjeux sont importants puisqu’il n’est pas impossible que leur avènement massif au sein des organisations instaure de nouvelles asymétries sur les marchés qui ne sont pas un bien pour la communauté. === The majority of experts agree to say that the big data is a rupture. Maybe are they right. But this rupture is not really material, nor even organizational. It has already been a long time that the big web actors daily exploring and exploiting the big data. If revolution there is, it is happening elsewhere, at the periphery of the great disruption that depict most of big data promoters. To being aware of, simply ask the following question: pointing the revolutionary nature of big data and devices are provided to treat, what these actors are they doing? They are preparing a massive integration of artificial intelligences within the various spheres of society. If there is a rupture, it is therefore rather here: in this movement that we know today and which consists, for a great diversity of socioeconomic actors, to appropriate of the calculation agents that are increasingly autonomous and powerful. So in order to better understand the issues of this democratization, we propose in this thesis to study the case of machines to produce of the economic futures: what is their role within the socio-technical collectives that compose the markets? To answer this question, we will draw on a multi-situated ethnography we conducted from 2012 to 2015 according to a posture situated at the intersection of market, science and technology sociologies. Specifically, we will be mobilizing a corpus of archives and an important investigative material collected from several professionals, companies and salons to discuss the design and operation of these machines to predict merchant futures. We will see at the level of design environment, these machines are interesting in so far as they generally have a local intelligence that has to happen, in the present, of futures allowing to optimize the economic interests of those that implement. Starting from a series of studies and experimentations dealing with the use of a recommendation agent, we will show that this intelligence is debatable because it may entail of considerable ambivalences from the users point of view. This will allow us to emphasize that cognitive and relational levels, the relevance of the machines to produce of the economic futures must be the subject to a systematic questioning. The stakes are high because it is not impossible that the massive advent of these machines within the organizations introduces new asymmetries in markets that are not a good for the community.