Innovation Pédagogique et transition

Gilles Dowek, grand scientifique, passeur de science et penseur engagé

binaire — 2025-08-03T08:09:52Z

Gilles Dowek n'est plus parmi nous depuis le 21 juillet 2025. Il était informaticien, logicien, philosophe aussi. Il est né le 20 décembre 1966 et après des études à Polytechnique et une thèse d'informatique sous la direction de Gérard Huet, en 1991, il est devenu chercheur à l'Inria. C'est Serge Abiteboul et Claude Kirchner qui nous parlent de lui ici. Benjamin Ninassi, Pierre Paradinas, Thierry Viéville.

Sa passion pour la programmation débute tôt : à quinze ans, il conçoit un jeu de Mastermind qui lui vaut, en 1982, le Prix scientifique Philips pour les jeunes. C'est la première de nombreuses distinctions. En 2007, il obtient le Grand prix de philosophie de l'Académie française pour le livre, “Les Métamorphoses du calcul. Une étonnante histoire de mathématiques”. Dans cet ouvrage, il montre comment les mathématiques et la logique se transforment au XXᵉ siècle avec l'intégration de la notion de calcul. Il reçoit le Grand prix d'informatique Inria – Académie des sciences en 2023, et la Médaille Histoire des Sciences et Épistémologie de cette même académie en 2024. Autant de signes qu'il fut l'un des meilleurs scientifiques de son domaine, mais aussi bien plus que cela.

Ses recherches ont porté sur la formalisation des preuves mathématiques, et sur la mécanisation de leur conception. Un logiciel peut alors vérifier la preuve d'un théorème, aider un humain à en trouver une, voire dans certains cas, trouver automatiquement une telle preuve. Si les langages informatiques suffisamment puissants permettent tous d'exprimer les mêmes fonctions, les fonctions calculables, il n'en est pas de même pour l'expression des preuves. Les langages d'expression de preuves sont souvent incomparables. Gilles s'est alors attelé à une tâche ambitieuse : concevoir un langage universel de preuve, Dedukti, capable de représenter des démonstrations issues de divers systèmes logiques, et de faciliter leur traduction mutuelle. Il rêvait d'une bibliothèque universelle de preuves mathématiques.

Gilles a également tenu une place essentielle dans le mouvement qui a conduit à généraliser l'enseignement de l'informatique dans les collèges et lycées français. Il a participé au rapport de l'Académie des sciences “L'enseignement de l'informatique en France : il est urgent de ne plus attendre” (2013), puis à l'élaboration du premier programme officiel et du premier manuel scolaire d'informatique. Signe de la qualité de ses analyses et de ses contributions, il a été nommé au conseil supérieur des programmes en 2023.

Gilles était également un penseur, un philosophe. Il partageait avec son ami Michel Serres le goût de l'illustration lumineuse, du récit juste. Il excellait à rendre limpide l'abstrait, à frapper les esprits par des exemples pertinents, souvent inattendus. C'était un immense passeur de sciences. Ses livres de médiation scientifique ont marqué, tout comme la pièce de théâtre Qui a hacké Garoutzia, coécrite avec Serge Abiteboul et Laurence Devillers, mise en scène à Avignon par Lisa Bretzner.

Gilles a relié sa pensée scientifique riche, informée et d'une largeur remarquable, incluant la science informatique, mais aussi la recherche en quantique, avec l'éthique du numérique en tant que réflexion sur les conduites humaines et les valeurs qui les fondent. Dès le début des années 2000, il s'est associé aux développements des réflexions sur l'impact sociétal des sciences et technologies numériques. Il a participé à la CERNA (commission de réflexion sur l'éthique de la recherche en sciences et technologies du numérique) puis a été un membre particulièrement actif et apprécié du CNPEN (Comité national pilote d'éthique du numérique) où ses analyses et propositions ont été remarquablement éclairantes. Par sa profonde culture scientifique et sa vision du domaine du numérique, il savait porter des analyses précises et factuelles sur l'état des impacts du numérique sur notre société tout en ayant une vision prospective pertinente et convaincante.

Profondément militant, Gilles a contribué directement à mettre en pratique ses idées, convictions et compétences. Il a présidé l'ARDHIS (Association pour la reconnaissance des droits des personnes homosexuelles et trans à l'immigration et au séjour). Il a été directeur scientifique adjoint d'Inria de 2010 à 2013, Il a contribué à la mise en place effective en France des cours en ligne ouverts et largement disponibles (Mooc) qui se prolongent aujourd'hui dans Fun (France Université Numérique) et le Learning Lab d'Inria. Il a participé au Comité national pilote d'éthique du numérique, et au Conseil national du numérique.

Dans toutes les différentes facettes de sa vie, Gilles a été brillant, original, drôle, doté d'un humour éclairant et parfois impertinent, rigoureux, passionné, chaleureux, admirable dès qu'on le connaissait, et profondément humaniste avant tout.

Il reste pour nous un ami, et pour tous, un modèle.

Serge Abiteboul, Inria et ENS Paris, Claude Kirchner, Président du CCNE du numérique et Inria.

Ses obsèques auront lieu le lundi 28 juillet à 15h30 à la salle de la Coupole, au crématorium du Père Lachaise (entrée « Porte Gambetta », face à l'avenue du Père Lachaise). La cérémonie d'hommage durera 1h et sera suivie par la crémation non publique.

Gilles et Binaire

Gilles a été un des premiers éditeurs du blog binaire. Il est resté un ami fidèle :

L'universalité de la vérification des démonstrations mathématiques, Entretien de Gilles Dowek avec Serge Abiteboul et Claire Mathieu, 2024
L'expo Réseaux-Monde au Centre Pompidou, Gilles Dowek et Fabien Tarissan, 2022
L'informatique, quelques questions pour se fâcher entre amis, Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2021
Des pistes pour sortir de la crise de l'enseignement des sciences, Gilles Dowek, 2019
Langages des maths, langages de l'informatique, Entretien de Thierry Coquand, avec Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2019
Les mutations du cognitif, Entretien de Michel Serres, avec Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2018
Élections : 4 bits au premier tour, 1 seul au second, Gilles Dowek et al. 2017
Podcastscience : Informatique et Ethique, Sur Podcast Science, Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2016
Hibou chou genou caillou…, Gilles Dowek, 2016
Jules Ferry 3.0, Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2014
La place de l'informatique dans la classification des sciences, Gilles Dowek, 2014
Athéna, Héphaïstos et la robotique, Entretien de Jean-Paul Laumond, par Serge Abiteboul et Gilles Dowek, 2014
L'informatique : la science au cœur du numérique, Rapport du Conseil scientifique de la SIF avec Gilles Dowek – 5 articles, 2014

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Prendre des décisions optimales sans avoir toutes les cartes en main, 2/2 : la science des révélations

binaire — 2025-05-20T07:28:56Z

L'article « Revelations : A Decidable Class of POMDP with Omega-Regular Objectives » a été primé par le « Outstanding Paper Award » à la conférence AAAI 2025, la plus prestigieuse conférence internationale en intelligence artificielle (https://aaai.org/). Cette récompense couronne le fruit d'un travail de recherche initié à Bordeaux, au sein de l'équipe Synthèse (https://synth.labri.fr/) du Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), où travaillent quatre des auteurs : Marius Belly, Nathanaël Fijalkow, Hugo Gimbert et Pierre Vandenhove, en coopération avec des chercheurs à Paris (Florian Horn) et Anvers (Guillermo Pérez). Après nous avoir raconté la genèse de ce papier dans un précédent article, ce billet en esquisse les idées principales, tandis que l'article complet est consultable librement à l'adresse https://arxiv.org/abs/2412.12063 . Chloé Mercier et Serge Abiteboul.

L'équipe Synthèse du LaBRI s'attaque au problème ardu de la synthèse de programme. Il s'agit de développer des algorithmes qui eux-mêmes génèrent d'autres algorithmes, à partir de quelques exemples ou d'une spécification de ce qui est attendu. Concrètement, ces algorithmes très puissants sont utilisés dans une variété de contextes. Par exemple, la plupart des tableurs proposent aujourd'hui des fonctions de remplissage automatique : vous remplissez quelques cellules et, à partir de ces quelques exemples, un petit algorithme est synthétisé à la volée et se charge de finir le travail (https://deepsynth.labri.fr/). Un autre exemple est le contrôle robotique : un opérateur transmet à un robot une tâche à exécuter, par exemple reprendre le contrôle de la balle dans un match de Robocup, et charge au robot et à ses algorithmes de programmer la bonne suite de mouvements et d'actions à effectuer pour arriver au but escompté.

Quand les ingénieurs et chercheurs en Intelligence Artificielle (IA) ont besoin de résoudre des problèmes de synthèse, ils utilisent couramment un formalisme mathématique appelé processus de décision Markoviens, ou pour faire plus court, les MDP. La question centrale est la suivante : dans une situation où il faut prendre une suite de décisions, décrite par un MDP, comment faire pour prendre de bonnes décisions ? Ou, encore mieux, comment faire pour calculer automatiquement la meilleure suite de décisions possibles, ce qui s'appelle également une stratégie optimale ?

Les MDP pour décider

Mais qu'est-ce qu'un MDP exactement ? Dans le contexte de cette recherche, c'est un système à états finis dont l'évolution est déterminée à la fois par les décisions (choix d'action), mais également par le hasard. Voilà à quoi ressemble un tel animal :

Un exemple de MDP

Ce MDP illustre un exemple issu de l'article. C'est un jeu classique : il y a deux portes, et un tigre se cache derrière l'une des deux. On doit choisir quelle porte ouvrir, mais on ne sait pas où est le tigre. Grâce à l'action “écouter” (“listen” dans l'illustration) on peut révéler où se cache le tigre avec une probabilité positive.

Crédits : les auteurs.

Dans la vie courante, on peut se servir des MDP à de multiples occasions (nous les avions déjà rencontré dans le cas du Cluedo dans un autre article binaire), par exemple pour jouer au « Solitaire », également appelé « Patience » ou encore « Spider Solitaire » dans sa célèbre variante. La situation ci-dessous illustre le dilemme de la prise de décision dans un MDP : faut-il placer un des deux rois noirs sur la pile vide à gauche ? Si oui, lequel des deux ? Le choix est épineux car certaines cartes sont masquées et ne seront révélées qu'ultérieurement.

Jeu de Solitaire

Le jeu de Solitaire. Même quand toutes les cartes sont révélées, le problème est difficile : cf https://web.stanford.edu/~bvr/pubs/solitaire.pdf.
Crédits : les auteurs.

Stratégies de résolution des MDP

Il y a deux grandes catégories d'algorithmes IA pour résoudre un MDP, qui peuvent paraître similaires à première vue mais qui pour les chercheurs en informatique sont bien distinctes. D'une part, il y a les algorithmes qui fonctionnent bien en pratique mais sans garantie de fournir la meilleure solution, ce qui est le cas de la plupart des méthodes d'apprentissage, notamment celles utilisant les réseaux de neurones (DeepRL). D'autre part, il y a les algorithmes qui fournissent à coup sûr une réponse exacte, qui relèvent de l'IA de confiance, basée sur la notion de calculabilité et de problème décidable développé par le génie Alan Turing, pionnier de l'informatique théorique. L'article des chercheurs bordelais appartient à la seconde catégorie : quand l'algorithme proposé produit une stratégie gagnante, on peut utiliser cette stratégie en toute confiance — elle garantit de gagner avec probabilité 1.

Soyons modestes et réalistes : les techniques d'apprentissage permettent de calculer des stratégies dans des problèmes très complexes alors que les techniques exactes au sens de la théorie de la calculabilité sont pour l'instant circonscrites à des problèmes plus simples, car elles sont en général beaucoup plus gourmandes en ressources de calcul. Par exemple, Google DeepMind a exploité les techniques de DeepRL afin de synthétiser d'excellentes stratégies à StarCraft, un jeu vidéo populaire dans lequel il faut prendre des dizaines de décisions par seconde en fonction de millions de paramètres. L'IA de DeepMind a initialement battu les meilleurs joueurs mondiaux, mais sa stratégie n'était pas parfaite : des contre-stratégies difficilement prévisibles ont ensuite été découvertes. Les méthodes exactes sont aujourd'hui inexploitables pour résoudre un problème aussi complexe que StarCraft, mais cela ne les empêche pas d'être efficaces en pratique. Par exemple, autre succès bordelais, l'équipe Rhoban du LaBRI a remporté une médaille d'or à la Robocup 2023 en exploitant des méthodes exactes pour résoudre de petits MDP en se basant sur le partage d'informations entre plusieurs robots coopératifs (https://github.com/Rhoban/TeamPlay).

La difficulté de la résolution exacte de problèmes de décision est très variable en fonction de l'information disponible au moment de la décision. Le cas idéal est celui de l'information parfaite, c'est le cas où toute l'information est disponible. Un exemple classique est celui d'un robot qui doit sortir d'un labyrinthe dont on connaît le plan ainsi que la propre position et orientation exacte du robot. Dans ce cas, le calcul est relativement facile à effectuer : il faut calculer un chemin vers la sortie (par exemple avec l'algorithme de Dijkstra) puis suivre ce chemin avec la suite de commandes de déplacement adéquates. Mais dans les problèmes rencontrés en pratique, il est rare d'avoir toutes les cartes en main. C'est le cas au solitaire, où une partie des cartes est masquée, ce qui nécessite de faire des hypothèses. Dans ce cas, en toute généralité le problème ne peut être résolu de manière exacte, la réponse n'est pas calculable au sens de Turing : aucun algorithme, aussi puissant que soit l'ordinateur sur lequel il est programmé, ne peut résoudre avec exactitude tous les problèmes de contrôle de MDP. C'est assez démoralisant à première vue pour un informaticien mais cela n'arrête pas certains chercheurs en informatique qui s'attellent à trouver des classes de MDP pour lesquelles le problème est moins complexe. En informatique théorique, on appelle cela une classe décidable.

Le travail de recherche primé à AAAI fournit justement une classe décidable de MDP : c'est le cas des problèmes avec « révélation forte », pour lesquels à chaque instant il y a une probabilité non-nulle que l'état exact du monde soit révélé. L'article donne aussi des résultats de décidabilité pour le cas des « révélations faibles », qui garantit que l'état exact du monde ne peut rester inconnu infiniment longtemps.

Un article de recherche se doit d'être tourné vers le futur, d'ouvrir des pistes. Notre algorithme permet d'analyser les jeux avec des révélations (fortes). Une perspective intéressante est de retourner le problème : on peut se demander plus généralement ce que fait l'algorithme lorsqu'il est utilisé pour n'importe quel jeu, avec ou sans révélations. Cela permet d'envisager d'analyser tous les jeux, même les plus compliqués, mais en restreignant plutôt le type de stratégie que les joueurs utilisent, ou la quantité d'informations qu'ils sont capables de traiter.

Marius Belly, Nathanaël Fijalkow, Hugo Gimbert, Florian Horn, Guillermo A. Pérez et Pierre Vandenhove

Prendre des décisions optimales sans avoir toutes les cartes en main, 1/2 : la genèse d'un papier scientifique

binaire — 2025-05-16T07:16:00Z

Les chercheurs ont toujours du mal à expliquer comment la recherche progresse dans un cadre international, pluridisciplinaire et collaboratif. Nous allons illustrer cela avec la genèse d'un article scientifique « Revelations : A Decidable Class of POMDP with Omega-Regular Objectives ». Cet article a été primé par le « Outstanding Paper Award » à la conférence AAAI 2025, la plus prestigieuse conférence internationale en intelligence artificielle (https://aaai.org/). Quatre des auteurs, Marius Belly, Nathanaël Fijalkow, Hugo Gimbert et Pierre Vandenhove, sont au laboratoire bordelais de recherche en informatique (LaBRI). Ils ont collaboré avec des chercheurs à Paris (Florian Horn) et Anvers (Guillermo Pérez). L'article est consultable librement à l'adresse https://arxiv.org/abs/2412.12063. Les auteurs racontent ici pour binaire l'histoire de ce travail. L'intérêt de l'article est d'observer la recherche en train de se faire. Il n'est pas nécessaire de comprendre même leurs résultats. Dans un second article, ils donneront plus de détails sur les contributions scientifiques. Serge Abiteboul et Chloé Mercier.

Publié le 09 mai 2025 par binaire
Prendre des décisions optimales sans avoir toutes les cartes en main, 1/2 : la genèse d'un papier scientifique

La question originale a été posée pendant le workshop « Gamenet » sur la théorie des jeux mêlant informaticiens, mathématiciens et économistes à Maastricht (Pays-Bas) en 2022. Les résultats mathématiques présentés par Guillaume Vigeral et Bruno Ziliotto sur les phénomènes de “révélations” dans les modèles de jeux à information imparfaite ont suscité la curiosité de Hugo et Florian au sujet des propriétés algorithmiques de ces jeux.

Le poker est un exemple classique de jeu à information imparfaite : chaque joueur possède à tout moment une information partielle de la partie, à savoir il connaît sa main et ce que les autres joueurs ont annoncé, mais pas la main des autres joueurs. Les jeux à information imparfaite sont extrêmement durs à comprendre d'un point de vue algorithmique, et l'on peut même prouver que, dans des modèles très simples, ils sont “indécidables”, ce qui signifie qu'il n'existe pas d'algorithme permettant de construire une stratégie optimale. Analyser algorithmiquement les jeux à information imparfaite est un vaste programme de recherche, très actif dans le monde académique mais également dans l'industrie : Google DeepMind s'est par exemple attaqué à StarCraft. Son succès a été mitigé puisque, si l'IA a initialement battu les meilleurs joueurs mondiaux, des stratégies imprévisibles contrant l'IA ont ensuite été découvertes.

Informellement, une “révélation” dans un jeu à information imparfaite correspond à un instant où les joueurs possèdent une connaissance complète de l'état du jeu. Par exemple au poker, lorsque tous les joueurs révèlent leurs cartes. Mais le mécanisme du jeu peut introduire après ce moment à nouveau des incertitudes, par exemple si un joueur pioche une nouvelle carte et ne la révèle pas. A son retour à Bordeaux, Hugo a posé à Nathanaël cette question fascinante : les jeux qui impliquent “régulièrement” des révélations sont-ils plus faciles à analyser d'un point de vue algorithmique ? Intuitivement, la difficulté d'analyser les jeux à information imparfaite est due à la multiplication des possibilités. Mais s'il y a “souvent” des révélations, ce nombre de possibilités devrait être réduit. Nous avons commencé à plancher sur ce sujet à trois : Nathanaël, Hugo, et Florian.

Hugo et Florian ont rendu visite à Nathanaël pendant son année sabbatique à l'Université de Varsovie (en 2023), et l'hiver polonais leur a permis de faire une première découverte : ils ont prouvé que ces jeux n'étaient pas plus faciles à analyser que le cas général. Au lieu d'abandonner, ils ont décidé de se focaliser sur les processus de décisions Markoviens (MDP), cas particulier des jeux où il n'y a qu'un seul joueur. Dans ce nouveau cadre, ils ont formulé des conjectures et conçu un algorithme pour résoudre ces MDP, mais ils n'avaient pas encore de preuve complète.

Encouragé par ces résultats, Hugo a proposé à Marius, alors étudiant en Master, d'effectuer son stage de recherche sur cette question au printemps 2023. Après de longs mois à manipuler des outils probabilistes et topologiques et après deux visites à Paris pour travailler avec Florian, les premières preuves ont été couchées sur papier. Le stage a en particulier permis de formaliser une distinction importante : il a distingué entre deux notions différentes de “révélations”, dites “faible” et “forte”. Malgré les progrès, de nombreuses questions restaient ouvertes.

Pierre a alors commencé un post-doctorat dans l'équipe bordelaise en septembre 2023, peu après la fin du stage de Marius. Il a dévoré son rapport de stage, relançant encore une fois la machine : l'espoir fait vivre et nourrit la recherche. Nous avons alors fait de grands pas en avant, et obtenu des résultats positifs dans le cas de révélations fortes ainsi que des résultats négatifs pour les révélations faibles. Plus précisément, nous avons construit un algorithme permettant d'analyser les jeux avec des révélations fortes, et montré que cela était impossible (indécidable) en cas de révélations faibles. C'est aussi une expérience classique en recherche : lorsque l'on se lance dans un nouveau problème, on commence par faire de tout petits pas. Plus on avance dans la compréhension des objets, et plus on fait de grands pas, jusqu'à résoudre le problème (ou pas). Faire de la recherche, c'est ré-apprendre à marcher à chaque nouveau problème !

Pour valider nos résultats empiriquement, nous avons collaboré avec Guillermo, expert des méthodes statistiques et exactes pour les jeux stochastiques. L'intérêt de l'algorithme que nous avions construit était d'être conceptuellement très simple et facile à implémenter. Il s'est avéré qu'il permet également en pratique de construire des stratégies plus performantes !

Marius Belly, Nathanaël Fijalkow, Hugo Gimbert, Florian Horn, Guillermo A. Pérez et Pierre Vandenhove

L'invasion de ChatGPT dans l'éducation : pour, contre, et comment

binaire — 2025-05-01T08:42:12Z

Les IA génératives transforment toutes les disciplines, toutes les habitudes. Elles bouleversent en particulier l'éducation, peuvent parfois paniquer les enseignants. Une spécialiste de l'IA analyse objectivement le sujet. Michèle Sebag est chercheuse émérite au CNRS. Elle est depuis 2017 membre de l'Académie des technologies, et a été membre du Conseil national du numérique. Serge Abiteboul & Chloé Mercier.

Site perso de Michele Sebag

L'irruption de ChatGPT et des intelligences artificielles génératives dans le monde de l'éducation change la donne. Pour quels résultats ? Les prédictions faites sur les impacts d'un tel changement sont variables, allant d'un futur radieux à l'apocalypse.

Ce qui change.

Comme l'avait souligné Michel Serres (Petite Poucette, 2012), l'accès à l'information à travers Wikipédia ou Google permet à chacun·e de vérifier la complétude ou la cohérence des enseignements donnés ex cathedra. Cette capacité modifie la relation des étudiant·e·s au savoir des enseignant·e·s (confiance, mémorisation).

Mais les IA génératives, ChatGPT et ses émules − LLaMA de Meta, Alpaca de Stanford, Gemini de Google, DeepSeek − vont plus loin. Une de leurs fonctions est de savoir répondre à la plupart des questions posées pour évaluer un·e étudiant·e.

Avec ChatGPT, l'étudiant·e dispose ainsi d'un simulateur énergivore de Pic de la Mirandole, ayant réponse à tout − quoique parfois privé de discernement. Chaque étudiant·e se trouve ainsi dans la chambre chinoise1, disposant d'un programme permettant de répondre aux questions, et non nécessairement de la connaissance nécessaire pour répondre aux questions.

L'enseignant·e est en face d'un double dilemme : i) à quoi sert l'enseignement si le fait de bien savoir se servir d'un ChatGPT donne les mêmes réponses ? ii) comment faire la différence entre quelqu'un qui sait, et quelqu'un qui sait se servir d'un ChatGPT ? La donne change ainsi en termes de transmission et d'évaluation des connaissances.

Contre : Coûts matériels et immatériels

Les opposants à l'ascension des ChatGPT dans le monde de l'éducation2 se fondent tout d'abord sur le fait que leur consommation en énergie n'est pas soutenable. En second lieu, ces systèmes ne sont pas fiables (”parfois privé de discernement” : les hallucinations en sont un exemple visible, mais il y a aussi toute l'information invisibilisée par suite des biais de corpus ou d'entrainement). En troisième lieu, leur impact sur la cognition est possible, voire probable.

Je m'abstiendrai de discuter les aspects énergétiques. Pour fixer les idées3, la consommation de ChatGPT (entrainement et usage pendant l'année 2023, avait été évaluée à 15 TWh (consommation énergétique de la France pendant un an : 50 TWh). Ces chiffres sont à prendre avec des correctifs de plusieurs ordres de grandeur : d'une part, chacun·e veut avoir son LLM (facteur ×100, ×1000) ; d'autre part, la consommation d'entrainement et d'usage tend à décroitre massivement pour obtenir les mêmes fonctionnalités (facteur ×1/100, ×1/1000) − ce gain étant naturellement annulé par l'effet rebond, et l'apparition de nouvelles fonctionnalités.

Je souhaite toutefois aller au-delà du fait qu'il vaudrait mieux limiter l'usage des ChatGPT pour des considérations énergétiques (comme les avions, les voitures, les ascenseurs, les cimenteries – continuer la liste). En pratique la pénétration des ChatGPT dans la société augmente.

Je m'abstiendrai aussi de discuter le manque de fiabilité. La liste des bévues de ChatGPT et al. est infinie, mais trompeuse. Le système est chaque jour moins limité que la veille ; c'est un système en interaction avec nous qui le concevons ou l'utilisons, et le système apprend de ces interactions ; la différence entre la version de novembre 2022 et la version actuelle de ChatGPT est comparée à celle qui sépare un singe d'un être humain. Nous reviendrons sur la question de savoir qui possède les données et qui contrôle le modèle.

Le troisième axe d'objection est que l'usage de ChatGPT pourrait priver l'étudiant·e d'une expérience essentielle d'apprentissage en autonomie, mais aussi, et plus gravement, de la confrontation aux sources authentiques des savoirs. Je reviendrai à cette objection centrale dans la suite.

Pour : Une éducation faisant mieux et/ou différemment avec l'IA

Plusieurs objectifs sont envisagés dans le rapport du Sénat sur IA et Éducation4. Un objectif clair consiste à utiliser les ChatGPT pour faire mieux ce qu'on fait déjà, permettant ”de suivre une classe de 25 comme une classe de 10”5. Les ChatGPT pourraient s'adapter aux élèves finement, détectant et prenant en compte les trajets cognitifs et les spécificités individuelles, en particulier les risques ou les troubles. Ils peuvent assister les professeurs, e.g. à générer des examens ou des quizz à partir de leur matériel pédagogique6 .

Ici, un danger et une opportunité sont bien identifiés. D'une part, la qualité des résultats dépend de celle du matériel pédagogique fourni. D'autre part, les dispositions d'accès à ChatGPT incluent la mise à disposition d'OpenAI des sources fournies. Il est donc hautement recommandé de disposer d'un LLM souverain pour l'enseignement7 . On pourrait imaginer un ”commun” informatique, la création d'un ChatPedia qui serait à ChatGPT ce que Wikipédia est à une encyclopédie, avec propriété collective et traçable des contributions. Voir dans ce sens le projet européen Intelligence artificielle pour et par les enseignants (AI4T)8.

D'autres objectifs, en cours d'étude, concernent le développement de fonctionnalités nouvelles (faire différemment, par exemple en proposant un tutorat personnalisé).

La cognition des enseignant·e·s

Un point épineux concerne la formation des enseignant·e·s à des usages éclairés des IA génératives. Il semble impossible, en effet, de former les élèves/étudiant·e·s à de tels usages éclairés si les enseignant·e·s n'ont pas été eux-mêmes formés. Cette logique se heurte toutefois au contexte : une fraction des enseignant·e·s avouent avec résignation ou indifférence leur éloignement total des mathématiques ; comment les attirer vers une formation formelle et roborative, pénétrant le quoi et le comment des technologies telles ChatGPT ?

La formation des formateurs a aussi un impact sur la hiérarchie des institutions et des savoirs. Bref, elle génère des résistances.

Comment avancer, dans un contexte où les perceptions de haut niveau (il est bon/nécessaire de former à l'IA) ne recoupent pas les perceptions au niveau des acteurs (l'IA est : i) incompétente ; ii) voleuse de sens/travail/valeur) ?

La cognition des apprenant·e·s

Selon l'Unesco les IAG pourraient priver les apprenant·e·s de la possibilité de développer leurs capacités cognitives et leurs compétences sociales par l'observation du monde réel, par des pratiques empiriques pouvant être des expériences, des discussions avec d'autres humains, ou par un raisonnement logique indépendant.

Ce danger peut être analysé dans le cadre du Maitre ignorant de Jacques Rancière (1987), distinguant l'enseignement ”qui explique” et celui ”qui émancipe”. Dans le premier cas, la base de discussion est que l'un·e sait et l'autre apprend ; le message implicite est que le savoir s'obtient d'un maitre.

Dans le second cas, l'objectif est non d'enseigner le savoir, mais d'établir que l'autre est capable d'apprendre tout ce qu'iel veut, au moyen de principes d'utilisation de notre propre intelligence. Il s'agit donc bien de réaliser nos capacités d'entendement autonomes.

Le danger attendu des IAG selon l'Unesco concernerait ainsi les capacités d'entendement autonomes des apprenants, donc, dans le cadre de l'enseignement ”qui émancipe”.

Une expérience

Cette expérience a été réalisée par Louis Bachaud et ses étudiant·e·s, à l'Université de Lille en 2024. L'objectif était de faire interagir un professeur, des étudiant·e·s, et un ChatGPT, de telle sorte qu'iels en sortent au bout de 2 heures, satisfaits, intrigués, motivés, ayant appris quelque chose, sans que le processus ne soit fondé sur l'identification de boucs émissaires (en particulier, ni le professeur, ni aucun élève).

Dans le premier essai, le professeur ayant posé une question générale, pertinente pour le cours (Quel est l'impact de Deezer sur l'audience d'un·e artiste ?), la classe s'est divisée en petits groupes, dont chacun·e a écrit une requête et obtenu une réponse.

Les requêtes et les réponses sont mises dans un pot commun ; chacun·e cherche de quelle requête procède une réponse, appréhendant graduellement et empiriquement ChatGPT comme un système d'entrée sortie. L'intérêt de tels essais est de permettre à chacun·e, y compris le professeur, de se servir du collectif pour comprendre rapidement comment se servir d'un nouvel outil, quels en sont les usages, et comment la qualité des sorties dépend de celle des demandes. En somme, tous se perfectionnent dans l'art du prompting, art fort obscur, fort demandé et qui fait présentement la fortune des cabinets de conseil en IA génératives.

Les essais suivants ont raffiné ce schéma, en situant d'où parle la requête : réponds à cette question en sachant que je suis une musicienne de 30 ans − un DJ de 18 ans − un professeur de musique − une adolescente de 13 ans. Ces essais ont un aspect ludique (par exemple, la même commande précédée de je suis une fille de 18 ans ou je suis une femme de 18 ans ne produit pas la même réponse) conduisant à une discussion intéressante du modèle et des archétypes sous-jacents (reflétant essentiellement la culture US en 2024).

En résumé, ce type d'expérience réalise l'enseignement qui émancipe, avec un retour globalement positif des étudiant·e·s sur le savoir appris et le recul nécessaire.

Recommandations proposées

Cette première expérience va dans le sens des axes 1 et 2 du rapport cité du Sénat, concernant respectivement l'accompagnement des acteurs, et la formation d'une culture citoyenne de l'IA. D'autres expériences à l'initiative des enseignant·e·s, et leurs retours, suivant la méthodologie proposée, ou d'autres méthodologies, permettront d'affiner les savoirs qui peuvent être acquis, et comment.

Pour l'expérience considérée, les acquis obtenus reposent sur le développement de deux compétences. La première consiste, au niveau individuel, à savoir faire varier la formulation de ses demandes et sa position (d'où parle-t-on). La seconde, au niveau collectif, consiste à savoir observer les pratiques des autres et à en discuter.

La compétence exploratoire − savoir appréhender un sujet selon des points de vue différents − semble une capacité utile toutes choses égales par ailleurs. La compétence collective est peut-être plus intéressante encore ; outre l'intérêt des compétences sociales acquises, l'interaction permet de faire jeu égal avec ChatGPT.

Nous défendrons en effet la thèse selon laquelle l'entendement d'une IA ne doit pas être comparé à celui d'un être humain (ma fille n'a pas eu besoin de millions d'images de chats et de chiens pour apprendre à distinguer un chat d'un chien…) mais à celui d'un ensemble d'humains. Le fait que les IAs ne doivent pas être appréhendées au niveau de l'individu a également été souligné par Geoffrey Hinton9.

Les interactions d'un groupe humain, discutant entre eux des réponses obtenues et des bonnes questions à poser à ChatGPT, peuvent contribuer au développement des capacités cognitives et des compétences sociales, dans un contexte vivifiant.

Avertissement : l'expérience doit être suivie par les étudiant·e·s ; indépendamment de son intérêt en soi, il convient donc qu'elle soit notée.

Michèle Sebag, CNRS émérite, LISN, Université Paris-Saclay.

1 Mind, Language and Society, Searle, 1998. Supposons qu'une personne glisse un message écrit en chinois sous la porte d'une chambre. Supposons dans la chambre une personne disposant d'un programme, spécifiant comment écrire une réponse en chinois (algorithme de dessin des caractères) en fonction d'un algorithme de lecture du dessin du message initial. Ce programme permet à la personne de la chambre de répondre en chinois au message chinois reçu. La personne hors de la chambre, recevant une réponse à son message, en conclut que la personne dans la chambre sait parler chinois.

2 Voir en particulier la tribune de Serge Pouts-Lajus dans le Monde de l'Éducation du 26 novembre 2024.

3 Rapports de l'Académie des Technologies, https://www.academie-technologies.fr/publications/prouesses-et-limites-de-limitation-artificielle-de-langages-avis/ et https://www.academie-technologies.fr/ia-generative-et-mesinformation-le-webinaire-de-la-tech-edition-3/.

4 https://eduscol.education.fr/sti/sites/eduscol.education.fr.sti/files/actualites/17473/17473-r24-101-syn.pdf

5 Arthur Mensch, cofondateur de l'entreprise Mistral AI, 22 mai 2024 : https://www.senat.fr/compte-rendu-commissions/20240520/affeco.html.

6 Plateforme Aristote, Renaud Monnet, Centrale Supélec.

7 Open-ML France https://www.linagora.com/fr/laureat-france-2030-au-titre-du-projet-openllm-france.

8 https://www.france-education-international.fr/expertises/cooperation-education/projets/ai4t-artificial-intelligence-and-teachers?langue=fr

9G. Hinton note : Deux IA peuvent se transmettre instantanément les modèles appris par l'une ou l'autre [si les IA disposent d'une même représentation]. Cependant, la transmission des connaissances relatives à (e.g. la mécanique quantique) des enseignant·e·s vers les apprenant·e·s peut prendre beaucoup de temps et ne présente pas de garanties.

À Framasoft, la priorité, c'est le changement de société

binaire — 2025-03-21T09:27:18Z

Angie Gaudion, chargée de relations publiques au sein de Framasoft, revient sur l'histoire de l'association, son financement, son évolution, leur positionnement dans l'écosystème numérique et, plus largement, le soutien apporté aux communs numériques. Cet articlea été publié le 21 octobre 2022 sur le site de cnnumerique.fr et est remis en partage ici, les en remerciant. Serge Abiteboul et Thierry Viéville.

Publié le 21 mars 2025 par binaire

Framasoft, qu'est-ce que c'est ?

Pour comprendre Framasoft, il faut s'intéresser à son histoire. Née en 2001, Framasoft était d'abord une sous-catégorie du site participatif Framanet, lequel regroupait des ressources à destination des enseignants et mettait en avant des logiciels éducatifs gratuits (libres et non-libres). Framasoft est devenu « indépendant » et 100% libre plusieurs années plus tard. Mais il y a déjà une volonté de valoriser le logiciel libre dans le milieu de l'enseignement. D'ailleurs, en juin 2002, Framasoft est, avec l'AFUL, à l'origine de l'action Libérons les logiciels libres à l'école.

Entre 2001 et 2004, un collectif se structure autour de la promotion des logiciels libres et propose des interventions sur ces questions (conférences, ateliers, stands, etc.). C'est en 2004 que Framasoft se structure en association avec pour objet la promotion du logiciel libre et de la culture libre. Pour atteindre cet objectif, apparaissent entre 2004 et 2014 plusieurs projets comme les Framakey (clé USB contenant des logiciels libres permettant de les utiliser sans avoir à les installer sur son ordinateur), Framabook (maison d'édition d'ouvrages sous licence libre), Framablog (chroniques autour du Libre, traductions originales et annonces des nouveautés de l'ensemble du réseau Framasoft), etc…

À partir de 2011 (10 ans), Framasoft se diversifie et décide de proposer des services libres en ligne : Framapad (mars 2011), Framadate (juin 2011), Framacalc (février 2012), Framindmap et Framavectoriel (février 2012), Framazic (novembre 2013) et Framasphère (2014).

En octobre 2014, nous lançons la campagne “Dégooglisons Internet” dont l'objectif est de proposer des services libres alternatifs à ceux proposés par les géants du web à des fins de monopole et d'usage dévoyé des données personnelles. Cette campagne nous fait connaître du grand public et, entre 2014 et 2017, on déploie jusqu'à 38 services en ligne. L'égalité de l'accès à ces applications est un engagement fort : en les proposant gratuitement, Framasoft souhaite promouvoir leur usage envers le plus grand nombre et illustrer par l'exemple qu'un Internet décentralisé et égalitaire est possible. En parallèle, nous lançons en 2016 le Collectif des Hébergeurs Alternatifs Transparents Ouverts Neutres et Solidaires (CHATONS). Framasoft cherche a faire connaître et essaimer des hébergeurs alternatifs aux GAFAM proposant des services libres et respectueux de la vie privée. En effet, nous ne souhaitons pas concentrer toutes les démarches alternatives, mais plutôt partager le gâteau avec d'autres structures (nous ne voulons pas devenir “le Google du libre”).

2017 marque la fin de la campagne “Dégooglisons Internet” : les services existants sont conservés mais nous n'en déployons plus de nouveaux. Depuis 2019, nous avons fermé progressivement une partie de ces services. Nous avons fait le choix de ne conserver que ceux qui n'étaient pas proposés ailleurs et ceux qui sont les plus utilisés. Par exemple, le service Framalistes (un outil de listes de discussion) est utilisé par 960 000 personnes et envoie chaque jour près d'un million d'emails. On sait donc que si l'on supprime ce service, cela manquera aux personnes qui l'utilisent. La décision d'arrêter certains services a aussi été prise en fonction de la difficulté technique à les maintenir. Par exemple Framasite était utilisé par de nombreuses personnes mais présentait une dette technique énorme. Néanmoins, depuis son arrêt, nous nous rendons bien compte que le service manque parce qu'il n'y a pas vraiment d'alternatives.

2017, c'est aussi le lancement de la campagne Contributopia. On est parti du constat que pour changer le positionnement des gens, il fallait non plus faire pour elleux, mais avec elleux (faire ensemble). L'objectif est de décloisonner le libre de son ornière technique pour développer ses valeurs éthiques et sociales (donc politiques). On a donc décidé de proposer différents dispositifs pour valoriser la contribution (méconnue, mal valorisée et trop complexe) et outiller celles et ceux qui veulent « faire » des communs. Contributopia prend de nombreuses formes : on continue à développer des alternatives lorsqu'elles n'existent pas (PeerTube, Mobilizon), on essaie de faire émerger d'autres acteurices à l'international, on développe les partenariats avec des structures dont les valeurs sont proches des nôtres pour les outiller (archipélisation). Et on essaie d'être le plus résilient en faisant tout cela, tout en valorisant la culture du partage.

En 2021, nous actons, par la modification des statuts, que Framasoft est devenue une association d'éducation populaire aux enjeux du numérique et des communs culturels. Notre objet social n'est plus de faire la promotion du logiciel libre, mais de transmettre des connaissances, des savoirs et de la réflexion autour de pratiques numériques émancipatrices. Pourtant, nous continuons à offrir des services en ligne afin de démontrer que ces outils existent et sont des alternatives probantes aux services des géants du web. Nous transmettons davantage désormais connaissances et savoirs-faire sur ces outils et accompagnons les internautes dans leur autonomisation vis-à-vis des géants du web.

Aujourd'hui, 37 personnes sont membres de l'association, dont 10 salariées. Mais cela ne veut pas dire que nous ne sommes que 37 à contribuer. On estime qu'entre 500 et 800 personnes nous aident régulièrement, que ce soit pour de la traduction d'articles, des propositions de lignes de codes pour les logiciels que nous développons, du repérage de bugs, des illustrations, des contributions au forum d'entraide de la communauté… Pour finir, en terme de nombre de bénéficiaires, on ne peut donner qu'une estimation parce que nous ne collectons quasiment aucune donnée, mais on estime à 1,2 millions le nombre de personnes qui utilisent nos services chaque mois. Cependant, on ne s'attarde pas vraiment sur les chiffres, on ne veut pas d'un monde où on compte, d'un monde où on analyse systématiquement l'impact.
Frise chronologique de l'évolution de Framasoft : 2001, création de Framanet comportant une page Framasoft regroupant des ressources à destination des enseignants. 2002, Framasoft s'associe à l'association Libérons les logiciels à l'école. 2004, Création de Framasoft en association, avec pour objet social la promotion du logiciel libre. 2011, lancement de services en ligne libres et gratuits (Framapad, Framadate, Framaform...). Jusqu'en 2017, 38 services seront lancés. Il en reste 16 aujourd'hui. 2014-1027, Campage "Dégooglisons Internet". 2021, changement de l'objet social de Framasoft qui devient une association d'éducation populaire.

Quel est votre modèle de financement ?

Framasoft est actuellement une association dont le modèle économique repose sur le don, donc exclusivement sur des financements privés. Notre budget s'élève à 630 000 € en 2021. 98,42 % de ce montant est financé par les dons, qui se répartissent entre :

12,56 % provenant de fondations
85,86 % provenant de dons de particuliers.

Les 1,58 % qui ne proviennent pas des dons viennent de la vente de prestations. Par exemple, Framasoft a développé pour le site apps.education.fr un plugin d'authentification unique sur PeerTube, permettant de connecter au service la base de tous les login et mots de passe d'enseignants à l'échelle nationale et d'éviter ainsi qu'ils aient à se créer un nouveau compte.

Ce budget sert principalement à financer les salaires des 10 salariées. À cela s'ajoutent quelques prestations techniques (développement et design), du soutien à d'autres acteurs du logiciel libre et des frais de fonctionnement divers.

Cette question du mode de financement est particulièrement importante pour nous. Le modèle du don convient parfaitement à Framasoft même si nous sommes conscients qu'il est difficilement reproductible pour des projets de grande envergure. Cela reste un choix politique. Nous savons que de nombreuses structures du libre sont aujourd'hui financées par les géants du net. C'est un paradoxe assez fort, d'autant plus qu'il est évident que toutes ces structures préféreraient que ce ne soit pas le cas. Mais en l'absence d'autres sources de financement, elles n'ont pas toujours le choix. Et il serait vraiment dommage que les services qu'elles proposent n'existent pas faute de financement. Il y a donc un réel enjeu de soutien de ces structures, notamment pour assurer leur pérennité.

Que pensez-vous de l'idée ou des réactions de celles et ceux qui se disent que les initiatives du libre ont du mal à « passer à l'échelle » ?

Pour mettre fin à la dépendance envers les géants du numériques, un moyen d'y parvenir, sans avoir besoin d'acquérir une taille critique et une position dominante est de s'associer à d'autres projets et de collaborer ensemble à une autre vision du web.

On peut s'interroger sur cette recherche permanente de croissance : s'il est indispensable que des services alternatifs aux modèles dominants du net existent, est-ce nécessaire qu'une seule et même entité concentre l'ensemble des services ? La centralisation peut conférer une certaine force, mais chez Framasoft nous avons fait le choix de nous passer de cette force : l'essaimage nous semble le meilleur moyen de passer à l'échelle. Si la priorité est de mettre fin à la dépendance envers les géants du numériques, un moyen d'y parvenir, sans avoir besoin d'acquérir une taille critique et une position dominante est de s'associer à d'autres projets et de collaborer ensemble à une autre vision du web.

Chez Framasoft, nous ne souhaitons pas le passage à l'échelle. D'ailleurs, nous ne savons même pas de quelle échelle on parle ! Dans les faits, l'association a grossi au fil du temps, mais notre volonté est d'avoir une croissance limitée et raisonnée parce que nous sommes convaincus qu'il vaut mieux être plusieurs acteurs qu'un seul. Nous ne voulons donc pas centraliser les usages et les profits. Si le but premier est d'avoir de plus en plus d'utilisateurs de logiciels libres – ce qui était l'objectif avec « Dégooglisons Internet » – peu importe que ce soit chez Framasoft ou chez d'autres. Tant que les internautes ont fait leur migration vers des logiciels libres, pour nous le « passage à l'échelle » est réussi. C'est une vision différente des structures productivistes : nous visons un « passage à l'échelle » côté utilisateurs et non côté entreprise. La priorité, pour nous, c'est le changement de société.

Le passage à l'échelle pose aussi, selon nous, la question de la façon dont on traite les humains. Si l'on veut prendre soin des humains il faut des relations de confiance et d'empathie entre individus. Tisser de tels liens nous semble difficile si l'on est sans cesse en train de doubler nos effectifs. Cela explique aussi le fait que nous soyons une association de cooptation où tout le monde se connaît.

Du fait de notre ADN issu du logiciel libre, nous ne voulons pas entrer dans le modèle du capitalisme néolibéral et du productivisme. Nous tenons à défendre le modèle associatif. Nous sommes dans un contexte où les associations et leurs financements sont très mis à mal par les politiques publiques de ces dernières années. C'est donc un véritable choix que de garder ce modèle pour le soutenir et montrer que le modèle économique du don est viable.

Nous visons un « passage à l'échelle » côté utilisateurs et non côté entreprise. La priorité, pour nous, c'est le changement de société.

Si on rentre plus précisément dans la perspective de « Dégooglisation », comment vous positionnez-vous par rapport aux géants du web ?

Notre objectif est de permettre à toute personne qui le souhaite de remplacer les services des géants du web qu'elle utilise par des alternatives. Nous ne nous positionnons donc pas vraiment en concurrence car, en tant qu'hébergeurs de services alternatifs, nous ne cherchons pas systématiquement à reproduire à l'identique les services de ces géants. Par exemple, le service Framadate propose exactement les mêmes fonctionnalités que Doodle (et même davantage puisqu'il permet de réaliser des sondages classiques). En revanche, le service Framapad (basé sur le logiciel Etherpad) ne fait pas exactement la même chose que Google Docs et pourtant nous considérons que c'est son alternative. Il ne permet pas la gestion d'un espace de stockage, mais simplement l'édition collaborative en simultané d'un texte. Le service est chrono-compostable : le pad disparaît après un certain délai. Nous avons proposé une alternative à Google Drive avec le service Framadrive que nous avons limité à 5 000 comptes, lesquels ont été pris d'assaut. Nous allons prochainement proposer un nouveau service alternatif de cloud et d'édition collaborative basé sur le logiciel Nextcloud. Ce service ne sera pas commercialisé et sera proposé aux organisations actrices du progrès et de la justice sociale avec des limitations (taille du stockage, nombre d'utilisateurs) pour leur montrer qu'il existe une alternative viable et les inciter à transiter dans un second temps vers des services libres plus complets proposés par certaines structures membres du collectif CHATONS. Notre objectif est de permettre d'expérimenter et ensuite de rediriger vers d'autres partenaires proposant, eux, des solutions pérennes.

J'aimerais que l'on (les hébergeurs de services alternatifs) devienne une alternative viable à grande échelle. Ce serait possible, mais cela voudrait dire que nous aurions changé très fortement le système. On peut se dire qu'avec le mouvement fort des communs, et pas uniquement des communs numériques, une partie de la population a pris conscience qu'il est temps de mettre en cohérence ses usages numériques avec ses valeurs. Il demeure cependant ardu de mesurer si ces initiatives augmentent. La question est : que mesure-t-on ? Est-ce que l'on mesure le nombre de projets ? Ou le nombre de personnes dans ces communautés qui gèrent des communs ? À cet égard, il y a un enjeu de sous-estimation parce que beaucoup de « commoners » s'ignorent comme tels. Les bénévoles qui gèrent des associations sportives sont un bon exemple. Ensuite, plus que de dénombrer ces projets, il serait plus intéressant d'en analyser l'impact sur la société. Cela implique de financer la recherche pour qu'elle travaille sur ces questions, ce qui n'est pas suffisamment le cas aujourd'hui. Même si quelques projets existent néanmoins, tels que le projet de recherche TAPAS (There Are Platforms As Alternatives).

L'État contribue-t-il aujourd'hui aux communs ? Cette contribution est-elle souhaitable ?

L'État contribue aux communs. Par exemple, l'Éducation nationale propose la page apps.education.fr qui référence un ensemble de services pédagogiques en ligne basés sur du logiciel libre. Mais l'État est paradoxal : il contribue aux communs et signe des accords avec Microsoft pour implémenter Windows sur les postes informatiques des écoles. De plus, cette initiative de l'Éducation nationale est très bonne, mais elle reste très méconnue du corps enseignant. Au-delà de la contribution, il y a donc aussi un enjeu important de promotion.

Cette contribution étatique ne nous pose aucun problème, tant que cela ne crée pas de situations de dépendance et qu'il n'y a pas d'exigences de ces institutions publiques en termes d'impact ou de performance. Il faudrait, notamment, que les financements soient engagés sur plusieurs années. Il faudrait aussi arrêter le financement de projets et privilégier des financements du fonctionnement. Ensuite, nous pensons que certains dispositifs mis en place ces dernières années par les pouvoirs publics ne devraient pas exister. Par exemple, le contrat d'engagement républicain, qui doit obligatoirement être signé par une association pour qu'elle puisse bénéficier de financements publics, met ces dernières dans des positions difficiles. L'association doit satisfaire aux principes qui y sont présentés et, si tel n'est pas le cas, le financement peut être suspendu, voire il peut être demandé de rembourser les montants précédemment engagés. Mais la forme sous laquelle ce contrat est rédigé est si floue que les termes utilisés peuvent être interprétés de multiples manières. Il devient alors assez facile de tordre le texte pour mettre la pression, voire faire cesser l'activité d'une association. Ce n'est donc pas le principe de ce contrat qui me gêne, mais ce flou sur la formulation des termes qui fait qu'on ne sait pas où est la limite de son application. C'est d'ailleurs ce qui s'est passé le 13 septembre dernier quand le Préfet de la Vienne a sommé par courrier la ville et la métropole de Poitiers de retirer leurs subventions destinées à soutenir un village des alternatives organisé par l'association Alternatiba Poitiers. Pour quel motif ? Au sein de cet événement, une formation à la désobéissance civile non-violente a été jugée « incompatible avec ce contrat d'engagement républicain ». Signée par 65 organisations (dont Framasoft), une tribune rappelle que la désobéissance civile relève de la liberté d'expression, du répertoire d'actions légitimes des associations et qu'elle s'inscrit dans le cadre de la démocratie et de la république.

Framasoft est aussi signataire de la tribune Pour que les communs numériques deviennent un pilier de la souveraineté numérique européenne parue en juin dernier. En effet, dans le cadre des travaux engagés au sein de l'Union européenne, il semblait important de rappeler quel'espace numérique ne doit pas être laissé à la domination des plateformes monopolistiques. Et que pour pallier à cela, l'Union européenne doit, plus que jamais, initier des politiques d'envergure afin que les communs numériques puissent mieux se développer et permettre de maintenir une diversité d'acteurs sur le Web.
Plus largement, on peut se demander pourquoi il devrait y avoir une contrepartie au développement d'un commun. Pourquoi le simple fait de créer, développer et maintenir un commun ne suffirait-il pas ?

Communs numériques et ergonomie font-ils bon ménage ?

C'est le marronnier quand on vient à parler de communs numériques ! Pour ce qui concerne les services en ligne alternatifs, il est évident que le design et l'expérience utilisateur devraient être davantage pris en compte et mériteraient des financements plus importants au sein des structures qui les développent. Chez Framasoft, nous faisons appel depuis plusieurs années à des designers pour réfléchir aux interfaces des logiciels que nous développons (PeerTube et Mobilizon). Cette prise de conscience est récente. Dans le monde du libre, il me semble que, pendant assez longtemps, il n'y a pas vraiment eu de réflexion quant à l'adoption des outils par le plus grand nombre.

Les services numériques tels qu'ils existent aujourd'hui nous ont fait prendre des habitudes et ont créé un réflexe de comparaison. Mais passer d'iPhone à Android ou l'inverse génère aussi des crispations. Le passage aux communs en générera naturellement aussi et peut-être plus. C'est d'ailleurs un discours que l'on porte beaucoup chez Framasoft : c'est plus simple d'aller au supermarché que d'avoir une pratique éthique d'alimentation. Il en va de même en ligne. Modifier ses pratiques numériques demande un effort. Mais cela ne veut évidemment pas dire que l'on ne peut pas améliorer les interfaces de nos services. Cependant, cela nécessite des financements qui ne sont pas toujours faciles à avoir. Les utilisateurs de services libres devraient en prendre conscience pour davantage contribuer à l'amélioration de ces communs. On peut lier ce mécanisme à la problématique du passager clandestin : tout le monde souhaite des services libres avec une meilleure expérience utilisateur mais peu sont prêts à les financer. Aujourd'hui, les projets de communs ont des difficultés à trouver des financements pour cet aspect de leurs services.

Angie Gaudion, chargée de relations publiques au sein de Framasoft,

La passion du pair-à-pair

binaire — 2025-03-14T09:25:59Z

Un nouvelentretien autour de l'informatique repris du blog binaire.

Anne-Marie Kermarrec est une informaticienne française, professeure à l'École polytechnique fédérale de Lausanne. Elle est internationalement reconnue pour ses recherches sur les systèmes distribués, les systèmes « pair à pair », les algorithmes épidémiques et les systèmes collaboratifs d'apprentissage automatique. Elle fait partie du Conseil présidentiel de la science français et est nouvellement élue à l'Académie des Sciences. Elle contribue régulièrement à binaire, et a publié en 2021 « Numérique, compter avec les femmes », chez Odile Jacob.

Binaire : Tout d'abord, peux-tu nous retracer rapidement le parcours depuis la petite fille en Bretagne jusqu'à la membre Académie des sciences ?

AMK : Oui, je viens de Bretagne ; je suis la petite dernière d'une fratrie de quatre. On a tous suivi des études scientifiques. Au lycée, en seconde, j'avais pris option informatique pour aller dans un lycée particulier à Saint-Brieuc. À la fac, j'hésitais entre l'économie, les maths, l'informatique, et j'ai choisi l'informatique, un peu par hasard j'avoue. Je n'avais pas une idée très précise de ce que c'était mais il se trouve que j'avais un frère informaticien, qui avait fait un doctorat, et ça avait l'air d'un truc d'avenir !

J'ai découvert la recherche pendant mon stage de maîtrise, où j'ai étudié les architectures des ordinateurs. Puis, en DEA et en thèse, j'ai bifurqué vers les systèmes distribués, là encore, un peu par hasard. La façon de travailler en thèse m'a beaucoup plu, et m'a donné envie de continuer dans cette voie. J'ai donc poursuivi un postdoc à Amsterdam, avec un chercheur qui m'a beaucoup inspiré, Andy Tanenbaum. C'est là que j'ai commencé à travailler sur les systèmes distribués à large échelle – mon sujet principal de recherche depuis.

Après deux ans comme maitresse de conférences à Rennes, j'ai passé cinq ans comme chercheuse pour Microsoft Research à Cambridge en Angleterre. C'était très chouette. Ensuite, je suis devenue directrice de recherche Inria et j'ai monté une équipe sur les systèmes pair-à-pair, un sujet très en vogue à l'époque. Cela m'a conduite à créer une start-up, Mediego, qui faisait de la recommandation pour les journaux en ligne et exploitait les résultats de mon projet de recherche. En 2019, juste avant le Covid, j'ai vendu la start-up. Depuis je suis professeure à l'EPFL. J'y ai monté un labo, toujours sur les systèmes distribués à large échelle, avec des applications dans l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle.

Binaire : Pourquoi est-ce que tu n'es pas restée dans l'industrie après ta start-up ?

AMK : La création de ma start-up a été une expérience très enrichissante techniquement et humainement. On était parti d'un algorithme que j'avais développé et dont j'étais très fière, mais finalement, ce qui a surtout fonctionné, c'est un logiciel de création de newsletters qu'on avait co-construit avec des journalistes. Les joies du pivot en startup. Et à un moment donné, j'avais un peu fait le tour dans le sens où, même si ce n'était pas une grosse boîte, une fois qu'on avait trouvé notre marché, je m'occupais essentiellement des sous et des ressources humaines… et plus tellement, plus assez, de science. Donc j'ai décidé de revenir dans le monde académique que je n'avais pas complètement quitté, puisque j'y avais encore des collaborations. J'ai aimé mon passage dans l'industrie, mais j'aime aussi la nouveauté, et c'est aussi pour ça que j'ai pas mal bougé dans ma carrière. Et après quelque temps, le monde académique me manquait, les étudiants, les collègues. Et puis, ce qui me plaît dans la recherche : quand on a envie, on change de sujet. On fait plein de choses différentes, on jouit d'une énorme liberté et on est entouré d'étudiants brillants. J'avais vraiment envie de retrouver cette liberté et ce cadre.

Et puis, au vu de tout ce qui se passe avec ces grosses boîtes en ce moment, je me félicite d'être revenue dans le monde académique ; je n'aurais pas du tout envie de travailler pour elles maintenant….

Binaire : Ton premier amour de chercheuse était le pair-à-pair. Est-ce que tu peux nous expliquer ce que c'est, et nous parler d'algorithmes sur lesquels tu as travaillé dans ce cadre ?

AMK : Commençons par les systèmes distribués. Un système distribué consiste en un ensemble de machines qui collaborent pour exécuter une application donnée ; l'exemple type, ce serait les data centers. On fait faire à chaque machine un morceau du travail à réaliser globalement. Mais à un moment donné, il faut quand même de la synchronisation pour mettre tout ça en ordre.

La majorité des systèmes distribués, jusqu'au début des années 2000, s'appuyait sur une machine, qu'on appelle un serveur, responsable de l'orchestration des tâches allouées aux autres machines, qu'on appelle des clients. On parle d'architecture client-serveur. Un premier inconvénient, qu'on appelle le passage à l'échelle, c'est que quand on augmente le nombre de machines clientes, évidemment le serveur commence à saturer. Donc il faut passer à plusieurs serveurs. Comme dans un restaurant, quand le nombre de clients augmente, un serveur unique n'arrive plus à tout gérer, on embauche un deuxième serveur, puis un autre, etc. Un second problème est l'existence d'un point de défaillance unique. Si un serveur tombe en panne, le système en entier s'écroule, alors même que des tas d'autres machines restent capables d'exécuter des tâches.

Au début des années 2000, nous nous sommes intéressés à des systèmes distribués qui n'étaient plus seulement connectés par des réseaux locaux, mais par Internet, et avec de plus en plus de machines. Il est alors devenu crucial de pouvoir supporter la défaillance d'une ou plusieurs machines sans que tout le système tombe en panne. C'est ce qui a conduit aux systèmes pair-à-pair.

Binaire : On y arrive ! Alors qu'est-ce que c'est ?

AMK : Ce sont des systèmes décentralisés dans lesquels chaque machine joue à la fois le rôle de client et le rôle de serveur. Une machine qui joue les deux rôles, on l'appelle un pair. En termes de passage à l'échelle, c'est intéressant parce que ça veut dire que quand on augmente le nombre de clients, on augmente aussi le nombre de serveurs. Et si jamais une machine tombe en panne, le système continue de fonctionner !

Bon, au début, les principales applications pour le grand public étaient… le téléchargement illégal de musique et de films avec des systèmes comme Gnutella ou BitTorrent ! On a aussi utilisé ces systèmes pour de nombreuses autres applications comme le stockage de fichiers ou même des réseaux sociaux. Plus récemment, on a vu arriver de nouveaux systèmes pair-à-pair très populaires, avec la blockchain qui est la brique de base des crypto-monnaies comme le Bitcoin.

Maintenant, entrons un peu dans la technique. Dans un système distribué avec un très grand nombre de machines (potentiellement des millions), chaque machine ne communique pas avec toutes les autres, mais juste avec un petit sous-ensemble d'entre elles. Typiquement, si n est le nombre total de machines, une machine va communiquer avec un nombre logarithmique, log(n), de machines. En informatique, on aime bien le logarithme car, quand n grandit énormément, log(n) grandit doucement.

Maintenant, tout l'art réside dans le choix de ce sous-ensemble d'environ log(n) machines avec qui communiquer. La principale contrainte, c'est qu'on doit absolument éviter qu'il y ait une partition dans le réseau, c'est-à-dire qu'il doit toujours exister un chemin entre n'importe quels nœuds du réseau, même s'il faut pour cela passer par d'autres nœuds. On va distinguer deux approches qui vont conduire à deux grandes catégories de systèmes pair-à-pair, chacune ayant ses vertus.

La première manière, dite « structurée », consiste à organiser tous les nœuds pour qu'ils forment un anneau ou une étoile par exemple, bref une structure géométrique particulière qui va garantir la connectivité du tout. Avec de telles structures, on est capable de faire du routage efficace, c'est-à-dire de transmettre un message de n'importe quel point à n'importe quel autre point en suivant un chemin relativement court. Par exemple, dans un anneau, en plaçant des raccourcis de façon astucieuse, on va pouvoir aller de n'importe quelle machine à n'importe quelle autre machine en à peu près un nombre logarithmique d'étapes. Et la base de tous ces systèmes, c'est qu'il y a suffisamment de réplication un peu partout pour que n'importe quelle machine puisse tomber en panne et que le système continue à fonctionner correctement.

La seconde manière, dite « non structurée », se base sur des graphes aléatoires. On peut faire des choses assez intéressantes et élégantes avec de tels graphes, notamment tout ce qui s'appelle les algorithmes épidémiques (j'avais parlé de ça dans un autre article binaire). Pour envoyer un message à tout un système, je l'envoie d'abord à mes voisins, et chacun de mes voisins fait la même chose, etc. En utilisant un nombre à peu près logarithmique de voisins, on sait qu'au bout d'un nombre à peu près logarithmique d'étapes, tout le monde aura reçu le message qui s'est propagé un peu comme une épidémie. Cela reste vrai même si une grande partie des machines tombent en panne ! Et le hasard garantit que l'ensemble reste connecté.

On peut faire évoluer en permanence cette structure de graphe aléatoire, la rendre dynamique, l'adapter aux applications considérées. C'est le sujet d'un projet ERC que j'ai obtenu en 2008. L'idée était la suivante. Comme je dispose de ce graphe aléatoire qui me permet de m'assurer que tout le monde est bien connecté, je peux construire au-dessus n'importe quel autre graphe qui correspond bien à mon application. Par exemple, je peux construire le graphe des gens qui partagent les mêmes goûts que moi. Ce graphe n'a même pas besoin de relier tous les nœuds, parce que de toute façon ils sont tous connectés par le graphe aléatoire sous-jacent. Et dans ce cas-là, je peux utiliser ce réseau pour faire un système de recommandation. En fait, au début, je voulais faire un web personnalisé et décentralisé. C'était ça, la « grande vision » qui a été à la base de la création de ma startup. Sauf que business model oblige, finalement, on n'a pas du tout fait ça 😉 Mais j'y crois encore !

Binaire : Et aujourd'hui, toujours dans le cadre du pair-à-pair, tes recherches portent sur l'apprentissage collaboratif.

AMK : Oui, l'apprentissage collaboratif, c'est mon sujet du moment ! Et oui, on reste proche du pair-à-pair, mon dada !

Dans la phase d'entraînement de l'apprentissage automatique classique, les données sont rapatriées dans des data centers où se réalise l'entrainement. Mais on ne veut pas toujours partager ses données ; on peut ne pas avoir confiance dans les autres machines pour maintenir la confidentialité des données.

Donc, imaginons des tas de machines (les nœuds du système) qui ont chacune beaucoup de données, qu'elles ne veulent pas partager, et qui, pour autant, aimeraient bénéficier de l'apprentissage automatique que collectivement ces données pourraient leur apporter. L'idée est d'arriver à entraîner des modèles d'apprentissage automatique sur ces données sans même les déplacer. Bien sûr, il faut échanger des informations pour y arriver, et, en cela, l'apprentissage est collaboratif.

Une idée pourrait être d'entrainer sur chaque machine un modèle d'apprentissage local, récupérer tous ces modèles sur un serveur central, les agréger, renvoyer le modèle résultat aux différentes machines pour poursuivre l'entrainement, cela s'appelle l'apprentissage fédéré. A la fin, on a bien un modèle qui a été finalement entraîné sur toutes les données, sans que les données n'aient bougé. Mais on a toujours des contraintes de vulnérabilité liées à la centralisation (passage à l'échelle, point de défaillance unique, respect de la vie privée).

Alors, la solution est d'y parvenir de manière complètement décentralisée, en pair-à-pair. On échange entre voisins des modèles locaux (c'est à dire entrainés sur des données locales), et on utilise des algorithmes épidémiques pour propager ces modèles. On arrive ainsi à réaliser l'entrainement sur l'ensemble des données. Ça prend du temps. Pour accélérer la convergence de l'entrainement, on fait évoluer le graphe dynamiquement.

Cependant, que ce soit dans le cas centralisé ou, dans une moindre mesure, décentralisé, l'échange des modèles pose quand même des problèmes de confidentialité. En effet, même si les données ne sont pas partagées, il se trouve qu'il est possible d'extraire beaucoup d'informations des paramètres d'un modèle et donc du client qui l'a envoyé. Il y a donc encore pas mal de recherches à faire pour garantir que ces systèmes soient vraiment respectueux de la vie privée, et pour se garantir d'attaques qui chercheraient à violer la confidentialité des données : c'est typiquement ce sur quoi je travaille avec mon équipe à l'EPFL.

Binaire : L'entraînement dans un cas distribué, est-ce que cela ne coûte pas plus cher que dans un cas centralisé ? Avec tous ces messages qui s'échangent ?

AMK : Bien sûr. Il reste beaucoup de travail à faire pour réduire ces coûts. En revanche, avec ces solutions, il est possible de faire des calculs sur des ordinateurs en local qui sont souvent sous-utilisés, plutôt que de construire toujours plus de data centers.

Binaire : Cela rappelle un peu les problèmes de coût énergétique du Bitcoin, pour revenir à une autre application du pair-à-pair. Peux-tu nous en parler ?

AMK : Un peu mais nous sommes loin des délires de consommation énergétique du Bitcoin.

En fait, au début, quand j'ai découvert l'algorithme original de la blockchain et du Bitcoin, je n'y ai pas du tout cru, parce que d'un point de vue algorithmique c'est un cauchemar ! En systèmes distribués, on passe notre vie à essayer de faire des algorithmes qui soient les plus efficaces possibles, qui consomment le moins de bande passante, qui soient les plus rapides possibles, etc… et là c'est tout le contraire ! Un truc de malade ! Bon, je regrette de ne pas y avoir cru et de ne pas avoir acheté quelques bitcoins à l'époque…

Mais c'est aussi ça que j'aime bien dans la recherche scientifique : on se trompe, on est surpris, on apprend. Et on découvre des algorithmes qui nous bluffent, comme ceux des IA génératives aujourd'hui.

Binaire : Tu as beaucoup milité, écrit, parlé autour de la place des femmes dans le numérique. On t'a déjà posé la question : pourquoi est-ce si difficile pour les femmes en informatique ? Peut-être pas pour toi, mais pour les femmes en général ? Pourrais-tu revenir sur cette question essentielle ?

AMK : On peut trouver un faisceau de causes. Au-delà de l'informatique, toutes les sciences “dures” sont confrontées à ce problème. Dès le CP, les écarts se creusent entre les filles et les garçons, pour de mauvaises raisons qui sont des stéréotypes bien ancrés dans la société, qui associent les femmes aux métiers de soins et puis les hommes à conduire des camions et à faire des maths… Pour l'informatique, la réforme du lycée a été catastrophique. La discipline n'avait déjà pas vraiment le vent en poupe, mais maintenant, quand il faut abandonner une option en terminale, on délaisse souvent l'informatique. Et ça se dégrade encore dans le supérieur. La proportion de femmes est très faible dans les écoles d'ingénieurs, et ça ne s'améliore pas beaucoup. Pour prendre l'exemple d'Inria, la proportion de candidates entre le début du recrutement et l'admission reste à peu près constante, mais comme elle est faible à l'entrée on ne peut pas faire de miracles…

Pourtant, une chose a changé : la parité dans le domaine est devenue un vrai sujet, un objectif pour beaucoup, même si ça n'a pas encore tellement amélioré les statistiques pour autant. Ça prend beaucoup de temps. Un sujet clivant est celui de la discrimination positive, celui des quotas. Beaucoup de femmes sont contre dans les milieux académiques parce qu'elles trouvent ça dévalorisant, ce que je peux comprendre. Je suis moi-même partagée, mais parfois je me dis que c'est peut-être une bonne solution pour accélérer les choses…

Binaire : Bon, de temps en temps, cela change sans quota. Même à l'Académie des sciences !

AMK : C'est vrai, magnifique ! Je suis ravie de faire partie de cette promo. Une promo sans quota plus de 50 % de femmes parmi les nouveaux membres Académie des sciences en général, et 50 % en informatique. On a quand même entendu pendant des années qu'on ne pouvait pas faire mieux que 15-20% ! Pourvu que ça dure !

Serge Abiteboul, Inria, et Chloé Mercier, Université de Bordeaux

Une vie numérique sans GAFAM est-elle possible ?

binaire — 2025-02-28T16:14:42Z

Corinne Vercher-Chaptal a mené une étude approfondie sur sept plateformes considérées comme alternatives aux plateformes dominantes. Entre transition écologique et renouveau démocratique, elle nous décrit les promesses de ces plateformes innovantes. Cet article a été publié le 21 octobre 2022 sur le site de cnnumerique.fr et est remis en partage ici, les en remerciant. Serge Abiteboul et Thierry Viéville.

Vous avez piloté une équipe de recherche qui a étudié 7 plateformes dites alternatives : en quoi ces plateformes se différencient des GAFAM ?

Ces modèles étaient alternatifs, non pas parce qu'ils proposaient de faire différemment ce que font les modèles dominants, mais plutôt parce qu'ils créent une offre de valeurs qui n'existe pas dans le secteur dans lequel trône la plateforme dominante.

Les cas que nous avons étudiés sont dits alternatifs par le modèle économique, de gouvernance et le service qu'ils proposent dans un secteur où domine une grande plateforme. Assez rapidement, il nous est apparu que ces modèles étaient alternatifs, non pas parce qu'ils proposaient de faire différemment ce que font les modèles dominants, mais plutôt parce qu'ils créent une offre de valeurs qui n'existe pas dans le secteur dans lequel trône la plateforme dominante.

Le secteur du tourisme est en cela assez emblématique. Il est fortement dominé par Airbnb. Nous avons étudié la plateforme coopérative « Les Oiseaux de passage » qui propose une autre manière de voyager en mettant en relation des habitants, professionnels et voyageurs, pour aller vers une forme sociale du tourisme s'approchant de l'hospitalité. La particularité de ce modèle est que, contrairement à Airbnb, il s'extrait des standards marchands et poursuit une finalité sociale et patrimoniale. La plateforme propose une tarification qui ne repose pas sur un algorithme de prix (tarification dynamique) mais qui est modérée en fonction de l'hôte et du voyageur, permettant une diversité d'échanges, gratuits ou tarifés.

Mobicoop, plateforme coopérative de covoiturage libre, est un autre cas intéressant. Son origine est une réaction à la marchandisation du covoiturage. En 2007, une association appelée « Covoiturage.fr » crée une plateforme pour mettre gratuitement en contact des personnes pour covoiturer. En 2011, au moment où le covoiturage connaît une expansion, la plateforme instaure une commission sur les trajets effectués par les co-voitureurs, et devient Blablacar. Les militants de la communauté initiale ont alors réagi en recréant une nouvelle plateforme pour maintenir une mise en relation gratuite des annonces de covoiturage. C'est ainsi qu'est apparue Mobicoop. L'objectif premier n'est pas seulement le covoiturage en tant que tel et le remboursement de ses frais du voyage, mais de proposer un moyen de participer à la réduction de la prolifération des véhicules individuels (autosolisme), et donc à la transition écologique. Ainsi, Mobicoop est développée en logiciel libre et ne prélève aucune commission puisque cela serait antinomique avec sa finalité : plus la plateforme est ouverte, plus l'objectif écologique sera atteint. Pour faire vivre la plateforme et ses besoins en développement, la coopérative a recours aux appels au don et au sociétariat mais surtout à la vente en marque blanche de plateformes et de prestations de mobilité partagée aux collectivités territoriales. Ce versant marchand permet donc à la plateforme de proposer au grand public un service d'intermédiation gratuit en accord avec son éthique et son objectif environnemental.

Au-delà de ces exemples, il existe une diversité de modèles économiques alternatifs. Tous ont le même défi : pérenniser leur modèle. Même si pour la plupart, ces modèles n'ont pas vocation à se substituer entièrement aux dominants, il faut qu'ils aient les moyens de constituer et de fidéliser des communautés d'usagers et de contributeurs prêts à valider, sous une forme ou une autre, (don, sociétariat, cotisation…) la valeur sociale et environnementale créée, et qui n'a pas été formatée pour le marché et ses exigences.

Voyez-vous un rapprochement entre ces modèles et les mondes du logiciel libre et des communs, qui sont classiquement cités comme des alternatives aux modèles dominants sur Internet ?

Le monde coopératif se mêle de plus en plus au monde des communs et du logiciel libre, ce qui n'était pas évident au départ.

Originellement, l'objet des communs numériques est l'ouverture des services numériques, et celui du coopérativisme est la propriété partagée visant à protéger les intérêts des membres. Ces deux objectifs sont distincts mais ne sont pas incompatibles. En France, nous avons la chance d'avoir le dispositif SCIC (société coopérative d'intérêt collectif) qui permet de rassembler les deux approches en ouvrant la gouvernance des coopératives à une diversité de parties prenantes. Le dispositif SCIC renforce la prise en compte de l'intérêt général, et la dimension délibérative qui est le propre des communs. La propriété est ainsi repensée pour qu'elle ne soit plus exclusive à quelques sociétaires prédéfinis mais accessible à toutes les parties prenantes, devenant ainsi plus inclusive. Ce dispositif participe donc grandement au rapprochement des coopératives avec les communs.

Le rapprochement avec le logiciel libre est moins évident puisque la notion de propriété est en tant que telle antinomique de l'esprit du libre, qui en rejette toute forme. Aujourd'hui, on assiste à une politisation d'une partie du mouvement qui a pensé dès ses débuts un Internet émancipateur via la non-propriété et l'universalité de l'accès. Certains militants du logiciel libre estiment avoir fait une erreur en n'articulant pas les logiciels libres à des finalités sociale et/ou environnementale. Cela a provoqué une forme de scission au sein du mouvement entre ceux qui ont une vision fonctionnelle et individuelle des libertés numériques, prônant une liberté sans limite, et ceux qui ont une approche collective et délibérative s'attachant à préserver l'éthique du projet.

Ainsi, des outils tels que les licences à réciprocité ont été développés par cette deuxième branche du mouvement pour essayer de répondre à ce qu'ils estiment être les limites des logiciels libres initiaux. L'objectif de ces licences est de restreindre l'ouverture et l'usage de la licence soit en décidant de la nature de l'organisation usagère (organisation de l'économie sociale et solidaire par exemple), soit en restreignant l'usage commercial à certaines finalités. Par exemple, CoopCycle, une coopérative de livraison à vélo, a autorisé uniquement l'usage de la licence aux collectifs de livreurs constitués en coopératives. Cela va encore plus loin avec les Hippocratic licenses (licences hippocratiques) qui imposent un critère éthique aux projets open source et restreignent l'utilisation au respect des droits humains. L'Hippocratic License fait cependant l'objet de controverses au sein du mouvement du logiciel libre.

Ces licences, qui peuvent permettre de restaurer une relation de réciprocité entre le secteur marchand et les communs, rapprochent le coopérativisme du mouvement du logiciel libre tout en préservant l'esprit des communs.

Quel rôle l'État doit-il adopter vis-à-vis de ces modèles alternatifs ?

Les communs offrent une formidable opportunité de renouveau démocratique en permettant une co-construction avec l'État d'actions publiques nouvelles et adaptées aux crises écologique, sociale et sanitaire.

Ce qui est certain c'est qu'en l'absence de dispositifs financiers et institutionnels adaptés à leurs spécificités, les modèles alternatifs ne peuvent se développer et se pérenniser. J'en veux pour preuve l'initiative Les Oiseaux de passage qui doit en grande partie son développement à l'attribution du statut de jeune entreprise innovante (JEI). Cependant, ce ne fût pas sans difficulté car cette plateforme a longtemps eu du mal à se voir reconnaître comme étant innovante. Il y a sans doute des dispositifs à créer ou à modifier dans l'écosystème de l'innovation pour clarifier cette caractérisation et aider à la pérennisation de ce type d'initiatives, dont l'objectif est de mobiliser le numérique au service de projet solidaire, de transition socio-environnementale.

Il y a aussi un véritable enjeu à lutter contre la précarité des contributeurs, phénomène bien connu dans le monde du logiciel libre. De nombreux acteurs de la communauté du logiciel libre vivent dans une précarité certaine. Il est donc primordial de s'attacher à réfléchir à des innovations institutionnelles pour sécuriser le travail des contributeurs aux communs.

Enfin, au sein de l'équipe du rapport TAPAS, nous avons pointé l'opportunité d'un rapprochement entre les communs (numériques et non-numériques) avec l'acteur public. Il est essentiel qu'un espace autre que purement marchand, obéissant à une rationalité autre qu'instrumentale, se développe pour déployer les communs. Il faut enseigner que les communs peuvent être le lieu de solidarités citoyennes, comme le souligne Alain Supiot, inscrites dans les territoires. A cette échelle, les communs peuvent participer à la construction de politique de transition avec les collectivités locales dans les domaines qui leur incombent comme le transport, l'habitation, la qualité de l'eau, l'alimentation…Pour ce faire, l'État doit avoir un rôle facilitateur qui va au-delà du seul soutien financier. A côté d'une régulation contraignante à destination des GAFAM, l'état peut mettre en place une régulation habilitante visant à soutenir les alternatives, dans le respect de leur identité et de leurs spécificités. Cela peut être par la mise à disposition de ressources matérielles ou immatérielles, comme l'initiative “Brest en communs” où la ville a fourni des réseaux d'accès Wifi ouverts et gratuits sur le territoire, par exemple. Finalement, là où il existe des zones où le service public est défaillant ou absent, les communs offrent une formidable opportunité de renouveau démocratique en permettant une co-construction avec l'État d'actions publiques nouvelles et adaptées aux crises écologique, sociale et sanitaire.

Corinne Vercher-Chaptal , Professeure Université Sorbonne Paris Nord.

Comment mettre en avant les communs au travail ?

binaire — 2025-02-23T09:01:15Z

Odile Chagny nous éclaire sur la manière dont les communs transforment le travail. Elle est économiste à l'Institut de Recherches Économiques et Sociales (IRES) et co-fondatrice du réseau Sharers et Workers. Cet article a été publié le 25 janvier 2023 sur le site de cnnumerique.fr et est remis en partage ici, les en remerciant.

Qu'est-ce que Sharers & Workers ?

Sharers & Workers est un réseau d'animation de l'écosystème autour des transformations du travail en lien avec la transformation numérique. Initialement centrés sur l'économie des plateformes, les travaux du réseau se sont recentrés sur les problématiques de l'IA et des données depuis 2019. Notre objectif est de faire se rencontrer des acteurs de la recherche, des acteurs de la transformation numérique en entreprise et des acteurs syndicaux pour appréhender collectivement ces transformations. Nous avons deux convictions :

l'économie numérique et le numérique sont vecteurs de bouleversements profonds pour les marchés et les acteurs économiques et sociaux préexistants. Ces nouveaux modèles d'affaires nous amènent nécessairement à renouveler nos façons de penser et d'agir sur le travail, les compétences, les relations de travail, les formes de représentation, les façons de partager la valeur etc.
Il nous semble nécessaire de croiser les points de vue et de mettre en relation l'ensemble des parties prenantes, qui n'ont pas toujours les mêmes approches, afin de mieux appréhender ces transformations.

Comment le réseau Sharers & Workers s'est-il emparé de la question des communs ?

Le numérique permet une production collaborative étendue et une gouvernance ouverte. Autant de formes d'organisation et de modèles que l'on retrouve très souvent dans les communs et les communs numériques, très étudiés sous l'angle de la ressource et de la gouvernance, mais assez peu sous celui des modèles de travail sous-jacents. Nous nous intéressons à cette dimension, souvent moins explorée dans la littérature scientifique : le travail en commun ou produisant des communs génère-t-il des conditions et des organisations de travail spécifiques ?

Nous avons porté ce questionnement dans le cadre du Transformateur Numérique, un dispositif d'innovation collaborative porté par l'Anact (Agence nationale pour l'amélioration des conditions de travail) et la Fing (Fédération Internet Nouvelle Génération) et qui vise à accélérer les initiatives mettant le numérique au service de la qualité de vie au travail. La huitième édition du Transformateur a ainsi été organisée en 2018 en partenariat avec le Groupe Chronos et Sharers & Workers avec pour thème : “Travails et communs, travail en commun, vers de nouvelles organisations du travail ?”.

Par la suite, ces rencontres se sont formalisées par la mise en place d'une expérimentation soutenue par le Fact (Fonds pour l'amélioration des conditions de travail de l'Anact). Dans ce cadre, nous avons accompagné six structures de l'écosystème des communs pour expérimenter de nouvelles formes d'organisations, de collaboration, d'encadrement de l'activité et d'innovation sociale, tout en mettant ces initiatives en réseau pour qu'elles se nourrissent mutuellement. Ces structures avaient toutes la particularité de mobiliser les potentialités offertes par le numérique, que ce soit pour la production de communs numériques, pour l'organisation du travail ou de la coopération… Il ne s'agissait absolument pas de s'interroger sur la gouvernance ou le statut de ces structures mais plutôt d'étudier comment mettre en avant les valeurs liées au communs dans les modalités de travail et d'organisation.

À ce sujet, qu'avez-vous observé ? En quoi les communs sont-ils des modèles d'organisation du travail spécifique ?

Notre travail a ainsi permis de formaliser des règles et processus qui étaient auparavant implicites, en s'adaptant à la volonté d'auto-organisation et de co-construction qui leur est chère.

L'organisation et les objectifs de ces structures étant différents de ceux des entreprises “traditionnelles”, les façons de travailler et de reconnaître le travail le sont aussi et posent la question des outils mis à disposition des communs à ce titre.

La difficulté commune à ces six structures était finalement de réussir à faire fonctionner des collectifs aux engagements variables et inégaux, avec certains contributeurs particulièrement sur-sollicités. Le suivi que nous avons mené a ainsi montré que ceci est notamment dû à l'absence de définition des concepts organisationnels mis en œuvre : comment mesurer et reconnaître la contribution et le contributeur, comment le rétribuer, comment gérer une collectif de contributeurs, comment évaluer les compétences, comment gérer les conflits…

Il ressort également de nos observations que cette carence définitionnelle va de pair avec une grande difficulté à trouver un équilibre entre horizontalité et verticalité. Ces structures cherchent à remettre en question la subordination hiérarchique, à tendre vers des formes plus distribuées du pouvoir, à s'éloigner de la logique du “command and control” pour aller vers des formes de coopération plus horizontales. Elles cherchent aussi à expérimenter des “modèles organisationnels distribués » de production des communs, ce qui floute encore davantage la frontière entre l'intérieur et l'extérieur de l'entreprise et, de fait, de ses travailleurs. Toutefois, ces initiatives peuvent générer une certaine incompréhension voire frustration de la part des parties prenantes qui peuvent même mettre en péril les collectifs. Il s'agit enfin de rétribuer correctement le travail pour éviter un épuisement des contributeurs, ce qui sous-entend de savoir mesurer et évaluer le travail en amont. Notre travail a ainsi permis de formaliser des règles et processus qui étaient auparavant implicites, en s'adaptant à la volonté d'auto-organisation et de co-construction qui leur est chère.

Nous avons aussi pu être amenés à expérimenter des dispositifs organisationnels nouveaux. Nous sommes face à des structures qui ne veulent pas poser la question du statut juridique : CAE, SCOP, SCIC… ce n'est pas leur préoccupation. Elles se demandent plutôt comment favoriser une approche du travail par les communs et comment s'outiller à cet égard. Il faut donc chercher d'autres modes de construction et d'outils pour gérer une entreprise, que ce soit en matière de gestion des conflits, des compétences, de la rétribution, de la coopération, de l'identification du travail, voire de la carrière. Tous ces mots-là, dont le Code du travail traite, il faut les réinterroger dans le cadre du commun. Par exemple, l'une des structures que nous avons accompagnées réfléchit depuis plusieurs années à la création d'un CDI communautaire : pourquoi aurait-on un contrat pour une seule personne et pas pour deux ? Ils ont ainsi répondu à des offres d'emploi pendant l'expérimentation avec deux personnes pour un même poste. Nous les avons fait accompagner par des juristes travaillistes de l'université de Lyon II. Ce sont des expérimentations très préliminaires et difficiles à mener parce qu'on est aux frontières de ce que permet le Code du travail.

Vous avez co-écrit avec Amandine Brugière un article intitulé “De la production de communs aux communs du travail”[1], comment définissez-vous ces communs du travail ?

Il est très difficile de faire fonctionner sur la durée un collectif de travail ouvert, en l'absence de définition claire de cette ouverture. On observe en fait une tyrannie de l'absence de structure.

La littérature fait apparaître deux principales approches des communs. La première, emmenée par Elinor Ostrom, part des ressources partagées pour ensuite étudier les règles qui en régissent les usages collectifs. La seconde approche, celle du “commoning” et notamment reprise par Pierre Dardot et Christian Laval, s'intéresse davantage au processus même de production d'un commun. C'est la continuité de celle-ci que nous nous sommes inscrites, car même si on a une ressource et une gouvernance, sans contributeur cela reste une coquille vide. Toutefois, dans les deux approches, l'accent est mis sur les règles juridiques voire politiques qui découlent de ces modèles, mais très peu sur les transformations organisationnelles qu'ils engendrent, c'est-à-dire la façon dont les ressources, les processus et les rapports sociaux sont mis en place par le collectif pour atteindre leurs buts.

Nous avons identifié un écueil supplémentaire à ceux régulièrement pointés dans la littérature sur les communs : outre la surexploitation de la ressource et la difficulté à pérenniser le collectif de contributeurs – qui est réel, il y a un vrai enjeu d'épuisement du commoner. Il est très difficile de faire fonctionner sur la durée un collectif de travail ouvert, en l'absence de définition claire de cette ouverture. On observe en fait une tyrannie de l'absence de structure (pour reprendre les termes de la militante Jo Freeman) : toutes les organisations ont besoin de poser des règles structurelles, tout en s'émancipant des cadres traditionnels existants. Un équilibre doit donc être trouvé – et c'est là toute la difficulté – entre la liberté des personnes à s'engager volontairement dans ces projets et la nécessité de répartir, discuter, vérifier, évaluer même des tâches et responsabilités à chacun pour s'assurer de la bonne marche du projet.

Selon vous, comment devrait intervenir l'État vis-à-vis de ces structures et à leurs contributeurs ?

Pour moi il s'agit d'abord d'une question de droit à l'expérimentation. Les expérimentations menées sont systématiquement hors-champ du Code du travail, et créent donc des risques juridiques. L'État pourrait porter davantage d'attention à ces innovations, qui ne sont pas des innovations de structure juridique mais d'organisation du collectif et du travail qui cherchent à mettre en avant des formes inédites et inconnues de coopération : comment les outiller et les accompagner ? Par nos expérimentations, nous avons parfois recréé du droit, mais il faudrait formaliser tout cela.

Il faudrait aussi proposer des dispositifs adaptables : on ne peut pas mettre en place la même solution partout, cela ne fonctionne pas. Nous sommes face à des structures dont les valeurs portées relèvent d'un engagement politique, qu'elles déclinent dans tous leurs rouages. Elles ont donc besoin de s'approprier les outils. C'est une erreur de considérer que l'on peut avoir un dispositif générique. Par exemple, le droit créé autour de l'économie sociale et solidaire (ESS) n'apporte pas toutes les réponses ; notamment, il ne propose pas de solution pour rétribuer la contribution ouverte et ce droit concerne des structures qui demeurent dans une logique marchande. Donner la possibilité à ces organisations de construire elles-mêmes leurs propres outils participe autant de l'accompagnement que l'accompagnement en lui-même. J'ai constaté une réticence forte à accepter des solutions émanant du du pouvoir exécutif ou du législateur. Il faut absolument éviter toute logique descendante.

Enfin, on pourrait davantage s'inspirer des initiatives et des idées qui germent dans ces collectifs, notamment au sein de l'État dans une logique ascendante. Je pense que l'État peut aider à l'expérimentation, mais aussi regarder ce que les autres ont produit pour éventuellement le reprendre à son compte, l'étendre, le faciliter… L'État pourrait par exemple accepter d'avoir ces structures comme prestataires. La commande publique est un réel levier à cet égard.

Odile Chagny, économiste, chercheuse à l'Institut de Recherches Économiques et Sociales (IRES) et co-fondatrice du réseau Sharers et Workers.

[1] BRUGIÈRE, Amandine & CHAGNY, Odile. “De la production de communs aux communs du travail”. La Revue des conditions de travail, n°12, juillet 2021.”

Pour aller plus loin :

– Paroles de Communs
– Travail et emploi
– Modèles économiques

Prêtez Attention : quand « prêter » est « données » (épisode 2)

binaire — 2025-02-09T09:07:55Z

A l'heure où Elon Musk fait un peu n'importe quoi au nom de la liberté d'expression, quand des grands patrons du numérique lui emboitent le pas sans doute pour pousser leurs intérêts économiques, il devient encore plus indispensable de comprendre les mécanismes qui causent des dysfonctionnements majeurs des plateformes numériques. Ce deuxième épisode d'un article de Fabien Gandon et Franck Michel nous aide à mieux comprendre. Serge Abiteboul & Thierry Viéville.

Image générée par les auteurs avec Bing/DALL·E 3 à partir du prompt “photo of a street with many people with their smartphones displaying different hypnotic images” ©CC-BY

Dans le précédent billet nous vous avons donné l'excuse parfaite pour ne pas avoir fait de sport ce week-end : ce n'est pas de votre faute, votre cerveau a été hacké ! Nous avons vu que, à coup de likes, de notifications, de flux infinis et d'interfaces compulsogènes, les grands acteurs du Web ont mis au point des techniques capables de piller très efficacement notre temps de cerveau. Nous avons aussi vu que, en s'appuyant sur des données comportementales massives, les algorithmes apprennent à exploiter notre biais de négativité et favorisent les contenus qui suscitent colère, peur, indignation, ressentiment, frustration, dégoût, etc. Nous avons constaté que, en nous enfermant dans un espace informationnel où rien ne contredit nos croyances, les algorithmes de recommandation ont tendance à créer des visions du monde différentes pour chaque utilisateur. Nous avons enfin conclu que cette combinaison d'émotions, de biais cognitifs et de recommandations automatisées peut conduire à une escalade émotionnelle, à la polarisation et la radicalisation des opinions.

En manque… d'attention et en over-dose d'inattention

Finalement, ce premier billet nous amène à nous interroger sur le caractère addictogène de certains médias sociaux. Une addiction peut survenir dans toute activité pour laquelle une personne développe un appétit excessif. Il peut s'agir d'une dépendance à une substance (ex. une drogue) ou d'une dépendance comportementale, cette dernière se caractérisant par l'impossibilité de contrôler la pratique d'une activité comme les jeux d'argent, ou dans notre cas, l'utilisation d'un média social. On sait qu'une dépendance se développe lorsqu'un comportement particulier est incité et encouragé, qu'il est récompensé d'une manière ou d'une autre, et que rien n'incite à l'arrêter. Or les algorithmes de captation de l'attention sont des héritiers directs de la captologie et suivent à la lettre la formule de développement d'un comportement addictif : les utilisateurs font l'objets de notifications régulières pour initialiser et enclencher l'habitude ; la récompense de l'utilisation repose sur de multiples mécanismes (ex. nombre de likes, émotions, etc.) ; et l'absence de moyens de « décrocher » est au cœur des interfaces (ex. fil infini, auto-play, opt-out par défaut, etc.). On dit souvent qu'un algorithme est une recette, ici on pourrait même parler de la recette d'une drogue de synthèse numérique.

Voilà… Maintenant que le doute est là, vous voyez votre téléphone non seulement comme un espion qui vend vos données, mais aussi comme un traître, un manipulateur et même un dealer numérique ! Et vous vous interrogez sur les dégâts que font ces hackers du cerveau. Mais le problème va plus loin car le Web et Internet forment de vastes toiles qui couplent toutes leurs ressources, et les impacts de ces manipulateurs automatiques se propagent et se combinent par l'effet de mise en réseau.
Fausses informations pour vraie attention

Partant des constats déjà sombres du précédent billet, il faut noter que les choses s'aggravent encore lorsque les contenus dont nous parlons sont des fake news, des fausses informations. En effet, celles-ci s'appuient souvent sur la colère, la frustration ou le dégoût pour hameçonner notre attention. Elles trouvent ainsi sur les réseaux sociaux un terrain particulièrement fertile. Par leurs affirmations choquantes, elles sont vécues par beaucoup comme une injonction à prendre parti en les re-partageant plutôt que de faire appel à l'esprit critique et vérifier leur véracité. Ainsi des études ont montré que les algorithmes de recommandation tendent à favoriser les fausses informations véhiculant des idées clivantes ou des événements choquants. Et comme ces informations sont souvent relayées par des connaissances, le biais de la preuve sociale nous incite à les juger crédibles et dignes de confiance. Répétées encore et encore, associées à des représentations du monde convoquant les théories du complot, renforcées sous la pression des bulles de filtres, et propulsées par l'effet de réseau, les fausses informations instaurent une économie du doute où la vérité est remplacée par la vraisemblance. Avec une éditorialisation qui ne fait pas la différence entre un article écrit par des journalistes professionnels d'un côté, et des fausses informations relayées par un bot malveillant de l'autre, « la presse n'est plus perçue comme celle qui publie, mais comme celle qui cache« . Progressivement et insidieusement, le doute sape notre confiance dans les experts (savants, journalistes…), entraînant des risques pour la santé publique et favorisant l'émergence d'idées extrêmes et de populismes qui mettent en danger les démocraties. Ce que Giuliano Da Empoli résume par la phrase : « le populisme naît de l'union de la colère et la frustration avec les algorithmes« .

Attentions troubles et troubles d'attention

Qui plus est, des études ont montré que la personnalité, les valeurs, les émotions et la vulnérabilité des utilisateurs influencent leur propension à propager de la désinformation. Chacun de nous aura donc des réactions différentes face aux mécanismes que nous avons vus. Mais au-delà de ce fait, nous avons jusqu'ici considéré des utilisateurs lambda sans problème de santé particulier. Il convient cependant d'envisager ce qui se passe pour les utilisateurs souffrant de handicaps ou de troubles mentaux comme la dépression, l'anxiété, le trouble d'achat compulsif, la paranoïa, le FOMO, le FOBO, etc.

On peut penser en particulier au trouble de déficit de l'attention (TDA). Des études attestent que les symptômes du TDA peuvent être aggravés par l'utilisation des médias numériques et de leurs applications conçues pour capter l'attention. Plus inquiétant encore, ces applications pourraient provoquer des TDA chez des personnes n'ayant aucun antécédent de ce trouble. Si ces études sont préliminaires elles nous encouragent à davantage de recherches sur le sujet ainsi qu'à nous poser la question du principe de précaution.

A l'attention des créatifs

Nous, les auteurs de ce billet, sommes des scientifiques. Comme d'autres collègues nous nous sommes reconnus dans l'article de David R. Smith : « Attention, attention : vos atouts scientifiques les plus précieux sont attaqués ». Dans cet article, Smith appelle à se pencher sur ce que les plateformes du Web font à la recherche et au domaine académique. En effet, même les scientifiques et ingénieurs les mieux informés sur ces sujets ne sont pas immunisés contre ces problèmes. Tout comme lire le “Petit traité de manipulation à l'usage des honnêtes gens” et “La soumission librement consentie” n'immunise pas contre la manipulation, connaître les méthodes de captation de l'attention n'est pas suffisant pour leur échapper.

Les « gadgets numériques », comme les appelle Smith, contribuent à ce qu'il appelle « un trouble de déficit de l'attention académique ». On sait que la concentration, mais aussi les moments d'ennui, de flânerie intellectuelle et de rêverie, sont essentiels à la pensée créative. Beaucoup d'entre nous ont déjà expérimenté l'éclair d'une idée soudaine au milieu d'un moment de détente. En volant ces moments, les systèmes de captation de l'attention entravent le processus créatif.

Bien sûr, ces remarques peuvent être généralisées à de nombreuses autres activités et professions nécessitant concentration, créativité et imagination. On peut en effet se demander ce que les systèmes de captation de l'attention font à des domaines comme la politique, la santé, l'éducation ou la création artistique, par exemple. En d'autres termes : attention penseurs et créateurs ! Nous devons repenser ces systèmes pour qu'ils répondent à nos besoins, et non l'inverse car la véritable monnaie d'échange de nos métiers est celle des idées.

Attention Fragile ! Vers des principes de préservation de l'attention

Après ces constats anxiogènes, essayons maintenant d'être constructifs. Puisque, dans un monde de plus en plus numérique, notre attention sur-sollicitée s'avère fragile, nous proposons d'aller vers une gouvernance responsable de l'attention sur le Web en posant plusieurs principes.

Un premier groupe de principes concerne les utilisateurs. Pour renforcer leur autonomie, le principe de la réflexivité continue propose que les plateformes leur fournissent régulièrement des retours d'information leur permettant d'être conscients de leurs usages (temps passé, exposition à des contenus négatifs, diversité, etc.), et permettant ainsi de garantir leur consentement éclairé à chaque instant. En outre, le principe de transparence préconise de leur expliquer clairement les motivations et les raisons derrière chaque recommandation, et le principe de soutien à la diligence raisonnable insiste sur l'importance de leur fournir les moyens et les informations nécessaires pour échapper aux boucles et processus imposés par les systèmes. Enfin, le principe d'opt-in par défaut suggère que les notifications et la personnalisation des recommandations soient désactivées par défaut, et activées uniquement après un consentement éclairé et un paramétrage volontaire.

Attention by design

Un deuxième groupe de principes vise à s'assurer que les plateformes intègrent dès leur conception (by design) le respect des utilisateurs. Le principe d'incitation orientée recommande d'utiliser des moyens légaux (interdire certaines pratiques) et économiques (taxes) pour encourager les plateformes à adopter des comportements ayant un impact sociétal positif (éducation, soutien à la collaboration et au débat constructif, élaboration collective de solutions sur les grands problèmes de société…). Et inversement, sanctionner les comportements nuisibles, une sorte de politique de la carotte et du bâton.

De plus, le principe de conception d'interactions bienveillantes appelle à placer le bien-être des utilisateurs au cœur de la conception des interfaces et de leurs objectifs algorithmiques, en s'alignant sur les bonnes pratiques des bright patterns plutôt que celles des dark patterns. D'autres médias sociaux sont en effet possibles, comme Wikipédia qui fait émerger du contenu de qualité sans jamais rechercher la viralité des contenus ni la popularité des contributeurs qui restent pour l'essentiel des citoyens anonymes.

Le principe des recommandations équilibrées vise à éviter la spécialisation excessive des contenus recommandés et à prévenir la formation de bulles de filtres. Notons aussi que lorsqu'une fausse information est corrigée ou démentie, il est fréquent que le message portant la correction ou le démenti soit quasiment invisible en comparaison de la viralité avec laquelle la fausse information a circulé. Aussi, pour aller vers plus de transparence, le principe de la visibilité équilibrée propose que les mesures préventives et correctives d'un problème soient rendues aussi visibles que le problème qu'elles traitent.

Enfin, pour que ces principes soient appliqués, le principe d'observabilité stipule que les plateformes doivent fournir aux institutions, à la société civile et aux chercheurs les instruments juridiques et techniques leur permettant d'effectuer un contrôle et une vérification actifs de l'application et de l'efficacité des réglementations.

L'attention comme bien commun

Dans une perspective plus large, si nous considérons l'attention comme un bien commun au sens économique, le principe de la préservation des communs numériques stipule aussi que les services ayant un impact mondial sur nos sociétés doivent être considérés comme des communs numériques, et à ce titre, protégés et soumis à des règles spécifiques de « préservation ». Cela pourrait par exemple passer par le fait de doter ces services (ou au moins les nouveaux entrants) d'une mission de soutien à un débat public constructif.

Enfin, le principe de transfert des meilleures pratiques invite à s'inspirer des approches éprouvées dans d'autres domaines, comme le droit encadrant la publicité, les casinos ou le traitement de certaines addictions, pour réguler efficacement les pratiques sur le Web. Prenons l'exemple de l'industrie du jeu vidéo : il a été montré qu'un lien existe entre les « loot boxes » (sortes de pochettes surprises des jeux vidéos) et l'addiction aux jeux d'argent. Celles-ci seraient comparables aux jeux de hasard, pouvant entraîner des comportements addictifs et mettre les joueurs en danger. Ce constat a donné lieu à plusieurs régulations. La manière d'étudier et de traiter cette exploitation indésirable de nos comportements et la transposition de connaissances issues d'autres domaines sont des sources d'inspiration pour d'autres pratiques problématiques sur le Web, telles que celles dont nous venons de parler.

Faisons attention… à nous

Résumons-nous. Avec l'objectif initial, somme toute banal, de rendre la publicité plus efficace, la généralisation des techniques de captation de l'attention et l'utilisation qu'elles font des biais cognitifs et des émotions ont des effets délétères très préoccupants sur nos sociétés : polarisation des opinions, diffusion de fausses informations, menace pour la santé publique, les économies et les démocraties. Et oui ! Ce sont donc des (ro)bots qui hackent notre attention car ils sont conçus pour cela ou, plus précisément, pour la capter de façon optimale en vue de la monétiser. De fait, ils utilisent le Web dans un but économique qui va à l'encontre du bien commun. Mais en adoptant les principes proposés ci-dessus, nous pensons qu'il est possible de construire un Web qui continue de soutenir l'activité économique sans pour autant entraîner la captation systématique de l'attention.

Dans ses essais, Montaigne nous disait “quand on me contrarie, on éveille mon attention, non pas ma colère : je m'avance vers celui qui me contredit, qui m'instruit.”. Or les plateformes nous poussent à faire le contraire : éveiller l'émotion négative et s'éloigner d'autrui. Mais il n'est pas raisonnable de laisser de multiples moyens technologiques hacker nos cerveaux et créer un déficit mondial d'attention, nous empêchant ainsi de la porter sur des sujets qui devraient actuellement nous « contrarier ». A une époque où nous devons modifier nos comportements (par exemple, la surconsommation de biens et d'énergie) et porter notre attention sur des questions cruciales comme le changement climatique, nous devrions nous demander si les algorithmes de recommandation font les bonnes recommandations, et pour qui. Compte tenu des quatre milliards d'utilisateurs pris chaque jour dans leurs boucles de recommandation, il est important de surveiller en permanence comment et dans quel but ces systèmes captent notre attention. Car lorsque notre attention est consacrée à un contenu choisi par ces plateformes, elle est perdue pour tout le reste.

Merci… pour votre attention 🙂

Fabien Gandon, Directeur de Recherche Inria et Franck Michel, ingénieur de recherche, Université Côte d'Azur, CNRS, Inria.

Prêtez Attention : quand « prêter » est « données » (épisode 1)

binaire — 2025-01-31T10:46:51Z

A l'heure où Elon Musk fait un peu n'importe quoi au nom de la liberté d'expression, quand des grands patrons du numérique lui emboîtent le pas sans doute pour pousser leurs intérêts économiques, il devient encore plus indispensable de comprendre les mécanismes qui causent des dysfonctionnements majeurs des plateformes numériques. Ce premier épisode d'un article de Fabien Gandon et Franck Michel nous aide à mieux comprendre. Serge Abiteboul & Thierry Viéville.

Un article repris du blog binaire, une publication sous licence CC by

Image générée par les auteurs avec Bing/DALL·E 3 à partir du prompt “photo of a street with many people with their smartphones displaying different hypnotic images” ©CC-BY

Nous sommes un dimanche après-midi. Vous avez un petit moment pour vous. Vous pourriez lire, vous balader, aller courir ou écouter de la musique mais machinalement votre main saisit votre téléphone. Le « sombre miroir » s'éclaire et vous passez de l'autre côté. Vous ouvrez l'application de votre réseau social préféré qui vient de vous notifier qu'elle a du nouveau pour vous. Et c'est vrai ! Jean a posté un message à propos de la tragicomédie « Qui a hacké Garoutzia ? » qu'il a vue au théâtre hier soir. Vous approuvez ce poste d'un pouce virtuel et déjà votre vrai pouce pousse vers le poste suivant. Entre une publicité pour un abonnement au théâtre, une photo postée d'Avignon par un ami que vous avez du mal à remettre, l'annonce pour un jeu où tester vôtre culture générale… votre pouce se lance dans un jogging numérique effréné. Imperceptiblement le flux d'information qui vous est proposé dévie, une vidéo de chats acrobates, un « clash » entre stars de la télévision, une manifestation qui tourne à l'affrontement… Et avant que vous ne le réalisiez une petite heure s'est écoulée et il est maintenant trop tard pour un vrai jogging. Vous ressentez une certaine résistance à reposer votre téléphone : après tout, il y avait peut-être encore tant de contenus intéressants, inédits, surprenants ou croustillants dans ce fil de recommandations. Mais vous devez vous rendre à l'évidence, ce fil est sans fin. Vous ne pouvez croire à quelle vitesse la dernière heure est passée. Vous avez l'impression qu'on vous l'a volée, que vous avez traversé un « tunnel temporel ». Sans même vous rappeler de ce que vous avez vu défiler, vous reposez ce téléphone un peu agacé en vous demandant… mais qui a hacké mon attention ?

A l'attention de tous…

Sir Tim Berner-Lee, récipiendaire du prix Turing pour avoir inventé le Web, a toujours considéré que les Web devait « être pour tout le monde », mais il a aussi partagé début 2024 un dialogue intérieur en deux articles à propos du Web : « Le dysfonctionnement des réseaux sociaux » et « Les bonnes choses ». Et oui… même le père du Web s'interroge gravement sur celui-ci et met face à face ce qu'il y a de meilleur et de pire sur le Web. Loin d'avoir réalisé l'idéal d'une communauté mondiale unie, Tim constate que des applications du Web comme les réseaux sociaux amplifient les fractures, la polarisation, la manipulation et la désinformation, menaçant démocraties et bien-être. Tout en reconnaissant les nombreuses vertus du Web (outils éducatifs, systèmes open source ou support à la souveraineté numérique), il nous propose de mettre l'accent sur la transparence, la régulation, et une conception éthique d'un Web et d'un Internet plus sûrs et responsables. Autrement dit, l'enjeu actuel est de préserver les richesses du Web tout en se protégeant de ses dérives.

Parmi ces dérives, on trouve le problème de la captation de notre attention, un sujet sur lequel nous voulons revenir dans ce billet ainsi que le suivant. C'est l'objet d'un de nos articles publié cette année à la conférence sur l'IA, l'éthique et à la société (AIES) de l'Association pour l'Avancement de l'Intelligence Artificielle (AAAI), que nous résumons ici. Le titre pourrait se traduire par « Prêtez attention : un appel à réglementer le marché de l'attention et à prévenir la gouvernance émotionnelle algorithmique ». Nous y appelons à des actions contre ces pratiques qui rivalisent pour capter notre attention sur le Web, car nous sommes convaincus qu'il est insoutenable pour une civilisation de permettre que l'attention soit ainsi gaspillée en toute impunité à l'échelle mondiale.

Attention à la march…andisation (de l'attention)

Si vous lisez cette phrase, nous avons déjà gagné une grande bataille, celle d'obtenir votre attention envers et contre toutes les autres sollicitations dont nous sommes tous l'objet : les publicités qui nous entourent, les « apps » dont les notifications nous assaillent jour et nuit, et tous les autres « crieurs numériques » que l'on subit au quotidien.

Depuis l'avènement de la consommation de masse dans les années 50, les médias et les publicitaires n'ont eu de cesse d'inventer des méthodes toujours plus efficaces pour capter notre attention et la transformer en revenus par le biais de la publicité. Mais ce n'était qu'un début… Au cours des deux dernières décennies, en s'appuyant sur la recherche en psychologie, en sociologie, en neurosciences et d'autres domaines, et soutenues par les avancées en intelligence artificielle (IA), les grandes plateformes du Web ont porté le processus de captation de l'attention à une échelle sans précédent. Basé presque exclusivement sur les recettes publicitaires, leur modèle économique consiste à nous fournir des services gratuits qui, en retour, collectent les traces numériques de nos comportements. C'est le célèbre “si c'est gratuit, c'est nous le produit” et plus exactement, ici, le produit c'est notre attention. Ces données sont en effet utilisées pour maximiser l'impact que les publicités ont sur nous, en s'assurant que le message publicitaire correspond à nos goûts, nos inclinations et notre humeur (on parle de “publicité ciblée”), mais aussi en mettant tout en place pour que nous soyons pleinement attentifs au moment où la publicité nous est présentée.

Recrutant des « armées » de psychologues, sociologues et neuroscientifiques, les plateformes du Web comme les médias sociaux et les jeux en ligne ont mis au point des techniques capables de piller très efficacement notre « temps de cerveau disponible ». Résultat, nous, les humains, avons créé un marché économique où notre attention est captée, transformée, échangée et monétisée comme n'importe quelle matière première sur les marchés.

Faire, littéralement, attention

A l'échelle individuelle, lorsque l'on capte notre attention à notre insu, on peut déjà s'inquiéter du fait que l'on nous vole effectivement du temps de vie, soit l'un de nos biens les plus précieux. Mais si l'attention est un mécanisme naturel au niveau individuel, l'attention collective, elle, est le fruit de l'action de dispositifs spécifiques. Il peut s'agir de lieux favorisant l'attention partagée (ex. un théâtre, un cinéma, un bar un soir de match, une exposition), de l'agrégation d'attention individuelle pour effectuer des mesures (ex. audimat, nombre de vues, nombre de partages, nombre de ventes, nombre d'écoutes, etc.) ou autres. Pour ce qui est de l'attention collective, nous faisons donc, littéralement, l'attention. En particulier, les plateformes créent l'attention collective et dans le même temps captent ce commun afin de le commercialiser sans aucune limite a priori.

Parmi les techniques utilisées pour capter notre attention, nous pouvons distinguer deux grandes catégories. Tout d'abord, certaines techniques sont explicitement conçues pour utiliser nos biais cognitifs. Par exemple, les likes que nous recevons après la publication d'un contenu activent les voies dopaminergiques du cerveau (impliquées dans le système de récompense) et exploitent notre besoin d'approbation sociale ; les notifications des apps de nos smartphones alimentent notre appétit pour la nouveauté et la surprise, de sorte qu'il est difficile d'y résister ; le « pull-to-refresh », à l'instar des machines à sous, exploite le modèle de récompense aléatoire selon lequel, chaque fois que nous abaissons l'écran, nous pouvons obtenir une nouveauté, ou rien du tout ; le défilement infini (d'actualités, de posts ou de vidéos…) titille notre peur de manquer une information importante (FOMO), au point que nous pouvons difficilement interrompre le flux ; l'enchaînement automatique de vidéos remplace le choix délibéré de continuer à regarder par une action nécessaire pour arrêter de regarder, et provoque un sentiment frustrant d'incomplétude lorsqu'on l'arrête ; etc. De même, certaines techniques exploitent des « dark patterns » qui font partie de ce qu'on nomme design compulsogène ou persuasif, pour nous amener, malgré nous, à faire des actions ou des choix que nous n'aurions pas faits autrement. C'est typiquement le cas lorsque l'on accepte toutes les notifications d'une application sans vraiment s'en rendre compte, alors que la désactivation des notifications nécessiterait une série d'actions fastidieuses et moins intuitives.
Les petites attentions font les grandes émotions… oui mais lesquelles ?

Une deuxième catégorie de techniques utilisées pour capter notre attention repose sur les progrès récents en matière d'apprentissage automatique permettant d'entraîner des algorithmes de recommandation de contenu sur des données comportementales massives que Shoshana Zuboff appelle le « surplus comportemental« . Ces algorithmes apprennent à recommander des contenus qui non seulement captent notre attention, mais également augmentent et prolongent notre « engagement » (le fait de liker, commenter ou reposter des contenus, et donc d'interagir avec d'autres utilisateurs). Ils découvrent les caractéristiques qui font qu'un contenu attirera plus notre attention qu'un autre, et finissent notamment par sélectionner des contenus liés à ce que Gérald Bronner appelle nos invariants mentaux : la conflictualité, la peur et la sexualité. En particulier, les émotions négatives (colère, indignation, ressentiment, frustration, dégoût, peur) sont parmi celles qui attirent le plus efficacement notre attention, c'est ce que l'on appelle le biais de négativité. Les algorithmes apprennent ainsi à exploiter ce biais car les contenus qui suscitent ces émotions négatives sont plus susceptibles d'être lus et partagés que ceux véhiculant d'autres émotions ou aucune émotion particulière. Une véritable machine à créer des “réseaux soucieux” en quelque sorte.

Bulles d'attention et bulles de filtres

En nous promettant de trouver pour nous ce qui nous intéresse sur le Web, les algorithmes de recommandation ont tendance à nous enfermer dans un espace informationnel conforme à nos goûts et nos croyances, une confortable bulle de filtre qui active notre biais de confirmation puisque nous ne sommes plus confrontés à la contradiction, au débat ou à des faits ou idées dérangeants.

En apparence bénignes, ces bulles de filtres ont des conséquences préoccupantes. Tout d'abord, au niveau individuel, parce que, s'il est important de se ménager des bulles d'attention pour mieux se concentrer et résister à l'éparpillement, il est aussi important de ne pas laisser d'autres acteurs décider quand, comment et pourquoi se forment ces bulles. Or c'est précisément ce que font les algorithmes de recommandation et leurs bulles de filtres, en décidant pour nous à quoi nous devons penser.

Ensuite, au niveau collectif, Dominique Cardon pointe le fait que les bulles de filtres séparent les publics et fragmentent nos sociétés. Ceux qui s'intéressent aux informations sont isolés de ceux qui ne s'y intéressent pas, ce qui renforce notamment le désintérêt pour la vie publique.

Et en créant une vision du monde différente pour chacun d'entre nous, ces techniques nous enferment dans des réalités alternatives biaisées. Or vous et moi pouvons débattre si, alors que nous observons la même réalité, nous portons des diagnostiques et jugements différents sur les façons de résoudre les problèmes. Mais que se passe-t-il si chacun de nous perçoit une réalité différente ? Si nous ne partons pas des mêmes constats et des mêmes faits ? Le débat devient impossible et mène vite à un affrontement stérile de croyances, au sein de ce que Bruno Patino appelle une « émocratie, un régime qui fait que nos émotions deviennent performatives et envahissent l'espace public« . Dit autrement, il n'est plus possible d'avoir un libre débat contradictoire au sein de l'espace public, ce qui est pourtant essentiel au fonctionnement des démocraties.

La tension des émotions

Puisque les algorithmes de recommandation sélectionnent en priorité ce qui produit une réaction émotionnelle, ils invibilisent mécaniquement ce qui induit une faible réponse émotionnelle. Pour être visible, il devient donc impératif d'avoir une opinion, de préférence tranchée et clivante, de sorte que la réflexion, la nuance, le doute ou l'agnosticisme deviennent invisibles. L'équation complexe entre émotions, biais cognitifs et algorithmes de recommandation conduit à une escalade émotionnelle qui se manifeste aujourd'hui sur les médias sociaux par une culture du « clash », une hypersensibilité aux opinions divergentes interprétées comme des agressions, la polarisation des opinions voire la radicalisation de certains utilisateurs ou certaines communautés. Ce qui fait dire à Bruno Patino que « les biais cognitifs et les effets de réseau dessinent un espace conversationnel et de partage où la croyance l'emporte sur la vérité, l'émotion sur le recul, l'instinct sur la raison, la passion sur le savoir, l'outrance sur la pondération ». Recommandation après recommandation, amplifiée par la désinhibition numérique (le sentiment d'impunité induit par le pseudo-anonymat), cette escalade émotionnelle peut conduire à des déferlements de violence et de haine dont l'issue est parfois tragique, comme en témoignent les tentatives de suicide d'adolescents victimes de cyber-harcèlement. Notons que cette escalade est souvent encore aggravée par les interfaces des plateformes, qui tendent à rendre les échanges de plus en plus brefs, instinctifs et simplistes.

Le constat que nous dressons ici peut déjà sembler assez noir, mais il y a pire… Et à ce stade, pour garder votre attention avant que vous ne zappiez, quoi de mieux que de créer un cliffhanger, une fin laissée en suspens comme dans les séries télévisées à succès, et d'utiliser l'émotion qui naît de ce suspens pour vous hameçonner dans l'attente du prochain épisode, du prochain billet à votre attention…

Fabien Gandon, Directeur de Recherche Inria, et Franck Michel, ingénieur de recherche, Université Côte d'Azur, CNRS, Inria.