L'imagination productrice sous l'emprise des Big Data

International audienceCette intervention représente la première esquisse d'une recherche visant à étudier le statut des sujets et de leur liberté, individuelle et collective, à l'ère de la « gouvernementalité algorithmique » (Berns et Rouvroy, 2013). Pour ce faire, nous focaliserons sur la notion d'imagination productrice, soit la faculté qui selon Kant assure la médiation entre la réceptivité de la sensibilité et la spontanéité de l'entendement. Nous avancerons en trois étapes. Premièrement, nous ferons référence à la manière dont le philosophe Paul Ricoeur a réfléchi sur l'imagination productrice, notamment entre les années 1970 et 1990. Pour lui, l'imagination productrice n'est pas, comme le suggère le schématisme kantien, un « art caché dans les profondeurs de l'âme humaine » ; elle opère plutôt à l'extérieur, dans des expressions langagières telles que les symboles, les métaphores et les narrations. En ce qui concerne ces derniers, l'imagination productrice consiste en un double mouvement : 1) la mimesis, qui est un travail de distanciation et d'appropriation sur la base d'un processus actif représentation de l'action ; 2) le mythos, c'est-à-dire la capacité de donner une cohérence (temporelle) à des éléments hétérogènes. L'imagination productrice aurait à faire en somme avec la capacité humaine de raconter des histoires sur sa propre vie et sur celles des autres, ainsi qu'avec le fait que les histoires racontées et écrites ont une force heuristique pour la compréhension de nos existences. Deuxièmement, nous montrerons comment mimesis et mythos sont à l'oeuvre dans le champ numérique. La mimesis y est présente dans la mesure où les technologies numériques produisent des représentations dynamiques du monde qui interprètent le monde, et qui peuvent être interprétées à leur tour. Le mythos est aussi lié au numérique si nous donnons crédit à la thèse de Lev Manovich (2013) selon laquelle « il n'y a que le software » et que le software est l'articulation entre base des données et algorithmes. Selon Kant, « des pensées sans matière sont vides, des intuitions sans concepts, aveugles ». Similairement, nous affirmons que des algorithmes sans données sont vides et que des données sans algorithmes sont aveugles. Troisièmement, nous considérerons la spécificité des Big Data par rapport aux autres pratiques numériques. Aujourd'hui, les Big Data promettent de donner à nos actions une signification que, par manque de sensibilité et d'entendement, nous sommes incapables d'apercevoir. Le traitement automatique de données massives n'est pas tout simplement volume, variété et vélocité (3V), comme on le définit habituellement. Il s'agit plutôt d'un ensemble d'artéfacts techniques, de méthodes, pratiques et institutions visant à corréler des données différentes pour en faire des profilages qui se substituent à la manière dont je rends compte de moi-même devant les autres. Si dans le Web 1.0 le schématisme numérique se trouvait encore au-dessous de celui des humains, et si dans le Web 2.0 il y correspondait, nous soutenons que le Web d'aujourd'hui se caractérise par un schématisme qui prend le dessus sur la possibilité humaine de dire vrai sur nous-mêmes