Septembre 27, 2021
Par Lundi matin
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Au festival d’Avignon, en juillet dernier, je suis allĂ©e voir Entre chien et loup, une adaptation au thĂ©Ăątre du film Dogville mise-en-scĂšne par Christiane Jatahy : une occasion pour la metteuse-en-scĂšne brĂ©silienne de revenir sur la situation politique dramatique de son pays. À l’entrĂ©e, le masque Ă©tait Ă©videmment de rigueur, mais les spectateurs furent Ă©galement astreints Ă  goĂ»ter leur gourde d’eau, et Ă  dĂ©poser leur gel hydroalcoolique sur une table dĂ©diĂ©e Ă  cet effet. J’ai ainsi dĂ©couvert qu’au-delĂ  d’une certaine jauge de public, les liquides Ă©taient interdits comme dans les aĂ©roports — plan Vigipirate oblige [1].

Ces derniers dix-huit mois, la crise pandĂ©mique est venue ajouter des rĂšgles pour limiter la propagation du virus, mais celles-ci viennent souvent interfĂ©rer avec d’autres mesures prĂ©existantes, rendant parfois la situation ubuesque. Cela peut crĂ©er chez certains un sentiment d’insĂ©curitĂ© juridique – ne sachant plus ce qui est autorisĂ© ou non [2]. Everybody knows the rules. Tout le monde connaĂźt la rĂšgle. Quand Emmanuel Macron interpelle les forces de l’ordre israĂ©liennes Ă  l’entrĂ©e du Saint-SĂ©pulcre en janvier 2020, avec son French accent si propre aux prĂ©sidents français [3], il renvoie Ă  une rĂšgle en vigueur depuis plusieurs siĂšcles sur la base d’une situation sociale, religieuse et politique complexe. Si bien entendu, les rĂšgles sont nĂ©cessaires, le fondement de la dĂ©mocratie et du bien commun, la crise pandĂ©mique, mais Ă©galement les Ă©tats d’urgence successifs, voient surgir leurs lots de rĂšgles, de lois ponctuelles, et on peut se demander quelle logique sous-tend des prises de dĂ©cision aussi rapides.

Le mot rĂšgle, vient Ă©tymologiquement du terme regula (la rĂšgle), du verbe rego qui veut dire conduire, diriger. En anglais, l’anthropologue Tim Ingold nous rappelle, « le verbe ruler dĂ©signe un souverain qui contrĂŽle et gouverne un territoire. Le mĂȘme mot dĂ©signe aussi une rĂšgle, un instrument pour tracer des lignes droites. Â»

[4] En français, comme en anglais, la rĂšgle est Ă  la fois l’outil de mesure, comme la mesure elle-mĂȘme. On peut noter Ă©galement le double sens de mesure (mesurer, prendre des mesures). Aussi, la rĂšgle permet de contrĂŽler, les distances, les temporalitĂ©s, les poids, aussi bien que les comportements, dans le mĂȘme temps qu’elle les mesure. Au Moyen-Ăąge, dans les monastĂšres, les regula Ă©taient les rĂšgles monastiques en vigueur. Ainsi, une priĂšre rĂ©pĂ©tĂ©e un nombre de fois prĂ©cis, Ă  un rythme calibrĂ©, durait une heure. Au terme de cette heure priĂ©e, le moine en charge sonnait la cloche pour indiquer l’heure aux habitants du village. En l’absence d’outils de mesure plus sophistiquĂ©s, le moine officiait en tant qu’homme-horloge [4]. Depuis, le moine ne donne plus l’heure, les outils de mesures se sont dĂ©veloppĂ©s Ă  un rythme pandĂ©mique jusqu’à ce que les technologies numĂ©riques en permettent un dĂ©ploiement exponentiel, avec entre autres, l’avĂšnement des smart phones et leurs applications. Nous mesurons tout, nos nombres de pas, nos temps d’écran, nos interactions en ligne, etc. J’ai mĂȘme un ami qui enregistre ses ronflements pour en mesurer la frĂ©quence. Ces mesures numĂ©riques sont toujours fondĂ©es sur le mĂȘme principe computationnel, Ă  savoir la collecte de donnĂ©es selon un ensemble de variables, et de paramĂštres (parfois grĂące Ă  des capteurs), et en fonction d’unitĂ©s de mesures (le nombre de battement par minute, etc.).

Si nous pouvons imaginer mettre au point des mesures prĂ©cises pour le nombre de pas ou de ronflements, on n’est pas sans mal quand il s’agit de mesurer des phĂ©nomĂšnes plus complexes, comme la productivitĂ© ou encore le bonheur. Pas une semaine ne passe sans que la presse n’évoque des biais cognitifs ou des difficultĂ©s de modĂ©lisation [5] : cet Ă©tĂ© par exemple, on signalait des retards menstruels chez des femmes tout justes vaccinĂ©es contre la COVID. L’enquĂȘte s’avĂ©rait sibylline, car combien de femmes n’avaient pas remontĂ© l’information Ă  leur mĂ©decin, combien ne l’avaient mĂȘme pas remarquĂ©, combien Ă©taient de base sujettes Ă  des retards, et combien d’autres critĂšres pouvaient encore interfĂ©rer dans ces retards supposĂ©s. Ainsi, une approche quantitative seule achoppait nĂ©cessairement [6]. Compter les retards de rĂšgles ne suffisait pas pour comprendre le lien supposĂ© entre vaccination et menstruation, et le travail de recoupements semblait abyssal. Ce flottement n’est pas forcĂ©ment dommageable si on considĂšre ce type d’enquĂȘte avec le recul nĂ©cessaire. Le danger de ce tout-mesure, de cette approche quantitative comme finalitĂ©, est lorsqu’au bout de la chaine il y a une prise de dĂ©cision, et parfois une prise de dĂ©cision de nature politique.

Quand la mesure fait la rĂšgle, quand la rĂšgle fait la mesure

En 2013, le philosophe GrĂ©goire Chamayou publie ThĂ©orie du drone [7], et explique alors que soixante-dix pour cent des attaques de drone menĂ©es par les États-Unis, sont des « frappes de signature Â», dĂ©clenchĂ©es Ă  la suite d’observations aĂ©riennes et de recoupements algorithmiques. Si une fois compilĂ©es, les donnĂ©es tirĂ©es de ces observations prĂ©sentent une dĂ©viance, alors une attaque est ordonnĂ©e par les militaires contre l’individu ou le groupe. La dĂ©viance dans le comportement des individus est dĂ©terminĂ©e par l’analyse algorithmique de motifs de vie (pattern of life analysis). Chamayou explique que ce mode de dĂ©signation des cibles dĂ©clenche de nombreuses erreurs et la mort de civils. Ainsi, la discrimination est trĂšs difficile entre combattants et non combattants dans des pays oĂč les hommes portent frĂ©quemment des armes et oĂč les guerriers sont sans uniforme. Observer depuis le ciel, mĂȘme pendant des mois, est forcĂ©ment lacunaire. En imaginant pouvoir modĂ©liser le vivant, grĂące aux recoupements des images et des algorithmes, on confond la quantitĂ© des donnĂ©es collectĂ©es avec la qualitĂ© des Ă©vĂ©nements observĂ©s. Avec un tel mode opĂ©ratoire, le vivant et sa modĂ©lisation sont considĂ©rĂ©s comme Ă©tant de mĂȘme nature, selon une Ă©quivalence qui ne prĂ©senterait ni pertes, ni transformation qualitative. Lors de la parution du livre en 2013, Chamayou s’affolait des lobbies qui allaient nous prĂ©cipiter Ă  l’ùre des robots tueurs, c’est-Ă -dire des drones armĂ©s susceptibles de dĂ©cider seuls des attaques, sans autre filtre humain. Un rapport de l’ONU, datant de 2021, dĂ©clare avec prudence avoir constatĂ© l’implication rĂ©cente de ce type d’appareils notamment dans des actions en Lybie [8]. Ici, l’approche quantitative (collecte et recoupements d’un grand nombre de donnĂ©es) est mise au centre du processus dĂ©cisionnel et non le moindre puisqu’elle dĂ©clenche une mission lĂ©tale (avec un important nombre d’erreurs).

Un autre exemple, en 2018, des dĂ©tracteurs de la reconnaissance faciale entrent les portraits de membres du congrĂšs Ă©tatsunien dans le logiciel dĂ©veloppĂ© par Amazon. Celui-ci est vendu aux forces de police pour douze euros par mois. Vingt-huit portraits des membres du congrĂšs, rĂ©alisĂ©s dans des conditions photographiques parfaites, ont Ă©tĂ© confondus avec les vingt-cinq mille photographies de citoyens entrĂ©es dans la base de donnĂ©es Ă  leurs dĂ©pens. Quarante-deux pour cent de ces erreurs impliquaient des politiciens de couleur. Pour autant, les dĂ©tenteurs de ces technologies comme l’entreprise Anyvision, prĂ©sente dans quarante pays, nous garantissent la fiabilitĂ© de la technique en se justifiant par le grand nombre de donnĂ©es collectĂ©es. Leur logiciel modĂ©lise le visage d’une personne depuis un portrait photographique via cinq-cents millions de points. Et Ă©videmment, si on vĂ©rifie une image cinq-cents millions de fois, alors la machine ne peut pas se tromper. La preuve en est, les vingt-huit erreurs sur les membres du congrĂšs Ă©tats-unien. Plus rĂ©cemment, le gouvernement chinois, pionnier mondial de la coercition numĂ©rique, annonce repĂ©rer des criminels de dos Ă  leur simple dĂ©marche, sur la base d’une analyse algorithmique de l’image [9]. Les frappes de drone, comme ces dispositifs de surveillance, sont fondĂ©es en la croyance de la mesure toute-puissante. Le grand nombre de donnĂ©es collectĂ©es serait un garant de la vĂ©ritĂ©. La faillibilitĂ© de ce principe est pourtant avĂ©rĂ©e, la singularitĂ© de la donnĂ©e mĂȘme recoupĂ©e est toujours relative. Les erreurs sont courantes, le faux-positif, une possibilitĂ© de tous les instants. Mais malgrĂ© ces travers, la mesure numĂ©rique devient le moyen d’établir la rĂšgle.


Compter les nuages

Dans ObjectivitĂ©, Lorraine Daston et Peter Galison retracent l’histoire de la notion d’objectivitĂ© dans les sciences depuis le XVIIIe siĂšcle. Les thĂ©oriciens expliquent le combat aussi vain qu’acharnĂ© des scientifiques Ă  neutraliser toute forme de subjectivitĂ©, en confĂ©rant parfois de façon fantasmĂ©e un statut supĂ©rieur Ă  l’objectivitĂ© comme seul registre de rĂ©alitĂ©. Les Ă©crivains citent en exemple les mises en garde faites aux botanistes Ă  ne pas rendre les dessins de fleurs trop prĂ©cis, au risque de crĂ©er des nouvelles espĂšces sur la base de singularitĂ©s non opĂ©rantes.

Depuis des siĂšcles, les scientifiques s’inquiĂštent de l’échelle d’observation. Trop loin, l’essentiel peut leur Ă©chapper, trop proche, on peut se perdre dans des dĂ©tails non pertinents. Non sans dĂ©rision dans son texte « Celui qui se consacre Ă  l’étude des nuages est perdu Â», l’écrivain Marcel Beyer [10], considĂšre ainsi que les nuages Ă©chappent Ă  l’observation scientifique car « pour l’homme de science Ă©clairĂ© et soucieux du sĂ©rieux de la chose scientifique, existe le danger de “voir quelque chose” dans le nuage, quelque chose qui existe, dans l’imagination certes, mais pas sous les yeux de l’observateur Â». Selon lui, ni les peintres de paysages, ni les photographes, ni les mĂ©tĂ©orologues ne saisissent la vĂ©ritable nature des nuages, si tentĂ© que cette nature vĂ©ritable existe. Variables, diffus, jamais identiques, les nuages se dĂ©robent selon lui, Ă  la « mise en science Â», Ă  la « mise en donnĂ©es Â», leurs interprĂ©tations Ă©tant infiniment inconstantes et bavardes. OĂč commence le nuage ? Quand finit-il ? Quelle forme serait suffisamment gĂ©nĂ©rique pour permettre un classement ? Comment isoler le nuage de son environnement, de sa relation aux autres nuages pour le dĂ©signer comme une entitĂ© rĂ©ellement autonome ? Comment dĂ©signer le nuage lambda comme unitĂ© de base, depuis laquelle on puisse compter les nuages ? On peut observer la prĂ©sence de nuages, mais c’est une autre affaire que de les compter un par un. Aussi, notre monde ressemble plus Ă  un rĂ©seau de nuages interconnectĂ©s et interdĂ©pendants qu’à une suite de donnĂ©es isolĂ©es, comptabilisĂ©es puis recoupĂ©es.

MĂȘme en l’absence d’outils de mesure, certaines prises de dĂ©cision aujourd’hui naissent d’une logique numĂ©rique. Cet Ă©tĂ©, les rĂšgles d’entrĂ©e au thĂ©Ăątre ont Ă©tĂ© dĂ©cidĂ©es par la dĂ©coupe du vivant en une suite de variables isolables selon les critĂšres de sĂ©curitĂ© du terrorisme et de la pandĂ©mie, en pensant qu’on pouvait prĂ©venir l’un sans gĂȘner l’autre. La variable risque d’attaque terroriste s’est trouvĂ©e isolĂ©e de la variable contagion par la COVID. Les personnes ont Ă©tĂ© alors privĂ©es de leurs gels hydroalcooliques n’étant plus Ă  ce moment l’objet qui sauve, mais devenant un potentiel explosif. En isolant les variables du terrorisme et de la COVID de la complexitĂ© du vivant, en les traitant sĂ©parĂ©ment, les mesures prises sont devenues ici contradictoires, car fondĂ©es sur une logique numĂ©rique descriptive trop pauvre.

Quelle relation entre la confiscation de mon gel hydroalcoolique, les attaques de drones, et la reconnaissance faciale ? Toutes les rĂšgles dĂ©crites ici sont fondĂ©es sur une approche computationnelle, sur le fait de compter d’abord, d’isoler des donnĂ©es, de les recouper et de dĂ©cider ensuite, sur la base du rĂ©sultat comptable, et parfois sur la base de ce seul rĂ©sultat comptable. La liste des rĂšgles, sociales ou politiques, fondĂ©es sur ce mĂȘme principe comptable est aujourd’hui insondable. Compter c’est isoler, compter c’est lisser. Compter c’est dĂ©cider.


Confiscation des gels hydroalcooliques
Ă  l’entrĂ©e du thĂ©Ăątre, juillet 2021




Source: Lundi.am