Design&Data

Le design numérique nomme,  pour une large part, tout le travail de donation des données. Comment est-ce qu’une data se donne? Cela suppose trois phases qui forment un tout : 1) quelles données avons-nous et quelle est leur nature ? 2) comment les faire parler ? 3) comment et à qui les montrer? Ce pourquoi « design numérique » et « data design » se recoupent.

• Dataware.

The data deluge, couverture de The Economist, Fev-mars 2010.

Les scénarii d’anticipation quant à l’évolution du web ne manquent pas[1]. Dans le film A boy and his atom, prouesse technologique s’il en est, IBM assure : “we move atoms to explore the limits of data storage”. Notre “révolution industrielle” a une histoire. “Big data” nomme le stade actuel de cette histoire qui ne cesse d’être révolutionnaire. Cela ne fait plus de doute pour personne, la métamorphose numérique concerne l’ensemble de la société et des qualités humaines. Tim Berners-Lee prône le linked data, et réclame Raw data Now ! Mais les données ne sont jamais complètement brutes, autrement dit les données ne sont jamais simplement données. C’est la ruse de la technique que de se faire passer pour naturel, c’est la ruse de l’industrie que de nommer donnée ou data sa propre production. L’invention pionnière de Tim-Berners Lee s’est déroulée au CERN, mais l’industrie des data est aujourd’hui sous domination quasi-exclusive des Etats-Unis (GAFA[2]), et comme le rappelait Stéphane Grumbach et Stéphane Frénot, l’Europe semble avoir manqué l’enjeu industriel des big data. Nous sommes passés d’une économie des biens à une économie des services et nous allons désormais vers une économie des datas. Tout est à repenser, comme le montre magistralement le rapport de Colin & Collin sur la fiscalité numérique.

Fluctuat nec mergitur ! La devise des Big data pourrait être celle de Paris, car l’enjeu est bien sûr de flotter sans sombrer dans l’énorme flux de données, de leur donner sens ! Nous parlons déjà d’“infobésité”, et le design de l’information a quelque chose à voir avec le travail du diététicien (cf. Information Diet). Comment lutter contre notre Digital Vertigo ? Certes, les Lumières étaient déjà un flux d’informations sans précédent[3], mais non seulement les big data sont de plus en plus big[4], mais en plus entre le Kilobytes (disquettes) et le Petabytes (cloud), la différence n’est pas seulement de degré mais de nature. “Big data” ne se réduit pas à “lots of data”, car d’une part c’est très largement inconsciemment que nous traçons des data, puisque désormais tout est enregistré par défaut, et d’autre part, il y a transformation du paradigme statistique, puisqu’il n’est plus question de généralisation à partir d’échantillons représentatifs, mais de prédiction et de personnalisation à partir d’une immense quantité de données (mass-personalization). Ce pourquoi on ne parle plus de statistique mais de data science. Il faudrait ajouter que les big data s’immiscent dans toutes les sciences et, petit à petit, changent la nature de la science[5].

Plutôt que de “big data”, nous préférons parler de “Dataware” ce qui désigne une tendance majeure où les données-métadonnées[6] et la manière d’y accéder, de les tracer et de les manipuler deviennent l’enjeu industriel majeur[7]. Les technologies des data sont, par définition, pharmacologiques, c’est-à-dire qu’elles sont à la fois des remèdes et des poisons. Comme l’écrit Valérie Peugeot : “Le meilleur côtoie le pire : la donnée peut être tour à tour vecteur d’émancipation ou de surveillance du citoyen, outil au service de l’intelligence collective ou facteur de déshumanisation des villes, instrument d’accentuation des inégalités ou de construction de nouvelles solidarités dans le champ de la santé, etc.”[8].

On cherche à tout prix à augmenter la réalité [de la “banale” appli Layarà cette vidéo-projet de deux étudiants en art : Sight]. On parle beaucoup de l’internet des objets et des SmartThings[9]. Ce ne sont plus seulement les ordinateurs qui sont reliés ou connectés (internet), ni des pages d’informations (le web), mais l’ensemble des données que sujets et objets tracent quotidiennement (dataware). Il y a de plus en plus d’agents numériques : il y a des êtres humains et des ordinateurs, mais il y a aussi des vaches, des voitures, des systèmes d’arrosages, les hauteurs du Mont-Blanc, des chaussures, etc. En 2011, était lancé le protocole IPV6, qui permettait de multiplier le nombre d’appareils connectés, si bien qu’aujourd’hui il y a bien plus d’objets connectés à Internet que d’êtres humains.

• Personal data, Société de contrôle & mesure de soi.

Comme l’explique Daniel Kaplan, dans La métamorphose des objets, les objets-interfaces ne sont pas tant des produits que l’on peut posséder que des espaces de services que l’on peut personnaliser. La tendance semble être à la personnalisation des interfaces, puis des jeux de données, et de plus en plus, des objets eux-mêmes. Mais cette personnalisation de masse risque de s’accompagner d’une désindividuation généralisée, si elle repose sur une extension  non contrôlée de l’automatisation.

We are Data. “La prochaine génération de l’open data est le personal data access” (David Eaves) : “le web constitue la base de données de nos intentions” (John Battelle). En réaction, on voit foisonner une multitude de projets qui visent à mieux protéger et mieux contrôler nos données personnelles[10].

Nous vivons dans une société où chacun note chacun (ce que fait AirBnb ou Uber par exemple) ; dans une société où chacun se mesure. Le mouvement du quantified self est né[11]. On a même pu proposer le qualificatif de datasexuel, pour nommer les obsédés des données personnelles. On peut désormais facilement quantifier un état ou une activité, comme le sommeil ou l’alimentation. La quantification de soi est une parfaite illustration des formes (technicisées) de l’individualisme contemporain, où la vente de l’autonomie s’accompagne de l’injonction de formuler un projet entrepreunarial de soi. Tout se mesure, y compris notre degré de dépendance à la mesure, à l’image de ce dépendomètre imaginé par NoDesign.

Il n’y a plus de barrières, mais le contrôle est partout. C’est ce qui inquiète, et ce qui explique des sites comme Ma vie privée qui vous aide à supprimer des informations personnelles sur le web – et ce combat est difficile comme le prouve les déconvenues de Web 2.0 Suicide machine ou de Seppukoo. Car à l’ère des Big data, les trois de moyens de protéger notre vie privée (soit notre consentement préalable, notre droit au retrait, et l’anonymisation) semblent dépassés. Nous vivons dans un monde de surveillance généralisée. Les designers se sont emparés de la question, à l’exemple du projet Hacking Citoyensde Geoffrey Dorne.[12]. Cependant, ce qu’il faut comprendre est que le contrôle ce n’est pas seulement la surveillance sous sa forme centralisée (PRISM), car chacun contrôle chacun. La dialectique principale n’est pas entre sécurité et respect de la vie privée, mais entre liberté et autonomie : plus nous sommes “libres”  – chacun est libre sur Facebook[13] –, plus nous sommes hétéronomes, fabriqués par la mesure et le contrôle de cette mesure. Ni souveraineté, ni discipline, mais contrôle. Nos sociétés sont passées d’un milieu fermé de discipline à un milieu ouvert de contrôle, contrôle à l’air libre et par l’air libre (the cloud). On ne se trouve plus devant le couple individu-masse, car les individus sont devenus des “dividuels” (des “clics”, des cartes électroniques, des puces RFID) et les masses des banques de données.  Toutes les peurs du Big Brother que l’on entend ici et là, semblent n’être qu’un long commentaire de ce que Gilles Deleuze annonçait, en mai 1990, avec concision et lucidité, dans son texte désormais fameux : “Post-scriptum aux sociétés de contrôle”. Et la société de contrôle n’est pas tant une société panoptique (Big Brother) qu’une société de mesure de soi.

• All is Smart?

Les apprentis designers, en travaillant au mi-lieu de l’espace physique et de l’espace numérique, semble reconfigurer l’espace des possibles, l’espace urbain comme possible, soit en utilisant directement les technologies numériques [à la manière du projet iGirouette], soit en les utilisant indirectement [au moyen d’imprimante 3D par exemple, à la manière de Fabrique Haktion]. L’espace urbain n’est plus seulement une affaire pour architecte et urbaniste. Le design urbain est par essence politique, car il intervient directement sur l’espace publique. Pourtant, des labos de digital urban et d’urban data design se développent un peu partout, mais le projet politique semble parfois masqué sous une rhétorique higtech. La prolifération des “capteurs” permet d’espérer une ville plus sensible [cf. City Sense de Sense Network ; Sense City ; etc.]. On rêve de villes intelligentes [la Fing, parmi d’autres, s’est emparée du sujet avec Alléger la ville,  Cité Labo, Habitants connectés, Montre verte],  mais les résultats se font peu sentir [cf. Adam Greenfield, Mark Shepard, Urban Computing and its discontents].

Saint-Gobain, autrefois “Manufacture royale de glaces de miroirs” (1665), ne vend plus aujourd’hui de “verre nu”, mais des verres aux multiples fonctions (de la gestion de la lumière à l’isolation en passant par des fonctions “actives” comme la production d’énergie), et s’engage donc, avec le Domolab, à construire la maison de demain. On rêve d’une maison intelligente capable d’arroser le jardin en fonction de la météo, de prévenir les pompiers en cas d’incendie, et de surveiller les enfants qui tombent dans la piscine. On a déjà tout imaginé et conçu : sol intelligent, volet intelligent, poubelle intelligente, fourchette intelligente, brosse à dent intelligente, etc.  Souvent, le but d’un “objet intelligent” n’est pas seulement de nous épargner d’avoir à penser ou à faire telle ou telle chose, mais d’améliorer notre comportement. Ce n’est plus de l’ingénierie de produit, mais de l’ingénierie sociale. Il suffit de se reporter à la définition de la ville intelligente par Wikipédia, pour s’apercevoir que c’est une question politique avant d’être une question technologique. On veut construire des villes intelligentes de toutes pièce à l’exemple de la Corée (Songdo International Business District) ou à Abu Dhabi (Masdar City), mais selon cette vision technologisante, toutes les villes se ressemblent et le Paris Intelligent serait alors équivalent au Tokyo intelligent. On peut espérer beaucoup de l’informatique dans les pavés (iPavement), ou imaginer avec Smart Citizen une plate-forme open-source de surveillance de l’environnement. Pourvu qu’on n’oublie pas que l’enjeu du smartgrid n’est pas seulement de réduire notre consommation d’énergie, mais aussi de changer notre rapport à l’énergie en nous impliquant d’avantage. Pourvu qu’on n’oublie pas non plus que le mobilier urbain intelligent doit être pensé dans son milieu avant que d’être conçu dans un laboratoire ou dans un atelier. Pour être intelligent, un objet doit s’intégrer à son milieu indissolublement biologique, social et technique.

Comme Gilbert Simondon l’avait bien compris, il n’est pas dit que l’intelligence d’un objet soit toujours compatible avec son automatisme. Les objets dits intelligents ne développent pas nécessairement l’intelligence, et des artistes imaginent déjà ce que serait une Too smart city. Le design de ces objets dits intelligents ne doit pas succomber au “solutionnisme”, cette idéologie régnante dénoncée par le chercheur Evgeny Mozorov. Celle-ci nous inonde de solutions technologiques à des problèmes qui n’en sont pas, et occulte par là-même les véritables problèmes industriels et sociaux. Il nous invite aussi à nous méfier des périls de la perfection et regrette, comme Michael Dobbins, l’auteur d’Urban Design and People, qu’on propose des solutions avant même que la question n’est était pleinement posée.

• Open data & design contributif.

Si l’information est le pouvoir, alors la décloisonner c’est ouvrir le pouvoir. Le mouvement Open Data a été initié par Obama en 2008 et consacré en 2010 par Tim Berners-Lee : l’année où les données libres ont gagné le monde. La France a emboité le pas est l’on trouve désormais 350 000 fichiers contenant des données publiques sur Data.Gouv.fr. Cependant, il faut être réaliste, si on parle beaucoup de l’open data et s’il existe de belles initiatives (comme le DataLab de l’OCDE), son impact sur la vie quotidienne reste ténue – nous avons besoin des designers. La question de l’ouverture des données publiques a tendance à masquer la question de la construction (socio-politique) de ces données. Le design de l’open data n’est pas anodin, car il formate des modèles de citoyenneté. Il suffit de comparer le portail américain où les données sont déjà structurées en communauté, et le portail français où les données ne sont pas ou peu attachées à des méta-données[14]. Les données n’étant jamais simplement données, chaque portail ouvre différemment aux données : le portail de Paris est bien difficile d’accès, en comparaison avec le portail de Saône-et-Loirequi a fait un véritable effort de (re)présentation, mais qui du coup est très prescriptif.

L’Open data ne signifie pas la gratuité[15]. Il ne concerne pas seulement les instances publiques (comme Where does my money go), mais aussi des personnes particulières qui décident de mettre leurs données en ligne pour le bien commun (comme Patientslikeme). Un  des plus beaux exemples d’open data est la carte coopérative libre, OpenStreetMap,  qui a pu donner d’autres cartes contributives d’utilité publique comme Handistrict.

La compétition ne semble plus la seule règle ; le partage, la collaboration, la contribution ont désormais leur place. Pour créer de la valeur avec des datas, on peut capter et exploiter les traces, partager des ressources, créer des plates-formes d’échanges, ou bien susciter de la contribution. L’une des modalités n’est pas exclusive des autres. La contribution peut être minimale (ex. Waze qui incite à “jouer” pour contribuer à la connaissance en temps réel du trafic routier) ou maximale (ex. Wikipedia). À l’instar de la Fiat Mio qui fut créée en open source avec des milliers de contributeurs, on mise beaucoup sur la collaboration connectée et on voit émerger des plateformes dédiées à l’innovation par la co-création et la co-conception.  L’économie du partage est en vogue, comme le mouvement OuiShare en témoigne[16]. Clay Shirky, dans Cognitive Surplus, distingue : le partage personnel (ex. lolcats), le partage communautaire (ex. Meetup), le partage public (ex. Wikipedia), le partage civique  (ex. Ushahidi). Les deux premiers sont les plus fréquents, les deux seconds sont les plus difficiles et les plus indispensables. Il ne s’agit pas seulement de partager des informations, des services ou des biens, mais de contribuer à un milieu créatif commun. Il ne suffit pas de « mettre en ligne », pour fabriquer du commun, il faut prendre part à la conception, au design d’un bien commun. La culture design participe de cet engouement pour l’économie collaborative, mais les designers ne doivent pas être dupes, car sous ce même mot se cache des réalités hétérogènes et parfois politiquement contradictoires[17]. Collaborer, cela peut signifier participer ou contribuer ; or le design de la contribution – à la différence d’un simple design de la participation[18] – nécessite un ancrage local, il ne fait plus appel à la multitude mais à un collectif.

L’économie contributive, que l’on nomme aussi production entre pairs (P2P), privilégierait la valeur d’usage. Cependant une bonne partie d’entre elle est récupérée le capitalisme classique qui capte toute la valeur d’échange sans rétribuer les contributeurs (ex. Facebook, Google). Tandis que l’économie contributive et les projets open source s’inscrivent dans la durabilité, la logique de marché s’inscrit dans une logique de rareté et dans l’obsolescence programmée. Tout l’enjeu serait donc de mettre en place une économie basée sur la demande, et non plus sur l’offre, en développant, par exemple, un réseau mondial de micro-fabriques. Michel Bauwens, le père de la P2Pfoundation, a récemment travaillé avec le gouvernement équatorien autour de la politique de transition vers une « social knowledge economy » : le projet « FLOK » (« Free, Libre, Open Knowledge ») qui présente le grand avantage de conceptualiser des scénarios de transition qui embrassent transformations économiques, écologiques et démocratiques.

[1] On pourra consulter cette vidéo d’anticipation sur l’évolution tentaculaire du web jusqu’en 2050.

[2] GAFA est l’acronyme de Google, Amazon, Facebook, Apple, soit les quatre géants américains qui dominent l’économie du web, voire l’économie tout court.

[3] Des chercheurs de Standford (cf. Mapping the Republic of Letter) remarquent qu’on croulait déjà sous l’information aux siècles des Lumières, en nous rappelant que Voltaire a écrit et tissé une correspondance de plus de 15.000 lettres, dont peut voir ci-contre une représentation graphique. Aujourd’hui, chacun de nous peut facilement égaler Voltaire, si ce n’est en qualité d’écriture, du moins en quantité de “traces écrites”.

[4] On entend ici ou là que l’humanité génère actuellement en quelques jours un volume de données équivalent à celui du total des données générées par l’humanité avant l’an 2000. “Chaque jour, selon IBM, 2,5 trillions d’octets de données sont générés, rappelle Nate Silver, 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement”. Google traite plus de 20 péta-octets par jour, c’est énorme, pour vous en convaincre vous pouvez visualisez cette infographie. Ceci permet par exemple à Google de prévoir la propagation du virus H1N1, ou de traduire de mieux en mieux nos langues. Comme l’ont montré Viktor Mayer-Schonberger et Kenneth Cukier  [Big data : une révolution qui va transformer notre façon de vivre, de travailler et penser– compte-renduici], derrière ce traitement massif des données se cachent bien des rêves, comme celui, peu avouable, d’identifier des “criminels” avant même qu’ils ne commettent leur crime !

[5] Dans un article de Wired, en 2008, Chris Anderson annonçait : “The End of Theory : The Data Deluge Makes The Scientific Method Obsolete”. Avec les Petabytes, le slogan devient “correlation is enough”. Avec le machine learning, il n’est plus question ni d’hypothèses ni de déduction, mais de corrélations entre variables.

[6] Il devient de plus en plus difficile de distinguer entre une culture de la méta-donnée, c’est-à-dire ce que vous enregistrez, archivez, indexez, annotez, et ce qui relève d’une culture de la donnée, du temps réel, de l’immédiat, c’est-à-dire ce qui n’a pas besoin, du moins pour vous, d’être enregistré ou retrouvé.

[7] Si on rattache la question des Big data à l’histoire de l’informatique, on distinguera, comme Christian Fauré, quatre vagues d’architecture : 1) La première vague d’architecture est celle du Hardware, dominée par IBM ; 2) La deuxième est celle du Software, dominée par Microsoft ; 3) La troisième est celle du Netware, dominée par Sun (Stanford University Network) ; 4) La quatrième vague d’architecture est celle du Dataware, dominée par Google.

[8] Valérie Peugeot, “Big data, la nouvelle pythie”, Fragments de modernité, mai 2013,  pp. 28-29

[9] Sur l’internet des objets, cf. par exemple : L’internet des objets n’est pas celui que vous croyez ? ; Ne dites pas à mes chaussures que je suis humain… elles croient que je suis un smartphone.

[10] Le projet VRM animé par Doc Searls fait de la maîtrise et de l’usage de leurs données par les consommateurs la base d’une transformation positive de l’économie : de l’économie de l’attention à l’économie de l’intention(Thumbtank est un service qui va dans ce sens). Il suffit de lire les “8 lois des Big data” de David Feinberg pour comprendre qu’il est conseillé aux entreprises de prendre le plus de données possibles dans le dos des consommateurs. C’est en quelque sorte contre ce type d’initiative qu’ont vu le jour des projets comme : MidataMidata (Royaume-Unis) ; Mydata Initiative (Etats-Unis), et sa stratégie de  Smart Disclosure  avec ses multiples initiatives de restitutions de données :  Blue Button  (donnée de santé), Green Button (énergie), ou Plotwatt. En France, le projet Mes infos de la Fing prolongea la réflexion. On pourrait citer aussi OpenPaths ; Cosy Cloud ; etc.

[11] Pour résumer le quantified self on peut peut-être se rapporter aux titres des articles d’Hubert Guillaud, sur InternetActu : où va la quantification de soi? ;  des outils au service du soi? ; les tabous de la mesure ; la mise en chiffre de soi : qui sont ceux qui mesurent?; Sommes nous encore autonomes?

[12] Ce projet est fondé sur une série  de six objets (bonnet, broche, porte-carte,  clefs USB, site internet…) qui aident le citoyen à se protéger du contrôle invisible et à distance (caméras, puces, mouchards, etc.). Dans le même sens, on peut citer le projet I See de l’Institute for applied autonomy, qui est un logiciel de cartographie proposant aux utilisateurs un itinéraire moins exposé aux caméras de surveillance.

[13] Sur notre rapport ambivalent à Facebook, cf. par exemple, Dominique Cardon : Critiquer (vraiment) Facebook.

[14] Nous devons ces remarques à une intervention de Clément Mabi, aux 20 ans du laboratoire Costech de l’UTC.

[15] Par exemple, DataPublica part du principe que la donnée, même d’origine publique, a un prix. Kelkartier est un bel exemple de synthèse de données publiques, mais ces données pour l’instant intéressent plus les agences immobilières que les citoyens.

[16] Cette économie du don et du partage tente d’introduire des nouveaux modèles économiques (à la manière de Kisskissbankbank et du crowdfunding), en facilitant le partage ou le troc de vêtements (pretachanger.fr), de repas (super-marmite.fr), d’appartements, de voitures (Cityzencar.fr).

[17] L’économie collaborative comprend des réalités différentes, elle englobe l’économie de la fonctionnalité (ex. : Velib’, Autolib’, Lokeo, Mon Joujou, etc.), mais aussi les marchés de la redistribution (ex. : Le Bon Coin, Freecycle, My Recycle Stuff, Homelink) et  d’autres modalités de partage (ex. : Campe dans mon jardin, Troc Heures de Castorama, Couchsurfing, Ulule, La ruche qui dit oui).  L’économie collaborative est scindée en deux, d’un côté elle est récupérée par le marché et la finance (Airbnb, TaskRabbit, Uber, etc.) de l’autre elle tente d’y échapper (AMAP, jardins partagés, ressourceries, accorderies, etc.).

[18] Sur la distinction entre web consultatif, web participatif et web contributif, cf. ce billet d’Olivier Ertzscheid.