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| Gouvernementalité algorithmique | Gouvernementalité algorithmique |
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glossaire | referentiel | 0.2.0 | Paradigme de régulation fondé sur le calcul automatisé, la corrélation de données, le scoring, le classement et le pilotage comportemental par systèmes algorithmiques. |
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paradigme | paradigme | cas-ia | intermediaire |
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La gouvernementalité algorithmique désigne ici un paradigme de régulation fondé sur le calcul automatisé, la corrélation de données, le scoring, le classement, la prédiction et le pilotage comportemental par systèmes algorithmiques.
Ancrage théorique minimal
Chez Antoinette Rouvroy et Thomas Berns, la gouvernementalité algorithmique prolonge la gouvernementalité foucaldienne en la déplaçant vers des régimes de calcul automatisé. Le pouvoir n’agit plus seulement par norme explicite, discipline ou décision identifiable ; il agit par capture de traces, traitement massif de données, corrélations statistiques, profils, scores, recommandations et modulations d’environnement.
Son trait décisif est de gouverner moins par prescription directe que par anticipation, orientation et ajustement des possibles. Les conduites sont prises dans des infrastructures qui filtrent, classent, hiérarchisent, recommandent, alertent ou désincitent avant même qu’une décision ne soit toujours clairement formulée comme telle.
La gouvernementalité algorithmique ne cherche donc pas nécessairement à produire un sujet obéissant à une norme énoncée. Elle tend plutôt à agir sur des profils, des probabilités, des comportements anticipés et des régularités extraites de données. la personne concrète peut alors être contournée au profit d’un double statistique, d’un score ou d’une probabilité d’action.
L’usage archicratique de ce concept retient cette puissance critique, mais la déplace vers une question régulatrice : par quelles architectures ces calculs deviennent-ils opératoires, et où peuvent-ils être rendus visibles, discutables, justifiables et révisables ?
Distinction
La gouvernementalité algorithmique ne se confond ni avec la simple numérisation, ni avec l’informatique administrative, ni avec l’usage ponctuel d’outils d’aide à la décision.
Elle désigne un mode de régulation dans lequel le calcul devient une prise de gouvernement : il classe, priorise, détecte, recommande, module, exclut ou rend certaines trajectoires plus probables que d’autres.
Elle se distingue :
- de la Gouvernementalité, dont elle radicalise le versant technique, corrélationnel et automatisé ;
- de la Cybernétique, dont elle hérite les logiques de feedback, de pilotage et d’ajustement ;
- de la Préemption algorithmique, qui en constitue une forme plus radicale lorsque l’écart est neutralisé avant même sa comparution.
Fonction dans le paysage théorique
Ce paradigme permet de penser :
- le gouvernement par données ;
- les dispositifs de scoring, recommandation, filtrage, détection et priorisation ;
- la conduite silencieuse des comportements ;
- la substitution de corrélations opérationnelles à des justifications explicites ;
- l’intégration du calcul dans les infrastructures ordinaires de décision ;
- la production de scènes manquantes autour des systèmes automatisés ;
- la transformation des personnes en profils, segments, risques ou probabilités.
Rapport à l’archicratie
L’archicratie trouve dans la gouvernementalité algorithmique un diagnostic décisif des régulations contemporaines.
Ce paradigme montre que la régulation peut devenir extrêmement effective tout en restant peu visible : elle opère dans les modèles, les bases de données, les seuils, les interfaces, les systèmes de recommandation, les classements, les scores et les chaînes automatisées de décision.
Du point de vue archicratique, la gouvernementalité algorithmique manifeste une cratialité automatisée : elle agit, trie, module et oriente. Mais cette cratialité est souvent adossée à des arcalités cachées : choix de variables, catégories, objectifs, métriques, seuils, fonctions d’optimisation, hypothèses de modèle et valeurs incorporées dans le système.
La question archicratique devient alors : où ces prises peuvent-elles comparaître ?
Un score, une recommandation, un classement ou une alerte ne sont pas seulement des résultats techniques. Ce sont des actes régulateurs lorsqu’ils affectent l’accès à un droit, à une ressource, à une visibilité, à une opportunité ou à une reconnaissance.
L’archicration demande donc que ces actes puissent être documentés, expliqués, contestés, audités, suspendus et révisés.
Limite archicratique
Le gain du concept est considérable : il permet de nommer la mutation contemporaine d’un pouvoir qui gouverne par calcul, corrélation et modulation plutôt que par commandement explicite.
Mais, du point de vue archicratique, ce diagnostic reste insuffisant s’il ne débouche pas sur des dispositifs de reprise.
La gouvernementalité algorithmique décrit puissamment la fermeture possible du gouvernement par les données, mais elle ne formalise pas toujours les scènes capables de rouvrir cette fermeture : audit, journal de justification, droit au différé contradictoire, tribunal de l’algorithme, coupe-circuit citoyen, cartographie des scènes manquantes.
La question décisive devient alors : comment transformer une chaîne algorithmique de conduite en architecture publiquement éprouvable ?
C’est ici que l’archicratie prolonge le diagnostic. Elle ne se contente pas de dire que les algorithmes gouvernent ; elle demande comment leurs prises peuvent devenir lisibles, imputables, contestables, révisables et co-viabilisables.
Sans ces conditions, la gouvernementalité algorithmique tend vers l’autarchicratie : une régulation qui fonctionne, mais qui se soustrait à la scène où elle devrait comparaître.
Références minimales
- Antoinette Rouvroy et Thomas Berns, « Gouvernementalité algorithmique et perspectives d’émancipation. Le disparate comme condition d’individuation par la relation ? », 2013.
- Antoinette Rouvroy, “La gouvernementalité algorithmique : radicalisation et stratégie immunitaire du capitalisme et du néolibéralisme ?”, 2011.
- Antoinette Rouvroy, “Des données sans personne : le fétichisme de la donnée à caractère personnel à l’épreuve de l’idéologie des Big Data”, 2014.
- Thomas Berns, Gouverner sans gouverner. Une archéologie politique de la statistique, 2009.