Prolégomènes à une stratégie critique de la donnée

Résumé Fr

Au cours des dernières années, les développements parallèles du cyberespace, de la production de données (multiplication des capteurs de toutes formes, conforté par l'émergence de l'internet des objets) et des capacités de stockage et de traitements (cloud computing, traitement distribué) ont permis l'émergence de nouveaux outils comme le Big Data ou le machine learning. Ces nouvelles technologies ont fait l'objet d'un grand engouement médiatique et industriel car les promesses qui leurs sont associées semblent potentiellement révolutionnaires. L'hypothèse formulée serait que le traitement de données massives en temps réel permettrait d'améliorer considérablement nos capacités à connaître notre environnement, à y interagir, et à prédire des évènements et des comportements à court et moyen termes . La connaissance scientifique serait elle-même en passe d'être bouleversée, la faculté de corréler des données les unes avec les autres par le biais d'algorithmes prenant la place des traditionnels facteurs de causalité qui fondent le socle de la pensée scientifique. En 2008, le rédacteur en chef de la célèbre revue Wired, Chris Anderson annonçait ainsi la « fin de la théorie » et des méthodes scientifiques traditionnelles, qui visent à expliquer des phénomènes sociaux et à les interpréter. Après un état des lieux des débats et des attentes qui ont émergés ces dernières années dans les milieux militaires concernant ce nouvel outil, nous proposons ici d’interroger la notion même de « donnée » pour essayer de définir une stratégie spécifique, qui dépasse un cadre strictement technique afin de faire émerger la nature des enjeux et des choix humains auxquels les décideurs sont aujourd’hui confrontés.