Voici le deuxième volet (si vous avez raté le premier) de l’enquête approfondie d’Hubert Guillaud sur l’exploration des algorithmes, et de son analyse  des enjeux qui en découlent.

Dans le code source de l’amplification algorithmique : que voulons-nous vraiment savoir ?

par Hubert GUILLAUD

Que voulons-nous vraiment savoir en enquêtant sur l’amplification algorithmique ? C’est justement l’enjeu du projet de recherche qu’Arvind Narayan mène au Knight Institute de l’université Columbia où il a ouvert un blog dédié et qui vient d’accueillir une grande conférence sur le sujet. Parler d’amplification permet de s’intéresser à toute la gamme des réponses qu’apportent les plateformes, allant de l’amélioration de la portée des discours à leur suppression, tout en se défiant d’une réduction binaire à la seule modération automatisée, entre ce qui doit être supprimé et ce qui ne doit pas l’être. Or, les phénomènes d’amplification ne sont pas sans effets de bord, qui vont bien au-delà de la seule désinformation, à l’image des effets très concrets qu’ont les influenceurs sur le commerce ou le tourisme. Le gros problème, pourtant, reste de pouvoir les étudier sans toujours y avoir accès.

Outre des analyses sur TikTok et les IA génératives, le blog recèle quelques trésors, notamment une monumentale synthèse qui fait le tour du sujet en expliquant les principes de fonctionnements des algorithmes (l’article est également très riche en liens et références, la synthèse que j’en propose y recourra assez peu).

Narayan rappelle que les plateformes disposent de très nombreux algorithmes entremêlés, mais ceux qui l’intéressent particulièrement sont les algorithmes de recommandation, ceux qui génèrent les flux, les contenus qui nous sont mis à disposition. Alors que les algorithmes de recherche sont limités par le terme recherché, les algorithmes de recommandation sont bien plus larges et donnent aux plateformes un contrôle bien plus grand sur ce qu’elles recommandent à un utilisateur.

La souscription, le réseau et l’algorithme

Pour Narayan, il y a 3 grands types de leviers de propagation : la souscription (ou abonnement), le réseau et l’algorithme. Dans le modèle par abonnement, le message atteint les personnes qui se sont abonnées à l’auteur du message. Dans le modèle de réseau, il se propage en cascade à travers le réseau tant que les utilisateurs qui le voient choisissent de le propager. Dans le modèle algorithmique, les utilisateurs ayant des intérêts similaires (tels que définis par l’algorithme sur la base de leurs engagements passés) sont représentés plus près les uns des autres. Plus les intérêts d’un utilisateur sont similaires à ceux définis, plus il est probable que le contenu lui sera recommandé.

À l’origine, les réseaux sociaux comme Facebook ou Twitter ne fonctionnaient qu’à l’abonnement : vous ne voyiez que les contenus des personnes auxquelles vous étiez abonnés et vous ne pouviez pas republier les messages des autres ! Dans le modèle de réseau, un utilisateur voit non seulement les messages créés par les personnes auxquelles il s’est abonné, mais aussi les messages que ces utilisateurs choisissent d’amplifier, ce qui crée la possibilité de cascades d’informations et de contenus “viraux”, comme c’était le cas de Twitter jusqu’en 2016, moment où le réseau introduisit le classement algorithmique. Dans le modèle algorithmique, la souscription est bien souvent minorée, le réseau amplifié mais surtout, le flux dépend principalement de ce que l’algorithme estime être le plus susceptible d’intéresser l’utilisateur. C’est ce que Cory Doctorow désigne comme « l’emmerdification  » de nos flux, le fait de traiter la liste des personnes auxquelles nous sommes abonnés comme des suggestions et non comme des commandes.

Le passage aux recommandations algorithmiques a toujours généré des contestations, notamment parce que, si dans les modèles d’abonnement et de réseau, les créateurs peuvent se concentrer sur la construction de leur réseau, dans le « modèle algorithmique, cela ne sert à rien, car le nombre d’abonnés n’a rien à voir avec la performance des messages » (mais comme nous sommes dans des mélanges entre les trois modèles, le nombre d’abonnés a encore un peu voire beaucoup d’influence dans l’amplification). Dans le modèle algorithmique, l’audience de chaque message est optimisée de manière indépendante en fonction du sujet, de la « qualité » du message et d’un certain nombre de paramètres pris en compte par le modèle.

Amplification et viralité

La question de l’amplification interroge la question de la viralité, c’est-à-dire le fait qu’un contenu soit amplifié par une cascade de reprises, et non pas seulement diffusé d’un émetteur à son public. Le problème de la viralité est que sa portée reste imprévisible. Pour Narayan, sur toutes les grandes plateformes, pour la plupart des créateurs, la majorité de l’engagement provient d’une petite fraction de contenu viral. Sur TikTok comme sur YouTube, 20 % des vidéos les plus vues d’un compte obtiennent plus de 70 % des vues. Plus le rôle de l’algorithme dans la propagation du contenu est important, par opposition aux abonnements ou au réseau, plus cette inégalité semble importante.

Parce qu’il est particulièrement repérable dans la masse des contenus, le contenu viral se prête assez bien à la rétropropagation, c’est-à-dire à son déclassement ou à sa suppression. Le problème justement, c’est qu’il y a plein de manières de restreindre le contenu. Facebook classe les posts rétrogradés plus bas dans le fil d’actualité qu’ils ne le seraient s’ils ne l’avaient pas été, afin que les utilisateurs soient moins susceptibles de le rencontrer et de le propager. À son tour, l’effet de la rétrogradation sur la portée peut être imprévisible, non linéaire et parfois radical, puisque le contenu peut devenir parfaitement invisible. Cette rétrogradation est parfaitement opaque, notamment parce qu’une faible portée n’est pas automatiquement suspecte, étant donné qu’il existe une grande variation dans la portée naturelle du contenu.

Amplification et prédiction de l’engagement

Les plateformes ont plusieurs objectifs de haut niveau : améliorer leurs revenus publicitaires bien sûr et satisfaire suffisamment les utilisateurs pour qu’ils reviennent… Mais ces objectifs n’aident pas vraiment à décider ce qu’il faut donner à un utilisateur spécifique à un moment précis ni à mesurer comment ces décisions impactent à long terme la plateforme. D’où le fait que les plateformes observent l’engagement, c’est-à-dire les actions instantanées des utilisateurs, comme le like, le commentaire ou le partage qui permettent de classer le contenu en fonction de la probabilité que l’utilisateur s’y intéresse. « D’une certaine manière, l’engagement est une approximation des objectifs de haut niveau. Un utilisateur qui s’engage est plus susceptible de revenir et de générer des revenus publicitaires pour la plateforme.  »
Si l’engagement est vertueux, il a aussi de nombreuses limites qui expliquent que les algorithmes intègrent bien d’autres facteurs dans leur calcul. Ainsi, Facebook et Twitter optimisent les « interactions sociales significatives », c’est-à-dire une moyenne pondérée des likes, des partages et des commentaires. YouTube, lui, optimise en fonction de la durée de visionnage que l’algorithme prédit. TikTok utilise les interactions sociales et valorise les vidéos qui ont été regardées jusqu’au bout, comme un signal fort et qui explique certainement le caractère addictif de l’application et le fait que les vidéos courtes (qui ont donc tendance à obtenir un score élevé) continuent de dominer la plateforme.

En plus de ces logiques de base, il existe bien d’autres logiques secondaires, comme par exemple, pour que l’expérience utilisateur ne soit pas ralentie par le calcul, que les suggestions restent limitées, sélectionnées plus que classées, selon divers critères plus que selon des critères uniques (par exemple en proposant des nouveaux contenus et pas seulement des contenus similaires à ceux qu’on a apprécié, TikTok se distingue à nouveau par l’importance qu’il accorde à l’exploration de nouveaux contenus… c’est d’ailleurs la tactique suivie désormais par Instagram de Meta via les Reels, boostés sur le modèle de TikTok, qui ont le même effet que sur TikTok, à savoir une augmentation du temps passé sur l’application)… 

« Bien qu’il existe de nombreuses différences dans les détails, les similitudes entre les algorithmes de recommandation des différentes plateformes l’emportent sur leurs différences », estime Narayan. Les différences sont surtout spécifiques, comme Youtube qui optimise selon la durée de visionnage, ou Spotify qui s’appuie davantage sur l’analyse de contenu que sur le comportement. Pour Narayan, ces différences montrent qu’il n’y a pas de risque concurrentiel à l’ouverture des algorithmes des plateformes, car leurs adaptations sont toujours très spécifiques. Ce qui varie, c’est la façon dont les plateformes ajustent l’engagement.

Comment apprécier la similarité ?

Mais la grande question à laquelle tous tentent de répondre est la même : « Comment les utilisateurs similaires à cet utilisateur ont-ils réagi aux messages similaires à ce message ?  »

Si cette approche est populaire dans les traitements, c’est parce qu’elle s’est avérée efficace dans la pratique. Elle repose sur un double calcul de similarité. D’abord, celle entre utilisateurs. La similarité entre utilisateurs dépend du réseau (les gens que l’on suit ou ceux qu’on commente par exemple, que Twitter valorise fortement, mais peu TikTok), du comportement (qui est souvent plus critique, « deux utilisateurs sont similaires s’ils se sont engagés dans un ensemble de messages similaires  ») et les données démographiques (du type âge, sexe, langue, géographie… qui sont en grande partie déduits des comportements).

Ensuite, il y a un calcul sur la similarité des messages qui repose principalement sur leur sujet et qui repose sur des algorithmes d’extraction des caractéristiques (comme la langue) intégrant des évaluations normatives, comme la caractérisation de discours haineux. L’autre signal de similarité des messages tient, là encore, au comportement : « deux messages sont similaires si un ensemble similaire d’utilisateurs s’est engagé avec eux ». Le plus important à retenir, insiste Narayan, c’est que « l’enregistrement comportemental est le carburant du moteur de recommandation ». La grande difficulté, dans ces appréciations algorithmiques, consiste à faire que le calcul reste traitable, face à des volumes d’enregistrements d’informations colossaux.

Une histoire des évolutions des algorithmes de recommandation

« La première génération d’algorithmes de recommandation à grande échelle, comme ceux d’Amazon et de Netflix au début des années 2000, utilisait une technique simple appelée filtrage collaboratif : les clients qui ont acheté ceci ont également acheté cela ». Le principe était de recommander des articles consultés ou achetés d’une manière rudimentaire, mais qui s’est révélé puissant dans le domaine du commerce électronique. En 2006, Netflix a organisé un concours en partageant les évaluations qu’il disposait sur les films pour améliorer son système de recommandation. Ce concours a donné naissance à la « factorisation matricielle », une forme de deuxième génération d’algorithmes de recommandation, c’est-à-dire capables d’identifier des combinaisons d’attributs et de préférences croisées. Le système n’étiquette pas les films avec des termes interprétables facilement (comme “drôle” ou “thriller” ou “informatif”…), mais avec un vaste ensemble d’étiquettes (de micro-genres obscurs comme « documentaires émouvants qui combattent le système ») qu’il associe aux préférences des utilisateurs. Le problème, c’est que cette factorisation matricielle n’est pas très lisible pour l’utilisateur et se voir dire qu’on va aimer tel film sans savoir pourquoi n’est pas très satisfaisant. Enfin, ce qui marche pour un catalogue de film limité n’est pas adapté aux médias sociaux où les messages sont infinis. La prédominance de la factorisation matricielle explique pourquoi les réseaux sociaux ont tardé à se lancer dans la recommandation, qui est longtemps restée inadaptée à leurs besoins.

Pourtant, les réseaux sociaux se sont tous convertis à l’optimisation basée sur l’apprentissage automatique. En 2010, Facebook utilisait un algorithme appelé EdgeRank pour construire le fil d’actualité des utilisateurs qui consistait à afficher les éléments par ordre de priorité décroissant selon un score d’affinité qui représente la prédiction de Facebook quant au degré d’intérêt de l’utilisateur pour les contenus affichés, valorisant les photos plus que le texte par exemple. À l’époque, ces pondérations étaient définies manuellement plutôt qu’apprises. En 2018, Facebook est passé à l’apprentissage automatique. La firme a introduit une métrique appelée « interactions sociales significatives » (MSI pour meaningful social interactions) dans le système d’apprentissage automatique. L’objectif affiché était de diminuer la présence des médias et des contenus de marque au profit des contenus d’amis et de famille. « La formule calcule un score d’interaction sociale pour chaque élément susceptible d’être montré à un utilisateur donné ». Le flux est généré en classant les messages disponibles selon leur score MSI décroissant, avec quelques ajustements, comme d’introduire de la diversité (avec peu d’indications sur la façon dont est calculée et ajoutée cette diversité). Le score MSI prédit la probabilité que l’utilisateur ait un type d’interaction spécifique (comme liker ou commenter) avec le contenu et affine le résultat en fonction de l’affinité de l’utilisateur avec ce qui lui est proposé. Il n’y a plus de pondération dédiée pour certains types de contenus, comme les photos ou les vidéos. Si elles subsistent, c’est uniquement parce que le système l’aura appris à partir des données de chaque utilisateur, et continuera à vous proposer des photos si vous les appréciez.

« Si l’on pousse cette logique jusqu’à sa conclusion naturelle, il ne devrait pas être nécessaire d’ajuster manuellement la formule en fonction des affinités. Si les utilisateurs préfèrent voir le contenu de leurs amis plutôt que celui des marques, l’algorithme devrait être en mesure de l’apprendre ». Ce n’est pourtant pas ce qu’il se passe. Certainement pour lutter contre la logique de l’optimisation de l’engagement, estime Narayan, dans le but d’augmenter la satisfaction à long terme, que l’algorithme ne peut pas mesurer, mais là encore sans que les modalités de ces ajustements ne soient clairement documentés.

Est-ce que tout cela est efficace ?

Reste à savoir si ces algorithmes sont efficaces ! « Il peut sembler évident qu’ils doivent bien fonctionner, étant donné qu’ils alimentent des plateformes technologiques qui valent des dizaines ou des centaines de milliards de dollars. Mais les chiffres racontent une autre histoire. Le taux d’engagement est une façon de quantifier le problème : il s’agit de la probabilité qu’un utilisateur s’intéresse à un message qui lui a été recommandé. Sur la plupart des plateformes, ce taux est inférieur à 1 %. TikTok est une exception, mais même là, ce taux dépasse à peine les 5 %. »

Le problème n’est pas que les algorithmes soient mauvais, mais surtout que les gens ne sont pas si prévisibles. Et qu’au final, les utilisateurs ne se soucient pas tant du manque de précision de la recommandation. « Même s’ils sont imprécis au niveau individuel, ils sont précis dans l’ensemble. Par rapport aux plateformes basées sur les réseaux, les plateformes algorithmiques semblent être plus efficaces pour identifier les contenus viraux (qui trouveront un écho auprès d’un grand nombre de personnes). Elles sont également capables d’identifier des contenus de niche et de les faire correspondre au sous-ensemble d’utilisateurs susceptibles d’y être réceptifs. » Si les algorithmes sont largement limités à la recherche de modèles dans les données comportementales, ils n’ont aucun sens commun. Quant au taux de clic publicitaire, il reste encore plus infinitésimal – même s’il est toujours considéré comme un succès !

Les ingénieurs contrôlent-ils encore les algorithmes ?

Les ingénieurs ont très peu d’espace pour contrôler les effets des algorithmes de recommandation, estime Narayan, en prenant un exemple. En 2019, Facebook s’est rendu compte que les publications virales étaient beaucoup plus susceptibles de contenir des informations erronées ou d’autres types de contenus préjudiciables. En d’autres termes, ils se sont rendu compte que le passage à des interactions sociales significatives (MSI) a eu des effets de bords : les contenus qui suscitaient l’indignation et alimentaient les divisions gagnaient en portée, comme l’a expliqué l’ingénieure et lanceuse d’alerte Frances Haugen à l’origine des Facebook Files, dans ses témoignages. C’est ce que synthétise le tableau de pondération de la formule MSI publié par le Wall Street Journal, qui montrent que certains éléments ont des poids plus forts que d’autres : un commentaire vaut 15 fois plus qu’un like, mais un commentaire signifiant ou un repartage 30 fois plus, chez Facebook. Une pondération aussi élevée permet d’identifier les messages au potentiel viral et de les stimuler davantage. En 2020, Facebook a ramené la pondération des partages à 1,5, mais la pondération des commentaires est restée très élevée (15 à 20 fois plus qu’un like). Alors que les partages et les commentaires étaient regroupés dans une seule catégorie de pondération en 2018, ils ne le sont plus. Cette prime au commentaire demeure une prime aux contenus polémiques. Reste, on le comprend, que le jeu qui reste aux ingénieurs de Facebook consiste à ajuster le poids des paramètres. Pour Narayan : piloter un système d’une telle complexité en utilisant si peu de boutons ne peut qu’être difficile.

Le chercheur rappelle que le système est censé être neutre à l’égard de tous les contenus, à l’exception de certains qui enfreignent les règles de la plateforme. Utilisateurs et messages sont alors rétrogradés de manière algorithmique suite à signalement automatique ou non. Mais cette neutralité est en fait très difficile à atteindre. Les réseaux sociaux favorisent ceux qui ont déjà une grande portée, qu’elle soit méritée ou non, et sont récompensés par une plus grande portée encore. Par exemple, les 1 % d’auteurs les plus importants sur Twitter reçoivent 80 % des vues des tweets. Au final, cette conception de la neutralité finit par récompenser ceux qui sont capables de pirater l’engagement ou de tirer profit des biais sociaux.

Outre cette neutralité, un deuxième grand principe directeur est que « l’algorithme sait mieux que quiconque ». « Ce principe et celui de la neutralité se renforcent mutuellement. Le fait de confier la politique (concernant le contenu à amplifier) aux données signifie que les ingénieurs n’ont pas besoin d’avoir un point de vue à ce sujet. Et cette neutralité fournit à l’algorithme des données plus propres à partir desquelles il peut apprendre. »
Le principe de l’algorithme qui sait le mieux signifie que la même optimisation est appliquée à tous les types de discours : divertissement, informations éducatives, informations sur la santé, actualités, discours politique, discours commercial, etc. En 2021, FB a fait une tentative de rétrograder tout le contenu politique, ce qui a eu pour effet de supprimer plus de sources d’information de haute qualité que de faible qualité, augmentant la désinformation. Cette neutralité affichée permet également une forme de désengagement des ingénieurs.

En 2021, encore, FB a entraîné des modèles d’apprentissage automatique pour classer les messages en deux catégories : bons ou mauvais pour le monde, en interrogeant les utilisateurs pour qu’ils apprécient des contenus qui leurs étaient proposés pour former les données. FB a constaté que les messages ayant une plus grande portée étaient considérés comme étant mauvais pour le monde. FB a donc rétrogradé ces contenus… mais en trouvant moins de contenus polémique, cette modification a entraîné une diminution de l’ouverture de l’application par les utilisateurs. L’entreprise a donc redéployé ce modèle en lui donnant bien moins de poids. Les corrections viennent directement en conflit avec le modèle d’affaires.

Pourquoi l’optimisation de l’engagement nous nuit-elle ?

« Un grand nombre des pathologies familières des médias sociaux sont, à mon avis, des conséquences relativement directes de l’optimisation de l’engagement », suggère encore le chercheur. Cela explique pourquoi les réformes sont difficiles et pourquoi l’amélioration de la transparence des algorithmes, de la modération, voire un meilleur contrôle par l’utilisateur de ce qu’il voit (comme le proposait Gobo mis en place par Ethan Zuckerman), ne sont pas des solutions magiques (même si elles sont nécessaires).

Les données comportementales, celles relatives à l’engagement passé, sont la matière première essentielle des moteurs de recommandations. Les systèmes privilégient la rétroaction implicite sur l’explicite, à la manière de YouTube qui a privilégié le temps passé sur les rétroactions explicites (les likes). Sur TikTok, il n’y a même plus de sélection, il suffit de swipper.

Le problème du feedback implicite est qu’il repose sur nos réactions inconscientes, automatiques et émotionnelles, sur nos pulsions, qui vont avoir tendance à privilégier une vidéo débile sur un contenu expert.

Pour les créateurs de contenu, cette optimisation par l’engagement favorise la variance et l’imprévisibilité, ce qui a pour conséquence d’alimenter une surproduction pour compenser cette variabilité. La production d’un grand volume de contenu, même s’il est de moindre qualité, peut augmenter les chances qu’au moins quelques-uns deviennent viraux chaque mois afin de lisser le flux de revenus. Le fait de récompenser les contenus viraux se fait au détriment de tous les autres types de contenus (d’où certainement le regain d’attraits pour des plateformes non algorithmiques, comme Substack voire dans une autre mesure, Mastodon).

Au niveau de la société, toutes les institutions sont impactées par les plateformes algorithmiques, du tourisme à la science, du journalisme à la santé publique. Or, chaque institution à des valeurs, comme l’équité dans le journalisme, la précision en science, la qualité dans nombre de domaines. Les algorithmes des médias sociaux, eux, ne tiennent pas compte de ces valeurs et de ces signaux de qualité. « Ils récompensent des facteurs sans rapport, sur la base d’une logique qui a du sens pour le divertissement, mais pas pour d’autres domaines ». Pour Narayan, les plateformes de médias sociaux « affaiblissent les institutions en sapant leurs normes de qualité et en les rendant moins dignes de confiance ». C’est particulièrement actif dans le domaine de l’information, mais cela va bien au-delà, même si ce n’est pas au même degré. TikTok peut sembler ne pas représenter une menace pour la science, mais nous savons que les plateformes commencent par être un divertissement avant de s’étendre à d’autres sphères du discours, à l’image d’Instagram devenant un outil de communication politique ou de Twitter, où un tiers des tweets sont politiques.

La science des données en ses limites

Les plateformes sont bien conscientes de leurs limites, pourtant, elles n’ont pas fait beaucoup d’efforts pour résoudre les problèmes. Ces efforts restent occasionnels et rudimentaires, à l’image de la tentative de Facebook de comprendre la valeur des messages diffusés. La raison est bien sûr que ces aménagements nuisent aux résultats financiers de l’entreprise. « Le recours à la prise de décision subconsciente et automatique est tout à fait intentionnelle ; c’est ce qu’on appelle la « conception sans friction ». Le fait que les utilisateurs puissent parfois faire preuve de discernement et résister à leurs impulsions est vu comme un problème à résoudre. »

Pourtant, ces dernières années, la réputation des plateformes n’est plus au beau fixe. Narayan estime qu’il y a une autre limite. « La plupart des inconvénients de l’optimisation de l’engagement ne sont pas visibles dans le cadre dominant de la conception des plateformes, qui accorde une importance considérable à la recherche d’une relation quantitative et causale entre les changements apportés à l’algorithme et leurs effets. »
Si on observe les raisons qui poussent l’utilisateur à quitter une plateforme, la principale est qu’il ne parvient pas à obtenir des recommandations suffisamment intéressantes. Or, c’est exactement ce que l’optimisation par l’engagement est censée éviter. Les entreprises parviennent très bien à optimiser des recommandations qui plaisent à l’utilisateur sur l’instant, mais pas celles qui lui font dire, une fois qu’il a fermé l’application, que ce qu’il y a trouvé l’a enrichi. Elles n’arrivent pas à calculer et à intégrer le bénéfice à long terme, même si elles restent très attentives aux taux de rétention ou aux taux de désabonnement. Pour y parvenir, il faudrait faire de l’A/B testing au long cours. Les plateformes savent le faire. Facebook a constaté que le fait d’afficher plus de notifications augmentait l’engagement à court terme mais avait un effet inverse sur un an. Reste que ce regard sur leurs effets à longs termes ne semble pas être une priorité par rapport à leurs effets de plus courts termes.

Une autre limite repose sur l’individualisme des plateformes. Si les applications sociales sont, globalement, assez satisfaisantes pour chacun, ni les utilisateurs ni les plateformes n’intériorisent leurs préjudices collectifs. Ces systèmes reposent sur l’hypothèse que le comportement de chaque utilisateur est indépendant et que l’effet sur la société (l’atteinte à la démocratie par exemple…) est très difficile à évaluer. Narayan le résume dans un tableau parlant, où la valeur sur la société n’a pas de métrique associée.

Les algorithmes ne sont pas l’ennemi (enfin si, quand même un peu)

Pour répondre à ces problèmes, beaucoup suggèrent de revenir à des flux plus chronologiques ou a des suivis plus stricts des personnes auxquelles nous sommes abonnés. Pas sûr que cela soit une solution très efficace pour gérer les volumes de flux, estime le chercheur. Les algorithmes de recommandation ont été la réponse à la surcharge d’information, rappelle-t-il : « Il y a beaucoup plus d’informations en ligne en rapport avec les intérêts d’une personne qu’elle n’en a de temps disponible. » Les algorithmes de classement sont devenus une nécessité pratique. Même dans le cas d’un réseau longtemps basé sur l’abonnement, comme Instagram : en 2016, la société indiquait que les utilisateurs manquaient 70 % des publications auxquelles ils étaient abonnés. Aujourd’hui, Instagram compte 5 fois plus d’utilisateurs. En fait, les plateformes subissent d’énormes pressions pour que les algorithmes soient encore plus au cœur de leur fonctionnement que le contraire. Et les systèmes de recommandation font leur entrée dans d’autres domaines, comme l’éducation (avec Coursera) ou la finance (avec Robinhood).

Pour Narayan, l’enjeu reste de mieux comprendre ce qu’ils font. Pour cela, nous devons continuer d’exiger d’eux bien plus de transparence qu’ils n’en livrent. Pas plus que dans le monde des moteurs de recherche nous ne reviendrons aux annuaires, nous ne reviendrons pas aux flux chronologiques dans les moteurs de recommandation. Nous avons encore des efforts à faire pour contrecarrer activement les modèles les plus nuisibles des recommandations. L’enjeu, conclut-il, est peut-être d’esquisser plus d’alternatives que nous n’en disposons, comme par exemple, d’imaginer des algorithmes de recommandations qui n’optimisent pas l’engagement, ou pas seulement. Cela nécessite certainement aussi d’imaginer des réseaux sociaux avec des modèles économiques différents. Un autre internet. Les algorithmes ne sont peut-être pas l’ennemi comme il le dit, mais ceux qui ne sont ni transparents, ni loyaux, et qui optimisent leurs effets en dehors de toute autre considération, ne sont pas nos amis non plus !

Voici le premier des deux articles qu’Hubert Guillaud nous fait le plaisir de partager. Sans s’arrêter à la surface de l’actualité, il aborde la transparence du code des algorithmes, qui entraîne un grand nombre de questions épineuses sur lesquelles il s’est documenté pour nous faire part de ses réflexions.

Dans le code source de l’amplification algorithmique : publier le code ne suffit pas !

par Hubert GUILLAUD

Le 31 mars, Twitter a publié une partie du code source qui alimente son fil d’actualité, comme l’a expliqué l’équipe elle-même dans un billet. Ces dizaines de milliers de lignes de code contiennent pourtant peu d’informations nouvelles. Depuis le rachat de l’oiseau bleu par Musk, Twitter a beaucoup changé et ne cesse de se modifier sous les yeux des utilisateurs. La publication du code source d’un système, même partiel, qui a longtemps été l’un des grands enjeux de la transparence, montre ses limites.

Publier le code ne suffit pas

Dans un excellent billet de blog, le chercheur Arvind Narayan (sa newsletter mérite également de s’y abonner) explique ce qu’il faut en retenir. Comme ailleurs, les règles ne sont pas claires. Les algorithmes de recommandation utilisent l’apprentissage automatique ce qui fait que la manière de classer les tweets n’est pas directement spécifiée dans le code, mais apprise par des modèles à partir de données de Twitter sur la manière dont les utilisateurs ont réagi aux tweets dans le passé. Twitter ne divulgue ni ces modèles ni les données d’apprentissages, ce qui signifie qu’il n’est pas possible d’exécuter ces modèles. Le code ne permet pas de comprendre pourquoi un tweet est ou n’est pas recommandé à un utilisateur, ni pourquoi certains contenus sont amplifiés ou invisibilisés. C’est toute la limite de la transparence. Ce que résume très bien le journaliste Nicolas Kayser-Bril pour AlgorithmWatch (pertinemment traduit par le framablog) : « Vous ne pouvez pas auditer un code seulement en le lisant. Il faut l’exécuter sur un ordinateur. »

« Ce que Twitter a publié, c’est le code utilisé pour entraîner les modèles, à partir de données appropriées », explique Narayan, ce qui ne permet pas de comprendre les propagations, notamment du fait de l’absence des données. De plus, les modèles pour détecter les tweets qui violent les politiques de Twitter et qui leur donnent des notes de confiance en fonction de ces politiques sont également absentes (afin que les usagers ne puissent pas déjouer le système, comme nous le répètent trop de systèmes rétifs à l’ouverture). Or, ces classements ont des effets de rétrogradation très importants sur la visibilité de ces tweets, sans qu’on puisse savoir quels tweets sont ainsi classés, selon quelles méthodes et surtout avec quelles limites.

La chose la plus importante que Twitter a révélée en publiant son code, c’est la formule qui spécifie comment les différents types d’engagement (likes, retweets, réponses, etc.) sont pondérés les uns par rapport aux autres… Mais cette formule n’est pas vraiment dans le code. Elle est publiée séparément, notamment parce qu’elle n’est pas statique, mais qu’elle doit être modifiée fréquemment.

Sans surprise, le code révèle ainsi que les abonnés à Twitter Blue, ceux qui payent leur abonnement, bénéficient d’une augmentation de leur portée (ce qui n’est pas sans poser un problème de fond, comme le remarque pertinemment sur Twitter, Guillaume Champeau, car cette préférence pourrait mettre ces utilisateurs dans la position d’être annonceurs, puisqu’ils payent pour être mis en avant, sans que l’interface ne le signale clairement, autrement que par la pastille bleue). Reste que le code n’est pas clair sur l’ampleur de cette accélération. Les notes attribuées aux tweets des abonnés Blue sont multipliées par 2 ou 4, mais cela ne signifie pas que leur portée est pareillement multipliée. « Une fois encore, le code ne nous dit pas le genre de choses que nous voudrions savoir », explique Narayan.

Reste que la publication de la formule d’engagement est un événement majeur. Elle permet de saisir le poids des réactions sur un tweet. On constate que la réponse à tweet est bien plus forte que le like ou que le RT. Et la re-réponse de l’utilisateur originel est prédominante, puisque c’est le signe d’une conversation forte. À l’inverse, le fait qu’un lecteur bloque, mute ou se désabonne d’un utilisateur suite à un tweet est un facteur extrêmement pénalisant pour la propagation du tweet.

Ces quelques indications permettent néanmoins d’apprendre certaines choses. Par exemple que Twitter ne semble pas utiliser de prédictions d’actions implicites (comme lorsqu’on s’arrête de faire défiler son fil), ce qui permet d’éviter l’amplification du contenu trash que les gens ne peuvent s’empêcher de regarder, même s’ils ne s’y engagent pas. La formule nous apprend que les retours négatifs ont un poids très élevé, ce qui permet d’améliorer son flux en montrant à l’algorithme ce dont vous ne voulez pas – même si les plateformes devraient permettre des contrôles plus explicites pour les utilisateurs. Enfin, ces poids ont des valeurs souvent précises, ce qui signifie que ce tableau n’est valable qu’à l’instant de la publication et qu’il ne sera utile que si Twitter le met à jour.

Les algorithmes de recommandation qui optimisent l’engagement suivent des modèles assez proches. La publication du code n’est donc pas très révélatrice. Trois éléments sont surtout importants, insiste le chercheur :

« Le premier est la manière dont les algorithmes sont configurés : les signaux utilisés comme entrée, la manière dont l’engagement est défini, etc. Ces informations doivent être considérées comme un élément essentiel de la transparence et peuvent être publiées indépendamment du code. La seconde concerne les modèles d’apprentissage automatique qui, malheureusement, ne peuvent généralement pas être divulgués pour des raisons de protection de la vie privée. Le troisième est la boucle de rétroaction entre les utilisateurs et l’algorithme ».

Autant d’éléments qui demandent des recherches, des expériences et du temps pour en comprendre les limites.

Si la transparence n’est pas une fin en soi, elle reste un moyen de construire un meilleur internet en améliorant la responsabilité envers les utilisateurs, rappelle l’ingénieur Gabriel Nicholas pour le Center for Democracy & Technology. Il souligne néanmoins que la publication d’une partie du code source de Twitter ne contrebalance pas la fermeture du Consortium de recherche sur la modération, ni celle des rapports de transparence relatives aux demandes de retraits des autorités ni celle de l’accès à son API pour chercheurs, devenue extrêmement coûteuse.

« Twitter n’a pas exactement ’ouvert son algorithme’ comme certains l’ont dit. Le code est lourdement expurgé et il manque plusieurs fichiers de configuration, ce qui signifie qu’il est pratiquement impossible pour un chercheur indépendant d’exécuter l’algorithme sur des échantillons ou de le tester d’une autre manière. Le code publié n’est en outre qu’un instantané du système de recommandation de Twitter et n’est pas réellement connecté au code en cours d’exécution sur ses serveurs. Cela signifie que Twitter peut apporter des modifications à son code de production et ne pas l’inclure dans son référentiel public, ou apporter des modifications au référentiel public qui ne sont pas reflétées dans son code de production. »

L’algorithme publié par Twitter est principalement son système de recommandation. Il se décompose en 3 parties, explique encore Nicholas :

• Un système de génération de contenus candidats. Ici, Twitter sélectionne 1500 tweets susceptibles d’intéresser un utilisateur en prédisant la probabilité que l’utilisateur s’engage dans certaines actions pour chaque tweet (c’est-à-dire qu’il RT ou like par exemple).
• Un système de classement. Une fois que les 1 500 tweets susceptibles d’être servis sont sélectionnés, ils sont notés en fonction de la probabilité des actions d’engagement, certaines actions étant pondérées plus fortement que d’autres. Les tweets les mieux notés apparaîtront généralement plus haut dans le fil d’actualité de l’utilisateur.
• Un système de filtrage. Les tweets ne sont pas classés strictement en fonction de leur score. Des heuristiques et des filtres sont appliqués pour, par exemple, éviter d’afficher plusieurs tweets du même auteur ou pour déclasser les tweets d’auteurs que l’utilisateur a déjà signalés pour violation de la politique du site.

Le score final est calculé en additionnant la probabilité de chaque action multipliée par son poids (en prenant certainement en compte la rareté ou la fréquence d’action, le fait de répondre à un tweet étant moins fréquent que de lui attribuer un like). Mais Twitter n’a pas publié la probabilité de base de chacune de ces actions ce qui rend impossible de déterminer l’importance de chacune d’elles dans les recommandations qui lui sont servies.

Twitter a également révélé quelques informations sur les autres facteurs qu’il prend en compte en plus du classement total d’un tweet. Par exemple, en équilibrant les recommandations des personnes que vous suivez avec celles que vous ne suivez pas, en évitant de recommander les tweets d’un même auteur ou en donnant une forte prime aux utilisateurs payants de Twitter Blue.

Il y a aussi beaucoup de code que Twitter n’a pas partagé. Il n’a pas divulgué beaucoup d’informations sur l’algorithme de génération des tweets candidats au classement ni sur ses paramètres et ses données d’entraînement. Twitter n’a pas non plus explicitement partagé ses algorithmes de confiance et de sécurité pour détecter des éléments tels que les abus, la toxicité ou les contenus pour adultes, afin d’empêcher les gens de trouver des solutions de contournement, bien qu’il ait publié certaines des catégories de contenu qu’il signale.

Pour Gabriel Nicholas, la transparence de Twitter serait plus utile si Twitter avait maintenu ouverts ses outils aux chercheurs. Ce n’est pas le cas.

Il y a plein d’autres points que l’ouverture de l’algorithme de Twitter a documentés. Par exemple, l’existence d’un Tweepcred, un score qui classe les utilisateurs et qui permet de voir ses publications boostées si votre score est bon, comme l’expliquait Numerama. Ou encore le fait que chaque compte est clustérisé dans un groupe aux profils similaires dans lequel les tweets sont d’abord diffusés avant d’être envoyés plus largement s’ils rencontrent un premier succès… De même, il semblerait qu’il y ait certaines catégories d’utilisateurs spéciaux (dont une catégorie relative à Elon Musk) mais qui servent peut-être plus certaines statistiques qu’à doper la portée de certains comptes comme on l’a entendu (même s’il semble bien y avoir une catégorie VIP sur Twitter – comme il y a sur Facebook un statut d’exception à la modération)…

Ouvrir, mais ouvrir quoi ?

En conclusion de son article, Narayan pointe vers un très intéressant article qui dresse une liste d’options de transparence pour ceux qui produisent des systèmes de recommandation, publiée par les chercheurs Priyanjana Bengani, Jonathan Stray et Luke Thorburn. Ils rappellent que les plateformes ont mis en place des mesures de transparence, allant de publications statistiques à des interfaces de programmation, en passant par des outils et des ensembles de données protégés. Mais ces mesures, très techniques, restent insuffisantes pour comprendre les algorithmes de recommandation et leur influence sur la société. Une grande partie de cette résistance à la transparence ne tient pas tant aux risques commerciaux qui pourraient être révélés qu’à éviter l’embarras d’avoir à se justifier de choix qui ne le sont pas toujours. D’une manière très pragmatique, les trois chercheurs proposent un menu d’actions pour améliorer la transparence et l’explicabilité des systèmes.

Documenter
L’un des premiers outils, et le plus simple, reste la documentation qui consiste à expliquer en termes clairs – selon différentes échelles et niveaux, me semble-t-il – ce qui est activé par une fonction. Pour les utilisateurs, c’est le cas du bouton « Pourquoi je vois ce message » de Facebook ou du panneau « Fréquemment achetés ensemble » d’Amazon. L’idée ici est de fourbir un « compte rendu honnête ». Pour les plus évoluées de ces interfaces, elles devraient permettre non seulement d’informer et d’expliquer pourquoi on nous recommande ce contenu, mais également, permettre de rectifier et mieux contrôler son expérience en ligne, c’est-à-dire d’avoir des leviers d’actions sur la recommandation.

Une autre forme de documentation est celle sur le fonctionnement général du système et ses décisions de classement, à l’image des rapports de transparence sur les questions de sécurité et d’intégrité que doivent produire la plupart des plateformes (voir celui de Google, par exemple). Cette documentation devrait intégrer des informations sur la conception des algorithmes, ce que les plateformes priorisent, minimisent et retirent, si elles donnent des priorités et à qui, tenir le journal des modifications, des nouvelles fonctionnalités, des changements de politiques. La documentation doit apporter une information solide et loyale, mais elle reste souvent insuffisante.

Les données
Pour comprendre ce qu’il se passe sur une plateforme, il est nécessaire d’obtenir des données. Twitter ou Facebook en ont publié (accessibles sous condition de recherche, ici pour Twitter, là pour Facebook). Une autre approche consiste à ouvrir des interfaces de programmation, à l’image de CrowdTangle de Facebook ou de l’API de Twitter. Depuis le scandale Cambridge Analytica, l’accès aux données est souvent devenu plus difficile, la protection de la vie privée servant parfois d’excuse aux plateformes pour éviter d’avoir à divulguer leurs pratiques. L’accès aux données, même pour la recherche, s’est beaucoup refermé ces dernières années. Les plateformes publient moins de données et CrowdTangle propose des accès toujours plus sélectifs. Chercheurs et journalistes ont été contraints de développer leurs propres outils, comme des extensions de navigateurs permettant aux utilisateurs de faire don de leurs données (à l’image du Citizen Browser de The Markup) ou des simulations automatisées (à l’image de l’analyse robotique de TikTok produite par le Wall Street Journal), que les plateformes ont plutôt eu tendance à bloquer en déniant les résultats obtenus sous prétexte d’incomplétude – ce qui est justement le problème que l’ouverture de données cherche à adresser.

Le code
L’ouverture du code des systèmes de recommandation pourrait être utile, mais elle ne suffit pas, d’abord parce que dans les systèmes de recommandation, il n’y a pas un algorithme unique. Nous sommes face à des ensembles complexes et enchevêtrés où « différents modèles d’apprentissage automatique formés sur différents ensembles de données remplissent diverses fonctions ». Même le classement ou le modèle de valeur pour déterminer le score n’explique pas tout. Ainsi, « le poids élevé sur un contenu d’un type particulier ne signifie pas nécessairement qu’un utilisateur le verra beaucoup, car l’exposition dépend de nombreux autres facteurs, notamment la quantité de ce type de contenu produite par d’autres utilisateurs. »

Peu de plateformes offrent une grande transparence au niveau du code source. Reddit a publié en 2008 son code source, mais a cessé de le mettre à jour. En l’absence de mesures de transparence, comprendre les systèmes nécessite d’écluser le travail des journalistes, des militants et des chercheurs pour tenter d’en obtenir un aperçu toujours incomplet.

La recherche
Les plateformes mènent en permanence une multitude de projets de recherche internes voire externes et testent différentes approches pour leurs systèmes de recommandation. Certains des résultats finissent par être accessibles dans des revues ou des articles soumis à des conférences ou via des fuites d’informations. Quelques efforts de partenariats entre la recherche et les plateformes ont été faits, qui restent embryonnaires et ne visent pas la transparence, mais qui offrent la possibilité à des chercheurs de mener des expériences et donc permettent de répondre à des questions de nature causale, qui ne peuvent pas être résolues uniquement par l’accès aux données.

Enfin, les audits peuvent être considérés comme un type particulier de recherche. À l’heure actuelle, il n’existe pas de bons exemples d’audits de systèmes de recommandation menés à bien. Reste que le Digital Service Act (DSA) européen autorise les audits externes, qu’ils soient lancés par l’entreprise ou dans le cadre d’une surveillance réglementaire, avec des accès élargis par rapport à ceux autorisés pour l’instant. Le DSA exige des évaluations sur le public mineur, sur la sécurité, la santé, les processus électoraux… mais ne précise ni comment ces audits doivent être réalisés ni selon quelles normes. Des méthodes spécifiques ont été avancées pour contrôler la discrimination, la polarisation et l’amplification dans les systèmes de recommandation.

En principe, on pourrait évaluer n’importe quel préjudice par des audits. Ceux-ci visent à vérifier si « la conception et le fonctionnement d’un système de recommandation respectent les meilleures pratiques et si l’entreprise fait ce qu’elle dit qu’elle fait. S’ils sont bien réalisés, les audits pourraient offrir la plupart des avantages d’un code source ouvert et d’un accès aux données des utilisateurs, sans qu’il soit nécessaire de les rendre publics. » Reste qu’il est peu probable que les audits imposés par la surveillance réglementaire couvrent tous les domaines qui préoccupent ceux qui sont confrontés aux effets des outils de recommandations.

Autres moteurs de transparence : la gouvernance et les calculs

Les chercheurs concluent en soulignant qu’il existe donc une gamme d’outils à disposition, mais qu’elle manque de règles et de bonnes pratiques partagées. Face aux obligations de transparence et de contrôles qui arrivent (pour les plus gros acteurs d’abord, mais parions que demain, elles concerneront bien d’autres acteurs), les entreprises peinent à se mettre en ordre de marche pour proposer des outillages et des productions dans ces différents secteurs qui leur permettent à la fois de se mettre en conformité et de faire progresser leurs outils. Ainsi, par exemple, dans le domaine des données, documenter les jeux et les champs de données, à défaut de publier les jeux de données, pourrait déjà permettre un net progrès. Dans le domaine de la documentation, les cartes et les registres permettent également d’expliquer ce que les calculs opèrent (en documentant par exemple leurs marges d’erreurs).

Reste que l’approche très technique que mobilisent les chercheurs oublie quelques leviers supplémentaires. Je pense notamment aux conseils de surveillance, aux conseils éthiques, aux conseils scientifiques, en passant par les organismes de contrôle indépendants, aux comités participatifs ou consultatifs d’utilisateurs… à tous les outils institutionnels, participatifs ou militants qui permettent de remettre les parties prenantes dans le contrôle des décisions que les systèmes prennent. Dans la lutte contre l’opacité des décisions, tous les leviers de gouvernance sont bons à prendre. Et ceux-ci sont de très bons moyens pour faire pression sur la transparence, comme l’expliquait très pertinemment David Robinson dans son livre Voices in the Code.

Un autre levier me semble absent de nombre de propositions… Alors qu’on ne parle que de rendre les calculs transparents, ceux-ci sont toujours absents des discussions. Or, les règles de traitements sont souvent particulièrement efficaces pour améliorer les choses. Il me semble qu’on peut esquisser au moins deux moyens pour rendre les calculs plus transparents et responsables : la minimisation et les interdictions.

La minimisation vise à rappeler qu’un bon calcul ne démultiplie pas nécessairement les critères pris en compte. Quand on regarde les calculs, bien souvent, on est stupéfait d’y trouver des critères qui ne devraient pas être pris en compte, qui n’ont pas de fondements autres que d’être rendus possibles par le calcul. Du risque de récidive au score de risque de fraude à la CAF, en passant par l’attribution de greffes ou aux systèmes de calculs des droits sociaux, on trouve toujours des éléments qui apprécient le calcul alors qu’ils n’ont aucune justification ou pertinence autres que d’être rendu possibles par le calcul ou les données. C’est le cas par exemple du questionnaire qui alimente le calcul de risque de récidive aux Etats-Unis, qui repose sur beaucoup de questions problématiques. Ou de celui du risque de fraude à la CAF, dont les anciennes versions au moins (on ne sait pas pour la plus récente) prenaient en compte par exemple le nombre de fois où les bénéficiaires se connectaient à leur espace en ligne (sur cette question, suivez les travaux de la Quadrature et de Changer de Cap). La minimisation, c’est aussi, comme l’explique l’ex-chercheur de chez Google, El Mahdi El Mhamdi, dans une excellente interview, limiter le nombre de paramètres pris en compte par les calculs et limiter l’hétérogénéité des données.

L’interdiction, elle, vise à déterminer que certains croisements ne devraient pas être autorisés, par exemple, la prise en compte des primes dans les logiciels qui calculent les données d’agenda du personnel, comme semble le faire le logiciel Orion mis en place par la Sncf, ou Isabel, le logiciel RH que Bol.com utilise pour gérer la main-d’œuvre étrangère dans ses entrepôts de logistique néerlandais. Ou encore, comme le soulignait Narayan, le temps passé sur les contenus sur un réseau social par exemple, ou l’analyse de l’émotion dans les systèmes de recrutement (et ailleurs, tant cette technologie pose problème). A l’heure où tous les calculs sont possibles, il va être pertinent de rappeler que selon les secteurs, certains croisements doivent rester interdits parce qu’ils sont trop à risque pour être mobilisés dans le calcul ou que certains calculs ne peuvent être autorisés.

Priyanjana Bengani, Jonathan Stray et Luke Thorburn, pour en revenir à eux, notent enfin que l’exigence de transparence reste formulée en termes très généraux par les autorités réglementaires. Dans des systèmes vastes et complexes, il est difficile de savoir ce que doit signifier réellement la transparence. Pour ma part, je milite pour une transparence “projective”, active, qui permette de se projeter dans les explications, c’est-à-dire de saisir ses effets et dépasser le simple caractère narratif d’une explication loyale, mais bien de pouvoir agir et reprendre la main sur les calculs.

Coincés dans les boucles de l’amplification

Plus récemment, les trois mêmes chercheurs, passé leur article séminal, ont continué à documenter leur réflexion. Ainsi, dans « Rendre l’amplification mesurable », ils expliquent que l’amplification est souvent bien mal définie (notamment juridiquement, ils ont consacré un article entier à la question)… mais proposent d’améliorer les propriétés permettant de la définir. Ils rappellent d’abord que l’amplification est relative, elle consiste à introduire un changement par rapport à un calcul alternatif ou précédent qui va avoir un effet sans que le comportement de l’utilisateur n’ait été, lui, modifié.

L’amplification agit d’abord sur un contenu et nécessite de répondre à la question de savoir ce qui a été amplifié. Mais même dire que les fake news sont amplifiées n’est pas si simple, à défaut d’avoir une définition précise et commune des fake news qui nécessite de comprendre les classifications opérées. Ensuite, l’amplification se mesure par rapport à un point de référence précédent qui est rarement précisé. Enfin, quand l’amplification atteint son but, elle produit un résultat qui se voit dans les résultats liés à l’engagement (le nombre de fois où le contenu a été apprécié ou partagé) mais surtout ceux liés aux impressions (le nombre de fois où le contenu a été vu). Enfin, il faut saisir ce qui relève de l’algorithme et du comportement de l’utilisateur. Si les messages d’un parti politique reçoivent un nombre relativement important d’impressions, est-ce parce que l’algorithme est biaisé en faveur du parti politique en question ou parce que les gens ont tendance à s’engager davantage avec le contenu de ce parti ? Le problème, bien sûr, est de distinguer l’un de l’autre d’une manière claire, alors qu’une modification de l’algorithme entraîne également une modification du comportement de l’utilisateur. En fait, cela ne signifie pas que c’est impossible, mais que c’est difficile, expliquent les chercheurs. Cela nécessite un système d’évaluation de l’efficacité de l’algorithme et beaucoup de tests A/B pour comparer les effets des évolutions du calcul. Enfin, estiment-ils, il faut regarder les effets à long terme, car les changements dans le calcul prennent du temps à se diffuser et impliquent en retour des réactions des utilisateurs à ces changements, qui s’adaptent et réagissent aux transformations.

Dans un autre article, ils reviennent sur la difficulté à caractériser l’effet bulle de filtre des médias sociaux, notamment du fait de conceptions élastiques du phénomène. S’il y a bien des boucles de rétroaction, leur ampleur est très discutée et dépend beaucoup du contexte. Ils en appellent là encore à des mesures plus précises des phénomènes. Certes, ce que l’on fait sur les réseaux sociaux influe sur ce qui est montré, mais il est plus difficile de démontrer que ce qui est montré affecte ce que l’on pense. Il est probable que les effets médiatiques des recommandations soient faibles pour la plupart des gens et la plupart du temps, mais beaucoup plus importants pour quelques individus ou sous-groupes relativement à certaines questions ou enjeux. De plus, il est probable que changer nos façons de penser ne résulte pas d’une exposition ponctuelle, mais d’une exposition à des récits et des thèmes récurrents, cumulatifs et à long terme. Enfin, si les gens ont tendance à s’intéresser davantage à l’information si elle est cohérente avec leur pensée existante, il reste à savoir si ce que l’on pense affecte ce à quoi l’on s’engage. Mais cela est plus difficile à mesurer car cela suppose de savoir ce que les gens pensent et pas seulement constater leurs comportements en ligne. En général, les études montrent plutôt que l’exposition sélective a peu d’effets. Il est probable cependant que là encore, l’exposition sélective soit faible en moyenne, mais plus forte pour certains sous-groupes de personnes en fonction des contextes, des types d’informations.

Bref, là encore, les effets des réseaux sociaux sont difficiles à percer.

Pour comprendre les effets de l’amplification algorithmique, peut-être faut-il aller plus avant dans la compréhension que nous avons des évolutions de celle-ci, afin de mieux saisir ce que nous voulons vraiment savoir. C’est ce que nous tenterons de faire dans la suite de cet article…

Des moyens sûrs de communiquer à l’abri de la surveillance ? Évitons l’illusion de la confidentialité absolue et examinons les points forts et limites des applications…

PRÉAMBULE

Nous avons des adversaires, ils sont nombreux. Depuis la première diffusion de Pretty Good Privacy (PGP) en 1991 par Philip Zimmermann, nombreuses furent les autorités publiques ou organisations privées à s’inquiéter du fait que des individus puissent échanger des messages rigoureusement indéchiffrables en vertu de lois mathématiques (c’est moins vrai avec les innovations en calculateurs quantiques). Depuis lors, les craintes ne cessèrent d’alimenter l’imaginaire du bloc réactionnaire.

On a tout envisagé, surtout en se servant de la lutte contre le terrorisme et la pédopornographie, pour mieux faire le procès d’intention des réseaux militants, activistes, anarchistes. Jusqu’au jour où les révélations d’E. Snowden (et bien d’autres à la suite) montrèrent à quel point la vie privée était menacée (elle l’est depuis 50 ans de capitalisme de surveillance), d’autant plus que les outils de communication des multinationales du numérique sont largement utilisés par les populations.

Les libertariens s’enivrèrent de cette soif de protection de nos correspondances. Ils y voyaient (et c’est toujours le cas) un point d’ancrage de leur idéologie capitaliste, promouvant une « liberté » contre l’État mais de fait soumise aux logiques débridées du marché. Dès lors, ceux qu’on appelle les crypto-anarchistes, firent feu de ce bois, en connectant un goût certain pour le solutionnisme technologique (blockchain et compagnie) et un modèle individualiste de communication entièrement chiffré où les crypto-monnaies remplissent le rôle central dans ce marché prétendu libre, mais ô combien producteur d’inégalités.

Alimentant le mélange des genres, certains analystes, encore très récemment, confondent allègrement les anarchistes et les crypto-anarchistes, pour mieux dénigrer l’importance que nous accordons à la légitimité sociale, solidaire et égalitaire des protocoles de communication basés sur le chiffrement. Or, ce sont autant de moyens d’expression et de mobilisation démocratique et ils occupent une place centrale dans les conditions de mobilisation politique.

Les groupes anarchistes figurent parmi les plus concernés, surtout parce que les logiques d’action et les idées qui y sont partagées sont de plus en plus insupportables aux yeux des gouvernements, qu’il s’agisse de dictatures, d’illibéralisme, ou de néofascisme. Pour ces adversaires, le simple fait d’utiliser des communications chiffrées (sauf quand il s’agit de protéger leurs corruptions et leurs perversions) est une activité suspecte. Viennent alors les moyens de coercition, de surveillance et de contrôle, la technopolice. Dans cette lutte qui semble sans fin, il faut néanmoins faire preuve de pondération autant que d’analyse critique. Bien souvent on se précipite sur des outils apparemment sûrs mais peu résilients. Gratter la couche d’incertitude ne consiste pas à décourager l’usage de ces outils mais montrer combien leur usage ne fait pas l’économie de mises en garde.

Dans le texte qui suit, issu de la plateforme d’information et de médias It’s Going Down, l’auteur prend le parti de la prévention. Par exemple, ce n’est pas parce que le créateur du protocole Signal et co-fondateur de la Signal Foundation est aussi un anarchiste (quoique assez individualiste) que l’utilisation de Signal est un moyen fiable de communication pour un groupe anarchiste ou plus simplement militant. La convivialité d’un tel outil est certes nécessaire pour son adoption, mais on doit toujours se demander ce qui a été sacrifié en termes de failles de sécurité. Le même questionnement doit être adressé à tous les autres outils de communication chiffrée.

C’est à cette lourde tâche que s’attelle l’auteur de ce texte, et il ne faudra pas lui tenir rigueur de l’absence de certains protocoles tels Matrix ou XMPP. Certes, on ne peut pas aborder tous les sujets, mais il faut aussi lire cet article d’après l’expérience personnelle de l’auteur. Si Signal et Briar sont les objets centraux de ses préoccupations, son travail cherche surtout à produire une vulgarisation de concepts difficiles d’accès. C’est aussi l’occasion d’une mise au point actuelle sur nos rapports aux outils de communication chiffrée et la manière dont ces techniques et leurs choix conditionnent nos communications. On n’oubliera pas son message conclusif, fort simple : lorsqu’on le peut, mieux vaut éteindre son téléphone et rencontrer ses amis pour de vrai…

Framatophe / Christophe Masutti

Pour lire le document (50 pages) qui suit hors-connexion, ou pour l’imprimer, voici quatre liens de téléchargement :

Infrastructures numériques de communication pour les anarchistes

(et tous les autres…)

Un aperçu détaillé et un guide des diverses applications qui utilisent le pair-à-pair, le chiffrement et Tor

Source : The Guide to Peer-to-Peer, Encryption, and Tor: New Communication Infrastructure for Anarchists, It’s Going Down, 06 oct. 2022.
Traduction : Christophe Masutti
Révisions Framalang : ellébore, goofy, Henri-Paul, jums, Sichat, Wisi_eu

Les applications de chat sécurisées avec chiffrement constituent une infrastructure numérique essentielle pour les anarchistes. Elles doivent donc être examinées de près. Signal est un outil de chiffrement sécurisé très utilisé par les anarchistes aujourd’hui. Au-delà des rumeurs complotistes, l’architecture de base et les objectifs de développement de Signal présentent certaines implications en termes de sécurité pour les anarchistes. Signal est un service de communication centralisé. La centralisation peut avoir des conséquences sur la sécurité, en particulier lorsque elle est mise en perspective avec l’éventail des menaces. D’autres applications de chat sécurisées, comme Briar et Cwtch, sont des outils de communication pair-à-pair qui, en plus d’être chiffrés comme Signal, font transiter tout le trafic par Tor (appelé aussi CPT pour communication Chiffrée en Pair-à-pair via Tor). Cette conception de communication sécurisée offre de grands avantages en termes de sécurité, d’anonymat et de respect de la vie privée, par rapport à des services plus courants tels que Signal, malgré quelques réserves. Cependant, les anarchistes devraient sérieusement envisager d’essayer et d’utiliser Briar et/ou Cwtch, pour pouvoir former une infrastructure de communication plus résiliente et plus sûre.

Malgré tout, la meilleure façon de communiquer en toute sécurité demeure le face à face.

Chhhhuuut…

Il est ici question des outils numériques qui permettent de communiquer en toute sécurité et en toute confidentialité. Pour bien commencer, il s’agit d’insister sur le fait que le moyen le plus sûr de communiquer reste une rencontre en face à face, à l’abri des caméras et hors de portée sonore d’autres personnes et appareils. Les anarchistes se promenaient pour discuter bien avant que les textos chiffrés n’existent, et ils devraient continuer à le faire aujourd’hui, à chaque fois que c’est possible.

Ceci étant dit, il est indéniable que les outils de communication numérique sécurisés font maintenant partie de notre infrastructure anarchiste. Peut-être que nous sommes nombreux à nous appuyer sur eux plus que nous ne le devrions, mais ils sont devenus incontournables pour se coordonner, collaborer et rester en contact. Puisque ces outils constituent une infrastructure indispensable, il est vital pour nous d’examiner et réévaluer constamment leur sécurité et leur aptitude à protéger nos communications contre nos adversaires.

Au cours des dix ou vingt dernières années, les anarchistes ont été les premiers à adopter ces outils et ces techniques de communication chiffrée. Ils ont joué un rôle majeur dans la banalisation et la diffusion de leur utilisation au sein de nos propres communautés, ou auprès d’autres communautés engagées dans la résistance et la lutte. Le texte qui suit a pour but de présenter aux anarchistes les nouveaux outils de communication chiffrée et sécurisée. Il s’agit de démontrer que nous devrions les adopter afin de renforcer la résilience et l’autonomie de notre infrastructure. Nous pouvons étudier les avantages de ces nouvelles applications, voir comment elles peuvent nous aider à échapper à la surveillance et à la répression – et par la suite les utiliser efficacement dans nos mouvements et les promouvoir plus largement.

Le plus simple est de présenter les nouvelles applications de chat sécurisé en les comparant avec celle que tout le monde connaît : Signal. Signal est de facto l’infrastructure de communication sécurisée de beaucoup d’utilisatrices, du moins en Amérique du Nord. Et de plus en plus, elle devient omniprésente en dehors des cercles anarchistes. Si vous lisez ceci, vous utilisez probablement Signal, et il y a de fortes chances que votre mère ou qu’un collègue de travail l’utilise également. L’utilisation de Signal a explosé en janvier 2021 (à tel point que le service a été interrompu pendant 24 heures), atteignant 40 millions d’utilisateurs quotidiens. Signal permet aux utilisateurs d’échanger très facilement des messages chiffrés. Il est issu d’un projet antérieur appelé TextSecure, qui permettait de chiffrer les messages SMS (les textos à l’ancienne, pour les baby zoomers qui nous lisent). TextSecure, et plus tard Signal, ont très tôt bénéficié de la confiance des anarchistes, en grande partie grâce au réseau de confiance IRL entre le développeur principal, Moxie Marlinspike, et d’autres anarchistes.

Au début de l’année 2022, Moxie a quitté Signal, ce qui a déclenché une nouvelle vague de propos alarmistes à tendance complotiste. Le PDG anarchiste de Signal a démissionné. Signal est neutralisé. Un article intitulé « Signal Warning », publié sur It’s Going Down, a tenté de dissiper ces inquiétudes et ces hypothèses complotistes, tout en discutant de la question de savoir si les anarchistes peuvent encore « faire confiance » à Signal (ils le peuvent, avec des mises en garde comme toujours). L’article a réitéré les raisons pour lesquelles Signal est, en fait, tout à fait sûr et digne de confiance (il est minutieusement audité et examiné par des experts en sécurité).

Cependant, l’article a laissé entendre que le départ de Moxie établissait, à tout le moins, une piqûre de rappel sur la nécessité d’un examen critique et sceptique permanent de Signal, et qu’il en va de même pour tout outil ou logiciel tiers utilisé par les anarchistes.

« Maintenant que la couche de vernis est enlevée, notre capacité à analyser Signal et à évaluer son utilisation dans nos milieux peut s’affranchir des distorsions que la confiance peut parfois engendrer. Nous devons désormais considérer l’application et son protocole sous-jacent tels qu’ils sont : un code utilisé dans un ordinateur, avec tous les avantages et les inconvénients que cela comporte. On en est encore loin, et, à ce jour, on ne va même pas dans cette direction. Mais, comme tous les systèmes techniques, nous devons les aborder de manière sceptique et rationnelle »

Signal continue de jouir d’une grande confiance, et aucune contre-indication irréfutable n’a encore été apportée en ce qui concerne la sécurité de Signal. Ce qui suit n’est pas un appel à abandonner Signal – Signal reste un excellent outil. Mais, étant donné son rôle prépondérant dans l’infrastructure anarchiste et l’intérêt renouvelé pour la question de savoir si nous pouvons ou devons faire confiance à Signal, nous pouvons profiter de cette occasion pour examiner de près l’application, son fonctionnement, la manière dont nous l’utilisons, et explorer les alternatives. Un examen minutieux de Signal ne révèle pas de portes dérobées secrètes (backdoors), ni de vulnérabilités béantes. Mais il révèle une priorité donnée à l’expérience utilisateur et à la rationalisation du développement par rapport aux objectifs de sécurité les plus solides. Les objectifs et les caractéristiques du projet Signal ne correspondent peut-être pas exactement à notre modèle de menace. Et en raison du fonctionnement structurel de Signal, les anarchistes dépendent d’un service centralisé pour l’essentiel de leurs communications sécurisées en ligne. Cela a des conséquences sur la sécurité, la vie privée et la fiabilité.

Il existe toutefois des alternatives développées en grande partie pour répondre spécifiquement à ces problèmes. Briar et Cwtch sont deux nouvelles applications de chat sécurisé qui, comme Signal, permettent également l’échange de messages chiffrés. Elles sont en apparence très proches de Signal, mais leur fonctionnement est très différent. Alors que Signal est un service de messagerie chiffrée, Briar et Cwtch sont des applications qui permettent l’échange de messages Chiffrés et en Pair-à-pair via Tor (CPT). Ces applications CPT et leur fonctionnement seront présentés en détail. Mais la meilleure façon d’expliquer leurs avantages (et pourquoi les anarchistes devraient s’intéresser à d’autres applications de chat sécurisées alors que nous avons déjà Signal) passe par une analyse critique approfondie de Signal.

Modèle de menace et avertissements

Avant d’entrer dans le vif du sujet, il est important de replacer cette discussion dans son contexte en définissant un modèle de menace pertinent. Dans le cadre de cette discussion, nos adversaires sont les forces de l’ordre au niveau national ou bien les forces de l’ordre locales qui ont un accès aux outils des forces de l’ordre nationale. Malgré le chiffrement de bout en bout qui dissimule le contenu des messages en transit, ces adversaires disposent de nombreuses ressources qui pourraient être utilisées pour découvrir ou perturber nos activités, nos communications ou nos réseaux afin de pouvoir nous réprimer. Il s’agit des ressources suivantes :

• Ils ont un accès facile aux sites de médias sociaux et à toutes autres informations publiques.
• Dans certains cas, ils peuvent surveiller l’ensemble du trafic internet du domicile d’une personne ciblée ou de son téléphone.
• Ils peuvent accéder à des données ou à des métadonnées « anonymisées » qui proviennent d’applications, d’opérateurs de téléphonique, de fournisseurs d’accès à Internet, etc.
• Ils peuvent accéder au trafic réseau collecté en masse à partir des nombreux goulots d’étranglement de l’infrastructure internet.
• Avec plus ou moins de succès, ils peuvent combiner, analyser et corréler ces données et ce trafic réseau afin de désanonymiser les utilisateurs, de cartographier les réseaux sociaux ou de révéler d’autres informations potentiellement sensibles sur des individus ou des groupes et sur leurs communications.
• Ils peuvent compromettre l’infrastructure de l’internet (FAI, fournisseurs de services, entreprises, développeurs d’applications) par la coercition ou le piratage¹.

Le présent guide vise à atténuer les capacités susmentionnées de ces adversaires, mais il en existe bien d’autres qui ne peuvent pas être abordées ici :

• Ils peuvent infecter à distance les appareils des personnes ciblées avec des logiciels malveillants d’enregistrement de frappe au clavier et de pistage, dans des cas extrêmes.
• Ils peuvent accéder à des communications chiffrées par l’intermédiaire d’informateurs confidentiels ou d’agents infiltrés.
• Ils peuvent exercer de fortes pressions ou recourir à la torture pour contraindre des personnes à déverrouiller leur téléphone ou leur ordinateur ou à donner leurs mots de passe.
• Bien qu’ils ne puissent pas casser un système de chiffrement robuste dans un délai raisonnable, ils peuvent, en cas de saisie, être en mesure d’obtenir des données à partir d’appareils apparemment chiffrés grâce à d’autres vulnérabilités (par exemple, dans le système d’exploitation de l’appareil) ou de défaillances de la sécurité opérationnelle.

Toute méthode de communication sécurisée dépend fortement des pratiques de sécurité de l’utilisateur. Peu importe que vous utilisiez l’Application de Chat Sécurisée Préférée d’Edward Snowden ^TM si votre adversaire a installé un enregistreur de frappe sur votre téléphone, ou si quelqu’un partage des captures d’écran de vos messages chiffrés sur Twitter, ou encore si votre téléphone a été saisi et n’est pas correctement sécurisé.

Une explication détaillée de la sécurité opérationnelle, de la culture de la sécurité, des concepts connexes et des meilleures pratiques dépasse le cadre de ce texte – cette analyse n’est qu’une partie de la sécurité opérationnelle pertinente pour le modèle de menace concerné. Vous devez envisager une politique générale de sécurité pour vous protéger contre la menace des infiltrés et des informateurs. Comment utiliser en toute sécurité des appareils, comme les téléphones et les ordinateurs portables, pour qu’ils ne puissent pas servir à monter un dossier s’ils sont saisis, et comment adopter des bonnes habitudes pour réduire au minimum les données qui se retrouvent sur les appareils électroniques (rencontrez-vous face à face et laissez votre téléphone à la maison !)

La « cybersécurité » évolue rapidement : il y a une guerre d’usure entre les menaces et les développeurs d’applications. Les informations fournies ici seront peut-être obsolètes au moment où vous lirez ces lignes. Les caractéristiques ou la mise en œuvre des applications peuvent changer, qui invalident partiellement certains des arguments avancés ici (ou qui les renforcent). Si la sécurité de vos communications électroniques est cruciale pour votre sécurité, vous ne devriez pas vous croire sur parole n’importe quelle recommandation, ici ou ailleurs.

Perte de Signal

Vous avez probablement utilisé Signal aujourd’hui. Et Signal ne pose pas vraiment de gros problèmes. Il est important de préciser que malgré les critiques qui suivent, l’objectif n’est pas d’inciter à la panique quant à l’utilisation de Signal. Il ne s’agit pas de supprimer l’application immédiatement, de brûler votre téléphone et de vous enfuir dans les bois. Cela dit, peut-être pourriez-vous le faire pour votre santé mentale, mais en tout cas pas seulement à cause de ce guide. Vous pourriez envisager de faire une petite randonnée au préalable.

Une parenthèse pour répondre à certaines idées complotistes

Une rapide recherche sur DuckDuckGo (ou peut-être une recherche sur Twitter ? Je ne saurais dire) avec les termes « Signal CIA », donnera lieu à de nombreuses désinformations et théories complotistes à propos de Signal. Compte tenu de la nature déjà critique de ce guide et de l’importance d’avoir un avis nuancé, penchons-nous un peu sur ces théories.

La plus répandue nous dit que Signal aurait été développé secrètement par la CIA et qu’il serait donc backdoorisé. Par conséquent, la CIA (ou parfois la NSA) aurait la possibilité d’accéder facilement à tout ce que vous dites sur Signal en passant par leur porte dérobée secrète.

« L’étincelle de vérité qui a embrasé cette théorie complotiste est la suivante : entre 2013 et 2016, les développeurs de Signal ont reçu un peu moins de 3 millions de dollars américains de financement de la part de l’Open Technology Fund (OTF). L’OTF était à l’origine un programme de Radio Free Asia, supervisé par l’Agence américaine pour les médias mondiaux (U. S. Agency for Global Media, USAGM – depuis 2019, l’OTF est directement financé par l’USAGM). L’USAGM est une « agence indépendante du gouvernement américain », qui promeut les intérêts nationaux des États-Unis à l’échelle internationale et qui est financée et gérée directement par le gouvernement américain. Donc ce dernier gère et finance USAGM/Radio Free Asia, qui finance l’OTF, qui a financé le développement de Signal (et Hillary Clinton était secrétaire d’État à l’époque !!) : c’est donc la CIA qui aurait créé Signal… »

L’USAGM (et tous ses projets tels que Radio Free Asia et l’OTF) promeut les intérêts nationaux américains en sapant ou en perturbant les gouvernements avec lesquels les États-Unis sont en concurrence ou en conflit. Outre la promotion de contre-feux médiatiques (via le soutien à une « presse libre et indépendante » dans ces pays), cela implique également la production d’outils pouvant être utilisés pour contourner la censure et résister aux « régimes oppressifs ».

Les bénéficiaires de la FTO sont connus et ce n’est un secret pour personne que l’objectif affiché de la FTO consiste à créer des outils pour subvertir les régimes qui s’appuient fortement sur la répression en ligne, sur la surveillance généralisée et sur la censure massive de l’internet pour se maintenir au pouvoir (et que ces régimes sont ceux dont le gouvernement américain n’est pas fan). Comment et pourquoi cela se produit en relation avec des projets tels que Signal est clairement rapporté par des médias grand public tels que le Wall Street Journal. Des médias comme RT rapportent également ces mêmes informations hors contexte et en les embellissant de manière sensationnelle, ce qui conduit à ces théories complotistes.

Signal est un logiciel open source, ce qui signifie que l’ensemble de son code est vérifié et examiné par des experts. C’est l’application-phare où tout le monde cherche une porte dérobée de la CIA. Or, en ce qui concerne la surveillance de masse, il est plus facile et plus efficace pour nos adversaires de dissimuler des dispositifs de surveillance dans des applications et des infrastructures internet fermées et couramment utilisées, avec la coopération d’entreprises complices. Et en termes de surveillance ciblée, il est plus facile d’installer des logiciels malveillants sur votre téléphone.

De nombreux projets de logiciels open-source, comme Signal, ont été financés par des moyens similaires. La FTO finance ou a financé de nombreux autres projets dont vous avez peut-être entendu parler : Tor (au sujet duquel il existe des théories complotistes similaires), K-9 Mail, NoScript, F-Droid, Certbot et Tails (qui compte des anarchistes parmi ses développeurs).

Ces financements sont toujours révélés de manière transparente. Il suffit de consulter la page des sponsors de Tails, où l’on peut voir que l’OTF est un ancien sponsor (et que son principal sponsor actuel est… le département d’État des États-Unis !) Les deux applications CPT dont il est question dans ce guide sont en partie financées par des sources similaires.

On peut débattre sans fin sur les sources de financement des projets open source qui renforcent la protection de la vie privée ou la résistance à la surveillance : conflits d’intérêts, éthique, crédibilité, développement de tels outils dans un contexte de géopolitique néolibérale… Il est bon de faire preuve de scepticisme et de critiquer la manière dont les projets sont financés, mais cela ne doit pas nous conduire à des théories complotistes qui obscurcissent les discussions sur leur sécurité dans la pratique. Signal a été financé par de nombreuses sources « douteuses » : le développement initial de Signal a été financé par la vente du projet précurseur (TextSecure) à Twitter, pour un montant inconnu. Plus récemment, Signal a bénéficié d’un prêt de 50 millions de dollars à taux zéro de la part du fondateur de WhatsApp, qui est aujourd’hui directeur général de la Signal Foundation. Il existe de nombreuses preuves valables qui expliquent pourquoi et comment Signal a été financé par une initiative des États-Unis visant à dominer le monde, mais elles ne suggèrent ni n’impliquent d’aucune façon l’existence d’une porte dérobée, impossible à dissimuler, conçue par la CIA pour cibler les utilisatrices de Signal.

– Alors, Signal c’est bien, en fait ?

Si Signal n’est pas une opération secrète de la CIA, alors tout va bien, non ? Les protocoles de chiffrement de Signal sont communément considérés comme sûrs. En outre, Signal a l’habitude d’améliorer ses fonctionnalités et de remédier aux vulnérabilités en temps voulu, de manière transparente. Signal a réussi à rendre les discussions chiffrées de bout en bout suffisamment faciles pour devenir populaires. L’adoption généralisée de Signal est très certainement une bonne chose.

Thèses complotistes mises à part, les anarchistes ont toutefois de bonnes raisons d’être sceptiques à l’égard de Signal. Pendant le développement de Signal, Moxie a adopté une approche quelque peu dogmatique à l’égard de nombreux choix structurels et d’ingénierie logicielle. Ces décisions ont été prises intentionnellement (comme expliqué dans des articles de blog, lors de conférences ou dans divers fils de discussion sur GitHub) afin de faciliter l’adoption généralisée de Signal Messenger parmi les utilisateurs les moins avertis, mais aussi pour préparer la croissance du projet à long terme, et ainsi permettre une évolution rationalisée tout en ajoutant de nouvelles fonctionnalités.

Les adeptes de la cybersécurité en ligne ont longtemps critiqué ces décisions comme étant des compromis qui sacrifient la sécurité, la vie privée ou l’anonymat de l’utilisateur au profit des propres objectifs de Moxie pour Signal. S’aventurer trop loin risquerait de nous entraîner sur le terrain des débats dominés par les mâles prétentieux du logiciel libre (si ce n’est pas déjà le cas). Pour être bref, les justifications de Moxie se résument à maintenir la compétitivité de Signal dans l’écosystème capitaliste de la Silicon Valley, axé sur le profit. Mise à part les stratégies de développement logiciel dans le cadre du capitalisme moderne, les caractéristiques concrètes de Signal les plus souvent critiquées sont les suivantes :

1. Signal s’appuie sur une infrastructure de serveurs centralisée.
2. Signal exige que chaque compte soit lié à un numéro de téléphone.
3. Signal dispose d’un système de paiement en crypto-monnaie intégré.

Peut-être que Moxie a eu raison et que ses compromis en valaient la peine : aujourd’hui, Signal est extrêmement populaire, l’application s’est massivement développée avec un minimum de problèmes de croissance, de nombreuses nouvelles fonctionnalités (à la fois pour la convivialité et la sécurité) ont été facilement introduites, et elle semble être durable dans un avenir prévisible². Mais l’omniprésence de Signal en tant qu’infrastructure anarchiste exige un examen minutieux de ces critiques, en particulier lorsqu’elles s’appliquent à nos cas d’utilisation et à notre modèle de menace dans un monde en mutation. Cet examen permettra d’expliquer comment les applications CPT comme Briar et Cwtch, qui utilisent une approche complètement différente de la communication sécurisée, nous apportent potentiellement plus de résilience et de sécurité.

Signal en tant que service centralisé

Signal est moins une application qu’un service. Signal (Open Whisper Systems/The Signal Foundation) fournit l’application Signal (que vous pouvez télécharger et exécuter sur votre téléphone ou votre ordinateur) et gère un serveur Signal³. L’application Signal ne peut rien faire en soi. Le serveur Signal fournit la couche de service en traitant et en relayant tous les messages envoyés et reçus via l’application Signal. C’est ainsi que fonctionnent la plupart des applications de chat. Discord, WhatsApp, iMessage, Instagram/Facebook Messenger et Twitter dms sont tous des services de communication centralisés, où vous exécutez une application sur votre appareil et où un serveur centralisé, exploité par un tiers, relaie les messages entre les individus. Une telle centralisation présente de nombreux avantages pour l’utilisateur : vous pouvez synchroniser vos messages et votre profil sur le serveur pour y accéder sur différents appareils ; vous pouvez envoyer un message à votre ami même s’il n’est pas en ligne et le serveur stockera le message jusqu’à ce que votre ami se connecte et le récupère ; les discussions de groupe entre plusieurs utilisateurs fonctionnent parfaitement, même si les utilisateurs sont en ligne ou hors ligne à des moments différents.

Signal utilise le chiffrement de bout en bout, ce qui signifie que le serveur Signal ne peut lire aucun de vos messages. Mais qu’il soit un service de communication centralisé a de nombreuses implications importantes en termes de sécurité et de fiabilité.

Le bureau de poste de Signal

Signal-en-tant-que-service est comparable à un service postal. Il s’agit d’un très bon service postal, comme il en existe peut-être quelque part en Europe. Dans cet exemple, le serveur Signal est un bureau de poste. Vous écrivez une lettre à votre ami et la scellez dans une enveloppe avec une adresse (disons que personne d’autre que votre ami ne peut ouvrir l’enveloppe – c’est le chiffrement). À votre convenance, vous déposez toutes les lettres que vous envoyez au bureau de poste Signal, où elles sont triées et envoyées aux différents amis auxquels elles sont destinées. Si un ami n’est pas là, pas de problème ! Le bureau de poste Signal conservera la lettre jusqu’à ce qu’il trouve votre ami à la maison, ou votre ami peut simplement la récupérer au bureau de poste le plus proche. Le bureau de poste Signal est vraiment bien (c’est l’Europe, hein !) et vous permet même de faire suivre votre courrier partout où vous souhaitez le recevoir.

Peut-être aurez-vous remarqué qu’un problème de sécurité potentiel se pose sur le fait de confier tout son courrier au bureau de poste Signal. Les enveloppes scellées signifient qu’aucun facteur ou employé ne peut lire vos lettres (le chiffrement les empêche d’ouvrir les enveloppes). Mais celles et ceux qui côtoient régulièrement leur facteur savent qu’il peut en apprendre beaucoup sur vous, simplement en traitant votre courrier : il sait de qui vous recevez des lettres, il connaît tous vos abonnements à des magazines, mais aussi quand vous êtes à la maison ou non, tous les différents endroits où vous faites suivre votre courrier et toutes les choses embarrassantes que vous commandez en ligne. C’est le problème d’un service centralisé qui s’occupe de tout votre courrier – je veux dire de vos messages !

Les métadonnées, c’est pour toujours

Les informations que tous les employés du bureau de poste Signal connaissent sur vous et votre courrier sont des métadonnées. Les métadonnées sont des données… sur les données. Elles peuvent inclure des éléments tels que l’expéditeur et le destinataire d’un message, l’heure à laquelle il a été envoyé et le lieu où il a été distribué. Tout le trafic sur Internet génère intrinsèquement ce type de métadonnées. Les serveurs centralisés constituent un point d’entrée facile pour observer ou collecter toutes ces métadonnées, puisque tous les messages passent par un point unique. Il convient de souligner que l’exemple ci-dessus du bureau de poste Signal n’est qu’une métaphore pour illustrer ce que sont les métadonnées et pourquoi elles constituent une préoccupation importante pour les services de communication centralisés. Signal est en fait extrêmement doué pour minimiser ou masquer les métadonnées. Grâce à la magie noire du chiffrement et à une conception intelligente du logiciel, il y a très peu de métadonnées auxquelles le serveur Signal peut facilement accéder. Selon les propres termes de Signal :

«  Les éléments que nous ne stockons pas comprennent tout ce qui concerne les contacts d’un utilisateur (tels que les contacts eux-mêmes, un hachage des contacts, ou toute autre information dérivée sur les contacts), tout ce qui concerne les groupes d’un utilisateur (les groupes auxquels il appartient, leur nombre, les listes de membres des groupes, etc.), ou tout enregistrement des personnes avec lesquelles un utilisateur a communiqué.  »

Il n’existe que deux parties de métadonnées connues pour être stockées de manière persistante, et qui permettent de savoir :

• si un numéro de téléphone est enregistré auprès d’un compte Signal
• la dernière fois qu’un compte Signal a été connecté au serveur.

C’est une bonne chose ! En théorie, c’est tout ce qu’un employé curieux du bureau de poste Signal peut savoir sur vous. Mais cela est dû, en partie, à l’approche « Moi, je ne le vois pas » du serveur lui-même. Dans une certaine mesure, nous devons croire sur parole ce que le serveur Signal prétend faire…

Bien obligés de faire confiance

Tout comme l’application Signal sur votre téléphone ou votre ordinateur, le serveur Signal est également basé sur du code principalement⁴ open source. Il est donc soumis à des contrôles similaires par des experts en sécurité. Cependant, il y a une réalité importante et inévitable à prendre en compte : nous sommes obligés de croire que le serveur de Signal exécute effectivement le même code open source que celui qui est partagé avec nous. Il s’agit là d’un problème fondamental lorsque l’on se fie à un serveur centralisé géré par une tierce partie.

« Nous ne collectons ni ne stockons aucune information sensible sur nos utilisateurs, et cela ne changera jamais. » (blog de Signal)

En tant que grande association à but non lucratif, Signal ne peut pas systématiquement se soustraire aux ordonnances ou aux citations à comparaître qui concerne les données d’utilisateurs. Signal dispose même d’une page sur son site web qui énumère plusieurs citations à comparaître et les réponses qu’elle y a apportées. Mais rappelons-nous des deux types de métadonnées stockées par le serveur Signal qui peuvent être divulguées :

À l’heure où nous écrivons ces lignes, il n’y a aucune raison de douter de ce qui a été divulgué, mais il faut noter que Signal se conforme également à des procédures-bâillon qui l’empêchent de révéler qu’elle a reçu une citation à comparaître ou un mandat. Historiquement, Signal se bat contre ces injonctions, mais nous ne pouvons savoir ce qui nous est inconnu, notamment car Signal n’emploie pas de warrant canary, ces alertes en creux qui annoncent aux utilisateurs qu’aucun mandat spécifique n’a été émis pour le moment [une manière détournée d’annoncer des mandats dans le cas où cette annonce disparaisse, NDLR]. Il n’y a aucune raison sérieuse de penser que Signal a coopéré avec les autorités plus fréquemment qu’elle ne le prétend, mais il y a trois scénarios à envisager :

1. Des modifications de la loi pourraient contraindre Signal, sur demande, à collecter et à divulguer davantage d’informations sur ses utilisateurs et ce, à l’insu du public.
2. Signal pourrait être convaincu par des arguments éthiques, moraux, politiques ou patriotiques de coopérer secrètement avec des adversaires.
3. Signal pourrait être infiltré ou piraté par ces adversaires afin de collecter secrètement davantage de données sur les utilisateurs ou afin que le peu de métadonnées disponibles puissent leur être plus facilement transmis.

Tous ces scénarios sont concevables, ils ont des précédents historiques ailleurs, mais ils ne sont pas forcément probables ni vraisemblables. En raison de la « magie noire du chiffrement » susmentionnée et de la complexité des protocoles des réseaux, même si le serveur Signal se retrouvait altéré pour devenir malveillant, il y aurait toujours une limite à la quantité de métadonnées qui peuvent être collectées sans que les utilisatrices ou les observateurs ne s’en aperçoivent. Cela n’équivaudrait pas, par exemple, à ce que le bureau de poste Signal laisse entrer un espion (par une véritable « porte dérobée installée par la CIA ») qui viendrait lire et enregistrer toutes les métadonnées de chaque message qui passe par ce bureau. Des changements dans les procédures et le code pourraient avoir pour conséquence que des quantités faibles, mais toujours plus importantes de métadonnées (ou autres informations), deviennent facilement disponibles pour des adversaires, et cela pourrait se produire sans que nous en soyons conscients. Il n’y a pas de raison particulière de se méfier du serveur Signal à ce stade, mais les anarchistes doivent évaluer la confiance qu’ils accordent à un tiers, même s’il est historiquement digne de confiance comme Signal.

Mégadonnées

De nombreux et puissants ennemis sont capables d’intercepter et de stocker des quantités massives de trafic sur Internet. Il peut s’agir du contenu de messages non chiffré, mais avec l’utilisation généralisée du chiffrement, ce sont surtout des métadonnées et l’activité internet de chacun qui sont ainsi capturées et stockées.

Nous pouvons choisir de croire que Signal n’aide pas activement nos adversaires à collecter des métadonnées sur les communications des utilisateurs et utilisatrices, mais nos adversaires disposent de nombreux autres moyens pour collecter ces données : la coopération avec des entreprises comme Amazon ou Google (Signal est actuellement hébergé par Amazon Web Services), ou bien en ciblant ces hébergeurs sans leur accord, ou tout simplement en surveillant le trafic internet à grande échelle.

Les métadonnées relatives aux activités en ligne sont également de plus en plus accessibles à des adversaires moins puissants, ceux qui peuvent les acheter, sous forme brute ou déjà analysées, à des courtiers de données, qui à leur tour les achètent ou les acquièrent via des sociétés spécialisées dans le développement d’applications ou les fournisseurs de téléphones portables.

Les métadonnées ainsi collectées donnent lieu à des jeux de données volumineux et peu maniables qui étaient auparavant difficiles à analyser. Mais de plus en plus, nos adversaires (et même des organisations ou des journalistes) peuvent s’emparer de ces énormes jeux de données, les combiner et leur appliquer de puissants outils d’analyse algorithmique pour obtenir des corrélations utiles sur des personnes ou des groupes de personnes (c’est ce que l’on appelle souvent le « Big Data »). Même l’accès à de petites quantités de ces données et à des techniques d’analyse rudimentaires permet de désanonymiser des personnes et de produire des résultats utiles.

Histoire des messages de Jean-Michel

Voici un scénario fictif qui montre comment l’analyse du trafic et la corrélation des métadonnées peuvent désanonymiser un utilisateur de Signal.

Imaginez un cinéphile assidu, mais mal élevé, disons Jean-Michel, qui passe son temps à envoyer des messages via Signal pendant la projection. Les reflets de l’écran de son téléphone (Jean-Michel n’utilise pas le mode sombre) gênent tout le monde dans la salle. Mais la salle est suffisamment sombre pour que Lucie, la gérante qui s’occupe de tout, ne puisse pas savoir exactement qui envoie des messages en permanence. Lucie commence alors à collecter toutes les données qui transitent par le réseau Wi-Fi du cinéma, à la recherche de connexions au serveur Signal. Les connexions fréquentes de Jean-Michel à ce serveur apparaissent immédiatement. Lucie est en mesure d’enregistrer l’adresse MAC (un identifiant unique associé à chaque téléphone) et peut confirmer que c’est le même appareil qui utilise fréquemment Signal sur le réseau Wi-Fi du cinéma pendant les heures de projection. Lucie est ensuite en mesure d’établir une corrélation avec les relevés de transactions par carte bancaire de la billetterie et d’identifier une carte qui achète toujours des billets de cinéma à l’heure où l’appareil utilise fréquemment Signal (le nom du détenteur de la carte est également révélé : Jean-Michel). Avec l’adresse MAC de son téléphone, son nom et sa carte de crédit, Lucie peut fournir ces informations à un détective privé véreux, qui achètera l’accès à de vastes jeux de données collectées par des courtiers de données (auprès des fournisseurs de téléphones portables et des applications mobiles), et déterminera un lieu où le même téléphone portable est le plus fréquemment utilisé. Outre le cinéma, il s’agit du domicile de Jean-Michel. Lucie se rend chez Jean-Michel de nuit et fait exploser sa voiture (car la salle de cinéma était en fait une couverture pour les Hell’s Angels du coin).

Des métadonnées militarisées

« Nous tuons des gens en nous appuyant sur des métadonnées… mais ce n’est pas avec les métadonnées que nous les tuons ! » (dit avec un sourire en coin, les rires fusent dans l’assistance)

– Général Michael Hayden, ancien Directeur de la NSA (1999-2005) et Directeur de la CIA (2006-2009).

Sur un Internet où les adversaires ont les moyens de collecter et d’analyser d’énormes volumes de métadonnées et de données de trafic, l’utilisation de serveurs centralisés peut s’avérer dangereuse. Ils peuvent facilement cibler les appareils qui communiquent avec le serveur Signal en surveillant le trafic internet en général, au niveau des fournisseurs d’accès, ou éventuellement aux points de connexion avec le serveur lui-même. Ils peuvent ensuite essayer d’utiliser des techniques d’analyse pour révéler des éléments spécifiques sur les utilisatrices individuelles ou leurs communications via Signal.

Dans la pratique, cela peut s’avérer difficile. Vous pourriez vous demander si un adversaire qui observe tout le trafic entrant et sortant du serveur Signal pourrait déterminer que vous et votre ami échangez des messages en notant qu’un message a été envoyé de votre adresse IP au serveur de signal à 14:01 et que le serveur de Signal a ensuite envoyé un message de la même taille à l’adresse IP de votre ami à 14:02. Heureusement, une analyse corrélationnelle très simple comme celle-ci n’est pas possible en raison de l’importance du trafic entrant et sortant en permanence du serveur de Signal et de la manière dont ce trafic est traité à ce niveau. C’est moins vrai pour les appels vidéo/voix où les protocoles internet utilisés rendent plus plausible l’analyse corrélationnelle du trafic pour déterminer qui a appelé qui. Il n’en reste pas moins que la tâche reste très difficile pour qui observe l’ensemble du trafic entrant et sortant du serveur de Signal afin d’essayer de déterminer qui parle à qui. Peut-être même que cette tâche est impossible à ce jour.

Pourtant, les techniques de collecte de données et les outils d’analyse algorithmique communément appelés « Big Data » deviennent chaque jour plus puissants. Nos adversaires sont à la pointe de cette évolution. L’utilisation généralisée du chiffrement dans toutes les télécommunications a rendu l’espionnage illicite traditionnel beaucoup moins efficace et, par conséquent, nos adversaires sont fortement incités à accroître leurs capacités de collecte et d’analyse des métadonnées. Ils le disent clairement : « Si vous avez suffisamment de métadonnées, vous n’avez pas vraiment besoin du contenu »⁵. Ils tuent des gens sur la base de métadonnées.

Ainsi, bien qu’il ne soit peut-être pas possible de déterminer avec certitude une information aussi fine que « qui a parlé à qui à un moment précis », nos adversaires continuent d’améliorer à un rythme soutenu leur aptitude à extraire, à partir des métadonnées, toutes les informations sensibles qu’ils peuvent. Certaines fuites nous apprennent régulièrement qu’ils étaient en possession de dispositifs de surveillance plus puissants ou plus invasifs qu’on ne le pensait jusqu’à présent. Il n’est pas absurde d’en déduire que leurs possibilités sont bien étendues que ce que nous en savons déjà.

Signal est plus vulnérable à ce type de surveillance et d’analyse parce qu’il s’agit d’un service centralisé. Le trafic de Signal sur Internet n’est pas difficile à repérer et le serveur Signal est un élément central facile à observer ou qui permet de collecter des métadonnées sur les utilisateurs et leurs activités. D’éventuelles compromissions de Signal, des modifications dans les conditions d’utilisation ou encore des évolutions législatives pourraient faciliter les analyses de trafic et la collecte des métadonnées de Signal, pour que nos adversaires puissent les analyser.

Les utilisateurs individuels peuvent mettre en œuvre certaines mesures de protection, comme faire transiter leur trafic Signal par Tor ou un VPN, mais cela peut s’avérer techniquement difficile à mettre en œuvre et propice aux erreurs. Tout effort visant à rendre plus difficile la liaison d’une utilisatrice de Signal à une personne donnée est également rendu complexe par le fait que Signal exige de chaque compte qu’il soit lié à un numéro de téléphone (nous y reviendrons plus tard).

Dépendances et points faibles

Un service centralisé signifie non seulement qu’il existe un point de contrôle central, mais aussi un point faible unique : Signal ne fonctionne pas si le serveur Signal est en panne. Il est facile de l’oublier jusqu’au jour où cela se produit. Signal peut faire une erreur de configuration ou faire face à un afflux de nouveaux utilisateurs à cause d’un tweet viral et tout à coup Signal ne fonctionne carrément plus.

Signal pourrait également tomber en panne à la suite d’actions intentées par un adversaire. Imaginons une attaque par déni de service (ou tout autre cyberattaque) qui viserait à perturber le fonctionnement de Signal lors d’une rébellion massive. Les fournisseurs de services qui hébergent le serveur Signal pourraient également décider de le mettre hors service sans avertissement pour diverses raisons : sous la pression d’un adversaire, sous une pression politique, sous la pression de l’opinion publique ou pour des raisons financières.

Des adversaires qui contrôlent directement l’infrastructure Internet locale peuvent tout aussi bien perturber un service centralisé. Lorsque cela se produit dans certains endroits, Signal réagit en général rapidement en mettant en œuvre des solutions de contournement ou des modifications créatives, ce qui donne lieu à un jeu du chat et de la souris entre Signal et l’État qui tente de bloquer Signal dans la zone qu’il contrôle. Une fois encore, il s’agit de rester confiant dans le fait que les intérêts de Signal s’alignent toujours sur les nôtres lorsqu’un adversaire tente de perturber Signal de cette manière dans une région donnée.

Cryptocontroverse

En 2021, Signal a entrepris d’intégrer un nouveau système de paiement dans l’application en utilisant la crypto-monnaie MobileCoin. Si vous ne le saviez pas, vous n’êtes probablement pas le seul, mais c’est juste là, sur la page de vos paramètres.

MobileCoin est une crypto-monnaie peu connue, qui privilégie la protection de la vie privée, et que Moxie a également contribué à développer. Au-delà des débats sur les systèmes pyramidaux de crypto-monnaies, le problème est qu’en incluant ce type de paiements dans l’application, Signal s’expose à des vérifications de légalité beaucoup plus approfondies de la part des autorités. En effet, les crypto-monnaies étant propices à la criminalité et aux escroqueries, le gouvernement américain se préoccupe de plus en plus d’encadrer leur utilisation. Signal n’est pas une bande de pirates, c’est une organisation à but non lucratif très connue. Elle ne peut pas résister longtemps aux nouvelles lois que le gouvernement américain pourrait adopter pour réglementer les crypto-monnaies.

Si les millions d’utilisateurs de Signal utilisaient effectivement MobileCoin pour leurs transactions quotidiennes, il ne serait pas difficile d’imaginer que Signal fasse l’objet d’un plus grand contrôle de la part de l’organisme fédéral américain de réglementation (la Securities and Exchange Commission) ou autres autorités. Le gouvernement n’aime pas les systèmes de chiffrement, mais il aime encore moins les gens ordinaires qui paient pour de la drogue ou échappent à l’impôt. Imaginez un scénario dans lequel les cybercriminels s’appuieraient sur Signal et MobileCoin pour accepter les paiements des victimes de rançongiciels. Cela pourrait vraiment mettre le feu aux poudres et dégrader considérablement l’image de Signal en tant qu’outil de communication fiable et sécurisé.

Un mouchard en coulisses

Cette frustration devrait déjà être familière aux anarchistes qui utilisent Signal. En effet, les comptes Signal nécessitent un numéro de téléphone. Quel que soit le numéro de téléphone auquel un compte est lié, il est également divulgué à toute personne avec laquelle vous vous connectez sur Signal. En outre, il est très facile de déterminer si un numéro de téléphone donné est lié à un compte Signal actif.

Il existe des solutions pour contourner ce problème, mais elles impliquent toutes d’obtenir un numéro de téléphone qui n’est pas lié à votre identité afin de pouvoir l’utiliser pour ouvrir un compte Signal. En fonction de l’endroit où vous vous trouvez, des ressources dont vous disposez et de votre niveau de compétence technique, cette démarche peut s’avérer peu pratique, voire bien trop contraignante. Signal ne permet pas non plus d’utiliser facilement plusieurs comptes à partir du même téléphone ou ordinateur. Configurer plusieurs comptes Signal pour différentes identités, ou pour les associer à différents projets, devient une tâche énorme, d’autant plus que vous avez besoin d’un numéro de téléphone distinct pour chacun d’entre eux.

Pour des adversaires qui disposent de ressources limitées, il est toujours assez facile d’identifier une personne sur la base de son numéro de téléphone. En outre, s’ils se procurent un téléphone qui n’est pas correctement éteint ou chiffré, ils ont accès aux numéros de téléphone des contacts et des membres du groupe. Il s’agit évidemment d’un problème de sécurité opérationnelle qui dépasse le cadre de Signal, mais le fait que Signal exige que chaque compte soit lié à un numéro de téléphone accroît considérablement la possibilité de pouvoir cartographier le réseau, ce qui entraîne des conséquences dommageables.

On ignore si Signal permettra un jour l’existence de comptes sans qu’ils soient liés à un numéro de téléphone ou à un autre identifiant de la vie réelle. On a pu dire qu’ils ne le feront jamais, ou que le projet est en cours mais perdu dans les limbes⁶. Quoi qu’il en soit, il s’agit d’un problème majeur pour de nombreux cas d’utilisation par des anarchistes.

Vers une pratique plus stricte

Après avoir longuement discuté de Signal, il est temps de présenter quelques alternatives qui répondent à certains de ces problèmes : Briar et Cwtch. Briar et Cwtch sont, par leur conception même, extrêmement résistants aux métadonnées et offrent un meilleur anonymat. Ils sont également plus résilients, car ils ne disposent pas de serveur central ou de risque de défaillance en un point unique. Mais ces avantages ont un coût : une plus grande sécurité s’accompagne de quelques bizarreries d’utilisation auxquelles il faut s’habituer.

Rappelons que Cwtch et Briar sont des applications CPT :

C : comme Signal, les messages sont chiffrés de bout en bout,

P : pour la transmission en pair-à-pair,

T : les identités et les activités des utilisatrices sont anonymisées par l’envoi de tous messages via Tor.

Parce qu’elles partagent une architecture de base, elles ont de nombreuses fonctionnalités et caractéristiques communes.

Pair-à-pair

Signal est un service de communication centralisé, qui utilise un serveur pour relayer et transmettre chaque message que vous envoyez à vos amis. Les problèmes liés à ce modèle ont été longuement discutés ! Vous êtes probablement lassés d’en entendre parler maintenant. Le P de CPT signifie pair-à-pair. Dans un tel modèle, vous échangez des messages directement avec vos amis. Il n’y a pas de serveur central intermédiaire géré par un tiers. Chaque connexion directe s’appuie uniquement sur l’infrastructure plus large d’Internet.

Vous vous souvenez du bureau de poste Signal ? Avec un modèle pair-à-pair, vous ne passez pas par un service postal pour traiter votre courrier. Vous remettez vous-même chaque lettre directement à votre ami. Vous l’écrivez, vous la scellez dans une enveloppe (chiffrement de bout en bout), vous la mettez dans votre sac et vous traversez la ville à vélo pour la remettre en main propre.

La communication pair-à-pair offre une grande résistance aux métadonnées. Il n’y a pas de serveur central qui traite chaque message auquel des métadonnées peuvent être associées. Il est ainsi plus difficile pour les adversaires de collecter en masse des métadonnées sur les communications que de surveiller le trafic entrant et sortant de quelques serveurs centraux connus. Il n’y a pas non plus de point de défaillance unique. Tant qu’il existe une route sur Internet pour que vous et votre amie puissiez vous connecter, vous pouvez discuter.

Synchronisation

Il y a un point important à noter à propos de la communication pair-à-pair : comme il n’y a pas de serveur central pour stocker et relayer les messages, vous et votre ami devez tous deux avoir l’application en cours d’exécution et avoir une connexion en ligne pour échanger des messages. C’est pourquoi ces applications CPT privilégient la communication synchrone. Que se passe-t-il si vous traversez la ville à vélo pour remettre une lettre à vos amis et… qu’ils ne sont pas chez eux ? Si vous voulez vraiment faire du pair-à-pair, vous devez remettre la lettre en main propre. Vous ne pouvez pas simplement la déposer quelque part (il n’y a pas d’endroit assez sûr !). Vous devez être en mesure de joindre directement vos amis pour leur transmettre le message – c’est l’aspect synchrone de la communication de pair à pair.

Un appel téléphonique est un bon exemple de communication synchrone. Vous ne pouvez pas avoir de conversation téléphonique si vous n’êtes pas tous les deux au téléphone en même temps. Mais qui passe encore des appels téléphoniques ? De nos jours, nous sommes beaucoup plus habitués à un mélange de messagerie synchrone et asynchrone, et les services de communication centralisés comme Signal sont parfaits pour cela. Il arrive que vous et votre ami soyez tous deux en ligne et échangiez des messages en temps réel, mais le plus souvent, il y a un long décalage entre les messages envoyés et reçus. Au moins pour certaines personnes… Vous avez peut-être, en ce moment, votre téléphone allumé, à portée de main à tout moment. Vous répondez immédiatement à tous les messages que vous recevez, à toute heure de la journée. Donc toute communication est et doit être synchrone… si vous êtes dans ce cas, vous vous reconnaîtrez certainement.

Le passage à la communication textuelle synchrone peut être une vraie difficulté au début. Certaines lectrices et lecteurs se souviendront peut-être de ce que c’était lorsque on utilisait AIM, ICQ ou MSN Messenger (si vous vous en souvenez, vous avez mal au dos). Vous devez savoir si la personne est réellement en ligne ou non. Si la personne n’est pas en ligne, vous ne pouvez pas envoyer de messages pour plus tard. Si l’une d’entre vous ne laisse pas l’application en ligne en permanence, vous devez prendre l’habitude de prévoir des horaires pour discuter. Cela peut s’avérer très agréable. Paradoxalement, la normalisation de la communication asynchrone a entraîné le besoin d’être toujours en ligne et réactif. La communication synchrone encourage l’intentionnalité de nos communications, en les limitant aux moments où nous sommes réellement en ligne, au lieu de s’attendre à être en permanence plus ou moins disponibles.

Une autre conséquence importante de la synchronisation des connexions pair-à-pair est qu’elle peut rendre les discussions de groupe un peu bizarres. Que se passe-t-il si tous les membres du groupe ne sont pas en ligne au même moment ? Briar et Cwtch gèrent ce problème différemment, un sujet abordé plus bas, dans les sections relatives à chacune de ces applications.

Tor

Bien que la communication pair-à-pair soit très résistante aux métadonnées et évite d’autres écueils liés à l’utilisation d’un serveur central, elle ne protège pas à elle seule contre la collecte de métadonnées et l’analyse du trafic dans le cadre du « Big Data ». Tor est un très bon moyen de limiter ce problème, et les applications CPT font transiter tout le trafic par Tor.

Si vous êtes un⋅e anarchiste et que vous lisez ces lignes, vous devriez déjà connaître Tor et la façon dont il peut être utilisé pour assurer l’anonymat (ou plutôt la non-associativité). Les applications CPT permettent d’établir des connexions directes pair-à-pair pour échanger des messages par l’intermédiaire de Tor. Il est donc beaucoup plus difficile de vous observer de manière ciblée ou de vous pister et de corréler vos activités sur Internet, de savoir qui parle à qui ou de faire d’autres analyses utiles. Il est ainsi bien plus difficile de relier un utilisateur donné d’une application CPT à une identité réelle. Tout ce qu’un observateur peut voir, c’est que vous utilisez Tor.

Tor n’est pas un bouclier à toute épreuve et des failles potentielles ou des attaques sur le réseau Tor sont possibles. Entrer dans les détails du fonctionnement de Tor prendrait trop de temps ici, et il existe de nombreuses ressources en ligne pour vous informer. Il est également important de comprendre les mises en garde générales en ce qui concerne l’utilisation de Tor. Comme Signal, le trafic Tor peut également être altéré par des interférences au niveau de l’infrastructure Internet, ou par des attaques par déni de service qui ciblent l’ensemble du réseau Tor. Toutefois, il reste beaucoup plus difficile pour un adversaire de bloquer ou de perturber Tor que de mettre hors service ou de bloquer le serveur central de Signal.

Il faut souligner que dans certaines situations, l’utilisation de Tor peut vous singulariser. Si vous êtes la seule à utiliser Tor dans une région donnée ou à un moment donné, vous pouvez vous faire remarquer. Mais il en va de même pour toute application peu courante. Le fait d’avoir Signal sur votre téléphone vous permet également de vous démarquer. Plus il y a de gens qui utilisent Tor, mieux c’est, et s’il est utilisé correctement, Tor offre une meilleure protection contre les tentatives d’identification des utilisateurs que s’il n’était pas utilisé. Les applications CPT utilisent Tor pour tout, par défaut, de manière presque infaillible.

Pas de téléphone, pas de problème

Un point facilement gagné pour les deux applications CPT présentées ici : elles ne réclament pas de numéro de téléphone pour l’enregistrement d’un compte. Votre compte est créé localement sur votre appareil et l’identifiant du compte est une très longue chaîne de caractères aléatoires que vous partagez avec vos amis pour qu’ils deviennent des contacts. Vous pouvez facilement utiliser ces applications sur un ordinateur, sur un téléphone sans carte SIM ou sur un téléphone mais sans lien direct avec votre numéro de téléphone.

Mises en garde générales concernant les applications CPT

La fuite de statut

Les communications pair-à-pair laissent inévitablement filtrer un élément particulier de métadonnées : le statut en ligne ou hors ligne d’un utilisateur. Toute personne que vous avez ajoutée en tant que contact ou à qui vous avez confié votre identifiant (ou tout adversaire ayant réussi à l’obtenir) peut savoir si vous êtes en ligne ou hors ligne à un moment donné. Cela ne s’applique pas vraiment à notre modèle de menace, sauf si vous êtes particulièrement négligent avec les personnes que vous ajoutez en tant que contact, ou pour des événements publics qui affichent les identifiants d’utilisateurs. Mais cela vaut la peine d’être noté, parce qu’il peut parfois arriver que vous ne vouliez pas que tel ami sache que vous êtes en ligne !

Un compte par appareil

Lorsque vous ouvrez ces applications pour la première fois, vous créez un mot de passe qui sera utilisé pour chiffrer votre profil, vos contacts et l’historique de vos messages (si vous choisissez de le sauvegarder). Ces données restent chiffrées sur votre appareil lorsque vous n’utilisez pas l’application.

Comme il n’y a pas de serveur central, vous ne pouvez pas synchroniser votre compte sur plusieurs appareils. Vous pouvez migrer manuellement votre compte d’un appareil à l’autre, par exemple d’un ancien téléphone à un nouveau, mais il n’y a pas de synchronisation magique dans le cloud. Le fait d’avoir un compte distinct sur chaque appareil est une solution de contournement facile, qui encourage la compartimentation. Le fait de ne pas avoir à se soucier d’une version synchronisée sur un serveur central (même s’il est chiffré) ou sur un autre appareil est également un avantage. Cela oblige à considérer plus attentivement où se trouvent vos données et comment vous y accédez plutôt que de tout garder « dans le nuage » (c’est-à-dire sur l’ordinateur de quelqu’un d’autre). Il n’existe pas non plus de copie de vos données utilisateur qui serait sauvegardée sur un serveur tiers afin de restaurer votre compte en cas d’oubli de votre mot de passe ou de perte de votre appareil. Si c’est perdu… c’est perdu !.

Les seuls moyens de contourner ce problème sont : soit de confier à un serveur central une copie de vos contacts et de votre compte de média social, soit de faire confiance à un autre média social, de la même manière que Signal utilise votre liste de contacts composée de numéros de téléphone. Nous ne devrions pas faire confiance à un serveur central pour stocker ces informations (même sous forme chiffrée), ni utiliser quelque chose comme des numéros de téléphone. La possibilité de devoir reconstruire vos comptes de médias sociaux à partir de zéro est le prix à payer pour éviter ces problèmes de sécurité, et encourage la pratique qui consiste à maintenir et à rétablir des liens de confiance avec nos amis.

Durée de la batterie

Exécuter des connexions pair-à-pair avec Tor signifie que l’application doit être connectée et à l’écoute en permanence au cas où l’un de vos amis vous enverrait un message. Cela peut s’avérer très gourmand en batterie sur des téléphones anciens. Le problème se pose de moins en moins, car il y a une amélioration générale de l’utilisation des batteries et ces dernières sont de meilleure qualité.

Rien pour les utilisateurs d’iOS

Aucune de ces applications ne fonctionne sur iOS, principalement en raison de l’hostilité d’Apple à l’égard de toute application qui permet d’établir des connexions pair-à-pair avec Tor. Il est peu probable que cela change à l’avenir (mais ce n’est pas impossible).

Le bestiaire CPT

Il est temps de faire connaissance avec ces applications CPT. Elles disposent toutes les deux d’excellents manuels d’utilisation qui fournissent des informations complètes, mais voici un bref aperçu de leur fonctionnement, de leurs fonctionnalités et de la manière dont on les peut les utiliser.

Briar

Site officiel de Briar — Manuel de Briar

Histoire et philosophie de l’application

Briar est développé par le Briar Project, un collectif de développeurs, de hackers et de partisans du logiciel libre, principalement basé en Europe. En plus de résister à la surveillance et à la censure, la vision globale du projet consiste à construire une infrastructure de communication et d’outils à utiliser en cas de catastrophe ou de panne d’Internet. Cette vision est évidemment intéressante pour les anarchistes qui se trouvent dans des régions où il y a un risque élevé de coupure partielle ou totale d’Internet lors d’une rébellion, ou bien là où l’infrastructure générale peut s’effondrer (c.-à-d. partout). Si les connexions à Internet sont coupées, Briar peut synchroniser les messages par Wi-Fi ou Bluetooth. Briar permet également de partager l’application elle-même directement avec un ami. Elle peut même former un réseau maillé rudimentaire entre pairs, de sorte que certains types de messages peuvent passer d’un utilisateur à l’autre.

Briar est un logiciel open source et a également fait l’objet d’un audit de sécurité indépendant en 2013.

• À l’heure où nous écrivons ces lignes, Briar est disponible pour Android et la version actuelle est la 1.4.9.
• Une version desktop bêta est disponible pour Linux (version actuelle 0.2.1.), bien qu’il lui manque de nombreuses fonctionnalités.
• Des versions Windows et macOS du client desktop sont prévues.

Utiliser Briar

Conversation basique

Le clavardage de base fonctionne très bien. Les amis doivent s’ajouter mutuellement pour pouvoir se connecter. Briar dispose d’une petite interface agréable pour effectuer cette opération en présentiel en scannant les codes QR de l’autre. Mais il est également possible de le faire à distance en partageant les identifiants (sous la forme d’un « lien briar:// »), ou bien un utilisateur peut en « présenter » d’autres dans l’application, ce qui permet à deux utilisatrices de devenir des contacts l’une pour l’autre par l’intermédiaire de leur amie commune. Cette petite contrainte dans la manière d’ajouter des contacts peut sembler gênante, mais pensez à la façon dont ce modèle encourage des meilleures pratiques, notamment sur la confiance que l’on s’accorde en ajoutant des contacts. Briar a même un petit indicateur à côté de chaque nom d’utilisateur pour vous rappeler comment vous le « connaissez » (en personne, via des liens de partage, ou via un intermédiaire).

Actuellement, dans les discussions directes, vous pouvez envoyer des fichiers, utiliser des émojis, supprimer des messages ou les faire disparaître automatiquement au bout de sept jours. Si votre ami n’est pas en ligne, vous pouvez lui écrire un message qui sera envoyé automatiquement la prochaine fois que vous le verrez en ligne.

Groupes privés

Les groupes privés de Briar sont des groupes de discussion de base. Seul le créateur du groupe peut inviter d’autres membres. La création de groupes privés est donc très pensée en amont et destinée à un usage spécifique. Ils prennent en charge un affichage par fil de discussion (vous pouvez répondre directement à un message spécifique, même s’il ne s’agit pas du message le plus récent de la discussion), mais il s’agit d’un système assez rudimentaire. Il n’est pas possible d’envoyer des images dans un groupe privé, ni de supprimer des messages.

Avec Briar, les discussions de groupe étant véritablement sans serveur, les choses peuvent être un peu bizarres lorsque tous les membres du groupe ne sont pas en ligne en même temps. Vous vous souvenez de la synchronicité ? Tout message de groupe sera envoyé à tous les membres du groupe qui sont en ligne à ce moment-là. Briar s’appuie sur tous les membres d’un groupe pour relayer les messages aux autres membres qui ne sont pas en ligne. Si vous avez manqué certains messages dans une discussion de groupe, n’importe quel autre membre qui a reçu ces messages peut vous les transmettre lorsque vous êtes tous les deux en ligne.

Forums

Briar dispose également d’une fonction appelée Forums. Les forums fonctionnent de la même manière que les groupes privés, sauf que tout membre peut inviter d’autres membres.

Blog

La fonction de blog de Briar est plutôt sympa ! Chaque utilisateur dispose par défaut d’un flux de blog. Les articles de blog publiés par vos contacts s’affichent dans votre propre flux. Vous pouvez également commenter un billet, ou « rebloguer » le billet d’un contact pour qu’il soit partagé avec tous vos contacts (avec votre commentaire). En bref, c’est un réseau social rudimentaire qui fonctionne uniquement sur Briar.

Lecteur de flux RSS

Briar dispose également d’un lecteur de flux rss intégré qui récupère les nouveaux messages des sites d’information via Tor. Cela peut être un excellent moyen de lire le dernier communiqué de votre site de contre-information anarchiste préféré (qui fournit sûrement un flux rss, si vous ne le saviez pas déjà !). Les nouveaux messages qui proviennent des flux rss que vous avez ajoutés apparaissent dans le flux Blog, et vous pouvez les « rebloguer » pour les partager avec tous vos contacts.

Devenez un maillon

Briar propose de nombreux outils pour faire circuler des messages entre contacts, sans avoir recours à des serveurs centraux. Les forums et les blogs sont relayés d’un contact à l’autre, à l’instar des groupes privés qui synchronisent les messages entre les membres sans serveur. Tous vos contacts peuvent recevoir une copie d’un billet de blog ou de forum même si vous n’êtes pas en ligne en même temps – les contacts partagés transmettent le message pour vous. Briar ne crée pas de réseau maillé où les messages sont transmis via d’autres utilisateurs (ce qui pourrait permettre à un adversaire d’exploiter plusieurs comptes malveillants et de collecter des métadonnées). Briar ne confie aucun de vos messages à des utilisateurs auxquels ils ne sont pas destinés. Au contraire, chaque utilisatrice censée recevoir un message participe également à la transmission de ce message, et uniquement grâce à ses propres contacts. Cela peut s’avérer particulièrement utile pour créer un réseau de communication fiable qui fonctionne même si Internet est indisponible. Les utilisatrices de Briar peuvent synchroniser leurs messages par Wi-Fi ou Bluetooth. Vous pouvez vous rendre au café internet local, voir quelques amis et synchroniser divers messages de blogs et de forums. Puis une fois rentré, vos colocataires peuvent se synchroniser avec vous pour obtenir les mêmes mises à jour de tous vos contacts mutuels partagés.

Mises en garde pour Briar

Chaque instance de l’application ne prend en charge qu’un seul compte. Il n’est donc pas possible d’avoir plusieurs comptes sur le même appareil. Ce n’est pas un problème si vous utilisez Briar uniquement pour parler avec un groupe d’amis proches, mais cela rend difficile l’utilisation de Briar avec des groupes différents que vous voudriez compartimenter. Briar fournit pour cela plusieurs arguments basés sur la sécurité, dont l’un est simple : si le même appareil utilise plusieurs comptes, il pourrait théoriquement être plus facile pour un adversaire de déterminer que ces comptes sont liés, malgré l’utilisation de Tor. Si deux comptes ne sont jamais en ligne en même temps, il y a de fortes chances qu’ils utilisent le même téléphone portable pour leurs comptes Briar individuels. Il existe d’autres raisons, et aussi des solutions de contournement, toujours est-il qu’il n’est pas possible, pour le moment, d’avoir plusieurs profils sur le même appareil.

Le protocole Briar exige également que deux utilisatrices s’ajoutent mutuellement en tant que contacts, ou qu’ils soient parrainés par un ami commun, avant de pouvoir interagir. Cela empêche de publier une adresse Briar pour recevoir des messages anonymes. Par exemple, vous voudriez publier votre identifiant Briar pour recevoir des commentaires honnêtes sur un article qui compare différentes applications de chat sécurisées.

Briar et la communication asynchrone

De manière générale, les utilisateurs et utilisatrices apprécient beaucoup la communication asynchrone. Le projet Briar travaille sur une autre application : une boîte aux lettres (Briar Mailbox) qui pourrait être utilisée facilement sur un vieux téléphone Android ou tout autre machine bon marché. Cette boîte aux lettres resterait en ligne principalement pour recevoir des messages pour vous, puis se synchroniserait avec votre appareil principal via Tor lorsque vous êtes connecté. C’est une idée intéressante. Une seule boîte aux lettres Briar pourrait potentiellement être utilisée par plusieurs utilisateurs qui se font confiance, comme des colocataires dans une maison collective, ou les clients réguliers d’un magasin d’information local. Plutôt que de s’appuyer sur un serveur central pour faciliter les échanges asynchrones, un petit serveur facile à configurer et contrôlé par vous-même serait utilisé pour stocker les messages entrants pour vous et vos amis lorsque vous n’êtes pas en ligne. Ce système étant encore en cours de développement, son degré de sécurité (par exemple, savoir si les messages stockés ou d’autres métadonnées seraient suffisamment sûrs si un adversaire accédait à la boîte aux lettres) n’est pas connu et devra faire l’objet d’une évaluation.

Cwtch

Site officiel de Cwtch — Manuel de Cwtch

Historique et philosophie de l’application

Alors oui ce nom pas facile à prononcer… ça rime avec « butch ». Apparemment, il s’agit d’un mot gallois qui signifie une étreinte offrant comme un refuge dans les bras de quelqu’un.

Cwtch est développé par l’Open Privacy Research Society, une organisation à but non lucratif basée à Vancouver. Dans l’esprit, Cwtch pourrait être décrit comme un « Signal queer ». Open Privacy s’investit beaucoup dans la création d’outils destinés à « servir les communautés marginalisées » et à résister à l’oppression. Elle a également travaillé sur d’autres projets intéressants, comme la conception d’un outil appelé « Shatter Secrets », destiné à protéger les secrets contre les scénarios dans lesquels les individus peuvent être contraints de révéler un mot de passe (comme lors d’un passage de frontière).

Cwtch est également un logiciel open source et son protocole repose en partie sur le projet CPT antérieur nommé Ricochet. Cwtch est un projet plus récent que Briar, mais son développement est rapide et de nouvelles versions sortent fréquemment.

• À l’heure où nous écrivons ces lignes, la version actuelle est la 1.8.0.
• Cwtch est disponible pour Android, Windows, Linux et macOS.

Utiliser Cwtch

Lorsque vous ouvrez Cwtch pour la première fois, vous créez votre profil, protégé par un mot de passe. Votre nouveau profil se voit attribuer un mignon petit avatar et une adresse Cwtch. Contrairement à Briar, Cwtch peut prendre en charge plusieurs profils sur le même appareil, et vous pouvez en avoir plusieurs déverrouillés en même temps. C’est idéal si vous voulez avoir des identités séparées pour différents projets ou réseaux sans avoir à passer d’un appareil à l’autre (mais dans ce cas attention aux possibles risques de sécurité !).

Pour ajouter un ami, il suffit de lui donner votre adresse Cwtch. Il n’est pas nécessaire que vous et votre ami échangiez d’abord vos adresses pour discuter. Cela signifie qu’avec Cwtch, vous pouvez publier une adresse Cwtch publiquement et vos ami⋅e⋅s’ou non peuvent vous contacter de manière anonyme. Vous pouvez également configurer Cwtch pour qu’il bloque automatiquement les messages entrants provenant d’inconnus. Voici une adresse Cwtch pour contacter l’auteur de cet article si vous avez des commentaires ou envie d’écrire un quelconque message haineux :

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En mode conversation directe, Cwtch propose un formatage de texte riche, des emojis et des réponses. Chaque conversation peut être configurée pour « enregistrer l’historique » ou « supprimer l’historique » à la fermeture de Cwtch.

C’est le strict minimum et cela fonctionne très bien. Pour l’instant, toutes les autres fonctionnalités de Cwtch sont « expérimentales » et vous pouvez les choisir en y accédant par les paramètres. Cela comprend les discussions de groupe, le partage de fichiers, l’envoi de photos, les photos de profil, les aperçus d’images et les liens cliquables avec leurs aperçus. Le développement de Cwtch a progressé assez rapidement, donc au moment où vous lirez ces lignes, toutes ces fonctionnalités seront peut-être entièrement développées et disponibles par défaut.

Discussions de groupe

Cwtch propose également des discussions de groupe en tant que « fonction expérimentale ». Pour organiser cela, Cwtch utilise actuellement des serveurs gérés par les utilisateurs, ce qui est très différent de l’approche de Briar. Open Privacy considère que la résistance aux métadonnées des discussions de groupe est un problème ouvert, et j’espère qu’en lisant ce qui précède, vous comprendrez pourquoi. Tout comme le serveur Signal, les serveurs Cwtch sont conçus de telle sorte qu’ils soient toujours considérés comme « non fiables » et qu’ils puissent en apprendre le moins possible sur le contenu des messages ou les métadonnées. Mais bien entendu, ces serveurs sont gérés par des utilisateurs individuels et non par une tierce partie centrale.

Tout utilisateur de Cwtch peut devenir le « serveur » d’une discussion de groupe. C’est idéal pour les groupes à usage unique, où un utilisateur peut devenir l’« hôte » d’une réunion ou d’une discussion rapide. Les serveurs de discussion de groupe de Cwtch permettent également la transmission asynchrone des messages, de sorte qu’un groupe ou une communauté peut exploiter son propre serveur en permanence pour rendre service à ses membres. La façon dont Cwtch aborde les discussions de groupe est encore en cours de développement et pourrait changer à l’avenir, mais il s’agit pour l’instant d’une solution très prometteuse et sympathique.

Correspondance asynchrone avec Cwtch

Les discussions de groupe dans Cwtch permettent la correspondance asynchrone (tant que le serveur/hôte est en ligne), mais comme Briar, Cwtch exige que les deux contacts soient en ligne pour l’envoi de messages directs. Contrairement à Briar, Cwtch ne permet pas de mettre en file d’attente les messages à envoyer à un contact une fois qu’il est en ligne.

Cwtch et la question des crypto-monnaies

Fin 2019, Open Privacy, qui développe Cwtch, a reçu un don sans conditions de 40 000 dollars canadiens de la part de la fondation Zcash. Zcash est une autre crypto-monnaie centrée sur la vie privée, similaire mais nettement inférieure à Monero⁷. En 2019, Cwtch en était au tout début de son développement, et Open Privacy a mené quelques expériences exploratoires sur l’utilisation de Zcash ou de crypto-monnaies blockchain similaires comme des solutions créatives à divers défis relatifs au chiffrement, avec l’idée qu’elles pourraient être incorporées dans Cwtch à un moment ou à un autre. Depuis lors, aucun autre travail de développement avec Zcash ou d’autres crypto-monnaies n’a été associé à Cwtch, et il semble que ce ne soit pas une priorité ou un domaine de recherche pour Open Privacy. Toutefois, il convient de mentionner ce point comme un signal d’alarme potentiel pour les personnes qui se méfient fortement des systèmes de crypto-monnaies. Rappelons que Signal dispose déjà d’une crypto-monnaie entièrement fonctionnelle intégrée à l’application, qui permet aux utilisateurs d’envoyer et de recevoir des MobileCoin.

Conclusions

(… « X a quitté le groupe »)

De nombreux lecteurs se disent peut-être : « Les applications CPT ne semblent pas très bien prendre en charge les discussions de groupe… et j’adore les discussions de groupe ! »… Premièrement, qui aime vraiment les discussions de groupe ? Deuxièmement, c’est l’occasion de soulever des critiques sur la façon dont les anarchistes finissent par utiliser les discussions de groupe dans Signal, pour faire valoir que la façon dont elles sont mises en œuvre dans Briar et Cwtch ne devrait pas être un obstacle.

Signal, Cwtch et Briar vous permettent tous les trois d’organiser facilement un groupe en temps réel (synchrone !) pour une réunion ou une discussion collective rapide qui ne pourrait pas avoir lieu en présentiel. Mais lorsque les gens parlent de « discussion de groupe » (en particulier dans le contexte de Signal), ce n’est pas vraiment ce qu’ils veulent dire. Les discussions de groupe dans Signal deviennent souvent d’énormes flux continus de mises à jour semi-publiques, de « shitposts », de liens repartagés, etc. qui s’apparentent davantage à des pratiques de médias sociaux. Il y a plus de membres qu’il n’est possible d’en avoir pour une conversation vraiment fonctionnelle, sans parler de la prise de décision. La diminution de l’utilité et de la sécurité selon l’augmentation de la taille, de la portée et de la persistance des groupes Signal a été bien décrite dans l’excellent article Signal Fails. Plus un groupe de discussion s’éloigne de la petite taille, du court terme, de l’intention et de l’objectif principal, plus il est difficile à mettre en œuvre avec Briar et Cwtch — et ce n’est pas une mauvaise chose. Briar et Cwtch favorisent des habitudes plus saines et plus sûres, sans les « fonctionnalités » de Signal qui encouragent la dynamique des discussions de groupe critiquées dans des articles tels que « Signal Fails ».

Proposition

Briar et Cwtch sont deux initiatives encore jeunes. Certains anarchistes en ont déjà entendu parler et essaient d’utiliser l’un ou l’autre pour des projets ou des cas d’utilisation spécifiques. Les versions actuelles peuvent sembler plus lourdes à utiliser que Signal, et elles souffrent de l’effet de réseau – tout le monde utilise Signal, donc personne ne veut utiliser autre chose ⁸. Il est intéressant de souligner que les obstacles apparents à l’utilisation de Cwtch et Briar (encore en version bêta, effet de réseau, différent de ce à quoi vous êtes habitué, sans version iOS) sont exactement les mêmes que ceux qui ont découragé les premiers utilisateurs de Signal (alias TextSecure !).

Il est difficile d’amener les gens à se familiariser avec un nouvel outil et à commencer à l’utiliser. Surtout lorsque l’outil auquel ils sont habitués semble fonctionner à merveille ! Le défi est indéniable. Ce guide a pris des pages et des pages pour tenter de convaincre les anarchistes, qui sont peut-être ceux qui se préoccupent le plus de ces questions, qu’ils ont intérêt à utiliser ces applications.

Les anarchistes ont déjà réussi à adopter de nouveaux outils électroniques prometteurs, à les diffuser et à les utiliser efficacement lors des actions de lutte et de résistance. La normalisation de l’utilisation des applications CPT en plus ou à la place de Signal pour la communication électronique renforcera la résilience de nos communautés et de ceux que nous pouvons convaincre d’utiliser ces outils. Ils nous aideront à nous protéger de la collecte et de l’analyse de métadonnées de plus en plus puissantes, à ne pas dépendre d’un service centralisé et à rendre plus facile l’accès à l’anonymat.

Voici donc la proposition. Après avoir lu ce guide, mettez-le en pratique et partagez-le. Vous ne pouvez pas essayer Cwtch ou Briar seul, vous avez besoin d’au moins un ami pour cela. Installez-ces applications avec votre équipe et essayez d’utiliser l’une ou l’autre pour un projet spécifique qui vous convient. Organisez une réunion hebdomadaire avec les personnes qui ne peuvent pas se rencontrer en personne pour échanger des nouvelles qui, autrement, auraient été partagées dans un groupe de discussion agglutiné sur Signal. Gardez le contact avec quelques amis éloignés ou avec une équipe dont les membres sont distants. Vous n’êtes pas obligé de supprimer Signal (et vous ne le devriez probablement pas), mais vous contribuerez au minimum à renforcer la résilience en établissant des connexions de secours avec vos réseaux. Alors que la situation s’échauffe, la probabilité d’une répression intensive ou de fractures sociétales telles que celles qui perturbent Signal dans d’autres pays est de plus en plus grande partout, et nous aurons tout intérêt à mettre en place nos moyens de communication alternatifs le plus tôt possible !

Briar et Cwtch sont tous deux en développement actif, par des anarchistes et des sympathisants à nos causes. En les utilisant, que ce soit sérieusement ou pour le plaisir, nous pouvons contribuer à leur développement en signalant les bogues et les vulnérabilités, et en incitant leurs développeurs à continuer, sachant que leur projet est utilisé. Peut-être même que les plus férus d’informatique d’entre nous peuvent contribuer directement, en vérifiant le code et les protocoles ou même en participant à leur développement.

Outre la lecture de ce guide, essayer d’utiliser ces applications en tant que groupe d’utilisateurs curieux est le meilleur moyen d’apprécier en quoi elles sont structurellement différentes de Signal. Même si vous ne pouvez pas vous résoudre à utiliser ces applications régulièrement, le fait d’essayer différents outils de communication sécurisés et de comprendre comment, pourquoi et en quoi ils sont différents de ceux qui vous sont familiers améliorera vos connaissances en matière de sécurité numérique. Il n’est pas nécessaire de maîtriser les mathématiques complexes qui sous-tendent l’algorithme de chiffrement à double cliquet de Signal, mais une meilleure connaissance et une meilleure compréhension du fonctionnement théorique et pratique de ces outils permettent d’améliorer la sécurité opérationnelle dans son ensemble. Tant que nous dépendons d’une infrastructure pour communiquer, nous devrions essayer de comprendre comment cette infrastructure fonctionne, comment elle nous protège ou nous rend vulnérables, et explorer activement les moyens de la renforcer.

Le mot de la fin

Toute cette discussion a porté sur les applications de communication sécurisées qui fonctionnent sur nos téléphones et nos ordinateurs. Le mot de la fin doit rappeler que même si l’utilisation d’outils de chiffrement et d’anonymisation des communications en ligne peut vous protéger contre vos adversaires, vous ne devez jamais saisir ou dire quoi que ce soit sur une application ou un appareil sans savoir que cela pourrait être interprété devant un tribunal. Rencontrer vos amis, face à face, en plein air et loin des caméras et autres appareils électroniques est de loin le moyen le plus sûr d’avoir une conversation qui doit être sécurisée et privée. Éteignez votre téléphone, posez-le et sortez !

Appendice : d’autres applications dont vous n’avez pas forcément entendu parler

Ricochet Refresh

Ricochet était une toute première application CPT de bureau financée par le Blueprint for Free Speech, basé en Europe. Ricochet Refresh est la version actuelle. Fondamentalement, elle est très similaire à Cwtch et Briar, mais assez rudimentaire – elle dispose d’un système basique de conversation directe et de transfert de fichiers, et ne fonctionne que sur MacOS, Linux et Windows. Cette application est fonctionnelle, mais dépouillée, et n’a pas de version pour mobiles.

OnionShare

OnionShare est un projet fantastique qui fonctionne sur n’importe quel ordinateur de bureau et qui est fourni avec Tails et d’autres systèmes d’exploitation. Il permet d’envoyer et de recevoir facilement des fichiers ou d’avoir un salon de discussion éphémère rudimentaire via Tor. Il est également CPT !

Telegram

Telegram est en fait comme Twitter. Il peut s’avérer utile d’y être présent dans certains scénarios, mais il ne devrait pas être utilisé pour des communications sécurisées car il y a des fuites de métadonnées partout. Il n’est probablement pas utile de passer plus de temps à critiquer Telegram ici, mais il ne devrait pas être utilisé là où la vie privée ou la sécurité sont exigées.

Tox

Tox est un projet similaire à Briar et Cwtch, mais il n’utilise pas Tor – c’est juste CP. Tox peut être routé manuellement à travers Tor. Aucune des applications développées pour Tox n’est particulièrement conviviale.

Session

Session mérite qu’on s’y attarde un peu. L’ambiance y est très libertarienne, et activiste façon « free-speech movement ». Session utilise le protocole de chiffrement robuste de Signal, est en pair-à-pair pour les messages directs et utilise également le routage Onion pour l’anonymat (le même principe que celui qui est à la base de Tor). Cependant, au lieu de Tor, Session utilise son propre réseau de routage Onion pour lequel une « participation financière » est nécessaire afin de faire fonctionner un nœud de service qui constitue le réseau Onion. Point essentiel, cette participation financière prend la forme d’une crypto-monnaie administrée par la fondation qui développe Session. Le projet est intéressant d’un point de vue technologique, astucieux même, mais il s’agit d’une solution très « web3 » drapée dans une culture cryptobro. Malgré tout ce qu’ils prétendent, leurs discussions de groupe ne sont pas conçues pour être particulièrement résistantes à la collecte de métadonnées, et les grandes discussions de groupe semi-publiques sont simplement hébergées sur des serveurs centralisés (et apparemment envahis par des cryptobros d’extrême-droite). Peut-être que si la blockchain finit par s’imposer, ce sera une bonne option, mais pour l’instant, on ne peut pas la recommander en toute bonne conscience.

Molly

Molly est un fork du client Signal pour Android. Il utilise toujours le serveur Signal mais propose un peu plus de sécurité et de fonctionnalités sur l’appareil.

Contact

Cet article a été écrit originellement en août 2022. Courriel de l’auteur : pettingzoo riseup net ou via Cwtch : g6px2uyn5tdg2gxpqqktnv7qi2i5frr5kf2dgnyielvq4o4emry4qzid

Depuis quelques années, Framasoft bénéficie des illustrations très appréciées de David Revoy, un artiste qui séduit autant par son talent et son imaginaire que par le choix de publier en licence libre (CC-BY), ce qui est plutôt exceptionnel dans le monde de la bande dessinée. La licence qu’il a choisie autorise à :

• Partager — copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats
• Adapter — remixer, transformer et créer à partir du matériel, y compris pour un usage commercial.

La seule condition impérative est l’Attribution

Attribution — Vous devez créditer l’Œuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l’œuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l’Offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son Œuvre.

assortie d’une interdiction :

Pas de restrictions complémentaires — Vous n’êtes pas autorisé à appliquer des conditions légales ou des mesures techniques qui restreindraient légalement autrui à utiliser l’œuvre dans les conditions décrites par la licence.

Comme on peut le lire plus haut et comme le précise David lui-même dans sa F.A.Q, ce n’est pas parce que la licence est libre que l’on peut se servir sans scrupules des œuvres et du nom de l’auteur :

Ce n’est pas parce que vous pouvez réutiliser mes œuvres que je suis d’accord avec ce que vous faites, ou que je peux être considéré comme un auteur actif de votre projet, surtout si mon nom est écrit comme une signature de votre dérivation ou si vous réutilisez mon nom pour dire à votre public que je suis « d’accord » avec votre projet. Cela ne fonctionne pas comme ça. Restez simple : communiquez la vérité,

C’est justement ces précautions et ce respect élémentaires que n’ont pas pris les éditeurs (méritent-ils ce nom ?) d’une publication dérivée de Pepper & Carrot (déjà 37 épisodes traduits en 63 langues !) et qui est en vente sur Amazon, plateforme bien connue pour ses pratiques commerciales éthiques (non)…

Alors David, d’ordinaire si aimable, se fâche tout rouge et relève toutes les pratiques complètement hors-pistes de Fa Comics, dans l’article ci-dessous publié sur son blog et traduit pour vous par Framalang…

Article original de David Revoy sur son blog : Fa Bd Comics books on SCAMazon: don’t buy them

Traduction Framalang : GPSqueek, Sysy, Poca, goofy, macrico

N’achetez pas les BD des éditions Fa Bd sur SCAMazon

par David Revoy

On atteint un record : avec la communauté de Pepper & Carrot, nous avons trouvé Fa Bd, l’éditeur du pire dérivé de Pepper & Carrot à ce jour.

Malheureusement, les produits sont publiés sous mon nom et aussi sous le nom d’artistes qui ont réalisé des fan-arts de Pepper & Carrot… Voilà pourquoi j’écris cet article, histoire de décrire un peu cette arnaque et ce carnage de la publication assistée par ordinateur qui se perpétue actuellement sur Amazon, et aussi pour dissuader le public de Pepper & Carrot de les acheter.

Accrochez-vous, car nous entrons dans le territoire du zéro absolu de la qualité, des horreurs du graphisme, des cauchemars de la colorimétrie et de l’affreuse mise en page.

Les trois albums

Un grand merci à Craig Maloney qui a acheté les trois albums pour que nous puissions évaluer leur qualité. Il a également réalisé toutes les photos que vous trouverez ici et a écrit des commentaires sur Amazon sous les albums afin d’avertir d’autres clients potentiels de leur piètre qualité.

1. Héritage

Lien vers Amazon : https://www.amazon.com/Heritage-David-Revoy/dp/B0BS1ZHM9T/

Mes observations :

(1) bien que la couverture soit correcte, l’impression gâche totalement l’histoire elle-même : le concept de cette bande dessinée est la représentation en couleurs des sentiments du personnage principal, pourtant l’éditeur a décidé d’imprimer l’histoire complète en noir et blanc. Cela rend le tout le récit illisible et dénué de sens. Essayez de lire l’original et demandez-vous ce que vaut la bande dessinée en noir et blanc. Apparemment, c’est assez bon pour être publié de cette façon par les éditions FA Bd Comics…

(2) L’attribution est là mais l’éditeur FA BD comics n’indique pas son rôle. Et attendez, une adresse courriel Caramail ? Je croyais qu’ils avaient disparu il y a 20 ans ¹. Je n’aime pas la façon dont mon crédit et mon nom sur la couverture et la page produit donnent l’impression que j’ai approuvé cette publication et que j’y ai collaboré. Il ne s’agit pas d’une « violation d’approbation » explicite, mais j’ai honte de voir mon nom figurer sur ces pages.

(3) L’éditeur a oublié une page dans l’histoire : l’avant-dernière… ce qui fait que ça casse encore plus l’histoire. Et pour remplir la fin du livre, des parties aléatoires du making of ont été téléchargées et déversées comme ça sans aucun avertissement, juste après la fin de l’histoire.

Davantage de photos ici.

2. Les histoires de Pepper & Carrot

Lien vers Amazon : https://www.amazon.com/Pepper-Carrot-Novels-David-Revoy/dp/B09ZZVJLDT/

Description : Il s’agit d’une compilation imprimable datant de mai 2022 d’un mélange de Fan-art de Pepper&Carrot contenant des bulles de texte et de BD Fan-art de Pepper & Carrot.

Mes observations :

(1) Mon nom figure en haut de la couverture, alors qu’aucune illustration de moi ne figure sur cet album. C’est très problématique, car même si j’apprécie beaucoup le fan-art d’étude de Pepper envoyé par Coyau en 2015 parce que c’était parmi les premiers fan-arts que j’ai reçus sur Pepper & Carrot, je ne pense pas que Coyau s’attendait à ce qu’il soit utilisé comme œuvre d’art/visuel/illustration pour la couverture.

(2) Même si tous les fan-arts sont correctement attribués à leur auteur, l’éditeur a mal lu une information importante sur Pepper & Carrot : l’auteur du fan-art peut mettre son œuvre sous la licence qu’il souhaite. Et sauf mention explicite, ils sont tous protégés par le droit d’auteur. C’est écrit clairement dans la case « Licence » de chaque fan-art sur le site. « Cette image est un fan-art réalisé par <nom de l’auteur>. Elle est affichée sur la galerie de fan-arts de Pepper & Carrot avec sa permission. Ne réutilisez pas cette image pour votre projet sans l’autorisation de l’auteur ». L’éditeur, sur les crédits de son album, assume « basé sur le même personnage avec la même licence ». C’est faux et abusif. Notez également que l’email de l’éditeur change sur ces crédits, et que la ligne « œuvre de fiction » de Héritage est également présente… Boulot de copier-coller vite fait et négligent détecté !

(3) Les fan-arts sont imprimés en noir et blanc. Il n’y a pas d’indication permettant de savoir qui, parmi la liste des auteurs, a dessiné quelle page, et il n’y a pas de mise en page. Les dessins sont simplement collés sur la page avec de grands espaces vides, même lorsque la police est trop petite. Notez que le contraste est également faible. Ce n’est pas du tout respectueux des créations artistiques.

Davantage de photos ici.

3. Pepper & Carrot Mini

Lien vers Amazon: https://www.amazon.com/Pepper-Carrot-Mini-Nicolas-Artance/dp/B0BHMPMM14/

Il s’agit d’une publication papier d’octobre 2010 de la série Pepper & Carrot Mini par Nicolas Artance. Nicolas Artance est l’un des principaux contributeurs et modérateurs de la communauté Pepper & Carrot, et joue un rôle important dans la version française de la série principale. Il publie sa série sous Creative Commons Attribution 4.0 International et partage également les sources complètes.

Mes observations :

(1) La couverture ne provient pas de Pepper & Carrot Mini, elle n’a pas été réalisée par Nicolas Artance ni par moi-même, mais c’est un fan-art de Tessou. Il y a donc un problème de copyright puisque le dessin de Tessou n’est pas publié sous la licence de Pepper & Carrot. La couverture contient également trois noms et il est difficile de savoir qui fait quoi ou qui soutient quoi. Sur le produit Amazon, nous sommes co-auteur avec Nicolas… Quel bazar !

(2) Même mensonge que pour l’album précédent à propos de la licence du fan-art, et une grosse faute de frappe dans le nom de Nicolas (Nocolas). Apparemment, cet éditeur n’a aucun correcteur et s’en moque.

(3) La qualité, la mise en page… Tout est imprimé en noir et blanc et en faible contraste. Les planches en paysage sont « adaptées à la largeur » de la page. Certaines polices sont à peine lisibles.

Davantage de photos ici.

Et maintenant ?

Tout d’abord, vous pouvez aider : si vous avez un compte Amazon [NdT : il faut un compte sur Amazon.com, ça ne marchera pas depuis un compte Amazon.fr], vous pouvez simplement cliquer sur le bouton « Utile » sur les commentaires de Craig sur chaque livre 1, 2 et 3. Ce n’est pas grand-chose, mais cela aidera probablement les acheteurs potentiels à passer leur chemin en voyant l’avis 1 étoile.

Je n’ai clairement pas la charité de penser que cet éditeur souffre juste d’incompétence flagrante et qu’il essaie simplement d’aider l’impression d’œuvres culturelles libres. Ils ne m’ont jamais contacté, ils n’ont jamais contribué à l’écosystème Pepper&Carrot pour autant que je sache, et ils ont juste fait un produit de la plus basse qualité avec peu d’efforts sur une place de marché où il n’y a aucun contrôle sur la qualité.

C’est hors de prix et le fait de voir ce niveau d’irrespect pour mon art et pour l’industrie du livre est clairement ce qui affecte mon humeur. Je ne pense pas que ce produit dérivé soit d’un grand secours. S’il vous plaît, FA Bd Comic ou Amazon : si vous lisez ceci, retirez ces produits dès que possible.

De mon côté, je vais essayer de les contacter tous les deux pour qu’ils retirent les albums. Ils ont tous trop de problèmes pour être en ligne, y compris des problèmes de copyright. J’écrirai toute mise à jour ultérieure sous cette rubrique. En attendant, ne les achetez pas !

Mises à jour

A. 2023-03-28, 01:20am : J’ai pris le temps de faire un rapport officiel pour violation de copyright sur Amazon. Je vous informerai de l’issue de ce rapport.

B. 2023-03-28, 01:00pm : J’ai reçu ma réponse : « Nous n’avons pas été en mesure de vérifier que vous êtes le propriétaire des droits ou son agent ». (réponse automatique complète). Ok, j’abandonne…

Informations complémentaires sur la licence : le texte de cet article est publié sous Creative Commons Attribution 4.0. Cependant, les images de cet article sont protégées : ne les réutilisez pas : elles contiennent du fan-art, des copyrights et des marques déposées.

Toujours dans le cadre de la série « Lots in médiation », on retrouve aujourd’hui Corine Escobar, Nadia Oulahbib et Amélie Turet pour la suite de l’article qu’elles ont publié la semaine dernière dans lequel elles ont commencé à partager avec nous leur analyse d’une expérimentation qu’elles ont menée lors d’une recherche-action. Pour une meilleure compréhension de ce qui va suivre, nous vous conseillons vivement de prendre connaissance de la première partie. Bonne lecture !

La translittératie numérique, objet de la médiation numérique.
Analyse d’une expérimentation : remobilisation scolaire et articulation de médiations.

Deuxième partie : Articulations et mises en synergies des médiations

2.1. La confusion entre actions de médiations et types de médiateurs

La médiation numérique a été mobilisée durant le premier confinement de la « crise COVID » pour accélérer, via un « numéro vert », l’acculturation au numérique pour tous. L’expérimentation confirme que la médiation numérique, la médiation sociale, la médiation culturelle et la médiation éducative ne portent pas sur les mêmes objets mais peuvent concerner les mêmes personnes et un même projet d’intervention : ici la remobilisation scolaire. Ces deux constats permettent d’interroger la prévalence supposée de la médiation sociale devant la médiation numérique ; cette question se pose de manière similaire s’agissant de la médiation culturelle (notamment scientifique et technique) et de la médiation éducative (voire scolaire).

Ces hiérarchisations entre médiations renvoient à des représentations culturelles institutionnalisées et ancrées dans des considérations idéologiques qui pèsent sur les priorités de l’action publique. Selon les situations, sont privilégiées des options politiques plus ou moins favorables aux libertés publiques : socialisation, contrôle social et émancipation sociale. L’analyse des sources de confusion entre ces médiations au-delà des populations ciblées s’impose donc.

2.1.1. Limites de la médiation numérique dans l’intervention sociale et limites de la médiation sociale en ligne et hors ligne…

En 2011, un rapport interministériel œuvre pour la reconnaissance des métiers de la médiation sociale : l’objet annoncé de la médiation sociale est « un mode original et efficace de résolution des tensions et d’amélioration des relations entre les populations des quartiers en difficulté et les institutions » (CIV, 2011²). Sept champs d’intervention de la médiation sociale sont inventoriés : habitat, transport, santé, éducation, intervention sociale, tranquillité publique, accès aux services publics.

Le champ du travail social s’envisage à l’origine, dans une perspective réparatrice au bénéfice des personnes et des familles à soigner, à éduquer, à adapter : il ne s’inscrit pas d’emblée dans une logique de médiation. La médiation sociale apparaît à titre bénévole (femmes relais, correspondants de nuit) dans les années 80 ; elle est utilisée pour négocier les interventions des institutions et des travailleurs sociaux auprès des populations bénéficiaires. Elle naît explicitement en 1997 avec la circulaire interministérielle sur les contrats locaux de sécurité pour la prévention de la délinquance (CIV, Annexe 5, 2011).

Des médiateurs sociaux sont placés en appui des travailleurs sociaux grâce aux emplois aidés : « les grands frères », les emplois jeunes, les adultes relais… N’y apparaissent pas les éducateurs spécialisés qui opèrent dans les quartiers prioritaires, travailleurs sociaux porteurs depuis leur création de médiation sociale auprès des jeunes qu’ils accompagnent et souvent vers le droit commun. Les dispositifs publics de médiateurs sociaux, nouveaux entrants dans le travail social au statut précarisé s’additionnent. Ils permettent d’ouvrir les moyens d’intervention tout en limitant les budgets et en fluidifiant les corporatismes des travailleurs sociaux : rémunérations, conventions collectives, secret professionnel, niveaux de qualification, périmètres d’intervention.

Les objectifs des pouvoirs publics sont de faciliter la prise en charge sociale face à des situations interculturelles complexes et face à la montée du chômage notamment des jeunes issus des quartiers prioritaires de la politique de la ville. Il s’agit d’en maîtriser les risques : égalité des chances, discriminations, insécurité, insalubrité, … Le rôle des médiateurs sociaux est d’intermédier, à la faveur de leur situation de proximité géographique et socio-professionnelle avec les groupes de populations visées (âge, habitat, précarité, origine sociale, sexe…). Leurs compétences attendues d’acculturation aux logiques interculturelles (bilinguisme, leadership, négociation…), sont censées faciliter les relations entre les bénéficiaires visés et les dispositifs publics du champ des politiques sociales. Ils permettent la mise en lien de personnes issues de cultures urbaines, rurales et également proches par la langue avec les structures associatives porteuses des dispositifs publics. Cette proximité enclave aussi une médiation sociale qui permettrait de sortir des recours habituels du quartier ou du territoire. L’expérimentation a montré que la médiation numérique et la médiation culturelle sont des leviers d’ouverture sur d’autres horizons.

Les premiers médiateurs numériques bénéficient des mêmes emplois aidés pour œuvrer sur les territoires : la création du premier Point Information Multiservices (PIMMS) à Lyon en 1995, les animateurs multimédias ainsi que les cyber-médiateurs qui existent réglementairement depuis 1999 pour porter ce qui deviendra la médiation numérique.

Rappelons quelques éléments repères sur l’histoire de la constitution de la médiation numérique en termes de valeurs, de principes et d’objectifs. En 2015, l’ensemble des réseaux de la médiation numérique se réunissent sous la bannière d’un logo commun. Ce rassemblement s’est opéré à la faveur des résultats de la consultation nationale de la médiation numérique, organisée par la Délégation aux Usages de l’Internet de juin à octobre 2014. Ce logo national de la médiation numérique a été proposé par le ministère du numérique, en concertation avec les acteurs de la médiation numérique, lors de l’inauguration du site gouvernemental mediationnumerique.fr en octobre 2015.

L’analyse des concepts constituant ce logo (innover, coopérer, réfléchir, accompagner, découvrir et échanger) montre que les champs d’action de la médiation numérique ont une dimension sociétale, avec une approche d’éducation populaire assumée : découvrir, réfléchir, coopérer…. De fait, la médiation numérique traverse les champs d’intervention de la médiation sociale (CIV, 2011), par effets de dématérialisation progressive des interactions bénéficiaires/institutions : accès aux services publics, santé, habitat…

Quand on parle de médiation numérique soluble dans la médiation sociale, dépasse-t-on les attendus des formulaires administratifs ? (Lequesne-Roth, 2021³) S’agit-il d’intervenir sur les écueils de la conditionnalité et de la vulnérabilité numériques ? de trouver des solutions de formation aux logiques administratives pour éviter l’hybridation de l’accès aux services publics (accueil physique, accueil téléphonique et accueil numérique) ? En 2022, la Défenseure des droits préconise l’hybridation des modes d’accueils face à l’échec de la généralisation des « compétences numériques de base ». Après plus de 20 ans de dématérialisation, et 16,5% de personnes touchées par l’illectronisme (INSEE, 2021), l’objectif réitéré de l’administration est la dématérialisation de 250 services publics.

L’éducation de proximité au numérique sur les territoires est très contrastée dans ses objectifs. La CAF (Caisse d’allocations familiales) est un financeur historique de la médiation numérique dans les centres sociaux, en politique de la ville. Elle finance également des interventions des « Promeneurs du Net » (CNAF, 2018⁴). Depuis les années 2010, « Les promeneurs du Net » pratiquent du dialogue en ligne en direct avec les jeunes. Encore plus ancien, « SOS fil info santé jeunes » anime des tchats entre jeunes et médecins avec des réseaux sociaux de soutien psychologique. Comme pour « SOS fil info santé jeunes », les « promeneurs du net » ont accès aux jeunes qui sont déjà dans une pratique particulière du numérique. Ainsi les jeunes les plus éloignés d’un usage « éducatif » du numérique sont ici comme ailleurs « intouchables » (Têtard, 2010⁵). C’est le cas par exemple, des enfants et des adolescents observés et accompagnés dans le cadre de l’expérimentation : ils ont un usage récréatif du numérique via les réseaux sociaux tels que tiktok et snapchat.

Ainsi, malgré un environnement du « tout numérique », la médiation sociale en ligne peine à « toucher » les bénéficiaires les plus éloignés des pratiques sociétales actuelles et des plus innovantes.

2.1.2. « Fractures / Inclusions » : slogans communs et prévalence associative

La première source de confusion entre médiation sociale et médiation numérique, semble liée à l’analogie politique historique (car intrinsèque au programme des élections présidentielles de Jacques Chirac) entre « réduction de la fracture sociale » et « réduction de la fracture numérique » (Vandeninden, 2007⁶). La dénonciation de la fracture sociale a été antérieure à la dénonciation de la fracture numérique. Cette confusion apparaît précisément au moment où le numérique est l’apanage des pionniers de l’Internet, une élite aisée et instruite. Le sujet ciblé concerne l’accès financier aux outils. Dans un deuxième temps, cette confusion a été confortée par l’utilisation généralisée des terminologies européennes : le terme choisi d’inclusion pour remplacer celui de fracture est plus propice à une vision constructive des politiques d’intervention publiques (Toledano Laredo, 2022⁷). L’inclusion sociale a en quelque sorte embarqué l’inclusion numérique (Hue, 2019⁸). Ces locutions ont remplacé les expressions de fractures mais aussi d’exclusions sociales et numériques. Pourtant et pendant tout ce temps, les difficultés de littératie numérique étaient tout autant socio-économiques, générationnelles, que culturelles et/ou physiologiques et cognitives (handicap).

La deuxième source de confusion peut provenir de la proximité des institutions et des acteurs eux-mêmes car les acteurs de la médiation numérique et de la médiation sociale s’inscrivent tous dans le secteur de l’économie sociale et solidaires (ESS) et dans les administrations de la fonction publique territoriale. Comme pour le champ du travail social, le champ de la médiation numérique, de la formation et de l’éducation au numérique, est l’apanage du secteur associatif, des collectivités territoriales et des services publics. A ce titre, la médiation numérique a donc été l’objet dès son lancement dans les années 2000, d’une politique publique socio-économique de réduction de la fracture numérique soutenue par des emplois aidés « les Emplois Jeunes ». Ces animateurs multimédia, médiateurs cyber-jeunes, (etc.) sont venus se juxtaposer à grand renfort de précautions juridiques sur les périmètres d’intervention à l’offre privée préexistante : les Cybercafés. Ils ont renouvelé laborieusement cette première offre pédagogique et andragogique de lutte contre l’illectronisme, centrée sur l’accès aux outils numériques, le dépannage ponctuel, le soutien individuel et les cours collectifs.

Cette réduction publique ou privée de la fracture numérique se limite donc à l’origine à mettre à disposition du matériel informatique connecté en état de marche, et à donner quelques conseils individuels d’utilisation et de manipulation. Le modèle du service à la carte du réseau du label Cyber-base (Turet, 2018⁹) a établi une évaluation positive du service offert, en cas d’absence de nouvelle sollicitation des publics sur un même sujet. Ce modèle relevait de cette même démarche de soutien ponctuel sans qu’une recherche d’autonomie numérique globale de la personne soit engagée.

L’actuelle offre publique « France Services » encourage pour une grande part ce service ponctuel à la demande, centré sur l’accueil individuel. Les formations et les certifications des Conseillers Numériques France Service (CNFS) prennent toutefois en compte des besoins plus larges et des compétences d’accompagnement collectifs. Ces formations ne se référent pas totalement à la charte nationale¹⁰ de la médiation numérique (2015), issue de la consultation nationale sur la médiation numérique¹¹. Elles n’englobent pas non plus la charte des Espaces Publics Numériques en vigueur de 2011 à 2016 (Turet, 2018¹²).

2.2. La clarification des champs d’intervention des médiations

Pour clarifier les périmètres d’intervention des médiations, il faut donc déterminer précisément leurs champs d’action à partir de leur objet d’existence. Les recherches interdisciplinaires de l’ANR Translit ont permis d’identifier l’objet de la médiation numérique qui jusque-là semblait s’emparer de multiples sujets. Cette multiplication des sujets numériques ont créé des frictions et des interrogations sur la nécessité de former les travailleurs sociaux au numérique mais aussi les enseignants au C2i2e. L’Éducation nationale choisit d’abandonner la logique du C2i2e au profit de l’autoformation par PIX et le travail social accentue la formation de ses cadres et de ses intervenants aux compétences numériques. L’expérimentation apporte de nouveaux angles de réflexion sur la pertinence du croisement des médiations.

2.2.1. Translittératie numérique et identité professionnelle des médiateurs numériques

Les professionnels de la médiation numérique ont pris la mesure de leur impact malgré les vagues successives de nouveaux entrants chez les commanditaires (élus, administrateurs) et chez les acteurs de terrain (services civiques, emplois d’avenir, …) au petit bonheur de la variété des politiques publiques et des acceptions locales des missions attendues. Les jurys successifs du « Label Ville, Villages et Territoires Internet » œuvrent à comparer les efforts des collectivités locales dans leur offre de médiation numérique. La transmission d’une culture numérique (Voirol, 2011¹³) devient progressivement incontournable au-delà de la maîtrise du « socle des compétences numériques de base » définies par la Direction Générale de l’Emploi et de la Formation Professionnelle (DGEFP).

Des tensions existent entre les injonctions de mise en conformité aux commandes publiques, financièrement incitatives issues des politiques nationales, et les contrats européens de financement : certains appels à projets favorisent une inclusion numérique qui relève davantage des valeurs de la formation aux utilisations civiques. D’autres, plus rares soutiennent des valeurs plus émancipatrices et critiques proches de l’éducation populaire. Les institutions phares de l’éducation populaire tardent à se positionner face aux orientations de développement du numérique. Elles n’ont pas d’offre politique concernant les besoins corrélés de la population : une vision globale des enjeux, une capacité d’orientation et de choix d’émancipation et de développement personnel pour être un citoyen libre et égal en droits face au numérique. Il s’agit de surcroît, d’usages personnels mais aussi des usages des personnes dont on a la charge : enfants, ascendants, personnes en situation de handicap.

Les médiateurs numériques doivent être capables d’initier la population pour faire reculer l’illectronisme quels que soient les critères socio-économiques et culturels en jeux : ils sont donc généralement dotés non seulement des connaissances techniques (outils) liées à des technologies en perpétuelle évolution mais aussi informationnelles et médiatiques (réseaux sociaux, fake news…). Ils doivent aussi faire relais, coopération ou partenariat avec les spécialistes de champs particuliers : l’administration, le social, l’emploi, l’entreprise, le commerce, etc. Ils sont au cœur de la translittératie numérique qui elle, se déploie dans tous les champs de la société.

Dans le cadre de l’expérimentation auprès des enfants, la convocation d’un médiateur numérique s’est avérée incontournable face au manque de culture numérique transversale des autres médiateurs scolaires, sociaux, culturels, économiques. Le médiateur numérique est porteur d’une mise en intelligibilité socio-technique : il a besoin de s’acculturer pour éviter le biais de « la suprématie » et confisquer le pouvoir d’agir. Il s’est retrouvé chargé de mettre en place des ateliers non seulement pour les enfants mais aussi pour quelques adultes référents de l’expérimentation.

2.2.1.1. L’écrivain public numérique : figure croisée de médiations

L’écrivain public numérique est une figure de l’autonomie, de l’émancipation et de la citoyenneté retrouvées à l’heure de l’indispensable maîtrise des écritures numériques. Il s’agit aussi de la compréhension de la logique des algorithmes (AFFELNET¹⁴, Parcours Sup). Le médiateur du cybercafé aide à l’accès, aide parfois « à faire » quand l’écrivain public numérique fait à la place, tel le secrétaire de mairie ou le scribe des temps reculés. Il s’agit là de la méthode et de la limite de la médiation : jusqu’à quels niveaux d’émancipation et de socialisation, les clés de connaissances et de compétences sont-elles transférées ?

La vision aujourd’hui répandue d’un « médiateur numérique-administratif » est centrée sur la levée des blocages de l’utilisateur à l’utilisation des applications et des formulaires de l’eAdministration. Elle renvoie à l’image initiale du médiateur numérique centré sur l’accès aux matériels informatiques. Elle relève pourtant majoritairement d’un besoin de médiation administrative liée à la non maîtrise de la culture administrative : permettre de comprendre les attendus du formulaire opposable à l’administré. C’est le cas de la réplique célèbre du film Le père Noël est une ordure (Jean-Marie Poiré, 1982) concernant le remplissage d’un formulaire CERFA de la sécurité sociale¹⁵ : quand Josette, la protagoniste ne peut pas dire si elle travaille ou non, alors qu’il faut remplir le formulaire par oui ou par non. Elle n’est pas d’accord puisqu’elle veut écrire sa réalité mouvante par « ça dépend » mais elle constate que « ça dépend, ça dépasse » des cases à cocher. Pour remplir correctement un formulaire, il faut connaître l’approche administrative et développer une stratégie administrative. Cette logique de l’administré est niée par l’administrateur qui veut pouvoir préjuger d’une réalité fiable à partir de ses propres indicateurs non explicités à l’administré. L’administrateur, gestionnaire de l’optimisation des critères, ne saurait prendre en compte une réalité aménagée par l’administré en fonction de ses propres attendus. Le dialogue, voire la négociation, encore rendus possibles par une communication orale ou manuscrite au guichet physique, permettait cette médiation administrative. Dans un cadre informatisé non médié, cette médiation est de facto supprimée.

L’écrivain public, le « donneur de mots » pour ceux qui n’en ont pas…¹⁶ est une figure tutélaire du médiateur administratif : auparavant complémentaire, il est aujourd’hui supplétif du fonctionnaire d’accueil au guichet des administrations. De profession libérale parfois, (227 recensés en 2011 pour toute la France), il est le plus souvent bénévole (Ollivier, 2009¹⁷). La profession n’étant pas réglementée, toute personne peut se déclarer écrivain public bénévole. Il est lié à la médiation sociale : il exerce souvent dans les centres sociaux. Il maîtrise à la fois les fondamentaux du savoir administratif et du savoir juridique. Il a l’expérience de situations socio-économiques et culturelles toujours singulières et donc majoritairement atypiques qu’il faut rapporter à l’étalon attendu par l’administration. L’écrivain public a dû progressivement se doter d’une culture et de compétences numériques associées aux compétences qu’il maîtrise déjà pour son métier.

Quasiment chaque administration a recruté à un moment donné, des services civiques « digital natives »¹⁸ ou Génération Z, en soutien au remplissage de tel ou tel formulaire en ligne. Ces derniers sont souvent moins performants que les anciens écrivains publics des centres sociaux qui par leur maîtrise de la culture administrative pouvaient intervenir sur tous types d’illettrismes. L’écrivain public est une sorte d’interprète entre le langage commun et le langage juridico-administratif. Il est identifié comme un levier pour créer des ponts interculturels.

Lors de l’expérimentation, deux services civiques issus du même quartier que les enfants ont permis de nouer un lien de confiance avec les intervenants et notamment avec la médiatrice culturelle qui les accompagne à écrire la musique et les paroles des chansons. L’apport médiatique d’enregistrement des répétitions, des concerts, des chorales, relayé par le numérique crée une occasion de partages de savoirs, de compétences, de remémoration qui ouvrent sur des besoins puis sur des demandes des enfants pour être en autonomie de manipulation des outils d’abord, puis à termes de création de contenus. Cette combinatoire a invité progressivement les enfants à s’initier directement à l’écriture et à la lecture.

La translittératie numérique est donc prépondérante dans cette logique de mise en autonomie : dans le cas suivant, concernant l’acculturation au numérique des chefs d’entreprise, la question de médiation sociale est remplacée par la question de la médiation de l’économie numérique.

2.2.1.2. Translitteratie et chefs d’entreprise : une médiation numérique à dominante économique ?

La translitteratie numérique concerne les entreprises, qu’elles soient engagées dans des stratégies de transformation numérique ou formation continue. Le champ de la médiation numérique pour ces entreprises n’est pas soluble dans la médiation sociale même si les responsables de TPE PME bénéficient des « dispositifs publics pour tous » : Tiers lieux, Fablabs, EPN…

Dans ce champ du développement économique, les médiateurs numériques sont plutôt désignés conseillers numériques. Leur activité est bien plus lucrative et attractive en termes de reconnaissance professionnelle. A la demande d’un réseau d’acteurs économiques de haut niveau, un diplôme de niveau master (niveau 2) de conseiller numérique pour les entreprises est reconnu au RNCP. Doit-on en déduire que la solvabilité économique des bénéficiaires induit une médiation numérique et un travail translittératique hors de toute question sociale ? Dans ce cadre précis, il n’y a pas de médiation sociale sauf à y inclure les travaux de l’ANACT, sur le sujet de la transformation numérique aux prises avec la Qualité de vie au travail. A contrario, s’agit-il d’une autre médiation numérique selon qu’elle s’exerce à la chambre de commerce et d’industrie ou au centre social ? La question de la médiation numérique dans la médiation sociale n’a ici pas d’objet.

Pour ce qui concerne la participation des entreprises à l’expérimentation de remobilisation scolaire des enfants, il s’est avéré que la médiation des entreprises n’a pas opéré en tant qu’offre de services et de produits, ni en tant que passeurs de valeurs et de processus. Lors de la première phase de l’expérimentation, le groupement économique innovant devant assurer l’intégration des entrepreneurs s’est trouvé dépassé par les représentations sociales attachées aux enjeux et aux besoins identifiés de la remobilisation scolaire des enfants : le jeu de plateau a été réalisé sans les enfants et les adultes référents, le budget a été dilapidé dans des activités de secrétariats et de quelques réunions préparatoires assimilées à des séances de consulting.

Ces questionnements nous conduisent à interroger les qualifications des médiateurs numériques aux prises avec ces sphères d’intervention et l’objet de la médiation numérique : la translittératie numérique.

2.2.2. Faciliter la mobilité entre les sphères d’intervention du secteur de la médiation numérique

Quel enjeu de la gestion prévisionnelle des emplois et des qualifications « GPEQ » pour le secteur de la médiation numérique : faciliter la mobilité entre ses sphères d’intervention ? La « filière métiers de la médiation numérique » a été initiée par la Délégation aux Usages de l’Internet. Deux centres de ressource régionaux, désignés à partir des dynamiques régionales déjà existantes en 2014 ont participé à cette définition sur la question des compétences métiers et des niveaux d’intervention. Il apparaît alors la nécessité d’aligner le niveau d’intervention avec celui des enseignants du second degré et de l’enseignement supérieur : le C2I2E. Il s’agit a minima de monter le niveau d’intervention à Bac +2 pour prendre en compte les compétences nécessaires aux trois phases de diagnostic, d’ingénierie et d’intervention selon les cas pédagogiques ou andragogiques. Ce projet de filière de compétences perd sa légitimité avec l’abandon du C2I2E obligatoire pour les enseignants.

A partir de 2017, la généralisation du PIX comme outil d’auto formation et de certification accompagnée à l’éducation nationale et dans les espaces publics numériques contribue à une forme de plateformisation de la médiation numérique. Cette nouvelle médiation scolaire du numérique pour les mineurs, concomitante du renforcement de la médiation sociale du numérique pour les plus éloignés du numérique, met en tension l’éducation critique et citoyenne au numérique. Cette éducation critique nécessite l’échange, le questionnement, la confrontation à l’autre et le débat au-delà de l’apprentissage de compétences et de bonnes pratiques : « Les dispositifs artificiels reflètent une extériorisation des compétences formatives. Les dispositifs intériorisés humains sont un construit fait d’habitus et de qualifications nourries de théories et d’expériences pratiques qui se cristallise dans l’opportunité d’une rencontre favorisant la transmission et l’alerte incarnée par une histoire et un parcours de vie unique et singulière » (Turet, 2018). La filière métiers de la médiation numérique et ses portefeuilles de compétences peuvent-ils aujourd’hui se fonder sur les questions de translittératie numérique au-delà des seules transmissions de compétences et de culture numérique ?

Conclusion

L’expérimentation sur la remobilisation scolaire par la translittératie numérique accompagnée par de multi-médiations invite à repenser les stratégies de reproduction (Bourdieu, 1970¹⁹) et de distinction (Bourdieu, 1979²⁰) à l’œuvre : avec ces multi-médiations, les enfants peuvent transférer leurs compétences familiales, numériques et scolaires d’un univers à l’autre de manière fluide et émancipatrice. L’expérimentation rappelle l’importance de la présence humaine, de « l’adulte référent », du pair qui partage dans l’ici et maintenant, le faire ensemble et l’émotion éphémère du moment partagé. « Les scénarios d’un futur sans éducation critique et politique au numérique ouvrent sur un monde programmé par une minorité dictant au reste du monde des usages, des processus et des horizons non discutés » (Turet, 2018). L’intervention sociale et l’éducation populaire sont deux démarches qui selon les politiques publiques à l’œuvre sont souvent irréductibles l’une à l’autre mais toujours complémentaires. Les résultats de l’ANR Translit (Frau-Meigs, 2017[noteFrau-Meigs, Divina. ANR Translit 2017, Rapport final[/note]) permettent de déduire que la médiation numérique a pour objet premier la translittératie numérique. Par son approche éducative associée à sa mission socialisatrice et émancipatrice dans une société numérique, elle doit en dispenser les savoirs, les savoir être, les savoirs faire et les savoir devenir nécessaires.

La médiation numérique a des fondements politiques dans l’éducation populaire : la fabrique numérique, ses pratiques et ses usages sont politiques en ce qu’ils organisent le vivre ensemble. La médiation numérique a donc pour finalité d’éveiller l’esprit critique des « homonuméricus » : « En se concentrant sur les phénomènes de médiation technologique et sur la matérialité du travail d’intermédiation, nous interrogeons la capacité des plateformes à influencer et à configurer des pratiques, et des formes d’autorité, à organiser l’action en imposant des contraintes, mais aussi l’existence de modes d’appropriation et de critiques de la part d’usagers, souvent « dominés » par ces plateformes » (Bigot, 2021²¹). Davantage de travaux restent nécessaires pour relier les médiations numériques au bénéfice d’une émancipation critique des usages des technologies numériques.

Constituer des savoirs collaboratifs et universitaires entre pratiquants et professionnels de différents métiers, institutions, centres de formation pourrait faire émerger les « bidouillages » (Leroi-Gourhan, 1964²²) de chacun afin de fabriquer un bien commun d’utilités et « la circulation de la pensée scientifique entre les littératies : la programmation informatique, la programmation médiatique et les sciences de l’information et de la communication. La question de la diffusion d’une culture numérique éclairée par la recherche et les savoirs universitaires sur le modèle de la « translittératie numérique » s’avère vitale d’un strict point de vue démocratique. » (Turet, 2018). Ainsi le cas de la translittératie numérique étudiée pendant l’expérimentation avec un groupe d’enfants dépasse la question de la remobilisation scolaire via des médiations croisées. Il s’agit par l’analyse et la réflexion collective sur leurs pratiques numériques de les conduire vers une émancipation citoyenne et l’acquisition de compétences en Savoir devenir qui donnera du sens à leurs parcours et à leurs sociabilités scolaires.

La médiation numérique par ses dimensions émancipatrices et citoyennes et ses champs d’intervention culturels, techniques et éducatifs est génératrice d’innovations socio-techniques à l’écoute d’un monde en mouvement. La médiation numérique ne vise pas intrinsèquement la remédiation des absences de compétences ; elle ne cible pas non plus uniquement les dérives d’usage en rapport à une norme minimale d’inclusion. La médiation numérique n’est donc ni soluble, ni réductible à la médiation sociale et inversement, car tout en initiant et en mettant à jour les connaissances, elle participe à la réflexion individuelle et collective pour un positionnement éclairé sur les orientations éthiques et démocratique de développement de notre humanité numérique (Guichard, 2016²³).

La combinatoire de ces deux types de médiation ne signifie pas la dissolution de l’une au profit de l’autre car les objets sont différents. Quand un seul médiateur porte deux types de médiation, le risque de confusion est important avec ses conséquences d’instrumentalisation. L’expérimentation a permis une observation de ces médiateurs généralistes mis en « panne » lors des collectifs de travail associant des médiateurs plus spécialisés et centrés sur leurs objets de médiation. Il en est ressorti l’importance de l’attention à porter sur l’articulation des médiations dans l’intérêt librement partagé des populations bénéficiaires.

Un grand merci à Corine Escobar, Nadia Oulahbib et Amélie Turet d’avoir partagé avec nous leurs réflexions. Si celles-ci vous font réagir, n’hésitez pas à partager les vôtres en commentaires. On en remet une couche (de réflexion) dès la semaine prochaine…

From January 14 to 16, 2023, the Ceméa France and Framasoft held the opening seminar of the ECHO Network project. Here is a report of this weekend of international exchanges and discoveries.

A two-year European project

Presented on the Framablog last October, ECHO Network is one of the four flagship projects of our roadmap Collectivisons Internet, Convivialisons Internet.

Ethical, Commons, Humans, Open-Source Network is a project, but also an associative network on a European scale. Led by the new education association Ceméa France, this network is composed of 7 structures from 5 European countries:

• Ceméa France
• Ceméa Federzione Italia
• Ceméa Belgique (Belgium)
• Willi Eichler Academy (Germany)
• Solidar Foundation (European network)
• Centar Za Mirovne Studije (Croatia)
• Framasoft (France)

These structures share an intent to accompany citizens (via popular education, news, activism, etc.), and to exchange on the digital uses specific to their country, their culture, their language.

Study trips are therefore planned in 2023 in each of the countries to facilitate these exchanges and the understanding of the context of each one, so that in 2024 we can produce commons that can be used by other associations in Europe.

The opening seminar in Paris

The first meeting with all the actors took place from Saturday 13 to Monday 16 January in Saint Ouen, north of Paris, France.

This opening seminar was co-organized by Ceméa France and Framasoft. While we didn’t hesitate to get involved and contribute as much as we could, we have to admit that members of the Ceméa have a precious experience in setting up these events, and that they did a great job overall on organizing this seminar.

In addition to the thirty or so participants representing the partners of the ECHO Network project, we were able to invite more than twenty people from networks interested in new education, digital mediation, the commons and free software to contribute to these first discussions on ethical digital support for citizens.

Thus, this opening seminar was designed to find out how to talk about the same thing when we don’t speak the same languages, even though our contexts are different and our digital cultures varied.

Imagine a large room, about twenty people are sitting on chairs in tight rows. In front of them, a person seems to give them instructions. That’s what it looked like.

Understanding each other through « new education »

These three days were conceived beforehand using the methods of « new education » dear to the Ceméa.

The 55 people were divided into 3 reference groups, in order to share knowledge together. The concept was simple: rather than having poor interactions with 55 people, spend more quality time with a smaller group of 15 of them.

These groups were led by a team of three people (2 members of Ceméa, 1 member of Framasoft). Some periods were also reserved to be spent in micro groups (of 2-4 people) and to realize « mini projects ». Of course, all the participants gathered for the meals and conviviality times in the canteen.

Let’s take a moment to greet and thank the team managing the place, Mains d’œuvres, in Saint-Ouen, for their wonderful welcome and their delicious food. This space dedicated to culture and integrated into the life of the neighborhood was ideal to discover the flavor of Paris that’s lived by the locals. https://www.mainsdoeuvres.org/

The three days were divided into six half-days: the first one to meet each other, then 4 half-days dedicated to exchange on the notion of Ethics, Commons, Humanization and Openness in the digital world (yes, these are the words of the ECHO acronym ;)).

The last half-day of Monday afternoon allowed each group to present to the others a report of the exchanges, to put all this together and to say goodbye.

Conviviality as a political tool

The objective was to meet and to understand what brings us together in our political actions (which aim at organizing the society in a different way), and for that, the Ceméa and Framasoft relied on conviviality and exchange.

The participants had different sensitivities about digital uses. Most of them knew Mastodon but not all of them. Most of them had an idea of what free software is but not all of them. The activities allowed them to share their knowledge of the different themes.

The workshops took several very imaginative formats, such as:

• inventing one’s own social network (with its codes, terms of use, and functioning), and imagining how one would moderate the posts of other communities
• imagining what would be acceptable or unthinkable to put or remove in a « lifephone », a low-tech phone that everyone would keep all their life
• Use the Métacartes Numérique Éthique to explore one to three topics in a small group and then present these topics to the rest of the group and facilitate the discussion
• a moving debate where you position yourself in the room (near the « agree » wall or on the other side near the « disagree » wall) around assertions concerning ethics and digital technology
• and many other animations, which are documented in the article written by the Ceméa

During the time devoted to these mini-projects, we were able to observe some beautiful initiatives:

• Imagining an adaptation of the « Métacartes Numérique Éthique » to make them more accessible to a young audience
• A writing workshop on what a desirable digital world could look like. You can read the results on Chosto’s blog (FR), from the Picasoft association
• Digging into the question of digital support for associations with a turnkey kit
• Laying down the principles that would help to create an ethical and collaborative video game
• Chatting about how to introduce the societal issues of digital technology in higher technical education.

In short, collective intelligence has shown again, during these three days, its wonderful power.

Study visits to follow

If we already know that these will not necessarily resemble this seminar (where we have chosen new education methods as a tool for meeting and exchange), the next study visits have already been scheduled. In fact, as we finish writing these lines, all the partners are in Berlin for another meeting.

The main themes for those visits are, in our opinion, quite attractive:

• Germany (March 2023) – Centralized social networks among young people, a tool for emancipation or alienation?
• Belgium (June 2023) – New Education practices to raise awareness on ethical tools
• Italy (September 2023) – Between face-to-face and distance learning, which use of digital technology?
• Croatia (December 2023) – Inclusivity and accessibility in the Digital world

Of course, we will continue to report here about our experiences within these meetings and this project. All the articles can be found in the ECHO Network category on the Framablog… To be continued, then!

Du 14 au 16 janvier 2023, les Ceméa France et Framasoft ont tenu le séminaire d’ouverture du projet ECHO Network. Voici un compte rendu de ce week-end d’échanges et de découvertes internationales.

Un projet européen sur deux ans

Présenté sur le Framablog en octobre dernier, ECHO Network est l’un des quatre projets phare de notre feuille de route Collectivisons Internet, Convivialisons Internet.

Ethical, Commons, Humans, Open-Source Network (Réseau autour de l’Éthique, les Communs, les Humaines et l’Open-source) est un projet, mais aussi un réseau associatif à échelle européenne. Mené par l’association d’éducation nouvelle des Ceméa France, ce réseau se compose de 7 structures provenant de 5 pays européens :

• Ceméa France
• Ceméa Federzione Italia
• Ceméa Belgique
• Willi Eichler Academy (Allemagne)
• Solidar Foundation (réseau européen)
• Centar Za Mirovne Studije (Croatie)
• Framasoft (France)

Ces structures ont en commun d’accompagner des citoyen·nes (éducation populaire, nouvelle, militantisme, etc.), et pour objectif d’échanger sur les usages numériques spécifiques à leurs pays, leur culture, leur langue.

Des visites d’études sont donc prévues en 2023 dans chacun des pays pour faciliter ces échanges et la compréhension du contexte de chacun·e, afin qu’en 2024 l’on puisse produire des communs pouvant servir à d’autres associations en Europe.

Un séminaire d’ouverture à Paris

La première rencontre des acteurs et actrices a donc eu lieu du samedi 13 au lundi 16 janvier dernier, à Saint-Ouen, au nord de Paris.

Ce séminaire d’ouverture était co-organisé par les Ceméa France et Framasoft. Si nous n’avons pas hésité à nous impliquer et contribuer de notre mieux, il faut reconnaître que les Ceméa ont une expérience précieuse sur l’organisation de ces événements, et qu’iels ont fourni un formidable travail sur ce séminaire (on a aidé comme on a pu ^^).

Car en plus de la trentaine de participant·es représentant des partenaires du projet ECHO Network, nous avons pu inviter plus de vingt personnes des réseaux de l’éducation nouvelle, de la médiation numérique, des communs et du libre pour alimenter ces premiers échanges autour du numérique éthique dans l’accompagnement citoyen.

Ainsi, ce séminaire d’ouverture a été pensé pour trouver comment parler de la même chose quand on ne parle pas les mêmes langues, alors que nos contextes sont différents, et nos cultures numériques variées.

Se comprendre grâce à l’éducation nouvelle

Ces trois jours ont été conçus en amont en reprenant les méthodes de l’éducation nouvelle chères aux Ceméa.

Les 55 personnes ont été réparties en 3 groupes de référence, pour pouvoir partager les savoirs ensemble. Le concept était simple : plutôt que de mal rencontrer 55 personnes, prendre le temps d’échanger avec une petite quinzaine.

Ces groupes étaient animés par une équipe de trois personnes (2 membres des Ceméa, 1 membre de Framasoft). Des temps étaient aussi réservés pour se trouver en micro groupes (de 2-4 personnes) et réaliser des « mini projets ». Bien entendu, l’ensemble des participant·es se rassemblait pour les repas et temps de convivialités dans la cantine.

Prenons d’ailleurs un temps pour saluer et remercier l’équipe du lieu Mains d’œuvres, à Saint-Ouen, pour son accueil formidable et ses plats délicieux. Cet espace consacré à la culture et intégré à la vie de quartier était idéal pour faire découvrir à nos partenaires de l’Europe Paris telle qu’elle est vécue par les personnes qui y habitent.

Les trois jours ont été découpés en six demi-journées : la première pour se rencontrer, puis 4 demi-journées consacrées à échanger sur les notions d’Éthique, de Communs, d’Humanisation et d’Ouverture dans le numérique (oui, ce sont les mots de l’acronyme ECHO ;)).

La dernière demi-journée du lundi après-midi a permis à chaque groupe de présenter aux autres un compte rendu des échanges, de mettre en commun tout cela et de se dire au revoir.

La convivialité comme outil politique

L’objectif était donc de se rencontrer et de comprendre ce qui nous rassemble dans nos actions politiques (qui visent à organiser la société autrement), et pour cela les Ceméa et Framasoft ont misé sur la convivialité et l’échange.

Les participant·es avaient des sensibilités différentes sur les usages du numérique. La plupart connaissaient Mastodon mais pas toustes. La plupart avaient un aperçu de ce qu’est le logiciel libre mais pas toustes. Les activités leur ont permis de se partager, entre elles et eux, leurs connaissances des différentes thématiques abordées.

Les ateliers ont pris plusieurs formes très imaginatives, par exemple :

• inventer son réseau social (avec ses codes, ses conditions générales d’utilisation, son fonctionnement), et imaginer comment l’on modérerait les posts d’autres communautés
• imaginer ce qu’il serait acceptable ou impensable de mettre ou de retirer dans un téléphone « lifephone » que chacune garderait toute sa vie
• utiliser les Métacartes Numérique Éthique pour creuser un à trois sujets en petit groupe puis présenter ces sujets au reste du groupe et animer la discussion
• un débat mouvant où l’on se positionne dans la salle (près du mur « d’accord » ou de l’autre côté près du mur « pas d’accord ») autour d’affirmations concernant l’éthique et le numérique
• … et bien d’autres animations, qui sont documentées dans l’article écrit par les Ceméa

Durant les temps consacrés à ces mini-projets, nous avons pu observer de belles initiatives :

• Imaginer une adaptation des Métacartes Numériques pour les rendre plus accessibles à un public d’enfants.
• Un atelier d’écriture sur ce à quoi pourrait ressembler un numérique souhaitable. Vous pouvez lire les créations sur le blog de Chosto, de l’association Picasoft.
• Approfondir la question de l’accompagnement numérique des associations avec une mallette clé-en-main (ça a notamment causé de RÉSOLU).
• Poser les principes qui permettrait de créer un jeu vidéo éthique et collaboratif.
• Papoter sur la façon d’introduire les enjeux sociétaux du numérique dans les formations supérieures techniques.

En bref, l’intelligence collective a encore montré, durant ces trois jours, ses merveilleuses capacités.

Des visites d’études à suivre

Si l’on sait déjà qu’elles ne ressembleront pas forcément à ce séminaire (où nous avons fait le choix de l’éducation nouvelle comme outil de rencontre et d’échanges), les visites d’études sont déjà programmées. D’ailleurs, au moment où nous finissons de rédiger ces lignes, c’est à Berlin que l’ensemble des partenaires est en train d’échanger.

Le programme des thématiques est alléchant :

• Allemagne (mars 2023) – Les réseaux sociaux centralisés chez les jeunes, outil d’émancipation ou d’aliénation ?
• Belgique (juin 2023) – Pratiques d’Éducation Nouvelle pour sensibiliser aux outils éthiques
• Italie (septembre 2023) – Entre présentiel et distanciel, quelle utilisation du numérique ?
• Croatie (décembre 2023) – Inclusivité et accessibilité du Numérique

Bien entendu, nous continuerons de rendre compte, ici-même, de notre expérience au sein de ces rencontres et de ce projet, l’ensemble des articles pourra être suivi grâce à la catégorie ECHO Network sur le Framablog… à suivre, donc !

Dans la grande tradition du libre qui consiste à copier les bonnes idées et les adapter à son besoin, nous nous inspirons du contrat d’engagement républicain mis en place par l’État français, et annonçons aujourd’hui en grande pompe le Contrat d’Engagement Framasoftien.

Comme le Contrat d’Engagement Républicain, mais en mieux

En effet, désormais, les associations ne peuvent pas avoir d’interactions significatives avec les institutions de la République Française (subventions, agréments, etc.) sans avoir signé ce « contrat d’engagement républicain » qui garantit loyauté et fidélité à la République, et permet à l’État de s’assurer que les associations se tiennent sages. C’est une excellente idée qui est d’ailleurs expliquée en détail par le Collectif des Associations Citoyennes (qui fait partie, tout comme Framasoft, des membres fondatrices du collectif « Coalition pour les libertés associatives » ), ou encore dans « Associations, Mode d’Emploi » (article soumis à abonnement).

Toute règle ayant sa réciproque, Framasoft conditionne donc désormais l’usage de ses services et outils par les entreprises, établissements, agences et surtout les institutions et organisations publiques à la signature d’un Contrat d’Engagement Framasoftien. Il vise à rassurer nos donatrices et donateurs qui financent nos services sur le niveau d’engagement de ces organisations utilisatrices vis-à-vis du respect des libertés numériques et des principes de solidarité.

Ce Contrat implique de leur part une utilisation responsable, citoyenne et démocratique de nos ressources financées par le public selon des valeurs que nous pourrions résumer en trois mots :

Liberté, Égalité, Adelphité.

La Liberté ou la porte

Examinons ensemble les articles de ce contrat et ce qu’ils impliquent, en prenant pour exemple une direction de l’administration publique qui utiliserait nos outils.

1. être toujours gentil·le avec Framasoft et les membres de son gouvernement, quitte à ne plus penser ce que je pense.

La liberté, c’est bien. Sauf si vous l’utilisez contre nous ou nos intérêts, alors dans ces cas-là il faut le dire franchement : c’est pas bien.

Imaginez qu’une institution publique utilise Framaforms, alors qu’en même temps la présidence distribue des légions d’honneur au milliardaire Jeff Bezos, et se fasse féliciter par le milliardaire Elon Musk ? Où serait la cohérence, le sérieux, l’intégrité ?

2. respecter la liberté de conscience d’autrui, même les personnes qui disent sérieusement « digital » et « c’pas Linux, c’est GNU/Linux ! ».

Il existe une liberté de parole, de croyance, de religion : il nous appartient de ne pas juger autrui dans ses rituels. Il convient d’éviter une guerre sainte entre ceux qui disent crypter et celles qui préfèrent parler de chiffrement. Les naïfs qui s’adonnaient à l’adoration des start-ups, et faisaient leurs offrandes aux NFT, tournent désormais leur ferveur de zélotes vers des IA privatives, qu’ils ne maîtriseront toujours pas.

Cette liberté de conscience n’offre cependant pas la liberté de finance : rappelons que si votre institution utilise les services Framasoft, la frama-laïcité veut qu’elle cesse de financer une startup nation dont le code ne serait pas ouvert libre : si l’argent est public, le code se doit d’être public.

3. rappeler que chacun·e est libre de ne pas utiliser l’écriture inclusive, mais ailleurs. Loin.

C’est un des points les plus virtuoses du Contrat d’Engagement Républicain que l’État offre en signature aux associations forcément consentantes : la liberté y est définie comme la liberté de se barrer. Si cela ne vous plaît pas, allez voir ailleurs. C’est brillant.

Alors bien sûr, on attend mieux, on attend plus que ce trait de génie. Qu’il s’agisse de partager le code (qui est libre), notre expérience, nos moyens, d’impulser la reproduction de ce que l’on fait… Framasoft renforce la liberté de se barrer ailleurs en donnant à celleux qui le souhaitent les clés pour faire pareil, à leur manière, et donc mieux.

Si des institutions se mettent à utiliser nos services, nous leur enjoignons de faire comme nous, et de donner à leurs bénéficiaires les moyens d’être autonomes. On pourrait même aller loin dans l’utopie et imaginer appeler cela des « services publics ». Oui : c’est osé.

Une Égalité qui se mérite

Dans le monde numérique, le code définit que ce que l’on peut faire et ne pas faire. Celles et ceux qui financent les développements, pensent la forme que prendra le code… ces personnes ont donc le pouvoir de décider quels seront nos comportements dans le monde numérique.

4. accepter que devant le code (qui fait la loi), l’égalité des uns est supérieure à celle des autres.

C’est une simple question de mérite, il n’y a donc rien de mal à ce que certains soient plus égaux que d’autres. Nous voyons bien qu’aux plus hauts sommets de notre république l’on respecte (avec discernement) l’égalité de toustes devant la Loi, même celle de Gérald Darmanin, d’Olivier Dussopt, d’Alexis Kholer ou de Damien Abad.

N’oublions pas la Fraternité Sororité Adelphité

Le principe de solidarité permet de créer une communauté. N’oublions pas pour autant que cette solidarité doit s’appliquer dans une considération juste de l’autre, pour que chacune et chacun reste bien à sa place.

5. me tenir sage face à mon écran, ne jamais exprimer ma colère, même en cas d’erreur 49.3 - democracy not found.

Chez Framasoft, nous ne parlons pas d’erreur. Nous disons juste que ça n’a pas marché. Ce n’est pas pour autant que, quand ça plante il faille être frustré, ou en colère. Car la colère, ce n’est pas gentil. C’est mal. C’est extrême. C’est indigne.

Si des représentant·es de l’État utilisent nos services, nous attendons en retour un comportement exemplaire de pays qui se tient sage : ça veut dire fini les caprices tous les 49.3 heures, on arrête de jeter des LBD sur les copaines, et sur les plateaux on arrête les gros mensonges pour laisser la parole aux autres, hein. Sinon on peut se frama-fâcher tout rouge, à la fin.

6. respecter la dignité humaine avec autant d’intelligence et de fougue qu’un algorithme de notation de la CAF

Alors on ne peut pas vous dire exactement combien d’intelligence et de fougue ça fait, vu qu’aux dernières nouvelles les choix que la CAF a commandités pour qu’ils soient codés dans cet algorithme sont toujours opaques. Mais l’idée est là : forcer chacun·e à rester digne, et à ne pas parasiter ce qui est mis à disposition du public.

Ainsi, il tombe sous le sens que les entreprises ou institutions qui utilisent les services mis à disposition du public par Framasoft s’engagent à se battre contre ce parasitisme de l’extrême que sont les optimisations et fraudes fiscales, dont les géants du web sont les plus indignes représentants.

7. laver chaque matin mon T-shirt de libriste-woke, et savoir réciter en verlan le manifeste de Framasoft.

Oui. Chaque matin. Même (et surtout) les week-end de conventions.

Les symboles de la Frama-république wokistanaise sont importants, plus importants que nos individualités ou notre libre-arbitre. On n’a pas encore d’hymne Framational, mais dès qu’il y en aura un, ce sera par cœur tous les soirs avant de dormir, non mais !

Un Compte d’Ouverture Utopiste d’Accomplissements Civiques pour les bons élèves

Dans le cas où il sera signalé par un ou plusieurs usagers l’infraction de tout ou partie de ces principes par le passé, il faudra mériter de pouvoir signer notre Contrat d’Engagement Framasoftien, et en faire la demande. Cette demande nécessitera la validation d’une commission pluridisciplinaire ad hoc qui statuera sur le bien-fondé et l’engagement de l’entreprise ou organisation publique envers les valeurs portées par l’association via un Compte d’Ouverture Utopiste d’Accomplissements Civiques.

Cette commission convoquera le représentant par lettre recommandée au plus tard 48 heures avant de statuer et la présence de celui-ci sera impérative, garante de l’importance accordée à la demande.

La liste des pièces à fournir, en 5 exemplaires papier plus en format électronique (uniquement des formats standards tels que définis par le Comité de l’Union Européenne sur l’Interopérabilité, sur une clef USB formatée en BTRFS) sera indiquée sur la convocation. Les commissions pluridisciplinaires se réunissent selon les moments de l’année à Dinan, Riom-es-Montagnes, Nancy, Gif-sur-Yvette, Nantes, Strasbourg ou Toulouse.

La Commission établira un Compte d’Ouverture Utopiste d’Accomplissements Civiques pour rendre son avis. La Commission pourra ainsi considérer favorablement les actions préalables suivantes de la part de l’institution et/ou de son représentant ou mandataire :

• avoir publié sur ses comptes de médias sociaux des photos de chat les vendredis impairs ;
• avoir rédigé et posté des poèmes sur les licornes les mardis, jeudis et dimanche sauf années bissextiles ou mois de ramadan ;
• avoir un témoin de leur écoute matinale de musique de chambre le matin au moins trois heures avant 7h30 GMT ;
• avoir partagé des blagues sur les mathématiques, de préférence sur l’hypothèse de Riemann, l’équation de Navier-Stoke ou les nombres de Lychnrel, tous les mercredis pendant au moins 11 semaines consécutives ;
• s’être abstenu d’avoir employé les mots « moi » et « je » pendant au moins une heure par jour (hors heures de sommeil) pendant plus de 6 jours consécutifs ;
• avoir publié des vidéos de danse latino-américaine en tenue d’avocat ;
• avoir posté des photos de leur chat en train de manger des pâtes avec une cuillère en forme de licorne ;
• ne jamais avoir utilisé les termes tels que « bonnet d’âne » ou « mauvais élève » pour décrire les citoyens qui ne partagent pas leurs idées politiques ;
• avoir promu l’égalité sans soutenir que certain·es en méritent plus que d’autres ;
• avoir déjà pris une décision stratégique d’importance pour leur institution avec le plein accord d’au moins un membre de l’équipe de nettoyage ;
• porter des chaussettes colorées à chaque utilisation d’un site Framasoft ;
• donner un nom amusant à chaque fichier qu’ils téléchargent (hors référence à Star Wars, Marvel, ou la Cité de la Peur) ;
• écouter de la musique en dansant pendant au moins 10 minutes par jour sur les heures de travail ;
• créer une vidéo d’imitation d’un célèbre personnage de fiction et la partager sur les médias sociaux ;
• filmer un tour de magie et le partager sur les médias sociaux ;
• s’engager à ne plus jamais manger de salade qui n’ait pas été caressée par un collectif de mains ;
• renoncer à regarder des films où jouent des acteurices ayant un abonnement illimité à une salle de sport ;
• ne pas recourir à des entreprises qui paient les employé·es moins que ce qu’iels méritent ;
• avoir cessé de regarder les émissions de débat politique, sauf si les participant·es sont des personnages de dessins animés ;
• avoir renoncé aux sondages d’opinions, sauf s’ils ont été effectués auprès d’un échantillon représentatif d’extra-terrestres ;
• avoir renoncé à l’usage ou à la citation d’experts, sauf dans le cas où iels ont été formé·es par des devins ou des sorcières.

Et si je ne veux pas signer ce contrat…?

Rien ne vous y oblige.

Nous vous blocklisterons, vous et vos adresses IP sur deux générations (IPv4 et IPv6, bien entendu), mais rien ne vous y oblige.

Nous vous retirerons tout moyen d’accéder à nos logiciels, services, outils, sites web et interventions. Mais vraiment : rien ne vous y oblige.

Nous bloquerons toute possibilité pour vous de réaliser un partenariat, d’être agréé, d’être reconnu, mais encore une fois : rien ne vous y oblige.

Nous vous montrerons du doigt en vous dépeignant comme une personne irrespectueuse de notre jôli contrat social à taille unique, vous forçant ainsi à vous justifier aux yeux du grand public, mais nous insistons : rien ne vous y oblige.

Bref, ce contrat ne sera signé qu’avec votre consentement : vous êtes libres.