Khrys’presso du lundi 3 juillet 2023

Comme chaque lundi, un coup d’œil dans le rétroviseur pour découvrir les informations que vous avez peut-être ratées la semaine dernière.


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Spécial femmes dans le monde

  • Endométriose : enfin un traitement en perspective ? (humanite.fr)

    Une étude japonaise montre que l’endométriose pourrait être liée à une bactérie. D’après un test fait sur des souris, un traitement antibiotique permettrait de réduire la formation de lésions associées à cette maladie.

  • Connaissez-vous la SCAD, cet infarctus atypique qui touche les femmes jeunes ? (theconversation.com)

    on manque de données épidémiologiques. La maladie est mal connue, et sous-diagnostiquée […] les infarctus féminins demeurent aujourd’hui encore moins bien détectés et pris en charge que ceux des hommes, notamment parce que leurs symptômes peuvent être différents chez les femmes, ce qui peut amener à le confondre avec d’autres problèmes.

    Je me permets de renvoyer à cette page (khrys.eu.org) pour plus de détails.

Spécial France

Spécial femmes en France

Spécial médias et pouvoir

Spécial emmerdeurs irresponsables gérant comme des pieds (et à la néolibérale)

Spécial recul des droits et libertés, violences policières, montée de l’extrême-droite…

Spécial résistances (et on continue à foutre le Zbeul !)

Spécial GAFAM et cie

Les autres lectures de la semaine

  • Virginie Despentes & Philippe Poutou : Ping-pong théories (revueladeferlante.fr)
  • Salon du Bourget : « aviationbashing », décarbonation, « greenwashing », les clés pour comprendre le débat (lemonde.fr)
  • Quand les vibromasseurs étaient censés soigner (theconversation.com)
  • Ce que Jean-Marc Jancovici ne comprend pas (blogs.mediapart.fr)
  • Numérique : il n’y a pas d’alternative aux services publics ! (hubertguillaud.wordpress.com)

    En regardant précisément le fonctionnement des quelques 250 applications de santé dédiées au suivi des règles et des périodes de fertilité, qui promeuvent l’aide à la conception comme l’aide à la contraception, Jeanne Guien montre toutes les limites de ce business bienveillant.

  • Le retour de l’État néo-industriel ? (contretemps.eu)
  • Le piège de la fabrique administrative de la preuve (blogs.mediapart.fr)

    Depuis 7 ans, la France vit de manière quasi ininterrompue sous un régime d’état d’urgence, qu’il soit sécuritaire après les attentats de novembre 2015, ou sanitaire avec l’arrivée du Covid-19. L’état d’urgence en vigueur de 2015 à 2017 a considérablement accru les prérogatives de l’administration en permettant au ministère de l’Intérieur d’assigner à résidence ou de perquisitionner le domicile de personnes susceptibles de représenter une menace pour la sécurité publique. […] qu’il s’agisse du champ de la sécurité ou de la santé publique, l’administration mobilise la même stratégie probatoire visant à contraindre l’admi­nistré à rapporter une preuve quasi impossible. Les mécanismes décrits ici […] peuvent être reliés à ce que Michel Foucault a qualifié de « technolo­gique du pouvoir », visant à faire de l’individu « un corps assujetti, pris dans un système de surveillance et soumis à des procédures de normalisation »

  • Pourquoi une base de données sur les violences policières létales : notre méthodologie (basta.media)
  • Derrière la mort de Nahel, l’institution policière (contretemps.eu)
  • Kaoutar Harchi, écrivaine, sur la mort de Nahel M. : “Si eux vont sans honte, nous n’irons pas sans révolte” (telerama.fr)

    à peine survenu, le meurtre de Nahel a été, sur les plateaux télévisés de la guerre civile, justifié. J’entends : un sens a été donné à sa mort : il n’était que. Qu’un jeune, qu’un impoli, qu’un fuyard, qu’un délinquant, qu’un récidiviste, qu’une racaille. Pareille décriminalisation du crime commis contre Nahel révèle la violence par laquelle, en France, les hommes racisés des fractions populaires sont chassés de la communauté humaine – soit la communauté morale. Animalisés. Et rendus tuables. La police est l’organe de cette tuerie, cette grande chasse. Le contrôle d’identité est la traque. Les hommes racisés vont et viennent dans l’espace enclavé. Et, d’un coup, c’est l’arrestation, la capture. Le feu est ouvert. Avant que Nahel ne soit tué, il était donc tuable. Car il pesait sur lui l’histoire française de la dépréciation des existences masculines arabes. Il pesait sur Nahel le racisme. Il y était exposé. Il courait ce risque d’en être victime. La domination raciale tient tout entière en ce risque qui existe. Alors que faire lorsque le risque se précise ? Que faire lorsque le risque a un visage, une voix, une arme ? Que faire lorsque le risque s’intensifie au point de devenir une menace ? Que faire lorsque ça hurle « shoote-le » ? Lorsque ça hurle « je vais te mettre une balle dans la tête » ? Ce qu’a fait Nahel, il a fui. Fui ce risque qui était la police. Nahel a voulu garder cette vie que la police allait lui prendre. Et cela est intolérable, n’est-ce pas. Qu’un homme racisé tienne à la vie, défende sa vie, lutte pour elle, n’est pas toléré. Alors, vouloir sauver sa vie a coûté la vie à Nahel.

  • Le mythe d’une France sans couleur (mcinformactions.net)

    La devise de la République française, “Liberté, égalité, fraternité”, est une source d’inspiration pour les nations démocratiques du monde entier, y compris pour ma patrie, les États-Unis. Voir ces valeurs sapées par l’absence d’enquête et de traitement du racisme systémique, laissant tant de citoyens sans protection, aliénés et non vus par l’État, n’est pas seulement triste, c’est inexcusable.

    Et en VO : The myth of a colorblind France (edition.cnn.com)

  • Mort de Nahel : vidéodrame. (affordance.framasoft.org)
  • « Le calice jusqu’à la lie » (qg.media)
  • Alain Damasio : « Debout, debout, debout ! » (reporterre.net)

    Face à un pouvoir en mode préfasciste, qui réprime la moindre expression divergente, qui cherche à écraser sous sa chimie libérale tout ce qui pousse, j’ai la sensation qu’il faudrait suivre, avec humour et profondeur, le conseil de Bruce Lee, dont le mantra ultime de l’art martial était « Be water, my friends, be water… » (“soyez comme l’eau, mes amis, soyez l’eau”). […] Dans l’attitude d’un Macron, d’un Trump, d’un Bolsonaro ou d’un Darmanin, ce qui me frappe, c’est l’obscénité. C’est-à-dire l’assomption scénique d’un viol continu du vivant au profit du capitalisme le plus brutal. […] Je pense qu’il faut cesser d’adopter une attitude mélancolique ou victimaire face aux brutalités du gouvernement. Nous sommes entrés en France de plain-pied dans une période préfasciste, qui a éclaté au grand jour avec la réforme des retraites […] Ce n’est même plus qu’on ne nous écoute plus, c’est qu’on prend un immense plaisir à nous dominer, à écraser nos mâchoires, nos gueules qui s’ouvrent et nos voix. Cet affect-là est propre au fascisme. Il est lisible dans l’attitude des BRAV-M, très explicitement, et il n’a rien de neuf — ce qui est neuf est qu’on lui laisse toute liberté d’expansion dans une République dont l’architecture démocratique devrait la contenir. […] La « dérive autoritaire » ? Ce sont encore des mots doux qui valorisent presque ceux qu’ils désignent. On est en démocrature, point barre, une espèce de zone interstitielle, interlope, entre l’ancienne démocratie qu’on n’a pas pu ou su défendre et la dictature qu’autorise en réalité la monarchie présidentielle de la Ve République. […] Il va nous falloir monter en puissance, en masse et en courage, sous peine de se faire laminer. […] la violence ou la non-violence ne sont plus le critère pour décider de la pertinence d’une lutte. Le seul critère est : cette action favorise-t-elle le vivant en nous, autour de nous, hors de nous et à travers nous ? Tout ce qui contribue à polluer, assassiner, blesser, dévitaliser ou écocider le vivant mérite qu’on s’y oppose, très concrètement. Il s’agit de désarmer ceux qui tuent.

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Khrys’presso du lundi 26 juin 2023

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Spécial femmes dans le monde

Spécial France

Spécial femmes en France

RIP

  • Claude Sarraute, insolente observatrice de l’air du temps, est morte (telerama.fr)

    « J’ai été très impertinente [avec François Mitterrand, ndlr] parce que j’ai dit qu’il ressemblait un peu à un empereur romain et qu’avec mes copains, on l’appelait Mittolini » […] Le billet en question […] consacré à la réception à Paris du président gabonais, Omar Bongo, avait mis dans une colère noire ledit locataire de l’Élysée… et coûté sa tête au directeur du Monde d’alors

Spécial médias et pouvoir

  • Privée de son « JDD » rituel, Rima Abdul Malak « s’alarme » pour les valeurs républicaines (huffingtonpost.fr)

    La rédaction du « Journal du Dimanche » a voté une grève reconductible pour protester contre l’arrivée de Geoffroy Lejeune à la direction, après son licenciement du journal d’extrême droite Valeurs Actuelles.[…] Sur Twitter, Rima Abdul Malak dit « comprendre les inquiétudes de sa rédaction. »

  • Stopper Kretinsky (et les autres) (acrimed.org)

    Daniel Kretinsky, par le biais de sa holding Czech Media Invest (CMI) détient Marianne, Elle, Franc-Tireur, Usbek & Rica, Télé 7 Jours, B Smart et donc Loopsider ; il est actionnaire du groupe Le Monde (Le Monde, L’Obs, Télérama…) et du studio de podcasts Louie Media ; il est entré au capital du groupe TF1 (TF1, LCI, TMC…), a financé Libération… et, comme si cela ne suffisait pas, il « s’est engagé fin avril auprès du géant des médias Vivendi à acquérir sa filiale Editis, numéro deux de l’édition en France »

  • Naufrage médiatique (bonpote.com)

    Le journaliste George Monbiot a déclaré à plusieurs reprises que le premier responsable du changement climatique et de l’effondrement de la biodiversité était la presse. Ces derniers mois, années voire décennies, il apparaît difficile de lui donner tort.

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Spécial recul des droits et libertés, violences policières, montée de l’extrême-droite…

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Khrys’presso du lundi 19 juin 2023

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RIP (ou pas)

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Spécial ils osent tout et c’est à ça qu’on les reconnaît

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Spécial GAFAM et cie

Les autres lectures de la semaine

  • Apple Vision Pro : le casque était un masque. (affordance.framasoft.org)

    Si l’amour c’est “regarder ensemble dans la même direction” (Antoine de Saint-Exupéry), alors la technologie c’est de plus en plus regarder seul dans toutes les directions.

  • Low-tech : de la réappropriation de la technique à la réappropriation démocratique (hubertguillaud.wordpress.com)
  • Jérôme Baschet : « La première violence est celle d’un système qui expose les êtres vivants au chaos climatique » (basta.media)
  • L’expérience coloniale et décoloniale latino-américaine (contretemps.eu)
  • À propos d’un usage actuel du mot « terrorisme » (lundi.am)

    Tout ce qui s’oppose intensivement, fermement, radicalement, à la domination rationnelle que ce monde exerce sur nos possibilités d’existence est désormais qualifié par ses laquais politiques et médiatiques de terroriste. Cela serait amusant si la situation n’était pas aussi déglinguée ; à moins que ce ne soit bassement absurde à défaut d’être proprement inquiétant. […] Le pouvoir se veut inflexible et nous manquons de dureté, si ce n’est d’audace. À ne bordéliser qu’à moitié, nous creusons notre propre tombeau.

  • Pour Barbara Stiegler, « La phase terminale du néolibéralisme est nécessairement violente » (humanite.fr)
  • « Le danger central, c’est la fascisation de l’État » (cqfd-journal.org)

    Bien sûr, les gouvernements bourgeois ont toujours cherché à imposer des mesures favorables au capital et réprimé des mouvements populaires. Mais en général, sauf situation révolutionnaire du type Commune de Paris, les gouvernants savent qu’il y a un niveau d’imposition (donc d’impopularité) et de répression au-delà duquel l’instabilité politique peut devenir dangereuse pour la classe dont ils défendent les intérêts. Là, manifestement, la volonté d’infliger une défaite historique aux mouvements sociaux apparaît plus importante pour Macron et consorts que celle de forger du consentement dans la population. Ils veulent passer coûte que coûte et ils comptent sur la généralisation du désespoir pour continuer à gouverner par la suite. Mais le parti du désespoir – ou de la rage impuissante – c’est précisément le fascisme. […] La fascisation, ce n’est pas simplement synonyme de montée des partis fascistes ou néofascistes. Il s’agit aussi et surtout d’une préparation à un État policier détruisant toute forme de contre-pouvoir – politique, syndical, etc. – et s’appuyant sur une idéologie spécifique capable d’atteindre l’oreille d’une partie des masses, notamment petite-bourgeoises.

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Khrys’presso du lundi 12 juin 2023

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  • « Next INpact vit ses dernières semaines… sauf miracle » (nextinpact.com)

    Notre campagne de mécénat n’a pas abouti, malgré quelques espoirs, et nous n’arrivons pas à dépasser notre plafond de verre à 8 000 abonnés. La solution la plus censée qu’un gérant devrait avoir dans une telle situation serait de déposer le bilan. Mais grâce au travail énorme des journalistes et à l’amour inconditionnel de nos lecteurs, il m’est inconcevable de fermer Next INpact sans avoir tout tenté, exploré toutes les pistes jusqu’au bout du bout. La team et nos lecteurs croient fortement en Next INpact et en sa mission d’utilité publique.

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Khrys’presso du lundi 5 juin 2023

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Spécial femmes dans le monde

Spécial France

Spécial femmes en France

  • Coupe du monde féminine de foot : Pourquoi France Télévisions ne diffusera pas les matchs (huffingtonpost.fr)

    Son coup d’envoi ne sera donné que dans un peu plus d’un mois en Australie et en Nouvelle-Zélande, mais la Coupe du monde féminine de football n’a toujours pas de diffuseur dans l’Hexagone.

  • Ivan Ljubicic : «Les joueurs de tennis français devraient s’inspirer de la mentalité des joueuses» (liberation.fr)
  • Roland-Garros : Sophie Binet critique le « sexisme structurel » du guide pour les hôtesses (huffingtonpost.fr)

    La leader de la CGT se dit choquée par cette charte de beauté concernant la tenue et le maquillage requis pour les hôtesses recrutées pour le tournoi.

  • Comment on euphémise en littérature les violences faites aux femmes (contretemps.eu)

    Les éditions Amsterdam viennent de faire paraître le livre de Sarah Delale, Élodie Pinel et Marie-Pierre Tachet, intitulé Pour en finir avec la passion. Dans leur ouvrage, les autrices se proposent notamment d’interroger la manière dont le motif de la passion contribue bien souvent à occulter ou à travestir, donc à légitimer, des violences faites aux femmes.

  • Violences conjugales, l’État à tout petits pas (humanite.fr)

    Une femme de 36 ans et ses deux enfants ont été retrouvés poignardés à mort, jeudi 25 mai, à Dreux. Déjà condamné pour violences, le père et ex-compagnon « nie toute implication ». Un drame qui survient quelques jours après des annonces décevantes du gouvernement sur le sujet.Heureusement, on aura des flyers.

  • Mohamed Haouas : l’international de rugby condamné à un an de prison ferme pour violences conjugales (liberation.fr)

    Le pilier du XV de France était jugé ce mardi 30 mai pour avoir frappé son épouse vendredi à Montpellier. Le tribunal n’a toutefois pas ordonné son maintien en détention. […] «Elle a le droit de fumer, […] mais le problème c’est qu’elle m’a menti, […] et je me suis dit que si elle peut mentir pour la cigarette, elle peut mentir pour autre chose», a tenté de justifier le rugbyman lors de son procès. «J’ai imaginé des choses, des gars mariés trompent leur femme, moi je l’aime, j’ai eu peur»

  • Hoshi : prison ferme pour l’un des harceleurs en ligne de la chanteuse (telerama.fr)

    Huit mois de prison, dont deux ferme pour l’un des cyberharceleurs de la chanteuse Hoshi. Le tribunal correctionnel de Paris a été au-delà des réquisitions (six mois avec sursis) […] Jusqu’à présent, les peines avec sursis étaient privilégiées. […] L’audience s’est déroulée en l’absence de la victime et de l’agresseur, meneur de la campagne de harcèlement via un forum. En garde à vue, ce dernier a fait mine de ne pas comprendre la gravité de ses actes, à en croire ses réponses aux policiers lues pendant le procès. Les menaces de mort ? « Elle est toujours en vie à ce que je sache donc il n’y a rien de grave. »

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Khrys’presso du lundi 29 mai 2023

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Spécial médias et pouvoir

  • « La peur de Mélenchon est plus grande que la peur de Le Pen » : analyse ou confession ? (acrimed.org)

    Aussi faiblement étayée soit-elle, l’une des évidences éditocratiques du moment, selon laquelle le mouvement contre la réforme des retraites aboutirait inéluctablement à la victoire de Marine Le Pen dans l’opinion et dans les urnes, a été mise en scène de manière outrancière dans le paysage audiovisuel.

  • Florence Mendez virée par M6 après avoir traité Darmanin de violeur: « J’ai l’impression qu’on nous fait payer#MeToo (moustique.be)

    Quand elle l’a croisé, les accusations de viol qui le concernent lui sont revenues directement en tête. La réaction de la comédienne belge a été épidermique, “émotionnelle et non préméditée”. « Je l’ai vu et je me suis juste dit ‘Oh non, pas lui!’

  • Prozac (humanite.fr)

    Les macronistes ont les nerfs fragiles. D’après le Parisien, Sophie Binet, la secrétaire générale de la CGT, « les crispe déjà ». On s’y attendait. Il semblait difficile d’en faire la caricature en Gauloise réfractaire : pas de moustache. Un fidèle du président, note le quotidien, rapporte que « ce qui (l)’a surpris, c’est la facilité avec laquelle elle a pris le costume. Le lendemain de son élection, elle (était) en manif, sur les plateaux, souriante. En termes de notoriété, elle est passée de zéro à 100 en quinze jours ». C’est bien le problème car, en même temps, peste un ministre, « elle dit à peine bonjour, elle exècre Macron » et, pour un autre, « elle est assez hard, pas sympa ». C’est la CGT quand même, pas un cocktail mondain.

  • Harrison Ford chez Laurent Delahousse : un coup de gueule qui sent un peu trop le kérosène (telerama.fr)

    À Cannes, l’acteur s’est lancé dans un vibrant plaidoyer climatique sur le plateau de France TV, appelant à “se bouger le cul” pour sauver la planète. C’est vrai… mais passablement gonflé quand on possède plusieurs jets et avions.

  • Soutien au Poulpe, média indépendant attaqué par un industriel (reporterre.net)

    Le groupe Valgo, mécontent d’une enquête du journal indépendant normand « Le Poulpe », a saisi la justice. Dans cette tribune, médias et organisations journalistiques s’alarment de cette atteinte au secret des sources.

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La chanson de la semaine

  • La manif sanglante (lundi.am)

    On traque, on gaze et on mutile Tous ceux qu’on ramasse au hasard. Nasse et garde-à-vue à la file, La peur du casque et du brassard Les procédures législatives Sont remplacées par la terreur Quarante-neuf trois et invectives, Et l’autre qui s’prend pour l’empereur Oui mais ! Le Zbeul est dans la rue ! Les mauvais jours finiront. Tout ça s’ra bientôt révolu, Quand tous les peuples s’uniront… Quand tous les peuples s’uniront !

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Les autres lectures de la semaine

  • Elon Musk : ce sujet mal traité par la presse généraliste (zdnet.fr)

    Disons-le ouvertement : cela n’existe pas quelqu’un qui réussit tout seul. […] On a construit un narratif autour des nerds qui révolutionnaient le monde tout seul dans leur garage. La réalité est qu’il y a toujours eu des gens derrière […] Ce narratif de l’individu qui révolutionne le monde est néfaste à plus d’un titre. En premier, il oublie l’idée même de collectif […] Revenons sur les deux reportages. Ils posent la même question : Musk est-il un génie ou un mégalomane ? Les deux mon général. D’ailleurs, la question en elle-même n’a que très peu d’intérêt […] Ce qui aurait été plus intéressant est d’aborder la dimension politique du personnage. […] Mettre la focale sur la façon dont il entend occuper l’espace public, en devenant incontournable pour un grand nombre de personnes

  • Ouvrir le code des algorithmes ? — oui, mais… (2/2) (framablog.org)
  • AI writing assistants can cause biased thinking in their users (arstechnica.com)

    With programs like ChatGPT being used to generate entire essays that make the human involved more of an editor than the primary writer, the sources of opinions start to blur. […] there is the issue of whether AI assistants can be exploited for their biases. The danger to this is that they can be modified to have stronger biases that may be used to push products, encourage behaviors, or further a political agenda.

  • L’IA et la fin de la philosophie (legrandcontinent.eu)
  • Informatique frugale : à quand un numérique compatible avec les limites planétaires ? (theconversation.com)
  • Vouloir perdre, vouloir gagner (blog.mondediplo.net)

    Quand un pouvoir en est à redouter des casseroles, des bouts de papier rouges et des sifflets, c’est qu’il est au bord de tomber. Est-on fondé à se dire. Et pourtant il tient. […] La faute la plus impardonnable de l’Intersyndicale, c’est de n’avoir à ce point rien fait d’une telle abondance d’énergie politique — c’est d’avoir failli comme pôle de la mise en forme stratégique. […] Ce mouvement imperdable […] n’a donc pas encore perdu. Pour peu que le pôle démissionnaire se restructure en pôle résolu — à remettre la grève à l’ordre du jour. On reste songeur que cette solution ait été aussi obstinément évacuée. […] La voie de la grande grève n’est pas fermée pour peu qu’un nouveau pôle vienne à se former, quitte d’ailleurs à ce que ce soit à partir de l’ancien. Un pôle qui soit capable d’analyse.

  • Victoire de l’extrême droite au Chili : comment en est-on arrivé là ? (contretemps.eu)

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Khrys’presso du lundi 22 mai 2023

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Ouvrir le code des algorithmes ? — Oui, mais… (1/2)

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.

un jeune homme montre une ligne d'une explication de l'encodage des algorithmes au rétroprojecteur
« LZW encoding and decoding algorithms overlapped » par nayukim, licence CC BY 2.0.

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.

Tableau du poids attribué en fonction des types d’engagement possibles sur Twitter.

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.

 

graphe des relations entre comptes twitter, tr-s nombreux traits bleus entre minuscules avatars de comptes, le tout donne une impression d'inextricable comlexité
« 20120212-NodeXL-Twitter-socbiz network graph » par Marc_Smith; licence CC BY 2.0.

 

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,  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…