Par Hubert Guillaud 15/01/2018
Dans une récente tribune pour le New York Times, l’avocate Elisabeth Mason (@elismason1), directrice du Laboratoire pauvreté et technologie qui dépend du Centre sur la pauvreté et l’inégalité de Stanford(@CenterPovlneq) soulignait que le Big data et l’intelligence artificielle étaient amenés à être des outils puissants pour lutter contre la pauvreté. Les grands ensembles de données peuvent désormais être exploités pour mieux prédire l’efficacité des programmes d’aides et les évaluer. « Le big data promet quelque chose proche d’une évaluation impartiale, sans idéologie, de l’efficacité des programmes sociaux », explique-t-elle en rêvant d’une société parfaitement méritocratique, tout entière fondée sur la « preuve de ce qui marche » (Evidence-based policymaking). Un propos qui pourrait paraître un peu naïf, si on l’éclaire par le livre que vient de publier la spécialiste de science politique, Virginia Eubanks (@poptechworks) : Automatiser les inégalités : comment les outils high-tech profilent, policent et punissent les pauvres.
Vous avez été signalés !
Les processus de décision sont de plus en plus confiés à des machines, rappelle la chercheuse. « Des systèmes d’éligibilité automatisés, des algorithmes de classements, des modèles de prédiction des risques contrôlent les quartiers qui doivent être policés, quelles familles peuvent obtenir des aides, qui peut accéder à un emploi, qui doit être contrôlé pour fraude. (…) Notre monde est parcouru de sentinelles informationnelles (…) : d’agents de sécurité numérique qui collectent de l’information sur nous, qui fabriquent des inférences à partir de nos comportements et contrôlent l’accès aux ressources ». Si certains sont visibles, la plupart sont impénétrables et invisibles. « Ces outils sont si profondément tissés dans la fabrique de la vie sociale, que la plupart du temps, nous ne remarquons même pas que nous avons été surveillés et analysés ».
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire