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1ère séance des ateliers "Légitimations du savoir" en 2015, avec Gérald Kembellec (MCF Dicen-IDF/Cnam) et Guillaume Sire (MCF Carism/Paris 2) sur le thème : "Les systèmes de recommandation : la négociation de nouveaux acteurs techniques"L'intervention de Gérald Kembellec s'appuie sur l'ouvrage qu'il a co-dirigé avec Ghislaine Chartron et Imad Saleh, Les moteurs et systèmes de recommandation (ISTE Éditions dans la collection « Systèmes d’information, web et informatique ubiquitaire », 2014). Historiquement fondée exclusivement sur l'appréciation humaine, la fabrication de la prescription, dans le cadre d'une économie de la connaissance, se renégocie par l'algorithmie depuis l'apparition du Web social. Elle s'appuie sur une analyse automatisée des traces laissées par les acteurs sur les réseaux sociaux pour faire émerger et prescrire des connaissances "légitimes" selon les goûts des individus. Le but de cet séance est de comprendre les problèmes de légitimité associés à la fabrication automatisée et personnalisée de contenus et de référence de savoir.Discutant : Guillaume Sire (MCF Carism/Paris 2) sur les questions historiques et contemporaines relatives aux industries culturelles et à la fabrique du consentement.Un enregistrement audio est disponible ici, et en voici un compte-rendu ci-dessous.Cette présentation propose un croisement entre plusieurs regards : celui des sciences de l’information et de la communication, de la théorie documentaire, mais aussi du digital marketing, pionnier dans la théorie et la pratique des systèmes de recommandation. Gérald Kembellec rappelle que la recommandation se fait depuis toujours par le bouche à oreille, et repose donc sur trois éléments majeurs : la confiance en un tiers, les systèmes d’affinités et les cadres socio-culturels. Dans le cadre du Web, les systèmes de recommandation apparaissent historiquement comme une solution à l’émergence d’un « déluge informationnel » (Pierre Levy, 1998) que l’on détecte dès les années 1990 avec l’accélération des usages des technologies d’information numériques et en réseau.Quels sont les enjeux de ces systèmes ? Pour l’usager : ils focalisent son attention dans un contexte d’abondance en valorisant certains contenus. Pour l’entreprise de service de recommandation : ils traitent des données récupérées auprès de l’usager, selon le modèle de la carte de fidélité. Ces systèmes permettent de transformer des données (selon un modèle de gestion documentaire) en connaissances (selon un modèle de knowledge managment). S’ils aident au choix, ils produisent aussi une valeur ajoutée sous la forme d’une expérience enrichie (selon l’expression utilisée en mercatique) et « sur mesure » (personnalisée selon les préférences déduites de l’usage) – le cadre de l’expérience renvoyant à la navigation de l’usager sur les réseaux numériques. L’enjeu principal est une exploitation de la participation des usagers aux médias socionumériques, sur la base d'une matrice de données construite à partir des informations recueillies auprès des usagers ou récoltées à leur insu, à partir de leur activité infra-communicationnelle (traces numériques volontaires et involontaires laissées au cours de leur navigation Web et consultation de contenus numériques). L’exploitation de ces informations transforme les usagers en consommateurs potentiels (publicité ciblée selon les données), mais aussi en acteurs de la recommandation (les données croisées avec les réseaux de relation permettant de créer des recommandations affinitaires) : se construit alors une forme de « prescription ordinaire » (pour reprendre le terme de Coutant et Stenger, eux-mêmes inspirés des propositions de Michel de Certeau). Les usagers ont ainsi une valeur économique (7 euros sur Facebook en ce moment), selon le célèbre proverbe attribué à Milton Friedman, rappelé par Guillaume Sire : « si c’est gratuit, vous êtes le produit / no such thing as free lunch ».Les problématiques de la recherche info-communicationnelle sur les systèmes de recommandation concernent non seulement la valeur, mais aussi le sens de ces systèmes au cœur des usages numériques. La question de la légitimité se pose d’abord à la stratégie d’exploitation des pratiques ordinaires des usagers (une récupération des traces numériques assimilable à une forme de surveillance) d’une part, de leurs réseaux affinitaires (une duplication des structures d’entre soi) d’autre part. Si le système de recommandation a une valeur économique et technique (les défis posés par la quantification et la fouille des opinions), est-ce une stratégie légitime du point de vue de la construction d’une expertise ? La recommandation idéale, comme le montrent une série d’études sur la recommandation de références culturelles (disquaires et librairies en ligne) rappelées par Gérald Kembellec, est celle de l’amateur éclairé incarnée dans la figure du blogueur construisant autour de lui une réputation et une visibilité. Cependant, cette recommandation est toujours relative ; comment alors la modéliser par les algorithmes ? Kembellec souligne ici un « paradoxe de la légitimité » dans la réception des recommandations automatisées par les usagers : les consommateurs attendraient un système de qualité mais sans paramétrage, avec des recommandations individualisées mais avec vie privée, fondés sur des choix personnels mais avec la possibilité de maintenir une identité fictive… Il existe une première typologie des systèmes de recommandation : notation sociale (ex. : Amazon), contextuelle (ex. : Netflix), à facettes (ex. : Babelio) – qui sont utilisés aussi dans les domaines scientifiques, par exemple dans le cadre de bibliographies collaboratives. Mais ces types s’affinent afin de prendre en compte ce paradoxe : ils opèrent par filtrage thématique (de contenu, à partir de données des profils utilisateurs : le système classique), mais aussi collaboratif (sur la base des évaluations des utilisateurs, des appréciations entre profils similaires), et combinent différentes propriétés de manière hybride (avec pondération des méthodes, combinaison de nouvelles données avec les évaluations…).Jean-Claude Ruano-Borbalan soulève l’idée que la question de la légitimité se pose précisément dans la structure du classement des recommandation : à quel niveau s’effectue la prescription ? Le rôle du contenu, traditionnellement prééminent (fondé sur une hypothèse rationnelle et démocratique) ne s’amoindrit-il pas face à celui des recommandations affinitaires ou commentaires ? C’est en effet le cas, répond Kembellec, pour les instances d’évaluation de la littérature scientifique, fondée sur des éléments de bibliométrie (citations, références…), mais aussi des indicateurs de type « altmetrics » (nombre de clics…).Le problème de la légitimité dépasse ce déplacement, selon Guillaume Sire : il concerne la fabrication même du système, qui reste une boîte noire dont on ne connaît pas les paramètres, les critères de sélection et de pondération, avec des conséquences de réduction du choix de références possibles (cf. Evans, in Science : « Electronic publication and the narrowing of science »). Sire met en débat le terme de « recommandation », qui relève du discours de promotion, voire de la prophétie auto-réalisatrice : ne faudrait-il pas, en termes analytiques et critiques, parler d’orientation, de gouvernementalité, ou encore de « conduite des conduites » (Philip Agre), ou de « métatechnologies » (Bernhard Rieder) ? Le risque du terme « recommandation » est qu’il oblitère son réel enjeux, celui d’une normalisation des comportements, voire d’un hyperexistentialisme (des systèmes qui renforcent ce que l’on est déjà) à partir de nouvelles formes de capital culturel (Eli Pariser). Dans le cadre des espaces numériques, est-ce que ces systèmes organisent une normalisation ? C’est le débat sur les pouvoirs de la prescription et la possibilité d’y échapper par les usages ordinaires qui se tient à nouveau. Certains soutiennent que l’effacement de la divergence et le renforcement du consensus sont rééquilibrés techniquement par la personnalisation, qui encourage la diversité : connaître mieux avec plus de choses mais dans un même horizon. Guillaume Sire avance que ces hypothèses peuvent être valides d’un point de vue économique rationnel, mais pas d’un point de vue démocratique.Orélie Desfriches-Doria est d’accord avec le fait qu’il y au delà du déplacement un changement de paradigme : de la recommandation par les pairs à la recommandation par les données. Elle ajoute qu’il existe cependant des solutions alternatives qui tentent également un rééquilibrage technique dans les rapports entre prescription et choix : les communautés logiciel libre qui défendent un fonctionnement schématique et transparent pour sortir de l’hégémonie Google par exemple, à l’aide d’un argument juridique alternatif, celui du bien commun).Jean-Claude Ruano-Borbalan souligne que la recommandation tend à lisser la critique, et rend difficile à penser l’espace public commercial comme espace public ; il faut donc en effet, cen accord avec Guillaume Sire, requalifier la notion. Il suggère que ce déplacement est celui d’une programmation traditionnelle des critères d’opinions et de savoirs par l’État vers une nouvelle programmation, celle par les algorithmes, ce qui nourrit l’hypothèse d’une standardisation des références au savoir. Le marketing a une dimension prescriptive : il invente son consommateur. Les espaces commerciaux peuvent être pensés en perspective avec les espaces de la démocratie et du savoir, et le modèle dégagé se retrouve dans la prescription politique (le citoyen) et scientifique (le savant), et qui implique non pas seulement la diminution des choix au niveau des objets recommandés, mais aussi au niveau des acteurs de la recommandation. Pour fabriquer les relais de la prescription, il y aurait forcément une forme d’exclusion (ceux qui ne sont pas citoyens, qui ne sont pas « bons en science »).Gérald Kembellec conclut en reprenant les critères de transparence et de la confiance comme des fondements pour penser la légitimité des système de recommandation (face par exemple aux possibilités de manipulation des calculs). Des études montrent que les consommateurs seraient prêts à payer pour avoir un système de recommandation sûr, ce qui pourrait faire revenir à des formes plus traditionnelles de l’expertise, fondée sur des agents humains (experts, professionnels) et non plus seulement techniques (selon une économie de la gratuité pour l’usager).&#160;&#160;&#160;&#160;