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Tout cela a peut-être commencé par un malentendu. Non pas sur les vrais bénéfices pour la santé d’aller faire du jogging avant l’aube dans des chemins caillouteux alors qu’il fait cinq degrés, mais un malentendu bien plus grave, linguistique : freeware en anglais, ça veut dire libre, mais ça veut aussi dire gratuit.Claude Gomez le sait bien, puisque son entreprise part d’un logiciel en open source de calcul numérique, Scilab, pour en faire un produit à la fois socialement utile et commercialement intéressant. La cheminée de Mirandol se convertit de bonne grâce en écran pour PowerPoint (après tout, elle a dû en voir d’autres). Scilab offre un outil de calcul ouvert à tous, que chacun peut adapter aux besoins de son entreprise : statistiques, visualisation de données, modélisation 2D et 3D, recherche de situations optimales, etc. Son logiciel est téléchargé 80 000 fois par mois, dans 150 pays du monde.C’est très bien tout ça, mais si c’est gratuit, ils vivent d’amour du libre accès et d’eau fraîche ? Non répond Claude Gomez, on le fait parce que c’est un très bon modèle économique. On se retrouve en effet dans la logique du freemium : on vous donne la main gratuitement, mais si vous voulez le bras, il va falloir payer. C’est la même logique qu’Open Edition essaie d’adopter (avec un succès relatif, tant le gratuit est déjà satisfaisant) en éditions de sciences humaines et sociales. Scilab, fortement financée au départ par l’INRIA et d’autres fonds publics, organise des formations et vend des modules externes adaptés aux besoin de leurs clients.Le premier malentendu du terme free, c’est que gratuit au départ, cela ne veut pas dire qu’un logiciel n’a pas un coût. Il a fallu des années de travail pour rendre le logiciel le plus souple et le plus efficace possible et pour travailler l’ergonomie de l’objet afin que chacun puisse se l’approprier. Free, dans le sens de libre, cela veut également dire qu’on ne peut pas compter exclusivement sur la communauté des utilisateurs pour l’améliorer. Certains travaux ne peuvent être faits qu’en interne. Et une communauté, ça se gère et ça s’anime.Un peu gratuit, un peu payant, un peu libre et un peu propriétaire : on est devant un objet légal non identifié, constate Mélanie Clément-Fontaine, chercheuse en droit privé. La Commission européenne voit d’un mauvais œil la subvention d’un produit devenu commercial… et pourtant, il n’y a rien de tel que le gratuit pour atteindre une masse critique d’utilisateurs et former un marché.C’est là que le sociologue entre en scène. (Mon pari : c’est lui qu’on va retrouver à la fin du cinquième chapitre ; le coupable sera le sociologue, avec le chandelier, dans la salle de billard.) Ce chercheur-là doit s’y retrouver au milieu d’une multiplicité d’acteurs, ceux du public et du privé, les bénévoles et les commerciaux, ceux qui paient et ceux qui ne paient pas. Mais à observer les relations de Scilab avec sa communauté d’organisateurs, on se rend compte que le libre peut être très organisé. Tout en gardant des communautés poreuses et la possibilité d’entrer et de sortir, car le geek est une créature sensible.Le gratuit ne l’est jamais pour tout le monde, rappelle Yannick Magnien, l’un des hommes derrière la merveilleuse bibliothèque en ligne Gallica et le précieux outil de recherche Isidore (Monsieur, j’aime beaucoup ce que vous faites). Des outils que l’utilisateur ne paie pas mais qui ont bien eu besoin de nos impôts pour être développés et maintenus. Transparent ? La publication sur Revues.org n’implique pas automatiquement la transparence parfaite du processus de sélection des articles. Internet a fait surgir de nouvelles définitions de la transparence.[caption id="attachment_1710" align="aligncenter" width="300"] Je ne dénoncerai pas les membres du colloque qui ont osé demander "Galliquoi ?"[/caption]Pour remédier aux malentendus, il faut peut-être donc changer de catégories et arrêter d’opposer le gratuit au payant, le format libre au format propriétaire. Si des gens font leur beurre de l’économie de la contribution, faut-il les en empêcher ou tracer les contours d’une tierce économie de la contribution ? Yannick ose même reprendre de « vieux concepts marxisants » et parler de « socialisation du capital fixe » pour concevoir un nouveau moteur d’innovation, plus créateur que destructeur. Marx au service de l’open access, celle-là, on aurait eu du mal à la voir venir.Pendant ce temps, le big data rebat les cartes. Le big data ? Ce sont ces montagnes de données, de plusieurs pétaoctets de haut, qui nécessitent de nouveaux logiciels plus puissants pour parvenir à des bases de données d’une richesse inouïe pour les chercheurs… ou à un retraçage de vos activités sur le Net qui riment très fort avec Big brother. Et revoilà le spectre de Google, ses knowledge graphs inaccessibles au public et le retour des données pas si gratuites que ça, sur des millions de serveurs bien réels et bien énergivores.Le big data formalise la production intellectuelle en rendant les mots commensurables, remarque Guillaume Carnino, l'historien de service et spécialiste des prétendues questions naïves qui retournent le cerveau de l’assistance. Une fois que les mots deviennent commensurables, ils peuvent entrer sur un marché et devenir des biens échangeables, brevetables. Exploitables, jusqu’à quel point ? Quelles décisions politiques et économiques faut-il prendre, faire un Google européen ou surfer sur les nuages des projets existants ? Plutôt que de prendre une position politique, les sociologues font leur travail : ils sortent leurs jumelles et ils observent. C’est encore le meilleur moyen d’éviter les malentendus.Clara Tomasiniscribe non-officielleet seule personne sans doctorat de cette savante assemblée,ce qui explique sans doute certains raccourcis. Pour en savoir plus sur le big data, vous pouvez lire ceci.Pour consulter le programme officiel et la liste des participants au colloque de Mirandol, c'est ici. Pour protester contre un raccourci scandaleux, c'est ici. Pour militer pour la publication d'un livre beaucoup plus rigoureux et approfondi que ces chroniques, c'est là. Prochain épisode : modéliser le cerveau humain, est-ce bien raisonnable ? 