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avant le déluge le travail invisible des données
Jérôme Denis [email protected] http://www.scriptopolis.fr @jrmdns
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quelques points communs entre prophètes et critiques
travail invisible de l’information : retour historique
deux études de cas
pistes de recherche
pétrole, déluge… un monde de données
promesses cybernétiques
promesses cybernétiques
l’opinion 18.11.2014
l’express 08.04.2015
stratégies 13.08.2014
inquiétudes neo-foucaldiennes
« moteur de la gouvernementalité algorithmique »
performativité documentaire
réification d’inégalités
points communs : une révolution ‘réaliste’
usages et conséquences : des débats en aval
des données à l’existence certaine
aux propriétés intrinsèques (modularité, reproductibilité, calculabilité…)
racines d’une ‘révolution’
une histoire caricaturale et lacunaire de l’investissement dans les donnéesécrire, compter, « rationaliser » (Chandler, Beniger, Agar…)
l’invention des données dans l’administration et les entreprises
« systèmes » et organisation scientifique du travail (Yates, Gardey)
l’explosion des outils et des genres informationnels
la mécanisation du travail de l’information
infrastructures scripturales le flux de données comme instrument d’organisation
l’avènement des « formalités »
hommes, femmes et machines : un nouveau regard sur le travail de l’information
une histoire caricaturale et lacunaire de l’investissement dans les données
Il y a bien une continuité entre le régime humain et le régime artefactuel de ce moment « mécanique » de l’administration, puisque ce qui est routinisé, divisé, se prête mieux à la simplicité des capacités d’une machine, de même que ce qui peut être soustrait au règne de l’intelligence humaine contribue à discréditer la valeur de certaines opérations.
(Gardey, 2008, p. 248)
une histoire caricaturale et lacunaire de l’investissement dans les données
Newman meant by “routine,” a process that could be followed without imagination or thought. The start of Turing’s insight was to willfully allow a slippage of meaning and treat “mechanical” as meaning “done by machine.”
(Agar, 2003, p. 72)
(citant Turing, à propos des problèmes que sa machine pourrait résoudre) …those problems which can be solved by human clerical labour, working to fixed rules, and without understanding.
(ibid. p. 74)
un ‘investissement de forme’ (Thévenot 1986)
la standardisation comme condition de l’efficacité et de la productivité
une lutte contre la communication « informelle »
➜ ‘ce qui compte’ : une écologie du visible et de l’invisible
la vie mouvementée des données ‘in the wild’
des données déjà là ? le cas géovélo
des données déjà là ? le cas géovélo
demande comment bénéficier des données vélo officielles ?
réponse des données ? quelles données ?
une ville cyclable parcellaire
pourquoi ?
le vélo planifié / en données
le vélo interstitiel
le vélo sur papier
un scandale ?
non : ‘good organizational reasons’ (Garfinkel & Bittner 1967)
des informations et des savoirs fluides des systèmes d’information hétérogènes
➜ des données à produire, ou à reproduire
des données déjà là ? open data (S. Goëta)
les bienfaits de la co-coproduction des données
➜ la qualité des données : de l’évidence à la valeur ajoutée
des données fluides ? vérifier et saisir
des données fluides ? vérifier et saisir
avocat, cité par Suchman (1996, p. 415)
No matter how good the scheme, its scope is limited by the fact that data entry is never an easy task, and there are never enough resources or trained personnel to make it happen.
(Bowker & Star, 1999, p. 107)
travail et « surqualité »
des données fluides ? open data (S. Goëta)
pistes/questions
coût / valeur / qualité, quelles modalités de réintégration du travail ? production maintenance
interroger la variété des articulations entre le travail, son invisibilité et la valuation des données
‘digital labor studies’ et back-offisation du monde