Datafication : Définition du concept, processus et controverses

Depuis l’introduction du Big Data, on parle de plus en plus du terme « Datafication ». Que signifie-t-il réellement et quelle est sa portée actuelle ? 

Datafication : Naissance du concept

Par datafication, on entendra une idée de transformation en données, en « data ». Cela signifie donc que quelque chose de concret, une situation, un phénomène, des actions soient transformées en données. Essentiellement dans le contexte de la datafication, il s’agit des données tirées de la vie humaine.

Le terme naît en 2013 lors d’une étude sur les processus du Big Data au sein des entreprises et des sciences humaines et sociales. Selon Mayer-Schönberger et Cukier (2013), datafier un phénomène, c’est le transformer en données quantifiées, tabulées et analysables. Les auteurs insistent également sur la différence entre numériser et datafier. La datafication permet la catégorisation des données numériques, elles sont alors consultables.

Pourquoi datafier ?

L’intérêt de la datafication ne s’éloigne pas des intérêts de la collection massive des données. Cependant, elle va plus en profondeur, car grâce à la datafication, différents aspects de la vie humaine pourront faire l’objet d’une étude à grande échelle. De plus, un traitement et une automatisation massive s’ensuivront au fur et à mesure. On pourra furtivement jeter un clin d’œil aux technologies de pointe liées à l’Intelligence Artificielle ainsi que leurs avantages.

Les premiers qui trouvent intérêt dans la datafication sont probablement les entreprises ainsi que les acteurs présents dans la recherche en sciences humaines et sociales. L’État, les organisations autour de la société civile ainsi que les collectivités bénéficient aussi de la datafication.

En fait, tout dépend de ce que les acteurs feront des données collectées et étudiées. La valeur que l’on attribue à ces datas revêt une importance selon leur qualité et leur quantité. Détenir l’information procure effectivement du pouvoir. Le point de convergence entre la connaissance et le pouvoir que la datafication crée nécessite une grande réflexion.

Quels éléments retrouve-t-on dans le processus de datafication ?

Deux éléments sont indissociables dans le processus de datafication. Ce sont l’infrastructure externe et les processus générateurs de valeur. Par infrastructure externe, on entend les différents moyens par lesquels on collecte, on traite et on stockera les données.

Par processus générateur de valeur, on comprendra les différentes étapes par lesquelles on leur donnera de la valeur. On parle ici d’une valeur monétaire. Mais on retrouve plusieurs aspects dans ces processus : les mesures de contrôle étatiques, la gestion de l’accès, la sécurisation, le stockage. Ces derniers sont généralement à la direction de l’État et des entreprises.

Les autres composantes de la datafication

La quantification des données courantes mobilise diverses conditions et composantes. Collecter les données à grande échelle exige l’existence et la manipulation de plateformes qui récoltent les datas. Ces données sur des utilisateurs feront ensuite l’objet d’une analyse. Elles permettront enfin de prévoir les comportements. Cette faculté de prévision et de prédiction prend tout son avantage dans les activités économiques de vente et de publicité.

Certaines plateformes ne ressemblent pas au premier abord à des plateformes qui collectent uniquement des données. Le cas de Facebook est un exemple. Cette « infrastructure externe » sous forme de « réseau social » permet d’amasser des données sur un grand nombre de personnes. Facebook vendra ensuite les données à des entreprises commerciales ou prestataires de services. L’objectif est d’utiliser les informations pour augmenter les chiffres de vente ou parfois pour influencer les comportements des utilisateurs à consommer. Ces actions sont possibles dans la mesure où diverses activités trouvent place au sein de la plateforme. Par exemple, les utilisateurs sont d’abord incités à utiliser l’application pour acheter des produits, interagir avec des proches, etc. Ces incitations poussent à l’action, et ces actions seront transformées en données.

Selon Cristina Alaimo et Jannis Kallinikos (2017), des théoriciens en gestion, le processus de datafication inclut l’abstraction de l’information. Les faits de la vie sociale passent subtilement par des mutations en données quantifiées.

Dans quels domaines la datafication est-elle utilisée de manière active ?

Comme dit précédemment, les entreprises ainsi que l’Etat sont les premiers bénéficiaires de la datafication. Dans le secteur des assurances, la banque, les ressources humaines, la recherche académique en sciences sociales, la médecine, l’embauche et le recrutement ; la datafication est particulièrement active.

Les entreprises d’assurance peuvent utiliser les données pour la mise à jour des profils de risque. La gestion des ressources humaines se retrouve également avantagée par le Big Data. Et en recherche, la datafication prendra la place de l’échantillonnage.

La datafication est souvent utilisée par les entreprises pour améliorer leurs services. Tel est le cas d’Airbnb.

Bien sûr, la vente et la commercialisation de produits et de services sont les plus avantagés par la datafication. L’étude du comportement des utilisateurs génère habituellement les saisons de promotion, de remise ou de vente flash.

Controverses sur le sujet : la datafication critiquée

Même si la datafication est présentée comme avantageuse, des études le culpabilisent pour justifier des actions discriminatrices aux dépens des peuples déjà défavorisés. (Gandy, 1993 ; Eubanks, 2017 ; Benjamin, 2019).

En observant cette tendance à la collecte et la quantification massive des faits sociaux, une spécialiste de la gestion dénommée Shoshana Zuboff s’exprimera. Elle avance la thèse qu’en réalité, la datafication représente une « forme aberrante de capitalisme. » (Zuboff, 2015, 2019).

Cette critique rejoint les critiques marxistes de la production de données. La datafication est critiquée pour uniquement cibler la « génération de profit ».

Le processus de collecte de données via les réseaux sociaux est d’ailleurs perçu comme la création d’un « marché multifacettes ». Ce dernier basé sur la datafication regroupera les annonceurs, les vendeurs ainsi que les clients sur un même lieu. (Rieder & Sire, 2014 ; Cohen, 2018). Un sujet récent l’explique bien : les GAFAM qui dominent le monde grâce au Big Data.

Conclusion

La datafication s’approprie massivement des données de nos vies quotidiennes. La réelle question ne repose pas sur l’existence des données mais sur leur utilisation et les fins à lesquelles elles sont vouées. Dorénavant, la vigilance est nécessaire.

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