Définir numérique, données et «IA» est encore un défi

Glossaire, sciences de l'information
Cned-PA [CC BY-SA 4.0], Wikimedia Commons
‘absence de références communes pour une diversité d’acteurs a très probablement un effet négatif sur l’impact et la portée des initiatives numériques.  Elle ne favorise pas, non plus,  de débats interdisciplinaires critiques sur les enjeux de société.  Nous devrions investir davantage dans une meilleure compréhension commune des concepts afin d’être mieux préparés à travailler ensemble pour faire face à des problématiques complexes. Voici quelques pistes pour éclairer notre compréhension:

De quoi le numérique est-il le nom ?

Il y a eu «nouvelles technologies», «nouveaux médias» (suivi de l’abandon progressif de l’adjectif), «virtuel» (bien que l’environnement et les usages numériques soient bien réels), puis, «numérique» (en opposition à «analogique»). Mais de quoi ce concept flou à saveur culturelle et sociale est-il le nom ?

Voici un texte qui pourrait nous aider à discerner les caractéristiques qui sont spécifiquement numériques dans les modèles de production et de circulation des contenus.

Nous sommes obligés de prendre en compte le fait que l’on ne communique pas seulement sur le web: on organise sa journée, on achète des produits, on gère ses comptes en banque, on met en place des manifestations contre le gouvernement, on s’informe, on joue, on éprouve des émotions.
Voilà pourquoi le numérique n’est pas seulement une technique de reproduction qui s’oppose à l’analogique, mais il devient une véritable culture, avec des enjeux sociaux, politiques et éthiques fondamentaux et qu’il est urgent d’analyser et de prendre en compte.

Pour une définition du numérique, Marcello Vitali-Rosati.

Littératie de la donnée: de statistique à statactivisme

La littératie de la donnée est trop souvent restreinte aux capacités numériques, statistiques et techniques nécessaires à  la lecture à à l’exploitation de jeux de données. Cette définition réduit notre capacité à questionner la fabrication des données (elles ne sont jamais neutres), les méthodologies et politiques auxquelles elles sont soumises, ainsi que les pratiques sociales que les bases de données reflètent.

Gaining a sense of the diversity of actors involved in the production of digital data (and their interests, which may not align with the providers of infrastructures that they use) is crucial when assessing not only the representational capacities of digital data but also its performative character and role in shaping collective life.

Jonathan Gray, Carolin Gerlitz, Liliana Bounegru,  Data Infrastructure Literacy.

Intelligence artificielle: sphères technologique et cognitive

J’éviterai d’employer le terme galvaudé d’intelligence artificielle et m’en tiendrai, comme le premier des deux experts [Yann LeCun] à l’expression « science des données », l’intelligence reste une notion encore largement énigmatique aujourd’hui, comme le répète dans toutes ses conférences le second expert [Stéphane Mallat]. Pour apporter mon grain de sel au débat, je tenterai d’y appliquer une approche issue des sciences de l’information pour revenir à A. Desrosières en conclusion.

Jean-Michel Salaün, La science des données en quête du « su ».

Compétences spécifiques aux données: entre savoir et pratique

Or, nous sommes loin d’être tous égaux dans la manipulation des données : dans la compréhension de statistiques, dans la prise en main d’un fichier tableur un peu costaud, dans le bidouillage d’une base de données, dans la compréhension des enjeux… Les compétences requises mêlent à la fois un savoir geek (informatique), expert (statistique), critique (sciences humaines – travailler les corrélations), parfois juridique…

Amandine Brugière, Y a-t-il des compétences « Data » spécifiques?

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