Innovation subversive en dispositifs numériques : machine learning, deep learning-dark patterns-design

Abstract

Questionner les pratiques numériques y compris celles mobilisant l’intelligence artificielle par exemple avec le machine learning est primordial, car des usages non pondérés par des analyses neuro-cognitives en amont et en aval des programmations (modèles ou patterns à réguler par le cerveau humain) ne sont pas anodins. Ils peuvent avoir des conséquences sur les pratiques de travail et sur le respect dû aux personnes en appréhendant non seulement l’altérité de chacun, mais aussi la nécessité collective imposée par l’économique. Nous vivons désormais dans un écosystème du numérique qui modifie notre rapport esthético-numérique au monde et nous inscrit dans un univers de reconfiguration des possibles. Ainsi depuis la personnalisation de l’expérience jusqu’à la production de dark patterns (« qui semble “profiter” de l’individu, de sa “malléabilité” Besse, Castets-Renard, Garivier, 2017) de nombreux mécanismes socio-économico-cognitifs envoient un signal fort : notre modernité numérique modifie l’échiquier des questions éthiques, des pouvoirs et des libertés. Des suspensions subversives (sous forme de franchissements de frontières) nous semblent essentielles à questionner, car la subversion peut devenir force si elle n’est pas submersive et s’il y a acculturation entre cultures technologiques et cultures d’innovation sociale.