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Centre de documentation sur la formation et le travailPORTAIL DOCUMENTAIRE
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Gouverner par les données ? : pour une sociologie politique du numérique.

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Ouvrage
Auteur(s) : THEVIOT Anaïs (dir.)
Fontenay-aux-Roses : ENS éditions, 2023, 286 p.
Coll. Gouvernement en question(s)

Thème : Sociologie
Mots-clés : Sociologie politique, Technologie numérique, Mutation technologique, Éthique
Annexes : bibliographie
ISBN : 979-10-362-0596-5

Résumé : Cet ouvrage est une invitation à entrer dans la boîte noire des algorithmes, non pas d'un point de vue technique, mais de sociologie politique. La multiplication des données disponibles en ligne, couplée au progrès de l'intelligence artificielle, ont-ils des effets sur les manières de gouverner ? Les algorithmes peuvent-ils "prédire" les comportements des citoyens ? Comment sont fabriqués ces algorithmes, dits prédictifs, et par qui ? Sont-ils neutres et objectifs ? Quels sont les enjeux sociaux, éthiques et politiques, liés à l'exploitation des données ? Et quelles sont les stratégies commerciales et marchandes à l'œuvre ? Peut-on encore protéger nos données ? Derrière l'exploitation des données, il y a bien des visions du monde. Il s'agit alors de penser l'algorithme comme un objet politique et social, produit par des acteurs et issu de commandes privées et désormais aussi publiques. Ces lignes de codes et de calculs complexes ne peuvent être dissociées de leurs conditions de production : elles sont encastrées dans un ensemble organisationnel et professionnel spécifique et portées par des intentions et volontés politiques.À travers une série d'études de cas et l'apport d'enquêtes empiriques poussées et inédites, ce volume permet de saisir en contexte comment sont utilisées nos données et quelles sont les influences possibles sur les modes de gouvernance et les prises de décision. La force de cet ouvrage, à la croisée de la sociologie économique, du droit, des sciences politiques et de l'informatique, est de poser les bases d'une sociologie politique des données et du numérique, visant à dépasser et déconstruire les mythes et les croyances véhiculées par le big data. [résumé éditeur]


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