I put forward in this paper a vision for a new generation of cloud-based public communication service designed to foster reflexive collective intelligence. I begin with a description of the current situation, including the huge power and social shortcomings of platforms like Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, Alibaba, Baidu, etc. Contrasting with the practice of these tech giants, I reassert the values that are direly needed at the foundation of any future global public sphere: opennness, transparency and commonality. But such ethical and practical guidelines are probably not powerful enough to help us crossing a threshold in collective intelligence. Only a disruptive innovation in cognitive computing will do the trick. That’s why I introduce “deep meaning” a new research program in artificial intelligence, based on the Information Economy  MetaLanguage (IEML). I conclude this paper by evoking possible bootstrapping scenarii for the new public platform.

The rise of platforms

At the end of the 20th century, one percent of the human population was connected to the Internet. In 2017, more than half the population is connected. Most of the users interact in social media, search information, buy products and services online. But despite the ongoing success of digital communication, there is a growing dissatisfaction about the big tech companies – the “Silicon Valley” – who dominate the new communication environment.

The big techs are the most valued companies in the world and the massive amount of data that they possess is considered the most precious good of our time. Silicon Valley owns the big computers: the network of physical centers where our personal and business data are stored and processed. Their income comes from their economic exploitation of our data for marketing purposes and from their sales of hardware, software or services. But they also derive considerable power from the knowledge of markets and public opinions that stems from their information control.

The big cloud companies master new computing techniques mimicking neurons when they learn a new behavior. These programs are marketed as deep learning or artificial intelligence even if they have no cognitive autonomy and need some intense training by humans before becoming useful. Despite their well known limitations, machine learning algorithms have effectively augmented the abilities of digital systems. Deep learning is now used in every economic sector. Chips specialized in deep learning are found in big data centers, smartphones, robots and autonomous vehicles. As Vladimir Putin rightly told young Russians in his speech for the first day of school in fall 2017: “Whoever becomes the leader in this sphere [of artificial intelligence] will become the ruler of the world”.

The tech giants control huge business ecosystems beyond their official legal borders and they can ruin or buy competitors. Unfortunately, the big tech rivalry prevents a real interoperability between cloud services, even if such interoperability would be in the interest of the general public and of many smaller businesses. As if their technical and economic powers were not enough, the big tech are now playing into the courts of governments. Facebook warrants our identity and warns our family and friends that we are safe when a terrorist attack or a natural disaster occurs. Mark Zuckerberg states that one of Facebook’s mission is to insure that the electoral process is fair and open in democratic countries. Google Earth and Google Street View are now used by several municipal instances and governments as their primary source of information for cadastral plans and other geographical or geospatial services. Twitter became an official global political, diplomatic and news service. Microsoft sells its digital infrastructure to public schools. The kingdom of Denmark opened an official embassy in Silicon Valley. Cryptocurrencies independent from nation states (like Bitcoin) are becoming increasingly popular. Blockchain-based smart contracts (powered by Ethereum) bypass state authentication and traditional paper bureaucracies. Some traditional functions of government are taken over by private technological ventures.

This should not come as a surprise. The practice of writing in ancient palace-temples gave birth to government as a separate entity. Alphabet and paper allowed the emergence of merchant city-states and the expansion of literate empires. The printing press, industrial economy, motorized transportation and electronic media sustained nation-states. The digital revolution will foster new forms of government. Today, we discuss political problems in a global public space taking advantage of the web and social media and the majority of humans live in interconnected cities and metropoles. Each urban node wants to be an accelerator of collective intelligence, a smart city. We need to think about public services in a new way. Schools, universities, public health institutions, mail services, archives, public libraries and museums should take full advantage of the internet and de-silo their datasets. But we should go further. Are current platforms doing their best to enhance collective intelligence and human development? How about giving back to the general population the data produced in social media and other cloud services, instead of just monetizing it for marketing purposes ? How about giving to the people access to cognitive powers unleashed by an ubiquitous algorithmic medium?

Information wants to be open, transparent and common

We need a new kind of public sphere: a platform in the cloud where data and metadata would be our common good, dedicated to the recording and collaborative exploitation of memory in the service of our collective intelligence. The core values orienting the construction of this new public sphere should be: openness, transparency and commonality

Firstly openness has already been experimented in the scientific community, the free software movement, the creative commons license, Wikipedia and many more endeavors. It has been adopted by several big industries and governments. “Open by default” will soon be the new normal. Openness is on the rise because it maximizes the improvement of goods and services, foster trust and support collaborative engagement. It can be applied to data formats, operating systems, abstract models, algorithms and even hardware. Openness applies also to taxonomies, ontologies, search architectures, etc. This notion may be generalized to an open creation, description and interpretation of data. A new open public space should encourage all participants to create, comment, categorize, assess and analyze its content.

, transparency is the very basis of trust and the precondition of authentic dialogue. Data and people (including the administrators of a platform), should be traceable and audit-able. Transparency should be reciprocal, without distinction between rulers and ruled. Such transparency will ultimately be the basis of reflexive collective intelligence, allowing teams and communities of any size to observe and compare their cognitive activity

Commonality means that people will not have to pay to get access to the new public sphere: all will be free and public property. Commonality means also transversality: de-silo and cross-pollination. Smart communities will interconnect and recombine all kind of useful information: open archives of libraries and museums, free academic publications, shared learning resources, knowledge management repositories, open-source intelligence datasets, news, public legal databases…

From deep learning to deep meaning

The new public platform will be based on the web and its open standards like http, URL, html, etc. Like all current platforms, it will take advantage of distributed computing in the cloud. It will use “deep learning”: an artificial intelligence technology that employs specialized chips and algorithms that roughly mimic the learning process of neurons. Deep learning is used by Google, Facebook, Amazon, Microsoft and by other companies specialized in data analytics. Finally, to be completely up to date, the public platform should enable blockchain-based payments, transactions, contracts and secure records

If our public platform offers the same technologies as the big tech (cloud, deep learning, blockchain), with the sole difference of openness, transparency and commonality, it may prove insufficient to foster a swift adoption, as is demonstrated by the relative failures of Diaspora (open Facebook) and Mastodon (open Twitter). Such a project may only succeed if it has some technical advantage compared to the existing commercial platforms. Moreover, this technical advantage should have appealing political and philosophical dimensions.

The majority of us do not fancy the dream of autonomous machines, specially considering the current limitations of artificial intelligence. We want instead an artificial intelligence designed for the augmentation of human personal and collective intellect. That’s why, in addition to the current state of the art, the new platform should integrate the brand new deep meaning technology. Deep meaning will expand the actual reach of artificial intelligence, improve the user experience of big data analytics and allow the reflexivity of personal and collective intelligence.

Language as a platform

In a nutshell, deep learning models neurons and deep meaning models language. In order to augment the human intellect, we need both! Deep learning is based on neural networks simulation. It is enough to model roughly animal cognition (every animal species has neurons) but not enough to model human cognition. The difference between animal cognition and human reflexive thought comes from language, which adds a layer of semantic addressing on top of neuronal connectivity. Speech production and understanding is an innate property of individual human brains. But as humanity is a social species, language works only at the social scale. Languages are conventional, shared by members of the same culture and learned by social contact. In human cognition, the categories that organize perception, action, memory and learning are expressed linguistically so they may be reflected upon and shared in conversations. A language works like the semantic addressing system of a social virtual database.

The problem with natural languages (english, french, arabic, etc.) is that they are irregular and do not lend themselves easily to machine understanding or machine translation. The current trend in natural language processing (an important field of artificial intelligence) is to use statistical algorithms and deep learning methods to understand and produce linguistic data. Instead of using statistics, deep meaning adopts a regular and computable metalanguage to organize linguistic and non-linguistic data. IEML (Information Economy MetaLanguage) has been designed to optimize semantic computing. IEML words are built from six primitive symbols and two operations: addition and multiplication. The semantic relations between words follow the lines of their generative operations. Words (the total number of which do not exceed 10 000) represent the conceptual building blocks of the language. From these elementary concepts, the generative grammar of IEML allows the construction of propositions at three layers of complexity: words into topics, topics into phrases (facts, events) and phrases into super-phrases (theories, narratives). The higher meaning unit, or text, is a unique set of propositions. Deep meaning technology uses IEML as the semantic addressing system of a social database.

From an analytics angle, deep meaning allows the automatic computing of semantic relations between data and semantic visualizations of large datasets. From the point of view of interoperability, it decompartmentalizes tags, folksonomies, taxonomies, ontologies and languages. On the reflexive side, when on line communities categorize, assess and exchange semantic data, they generate explorable ecosystems of ideas that represent their collective intelligence. Note that the vision of collective intelligence proposed here is opposed to the “wisdom of the crowd” model, that assumes independent agents and excludes dialogue and reflexivity. Just the opposite : deep meaning was designed from the beginning to foster dialogue and reflexivity.

The main functions of the new public sphere


In the new public sphere, every netizen has the rights of an author, an editor, an artist, a curator, a critique, a messenger, a contractor and a gamer. The next platform weaves five functions together: curation, creation, communication, transaction and immersion.

By curation I mean the collaborative creation, edition, analysis, synthesis, visualization, explanation and publication of datasets. People posting, liking and commenting content on social media are already doing data curation, even if in a crude way and unknowingly. Active professionals in the fields of heritage preservation (library, museums), digital humanities, education, knowledge management, data-driven journalism or open-source intelligence practice data curation in a more systematic and mindful manner. The new platform offers a consistent service of collaborative data curation empowered by a common semantic addressing system.

Augmented by deep meaning, our public sphere includes a semantic metadata editor applicable to any document format. It works as a registration system for the works of the mind. Communication is ensured by a global Twitter-like public posting system. But instead of the current hashtags that are mere sequences of characters, the new semantic tags self-translate in all natural languages and interconnect by conceptual proximity. The blockchain layer allows any transaction to be recorded. The platform remunerates authors and curators in collective intelligence coins, according to the public engagement generated by their work. The new public sphere is grounded in the internet of things, smart cities, ambient intelligence and augmented reality. People control their environment and communicate with sensors, software agents and bots of all kinds in the same immersive semantic space. Virtual worlds simulate the collective intelligence of teams, networks and cities.


The design and prototyping of this platform has been developed between 2002 and 2017 at the University of Ottawa. A prototype is currently in a pre-alpha version, featuring the curation functionality. An alpha version will be demonstrated in the summer of 2018. How to bridge the gap from the fundamental research to the full scale industrial platform? Such endeavor will be much less expensive than the conquest of space and could bring a tremendous augmentation of human collective intelligence. Even if the network effect applies obviously to the new public space, small communities of pioneers will benefit immediately from its early release. On the humanistic side, I have already mentioned museums and libraries, researchers in humanities and social science, collaborative learning networks, data-oriented journalists, knowledge management and business intelligence professionals, etc. On the engineering side, deep meaning opens a new sub-field of artificial intelligence that will enhance current techniques of big data analytics, machine learning, natural language processing, internet of things, augmented reality and other immersive interfaces. Because it is open source by design, the development of the new technology can be crowdsourced and shared easily among many different actors.

Let’s draw a distinction between the new public sphere, including its semantic coordinate system, and the commercial platforms that will give access to it. This distinction being made, we can imagine a consortium of big tech companies, universities and governments supporting the development of the global public service of the future. We may also imagine one of the big techs taking the lead to associate its name to the new platform and developing some hardware specialized in deep meaning. Another scenario is the foundation of a company that will ensure the construction and maintenance of the new platform as a free public service while sustaining itself by offering semantic services: research, consulting, design and training. In any case, a new international school must be established around a virtual dockyard where trainees and trainers build and improve progressively the semantic coordinate system and other basic models of the new platform. Students from various organizations and backgrounds will gain experience in the field of deep meaning and will disseminate the acquired knowledge back into their communities.

Paul et Pierre - de dos

Paul, mon cousin, mon frère, mon ami,

Nous sommes nés à un an d’intervalle, presque à la même date, au milieu des années 1950, dans la communauté juive de Béja, en Tunisie.  Mon père Henri et sa sœur Nicole – ta mère – s’aimaient tendrement. Nos pères étaient associés dans la même boutique et nous jouions comme des frères dans l’arrière-boutique.

Très jeunes, l’histoire nous a balloté sur l’autre rive de la Méditerranée et nous avons atterri à Toulouse. C’est là que nos destins se sont séparés. Alors que tes parents tenaient bon et construisaient un foyer stable, j’ai été entraîné loin de l’Occitanie par les tourbillons d’un naufrage familial. Mais quand je revenais dans la ville rose visiter mon père pour les vacances de Pâques, ma tante Nicole bien aimée m’accueillait dans sa maison et elle était pour moi une véritable mère. Te souviens-tu quand nous allions ensemble à la bibliothèque, où quand tu me jouais au piano un morceau de musique que tu venais d’apprendre ?  Nous nous amusions d’un mot, d’un son, d’un geste, de tout et de rien. J’ai encore dans mes oreilles l’écho de nos rires…

Paul et Pierre au restau

Lorsque que tu faisais tes études de médecine, tu suivais en même temps des cours de philosophie à l’Université, en cachette de tes parents. Mais j’étais dans la confidence. A l’époque, nous avions d’homériques discussions sur les grands philosophes. Quand nous avons commencé à travailler et à fonder une famille, nous nous sommes un peu perdu de vue. Mais quelle fête, quelle joie, quand nous avions l’occasion de nous revoir ! Paul, tu étais ma référence, un autre moi-même, une version différente de mon destin. Nos deux vies étaient parallèles, elles rimaient comme Pierre et Paul.

Tu étais pour moi une manière de héros : tu aidais les mères à mettre leurs bébés au monde ! Médecin de garde, debout la nuit, tu opérais dans l’urgence pour sauver des vies. Consciencieux, responsable, tu étais toujours au fait des derniers développements de ta spécialité. Moi, quatre fois déraciné, j’enviais le médecin toulousain honorablement connu dans sa ville, aimé de ses patients et de leur famille.

J’aimais errer des heures dans ta bibliothèque de grand humaniste. Lucide, tu t’inquiétais partout de la tentation de la bonne conscience satisfaite. Tu étais ouvert, curieux de l’autre, mais sans jamais renier ton identité. Tu ne t’arrêtais pas à l’opinion moutonnière. Tu étais drôle, sympathique, bon vivant et généreux, mais aussi droit, honnête et authentique jusqu’à la rugosité. Je t’aimais, Paul. Qui ne t’aimait pas ? Ton humanité transparaissait immédiatement dans ton sourire et dans tes gestes.

Paul et Pierre Shabbat

Chacun a son Paul Boubli : le fils, le frère, l’époux, le père, le médecin, l’ami, le collègue… Mon Paul à moi, c’est le jumeau karmique, l’alter ego, l’âme sœur. Paul ! Notre dialogue a duré soixante ans. Mon cœur se brise mille fois à la pensée de ne plus te revoir… Rien n’efface la douleur de te perdre. Mais tu as engendré et élevé avec ta chère épouse Véronique quatre merveilleux enfants qui restent avec nous : Zacharie, Esther, Joseph et Samson. Mais tu lègues un héritage : le bien que tu as fait autour de toi, les étincelles que tu as semé dans nos vies. Par la blessure de mon cœur brisé, je recueille ces étincelles dans ma mémoire. Comprendre, aider, soigner, donner, éclairer le monde autour de soi, voilà l’exemple de courage que tu montres à chacun de nous. Toi – Prince d’une secrète noblesse andalouse – voici que de l’autre côté des larmes, de l’autre côté du temps, tu nous transmets le flambeau.

Bricologie & Sérendipité

Nous avons à résoudre des problèmes complexes au sens d’Edgar Morin : énergie, alimentation, dérèglement climatique, etc, que nous retrouvons “imbriqués” dans le domaine des transports. Individuellement, de nombreuses personnes perçoivent les enjeux et ont identifié des solutions. Mais collectivement les organisations, dans lesquelles ils évoluent, restent bloquées dans des processus et des schémas de décision, sans réelle capacité à évoluer et se transformer à la hauteur. Une des pistes pour expliquer ce paradoxe se trouve dans les mécanismes de l’intelligence collective.

L’intelligence collective est une propriété du vivant qui se manifeste quand plusieurs personnes interagissent avec un objectif commun : trouver une solution, développer un produit, réaliser une oeuvre ou une activité sportive. Un groupe de musique, une équipe de foot ou un service d’une entreprise mettent en oeuvre des actions coordonnées différentes en fonction de leur intelligence collective avec plus ou moins de réussite.

En effet, cette dernière…

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“Au pays de Numérix” d’Alexandre Moatti date de 2015, mais il est plus que jamais d’actualité, au moment où Mounir Mahjoubi vient d’être nommé secrétaire d’état au numérique du gouvernement Edouard Philippe. Beaucoup de gens attendent du nouveau président de la République française, jeune et réputé moderniste, un “cours nouveau” en matière de numérique en France. On ne saurait trop recommander la lecture de ce livre à son entourage.

Sur la forme c’est un ouvrage court, facile à lire, qui cultive un ton mesuré et rationnel. Il évoque le plus souvent des sujets que l’auteur connaît de première main, ce qui ne gâte rien. Franchement partisan des usages cognitifs du réseau et de “l’Internet de la connaissance” l’auteur a lui même oeuvré dans le domaine des bibliothèques numériques, a créé plusieurs sites web de type savant et participe de manière active à Wikipedia en français. Même s’il ne cite pas explicitement ces philosophes, on le sent opposé aux diatribes anti-GAFA – Google Apple Facebook Amazon – hystériques de Bernard Stiegler ou Eric Sadin, tout comme aux jugements négatifs à l’emporte pièce d’Alain Finkelkraut sur Internet. Mais il prend soin également de signaler certains aspects négatifs ou fâcheux de l’internet contemporain et de se distinguer du transhumanisme apocalyptique d’un Raymond Kurzweil ou du lyrisme a-critique d’un Pierre Lévy…

Une bonne partie de l’ouvrage est consacré aux réponses françaises et européennes au projet de Google Books autour de 2005. A l’origine, Google voulait utiliser ses centres de calcul et son algorithme de recherche pour construire une bibliothèque d’Alexandrie des temps modernes : tous les livres à disposition de tout le monde sur Internet! La France et l’Europe se devaient de relever le défi américain. Mais l’auteur montre que leurs réponses obéissent à des “effets de manche”, à des logiques d’annonce ou de communication politiques, à des stratégies de pouvoir et de captation de fonds publics par diverses institutions pour aboutir en fin de compte à d’infimes résultats concrets. Je note de mon côté que même si Google Books existe et rend des services (gratuits) au public et aux chercheurs, le projet initial est venu se fracasser sur la législation des droits d’auteurs, comme l’explique bien ce récent article de Wired. Tout cela permet de comprendre le succès d’entreprises illégales mais populaires comme la bibliothèque Genesis.

Au pays de Numérix, il y a beaucoup d’idéologie anti-américaine et anti-capitaliste… mais l’auteur montre que l’état – balkanisé par des baronnies ministérielles et institutionnelles en concurrence – travaille en fait au service d’intérêts sectoriels ou privés au lieu de mettre les capacités techniques de la France et l’argent du contribuable au service du public. Le bilan est accablant: projet après projet, les leçons des échecs ne sont jamais tirées et les mêmes erreurs sont répétées. Comme si, face à la domination de la Silicon Valley, il suffisait de s’indigner et de jeter des millions d’euros par la fenêtre pour que l’Europe ou la France (re)trouvent leur place dans le monde.

Au delà des divers projets de bibliothèques numériques européennes, Alexandre Moatti montre comment sont bloquées la collaboration des savants, la diffusion des connaissances et le rayonnement de la haute culture sur Internet. Trois coupables travaillent de conserve: la législation contemporaine des droits d’auteurs, d’ineptes politiques publiques et la rapacité des grandes maisons européennes de l’édition scientifique (Elsiever, Springer). Les arguments – de bon sens – mis en avant par Moatti ne sont pas nouveaux. Ils reprennent largement les idées du mouvement international de l’open data en général et de l’open science en particulier. Mais le réquisitoire est fort bien articulé. Il rejoint d’ailleurs les réflexions contemporaines autour de la nécessaire réinvention de l’édition scientifique (voir par exemple le récent article de Marcello Vitali-Rosati).

En refermant l’ouvrage, je n’ai pas pu m’empêcher de penser que, même s’il se trouvait à la tête de l’état français des gens conscients de l’importance capitale de l’internet au service de la connaissance et désireux de réformer les mauvaises habitudes de l’administration à cet égard, leur action ne serait pas forcément couronnée de succès. Car il faudrait faire évoluer les mentalités en profondeur, convaincre les enseignants, les journalistes, les hauts fonctionnaires. Il faudrait que la société dans son ensemble réalise que la grande transformation du numérique n’est pas seulement technique ou industrielle, mais concerne aussi et surtout le savoir et la culture. Il faudrait s’aviser que la civilisation du futur est à inventer et que cela ne se fait pas à coup de peur et de ressentiment, mais de courage, d’imagination et d’expérimentation.


L’accès du grand public à la puissance de diffusion du Web ainsi que les flots de données numériques qui coulent désormais de toutes les activités humaines nous confrontent au problème suivant : comment transformer les torrents de données en fleuves de connaissances ? Certains observateurs enthousiastes du traitement statistique des « big data », comme Chris Anderson, (l’ancien rédacteur en chef de Wired), se sont empressés de déclarer que les théories scientifiques – en général! – étaient désormais obsolètes [Voir : de Chris Anderson « The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete », Wired, 23 juin 2008.] Nous n’aurions plus besoin que de mégadonnées et d’algorithmes statistiques opérant dans les centres de calcul : les théories – et donc les hypothèses qu’elles proposent et la réflexion dont elles sont issues – appartiendraient à une étape révolue de la méthode scientifique. Il paraît que les nombres parlent d’eux-mêmes. Mais c’est évidemment oublier qu’il faut, préalablement à tout calcul, déterminer les données pertinentes, savoir exactement ce que l’on compte, et nommer – c’est-à-dire catégoriser – les patterns émergents. De plus, aucune corrélation statistique ne livre directement des relations causales. Celles-ci relèvent nécessairement d’hypothèses qui expliquent les corrélations mises en évidence par les calculs statistiques. Sous couvert de pensée révolutionnaire, Chris Anderson et ses émules ressuscitent la vieille épistémologie positiviste et empiriste en vogue au XIXe siècle selon laquelle seuls les raisonnements inductifs (c’est-à-dire uniquement basés sur les données) sont scientifiques. Cette position revient à refouler ou à passer sous silence les théories – et donc les hypothèses risquées fondées sur une pensée personnelle – qui sont nécessairement à l’oeuvre dans n’importe quel processus d’analyse de données et qui se manifestent par des décisions de sélection, d’identification et de catégorisation. On ne peut initier un traitement statistique et interpréter ses résultats sans aucune théorie. Le seul choix que nous ayons est de laisser les théories à l’état tacite ou de les expliciter. Expliciter une théorie permet de la relativiser, de la comparer avec d’autres théories, de la partager, de la généraliser, de la critiquer et de l’améliorer [Parmi la très abondante littérature sur le sujet, voir notamment les ouvrages de deux grands épistémologues du XXe siècle, Karl Popper et Michael Polanyi]. Cela constitue même une des principales composantes de ce qu’il est convenu d’appeler « la pensée critique », que l’éducation secondaire et universitaire est censée développer chez les étudiants.

Outre l’observation empirique, la connaissance scientifique a toujours eu à voir avec le souci de la catégorisation et de la description correcte des données phénoménales, description qui obéit nécessairement à des théories plus ou moins formalisées. En décrivant des relations fonctionnelles entre des variables, la théorie offre une prise conceptuelle sur le monde phénoménal qui permet (au moins partiellement) de le prévoir et de le maîtriser. Les données d’aujourd’hui correspondent à ce que l’épistémologie des siècles passés appelait les phénomènes. Pour continuer de filer cette métaphore, les algorithmes d’analyse de flots de données correspondent aux instruments d’observation de la science classique. Ces algorithmes nous montrent des patterns, c’est-à-dire en fin de compte des images. Mais ce n’est pas parce que nous sommes capables d’exploiter la puissance du médium algorithmique pour « observer » les données qu’il faut s’arrêter en si bon chemin. Nous devons maintenant nous appuyer sur la puissance de calcul de l’Internet pour « théoriser » (catégoriser, modéliser, expliquer, partager, discuter) nos observations, sans oublier de remettre cette théorisation entre les mains d’une intelligence collective foisonnante.

Tout en soulignant la distinction entre corrélation et causalité dans leur livre de 2013 sur les big data, Viktor Mayer-Schonberger  et Kenneth Cukier annoncent que nous nous intéresserons de plus en plus aux corrélations et de moins en moins à la causalité, ce qui les range dans le camp des empiristes. Leur livre fournit néanmoins un excellent argument contre le positivisme statistique. Ils racontent dans leur ouvrage la très belle histoire de Matthew Maury, un officier de marine américain qui, vers le milieu du XIXe siècle, agrégea les données des livres de navigation figurant dans les archives officielles pour établir des cartes fiables des vents et des courants [In Big Data: A Revolution… (déjà cité) p. 73-77]. Certes, ces cartes ont été construites à partir d’une accumulation de données empiriques. Mais je fais respectueusement remarquer à Cukier et Mayer-Schonberger qu’une telle accumulation n’aurait jamais pu être utile, ou même simplement faisable, sans le système de coordonnées géographique des méridiens et des parallèles… qui est tout sauf empirique et basé sur des données. De la même manière, ce n’est qu’en adoptant un système de coordonnées sémantique que nous pourrons organiser et partager les flots de données de manière utile.

Aujourd’hui, la plupart des algorithmes qui gèrent l’acheminement des recommandations et la fouille des données sont opaques, puisqu’ils sont protégés par le secret commercial des grandes compagnies du Web. Quant aux algorithmes d’analyse ils sont, pour la plupart, non seulement opaques mais aussi hors d’atteinte de la majorité des internautes pour des raisons à la fois techniques et économiques. Or il est impossible de produire de la connaissance fiable au moyen de méthodes secrètes. Bien plus, si l’on veut résoudre le problème de l’extraction d’information utile à partir du flot diluvien des big data, on ne pourra pas éternellement se limiter à des algorithmes statistiques travaillant sur le type d’organisation de la mémoire numérique dont nous disposons en 2017. Il faudra tôt ou tard, et le plus tôt sera le mieux, implémenter une organisation de la mémoire conçue dès l’origine pour les traitements sémantiques. On ne pourra apprivoiser culturellement la croissance exponentielle des données – et donc transformer ces données en connaissance réfléchie – que par une mutation qualitative du calcul.

Retenons que la « science des données » (data science en anglais) devient une composante essentielle de la compréhension des phénomènes économiques et sociaux. Plus aucune organisation ne peut s’en passer. Au risque de marcher à l’aveugle, les stratégies économiques, politiques et sociales doivent s’appuyer sur l’art d’analyser les mégadonnées. Mais cet art ne comprend pas seulement les statistiques et la programmation. Il inclut aussi ce que les américains appellent la « connaissance du domaine » et qui n’est autre qu’une modélisation ou une théorie causale de la réalité analysée, théorie forcément d’origine humaine, enracinée dans une expérience pratique et orientée par des fins. Ce sont toujours les humains et leurs récits producteurs de sens qui mobilisent les algorithmes.

Références documentaires

Voir ma collection d’articles sur les “Big Data” dans Scoop.it Les tags peuvent être utilisés pour naviguer dans la collection.

datacentrique.jpgAutour de la Terre, les satellites artificiels transmettent nos communications et transportent une foule d’instruments d’observation et de capteurs : renseignement militaire, documentation du climat, monitoring des écosystèmes, surveillance des récoltes… Plus proche de la surface voici la zone des satellites de basse altitude qui connectent nos téléphones intelligents. Un peu plus bas, les avions sur pilote automatique communiquent avec les stations radar, les bases au sol, tandis que leurs événements internes s’enregistrent dans des boîtes noires. Passée la barrière des nuages se découvrent les réseaux lumineux des métropoles intelligentes. Les cargos, les navettes, les métros, les trains rapides, les flottes de véhicules autonomes se transmettent des signaux, restent en contact avec les satellites et les balises routières, s’échangent leurs passagers et leurs marchandises dûment identifiés. Surveillant le moindre coin de rue, truffant le sous-sol, flottant au milieu des océans, guettant sur les côtes et les sommets, embarqués sur les drones aériens ou sous-marins, les antennes, les capteurs, les caméras inondent de données les centres de calcul. Écouteurs, gants et chaussures sont connectés. Nous voici pourvus de bracelets qui enregistrent notre pouls, la composition chimique de notre sang et de notre peau, envoient les données pour analyse dans les nuages, reçoivent les notifications et conseils de santé en temps réel… Grâce aux identités infalsifiables de l’informatique portable nous passons partout sans fouille ni mot de passe. Les lunettes branchées prennent photos et vidéos, surimposent des couches virtuelles à la vision optique ordinaire et projettent sur demande des cartographies de données. Nos jeux de domination s’alignent sur les capacité d’exploitation de la mémoire et les vitesses d’analyse. Les nouveaux partis politiques rassemblent leurs membres autour de thèses épistémologiques. Entremêlés dans l’économie mondiale et le nouvel espace public transnational, nos essaims d’intelligence collective collaborent et se combattent sur les territoires hyper-connectés des grandes métropoles. Réfléchissant la pensée humaine sur le miroir sémantique du cloud, l’évolution des écosystèmes d’idées déploie son inépuisable spectacle immersif et multi-joueur. La prospérité, la sécurité, l’influence, tout se ramène à une forme ou une autre d’optimisation cognitive… sauf peut-être dans les zones analogiques reculées, presque désertes, qui s’étendent loin des grands centres.

Communication does not entail the use of words as reflected by a majority of the people, but a method employed by the sender to convey a particular message to the audience. Irrespective of the meth…

Source : What I have learnt from the course ” Advanced Theories of Communication”