Archives for category: Uncategorized

F-PARA-IC.jpg

Carte sémantique de l’intelligence collective

La carte ci-dessus schématise les grandes structures de l’intelligence collective humaine telles que nous les appréhendons au début du XXIe siècle. Le signe y est signalé par une étoile, l’être par un visage et la chose par un cube. L’intelligence collective se présente comme une boucle d’interdépendance entre le développement humain actuel et le développement humain virtuel (sur les catégories sémantiques virtuel, actuel, signe, être et chose, voir ce post). Le développement actuel comprend trois facettes qui sont elles-mêmes interdépendantes : celle des messages , des personnes et des équipements. Ces trois facettes actuelles concernent des facteurs ou des processus qui sont plongés dans l’espace et le temps. Le développement virtuel comprend lui aussi trois facettes interdépendantes : la connaissance, l’éthique et la puissance. Par contraste avec les facettes actuelles, les facettes virtuelles désignent des états d’esprit, des règles ou des potentialités. Le développement virtuel dépend du développement actuel comme de sa base matérielle tandis que le développement actuel dépend du développement virtuel comme de son instance de coordination, de pilotage et de traction. L’intelligence collective peut également s’analyser comme une dialectique d’interdépendance entre trois types de réseaux représentés par les colonnes de la carte : les réseaux de signes (connaissances et messages), d’êtres (éthiques et personnes) et de choses (puissances, équipements).

Chacune des six catégories principales s’analyse à son tour comme une dynamique de transformation entre trois sous-catégories de niveau inférieur selon la symétrie signe/être/chose. Dans la transformation symétrique interne à chacune des six catégories principales de l’intelligence collective, la chose représente la dimension la plus « dure » ou la plus objective ; l’être est chargé d’émotion et se déploie dans les rapports humains ; enfin le signe indique une dimension cognitive qui oriente le contenu de la catégorie. On comprend ici que des symétries sémantiques virtuel/actuel et signe/être/chose peuvent se décliner récursivement à l’intérieur de n’importe quelle catégorie et que la modélisation par les systèmes de relations sémantiques peut être raffinée à loisir.

En inspectant la carte sémantique de l’intelligence collective, il faut supposer qu’une variation des données empiriques dans une catégorie se répercutera d’une manière ou d’une autre dans la variation empirique des catégories symétriques et que les données catégorisées par les différentes facettes tendent à s’équilibrer en fonction de leurs relations d’interdépendance. Par exemple, il est impossible de garder de manière durable une force dans une des six catégories principales et des faiblesses dans les autres. Nous allons maintenant explorer une par une les six catégories principales de l’intelligence collective. Il faut imaginer ce système de relations sémantiques comme un tableau de bord qui documente en temps réel l’évolution de l’intelligence collective d’une communauté (son contenu, ses forces, ses faiblesses, ses connexions internes) sur un mode visuel et interactif, à partir d’un flux de données spécialement sélectionné à cet effet. On imaginera également que l’individu ou le groupe qui interagit avec le tableau de bord peut visualiser sa propre contribution à l’intelligence collective et ce qu’il en reçoit.

Connaissances

Une foule de styles de savoirs – académiques ou non-académiques – alimentent le « capital épistémique » d’une communauté. Les réseaux de connaissances n’excluent a priori aucun genre de savoir ni aucun type de relation entre les savoirs. Cette catégorie rassemble donc la variété ouverte des types de connaissance portés par une communauté à partir de l’intuition fondamentale qu’ils se multiplient les uns par les autres et qu’ils peuvent tous contribuer à leur manière au développement humain dans son ensemble. Les connaissances contiennent notamment, comme une sous-fonction cognitive spécialement consacrée à la réflexivité de l’intelligence collective, une représentation synthétique de l’intelligence collective elle-même. Une image holistique du développement humain est donc contenue dans la catégorie de la connaissance, qui n’est pourtant qu’une partie du développement humain pris comme un tout.

La distinction entre arts et sciences peut se décliner, par exemple, en savoirs du vrai et savoirs du beau, jugements logiques et jugements de goût. On peut encore opposer, d’une part, les savoirs explicites, calculables, basés sur l’observation, l’expérimentation contrôlée, la démonstration et l’explication et, d’autre part, les savoirs implicites, incalculables, fondés sur l’expérience personnelle, la transmission traditionnelle et l’autorité de la coutume. Quant à la sagesse, le terme traduit les termes grecs Sophia, plus théorique, et Phronésis, plus pratique, mais aussi la Sapientia latine, la Hochma hébraïque, la Hekmah arabe, le Yoga indien, les Voies de l’Asie du Sud-Est, etc. Les sagesses concernent les savoir-être, les arts de la maîtrise de soi, de la prudence, du jugement droit et de l’action en résonance avec les rythmes fondamentaux.

Ethiques

La multitude des éthiques comprend les valeurs, normes et priorités (quelles qu’elles soient) qui orientent la gouvernance, ainsi que les systèmes de droits et d’obligations qui régulent les comportements, les décisions et évaluations en tous genres ayant cours dans la communauté considérée. De même que la catégorie « connaissance » n’impliquait aucune prise de parti dans les controverses concernant le vrai, le beau, le sage, la validité ou le bon goût des représentations, la catégorie éthique ne prend pas parti non plus sur le bien et le mal, le juste et l’injuste, le préférable ou le négligeable. L’accent est mis sur l’explicitation des choix qui construisent le réseau de vouloirs ou « capital éthique » d’une communauté et sur la contribution de ces choix à l’augmentation et à la diversification des autres catégories de l’intelligence collective. A long terme, les orientations concernant le bien et le mal devraient idéalement se fonder sur la connaissance des effets des choix éthiques sur le développement humain durable. Cette connaissance des effets, toujours perfectible, repose essentiellement sur un travail de modélisation et d’observation empirique de la dynamique interne de l’intelligence collective et du développement humain.

Puissances

Eclairés par des réseaux de savoirs (connaissance) et orientés par des réseaux de vouloirs (éthique), la puissance d’une intelligence collective mobilise les compétences, savoir-faire pratiques et métiers, qui peuvent s’associer en réseaux collaboratifs et se complémenter. Outre les compétences, la puissance d’une intelligence collective repose sur sa force économique, résumée ici par le terme de « ressources » (liquidité, crédit, épargne…). Cette dimension financière correspond non seulement à un pouvoir d’achat à des fins de consommation mais également à une capacité d’investissement et d’emploi des compétences. Enfin, la puissance s’alimente de la résolution d’une communauté, c’est-à-dire de l’engagement, du courage, du moral ou de la confiance en soi de ses membres.

Sans ressources, le savoir-faire seul ne confère pas de pouvoir d’action effective et, sans la mise en branle de réseaux de compétences, les moyens financiers restent impuissants ou stériles. Et si la communauté en question n’est pas résolue dans son action, sa puissance se dissipe. La catégorie de la puissance dessine donc un ensemble de réseaux de pouvoirs ou les disponibilités de ressources, des engagements fermes et des savoir-faire pratiques s’échangent, se fécondent et se multiplient. Comme les catégories épistémiques et éthiques, la catégorie pratique de la puissance a pour vocation naturelle de croître et de se diversifier pour elle-même. Mais elle doit parallèlement contribuer à la croissance et à la diversification des autres catégories, selon une stratégie d’intelligence collective bien comprise, fondée sur l’analyse des équilibres durables à maintenir.

Messages

Le « capital de messages » peut être envisagé de trois points de vue complémentaires : celui du contenu des messages, celui de la communication interpersonnelle proprement dite et celui des médias (les environnements et supports de communication). La catégorie rassemble l’ensemble des messages échangés dans et par la communauté envisagée, auxquels il faut ajouter les messages disponibles en ligne qui sont pertinents pour cette communauté, même si aucun de ses membres n’en est le destinataire ou le destinateur explicite. Les messages et leurs contenus sont pratiquement indissociables des communications qu’ils alimentent et des médias qui servent à les produire, les enregistrer, les fouiller, les retrouver, les transmettre, les recevoir et les transformer. Du point de vue de la mémoire de l’intelligence collective, les messages sont conçus comme des documents à conserver et à exploiter afin de permettre à la communauté de se représenter à elle-même son histoire, ou l’évolution de son identité. En ce sens, le capital de messages comprend non seulement les flux de messages à court terme (les médias et systèmes de messagerie) mais également la communication à long terme et la transmission intergénérationnelle (donc l’éducation) : les écoles, les bibliothèques, les musées et les supports d’apprentissage de toutes sortes dont les trésors sont de plus en plus numérisés et disponibles en ligne. Sans communication ni mémoire culturelle, sans support sémiotique en général, ni les réseaux de savoir, ni les réseaux de vouloirs, ni les réseaux de pouvoirs ne pourraient subsister, sans parler des réseaux sociaux… Les messages n’ont de sens qu’en fonction de leur relation inter-créative avec les cinq autres pôles.

Personnes

La catégorie des personnes représente le « capital social » d’une communauté, c’est-à-dire le réseau des connexions interpersonnelles qui fondent cette communauté. On peut ici distinguer trois aspects interdépendants : la variété des rôles sociaux joués par les personnes, la qualité des liens (que le terme général de confiance résume assez bien) et finalement la quantité, l’intensité et le dessin des connexions (les réseaux proprement dit). Les gens qui interagissent au sein de réseaux interpersonnels le font généralement au titre d’un ou plusieurs rôles sociaux : rôles de genre, rôles familiaux, professionnels ou politiques, participation à la société civile, participation à des rituels de tous ordres, etc. Plusieurs approches du développement humain mettent le capital social en position de déterminant essentiel. Plutôt que de désigner un déterminant essentiel, la démarche proposée ici préconise un instrument d’observation et de pilotage des interdépendances. Car si le capital social peut être bel et bien considéré, en un sens, comme la racine (ou le fruit ultime) du développement humain, il dépend lui-même d’une foule de facteurs qu’il conditionne en retour : équipements, santé, éducation et connaissances, compétences, moyens financiers, gouvernance, mémoire culturelle… On voit que chaque catégorie décrit la même communauté humaine, mais selon des points de vue conceptuellement distincts qui se réfléchissent les uns dans les autres selon des modèles fonctionnels à tester et à préciser empiriquement.

Equipements

Le « capital biophysique » décrit par les équipements désigne d’abord les organismes humains dans leur actualité biomédicale (santé) ainsi que l’environnement biophysique ou écosystémique complexe dont ils dépendent nécessairement pour leur nourriture, leur boisson, leur respiration, leur hygiène et leur bien-être en général. Le circuit corporel comprend également l’ensemble des équipements matériels et techniques produits et entretenus par l’industrie humaine : vêtements, bâtiments, réseaux de transports, véhicules, outils, machines, produits de l’industrie chimique et biochimique, etc. Il s’agit en somme du système d’interaction causal qui réunit les corps matériels et qui constitue le support physico-biologique du développement humain. Il est sans doute inutile de souligner ici la part prise aujourd’hui par la santé dans les dépenses publiques et le souci général d’un développement durable respectueux des équilibres écologiques dont dépend le bien-être des populations. Par ailleurs il est évident que les infrastructures matérielles, ainsi que la qualité et la quantité de l’outillage disponible, déterminent dans une large mesure les opportunités ouvertes aux communautés humaines. En retour, il est clair que les « équipements » dépendent eux-mêmes des apports en provenance des cinq autres catégories principales de ce modèle.

Pour conclure, citant Ibn Roshd (l’Averroes des latins), Dante écrit au chapitre I, 3 de sa Monarchie :  “Le terme extrême proposé à la puissance de l’humanité est la puissance, ou vertu, intellective. Et parce que cette puissance ne peut, d’un seul coup, se réduire toute entière en acte par le moyen d’un seul homme ou d’une communauté particulière, il est nécessaire qu’il règne dans le genre humain une multitude par le moyen de laquelle soit mise en acte cette puissance toute entière. ”

 

Diapositive1.jpg
FIGURE 1

J’ai montré dans un post précédent, l’importance contemporaine de la curation collaborative de données.  Les compétences dans ce domaine sont au coeur de la nouvelle litéracie algorithmique. La figure 1 présente ces compétences de manière systématique et, ce faisant, elle met en ordre les savoir-faire intellectuels et pratiques tout comme les « savoir-être » éthiques qui supportent l’augmentation de l’intelligence collective en ligne. L’étoile évoque le signe, le visage l’être et le cube la chose (sur ces concepts voir ce post). La table est organisée en trois rangées et trois colonnes interdépendantes. La première rangée explicite les fondements de l’intelligence algorithmique au niveau personnel, la seconde rappelle l’indispensable travail critique sur les sources de données et la troisième détaille les compétences nécessaires à l’émergence d’une intelligence collective augmentée par les algorithmes. L’intelligence personnelle et l’intelligence collective travaillent ensemble et ni l’une ni l’autre ne peuvent se passer d’intelligence critique ! Les colonnes évoquent trois dimensions complémentaires de la cognition : la conscience réflexive, la production de signification et la mémoire. Aucune d’elles ne doit être tenue pour acquise et toutes peuvent faire l’objet d’entraînement et de perfectionnement. Dans chaque case, l’item du haut pointe vers un exercice de virtualisation tandis que celui du bas indique une mise en oeuvre actuelle de la compétence, plus concrète et située. Je vais maintenant commenter le tableau de la figure 1 rangée par rangée.

L’intelligence personnelle

La notion d’intelligence personnelle doit ici s’entendre au sens d’une compétence cognitive individuelle. Mais elle tire également vers la signification du mot « intelligence » en anglais. Dans ce dernier sens, elle désigne la capacité d’un individu à mettre en place son propre système de renseignement.

La gestion de l’attention ne concerne pas seulement l’exercice de la concentration et l’art complémentaire d’éviter les distractions. Elle inclut aussi le choix réfléchi de priorités d’apprentissage et le discernement de sources d’information pertinentes. Le curateur lui-même doit décider de ce qui est pertinent et de ce qui ne l’est pas selon ses propres critères et en fonction des priorités qu’il s’est donné. Quant à la notion de source, est-il besoin de souligner ici que seuls les individus, les groupes et les institutions peuvent être ainsi qualifiés. Seuls donc ils méritent la confiance ou la méfiance. Quant aux médias sociaux, ce ne sont en aucun cas des sources (contrairement à ce que croient certains journalistes) mais plutôt des plateformes de communication. Prétendre, par exemple, que « Twitter n’est pas une source fiable », n’a pas plus de sens que l’idée selon laquelle « le téléphone n’est pas une source fiable ».

L’interpretation des données relève également de la responsabilité des curateurs. Avec tous les algorithmes statistiques et tous les outils d’analyse automatique de données (« big data analytics ») du monde, nous aurons encore besoin d’hypothèses causales, de théories et de systèmes de catégorisation pour soutenir ces théories. Les corrélations statistiques peuvent suggérer des hypothèses causales mais elles ne les remplacent pas. Car nous voulons non seulement prédire le comportement de phénomènes complexes, mais aussi les comprendre et agir sur la base de cette compréhension. Or l’action efficace suppose une saisie des causes réelles et non seulement la perception de corrélations. Sans les intuitions et les théories dérivées de notre connaissance personnelle d’un domaine, les outils d’analyse automatique de données ne seront pas utilisés à bon escient. Poser de bonnes questions aux données n’est pas une entreprise triviale !

Finalement, les données collectionnées doivent être gérées au plan matériel. Il nous faut donc choisir les bons outils d’entreposage dans les « nuages » et savoir manipuler ces outils. Mais la mémoire doit être aussi entretenue au niveau conceptuel. C’est pourquoi le bon curateur est capable de créer, d’adopter et surtout de maintenir un système de catégorisation qui lui permettra de retrouver l’information désirée et d’extraire de ses collections la connaissance qui lui sera utile.

L’intelligence critique

L’intelligence critique porte essentiellement sur la qualité des sources. Elle exige d’abord un travail de critique « externe ». Nous savons qu’il n’existe pas d’autorité transcendante dans le nouvel espace de communication. Si nous ne voulons pas être trompé, abusé, ou aveuglé par des oeillères informationnelles, il nous faut donc autant que possible diversifier nos sources. Notre fenêtre d’attention doit être maintenue bien ouverte, c’est pourquoi nous nous abonnerons à des sources adoptant divers points de vue, récits organisateurs et théories. Cette diversité nous permettra de croiser les données, d’observer les sujets sur lesquelles elles se contredisent et ceux sur lesquelles elles se confirment mutuellement.

L’évaluation des sources demande également un effort de décryptage des identités : c’est la critique « interne ». Pour comprendre la nature d’une source, nous devons reconnaître son système de classification, ses catégories maîtresses et son récit organisateur. En un sens, une source n’est autre que le récit autour duquel elle organise ses données : sa manière de produire du sens.

Finalement l’intelligence critique possède une dimension « pragmatique ». Cette critique est la plus dévastatrice parce qu’elle compare le récit de la source avec ce qu’elle fait réellement. Je vise ici ce qu’elle fait en diffusant ses messages, c’est-à-dire l’effet concret de ses actes de communication sur les conversations en cours et l’état d’esprit des participants. Je vise également les contributions intellectuelles et esthétiques de la source, ses interactions économiques, politiques, militaires ou autres telles qu’elles sont rapportées par d’autres sources. Grâce à cette bonne mémoire nous pouvons noter les contradictions de la source selon les moments et les publics, les décalages entre son récit officiel et les effets pratiques de ses actions. Enfin, plus une source se montre transparente au sujet de ses propres sources d’informations, de ses références, de son agenda et de son financement et plus elle est fiable. Inversement, l’opacité éveille les soupçons.

L’intelligence collective

Je rappelle que l’intelligence collective dont il est question ici n’est pas une « solution miracle » mais un savoir-faire à cultiver qui présuppose et renforce en retour les intelligences personnelles et critiques.

Commençons par définir la stigmergie : il s’agit d’un mode de communication dans lequel les agents se coordonnent et s’informent mutuellement en modifiant un environnement ou une mémoire commune. Dans le médium algorithmique, la communication tend à s’établir entre des pairs qui créent, catégorisent, critiquent, organisent, lisent, promeuvent et analysent des données au moyen d’outils algorithmiques. Il s’agit bien d’une communication stigmergique parce que, même si les personnes dialoguent et se parlent directement, le principal canal de communication reste une mémoire commune que les participants exploitent et transforment ensemble. Il est utile de distinguer entre les mémoires locale et globale. Dans la mémoire « locale » de réseaux ou de communautés particulières, nous devons prêter attention à des contextes et à des histoires singulières. Il est également recommandé de tenir compte des contributions des autres participants, de ne pas aborder des sujets non-pertinents pour le groupe, d’éviter les provocations, les explosions d’agressivité, les provocations, etc.

Quant à la mémoire « globale », il faut se souvenir que chaque action dans le médium algorithmique réorganise – même de façon infinitésimale – la mémoire commune : lire, taguer, acheter, poster, créer un hyperlien, souscrire, s’abonner, « aimer », etc. Nous créons notre environnement symbolique de manière collaborative. Le bon agent humain de l’intelligence collective gardera donc à la conscience que ses actions en ligne contribuent à l’information des autres agents.

La liberté dont il est question dans la figure 1 se présente comme une dialectique entre pouvoir et responsabilité. Le pouvoir recouvre notre capacité à créer, évaluer, organiser, lire et analyser les données, notre aptitude à faire évoluer la mémoire commune à partir de la multitude distribuée de nos actions. La responsabilité se fonde sur une conscience réfléchie de notre pouvoir collectif, conscience qui informe en retour l’orientation de notre attention et le sens que nous donnons à l’exercice de nos pouvoirs.

Diapositive4.jpg

FIGURE 2

L’apprentissage collaboratif

Finalement, l’apprentissage collaboratif est un des processus cognitifs majeurs de l’intelligence collective et le principal bénéfice social des habiletés en curation de données. Afin de bien saisir ce processus, nous devons distinguer entre savoirs tacites et savoirs explicites. Les savoirs tacites recouvrent ce que les membres d’une communauté ont appris dans des contextes particuliers, les savoir-faire internalisés dans les réflexes personnels à partir de l’expérience. Les savoirs explicites, en revanche, sont des récits, des images, des données, des logiciels ou d’autres ressources documentaires, qui sont aussi clairs et décontextualisés que possible, afin de pouvoir être partagés largement.

L’apprentissage collaboratif enchaîne deux mouvements. Le premier consiste à traduire le savoir tacite en savoir explicite pour alimenter une mémoire commune. Dans un second mouvement, complémentaire du premier, les participants exploitent le savoir explicite et les ressources d’apprentissage disponibles dans la mémoire commune afin d’adapter ces connaissances à leur contexte particulier et de les intégrer dans leurs réflexes quotidiens. Les curateurs sont potentiellement des étudiants ou des apprenants lorsqu’ils internalisent un savoir explicite et ils peuvent se considérer comme des enseignants lorsqu’ils mettent des savoirs explicites à la disposition des autres. Ce sont donc des pairs (voir la figure 2) qui travaillent dans un champ de pratique commun. Ils transforment autant que possible leur savoir tacite en savoir explicite et travaillent en retour à traduire la partie des connaissances explicites qu’ils veulent acquérir en savoir pratique personnel. J’écris “autant que possible” parce que l’explicitation totale du savoir tacite est hors de portée, comme l’a bien montré Michael Polanyi.

Dans le médium algorithmique, le savoir explicite prend la forme de données catégorisées et évaluées. Le cycle de transformation des savoirs tacites en savoirs explicites et vice versa prend place dans les médias sociaux, où il est facilité par une conversation créative civilisée : les compétences intellectuelles et sociales (ou morales) fonctionnent ensemble !

La curation de données

Comme Monsieur Jourdain faisait de la prose sans le savoir, tout le monde fait aujourd’hui de la curation de données – on dit aussi de la curation de contenu – sans le savoir. Sur les grandes plateformes de médias sociaux comme Facebook, Twitter, Pinterest ou Instagram, mais aussi dans une multitude d’applications en ligne plus spécialisées comme Evernote, Scoop.it ou Diigo, les utilisateurs font référence à des données (textes, images, vidéos, musique…) qu’ils accompagnent de commentaires, de hashtags classificateurs et de diverses formes d’évaluations et d’émoticons. Ces posts s’accumulent dans des collections personnelles ou communautaires, apparaissent sur les fils d’autres utilisateurs et sont réexpédiées ad libitum avec d’éventuels changements de commentaires, de hashtags et d’appréciations émotionnelles. Les posts deviennent eux-mêmes des données qui peuvent à leur tour faire l’objet de références, de commentaires, de marquage affectif, de recherche et d’analyse. Les médias sociaux nous proposent des outils perfectionnés de gestion de base de données, avec des algorithmes de fouille, d’apprentissage machine, de reconnaissance de forme et de filtrage collaboratif qui nous aident à naviguer parmi la masse du contenu et les foules d’utilisateurs. Mais l’alimentation de la base tout comme la catégorisation et l’évaluation des données sont à notre charge.

labyrinthe-livres.jpg

Le mot curation, employé d’abord en anglais pour désigner l’activité d’un commissaire d’exposition dans l’univers des galeries d’art et des musées, a été récemment généralisé à toutes les activités de collection d’information. L’étymologie latine du mot évoque le soin médical (la cure) et plus généralement le souci. S’il est vrai que nous entrons dans une société datacentrique, le souci des données, l’activité qui consiste à collectionner et organiser des données pour soi et pour les autres devient cruciale. Et puisque la société datacentrique repose sur une effervescente économie de la connaissance, au sens le plus vaste et le plus « écologique » de la notion d’économie (voir à ce sujet La Sphère sémantique 1, Chp. 6.) l’enjeu ultime de la curation de données n’est autre que la production et le partage des connaissances.

Je vais maintenant évoquer un certain nombre de sphères d’activité dans lesquelles la maîtrise de la curation collaborative de données commence à s’imposer comme une compétence essentielle : la conservation des héritages, la recherche en sciences humaines, l’apprentissage collaboratif, la production et la diffusion des nouvelles, le renseignement à sources ouvertes et la gestion des connaissances.

url.jpg

La conservation des héritages

Les responsables des archives, bibliothèques, médiathèques et musées collectionnent depuis des siècles des artefacts porteurs d’information et les organisent de telle sorte que leur public puisse les retrouver et les consulter. C’est dans ce milieu professionnel qu’est d’abord apparue la distinction entre données et métadonnées. Du côté des données, les documents physiques sont posés sur des étagères. Du côté des métadonnées, un fichier permet de rechercher les documents par auteurs, titres, sujets, disciplines, dates, etc. Le bibliothécaire fabrique une fiche, voire plusieurs fiches, pour chaque document qui entre dans la bibliothèque et le lecteur fouille dans les fiches pour explorer le contenu de la bibliothèque et savoir où se trouvent placés les livres qu’il veut lire. Sans l’appareillage des métadonnées et les principes d’organisation qui les sous-tendent il serait impossible d’exploiter les informations contenues dans une bibliothèque. Depuis la fin du XXe siècle, le monde des archives, des bibliothèques et des musées connaît une grande transformation. La numérisation fait converger toutes les informations dans le médium algorithmique et cette unification met cruellement en évidence la disparité et l’incompatibilité des systèmes de classification en usage. De plus, les principaux systèmes de métadonnées ont été conçus et utilisés à l’époque de l’imprimerie, ils n’exploitent donc pas les nouvelles possibilités de calcul automatique. Finalement, les flots d’information ont tellement crû qu’ils échappent à toute possibilité de catalogage classique par un petit nombre de professionnels. Depuis quelques années, les musées et bibliothèques numérisent et mettent en ligne leurs collections en faisant appel au crowdsourcing, c’est-à-dire à l’intelligence collective des internautes, pour catégoriser les données. Cette curation collaborative de données brouille la distinction entre curateurs et utilisateurs tout en manifestant la diversité des points de vue et des intérêts du public. Par ailleurs, une multitude de sites puisant leurs données dans le Web ouvert, et souvent indépendants des institutions classiques de préservation des héritages culturels, permettent aux amateurs d’art ou aux bibliophiles de partager leurs goûts et leurs trouvailles, de se regrouper par sensibilité et par centres d’intérêts.

La recherche en sciences humaines

La numérisation des archives et des héritages culturels, l’accessibilité des données et statistiques compilées par les gouvernements et les institutions internationales, les communications et transactions des internautes recueillies par les grandes plateformes du Web, toutes ces nouvelles sources offrent aux sciences humaines une matière première dont l’abondance défie l’imagination. Par ailleurs les blogs de chercheurs, les plateformes collaboratives spécialisées dans la collection d’articles (comme Academia.edu, Researchgate, Mendeley, CiteULike…) et les bases de données partagées transforment profondément les pratiques de recherche. Enfin, une frange croissante des professionnels des sciences humaines s’initie à la programmation et à l’usage avancé des algorithmes, produisant et partageant le plus souvent des outils open source. L’édition scientifique traditionnelle est en crise puisque la communication entre chercheurs n’a plus besoin de journaux imprimés. Chaque plateforme en ligne propose ses propres méthodes d’appréciation des publications, basées sur un traitement automatisé des interactions sociales, ce qui remet en question les modes classiques de filtrage et d’évaluation des articles. Certes, le problème posé par l’incompatibilité des plateformes et des systèmes de catégorisation reste à résoudre. Il subsiste donc quelques obstacles à franchir, mais tout est en place pour que la curation collaborative de données s’impose comme l’activité centrale de la recherche en sciences humaines… et de son évaluation.

L’apprentissage collaboratif

La curation collaborative de données émerge également comme une pratique essentielle dans le domaine de l’éducation. A l’époque du médium algorithmique, les connaissances évoluent vite, presque toutes les ressources d’apprentissage sont disponibles gratuitement en ligne et les étudiants sont déjà plongés dans le bain des médias sociaux. Le vieux modèle des communautés d’apprentissage s’organisant autour d’une bibliothèque ou d’un entrepôt physique de documents est donc obsolète. L’apprentissage doit être de plus en plus pensé comme partiellement délocalisé, collaboratif et continu. L’ensemble de la société acquiert une dimension d’apprentissage. Cela n’implique pas que les institutions d’enseignement classiques, école et université, ne soient plus pertinentes, bien au contraire. C’est précisément parce que l’apprentissage va puiser dans un stock de ressources pratiquement infini qu’aucune autorité transcendante ne peut plus organiser et hiérarchiser a priori que l’école a l’obligation d’entraîner les jeunes gens à l’apprentissage collaboratif et critique par le biais des médias sociaux. La fameuse littéracie numérique ne repose pas principalement sur l’acquisition de compétences techniques en informatique (qui changent rapidement), mais plutôt sur un savoir-faire socio-cognitif orienté vers la curation collaborative de données : filtrer les contenus pertinents pour tel ou tel groupe, les catégoriser, les évaluer, consulter les données, rédiger de courtes synthèses… Ainsi les enseignants utilisent des plateformes de social bookmarking (partage de signets) comme Diigo pour animer leurs cours, les MOOCs connectivistes font appel aux étudiants pour alimenter leurs ressources d’apprentissage, on trouvera une multitude de hashtags reliés à l’éducation et à l’apprentissage sur Twitter et les groupes Facebook abritent de plus en plus de classes…

Les nouvelles

La production et la dissémination des nouvelles participe du même type de mutation que celles qui viennent d’être évoquées. Du côté de la production, les journalistes s’initient à l’exploitation statistique des bases de données ouvertes pour en retirer les synthèses et les visualisations qui vont alimenter leurs articles. Ils suivent leurs collègues ainsi qu’une foules de sources sur Twitter afin de rester à jour sur les thèmes dont ils s’occupent. Par ailleurs, ce ne sont plus seulement les agences de presse et les journalistes professionnels qui produisent les nouvelles mais également les acteurs culturels, économiques, politiques et militaires par l’intermédiaire de leurs sites et de leurs agents dans les médias sociaux. N’oublions pas non plus les citoyens ordinaires qui prennent des photos et des vidéos grâce à leurs téléphones intelligents, qui diffusent ce qu’ils voient et ce qu’ils pensent sur toutes les plateformes et qui réagissent en temps réel aux nouvelles diffusées par les médias classiques. Du côté de la réception, la consommation des nouvelles se fait de plus en plus en ligne par le biais de Facebook, de Twitter, de Google news et d’autres plateformes sociales. Puisque chacun peut accéder directement aux sources (les messages émis par les acteurs eux-mêmes), les médias classiques ont perdu le monopole de l’information. Sur les sujets qui m’intéressent, je suis les experts de mon choix, j’écoute tous les sons de cloche et je me fais ma propre idée sans être obligé de m’en remettre à des synthèses journalistiques simplificatrices et forcément tributaires d’un agenda ou d’un maître-récit (« narrative ») politique ou national. En somme, aussi bien les professionnels de l’information que le nouveau public critique en ligne pratiquent assidûment la curation collaborative de données

L’intelligence open-source

Le domaine du renseignement économique (« business intelligence »), politique ou militaire échappe progressivement à l’ancienne logique de l’espionnage. Désormais, l’abondance des sources d’information en ligne rend de moins en moins judicieux l’entretien d’un personnel spécialement chargé de recueillir des informations sur place. En revanche, les compétences linguistiques, culturelles et scientifiques, l’érudition en sciences humaines, la capacité à extraire les renseignements pertinents du flot des données, le monitoring des médias sociaux et le savoir-faire collaboratif deviennent indispensables. A part les noms et adresses des agents doubles et le détail des plans d’attaque, tout est désormais disponible sur internet. A qui sait chercher en ligne et lire entre les mots, les images des satellites, les sites médiatiques, académiques, diplomatiques et militaires, sans oublier les rapports des « think tanks » en pdf, permettent de comprendre les situations et de prendre des décisions éclairées. Certes, les agents d’influence, trolls, utilisateurs masqués et robots logiciels tentent de brouiller les cartes, mais ils révèlent à la longue les stratégies des marionnettistes qui les manipulent. Dans le domaine en pleine expansion de l’open source intelligence les agences de renseignement – comme la nuée de leurs fournisseurs d’information, d’analyse et de synthèse – coopèrent dans la production, l’échange et l’évaluation des données. Ici encore, la curation collaborative de contenu est à l’ordre du jour.

La gestion des connaissances

Une équipe de travail, une entreprise quelconque – qu’elle soit publique, privée ou associative – se trouve dans la nécessité de « gérer ses connaissances » pour atteindre ses buts. Le terme de gestion des connaissances a commencé à être utilisé vers le milieu des années 1990, au moment même où naissait le Web et alors que l’idée d’une économie basée sur les savoirs et l’innovation commençait à s’affirmer. L’un des principaux fondateurs de cette nouvelle discipline, Ikujiro Nonaka (né en 1935), s’est attaché à décrire le cycle de création des connaissances dans les entreprises en insistant sur la phase d’explicitation des savoir-faire pratiques. A la suite de Nonaka, de nombreux chercheurs et praticiens ont tenté de déterminer les meilleures méthodes pour expliciter les savoirs tacites – nés de l’expérience – afin de les conserver et de les diffuser dans les organisations. Les premiers outils de gestion des connaissances étaient assez rigides et centralisés, à l’image de l’informatique de l’époque. On met en place aujourd’hui (2016) de véritables médias sociaux d’entreprise, dans lesquels les collaborateurs peuvent repérer mutuellement leurs compétences, créer des groupes de travail et des communautés de pratique, accumuler des ressources et partager des données. Indépendamment des outils techniques utilisés, la gestion des connaissances est une dimension transversale de toute entreprise. Cette épistémologie appliquée inclut la conservation des savoirs et savoir-faire, le développement des compétences et des ressources humaines, l’art de créer et de diffuser les connaissances. De fait, en observant les pratiques contemporaines dans les médias sociaux d’entreprise qui supportent la gestion des connaissances, on découvre que l’une des principales activités se trouve être justement la curation collaborative de données.

Il existe donc une pratique commune à de nombreux secteurs de la culture mondiale contemporaine, pratique dont les cloisonnements sociaux et la disparité des jargons professionnels dissimulent l’unité et la transversalité. Je fais l’hypothèse que la curation collaborative de données est le support techno-social de l’intelligence collective à l’époque du médium algorithmique : écrire et lire… sur des flots de données.

Pour en savoir plus sur les compétences en curation collaborative de données, lisez-donc le post qui suit!

Ce post est la version française d’un entretien en portugais (Brésil) avec le prof.  Juremir Machado da Silva

 

1 – JMDS: Le développement d’internet a pris plus de temps qu’on n’imagine, mais pour presque tout le monde internet c’est l’explosion du web pendant les années 1990. On peut dire d’une certaine façon que ça fait 30 ans qu’on est entré dans un nouvel imaginaire. Est-ce qu’il y a encore beaucoup de choses à venir ou le cycle a atteint son plafond?

PL: Internet s’est developpé de façon beaucoup plus rapide que n’importe quel autre système de communication. Il y avait moins de 1% de la population mondiale branchée au début des années 1990 et près de 45% une génération plus tard. On avance très vite vers 50% et plus…
Nous sommes seulement au début de la révolution du medium algorithmique. Au cours des générations suivantes nous allons assister à plusieurs grandes mutations. L’informatique ubiquitaire fondue dans le paysage et constamment accessible va se généraliser. L’accès à l’analyse de grandes masses de données (qui est aujourd’hui dans les mains des gouvernements et grandes entreprises) va se démocratiser. Nous aurons de plus en plus d’images de notre fonctionnement collectif en temps réel, etc. L’éducation va se recentrer sur la formation critique à la curation collective des données. La sphère publique va devenir internationale et va s’organiser par « nuages sémantiques » dans les réseaux sociaux. Les états vont passer de la forme « état-nation » à la forme « état en essaim » avec un territoire souverain et une strate déterritorialisée dans l’info-sphère ubiquitaire, les crypto-monnaies vont se répandre, etc.

2 –JMDS: On parte beaucoup d’internet des objets et de tout internet. Ce sont des vraies mutations ou juste des accélérations?

Internet peut être analysé en deux aspects conceptuellement distincts mais pratiquement interdépendants et inséparables. D’une part l’infosphère, les données, les algorithmes, qui sont immatériels et ubiquitaires : ce sont les « nuages ». D’autre part les capteurs, les gadgets, les smart-phones, les dispositifs portables de toutes sortes, les ordinateurs, les data centers, les robots, tout ce qui est inévitablement physique et localisé : les « objets ». Les nuages ne peuvent pas fonctionner sans les objets et vice versa: les objets ne peuvent pas fonctionner sans les nuages. L’Internet, c’est l’interaction constante du localisé et du délocalisé, des objets et des nuages. Tout cela est en quelque sorte logiquement déductible de l’automatisation de la manipulation symbolique au moyen de systèmes électroniques, mais nous allons de plus en plus en sentir les effets dans notre vie de tous les jours.

3 –JMDS:  Avec internet les prédictions sont déchaînées. On continue à parle de l’avenir des journaux en papier et du livre. Il y a ceux qui disent que le papier va cohabiter avec des nouveaux supports et ceux qui disent que c’est juste une question de temps pour la fin de l’imprimé. Les arguments des uns et des autres sont sérieux? Par exemple, par rapport au papier, l’affectif et l’effet de nostalgie n’y compte pas trop? C’est une affaire de génération?

PL: Je crois que la fin de la presse papier est une affaire de temps. Pour la recherche, l’éducation, l’information, tout va passer au numérique. En revanche, j’imagine qu’il va toujours y avoir des lecteurs sur papier pour des romans ou des livres rares, un peu comme il y a toujours un petit marché pour le vinyl en musique. Personnellement, j’aime lire des livres sur papier et les nouvelles sur Internet (surtout par Twitter), mais ce ne sont pas mes préférences personnelles qui sont en jeu… l’électrification, voire l’algorithmisation, de la lecture et de l’écriture sont inévitables.

4 –JMDS:  Après 30 ans de nouveautés comme les réseaux sociaux, quelle a été la grande transformation, le point principal de cette mutation?

PL: Depuis l’apparition du Web au milieu des années 1990, il n’y a pas eu de grande mutation technique, seulement une multitude de petits progrès. Sur un plan socio-politique, le grand basculement me semble le passage d’une sphère publique dominée par la presse, la radio et la télévision à une sphère publique dominée par les wikis, les blogs, les réseaux sociaux et les systèmes de curation de contenu où tout le monde peut s’exprimer. Cela signifie que le monopole intellectuel des journalistes, éditeurs, hommes politiques et professeurs est en train de s’éroder. Le nouvel équilibre n’a pas encore été trouvé mais l’ancien équilibre n’a plus cours.

5 –JMDS: Tu parles depuis beaucoup de temps d’intelligence collective et des collectifs intelligents. On voit cependant internet et ses réseaux sociaux utilisés pour le bien et pour le mal, par exemple, pour disséminer les idées radicales des extrémistes musulmans. Peut-on parler d’une « intelligence collective du mal » d’internet ou d’un outil de la bêtise universelle?

PL: Je parle d’intelligence collective pour signaler et encourager une augmentation des capacités cognitives en général, sans jugement de valeur : augmentation de la mémoire collective, des possibilités de coordination et de création de réseaux, des opportunités d’apprentissage collaboratif, de l’ouverture de l’accès à l’information, etc. Je pense que cet aspect est indéniable et que tous les acteurs intellectuels et sociaux responsables devraient se servir de ces nouvelles possibilités dans l’éducation, dans la gestion des connaissances dans les entreprises et les administrations, pour la délibération politique démocratique, etc. Il faut voir l’invention de Internet dans le prolongement de l’invention de l’écriture ou de l’imprimerie. Il s’agit d’une augmentation des capacités humaines de manipulation symbolique. Maintenant, le coeur de cette capacité c’est le langage, qui ne dépend d’aucune technique particulière et qui existe dès l’origine de l’espèce humaine. C’est grâce au langage qu’existent l’art, la culture, la religion, les valeurs, la complexité de nos institutions économiques, sociales, politiques… Mais qui dit langage dit aussi mensonge et manipulation. Qui dit valeurs dit bien ET mal, beau ET laid. Il est absurde d’imaginer qu’un instrument qui augmente les pouvoirs du langage en général ne laisserait subsister que le vrai, le bien et le beau. Vrai pour qui, bien pour qui ? Le vrai n’émerge que du dialogue ouvert des points de vue. Je dirais même plus, si l’on essayait de faire de l’Internet une machine à produire du vrai, du bien et du beau, on ne parviendrait qu’à un projet totalitaire, d’ailleurs voué à l’échec.

6 –JMDS:  Dans les réseaux sociaux la violence verbale est énorme. On s’attaque, on s’insulte, on divise le monde entre droite et gauche, les bons et les mauvais, les miens et les tiens. Il y a déjà des journalistes qui ferment leurs blogs aux commentaires des lecteurs saturés de post racistes, des menaces et d’insultes. On est encore dans une étape d’apprentissage de l’utilisation des ces outils?

PL: Si quelqu’un m’insulte ou m’envoie des choses choquantes sur Twitter, je le bloque et c’est tout! On n’aura jamais une humanité parfaite. En revanche, l’utilisateur d’Internet n’est pas un mineur intellectuel, il possède un grand pouvoir mais aussi une grande responsabilité. Le problème, surtout pour les enseignants, consiste à éduquer les utilisateurs. Il faut apprendre à décider de ses priorités, à gérer son attention, à faire un choix judicieux et une analyse critique des sources auxquelles on se branche, prêter attention à la culture de ses correspondants, apprendre à identifier les récits et leurs contradictions, etc. C’est cela, la nouvelle « literacy digitale »: devenir responsable!

7 –JMDS:  Une des questions les plus discutées à propos d’internet concerne les droits d’auteur et la gratuité. Les internautes ont tendance à exiger le tout gratuit. Mais l’information a un coût. Qui va payer? La publicité? Les journaux ferment leurs sites? Le temps de payer pour consommer sur internet est définitivement arrivé?

PL: Il n’est pas impossible de faire payer les utilisateurs pour de très bons services. Par ailleurs, oui, la publicité et surtout la vente des informations produites par les utilisateurs à des firmes de marketing constitue aujourd’hui la principale manière de « monétiser » les services en ligne. Le droit d’auteur est clairement en crise pour la musique et de plus en plus pour les films. Je voudrais souligner particulièrement le domaine de la recherche et de l’enseignement où les éditeurs apparaissent dorénavant comme le frein principal au partage de la connaissance. La rémunération de la création à l’âge du médium algorithmique est un problème complexe auquel je n’ai pas de réponse simple valable dans tous les cas…

8 –JMDS:  Tu as parlé aussi de démocratie virtuelle. On peut dire aujourd’hui qu’on avance vers une nouvelle ère de démocratisation?

PL: Oui, dans la mesure où il est possible d’accéder à des sources d’information beaucoup plus diverses que dans le passé, dans la mesure aussi où tout le monde peut s’exprimer à destination d’un vaste public et enfin parce qu’il est beaucoup plus facile aux citoyens de se coordonner et de s’organiser à des fins de discussion, de délibération ou d’action. Cette « démocratie virtuelle » peut avoir un fondement local, comme dans certains projets de « villes intelligentes », mais il y a aussi une déterritorialisation ou une internationalisation de la sphère publique. Il est par exemple possible de suivre la vie politique de nombreux pays en direct ou de vivre au diapason de l’ensemble de la planète selon les points de vue ou les sujets qui nous intéressent. On ne peut pas non plus passer sous silence l’émergence de campagnes politiques utilisant toutes les techniques de l’analyse de données et du profilage marketing, ainsi que le monitoring – voire la manipulation – de l’opinion publique mondiale sur les réseaux sociaux par les agences de renseignements (de tous les pays).

9 –JMDS:  Internet a déjà changé notre façon de penser, de lire et d’organiser notre construction du savoir?

PL: C’est indéniable. L’accessibilité immédiate des dictionnaires, des encyclopédies (dont Wikipedia), des livres en accès ouvert ou payant, de multiples vidéos éducatives a mis l’équivalent d’immenses bibliothèques et médiathèques à la portée de tous, partout. De plus, nous pouvons nous abonner à de nombreux sites web spécialisés et nous connecter à des réseaux de personnes interessées par les mêmes sujets afin de construire nos connaissances de manière collaborative. Le développement de nouveaux types de réseaux de collaboration dans la recherche ou d’apprentissage dans l’enseignement (les fameux MOOCs) en témoignent clairement.

10 –JMDS:  Il y a une chanson au Brésil qui dit “malgré tout ce qu’on a fait et vécu nous sommes toujours les mêmes et vivons comme nos parents”. Sommes-nous toujours les mêmes ou bien l’Internet nous a changé et séparés de la vie de nos parents?

PL: Nous sommes toujours des êtres humains incarnés et mortels, heureux et malheureux. La condition humaine fondamentale ne change pas. Ce qui change c’est notre culture matérielle et intellectuelle. Notre puissance de communication s’est multipliée et distribuée dans l’ensemble de la société. La perception du monde qui nous entoure s’est aggrandie et précisée. Notre mémoire a augmenté. Nos capacités d’analyse de situations complexes à partir de flots de données vont bientôt transformer notre rapport à notre environnement biologique et social. Grâce à la quantité de données disponibles et à la croissance de notre puissance de calcul, nous allons probablement connaître au XXIe siècle une révolution des sciences humaines comparable à la révolution des sciences de la nature du XVIIe siècle. Nous sommes toujours les mêmes ET nous changeons.

F-Torsade-mediumalgo

Pour commencer, le lien vers un podcast (France Culture):

Le jour va bientôt se lever pour une civilisation qui se concevra elle-même comme un sujet cognitif à l’échelle planétaire. L’intelligence vivante (et non pas l’intelligence artificielle!) d’une grande civilisation numérique nous attend dans un avenir qui n’est pas si lointain, avec les communautés qui l’animent et les individus qui la portent.

La société de l’ère numérique est datacentrique : les collectivités humaines se réunissent pour produire, échanger, amasser, transformer et exploiter des données. Son médium est algorithmique : c’est par le moyen de programmes informatiques que nous manipulons les données. Nous entrevoyons déjà une économie de l’information irriguée par l’interconnexion universelle et le traitement ubiquitaire d’énormes flots de données. L’activité humaine tournoie dans une boucle qui va du travail intellectuel à un capital d’algorithmes et de données et de ce capital numérique à l’augmentation du travail intellectuel. En somme, les objets de cette nouvelle civilisation sont les données numérisées, ses outils sont les algorithmes et ses activités créent de la connaissance réflexive.

Mais nous ne savons pas encore où tout cela nous mène, vers quelles formes culturelles nous entraîne le cours accéléré de l’évolution. Le changement n’est pas achevé et il offre encore de nombreuses possibilités d’inflexions et d’initiatives créatives. En inventant (voir une courte vidéo explicative) IEML, j’ai voulu intervenir sur la transformation en cours sans contrarier sa direction mais pour l’orienter plus clairement vers une augmentation de la connaissance réflexive. IEML (le lien est vers la grammaire, free) représente certes un système de codage sémantique efficace, une technologie symbolique, mais c’est avant tout le support d’un projet de civilisation.

Pour saisir la nature de ce projet, il faut l’imaginer déjà réalisé (et il l’est en partie, puisque les principaux problèmes scientifiques sont résolus: voir la Grammaire d’IEML). Représentons-nous les prochaines générations pourvues d’un sens supplémentaire qui élargira leur expérience en leur donnant un accès direct au monde des idées. Dans la culture numérique du futur, tout le monde saura et verra « de ses propres yeux » qu’un groupe humain vit en symbiose avec l’écosystème d’idées qu’il nourrit, qui le représente et qui le nourrit en retour. Certes, certains d’entre nous savent déjà aujourd’hui, de manière intuitive, que les collectivités humaines ont toujours vécu en interaction avec des écosystèmes d’idées (puisque l’existence humaine suppose la culture) mais, dans l’avenir, cette interdépendance sera beaucoup plus tangible qu’aujourd’hui parce que les écosystèmes d’idées seront observables, mesurables et explorables sur un mode sensorimoteur selon des mesures et des normes communes. La vie des idées aura acquis une objectivité scientifique et une évidence sensible qu’elle n’a pas encore aujourd’hui. C’est pourquoi nous devons concevoir une civilisation mondiale dans laquelle chaque communauté humaine (famille, école, réseau, équipe de travail, association, entreprise, ville, parti, nation, etc.) possèdera une représentation interactive de son intelligence collective : l’écosystème d’idées qu’elle génère et dont elle s’alimente. Cet écosystème se présentera comme un hologramme dynamique explorable – en réalité virtuelle ou augmentée – que l’on pourra décomposer, analyser ou fusionner à volonté avec ceux d’autres communautés ou d’autres individus.

Les idées émergent de la communication, c’est pourquoi j’ai commencé par évoquer le rapport symbiotique entre les communautés humaines et les écosystèmes d’idées. Mais dans la civilisation numérique du futur, ce ne sont pas seulement les groupes humains qui se réfléchiront dans des écosystèmes d’idées : chaque personne, chaque oeuvre de l’esprit, chaque concept, chaque objet, chaque lieu, chaque événement sera doublé d’un hologramme dynamique figurant l’écosystème d’idées qui le concerne. Nous pouvons aujourd’hui connaître immédiatement notre propre position géographique et accéder automatiquement à la géolocalisation de n’importe quel objet ainsi qu’à la manière d’y accéder à pied ou par un quelconque moyen de transport. De la même façon, nous pourrons dans le futur nous situer dans le monde des idées, y localiser n’importe quelle personne, objet ou ensemble de données et explorer ses voisinages sémantiques. Bien plus, le monde des idées et le monde matériel nous apparaîtront en rapport d’enveloppement réciproque. Alors que, dans le monde matériel, les choses et les gens seront nimbés d’une aura sémantique (via lunettes ou tablettes), dans le monde des idées, chaque concept sera environné de la constellation de personnes, d’objets et de données qui s’y rapportent.

Les écosystèmes d’idées seront produits et explorés de manière collaborative dans un espace public – un réseau social – ouvert et universel : (lien vers le livre, free) la SPHÈRE SÉMANTIQUE. Les navigateurs de la Sphère sémantique s’associeront en une multitude de jeux sémantiques dont chacun obéira à des règles particulières de catégorisation et d’évaluation des données. Le nouvel espace public abritera notamment des jeux d’apprentissage conçus pour augmenter simultanément la gestion personnelle et la gestion sociale des connaissances. Quant aux idées de la Sphère sémantique, ce seront tout simplement les « status updates » de ses utilisateurs. Mais alors que dans les médias sociaux contemporains on se sert de hashtags en langues naturelles, dans la Sphère sémantique on utilisera IEML pour catégoriser les données. Outre les dates, les identités des joueurs et celles des jeux, les idées se composeront principalement d’un concept (un texte en IEML, lisible dans toutes les langues), d’un crédit (positif, négatif ou neutre) et d’un ensemble de données (c’est-à-dire en fait d’un hyperlien menant aux données). A partir d’un ensemble d’idées, la Sphère sémantique génèrera automatiquement un écosystème dynamique et interactif, avec son univers de discours, ses relations et distances sémantiques internes et externes, ses concentrations et circulations de crédits, sa transformation dans le temps, sa distribution dans l’espace et, bien entendu, ses données multimédia. Vu le caractère océanique des flux de données, il est clair que certains jeux autoriseront des méthodes de catégorisation et d’évaluation automatique. La seule obligation sera de déclarer ces méthodes. Les données publiques seront ainsi intégrées au monde des idées : une bibliothèque mondiale multimédia émergeant de l’intelligence collective, acceptant les choix de catégorisation et d’évaluation de tous les joueurs et de tous leurs jeux, partout présente, surgissant sur demande et mise à jour en temps réel.

Je répète que les utilisateurs pourront sélectionner les ensembles d’idées à volonté, en fonction de leurs dates, de leurs auteurs, de leurs données, de leurs concepts, de leurs jeux et ainsi de suite. Les différents points de vue sur un sujet pourront être séparés ou rassemblés à volonté, sur un mode perspectiviste. C’est ainsi que la Sphère sémantique permettra à ses utilisateurs de multiplier leurs possibilités d’interprétation de la mémoire commune. Mais malgré ces options de sélection et de personalisation, tous les écosystèmes d’idées resteront compatibles et interopérables.

Pour maîtriser le nouvel environnement de communication et de pensée, les enfants apprendront à l’école comment créer, échanger et explorer les idées et leurs écosystèmes. Ils apprendront du même coup à manier IEML, une écriture comprise à la fois par les ordinateurs et les humains, qui programme des circuits sémantiques et qui se traduit automatiquement dans toutes les langues. L’extraction automatique d’informations pertinentes à partir des données ne sera plus réservé à une élite politique, technologique et financière : un nouveau médium social et une nouvelle vague de littératie auront distribué ce pouvoir cognitif entre les mains de tous.