Réification algorithmique : forme contemporaine et intensifiée de réification où des algorithmes et des systèmes d’intelligence artificielle transforment automatiquement, massivement et de manière opaque les êtres humains en ensembles de données quantifiables qui servent de base à des décisions automatisées. Émergeant avec la généralisation du machine learning et des plateformes numériques dans les années 2010, ce processus radicalise la réification classique par 3 caractéristiques décisives : 1) l’automatisation (la transformation s’opère sans intervention humaine consciente, en continu et à grande échelle), 2) l’opacité (les critères et mécanismes de quantification restent dissimulés dans des « boîtes noires » algorithmiques propriétaires), et 3) la prescription comportementale (les algorithmes ne se contentent plus de mesurer passivement mais déterminent activement les opportunités, les accès et les comportements possibles). Les individus deviennent ainsi des profils computationnels (scores de crédit, de réputation, de risque, de productivité) dont la vie sociale et économique est gérée, triée, optimisée par des systèmes techniques apparemment neutres mais qui incorporent et reproduisent des rapports de pouvoir. Cette réification algorithmique prépare structurellement la tokenisation en transformant préalablement les humains en données fragmentables et calculables.
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