Tic & Société (Jul 2022)
Enjeux définitionnels et scientifiques de la littératie algorithmique : entre mécanologie et rétro-ingénierie documentaire
Abstract
Le but de cet article est de définir les bases d’une littératie algorithmique qui constitue une réponse aux phénomènes de traitement algorithmique des informations et des données. Comme ces traitements sont souvent opaques et potentiellement biaisés, la littératie algorithmique constitue un moyen de monter en compétences pour y faire face. Nous examinons le contexte de cette littératie, ses origines et ses proximités avec d’autres littératies, puis nous analysons les liens possibles avec des disciplines des sciences sociales qui étudient les algorithmes et leurs effets. Nous montrons l’intérêt d’associer cette littératie aux perspectives mécanologiques qui se réfèrent aux travaux pionniers du philosophe de la technique Gilbert Simondon, puis à ceux plus récents de Bernhard Rieder. Nous mettons en évidence l’importance de corréler cette littératie émergente à une documentation des processus se situant entre rétro-ingénierie et explication des traitements algorithmiques effectués par les écosystèmes numériques. The aim of this article is to pave the way for a new form of literacy called algorithm literacy, that enables users to identify and understand how algorithms work and to what extent they impact their daily lives. The goal of algorithm literacy is to help users acquire new skills to counter the recurrent problem of opacity and biases in algorithmic processing of data and information. We first examine the context and origins of this literacy and its proximity to other literacies. We then analyse the possible bridges that can be built with the many fields of social sciences that study algorithms and their effects. We demonstrate the importance of associating this literacy with the mecanological angle developed by Gilbert Simondon and, more recently, Bernhard Rieder. We then look at possible correlations that this literacy might establish with reverse engineering efforts to help understand the algorithmic processes at play.
