# Les passages alternatifs du crédit : profilage numérique et intermédiation au Mexique

Clément Crucifix

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OpenEdition
Journals

## Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/anthropodev/2822

DOI : 10.4000/13d9h

ISSN : 2553-1719

## Éditeur

Presses universitaires de Louvain

## Édition imprimée

Date de publication : 31 décembre 2024

Pagination : 147-164

ISBN : 978-2-39061-539-2

ISSN : 2276-2019

## Référence électronique

Clément Crucifix, « Les passages alternatifs du crédit : profilage numérique et intermédiation au Mexique », *Anthropologie & développement* [En ligne], 55 | 2024, mis en ligne le 29 juin 2025, consulté le 15 février 2026. URL : http://journals.openedition.org/anthropodev/2822 ; DOI : https://doi.org/10.4000/13d9h

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# Les passages alternatifs du crédit : profilage numérique et intermédiation au Mexique

Clément Crucifix*

Au Mexique, les institutions financières se réfèrent largement à une plateforme de profilage numérique qui classifie les gens suivant leur niveau de risque. Ces classifications déterminent en retour les conditions d'accès à une ressource centrale pour les populations : le crédit. Au travers d'une enquête ethnographique dans une région rurale du Mexique, l'article analyse les pratiques collectives via lesquelles les populations négocient les modes de classification promus par ces nouvelles technologies. Plutôt que de postuler l'obsolescence de toute forme d'intervention humaine, je démontre le rôle joué par certains acteurs intermédiaires, capables de contourner les barrières imposées par la plateforme et d'intégrer des conceptions alternatives de la responsabilité. Cette aptitude en fait des protagonistes centraux des réseaux économiques locaux. Ce faisant, l'article explore plus largement comment les modes de classification promus par une plateforme de profilage numérique reconfigurent les rapports sociaux dans une société rurale mexicaine.

In Mexico, financial institutions rely on a digital profiling platform that classifies peoples according to their level of risk. These classifications, in turn, determine the conditions of access to a crucial resource for people: credit. Through an ethnographic investigation in a rural region of Mexico, the article analyses the collective practices through which people negotiate the classifications promoted by these new technologies. Instead of assuming the obsolescence of forms of human intervention, I demonstrate the role played by intermediary actors who can circumvent the barriers imposed by the platform and incorporate alternative understandings of responsibility. This ability makes them central figures of local economic networks. The article more broadly explores how the classifications promoted by a digital profiling platform reshape social relationships in a rural Mexican society.

Mots-clés : profilage numérique, intermédiation, inégalités, financiarisation, Mexique

Keywords : digital profiling, intermediation, inequalities, financialisation, Mexico

<footnote>* Marie Sklodowska-Curie (MSCA-GF, projet n° 101154897), Institut de recherche pour le développement, France ; clement.crucifix@ird.fr</footnote>
## Introduction : les problèmes de doña Blanca

Mai 2017. Je me trouve avec Oscar<fnref n="1" />, agent de crédit d'une institution de microfinance, dans une communauté rurale de la Sierra nord de Puebla au Mexique. Nous rendons visite à l'une de ses clientes, nommée doña Blanca. Doña Blanca est ce qu'on appelle communément une « leader », c'est-à-dire qu'elle est une intermédiaire informelle entre sa communauté et les financieras<fnref n="2" /> qui y offrent leurs services. Elle coordonne des groupes de prêt, dont elle se charge de collecter les remboursements et de les remettre au personnel des institutions. Sa fonction fait qu'elle est au courant de la situation financière de la plupart des habitants de sa communauté. De fait, elle reçoit régulièrement la visite d'agents qui cherchent des gens à qui octroyer un crédit et à avoir accès aux informations dont elle dispose.

Ce jour-là, doña Blanca nous reçoit dans son salon où, à côté d'un autel dédié à la vierge de Guadalupe, se trouve disposé un calendrier sur lequel sont indiquées les dates de paiement des groupes qu'elle gère. Alors qu'Oscar commence par s'enquérir d'une femme qui lui a récemment demandé un emprunt, la discussion prend une tournure inattendue. En effet, doña Blanca se plaint d'avoir été enregistrée sur le bureau de crédit pour des dettes impayées. Comme je l'expliquerai ci-dessous, le bureau de crédit (buro de crédito) est une plateforme privée de profilage numérique qui recense la majorité des prêts octroyés par les institutions financières mexicaines. Sur base de ses algorithmes, elle délivre une note, nommée scoring, qui est censée refléter le niveau de risque de chaque individu.

Doña Blanca nous explique que, dans l'un des groupes qu'elle gère, une femme n'a pas remboursé son emprunt. Étant donné que chaque membre est mutuellement responsable du crédit des autres, doña Blanca s'est retrouvée, elle aussi, enregistrée avec cette dette sur la plateforme. Se plaignant de cette soudaine dégradation de son profil numérique, elle affirme :

> Ce n'est pas juste que je me retrouve sur le bureau à cause de ça. [...] La fois dernière, une amie m'a demandé d'être la garante de son crédit. Cette amie me rend toujours service. Mais je n'ai pas pu être son aval. À la financiera, on m'a refusée parce que j'étais enregistrée sur le bureau de crédit. « Comment ça je suis au bureau ? », j'ai demandé. « Je sais que je dois de l'argent, mais je suis en train de le rembourser ! » Puis je me suis souvenue que ça devait être à cause de cette dame dans mon groupe.

Elle finit par demander à Oscar, l'agent de crédit, s'il sait pour combien de temps elle sera enregistrée avec cette dette. Celui-ci répond que, tant que l'emprunt ne sera pas remboursé, il ne sait pas jusque quand son profil restera « sale ».

Si j'en avais déjà entendu parler à quelques reprises, j'avais jusqu'alors prêté peu d'attention au bureau de crédit. Or, tout d'un coup, j'apercevais à quel point l'accès au crédit – ressource centrale pour les populations de la région – dépendait de cette plateforme. J'étais surtout interpellé par le fait que l'un des problèmes qui se présentaient à doña Blanca était son incapacité à rendre service à l'une de ses amies. En effet, alors que les processus

<footnote n="1">¹ Les noms ont été modifiés.</footnote>

<footnote n="2">² *Financiera* est le nom donné au Mexique aux institutions de microfinance.</footnote>
générés par les technologies de profilage numérique sont généralement pensés en termes de contrôle et de surveillance de l'individu (Zuboff, 2019), doña Blanca surlignait des effets plus collectifs. Dans son cas, la soudaine dégradation de son profil la rendait incapable d'être la garante du prêt de son amie et, donc, de s'inscrire pleinement dans une relation amicale de services rendus. Cela faisait écho avec d'autres témoignages que je collectais par la suite : le profil numérique des gens semblait influencer la place qu'ils occupent au sein de leurs relations sociales.

Suivant ces indications, l'article entend interroger comment les modes de classification promus par une plateforme de profilage numérique façonnent les rapports sociaux dans cette région rurale du Mexique et contribuent à créer de nouvelles formes de segmentation sociale. L'argument central est que ces segmentations se forment autour de la capacité iné-gale des acteurs à négocier les barrières posées par la plateforme dans l'accès au crédit. De telle manière que, si je considère la capacité des populations à « résister » à ces mécanismes de profilage numérique, j'estime néanmoins que cette agencéité est inégalement distribuée et contribue dès lors à générer des positions distinctes, entre ceux qui sont capables de contourner la plateforme et ceux qui doivent demander à d'autres de les aider à le faire.

L'importance prise au Mexique par une plateforme comme le bureau de crédit n'est guère surprenante. En effet, les politiques globales d'inclusion financière, visant à étendre l'offre de services financiers aux populations non bancarisées, ont largement intégré ces outils de profilage numérique (Loubere, 2021). Après la crise des *subprimes*, ils sont censés limiter le risque des opérations et éviter une nouvelle dégradation générale des portefeuilles des banques. Plus récemment, ces technologies se sont vues alimentées par la numérisation croissante des écosystèmes monétaires (Maurer, 2015 ; Swartz, 2020), permettant la collecte toujours plus massive de données sur les usagers. Cette collecte s'inscrit dans une tendance plus large qui fait des algorithmes et des données qui les alimentent un mode central de gouvernance des populations à l'échelle mondiale (Burrell et Fourcade, 2021). Face à cette problématique du profilage numérique, mon propos s'inscrit dans trois corpus spécifiques.

Le premier corpus explore comment les classifications produites par ces technologies re-configurent les inégalités sociales (Eubanks, 2018). Dans le cas du crédit, l'un des exemples types est celui du *credit scoring* aux États-Unis, étudié par les sociologues Marion Fourcade et Kieran Healy (2013). Ces derniers démontrent à quel point les plateformes de profilage numérique sont devenues déterminantes dans l'accès au crédit dans ce pays. Ces accès re-produisent des inégalités existantes ; alors que les personnes riches peuvent aisément se construire des historiques positifs, les personnes pauvres ont tendance à avoir une note peu élevée et se retrouvent à devoir emprunter à des taux d'intérêt prohibitifs. Dans une éco-nomie de consommation alimentée par le crédit, ces technologies influencent en retour l'accès à des biens de première nécessité, tels que le logement, la santé ou l'éducation.

À la vision top-down et quelque peu déterministe de ces analyses, un deuxième corpus propose une approche davantage centrée sur les manières dont certains individus rusent et négocient les termes de leur inclusion à ces technologies de profilage. Ces travaux démontrent comment des acteurs cherchent à influencer les classifications auxquelles ils sont
soumis ; que ce soit en faisant des dépenses particulières qui leur permettent d'améliorer leur note (Kear, 2017), en réinterprétant et en accordant des qualités personnelles aux algorithmes (MacDonald et Dan, 2021), ou en s'échangeant des informations sur les réseaux sociaux (Lainez et al., 2021). Plutôt que de postuler l'obsolescence de toute agencéité humaine face aux algorithmes calculateurs, ces auteurs analysent donc les assemblages humains-machines qui se jouent dans ces espaces intermédiaires (Tankha et Dalinghaus, 2020) et les types de résistance qui s'y développent (O'Dwyer, 2019). En lien avec ces travaux, je m'intéresse également à l'agencéité des acteurs face à ces formes de profilage numérique. Néanmoins, plutôt que de me centrer sur des stratégies individuelles, je le fais en déplaçant la focale vers les pratiques collectives qui se jouent dans ces interstices de ruse.

Enfin, bien que moins directement centré sur les enjeux de numérisation, mon propos fait écho au regain d'intérêt que la question de l'intermédiation a connu en anthropologie de la finance (Lindquist, 2015). En effet, divers anthropologues se sont emparés de cette question de manière plus ou moins directe pour étudier comment la finance se reproduit grâce au travail de ces acteurs ; d'abord, en suivant les traders des grandes places boursières (Zaloom, 2006 ; Ho, 2009 ; Ortiz, 2020) et, ensuite, depuis les zones périphériques où la finance a plus récemment étendu ses frontières (Kar et Schuster, 2021 ; James, 2018). Ces derniers travaux ont en commun d'analyser la position ambiguë qu'occupent ces intermédiaires, à la frontière entre différentes sphères normatives, ainsi que les manières dont ils résolvent les tensions inhérentes à cette position. Un tel renouvellement des questions d'intermédiation a parfois laissé de côté l'intérêt pour la reconfiguration des rapports de pouvoir locaux, qui était pourtant central dans les travaux classiques en anthropologie de l'intermédiation (Bierschenk et al., 2000). De telle manière que, en m'intéressant aux acteurs capables de négocier ces nouvelles plateformes de profilage numérique, il m'importe de réintégrer cette dimension politique en interrogeant comment la capacité à l'intermédiation est inégalement distribuée et contribue, de fait, à reconfigurer la place de chaque individu au sein de ma société d'étude.

Ce faisant, j'entends réfléchir plus largement aux transformations qui affectent une société rurale soumise à une mutation radicale de son économie. En effet, à l'instar de ce que l'on observe dans d'autres régions du Mexique (Warman, 2001 ; Bartra, 2019), la privatisation de l'État et la globalisation du libre marché au début des années 1990 ont conduit à l'effondrement des activités agricoles qui prédominaient dans la Sierra nord de Puebla. Les institutions financières présentes en masse dans la région ont prospéré sur ces ruines, en alimentant en liquidité des populations précarisées par des décennies de politiques néolibérales. C'est à l'aune de cette dépendance nouvelle des populations vis-à-vis du crédit financiarisé qu'il faut comprendre l'importance que recouvre la plateforme du bureau de crédit. En filigrane de mon texte se trouve donc la question latente de savoir comment les rapports sociaux se structurent dans cette « nouvelle ruralité » (Salas Quintanal et al., 2011), où la terre a perdu de sa centralité et dont les populations ont été insérées dans une économie capitaliste de plus en plus financiarisée (Lemoine et Ravelli, 2017). J'estime que les espaces où les populations tentent de contourner les classifications promues par le
bureau de crédit – que je nomme les « passages alternatifs » dans mon texte – se révèlent particulièrement heuristiques pour penser cette question.

Pour explorer ces enjeux, mon texte se base sur une enquête ethnographique de 14 mois, menée entre 2016 et 2019 dans la Sierra nord de Puebla. Durant ce terrain, je me suis principalement attelé à suivre les agents de crédit des institutions financières. Les agents de crédit sont généralement des hommes, entre 20 et 35 ans, dont le travail consiste à trouver de nouveaux clients et à s'assurer que ceux-ci remboursent leurs emprunts. Étant eux-mêmes originaires de la région, ces agents occupent une position complexe, à l'interface entre les *financieras* et les communautés rurales. Alors que la majorité des travaux sur l'inclusion financière dans les Suds se focalise sur les personnes endettées, une attention portée aux agents de crédit et aux autres figures intermédiaires permet d'appréhender avec plus de justesse comment les dispositifs véhiculés par les flux financiers globaux sont localement négociés. De plus, en se focalisant sur ces intermédiaires plutôt que sur les personnes endettées, on peut aussi percevoir les effets différenciés que la financiarisation provoque en fonction des catégories de population, et les manières dont certains parviennent à tirer profit de ce nouveau contexte économique pour expérimenter des formes de mobilité sociale ascendante (James, 2014).

L'article se divise en cinq parties. Tout d'abord, je discute de la compréhension nouvelle du risque que contribue à diffuser la plateforme du bureau de crédit, ainsi que la place centrale qu'elle occupe dans les économies rurales financiarisées. Ensuite, j'expose une pratique via laquelle les populations contournent les limitations de la plateforme et ouvrent des passages alternatifs au crédit. Cette pratique me permet dans un troisième temps de décrypter les compréhensions distinctes de la responsabilité qui sont mises en tension par la plateforme. Enfin, dans les deux dernières parties, je m'attarde sur ces passages alternatifs au crédit et j'analyse les pratiques au travers desquelles certains intermédiaires visent à limiter le risque de leurs opérations d'autres manières que celle promue par la plateforme. Dans chaque partie, je m'attarde sur les places sociales changeantes qu'occupent les individus en fonction de leur capacité à négocier les classifications produites par la plateforme.

## Le risque chiffré

La plateforme du bureau de crédit est une pièce centrale du processus de financiarisation de l'économie mexicaine. Elle est lancée au milieu des années 1990, dans un contexte national de crise de surendettement. En effet, à cause de l'appauvrissement provoqué par la privatisation drastique de l'État, une large partie des classes moyennes mexicaines se retrouvent dans l'incapacité d'honorer leurs dettes. Cette crise donne lieu à de nombreuses mobilisations, se cristallisant autour d'un mouvement nommé El Barzón. Celui-ci milite pour que le surendettement ne soit pas considéré comme un problème individuel, sinon comme la conséquence de dynamiques structurelles ayant entraîné la précarisation d'une large partie de la population (Torres, 2004).

C'est dans un tel climat marqué par la politisation de l'endettement que le bureau de crédit est promu. Celui-ci naît de l'alliance entre un consortium de banques privées
mexicaines et une agence américaine d'information de crédit (Hubert, 2004). L'objectif est d'améliorer la qualité des portefeuilles des banques grâce à la production d'informations fiables sur les emprunteurs. Ce faisant, le Mexique suit l'évolution des États-Unis et de l'Europe, où les technologies de profilage numérique ont joué un rôle central dans le développement du marché du crédit (Lazarus, 2012 ; Leyshon et Thrift, 1999 ; Poon, 2007). À partir des années 2000, ces technologies sont également encouragées par des organismes internationaux de développement pour favoriser l'inclusion financière dans les pays du Sud (Schwittay, 2011). À la manière de ce qui a été décrit par l'anthropologie du développement dans le contexte africain, ces plateformes font office de « modèle voyageur », censé appliquer des solutions standardisées à des contextes hétérogènes (Olivier de Sardan et Vari-Lavoisier, 2022).

Au Mexique, le bureau de crédit compile l'ensemble des informations produites par les institutions financières du pays. Sur cette base, il délivre deux informations. Tout d'abord, l'historique de paiement, où sont listés les crédits obtenus par chaque individu et les mai- nières dont ils ont été remboursés. Ensuite, une note personnelle variant de 300 à 850 – calculée via des algorithmes non révélés publiquement – qui est censée traduire le degré de responsabilité de chaque personne. Reflétant l'idée que la personnalité d'un individu peut se décrypter au travers de telles données chiffrées, la plateforme prétend, d'après son slogan, « raconter la vie des gens en chiffres ».

La plateforme participe ainsi de la diffusion d'une compréhension particulière du risque. Tout d'abord, en traduisant le niveau de responsabilité de chacun en chiffres, elle entend faire du risque une catégorie abstraite et commensurable entre personnes. Elle permettrait ainsi de comparer deux individus lambda sur la base de leurs seules notes chiffrées. Cette note serait le fruit d'une analyse neutre, détachée de toute subjectivité humaine. Ensuite, la plateforme fait du risque un enjeu individuel. C'est sur la base de données collectées uniquement sur l'individu que la plateforme entend déterminer le niveau de risque que celui-ci représente. En ce sens, elle répond au contexte qui la voit naître. Là où El Barzón militait pour une compréhension structurelle de l'endettement, le bureau de crédit ne fait que reproduire l'idéologie néolibérale : l'individu est seul responsable de sa capacité à rem- bourser ses dettes (Graeber, 2011 ; Lazzarato, 2011). Enfin, la plateforme agit comme outil de gouvernance des populations. En leur donnant la possibilité d'améliorer leurs notes via des comportements définis comme adéquats, elle les invite à se comporter de manière par- ticulière. Ces « bons » comportements sont notamment enseignés lors des cours d'éducation financière dispensés par les financieras.

Depuis sa création, le bureau de crédit a été largement adopté par le secteur financier au Mexique. En 2009, on estimait que 55 millions de Mexicains – soit près de la moitié de la population – y étaient enregistrés (La Jornada, 2009). Les institutions financières se réfèrent largement aux données produites par la plateforme et, en 2018, il était estimé qu'un tiers des demandes de crédit étaient refusées à cause de mauvais historiques de paiement (La Jornada, 2018).

Dans la Sierra nord de Puebla, l'arrivée d'institutions financières s'est accélérée à partir de la seconde moitié des années 2000. Cette arrivée s'est faite dans un contexte de crise
marqué par l'effondrement de l'économie agricole qui prédominait jusqu'au début des années 1990, faisant des crédits une source de liquidité centrale des économies domestiques<fnref n="3" />. Sur mon terrain, les taux d'intérêt offerts par les *financieras* oscillaient autour de 60 % par an et les montants empruntés variaient généralement entre 5 000 et 20 000 pesos<fnref n="4" />. Les durées des crédits ne dépassaient que très rarement un an, menant les gens à emprunter à intervalles réguliers et contribuant à leur créer des historiques de paiement souvent longs.

Dans la région, le discours employé par les institutions financières reproduit le cadre moral de la plateforme. Si une personne ne rembourse pas ses emprunts à temps, son historique de paiement sera défini comme « sale », ce qui signifie que cette personne est *morosa*. Cet adjectif, difficilement traduisible, ne se réfère pas seulement à la personne surendettée, il y associe toute une série de caractéristiques négatives. Le *moroso* est ainsi considéré comme « irresponsable », « mauvais payeur » ou tout simplement comme une « mauvaise personne ». À l'opposé, une personne remboursant ses crédits à temps aura un historique « propre ». Elle sera définie par les *financieras* comme une personne « responsable » et comme un potentiel « sujet de crédit ».

Il est important de rappeler ici que la dette n'est pas quelque chose de nouveau en milieu rural mexicain. Ainsi que l'ont démontré de nombreux travaux (Villarreal, 2004 ; Zanotelli, 2013 ; Dehouve et al., 1993), les sociétés rurales sont caractérisées par des formes multiples d'endettement vis-à-vis d'acteurs et de sources diverses : réseaux de proches, tontines, agences gouvernementales, patrons, institutions religieuses, etc. Ces pratiques sont à leur tour régulées par des économies morales changeantes et constamment négociées, menant – en fonction des situations – à des formes plus ou moins dominatrices ou émancipatrices d'endettement. Néanmoins, la place croissante prise par les *financieras* contribue, d'une part, à déplacer l'endettement vers ces seules institutions financières et à délaisser les formes locales d'accès au crédit. D'autre part, en introduisant ses propres critères, la plate-forme du bureau de crédit vient empiéter sur ces économies morales préexistantes et oblige désormais les populations à se situer face à ce nouveau cadre moral néolibéral.

On aperçoit donc l'articulation nouvelle entre financiarisation, numérisation et moralisation de la société mexicaine qui se joue en filigrane de la plateforme. En créant des classifications entre « bons » et « mauvais » profils, celle-ci génère des accès différenciés à une ressource centrale pour les populations : le crédit. Pour contraignantes qu'elles soient, je vais néanmoins démontrer comment ces barrières numériques sont discutées et contournées dans la pratique, faisant des passages alternatifs au crédit un enjeu névralgique de cette économie rurale.

## Prêter son nom

Durant mon terrain, il m'a été donné à de multiples reprises d'observer à quel point les personnes avec de bonnes données numériques, définies comme « responsables » par les

<footnote n="3">³ Pour une étude des rapports sociaux lorsque prédominait une économie agraire dans la région, voir Crucifix (2023).</footnote>

<footnote n="4">⁴ Entre 250 et 1 000 euros.</footnote>
financieras, sont sollicitées par ces dernières. Il est courant qu'elles reçoivent des appels téléphoniques, des messages sur leur portable ou des visites à domicile, les invitant à emprunter à des conditions préférentielles. J'accompagnais moi-même un jour un agent de crédit qui – après avoir trié les clients de sa nouvelle zone de travail en fonction de leur historique de paiement – s'en allait déposer une lettre au domicile de ceux sélectionnés grâce à leurs bonnes données. La lettre stipulait qu'ils pouvaient solliciter un crédit qui serait automatiquement autorisé, en plus de recommander une personne qui aurait, elle aussi, un accès facilité à un emprunt. Ce faisant, les institutions financières visent à étendre leur marché autour de ces clients triés selon leur profil numérique.

De cette manière, avoir un profil numérique positif permet d'accéder à de la liquidité rapidement. Toutefois, en même temps que ce mode de sélection détermine la capacité d'emprunt des individus, il influence aussi la place que chacun occupe au sein de ses réseaux de relations. En effet, dans une économie alimentée par le crédit des financieras, où – comme cela a été dit ci-dessus – un tiers des demandes de crédits sont refusées à cause d'un historique négatif au niveau national, les gens avec de bonnes données sont régulièrement sollicités par leurs proches pour leur faciliter l'accès à de l'argent.

La discussion que j'avais avec un vendeur de fruits ambulant dans la municipalité de Hueytamalco me montrait à quel point des relations de dons entre proches se structurent en fonction du profil numérique des gens. Cet homme d'une quarantaine d'années commençait par m'expliquer qu'il avait récemment sollicité un emprunt auprès d'une institution où un ami avait pu le recommander :

> La fois dernière, j'ai demandé un prêt auprès d'une financiera qui s'appelle Caja Yanga. Ils m'ont donné le crédit moins cher, grâce à l'ami qui m'a accompagné. Comme c'est un bon payeur et qu'il a un bon historique à cette institution, il m'a recommandé. Cette fois, une de mes filles était tombée malade. Nous n'avions pas d'argent pour la soigner, alors j'ai dû emprunter de l'argent.

Le fait de pouvoir compter sur un proche avec un bon historique se révélait donc d'une aide cruciale. Plus loin dans la discussion, ce même vendeur m'expliquait qu'il profitait également de sa relation privilégiée avec certaines financieras pour aider d'autres proches :

> Imaginons que tu viennes nous voir et que tu nous dises : « Aide-moi s'il te plaît, j'ai besoin d'argent ! » Et moi je te réponds : « Écoute, je n'ai rien, mais je peux demander un crédit, et puis je te le prête à toi. » Avec mes amis, on se rend toujours service comme ça. Je ne dis pas que dès que j'emprunte de l'argent, c'est pour le prêter à quelqu'un d'autre. Mais quand je peux, j'aide ma famille ou mes amis. Parce que je sais que le jour où il m'arrivera quelque chose, eux aussi m'aideront.

Selon lui, cette aptitude à emprunter était liée à son profil numérique :

> Moi et ma femme on n'a jamais eu de problèmes pour emprunter de l'argent. Nos historiques de crédit nous aident beaucoup. Parce que si nous étions mauvais, on ne nous donnerait pas de crédits ! Le problème aujourd'hui, c'est que tout est sur les ordinateurs. Quoi que tu dises, ils te détectent !

La pratique ici décrite est connue comme celle du « prête-nom ». Via celle-ci, une personne avec un bon profil numérique emprunte en son nom un crédit auprès d'une institution financière, qu'elle prêtera ensuite, de manière informelle, à une tierce personne.
Cette pratique, extrêmement courante dans la région, permet de faciliter l'accès au crédit à ceux qui en sont privés à cause de leur historique mal noté.

Comme l'illustre l'exemple ci-dessus, le fait de prêter son nom est perçu comme une fa-
veur et sert à alimenter des réseaux de services rendus entre personnes proches. En prêtant
son identité numérique, mon interlocuteur s'assure qu'en retour, son cercle d'amis et sa
famille l'aideront en cas de besoin. Ces contre-dons peuvent prendre des formes diverses.
Dans des réseaux de type horizontal comme celui décrit ci-dessus, ces pratiques alimentent
notamment des réseaux de *compadrazgo*, extrêmement répandus dans la région, où les
services rendus consistent souvent à apporter son aide en cas d'urgence ou lors de l'orga-
nisation d'événements festifs. Dans d'autres cas, les réseaux se révèlent plus verticaux.
C'est par exemple le cas de certains prête-noms qui remplissent des activités politiques et
demandent aux personnes à qui ils ont rendu service de les soutenir lors de meetings ou
d'élections, alimentant en retour des rapports de type clientéliste<fnref n="5" />.

On aperçoit donc certains des effets collectifs produits par la plateforme. Dans une éco-
nomie sous perfusion de crédits, les modes de classification numérique n'ont pas seulement
un impact sur l'individu seul, mais aussi sur sa capacité à être actif (ou non) dans ses réseaux
de relations. Suivant qu'ils aient un bon ou un mauvais profil, les gens occupent des posi-
tions différentiées ; certains ont une capacité décuplée de rendre service, d'autres se
trouvent dans l'obligation de demander de l'aide. Ces positions ne sont pas nécessairement
figées. Comme l'illustrait le cas de doña Blanca en début de chapitre, les profils digitaux
peuvent rapidement se dégrader et entraîner l'incapacité immédiate de rendre service à
des gens proches<fnref n="6" />.

Je qualifie ces acteurs avec de bonnes données de « passeurs ». En effet, au travers de
pratiques comme celle du prête-nom, ils ouvrent des passages alternatifs au crédit. Ces pas-
sages permettent de réorienter les flux financiers vers des catégories d'individus qui
devraient a priori s'en voir exclues. De telle manière que, si les barrières numériques sont
contraignantes, d'autres accès au crédit s'ouvrent malgré tout. Dans ces espaces extrême-
ment fréquentés, le passeur en vient à jouer un rôle central. Il s'agit néanmoins d'analyser
comment ces passages sont régulés : les passeurs ouvrent-ils les portes du crédit à tout le
monde ou opèrent-ils également un tri ? Si oui, sur quelles bases s'opère ce tri ?

Une plateforme questionnée

Si j'ai évoqué d'emblée la pratique du prête-nom, c'est qu'elle illustre à quel point les
données retranscrites sur la plateforme correspondent peu aux usages que les populations
font des crédits. Derrière un individu rendu visible sur la plateforme, soit la personne prê-
tant son nom, peut se cacher un nombre foisonnant d'autres usagers du crédit. En parallèle

<footnote n="5">⁵ Pour une exploration des rapports entre financiarisation et politique locale, voir notamment Crucifix (2023).</footnote>

<footnote n="6">⁶ Précisons que la capacité à rembourser ses emprunts durant mon terrain apparaissait principalement dépendante de deux sources d’argent : les transferts d’argent de migrants et les programmes sociaux du gouvernement.</footnote>
de l'échange marchand entre un client et l'institution, des relations sociales multiples, faites de services rendus, sont alimentées grâce à l'argent du crédit. Si elles sont primordiales pour les populations, elles restent néanmoins invisibles sur la plateforme.

Au fur et à mesure de mon terrain, je devais me rendre compte à quel point les classifica-
tions du bureau de crédit faisaient débat, tant auprès du personnel de terrain des
institutions financières que des emprunteurs eux-mêmes. À leur manière, ces débats cons-
tituaient ce que Mark Kear (2017) définit comme des « batailles autour du soi quantifié »,
c'est-à-dire des réclamations quant aux critères et aux méthodes utilisées par les technolo-
gies de profilage numérique pour calculer et classifier les individus. Dans la Sierra nord de
Puebla, les agents de crédit sont particulièrement sensibles aux tensions générées par ces
modes de classification numérique. En effet, leur position à la frontière entre différents uni-
vers normatifs fait qu'ils identifient aisément les écarts entre les données transmises par la
plateforme et les perceptions que les populations se font de la responsabilité.

J'en étais notamment témoin lors d'une réunion au sein d'une financiera. Ce jour-là, des responsables de la ville de Mexico venaient présenter un projet qu'ils entendaient lancer afin d'automatiser les octrois de crédits au sein de l'institution. Jusqu'alors, cette décision était prise de manière décentralisée. Chaque semaine, le personnel des succursales se réunissait pour évaluer les demandes reçues. Si les données produites par la plateforme étaient analysées, le personnel avait néanmoins une marge de manœuvre pour prendre en considération d'autres critères. Dans le nouveau mécanisme centralisé de contrôle, avoir un profil « propre » sur le bureau de crédit deviendrait une condition sine qua non d'accès au crédit. Tout serait automatisé via le système informatique de l'institution.

Face à ce projet, les agents marquèrent leur inquiétude. L'un d'eux affirma :

Nous en avons discuté avec mes collègues et nous sommes inquiets par rapport au
bureau de crédit. Parce que nous avons des clients qui payent très bien, mais qui ont un
profil très sale sur la plateforme.

Ainsi, s'ils la consultent régulièrement et l'utilisent parfois pour appréhender les zones qu'ils ne connaissent pas, les agents considèrent néanmoins que la plateforme est « trompeuse ». Ils soulignent notamment l'inadéquation entre les données retranscrites sur la plateforme et les usages que les populations font de l'argent.

En effet, comme cela a été exposé jusqu'ici, la plateforme enregistre régulièrement des
personnes avec des dettes dont elles ne se sentent pas responsables. C'était le cas de doña
Blanca, qui se retrouvait avec la dette non remboursée d'un membre de son groupe ; situa-
tion qu'elle ne manquait pas de considérer comme « injuste ». Dans d'autres cas, la
plateforme commet des erreurs informatiques et confond les noms des personnes enregis-
trées ; certains individus se retrouvent donc avec les emprunts d'un homonyme sur leur
profil. Dans d'autres cas, les institutions financières oublient tout simplement d'actualiser
les informations dont elles disposent sur leurs clients. Pour ces diverses raisons, les popula-
tions se plaignent régulièrement de la plateforme. Il est néanmoins difficile de faire aboutir
ces réclamations, au regard de l'opacité avec laquelle celle-ci est gérée. Dans la majeure
partie des cas, les gens doivent se résoudre à vivre avec ce qu'ils considèrent comme des erreurs ou des injustices sur leur profil.

La pratique du prête-nom provoque tout spécialement la mise en tension de compréhensions distinctes de la responsabilité, illustrant les écarts qui existent entre les critères utilisés par la plateforme et la complexité des usages de l'argent en milieu rural et des économies morales qui les régulent. D'un point de vue formel, le signataire du contrat est considéré comme responsable par l'institution financière. C'est donc son nom qui apparaîtra sur le bureau de crédit. Du point de vue des emprunteurs, la responsabilité est généralement perçue comme incombant à la personne ayant fait concrètement usage de l'argent. Cela peut paraître trivial, mais ne manque pas de susciter de nombreuses discussions en cas de retard de paiement. Dans ces situations, il est courant que la personne ayant prêté son nom affirme – au personnel de la financiera lui rendant visite afin de réclamer l'argent dû – qu'elle ne s'estime pas responsable du remboursement. « Je n'ai pas mangé cet argent », « Je n'ai pas touché cet argent », ou « Cet argent n'est pas à moi », sont quelques-unes des expressions qu'il m'était donné d'entendre de la part de personnes prête-nom dans ces situations. Ces phrases illustrent les conflits qui se jouent autour des manières dont la dette est « étiquetée » (Villarreal, 2004) et témoignent des frictions naissant de l'imposition d'un cadre moral extérieur.

De telle manière, le bureau produit des informations qui correspondent peu aux usages de l'argent et aux perceptions des responsabilités engagées ; ce qui fait qu'il est souvent considéré comme injuste ou trompeur. Un individu peut se retrouver déclassé pour des dettes qu'il estime ne pas devoir, pour une erreur informatique ou pour des informations non actualisées.

## « Notre propre bureau »

Ces personnes avec de mauvaises données doivent dès lors trouver un « passeur » en mesure de leur faciliter un accès alternatif au crédit. Sur mon terrain, ces passeurs étaient de deux ordres : les personnes « prête-nom », que j'ai évoquées ci-dessus, et les agents de crédits, dont je vais discuter ci-dessous. Ces passeurs doivent néanmoins s'assurer que les gens à qui ils ouvriront un passage rembourseront leurs crédits, sous peine de voir leur propre profil dégradé sur la plateforme. Ainsi, le risque n'est pas une catégorie étrangère à ces pratiques de contournement. Toutefois, plutôt que de se servir des données produites par la plateforme, ces passeurs cherchent à limiter le risque de leurs actions d'autres manières.

En référence aux biais de la plateforme, un agent de crédit m'expliquait un jour que lui et ses collègues disposaient de leur « propre bureau » pour évaluer les clients. En affirmant cela, il faisait référence à leur « connaissance tacite » du marché (Elyachar, 2012), c'est-à-dire leur connaissance des pratiques économiques quotidiennes de leurs clients qui – bien que non exprimées sur la plateforme – n'en restaient pas moins centrales à leur compréhension des responsabilités engagées. En effet, étant eux-mêmes originaires de la région et se familiarisant rapidement avec les localités où ils travaillent, les agents que je côtoyais
estimaient mieux connaître leurs clients ainsi que grâce à la plateforme. Ce faisant, ils pou-
vaient se faire une idée plus juste du niveau de responsabilité de chaque individu.

Ces informations sur leurs clients, ils les obtiennent notamment au travers des
interlocuteurs dont ils disposent dans chaque communauté. Travaillant sur des territoires
assez étendus, ils dépendent souvent de personnes relais dans les endroits où ils se rendent.
Ces dernières sont généralement des femmes, disposant d'une certaine capacité de mobi-
lisation et qui réalisent un métier qui les situent au cœur des rapports économiques locaux ;
il est courant qu'il s'agisse de petites commerçantes qui mobilisent les réseaux qu'elles ont
créés dans le cadre de leur travail pour organiser des groupes de prêt pour les financieras.
C'est par exemple le cas de doña Blanca que j'ai évoqué en début d'article. Sa fonction de
« leader » fait qu'elle reçoit régulièrement la visite d'agents, lui demandant des informa-
tions sur les personnes de sa communauté. Lors de notre visite évoquée en début d'article,
elle renseignait ainsi Oscar, l'agent de crédit, sur une femme qui avait récemment sollicité
un emprunt à ce dernier. Elle la décrivait comme une personne honnête, luttant pour s'en
sortir et qu'elle voyait régulièrement vendre des légumes au marché. En faisant passer ces
informations, ces intermédiaires peuvent faire transparaître d'autres critères d'évaluation
que ceux de la plateforme.

Dans une discussion postérieure avec doña Blanca, celle-ci m'expliquait en détail com-
ment elle triait les membres de ses groupes de prêt et elle m'expliquait en même temps les
critères variables par lesquels elle comprenait l'endettement en fonction des situations. En
effet, il est courant qu'un membre ne soit pas en mesure de rembourser son emprunt.
Néanmoins, cette situation ne mène pas toujours à son expulsion, car, dans ce cas, elle éva-
lue les motifs ayant conduit la personne au surendettement. Si celle-ci a été hospitalisée ou
a eu une urgence indépendante de sa volonté, elle n'est généralement pas tenue pour res-
ponsable et les autres membres sont invités à coopérer pour le remboursement. Toutefois,
si la personne devant de l'argent a un comportement frivole et dépense son argent dans ce
que doña Blanca juge être des futilités, il est logique qu'elle soit considérée responsable de
sa situation. À la manière de ce que décrit l'anthropologue Noëlle Stout (2016) dans son
travail sur les Américains surendettés après la crise des subprimes, les motifs de surendet-
tement font ici l'objet d'une évaluation morale et certains sont perçus comme plus légitimes
que d'autres. Là où la plateforme participe de la diffusion d'une idéologie néolibérale asso-
ciant l'aptitude au remboursement à une question individuelle, ces espaces permettent
d'opposer une « économie morale » (Fassin, 2009) intégrant d'autres critères, où les res-
ponsabilités se jaugent au cas par cas.

Mais, si ces passages alternatifs permettent d'intégrer d'autres critères, ils dépendent
aussi du travail d'interprétation et de diffusion que font ces personnes relais. Ce sont elles
qui peuvent apporter d'autres informations aux oreilles des agents, afin que ceux-ci cher-
chent, comme je le montrerai ci-dessous, à ouvrir des accès alternatifs au crédit. Les voix de
personnes comme doña Blanca sont celles qui résonnent le plus et il n'est pas étonnant que
ce soit l'une de celles auxquelles j'ai eu accès durant mon terrain. Dans l'ombre se trouve
le reste des déclassés numériques qui doivent espérer qu'un de ces intermédiaires présente
leur cas de manière compréhensive au personnel des institutions financières.
Ainsi, un nouveau tri s'opère ici. S'il permet d'inclure des personnes déclassées par la plateforme, certaines peuvent rester exclues. Ce sont celles que personne n'aura défendues auprès d'un agent, qui ne peuvent pas compter sur un proche avec de bonnes données acceptant de leur « prêter son nom », ou qui sont tout simplement discriminées par ces personnes relais, suivant des motifs tenant de la relation sociale plus large qu'elles entretiennent avec elles. À titre d'exemple, j'entendais un jour un homme d'une cinquantaine d'années se plaindre d'une leader faisant l'intermédiation entre sa communauté et les institutions financières. Selon lui, cette dernière ne faisait que recommander des personnes avec qui elle entretenait de bonnes relations. Cette femme remplissant également un rôle de leader politique, il l'accusait de trier les personnes en fonction de leur appartenance partisane et du soutien qu'elles lui apportaient lors des campagnes électorales. Il estimait cela injuste.

Les évaluations qui se jouent dans ces espaces reposent ainsi sur une double logique d'inclusion et d'exclusion. Elles dépendent du rôle de certains acteurs intermédiaires, capables de porter des jugements audibles sur les autres. S'ils permettent de prendre en compte des critères plus collectivement acceptés, ces espaces produisent aussi des classifications jugées injustes dans certains cas. Néanmoins, la collecte d'informations alternatives sur leurs clients n'est pas l'unique moyen dont disposent les agents de crédit pour réduire le risque de leurs opérations.

## Maquiller la plateforme

Après la visite chez doña Blanca évoquée en début d'article, je poursuivais la journée avec Oscar, l'agent de crédit. Au terme de celle-ci, nous rentrâmes à la communauté où il habitait. Arrivé chez lui, Oscar se mit à préparer sur son ordinateur les dossiers des demandes de crédit qu'il avait reçues durant la semaine. En effet, le personnel de sa succursale allait se réunir le lendemain pour procéder à leur évaluation. Dans chaque dossier, les agents étaient tenus d'insérer une copie imprimée du bureau de crédit. Or, il était évidemment courant qu'ils reçoivent des demandes de personnes avec un mauvais profil numérique.

Afin de résoudre ce problème, Oscar se mit à modifier, via Photoshop, le profil des clients dont il estimait qu'il était trompeur. Alors que je montrais surpris qu'il fasse cela, il me répondit à nouveau qu'on ne pouvait pas toujours se fier à la plateforme. Il considérait donc nécessaire de « maquiller le bureau ». S'il reconnaissait l'avoir fait plusieurs fois, il précisait qu'il n'avait jamais eu de problèmes de remboursement. Avec sa connaissance des communautés où il travaillait, il estimait avoir une idée plus précise du niveau de responsabilité des clients. Ce « maquillage » de la plateforme n'était donc pas perçu comme une tromperie, mais comme un moyen de la faire correspondre avec plus de justesse avec les perceptions qu'il avait des gens. À la manière du prête-nom, Oscar se faisait ici passeur, ouvrant une porte dérobée pour que les personnes déclassées puissent malgré tout accéder au crédit.

L'accompagnant régulièrement, je me rendais compte que ces pratiques lui permettaient aussi de renforcer, de manière active, l'obligation de remboursement. Lorsque des individus avec un mauvais profil lui demandaient un emprunt, Oscar répondait régulièrement qu'il
allait faire son possible pour leur permettre d'avoir accès au crédit, malgré leurs mauvaises données. Il ajoutait souvent qu'il tenterait de leur faire cette « faveur » ; en échange de quoi il leur demandait de ne pas lui faire « perdre la face » vis-à-vis de son employeur en ne remboursant pas. Il appelait ainsi à des sens particuliers d'honneur et créait, dans les interstices du marché, une relation interpersonnelle de faveurs (Crucifix, 2023). D'après lui, celle-ci rendait les gens davantage responsabilisés vis-à-vis de leur crédit. Lorsqu'ils impliquaient des hommes, ce genre de compromis informels étaient parfois définis comme des « accords de moustache » ; la référence à la moustache faisant écho à des modes de respectabilité plus anciens, associés à un imaginaire agraire et préalables à l'arrivée massive des financieras, où les gens étaient perçus comme davantage responsables.

Au travers de cette pratique, il m'importe de surligner qu'Oscar remet en cause l'appréhension universelle de la responsabilité soi-disant permise par la plateforme. Ici, la responsabilité n'est plus appréhendée comme un trait de caractère figé, pouvant être découvert a priori via une donnée chiffrée. Au contraire, la responsabilisation des clients vis-à-vis de leur emprunt demande à être activement créée et entretenue au travers de rapports de faveurs personnalisés. En maquillant le bureau, Oscar se sert de la plateforme pour produire de la responsabilité. Dans son travail sur l'intermédiation, le sociologue Bruno Latour (2006) distingue les intermédiaires des médiateurs. Selon lui, les premiers ne font que transporter des éléments d'un point A à un point B sans les modifier, alors que les seconds transforment le sens des éléments qu'ils transportent. De manière similaire, Oscar se fait médiateur en utilisant la plateforme pour produire une relation nouvelle en parallèle de l'échange formel de crédit ; cette relation se forme autour du service rendu par le « maquillage » du profil des gens. Selon Oscar, c'est cette relation se nouant autour du service rendu qui permet de limiter le risque du crédit.

En lien avec le propos central de l'article, on aperçoit comment ces passages alternatifs sont des lieux intenses de services rendus ; ce qui génère à nouveau des positions différenciées entre donneurs et demandeurs d'aide. En même temps que ces services servent à ouvrir des accès détournés au crédit, ils sont utiles pour renforcer le compromis des gens qu'on laisse passer. Dans une économie sous perfusion de crédits, avec une importante proportion de personnes déclassées, des réseaux importants de faveurs se créent dans les interstices des flux financiers. Comme cela a été dit précédemment, les passeurs y occupent une place centrale ; ils sont ceux qui facilitent l'accès au crédit. Pour ces passeurs, l'enjeu est toutefois de s'assurer que les personnes qu'ils aident rembourseront effectivement leurs crédits. Le risque étant de se retrouver eux-mêmes affectés par une personne qu'ils auront aidée et qui n'aura pas remboursé son crédit : en perdant leur emploi pour les agents, ou en dégradant leur propre historique pour les personnes qui prêtent leur nom.

## Conclusion

Les politiques d'inclusion financière poussent à une numérisation toujours plus forte des écosystèmes monétaires dans les Suds. Au Mexique, cette tendance est marquée par des initiatives récentes de numérisation des paiements : délivrance numérisée des subsides de l'État, projet de monnaie numérique de banque centrale ou promotion d'applications
téléphoniques par les banques. L'un des corollaires de cette numérisation est l'accumulation de données par des entités diverses, permettant d'établir des classifications algorithmiques toujours plus poussées sur les usagers. Il y a donc fort à parier que les débats autour de ce genre de profilage continuent d'être prégnants dans les années à venir. Dans certains pays, ces classifications en viennent même à dériver sur d'autres secteurs ; au Kenya, certains employeurs révisent le profil numérique des gens sur des plateformes similaires au bureau de crédit avant de les engager (Donovan et Park, 2019) ; aux États-Unis, l'administration Trump avait envisagé de classer les migrants en fonction de leurs historiques de crédit dans leurs pays d'origine (Andriotis, 2019).

Dans ce texte, j'ai étudié comment les populations d'une région rurale du Mexique négo-
cient les classifications auxquelles elles sont soumises sous l'effet de ces technologies de
profilage numérique. Loin d'une adoption automatique et linéaire, divers types d'intermé-
diaires jouent un rôle clé pour négocier le nouveau cadre moral que contribuent à véhiculer
ces technologies et faire sauter les barrières qu'elles imposent. En ce sens, l'article est tra-
versé par une tension. D'une part, je m'intéresse à la dimension performative et
contraignante du bureau de crédit. D'autre part, j'analyse l'agencéité dont font preuve les
populations pour contourner ses barrières. Face à ces deux extrêmes d'un même conti-
nuum, j'ai cherché à démontrer que cette capacité à l'intermédiation est inégalement
distribuée et contribue dès lors à dessiner de nouveaux reliefs sociaux : alors que certains
contrôlent les passages alternatifs au crédit et ont de ce fait une capacité décuplée de
rendre service, d'autres n'ont d'autre choix que de demander à ces « passeurs » de les aider
à se frayer un chemin dans ce monde financier aux multiples barrières numériques. Dans
les interstices où les gens négocient les flux financiers globaux dans lesquels ils sont inté-
grés, la plateforme de profilage numérique devient centrale, non pas tant parce que ces
classifications sont automatiquement contraignantes, mais plutôt parce que la capacité iné-
gale à la contourner détermine les positions que chacun occupe dans ses réseaux de
relation.

Plus largement, j'estime que ces accès alternatifs au crédit sont un lieu idoine pour ana-
lyser cette société rurale en pleine transformation. Là où les rapports sociaux se
définissaient jadis autour de la terre (par des rapports articulés autour du salariat, entre
propriétaires terriens et ouvriers agricoles), l'argent des *financieras* joue désormais un rôle
clé et fait naître des rapports nouveaux entre les intermédiaires du crédit et leurs dépen-
dants. En cela, la structuration de ces rapports s'inscrit dans les transformations globales
du capitalisme, où les activités financières ont pris une importance croissante. En m'inté-
ressant à une plateforme de profilage numérique, il m'a importé de réfléchir aux manières
dont celle-ci participe d'une redistribution du pouvoir. Dans le futur, doit-on imaginer que
certains acteurs pourront tirer avantage de leur profil numérique pour expérimenter des
formes de mobilité sociale ? Les relations qui se nouent dans ces passages alternatifs vont-
elles créer des réseaux d'obligés qui pourront être mis à profit pour créer des rapports clien-
télistes d'autre nature, notamment politique ? La financiarisation des économies
populaires, conjuguée à leur numérisation croissante, oblige en tous les cas à repenser sous
un angle nouveau les mécanismes au travers desquels les inégalités sont structurées loca-
lement.
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