# Les données, le numérique et l'Anthropocène

## Data, the Digital and the Anthropocene

Flora Badin et Didier Mallarino

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### Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/4506

DOI : 10.4000/1498t

ISSN : 2736-2337

### Éditeur

Humanistica

### Référence électronique

Flora Badin et Didier Mallarino, « Les données, le numérique et l'Anthropocène », *Humanités numériques* [En ligne], 11 | 2025, mis en ligne le 15 juin 2025, consulté le 09 décembre 2025. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/4506 ; DOI : https://doi.org/10.4000/1498t

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# Les données, le numérique et l'Anthropocène

## Data, the Digital and the Anthropocene

Flora Badin et Didier Mallarino

### Résumés

Les résultats des études scientifiques ont jusqu'à présent suscité davantage d'intérêt que les données, alors qu'elles sont des informations tout aussi importantes, et qu'elles peuvent parfois même être considérées comme des résultats à part entière. Cela invite à s'interroger sur leur gestion, notamment dans un souci de reproductibilité et de réduction des impacts environnementaux des outils numériques. La multiplication des expériences n'étant plus soutenable à l'ère de l'Anthropocène, la science ouverte permet de réutiliser et de partager les données, évitant leur production excessive, incompatible avec les limites planétaires. Les impacts environnementaux et sociaux du numérique sont encore trop souvent sous-estimés, y compris dans les sciences humaines et sociales (SHS), même si elles sont considérées comme moins énergivores que les sciences de la nature. Pourtant, toute discipline scientifique a un impact sur l'environnement et peut apporter des solutions. Après un rappel sur le concept de donnée et ses effets, cet article se penche sur la gestion des données selon les principes FAIR de la science ouverte, tout en reconnaissant leurs limites quant aux impacts environnementaux, puis analyse les apports possibles des SHS face au dérèglement climatique et au dépassement des limites planétaires.

We have always focused on the results of scientific studies, but it is time to see data as important information, sometimes even as a result in its own right, and to question how to take care of it, particularly with an eye toward reproducibility and minimising the environmental impact of digital tools. We are entering an era where we can no longer afford to multiply experiments endlessly. Open science allows us to reuse and share our data, and this is the approach we should adopt to avoid producing data at levels that exceed the constraints imposed by planetary boundaries. The environmental and societal impacts of digital technologies are still too often overlooked, and the social sciences and humanities (SSH) are no excep-
tion, even though they are often considered less energy-intensive than the
natural sciences. We are all part of the system, and every field of science
has an environmental impact as well as a role to play in finding solutions.
After a reminder about the concept of data and its effects, this article
explores data management using the FAIR principles of open science,
while acknowledging their limitations with regard to environmental
impacts, and considers the potential contributions of SSH in addressing
climate change and the crossing of planetary boundaries.

Entrées d'index

MOTS-CLÉS : sobriété numérique, science ouverte, gestion des données de la recherche, données ouvertes

KEYWORDS: digital sufficiency, open science, research data management, open data

La donnée, insaisissable mais omniprésente

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Une donnée, d'après le dictionnaire Le Robert (Le Robert s. d.), est « un élément connu, déterminé dans l'énoncé d'un problème qui constitue le point de départ pour une recherche ». Toujours selon Le Robert, la donnée est définie en informatique comme la « représentation conventionnelle d'une information permettant d'en faire le traitement automatique ». On retrouvera sous ce vocable des éléments textuels ou numériques (livres, documents scannés, productions textuelles diverses), des images (photographies ou numérisations de documents sous forme graphique), des vidéos ou des fichiers audio (musiques, podcasts, témoignages...). La donnée peut ainsi représenter à la fois un élément très réel (le contenu d'un livre, la photographie d'un objet ou d'une personne), un élément totallement virtuel (jeu vidéo, résultat d'une simulation numérique...), tout en étant aussi probablement l'élément le plus insaisissable et le plus immatériel d'un numérique par ailleurs bien concret (terminaux, centres de données, réseaux radio, câbles sous-marins, fibres optiques) et aux fortes conséquences environnementales et humaines (United Nations 2024).

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La donnée est une des raisons d'être essentielle des outils numériques (matériels et logiciels) tels qu'ils existent aujourd'hui puisque leur finalité est bien de traiter, diffuser et extraire des connaissances à partir des données soumises aux algorithmes qui s'exécutent sur les machines. La profusion des données disponibles aujourd'hui (Cisco 2020) ouvre de nouvelles perspectives vertigineuses, parfois désirables (par exemple, pour l'entraînement d'une intelligence artificielle à la détection des tumeurs), parfois plus contestables (avec la capacité d'isoler les individus au sein des réseaux sociaux dans des bulles de filtres ou la capacité des intelligences artificielles génératives à créer de la fausse information). Les données – celles nécessaires à la recherche ne font pas exception – adoptent de multiples formes : séries temporelles (caractéristiques physicochimiques ou biologiques de l'atmosphère ou des océans, par exemple), imageries (photographie, imagerie spatiale...), enregistrements audio (oiseaux, enquêtes sociologiques, cétacés...), documents écrits (de la littérature ancienne ou non, à la presse et aux réseaux sociaux numériques, tchats et forums),
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objets archéologiques, etc. Nombre de ces données sont déjà numériques ou numérisables selon des méthodes qui diffèrent en fonction de leur nature et du champ disciplinaire.

Enfin, leurs analyses et leurs interprétations permettent la construc-
tion des connaissances et du savoir. Une donnée peut d'ailleurs tout boule-
verser : il faut, par exemple, analyser un nombre important de collisions
pour confirmer l'existence indirecte (suite à sa désintégration) mais bien
concrète du boson de Higgs¹ (CERN 2025) tandis que l'analyse de quelques
pixels des images du télescope James-Webb représente peut-être la véri-
table première étape vers la découverte de traces de vie sur des exoplan-
nètes² (Madhusudhan et al. 2025). Cependant, les connaissances qui en
sont déduites permettent aussi, si elles ne sont pas équitablement partag-
gées, d'acquérir du pouvoir, qu'il soit financier (avec, par exemple, la pos-
sibilité de réaliser des opérations financières grâce à des informations
inconnues des autres, comme on a pu le voir dans l'affaire du rachat des
actions d'Ubisoft par le géant chinois Tencent en 2024 [Coquaz et Pezet
2024]), psychologique (par la manipulation des individus [Bilheran 2013])
ou par les interfaces volontairement manipulatoires telles que les dark
patterns³, marketing (marketing sensoriel ou technique à partir de mani-
pulations basées sur les biais cognitifs), économique (on pensera ici à
l'asymétrie des informations étudiée par Joseph Stiglitz) ou encore poli-
tique (on pourra regarder du côté de Michel Foucault [Merlin 2009]). L'ac-
tualité récente et l'implication d'Elon Musk dans la campagne politique
américaine permettent de mesurer à quel point la maîtrise de l'informa-
tion et des données associées peut influencer les résultats et donner du
pouvoir à qui maîtrise les outils informationnels et les connaissances sur
les groupes d'individus (Chavalarias 2024).

Les impacts environnementaux des données

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En raison de la gravité de la crise environnementale comme l'atteste le franchissement de six limites planétaires sur neuf (Richardson et al. 2023), il semble pertinent de se poser la question de l'impact et du coût environnemental des activités impliquant des données. Or, les données ont, comme les objets matériels, un cycle de vie et chacune des étapes de ce cycle (acquisition, traitement, stockage, transfert, archivage, réutilisation) a un impact et apporte une piste de compréhension.

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En effet, les données ont indéniablement un coût d'acquisition non
négligeable : un coût financier, mais surtout un coût environnemental. À
l'ère de l'Anthropocène, concept popularisé dans les années 2000 par le
prix Nobel de chimie Paul Joseph Crutzen (2002) pour désigner une nou-
velle époque géologique où l'influence de l'être humain sur l'état de la pla-
nète est devenue significative, il faut donc s'interroger sur la pertinence et
la nécessité de l'étape d'acquisition de données en raison de ses consé-
quences environnementales inévitables. Ainsi, l'envoi d'un satellite dans
l'espace, une campagne en mer ou le déploiement de sondes automatiques
ont un impact évident sur l'environnement. Le secteur spatial est, par
exemple, responsable d'une fraction, certes faible (0,5 % environ) mais
croissante, des émissions de gaz à effet de serre (GES) par la multiplica-
tion des acteurs privés et étatiques engagés dans ces activités (« objectif
Mars », projets militaires, constellations de satellites...). Les différentes
particules toxiques émises lors de la combustion des boosters et des pro-
pergols aggravent les dégradations de l'environnement. Cette croissance
est-elle en cohérence avec l'indispensable division par deux des émissions
de GES d'ici 2030 recommandée par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) pour avoir une chance de ne pas voir la machine climatique s'emballer ? Par ailleurs, les constellations de satellites déployées pour favoriser le numérique menacent à nouveau la stabilité de la couche d'ozone lors de la destruction trop fréquente des satellites à basse altitude (Ferreira et al. 2024). Ces impacts liés à l'acquisition d'un instant temporel révolu obligent à respecter ce coût en pré servant ces données pour les usages futurs. Parfois uniques, elles sont un bien précieux dont l'acquisition peut être tout aussi énergivore sans que leur impact environnemental soit pris en compte dans les projets (Sorin-Mazouni et al. 2024).

Une fois l'acquisition des données effectuée, leur traitement et leur gestion posent également des défis environnementaux majeurs. Pour ces autres étapes du cycle de vie, on peut chercher à quantifier de manière simpliste le coût au gigaoctet (Go) du transfert (Ligozat 2021), de la manipulation (Berthoud et al. 2020) ou du stockage (Charret et al. 2022) des données. Cependant, la phase d'acquisition passée, il ne faudrait pas oublier que c'est surtout le matériel qui a des impacts sur l'environnement. Il est important de comprendre les limites de ce type de chiffres pour ne pas agir dans une direction qui pourrait s'avérer contre-productive. Pouloir mesurer le coût au Go du transfert ou du stockage des données, c'est chercher à attribuer une fraction du coût environnemental du matériel physique (machines, câbles, centres de données) à chaque Go manipulé, stocké ou transféré. Évaluer les impacts du matériel informatique se fait à partir d'une méthodologie normalisée, l'analyse du cycle de vie (ACV), qui tente d'identifier l'ensemble de ses impacts environnementaux (pollutions chimiques, conflits d'usage sur l'eau ou les ressources matérielles, consommation d'énergie) et sociétaux (exploitation humaine, conflits armés, viols et violences, exploitation d'enfants pour l'extraction minière) en tenant compte à la fois de l'extraction des matériaux qui le compose, des phases d'usage, de transport, de fabrication et même de fin de vie quand il est transformé en déchets (EcoInfo 2015). L'attribution au Go revient à répartir *in fine* sur les données manipulées, transférées ou stockées le coût environnemental du cycle de vie complet du matériel. Bien sûr, ce n'est pas un regard inutile, mais c'est un regard limité qu'il faut utiliser à bon escient sans tomber, par exemple, dans le piège de vouloir diminuer ce coût au Go en traitant encore plus de données pour faire baisser artificiellement ce coût unitaire ou dans le piège des compensations carbone qui prend en compte partiellement les émissions et qui évite de mettre en place des trajectoires réelles de sobriété ou de réduction en valeur absolue (Ligozat 2023). Traiter des données nécessite de fabriquer du matériel qui aura les nombreux impacts directs cités, mais aussi des effets indirects indéniables (accélération sociétale, addictions, mise en danger des démocraties, effet rebond...). Parmi eux, l'effet rebond a une place particulière. Mis en évidence par un économiste anglais en 1865 et aussi connu sous le nom du « paradoxe de Jevons 4 », cet effet stipule que l'amélioration de l'efficacité d'une technologie peut (va) entraîner une croissance de la consommation des ressources nécessaires à cette technologie, annihilant souvent de fait toute action à visée écologique qui se contenterait de rechercher simplement l'efficacité maximale.

Un autre point important, plus indirect, est celui de la progression continue des volumes de données disponibles qui génère des impacts croissants. La croissance exponentielle (2 zettaoctets [2 trilliards d'octets ou 2 milliards de téraoctets] en 2010 à 18 zettaoctets en 2016, 64 zettaoctets en 2020 et selon les prévisions, 181 zettaoctets en 2025) des données
disponibles (OPECST 2023) entraîne une augmentation des besoins en stockage avec des réseaux plus performants et des machines plus puissantes pour pouvoir manipuler et traiter ces données. De même, la croissance rapide de la puissance du matériel (capacité de stockage, puissance de calcul et vitesse de transfert) et des logiciels (intelligence artificielle [IA], outils de transcription automatique de type Whisper, par exemple) nourrit également la possibilité de traiter de plus en plus d'informations suivant un cercle vicieux qui aggrave les pollutions et les impacts liés au numérique. L'intelligence artificielle générative est ici un bon exemple de ce mécanisme. Nvidia, le leader mondial des cartes graphiques (90 % du marché des cartes graphiques dans les centres de données), a quadruplé la vente des cartes graphiques dédiées à l'IA (plus de 8 millions de cartes vendues sur les trois premiers mois de 2024, par exemple), ce qui a provoqué cet acteur devant les autres acteurs historiques tels qu'Intel, par exemple (Krauskopf 2024).

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Enfin, le troisième élément important est encore plus indirect. En effet, les mauvais usages (que ce soit des usages futiles, inutiles ou avec des conséquences sociales et politiques favorisant des acteurs privés ou politiques malveillants) rendus possibles par les données disponibles peuvent influer à l'échelle sociétale (effets rebond et indirects) accélérant un système énergivore et consommateur de ressources, nécessitant de nouvelles ressources matérielles (Microsoft 2022), mais aussi plus d'eau (+ 34 % entre 2021 et 2022 [Cheminat 2023 ; Piquard 2024]) et d'énergie (Rymmasen 2024). L'essor de l'intelligence artificielle générative est en grande partie lié à la disponibilité de nombreuses données qui permettent un apprentissage donnant des résultats spectaculaires mais qui entraînent une nouvelle accélération du numérique. Son usage ciblé dans les secteurs marketing (Mbida 2024) ou militaire (Küsters et Köpke 2023) n'est pas forcément des plus vertueux. Ces utilisations et cette surconsommation de ressources et d'énergie liées, d'une part, aux longues et coûteuses phases d'entraînement consommatrices de données et d'énergie, mais aussi à la phase d'inférence (génération des réponses aux millions de requêtes) placent de facto l'IA dans un rôle ambigu alors qu'elle est souvent présentée comme une solution technologique pour la transition des sociétés (Christofol et Pacteau 2024).

## La science ouverte, pour mieux gérer les données de la recherche

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Alors, comment traiter au mieux les données souvent disparates, hétérogènes, volumineuses, parfois sensibles ? La science ouverte (MESR 2024) et les principes FAIR⁵ (Wilkinson 2016) sont une réponse partielle, mais pas sans pertinence en matière d'environnement, sur la manière de les traiter. En effet, elle ne se préoccupe pas aujourd'hui explicitement des impacts environnementaux de ces mêmes données : « la science ouverte est la diffusion sans entrave des résultats, des méthodes et des produits de la recherche scientifique » (MESR 2024). La science ouverte a pour objectif principal de permettre l'accès ouvert (et surtout la reproductibilité scientifique et la réutilisation des données) à l'ensemble des productions (publications, données, codes sources) de la recherche dans un esprit d'éthique et de transparence. Par essence, elle conduit d'ailleurs plutôt à une croissance des volumes disponibles. Il est donc extrêmement important de s'interroger dès l'acquisition sur la pertinence de créer des jeux de données qui existent peut-être déjà et qui sont disponibles grâce à la science
ouverte. Cette disponibilité peut donc éviter d'avoir à reproduire ce qui a déjà été fait. Ainsi, en SHS, de nouvelles initiatives voient le jour et des plus anciennes perdurent. Par exemple, la plateforme Corpucit⁶, en cours de développement, permettant de partager, publier et valoriser des extraits de corpus, la plateforme de services Huma-Num⁷ ou encore le projet Cocoon⁸ montrent que les SHS ont aussi une vision du partage importante.

Par ailleurs, les données issues du monde académique et de la recherche sont mises à la disposition de la « société civile ». Cette ouverture à toutes et tous de la connaissance et du savoir scientifique renforce la confiance entre la puissance publique et les citoyens en autorisant les seconds à s'emparer des résultats des premiers. Cette ouverture permet une démocratie plus participative qui permet aux citoyens de s'appuyer sur les résultats scientifiques pour infléchir les politiques publiques au service des enjeux environnementaux et sociaux importants. Cette disponibilité limite également les manipulations possibles quand le savoir et les connaissances sont soustraits aux citoyens. Enfin, elle est la garantie que le coût environnemental d'acquisition n'aura pas été fait en vain, permettant la reproductibilité de la science mais aussi la réutilisation potentielle des données acquises.

Au-delà de l'acquisition donc, les principes FAIR impliquent un certain nombre de règles spécifiques qui permettent aussi de réduire l'empreinte environnementale de la recherche même si cette dimension n'est pas intégrée nativement dans ces principes. Cependant, au même titre que le logiciel libre, la philosophie qui les sous-tend apporte des réponses partielles mais pertinentes aux impacts environnementaux des données.

En effet, la première étape est de rendre les données « faciles à trouver » notamment en leur attribuant des identifiants uniques⁹, en les déposant dans des dépôts reconnus et certifiés¹⁰ et en permettant leur localisation grâce à des protocoles standards et reconnus. Ces données doivent également être associées à de nombreuses métadonnées indispensables à leur identification (auteurs, usage, couverture géographique et temporelle...), leurs limites, leurs localisations physiques, leurs droits d'utilisation ( licence Etalab¹¹ ou non commerciale, par exemple). Ce travail limite le temps et l'énergie nécessaires à la recherche des informations pertinentes pour la reproductibilité ou les projets à venir mais également la dispersion physique et les multiples copies permanentes de ces jeux de données en mutualisant les infrastructures de stockage et d'archivage comme l'infrastructure de recherche Huma-Num pour les SHS. Cette logique de centralisation et de mutualisation (et donc, d'efficacité) reste cependant elle-même source de dangers potentiels. En effet, la capacité de robustesse et de résilience d'un système est souvent inversement proportionnelle à sa performance (Briand 2023). Par ailleurs, l'actualité politique récente démontre clairement les conséquences négatives en cas de crise ou de basculement autoritaire des gouvernements qui soutiennent les infrastructures publiques (Belkaid et Jabri 2025).

Ces données seront dès lors rendues « accessibles ». L'accessibilité peut s'entendre de manière différée ou immédiate par des solutions d'archivage. Pour limiter les impacts, les solutions doivent être pensées en intégrant les enjeux environnementaux et, sur cet aspect, les notions de stockage chaud (on peut entendre ici accessibles directement « en ligne ») ou froid (stockage différé sur bande, par exemple), en fonction de l'usage et de l'âge des données, sont des réponses plus pertinentes qu'une vision « tout est disponible en ligne ».

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Ces données devront également être « interopérables ». Ce principe est particulièrement intéressant puisque l'utilisation de formats ouverts et documentés permet de manipuler les données en s'appuyant sur les logiciels existants, sans avoir à convertir ces données ou développer de nouveaux logiciels. On minimisera ainsi les coûts de manipulation en évitant de nombreuses étapes énergivores et consommatrices de temps humain et machine. On notera également l'importance de travailler avec des vocabulaires et des référentiels largement partagés pour être dans des logiques de mutualisation des outils et des formats. Employer les mêmes vocabulaires facilite grandement la communication et la réutilisation des données échangées ainsi que l'interdisciplinarité.

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Enfin, le dernier principe, « réutilisable », affirme à la fois le résultat attendu, et donc, la réutilisation effective de ces données, et les conditions qui y sont associées : les métadonnées qui fournissent des informations sur la provenance des données (projet, auteurs, usage, couverture géographique et temporelle...) et les conditions de leur réutilisation (licence). Respecter ces principes permet donc d'employer ces données dans des études ultérieures. Il n'y a ici pas d'élément écoresponsable direct, mais plutôt des éléments indirects, déjà présentés dans cet article, qui permettent la publication et l'ouverture à la société civile d'études solides, étayées et reproductibles. Ici, les mécanismes positifs de la science ouverte montrent leurs limites en matière d'environnement et ces usages doivent être encadrés à d'autres échelles (législatives ou normatives, par exemple).

## L'apport des sciences humaines et sociales face au numérique et à l'Anthropocène

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Notre civilisation technologique est probablement plus fragile qu'il n'y paraît. Combien de temps le numérique que nous connaissons sera-t-il disponible si des crises alimentaires ou sanitaires se multiplient ? Cette question est d'autant plus critique que les territoires les plus fragiles, qui sont les premiers affectés par les dégradations environnementales, sont aussi les territoires aujourd'hui exploités pour leurs ressources indispensables au monde du numérique. En effet, le numérique est avide de matières premières (plus de 70 matériaux différents composent un smartphone, par exemple [Ademe 2023]) qui viennent de mines où les conditions sociales et humaines sont déjà très dégradées par le système productiviste actuel (Leclair 2018 ; Cojean 2018 ; Simon 2023). La dépendance à un monde stable est fondamentale pour un numérique disponible et connecté. Le collectif EcoInfo ¹² et les personnels de recherche qui le constituent proposent d'élargir le regard (Salagnac et al. 2023) et d'agir sur ces différents impacts du numérique (EcoInfo 2021b).

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La gravité de la crise environnementale (mais aussi sociale) et son aspect systémique devraient inciter à réfléchir en mobilisant tout ce que la science permet de comprendre. Les sciences humaines et sociales éclairent bien sûr plusieurs facettes de cette crise que les sciences de la nature n'intègrent généralement pas et ne peuvent résoudre seules. Une vision plus systémique et multidisciplinaire pourrait aider à éviter de nombreux écueils. La notion d'Anthropocène elle-même, par exemple, dépasse largement le cadre de la seule géologie. Les apports et les leçons de l'histoire éclairent le questionnement des solutions technologiques et des transitions, notamment celle de la transition énergétique. L'historien Jean-Baptiste Fressoz revient ainsi sur les différentes « transitions énergé-
tiques » supposées de l'histoire et montre que les solutions énergétiques s'accumulent et sont dépendantes les unes des autres (l'usage du bois pour étayer les mines ou du charbon pour travailler le métal indispensable à l'extraction pétrolière, par exemple) plutôt que de se remplacer. D'ailleurs, la consommation de bois à l'échelle mondiale n'a jamais été aussi importante, tandis qu'aujourd'hui encore, la source d'énergie majoritaire reste le charbon (Fressoz 2020). Au-delà de cet exemple, les questions restent nombreuses et sont autant de pistes possibles de collaboration pour éviter l'effondrement sociétal et civilisationnel qui menace et sur lequel le rapport Meadows avait alerté dès 1972 (Meadows et al. 1972). Tout récemment, les Nations unies ont également mis en garde contre ce danger dans leur rapport sur la réduction des risques de catastrophes (UNDRR 2022). Pourquoi n'agissons-nous pas ? Comment désapprendre à associer croissance économique, monétisation du monde et croissance du bien-être (Fournier 2024) ? Pourquoi la sobriété semble faire aussi peur ? Et la décroissance ? Pourquoi une sobriété choisie est-elle si difficile à mettre en place et heurte autant les imaginaires ? Quels sont les mécanismes liés aux effets rebond ? Comment s'en prémunir ? Quels mécanismes rendent si prompts à accepter, voire à défendre et diffuser les réponses potentiellement fausses ou biaisées d'un algorithme statistique ? Comment se prémunir d'un appauvrissement lié à une génération de contenus automatisée et indiscernable par des experts (Gao et al. 2023) ? Quelles sont les dynamiques des sociétés qui empêchent d'avancer ? Ces questions touchent aussi bien à l'économie, aux sciences sociales, à l'histoire, à la sociologie qu'aux neurosciences ou à la psychologie.

Les sciences humaines et sociales peuvent aussi éclairer sur l'avènement de nouveaux outils comme l'IA, grande consommatrice de données, et sur les éventuelles singularités popularisées par l'écrivain Georges Bernanos dès 1947 (Durand 2023 ; Bernanos 1947 ; Lapaque 2021) mais aussi par le célèbre écrivain de science-fiction Isaac Asimov dans son *Cycle des robots* et ses lois de la robotique (Langlet 2023) et, enfin, par le philosophe Nick Bostrom (2014). Il faut également plus prosaïquement s'interroger sur des usages tels que les cryptomonnaies qui monopolisent de nombreuses ressources (un quart des ressources du numérique environ). Une société à la Big Brother est-elle désirable, à l'exemple du score social qui nécessite de nombreuses ressources matérielles et logicielles pour la reconnaissance des individus (Arsène 2021) ? Faut-il déployer des intelligences artificielles plus ou moins subtilement manipulées telles que ChatXiPT (Thibault 2024) ou encore DeepSeek ? Les risques sur la remontée d'informations vers la Chine ont fait interdire cette IA dans plusieurs pays, et la fiabilité de ses réponses sur certains sujets laisse rêveur (censure explicite) tandis que derrière l'efficacité supposée se cache l'exploitation des données d'autres modèles de langages et surtout d'une main-d'œuvre humaine invisible au sein de fermes d'annotations (Feng 2025). Cette exploitation humaine (travailleurs du clic) n'est d'ailleurs malheureusement pas le seul fait des Chinois.
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## Conclusion

Le choix sera-t-il de ralentir et de mettre en place une société plus égalitaire, plus juste, plus respectueuse de la planète ou au contraire de continuer à courir en accélérant l'effondrement du vivant (IPBES 2019), ce qui risque de mener aussi vers un effondrement sociétal (UNDRR 2022) ? Les sciences humaines et sociales peuvent aider à mieux appréhender la crise environnementale et systémique actuelle et à la résoudre mais aussi, permettre à « l'humain de ne plus être une ressource au service d'une civilisation d'objets » (Pasche 2023) et de ne pas perdre son humanité (Juignet 2015).

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Les connaissances et le savoir issus des travaux et des données des scientifiques sont des remparts contre l'obscurantisme, la montée des fascismes, le complotisme, la violence d'un système productiviste qui détruit l'environnement sur l'autel d'un progrès parfois interrogeable comme le démontre très bien l'historien François Jarrige (Jarrige 2014 ; Lembré 2016 ; Vauthelin 2014). C'est pour cela que les auteurs de cet article recommandent d'appliquer (avec discernement) les principes et les concepts de la science ouverte tout en intégrant les aspects environnementaux abordés ici, et même ceux qui n'y sont pas ! Cela permettrait de mener des réflexions sur les impacts de la recherche et sur la course en avant d'une religion technologique et d'un capitalisme prédateur. Cela permettrait d'offrir à toutes et tous les résultats de la recherche, de diffuser les outils pour mieux comprendre le monde, pour mieux cerner les comportements et les freins. Mais aussi, d'identifier les leviers d'action pour construire une société plus juste, plus égalitaire, plus respectueuse du seul espace de vie à la disposition de l'humanité, car les aspects sociaux et environnementaux sont inextricablement liés. Il est peut-être encore possible avec la sagesse de la connaissance et l'acceptation des changements nécessaires de limiter les dégâts déjà trop présents et les immenses destructions et conflits que les dégradations environnementales et sociales traînent dans leur sillage. L'engagement de toute la communauté scientifique est probablement une clé importante dans la réussite de ces changements.

## Bibliographie

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* Bostrom, Nick. 2014. Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies. Oxford : Oxford University Press.
Briand, Michel. 2023. « Robustesse vs performance. L'apport d'Olivier Hamant ». *Innovation pédagogique et transition*. Septembre. https://www.innovation-pedagogique.fr/article15915.html.

Chavalarias, David. 2024. « Un miroir déformant de la réalité ». *Le Un Hebdo*. 16 octobre. https://lelhebdo.fr/journal/reseaux-sociaux-vs-democratie/517/article/un-miroir-deformant-de-la-realite-6839.html.

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## Notes

<footnote n="1">1 https://fr.wikipedia.org/wiki/Boson_de_Higgs.</footnote>

<footnote n="2">2 https://www.cite-espace.com/actualites-spatiales/pourquoi-il-faut-nuancer-les-signes-de-vie-de-k2-18b/.</footnote>

<footnote n="3">3 https://fr.wikipedia.org/wiki/Dark_pattern.</footnote>

<footnote n="4">4 https://fr.wikipedia.org/wiki/Paradoxe_de_Jevons.</footnote>

<footnote n="5">5 En anglais : *findable*, *accessible*, *interoperable*, *reusable* ; en français : facile à trouver, accessible, opérable et réutilisable. https://www.ccsd.cnrs.fr/principes-fair/.</footnote>

<footnote n="6">6 https://corpucit.postlab.fr.</footnote>

<footnote n="7">7 https://www.huma-num.fr.</footnote>

<footnote n="8">8 https://cocoon.huma-num.fr/exist/crdo/.</footnote>

<footnote n="9">9 DOI (*digital object identifier*) : https://www.doi.org.</footnote>

<footnote n="10">10 https://cocoon.huma-num.fr, https://nakala.fr et https://www.ortolang.fr en SHS ou encore, https://recherche.data.gouv.fr, par exemple.</footnote>

<footnote n="11">11 https://www.etalab.gouv.fr.</footnote>

<footnote n="12">12 https://ecoinfo.cnrs.fr.</footnote>
# Auteurs

## Flora Badin

UMR 7270 LLL, CNRS, Tours, France

Flora Badin, ingénieure de données en linguistique, travaille sur les questions des impacts négatifs du numérique en SHS.

ORCID 0009-0007-6324-3877

flora.badin@univ-orleans.fr

## Didier Mallarino

UAR 3470 Pythéas, CNRS, Marseille, France

Didier Mallarino, ingénieur de données en science de l'Univers, est directeur adjoint du groupement de recherche et de service EcoInfo qui travaille sur les impacts négatifs environnementaux et sociétaux du numérique.

ORCID 0000-0001-6667-4938

didier.mallarino@cnrs.fr

# Droits d'auteur

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