Institut d'études politiques de Paris

Paola Tubaro

Synthèse du parcours scientifique

Dossier préparé en vue de l'obtention de l'habilitation à diriger des
recherches en Sociologie

présenté le 11 décembre 2019

Volume 1

Jury :

M. Gilles Bastin, Professeur des universités, Institut d'Etudes Politiques de Grenoble (rapporteur)

M. Rodolphe Durand, Professeur (Joly Family Professor of Purposeful Leadership), HEC Paris

M. Emmanuel Lazega, Professeur des universités, Institut d'Etudes Politiques de Paris (garant et rapporteur)

Mme Béatrice Milard, Professeure des universités, Université de Toulouse Jean Jaurès (rapporteure)

M. José Luís Molina González, Professeur (Catedrático de Universidad), Universitat Autònoma de Barcelona

M. T.A.B. (Tom) Snijders, Professeur (Hoogleraar), Rijksuniversiteit Groningen
# Décrypter la société des plateformes : Organisations, marchés et réseaux dans l'économie numérique

Paola Tubaro

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## To cite this version:

Paola Tubaro. Décrypter la société des plateformes : Organisations, marchés et réseaux dans l'économie numérique. Sociology. Institut d'Etudes Politiques de Paris, 2019. tel-04547405

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Institut d'études politiques de Paris

Paola Tubaro

Décrypter la société des plateformes :
Organisations, marchés et réseaux dans l'économie numérique

Dossier préparé en vue de l'obtention de l'habilitation à diriger des
recherches en Sociologie

présenté le 11 décembre 2019

Volume 2

Jury :

M. Gilles Bastin, Professeur des universités, Institut d'Etudes Politiques de Grenoble (rapporteur)

M. Rodolphe Durand, Professeur (Joly Family Professor of Purposeful Leadership), HEC Paris

M. Emmanuel Lazega, Professeur des universités, Institut d'Etudes Politiques de Paris (garant et rapporteur)

Mme Béatrice Milard, Professeure des universités, Université de Toulouse Jean Jaurès (rapporteure)

M. José Luís Molina González, Professeur (Catedrático de Universidad), Universitat Autònoma de Barcelona

M. T.A.B. (Tom) Snijders, Professeur (Hoogleraar), Rijksuniversiteit Groningen
Table des matières

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>2</td><td>Parcours</td><td>1</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Les ONG selon Adam Smith</td><td>2</td></tr><tr><td>2.2</td><td>L'économie mathématique, l'échec des marchés, la découverte du consommateur</td><td>3</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Des théories de l'agir individuel dans le marché aux théories de l'agir en réseau</td><td>7</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Les données des sciences sociales</td><td>9</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Enseignement et recherche à l'Université de Greenwich</td><td>9</td></tr><tr><td>2.6</td><td>Le projet CNRS : numérique et changement social</td><td>12</td></tr><tr><td>3</td><td>Réseaux sociaux, organisationnels et numériques</td><td>15</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Statut et normes dans les réseaux organisationnels</td><td>16</td></tr><tr><td>3.2</td><td>La sphère privée sur internet : « entrepreneurs moraux » et activistes</td><td>17</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Réseaux sociaux, usages numériques et troubles alimentaires</td><td>19</td></tr><tr><td>4</td><td>Partage et travail dans l'économie des plateformes numériques</td><td>22</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Les réseaux de l'économie collaborative</td><td>23</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Plateformes, intelligence artificielle et travail</td><td>26</td></tr><tr><td>5</td><td>La sociologie au pays des données</td><td>31</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Big data, sociétés et sciences sociales</td><td>31</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Réseaux sociaux, éthique et recherche</td><td>32</td></tr><tr><td>6</td><td>Une recherche d'impact</td><td>33</td></tr><tr><td>7</td><td>Projets d'encadrement</td><td>38</td></tr><tr><td></td><td>Références</td><td>41</td></tr><tr><td></td><td>CV détaillé</td><td>48</td></tr></table>
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<figure><img src="image_2.png" /></figure>
# Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>xi</td></tr><tr><td>Paola Tubaro</td><td></td></tr><tr><td>1 Contexte et objectifs</td><td>xi</td></tr><tr><td>2 La plateforme entre marché et entreprise</td><td>xiii</td></tr><tr><td>2.1 La plateforme n'est pas un marché, mais son faiseur</td><td>xiv</td></tr><tr><td>2.2 La plateforme comme organisation</td><td>xvii</td></tr><tr><td>3 De la société organisationnelle à la société de plateformes?</td><td>xviii</td></tr><tr><td>3.1 L'emprise des plateformes sur la société</td><td>xix</td></tr><tr><td>3.2 Deux niveaux d'action</td><td>xx</td></tr><tr><td>4 Économie de partage et collaborative : la plateforme autrement?</td><td>xxi</td></tr><tr><td>4.1 La brève illusion du partage</td><td>xxii</td></tr><tr><td>4.2 Décentralisation et coopération</td><td>xxiv</td></tr><tr><td>5 Plateformes, travail et production de données</td><td>xxv</td></tr><tr><td>5.1 Formaliser l'informel pour sa mise en données</td><td>xxv</td></tr><tr><td>5.2 Un marché du travail de la donnée</td><td>xxvii</td></tr><tr><td>6 Contenus du mémoire original d'HDR</td><td>xxix</td></tr><tr><td>7 Annexe</td><td>xxxii</td></tr><tr><td>7.1 SharingNetworks (SN)</td><td>xxxii</td></tr><tr><td>7.2 Digital Platform Labor (DiPLab)</td><td>xxxiv</td></tr><tr><td>7.3 Recent ethical challenges in social network analysis (RECSNA)</td><td>xxxvi</td></tr><tr><td>Références</td><td>xxxvii</td></tr></table>

<table><tr><td>Disembedded or deeply embedded? Toward a multi-level network analysis approach of the online platform economy</td><td>1</td></tr><tr><td>Paola Tubaro</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td>1 Introduction : embeddedness in markets, firms and platforms</td><td>1</td></tr><tr><td>2 Conceptions of embeddedness : from Polanyi to Granovetter and beyond</td><td>4</td></tr><tr><td>3 A case study : Platforms for online labor</td><td>5</td></tr><tr><td>3.1 Digital platforms and embeddedness</td><td>7</td></tr></table>
# 1 Introduction

Élaborer la synthèse de ses activités de recherche est à la fois une opportunité et un défi. Une opportunité, car il s'agit de revenir sur son propre processus de maturation, personnelle tout autant que professionnelle, de regarder attentivement le chemin fait et de mettre au jour les directions qu'il ouvre pour l'avenir. Un défi, car ce parcours de désormais plus de vingt ans n'a pas été linéaire, traversant autant de frontières nationales que disciplinaires, touchant une variété de thématiques et des méthodes. La curiosité scientifique et l'envie d'aller toujours plus loin ont piloté mon voyage dans la recherche, mais à y regarder de plus près, tous mes travaux ont tourné autour de trois grandes questions de fond : la **coordination des activités économiques**, et par là, le fonctionnement des marchés, des organisations et, aujourd'hui, des plateformes numériques ; la possibilité de **concilier logiques de profit et logiques de don** dans les économies contemporaines ; et la mise en chiffres du social, que ce soit pour en rendre compte dans des recherches scientifiques ou pour en monétiser un nombre toujours croissant d'aspects, comme dans les économies « datafiées » contemporaines. S'il n'y a pas un sujet unique qui se dégage ou même une perspective unificatrice, il y a cependant une **cohérence d'ensemble dans la manière où ces trois thèmes se sont progressivement rapprochés et mutuellement fécondés** au sein de ma pratique de recherche.

Dans ce qui suit, j'illustre d'abord mon parcours à l'apparence quelque peu atypique dans l'ordre chronologique, tout en portant un regard réflexif sur la manière dont les trois thèmes sont peu à peu venus l'agencer, en mobilisant les outils techniques et les cultures disciplinaires qui à chaque fois, semblaient mieux s'y adapter (section 2). Ensuite, je donne plus de détails sur les principaux projets qui exemplifient au mieux mon développement professionnel et personnel, qui définissent mon identité actuelle de chercheuse, et autour desquelles j'ai eu la possibilité de ressembler des collègues, collaborateurs, trices, jeunes chercheur.e.s et étudiant.e.s (sections 3, 4 et 5). Dans la section 6, je parle de mon rapport à la question de l'engagement social de la recherche et de son « impact », et ensuite (section 7), je donne quelques indications sur mes projets futurs d'encadrement d'étudiants. Mon CV très détaillé (avec liste des publications, des enseignements, des expériences d'encadrement, et des rôles d'animation et de valorisation de la recherche) conclut cette synthèse.

# 2 Parcours

Je fais remonter le début de mon parcours de chercheuse aux années qui ont précédé mon inscription en thèse, car c'est là que ma vocation pour la recherche a pris naissance, faisant apparaître des tendances qui allaient ensuite se consolider dans le temps. Pour chaque étape, je décris ses principaux apports et la façon dont ils ont contribué à définir mon identité actuelle de chercheuse.
<table><tr><td></td><td>3.2 Online labor platforms</td><td>8</td></tr><tr><td>4</td><td>An inventory of platforms</td><td>9</td></tr><tr><td>5</td><td>Platform business models and embeddedness</td><td>10</td></tr><tr><td></td><td>5.1 Platform as markets : intermediaries</td><td>11</td></tr><tr><td></td><td>5.2 Platforms as firms : multiple layers</td><td>13</td></tr><tr><td></td><td>5.3 Platform-market, platform-firm and embeddedness</td><td>15</td></tr><tr><td>6</td><td>Conclusions</td><td>18</td></tr><tr><td>7</td><td>Acknowledgements</td><td>21</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>21</td></tr></table>

## Festival attendance as a network of attention: A case study in the sharing economy
27

Paola Tubaro

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>27</td></tr><tr><td>2</td><td>A "Sharing Economy" event</td><td>30</td></tr><tr><td></td><td>2.1 The OuiShare Fest as a mini-economy of attention</td><td>31</td></tr><tr><td></td><td>2.2 Networks of speakers and attendees</td><td>32</td></tr><tr><td>3</td><td>Whom do speakers pay attention to?</td><td>33</td></tr><tr><td></td><td>3.1 Thematic affinity</td><td>34</td></tr><tr><td></td><td>3.2 Competition</td><td>34</td></tr><tr><td></td><td>3.3 Status</td><td>36</td></tr><tr><td></td><td>3.4 Reciprocity</td><td>37</td></tr><tr><td>4</td><td>Empirical setting and data</td><td>37</td></tr><tr><td></td><td>4.1 Dependent variable</td><td>38</td></tr><tr><td></td><td>4.2 Independent variables</td><td>39</td></tr><tr><td>5</td><td>An Exponential Random Graph Model of attention choices</td><td>42</td></tr><tr><td>6</td><td>Results</td><td>45</td></tr><tr><td></td><td>6.1 Estimates</td><td>45</td></tr><tr><td></td><td>6.2 Interpretation</td><td>46</td></tr><tr><td>7</td><td>Conclusions</td><td>49</td></tr><tr><td>8</td><td>Annex</td><td>50</td></tr><tr><td></td><td>8.1 Oui Share Fest session themes, 2013-17</td><td>50</td></tr><tr><td></td><td>8.2 Logistic regression model of posting attendance choices</td><td>52</td></tr><tr><td></td><td>8.3 ERGM goodness-of-fit diagnostics</td><td>52</td></tr><tr><td>9</td><td>Acknowledgments</td><td>53</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>54</td></tr></table>

## Whose results are these anyway? Reciprocity and the ethics of "giving back" after social network research
59

Paola Tubaro

<table><tr><td>1</td><td>Introduction: communicating research results as an ethical problem</td><td>59</td></tr><tr><td>2</td><td>Bridging literatures</td><td>62</td></tr><tr><td>3</td><td>Social networks research and case-based reasoning</td><td>64</td></tr><tr><td>4</td><td>Giving personal network results to individuals</td><td>65</td></tr><tr><td>5</td><td>Giving whole network results to communities</td><td>68</td></tr></table>
## 2.1 Les ONG selon Adam Smith

Étudiante en Disciplines Économiques et Sociales, la filière d'excellence de la prestigieuse Université Bocconi de Milan dans les années 1990, je me sentais mal à l'aise avec la vision très techniciste et assez a-critique qui y dominait à l'époque. Mes réserves ne portaient pas sur l'utilisation systématique de la formalisation, dont j'étais au contraire passionnée (mon mémoire de licence avait été, par choix, en mathématiques). Je ressentais plutôt le besoin de retrouver l'origine des concepts et des théories économiques qui étaient souvent présentés comme allant de soi – et qui pourtant, à mes yeux de novice, n'avaient rien d'intuitif. Nos concepts sont « chargés d'histoire », ont voyagé dans le temps jusqu'à nous, et toute utilisation qui n'en tient pas compte risque de les approuvir, voire de les détourner ou de produire des conséquences inattendues – quel que soit leur degré de précision formelle. J'ai donc choisi de préparer mon mémoire de fin d'études (« tesi di laurea ») sur un sujet inhabituel pour cette grande École, qui allait m'amener à lire un grand classique de la pensée économique : « Adam Smith et le côté négatif de la 'Richesse des Nations' ». Sous la direction du Prof. G. Lunghini, il s'agissait de retrouver dans l'œuvre du philosophe écossais, des éléments de réflexion sur les risques inhérents à l'essor de l'économie de marché, dont il chantait pourtant les bienfaits. Très apprécié par mes enseignants, ce travail a été récompensé par la plus haute note dans le système éducatif italien – y compris une proposition de subvention pour publication (1997).

Ces intérêts assez abstraits ne m'empêchaient pas de penser que le savoir peut aussi s'intéresser à des objets plus concrets et faire évoluer le monde – ce qui avait à l'origine motivé le choix de ma filière d'études. Dès l'obtention de mon diplôme, je suis partie aux États-Unis pour suivre une formation professionnalisante sur les **organisations non gouvernementales à but non lucratif**, avec des cours à la New York University et un stage auprès de International Rescue Committee, une organisation humanitaire internationale fondée en 1933 à l'initiative d'A. Einstein. Une fondation bancaire italienne finança mon voyage, dans un climat d'enthousiasme croissant pour ce que l'on appelait le « tiers secteur » ou, en français, l'économie « sociale et solidaire ». Cette expérience très enrichissante me faisait pourtant doubter du mythe de plus en plus diffus en Italie, des solutions que le tiers secteur aurait apportées aux problèmes économiques et sociétaux qui touchaient le pays. La réflexion qui en était issue a fourni la matière de mon premier livre, publié sous forme d'un pamphlet par la maison d'éditions romaine DeriveApprodi (Tubaro, 1999), où je proposais six récits de vie inspirés de mes observations sur le champ. Mon ancien directeur de mémoire, auteur de la préface de mon livre, est allé plus loin que moi-même dans l'interprétation de mon travail : « Paola Tubaro étudie Adam Smith », écrit-il, « donc elle doute que la bienveillance soit le moteur de l'action humaine, et sait que la richesse des nations cache un côté négatif. »

Cette première expérience de publication a joué un rôle très positif, me familiarisant avec le monde des maisons d'éditions (j'étais d'ailleurs co-coordinatrice de la série de livres dont le mien faisait partie), les présentations en librairie, les contacts avec la presse. Pour autant, je sentais que j'avais besoin de connaissances théoriques
<table><tr><td>6</td><td>Beyond networked communities: sharing results with the media and wider audiences</td><td>71</td></tr><tr><td>7</td><td>Discussion: dual vulnerability and reciprocation</td><td>72</td></tr><tr><td>8</td><td>Conclusions</td><td>74</td></tr><tr><td>9</td><td>Acknowledgements</td><td>76</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>76</td></tr></table>

## The trainer, the verifier and the imitator: Three ways in which human platform workers support automation

Paola Tubaro, Antonio A. Casilli, and Marion Coville

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>82</td></tr><tr><td>2</td><td>Micro-work as an instance of digital platform labor</td><td>83</td></tr><tr><td>3</td><td>The labor-for-data needs of machine learners</td><td>85</td></tr><tr><td>3.1</td><td>How data fuel machine-learning algorithms</td><td>85</td></tr><tr><td>3.2</td><td>A structural demand of micro-work for AI data preparation?</td><td>87</td></tr><tr><td>4</td><td>Insights from fieldwork</td><td>87</td></tr><tr><td>5</td><td>Micro-work for AI preparation</td><td>89</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Platforms' offer of AI preparation services</td><td>89</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Micro-workers' experience of AI preparation</td><td>91</td></tr><tr><td>6</td><td>Micro-work for "AI impersonation"</td><td>92</td></tr><tr><td>7</td><td>Micro-work for AI verification</td><td>94</td></tr><tr><td>8</td><td>Discussion and conclusions</td><td>95</td></tr><tr><td>9</td><td>Acknowledgments</td><td>98</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>99</td></tr></table>

## Counting “micro-workers”: Methodological and societal challenges around new forms of labor

Paola Tubaro, Clément Le Ludec, and Antonio A. Casilli

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>102</td></tr><tr><td>2</td><td>The challenges of measuring platform labor (especially micro-work)</td><td>104</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Why surveys and administrative data fail to detect micro-work</td><td>104</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Why data reported by micro-work companies cannot be taken at face value</td><td>106</td></tr><tr><td>2.3</td><td>The limitations of alternative approaches to estimating micro-work</td><td>107</td></tr><tr><td>3</td><td>Three approaches to estimating the number of micro-workers in a specific country</td><td>108</td></tr><tr><td>3.1</td><td>What micro-work platforms operate in France?</td><td>109</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Analyzing public data available from platforms</td><td>110</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Analyzing experimental data with the "capture-recapture" model</td><td>111</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Analyzing web traffic data to measure the audience of micro-work platforms</td><td>114</td></tr></table>
et méthodologiques plus poussées pour aller plus loin dans mes analyses. Mon en-
seignant avait raison : c'était Adam Smith qui donnait du sens à mon travail dans
et sur le tiers secteur, et je n'avais pas fini de faire le tour des sédiments historiques
des concepts. Après un peu d'hésitation, je suis donc revenue à l'histoire de la pen-
sée économique, d'abord avec un rôle de chargée d'études auprès de la Fondation
Einaudi de Turin (1998-99), puis en m'inscrivant, grâce à une bourse de mobilité
internationale de l'Université de Padoue, à un DEA à l'École Normale Supérieure
qui se trouvait alors à Fontenay-aux-roses (1999-2000).

## 2.2 L'économie mathématique, l'échec des marchés, la découverte du consommateur

Le DEA d'histoire de la pensée économique qui m'a amenée en France dès oc-
tobre 1999 m'a fait re-découvrir l'intérêt des questions sociales les plus fondamen-
tales : comment des individus agissant en autonomie parviennent-ils à se coordon-
ner ? Pourquoi nos collectivités ne plongent-elles pas dans le chaos ? Après un choc
inattendu, une société peut-elle retrouver un état acceptable pour tous ses membres ?

Dans une ambiance très propice à la réflexion, c'était une coïncidence qui m'a
fait trouver l'objet de mon mémoire de DEA. La bibliothèque Ambrosienne de Mi-
lan possédait une édition peu connue du livre de Pietro Verri *Méditations sur l'éco-
nomie politique*, datant de 1772 et enrichie des annotations d'un mathématicien,
Paolo Frisi, qui avait cherché à en mettre en formule le contenu. Ma surprise était
grande à la découverte des outils qu'il mobilisait : du calcul différentiel et même
des multiplicateurs de Lagrange, inventés depuis à peine dix ans au moment où il
écrivait, et aujourd'hui largement utilisés en économie. Je me suis donc intéressée,
sous la direction du Prof. C. Benetti, à l'apport de ces méthodes à la théorie des prix
que Verri tentait d'esquisser. Les résultats de cette application pionnière d'outils
mathématiques avancés à l'économie furent pourtant nuancés, en raison d'un déca-
lage très fort entre les exigences propres à la théorisation économique et celles de
l'argumentation mathématique. L'ouvrage est révélateur des **difficultés qu'il fal-
lut surmonter au cours des deux siècles suivants, afin de parvenir à agencer
théorie et formalisation de façon cohérente**. Ce mémoire, soutenu en 2000, fut la
base pour la publication de mes deux premiers articles dont l'un, dans l'américain
*Journal of the History of Economic Thought* (Tubaro, 2002)<fnref n="1" />.

Dans la suite de ce travail, j'ai décidé de commencer une thèse, toujours avec
le Prof. C. Benetti à l'Université de Paris Nanterre, et en co-tutelle avec le Prof. B.
Schefold de l'université J.W. Goethe de Francfort-sur-le-Main, sur les origines de
la mathématisation de l'économie aux XVIIIe et XIXe siècles, en mettant l'accent

<footnote n="1">1. Celui-ci a été le premier et le seul dans toute ma carrière à être accepté sans aucune demande de modifications.</footnote>
<table><tbody><tr><td></td><td>3.5 Combining methods to obtain a range of values</td><td>116</td></tr><tr><td></td><td>3.6 Accounting for users who micro-work on several platforms</td><td>117</td></tr><tr><td>4</td><td>How to interpret results as indicators of of micro-workers' level of activity?</td><td>118</td></tr><tr><td></td><td>4.1 Very active micro-workers</td><td>119</td></tr><tr><td></td><td>4.2 Regular micro-workers</td><td>119</td></tr><tr><td></td><td>4.3 Occasional micro-workers</td><td>120</td></tr><tr><td>5</td><td>Discussion: strengths and limitations of present methods</td><td>121</td></tr><tr><td></td><td>5.1 Methodological limitations</td><td>121</td></tr><tr><td></td><td>5.2 Why our methods are nevertheless reliable</td><td>122</td></tr><tr><td></td><td>5.3 Concluding remarks</td><td>123</td></tr><tr><td>6</td><td>Acknowledgments</td><td>124</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>124</td></tr><tr><td></td><td><strong>Who are the micro-workers behind AI?</strong></td><td>127</td></tr><tr><td></td><td>Paola Tubaro</td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>127</td></tr><tr><td>2</td><td>Who are the micro-workers?</td><td>128</td></tr><tr><td></td><td>2.1 Low income vs industrial countries</td><td>129</td></tr><tr><td></td><td>2.2 Not only millennials</td><td>129</td></tr><tr><td></td><td>2.3 Not only men</td><td>130</td></tr><tr><td></td><td>2.4 Highly educated workers, in work, with family</td><td>132</td></tr><tr><td></td><td>2.5 A lower-income population that needs extra earnings</td><td>132</td></tr><tr><td></td><td>2.6 How do micro-workers fare?</td><td>133</td></tr><tr><td>3</td><td>What do micro-workers do?</td><td>134</td></tr><tr><td></td><td>3.1 What are micro-working tasks?</td><td>134</td></tr><tr><td></td><td>3.2 Why tasks are challenging after all</td><td>135</td></tr><tr><td>4</td><td>How microwork feeds AI</td><td>136</td></tr><tr><td></td><td>4.1 AI preparation</td><td>137</td></tr><tr><td></td><td>4.2 AI verification</td><td>137</td></tr><tr><td></td><td>4.3 AI impersonation</td><td>138</td></tr><tr><td>5</td><td>Conclusions</td><td>138</td></tr><tr><td>6</td><td>Acknowledgements</td><td>139</td></tr><tr><td></td><td>References</td><td>139</td></tr></tbody></table>
en particulier sur le calcul différentiel (Tubaro, 2004)<fnref n="2" />. Il s'agissait de reprendre
la question du rapport entre deux disciplines et leur intégration progressive, à une
époque où l'usage de formules n'était pas encore la norme, ainsi que d'inscrire cette
réflexion dans l'enjeu plus vaste qu'est la construction progressive de la théorie du
 marché. La théorie économique dite « néoclassique » aujourd'hui dominante pense
le marché comme une émanation de l'agir individuel, par le biais d'une articula-
tion immédiate et directe (Kirman, 1989, 1992). Mais de quel individu parle-t-on ?
Aussi, et surtout, un marché ainsi conçu peut-il, du moins en principe, satisfaire
simultanément les attentes de tous les individus qui y agissent ?

En construisant mon sujet de thèse, je prenais acte de l'échec des théories éco-
nomiques contemporaines, hautement mathématisées (modèles d'équilibre gé-
néral), à montrer la cohérence d'une conception du marché comme résultat
d'actions individuelles indépendantes et autonomes, avec un couplage étroit et uni-
directionnel entre les niveaux micro et macro (Debreu, 1974; Mantel, 1976; Sonnen-
schein, 1972). La difficulté dérive de l'absence d'une vision complexe considérant
que si l'agir individuel fonde le social, il est aussi façonné par les transformations
qui touchent la société, avec un va-et-vient d'influences mutuelles qui se déploie
dans le temps (Grandmont, 1987; Hildenbrand, 1983; Ingrao & Israel, 1990).

Avec cette thèse, je mettais au jour l'« invention » du consommateur comme
sujet de l'action, une innovation théorique majeure du milieu du XIXe siècle. Au-
paravant, l'agir du producteur se ramenait au modèle du calcul comptable des profits
et des pertes, phénomène connu depuis le Moyen-Âge. En revanche, le consomma-
teur était absent et les premiers économistes ne raisonnaient qu'en termes d'une
demande agrégée largement déterminée par la démographie, dans des modèles for-
tement asymétriques où seul le producteur avait le pouvoir de faire des choix. Pour
penser l'agir individuel du consommateur, il a été nécessaire de mobiliser de nou-
veaux outils mathématiques et de les articuler avec un large éventail de concepts
philosophiques et savoirs pratiques, non sans contradictions et apories. Le gain en
rigueur qui a marqué l'évolution successive de la discipline économique en a rétréci
le regard : ainsi le choix rationnel sous contrainte est progressivement devenu une
perspective analytique d'applicabilité universelle, pour le producteur ainsi que pour
le consommateur.

Je mettais ainsi en valeur des modèles plus anciens, certes plus simples mathé-
matiquement que les actuels, mais qui bénéficiaient de la flexibilité que leur donnait
l'absence de liens directs entre comportements (optimisateurs) individuels et for-
mation de grandeurs agrégées, et qui ont permis de franchir des étapes importantes,
en apportant des résultats novateurs. L'allemand K.H. Rau (figure 1) et les français
A.A. Cournot et J. Dupuit avançaient sur la détermination des prix et des quantités
d'équilibre dans de différentes situations concurrentielles. L'allemand J. von Thü-
nen affinait la compréhension des critères de choix du producteur et de la façon dont
il doit rémunérer le travail, et H.H. Gossen était le premier à articuler l'évaluation
de la satisfaction des consommateurs avec leurs choix d'offre de travail. Les anglais

<footnote n="2">2. Pour la réalisation de cette thèse, j'ai bénéficié d'une Allocation de Recherche, une Allocation de Monitorat de l'enseignement supérieur, et une subvention complémentaire pour ma mobilité internationale du DAAD, l'agence allemande pour les échanges universitaires.</footnote>
# Introduction

Paola Tubaro

## 1 Contexte et objectifs

À la pointe de l'innovation socio-économique contemporaine, les **plateformes numériques** comme Google, Facebook, Uber et Airbnb sont exemplaires des gains de productivité que rendent possibles les technologies de l'information et de la communication (Benavent, 2016; Gawer, 2009). Les plateformes ouvrent la voie à de nouvelles pratiques de production, d'échange et de consommation, en s'appuyant notamment sur des dispositifs novateurs de mise en relations de groupes d'acteurs divers. Elles investissent un nombre important de secteurs d'activité, allant de la production de biens immatériels et culturels au tourisme (voyages, hébergement), au transport urbain, à l'alimentation et aux services à la personne. Elles sont porteuses d'une remise en cause – saluée par certains, crainte par d'autres – d'acquis sociaux en termes notamment de conditions de travail, protection des consommateurs, structures de la concurrence, frontière public-privé, liberté de parole et accès à l'information (Amar & Viossat, 2016; Berg et al., 2018; Codagnone et al., 2016; INRS, 2018). Les débats sur le « capitalisme des plateformes » (Abdelnour & Bernard, 2018; Srnicek, 2016) s'étendent à la « plateformisation de l'État » (Brown et al., 2017; O'Reilly, 2011) autant qu'à des modèles alternatifs comme le « coopérativisme des plateformes » (Scholz & Schneider, 2017)).

À la base, tous les acteurs s'accordent pour voir dans les plateformes des **dispositifs de coordination facilitant la rencontre, la mise en relation et l'interaction d'acteurs divers** (Brousseau & Penard, 2007). Pour autant, le champ ne s'est pas encore stabilisé et même le mot « plateforme » reste ambigu en raison de ses origines plurielles puisant dans l'architecture, l'informatique (de Reuver et al., 2018), l'économie (Evans, 2011), la politique (Gillespie, 2010). Les typologies sont aussi nombreuses qu'éphémères (Codagnone et al., 2016; Howcroft & Bergvall-

<footnote>Laboratoire de Recherche en Informatique, Centre National de la Recherche Scientifique, Paris Saclay, e-mail: paola.tubaro@lri.fr</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Fig. 1** Une des premières représentations graphiques de l'offre et de la demande de marché, proposée par K.H. Rau en 1841. Le schéma présente deux formes possibles pour la courbe de demande, toujours décroissante, mais qui peut être linéaire (gh) ou non (if), et deux pour la courbe d'offre, qui est verticale (ed) ou croissante (ek). Les quantités sont représentées en abscisses, les prix en ordonnées; les segments horizontaux *ac*, *a'l*, etc. représentent les quantité vendues aux prix *Aa*, *Aa'*, etc.</figcaption></figure>

J. Tozer et W. Whewell clarifiaient l'arbitrage de l'entreprise entre travail et capital en présence d'innovations technologiques, en mathématisant le célèbre problème du chômage technologique très débattu dès le début du XIXe siècle.

Méthodologiquement, je montrais que le calcul infinitésimal a été une riche source d'inspiration pour les auteurs de cette période, et les a conduits à obtenir des résultats significatifs, avant même qu'ils n'arrivent à en mettre au point une explanation qui les ramène à des comportements avérés. L'utilisation des mathématiques n'est donc pas neutre, mais rétroagit sur la théorie ; les mathématiques ne sont pas simplement un moyen d'expression, mais s'intègrent à un niveau beaucoup plus profond aux discours portés sur l'économie et la société.
Kåreborn, 2019; Schmidt, 2017). Ce manque de clarté freine, voire même fourvoie,
toute tentative de concevoir des politiques publiques adaptées.

Pour y voir plus clair, je propose de conceptualiser l'avènement des plateformes
numériques comme une transformation qui actualise et ravive trois tensions ma-
jeures qui ont traversé les sciences sociales tout au long de leur histoire : entre
**marché et entreprise** comme modes de coordination de l'action économique, entre
**profit et don** comme logiques de régulation des échanges, et entre **formel et infor-
**mel** comme modalités de structuration de l'action collective.

Cet exercice exige de se situer au carrefour des disciplines, et dans une certaine
mesure, d'en parcourir l'histoire pour révéler toutes les facettes des concepts et des
théories qui sont aujourd'hui mobilisés, mais qui portent avec eux l'héritage de leurs
origines et des contextes dans lesquels ils ont été déployés. Je montre que la tension
entre marché et entreprise peut être résolue en articulant les théories de la « société
organisationnelle » en sociologie économique et en sociologie des organisations
(Lazega, 2015, 2016) avec l'économie des coûts de transactions (Williamson, 1975)
et, dans une alliance inédite, avec les modèles économiques des « marchés multi-
faces » (ou « multi-versants ») (Evans & Schmalensee, 2016; Tirole, 2016). L'ap-
proche sociologique ramène les plateformes à des structures organisationnelles sus-
ceptibles de générer des asymétries de pouvoir, les approches économiques éclairent
les arbitrages des acteurs et la distribution des gains et des pertes qui en résulte. Cette
perspective fait penser que la transition de la société organisationnelle à l'actuelle
**société des plateformes** se réalise dans la continuité.

La tension profit/don se comprend également dans la continuité, dans la me-
sure où les plateformes reproposent, dans un contexte technologiquement rénové,
le dilemme qui a traversé l'histoire de toute l'économie sociale et solidaire, tiraillée
entre l'exigence de contribuer au changement social et celle d'assurer sa solidité
financière – la dernière finissant souvent par peser plus que la première. Ainsi, il
n'est pas surprenant de découvrir que les discours d'innovation sociale qui entou-
raient l'essor des plateformes dites « de partage » ou « collaboratives » (Benkler,
2006; Botsman & Rogers, 2010; Filippova, 2016) au début, restent aujourd'hui en
retrait. Moins médiatisées que leurs homologues qui poursuivent le profit, des ex-
périences socialement plus innovantes en sont venues à occuper des positions de
niche, devenant souvent l'apanage de collectivités locales et d'organisations à but
non lucratif.

À son tour, la tension formel/informel s'inscrit dans le sillage de la sociologie de
la quantification (Desrosières, 2008) en transformant un objet de réflexion méthodo-
logique, la **donnée**, en objet substantif lui-même –une ressource autour de laquelle
s'organisent les rapports sociaux sur les plateformes et se définissent des relations
de pouvoir dont découlent des inégalités. La numérisation (et par là, on le verra, la
formalisation) de pans de plus en plus étendus de la société peut propulser des avan-
cements importants en sciences sociales, mais ces données restent le plus souvent
l'apanage de grands groupes privés (Lazer et al., 2009) réticents à les partager. Les
possibilités de changements méthodologiques sont alors limitées par des droits de
propriété qui définissent un usage commercial des données, et qui engendrent par
ailleurs des conséquences importantes en termes autant sociétaux (menaces pesant
Soutenue en 2004, cette thèse a été lauréate du prix de la STOREP (Association Italienne d'Histoire de l'Économie Politique) et a servi de base pour la publication de trois articles (Tubaro, 2005, 2006, 2008) et deux chapitres de livres (Tubaro, 2009, 2015b). Elle ouvrait plusieurs pistes pour la suite. D'abord, elle ne couvrait que l'une des façons dont la société peut être mise en nombres. La **formalisation** que j'avais étudiée aide à la construction de concepts et des liens entre eux, permettant de tirer des conclusions logiques de prémisses données. Elle n'exige même pas que ses objets soient mesurables ou quantifiables, dans la mesure où ils sont susceptibles d'être exprimés sous forme de variables ou de fonctions de variables, et qu'ils peuvent être comparés (plus/moins, positif/négatif). Elle ne dit rien de la **quantification**, à savoir l'effort systématique de mesurer la réalité, par exemple à des fins d'intervention administrative, comme dans le cas du comptage de la population par un recensement (Tubaro, 2016). Cet aspect avait déjà été étudié dans l'histoire de la pensée économique, mais l'articulation entre les deux était encore peu explorée.

Ensuite, ma thèse qui montrait les limites d'une formalisation qui s'obstine à fonder l'explication de tout phénomène agrégé sur des comportements individuels de maximisation sous contrainte, m'ouvrait à une réflexion sur la manière dont des facteurs sociaux ou institutionnels peuvent intervenir à structurer le marché. Si les résultats que l'on observe au niveau macro ne sont pas la simple somme des comportements micro, il y a peut-être un passage intermédiaire à explorer – un **niveau « méso »** sur lequel les théories économiques néoclassiques s'étendent pourtant très peu (Tubaro, 2015a).

Enfin, je m'interrogeais sur l'utilité de poursuivre ma réflexion dans le cadre disciplinaire de l'histoire de la pensée économique. Branche délaissée de l'économie, l'histoire de la pensée est depuis plusieurs décennies traversée par des débats âpres entre des courants qui souhaiteraient la ramener vers l'histoire ou l'histoire des sciences, et d'autres pour lesquels elle peut encore stimuler la théorie. La dernière option me semblait relativement peu réaliste, la première éloignée de mes intérêts (Tubaro, 2010).

C'est sur ce dernier aspect que je me suis activée dans l'immédiat. Pour réfléchir à ces questions j'ai organisé, avec E. Angner (aujourd'hui professeur de philosophie à l'Université de Stockholm) un symposium sur « The future of history of economics: Young scholars' perspective» à une conférence internationale en 2006, après lequel nous avons publié une section spéciale de la revue *Journal of the History of Economic Thought* (Tubaro & Angner, 2008). J'ai organisé ensuite un atelier de deux jours à l'Université Paris Nanterre sur l'« Interface » entre théorie et histoire des théories (2008), et un séminaire sur « Théorie et philosophie économique » toujours à Nanterre (2008-09). Depuis, mes doutes sont devenus de plus en plus forts et mon engagement dans le domaine s'est graduellement estompé.

La question des modèles alternatifs de l'agir individuel et du niveau méso a commencé à m'occuper plus graduellement. À la fin de ma thèse, en tant qu'ATER à l'Université de Cergy-Pontoise (UFR d'Économie et Gestion) où je suis restée jusqu'à fin 2006, je me suis peu à peu enthousiasmée pour les approches expérimentales et computationnelles, surtout la **modélisation et simulation par systèmes multi-agents** (Tubaro, 2011). L'intérêt de cette démarche est de faire apparaître
sur la vie privée) qu’économiques (émergence d’un marché globalisé du travail de
la donnée).

Cette réflexion est conceptuelle, interrogeant les théories et se confrontant aux auteur.e.s pour bâtir un cadre général d’analyse. La conclusion s’ouvre sur des pistes de recherche surtout empirique visant à en mettre à l’épreuve les aspects principaux.

2 La plateforme entre marché et entreprise

En tant que **dispositifs de coordination**, les plateformes ont été comparées aux deux alternatives classiques du marché et de l'entreprise (Benavent, 2016; Casilli, 2019; Sundararajan, 2016). Le premier opère par l'ajustement des prix, *ex post*, reposant sur l'idée que les réactions des acteurs aux incitations du marché suffisent à produire un ordre sans que celui-ci n'ait été intentionnellement poursuivi. La seconde est une coordination par une forme de plan, *ex ante*, que la littérature attribue à la fonction de direction des ressources qui revient au chef d'entreprise (Coase, 1937) ou à la hiérarchie (Williamson, 1975, 1981), mais qui pourrait découler de toute instance de décision collective (Ouchi, 1979)<fnref n="1" />. Dans les systèmes économiques contemporains, les deux formes peuvent coexister, le plan *dans* les entreprises et les prix *entre* les entreprises.

Ce sont les **coûts de transaction** qui déterminent le choix entre marché et en-
treprise au cas par cas. Cette expression désigne l'ensemble des coûts, souvent de
nature informationnelle, nécessaires pour mener à bien un échange entre deux agents
économiques (par exemple des coûts de prospection, d'information, de vérification,
de négociation, de suivi etc.). Et c'est par sa maîtrise de l'information que la pla-
teforme permettrait de dépasser cette dualité, en enclenchant une baisse extraor-
dinaire des coûts de transaction. En tant qu'infrastructure qui fait rencontrer des
groupes d'acteurs distincts, elle a un accès privilégié aux données qu'ils produisent,
aux « traces » de leurs actions qu'elle enregistre (section 5.1). Ces données, qui
alimentent des algorithmes de plus en plus puissants, sont sa ressource productive
première (Srnicek, 2016), qui diminue les coûts informationnels et facilite les tran-
sactions.

Or il peut y avoir des coûts de transaction autant dans l'échange marchand qu'au
sein de l'entreprise, où ils sont parfois qualifiés de coûts de la bureaucratie. Dans
quelle mesure, donc, la capacité de la plateforme à infléchir ces coûts la rapproche-
t-elle du marché, et dans quelle mesure de l'entreprise ? L'intérêt de cette question
n'est pas purement théorique, car une *plateforme-comme-marché* serait un simple
intermédiaire qui se limite à faciliter la mise en relation entre parties contractantes,
et ne serait pas responsables de leurs actions et des résultats qu'elles engendre-
raient. C'est la ligne de défense choisie par plusieurs plateformes lors de procédures
judiciaires qui les ont mises en cause. Si Uber était un simple intermédiaire, par

<footnote n="1">¹ Dans ce qui suit, et sauf mention contraire, j'utilise le mot "entreprise" comme le fait Coase (1937), pour désigner toute structure de prise de décision *ex ante*, qu'elle soit ou non hiérarchique au sens strict du terme. Je reviendrai sur ce point plus loin.</footnote>
tout résultat agrégé comme une propriété émergente de la dynamique des interactions entre agents, montrant qu'une cohérence d'ensemble est possible même avec faible rationalité des individus. Au début, je me suis tournée surtout vers les modèles de marchés avec agents dits à « Zéro-Intelligence », qui portaient un message important pour l'économie néoclassique en ravivant l'attention pour l'irrationalité et les limites de la cognition, mais qui m'intéressaient surtout parce qu'ils concluaient à l'importance des effets des institutions et du contexte par rapport au choix individuel (Moscati & Tubaro, 2011; Tubaro, 2009). Le message est que **le système social est façonné par les interactions des individus tout autant (et même plus) que par leurs attributs, capacités et calculs**. On entre-voyait alors apparaître un niveau méso à l'interface entre le micro et le macro, et le social apparaissait comme **l'inattendu de l'action humaine**, rappelant le modèle de Schelling (1978), où l'explication des macro-comportements dépasse les micro-motivations.

Dans ce contexte, vers 2006-7, a commencé à émerger mon intérêt pour la sociologie.

## 2.3 Des théories de l'agir individuel dans le marché aux théories de l'agir en réseau

Dans un cheminement insolite, j'ai été peu à peu amenée vers la sociologie par mes intérêts pour la modélisation multi-agents et l'analyse des réseaux sociaux. Après avoir suivi des formations sur ces méthodologies en 2005 et 2006, j'ai eu la chance de collaborer à un projet de recherche sur la dynamique du réseau de conseil entre les juges du Tribunal de Commerce de Paris, coordonné par le Prof. E. Lazega (alors à l'Université Paris-Dauphine) et L. Mounier (qui était Ingénieur de Recherche au Centre Maurice Halbwachs, CMH). L'étude s'intégrait au programme de recherche européen *Dynamics of Actors & Networks across Levels*, dirigé par le Prof. T.A.B. Snijders (Université de Groningen, NL et Université de Oxford, GB) et visant à élaborer, appliquer, et valider un cadre analytique général pour l'étudepirique de la formation et évolution des réseaux sociaux. Plusieurs publications sont issues de ce projet, que je décrirai en détail dans la sous-section 3.1 (Tubaro, Lazega & Mounier, 2008; Lazega, Mounier, Snijders & Tubaro, 2008; Lazega, Mounier & Tubaro, 2010, 2011; Lazega, Mounier, Snijders & Tubaro, 2012).

Commençait ainsi pour moi une période de transition, où je m'appropriais les outils techniques nécessaires et je me familiarisais avec la pratique de la recherche empirique, après des années consacrées principalement à la théorie. Je m'initiais également au travail d'équipe, que j'avais très peu pratiqué auparavant. Il s'agissait surtout, peu à peu, d'acquérir le langage et la culture de la sociologie, ce que j'ai fait graduellement pendant mes deux ans et demi de post-doc au Centre Maurice Halbwachs (CMH - ENS et CNRS) à Paris (2007-09), tout en continuant à cultiver mon intérêt pour l'économie grâce à la proximité physique des lieux (l'École Nor-male Supérieure du boulevard Jourdan) avec la nouvellement créée *Paris School of Economics*.
exemple, toute demande de requalification en salariés de ses chauffeurs serait difficile à soutenir. Il en serait autrement si la plateforme était vue davantage comme une entreprise.

Pour répondre à cette question, il faut revenir sur le type spécifique d'actions économiques dans lesquelles la plateforme intervient.

## 2.1 La plateforme n'est pas un marché, mais son faiseur

L'idée d'un rapprochement avec le marché est répandue dans les débats publics, où les plateformes sont souvent présentées comme des places de marché (market-places) sur le modèle d'Amazon ou eBay. Il est dit parfois qu'elles « créent » des marchés là où ils n'existaient pas, ou les font passer à l'échelle lorsqu'ils étaient auparavant petits (par exemple, le marché de la livraison de repas à domicile) ou informels (par exemple, les services d'aide à domicile). D'aucuns ont même pu parler d'une tendance à la « désintermédiation ». Sur quels fondements ces idées reposent-elles ?

### 2.1.1 Le rapprochement hâtif entre plateforme et marché

En effet, les plateformes se servent du mécanisme de coordination par le prix que les économistes attribuent aux forces impersonnelles et supra-individuelles des marchés. L'algorithme de Uber capable de suivre en temps réel l'évolution de l'offre et de la demande de trajets urbains, quartier par quartier, et d'ajuster sa grille tarifaire afin de compenser d'éventuels déséquilibres (« tarification dynamique » ou « surge pricing »)<fnref n="2" />, semble à première vue l'incarnation même du marché d'un bien théorisé par les économistes depuis l'œuvre fondatrice d'Alfred Marshall (Tricou, 2008). Uber paraît même exemplaire de l'efficacité d'une coordination par les prix – passant par la mise en place d'incitations monétaires pour éliminer d'éventuels excès d'offre ou de demande (Cachon et al., 2017; Castillo et al., 2017; Hall et al., 2015; Zha et al., 2017) – opposé à d'autres formes de régulation comme la tarification fixée d'avance imposée aux taxis, incapable d'équilibrer offre et demande (Cramer & Krueger, 2016).

Le succès d'une interprétation de la plateforme comme marché correspond à une perspective enracinée dans l'histoire de la discipline économique. Le programme de recherche dit de « Arrow-Debreu », socle de la micro-économie néoclassique (Arrow & Hahn, 1971; Debreu, 1959), était axé sur des modèles théoriques de sys-

<footnote n="2">² La tarification dynamique ajuste les prix en fonction de l'état de la demande et de l'offre instantanées. En cas de pic de demande des passagers dans une zone donnée, l'algorithme d'Uber augmente les prix dans cette zone pour y attirer des chauffeurs avec la promesse d'une meilleure rémunération ; cette hausse des prix va aussi décourager certains passagers qui renonceront au service, le trouvant trop cher. Ces deux ajustements simultanés visent à retrouver l'équilibre entre offre et demande.</footnote>
Ce contexte favorable a fait avancer ma réflexion sur le niveau méso-social, entre le micro et le macro. La conceptualisation du social que met en œuvre l'analyse des réseaux sociaux rompt le cadre étroit des modèles économiques du choix pour tenir compte des interdépendances entre acteurs et des manières multiples dont celles-ci façonnent l'agir économique. Les modèles de réseaux font apparaître **une structure sociale** dans laquelle les actions et les comportements des individus prennent sens, et à laquelle ils donnent sens en retour, en contribuant eux-mêmes à la construire (Degenne & Forsé, 2004; Lazega, 2014; Mercklé, 2011). La structure apparaît alors comme « l'effet émergent des interactions », assurant la transition entre les niveaux micro et macro (Boltanski, 2012). On comprend ainsi comment les liens sociaux forgent les comportements et les choix à l'échelle individuelle, tout en diffusant les valeurs, les opinions et les pratiques à l'échelle collective, par des dynamiques d'interaction complexes.

Je commençais aussi à m'intéresser aux théories et modèles de l'**organisation comme prototype de l'action collective** plus ou moins structurée (Crozier & Friedberg, 2014). Si j'avais dédié ma thèse à l'étude de la coordination des actions économiques par le marché, tout me laissait croire qu'il fallait reprendre le mythe d'un marché impersonnel et auto-régulé, cher à l'économie néoclassique depuis ses origines, pour tenir compte des institutions qui le structurent, des règles d'échange, de la mémoire des acteurs. En somme, le marché est organisé, et la structure de son organisation affecte les résultats qu'il peut obtenir – en ne se distinguant pas, de ce point de vue, de l'entreprise que Coase (1937) et Williamson (1975, 1981) lui avaient opposée comme outil de coordination alternatif, non fondé sur le mécanisme des prix. Les liens avec l'analyse des réseaux sont forts, les réseaux intra- et inter-organisationnels pouvant objectiver respectivement l'entreprise et le marché.

Cette évolution intellectuelle et personnelle m'amène aujourd'hui à étudier les comportements intentionnels et la construction des identités, individuelles et collectives, sous l'angle des structures des interdépendances qui lient les acteurs et qui constituent à la fois des opportunités et des contraintes pour l'action. Il ne s'agit pas de réifier les réseaux, sociaux ou organisationnels, mais de se donner des instruments pour faire apparaître l'évolution incessante du tissu social sous l'effet des choix et des transformations identitaires des individus, qui en sont influencés en retour (Lazega, 2018). Cet intérêt a pris de plus en plus de place dans le temps et a orienté ma carrière depuis 2007.

Si j'adhère désormais à l'ontologie relationnelle de la sociologie des réseaux et partage les critiques de nombreux sociologues concernant le modèle économique du choix rationnel sous contrainte, je ne me définis pas par simple opposition à l'économie néoclassique, contrairement à ce qu'ont parfois tendance à faire les chefs de file de la « nouvelle sociologie économique » (Smelser & Swedberg, 1994). Je crois en la valeur des connaissances acquises par des courants de recherche divers (parfois minoritaires) en économie, et je suis persuadée que les deux disciplines pourraient bénéficier d'un dialogue plus profond, notamment sur les thèmes des limites de la rationalité, des conséquences non-intentionnelles de l'action, et des formes de concurrence autres que la concurrence pure et parfaite. J'estime que du travail fructueux peut être mené à la **jonction de l'économie et de la sociologie**.
tèmes de marchés décentralisés purs, où les entreprises n'étaient que des participants au même titre que les individus. L'idée de Alchian & Demsetz (1972) que l'entreprise ne serait qu'une variante du marché, car son fonctionnement repose au fond sur des contrats, évacuait toute différence majeure entre (par exemple) le rapport employeur-employé et le rapport vendeur-acheteur. Suivant Segrestin & Hatchuel (2012, p. 24), on peut entrevoir dans ces visions réductrices de l'entreprise une persistance de pratiques remontant au début du XIXe siècle, quand il n'y avait pas de relation durable d'emploi et quand les ouvriers « louaient » leurs services au moyen de contrats de louage ponctuels.

De manière plus subtile, Gillespie (2010) remarque que les étymologies du terme « plateforme » évoquent un espace d'opportunités, un lieu ouvert accueillant les apports des uns et des autres de manière égalitaire – ce qui n'est pas sans rappeler les espoirs d'émancipation dont l'essor du « marché » était historiquement porteur par rapport à des formes pré-modernes d'organisation économique (Fontaine, 2014; Peart & Levy, 2005).

L'élément idéologique est donc très important, et ne se limite pas à des argu-
ments reflétant les intérêts matériels et immédiats des gérants des plateformes, car
il s'inscrit dans une histoire longue et résonne avec la culture économique, centrée
sur l'imaginaire du marché et de ses vertus plus ou moins avérées. Mais dans le cas
spécifique des plateformes, de quel marché parle-t-on ? Pour répondre à cette ques-
tion, il faut se tourner vers les théories récentes des marchés dits « multi-faces » ou
« multi-versants ».

2.1.2 Plateforme et marchés multi-faces

La théorie économique des marchés bi- ou multi-faces (two-sided ou multi-sided markets) (Eisenmann et al., 2006; Evans & Schmalensee, 2016; Hagiu & Wright, 2015; Rochet & Tirole, 2003; Rysman, 2009; Tirole, 2016) s'intéresse à la mise en relation de catégories distinctes d'acteurs par un intermédiaire, comme justement une plateforme. Par exemple, Uber fait interagir deux catégories, les passagers et les chauffeurs, alors que Deliveroo en coordonne trois, les mangeurs, les restaurateurs et les livreurs. Dans tous les cas, il existe des externalités dites « de réseau » par lesquelles un plus grand nombre d'usagers est une incitation à participer pour d'autres. Ces externalités peuvent être intra-groupe (s'inscrire sur Facebook pour communiquer avec les nombreux autres inscrits), ou inter-groupes (conduire pour Uber s'il y a un grand nombre de passagers, ou inversement, se faire conduire par Uber s'il y a un grand nombre de chauffeurs). Ces externalités sont un levier pour la plateforme qui en capture la valeur : sa base d'usagers représente l'une de ses principales richesses, à côté de son capital informatique et logiciel. Pour s'assurer un maximum d'usagers, la plateforme peut être amenée à exploiter d'éventuelles différences d'élasticité de la demande des divers groupes, en subventionnant celui qui est le plus sensible aux prix : par exemple aujourd'hui, un particulier utilise gratuitement les fonctionnalités de base de Facebook alors que les annonceurs publicitaires paient.
## 2.4 Les données des sciences sociales

Entre 2008 et 2009, un nouveau contrat au CMH m'a conduite au plus près des données, ingrédient essentiel de la recherche empirique que je commençais à pratiquer de plus en plus assidûment. Ce projet européen, dont la direction pour la France était confiée à R. Silberman (DR CNRS), visait à constituer une grande infrastruc-ture trans-nationale d'archivage, documentation et diffusion de données pour les sciences économiques et sociales (Council of European Social Science Data Ar-chives - Preparatory Phase Project, CESSDA - PPP). J'étais coordinatrice (Work-package leader) d'une équipe chargée de dresser un était des lieux sur, entre autre, l'accès aux données de la statistique publique pour des finalités de recherche, te-nant compte des problèmes délicats que posent les microdonnées confidentielles. Il s'agissait bien sûr d'un travail qui relevait non pas de la recherche en elle-même, mais de la gestion et de la politique de la recherche : à ce titre, il m'a permis de faire des expériences importantes, notamment en termes de travail dans des équipes multi-nationales et de négociation avec les institutions, en particulier avec les insti-tuts nationaux de statistique (comme l'INSEE) et Eurostat. J'ai collaboré très étroi-tement avec ce dernier pour l'organisation d'un atelier sur « Microdata Access : New Developments and A Way Forward », qui a eu lieu à Luxembourg en 2008. Mais au delà de ces aspects plus concrets, cette expérience a contribué à façonner ma re-cherche à proprement parler, m'amenant à voir les données comme un objet social en lui-même, et à m'intéresser aux enjeux de la confidentialité, de la protection de la vie privée, de l'anonymat, et de l'usage politique des données (Desrosières, 2008). Ces préoccupations allaient prendre une place importante dans ma réflexion des années suivantes. Il s'agissait d'une opportunité de commencer à me saisir des enjeux de la quantification, au delà de la formalisation déjà abordée dans la thèse (sous-section 2.2).

## 2.5 Enseignement et recherche à l'Université de Greenwich

Mes nouveaux intérêts m'ont conduite en Grande-Bretagne, où j'ai eu un poste de Lecturer (Maître de Conférences junior) en sociologie économique à l'Univer-sité de Greenwich (Faculté d'Économie et Gestion), à Londres, à partir de décembre 2009. C'était en vertu de mes compétences en analyse des réseaux sociaux que j'avais convaincu le jury de recrutement. L'Université de Greenwich ayant juste achevé sa transition d'un ancien statut d'établissement axé sur l'enseignement, à un statut mixte enseignement-recherche, s'efforçait d'attirer de jeunes chercheurs qui puissent contribuer au rayonnement de ses nouveaux centres, dont le Centre for Business Network Analysis fondé par le Prof. B. Cronin, qui m'accueillait. Commen-cait ainsi une période très productive, qui a fait avancer vite ma carrière : titularisée en 2010, j'ai obtenu en septembre 2011 le statut de Senior Lecturer, et en été 2014, j'ai été promue Reader, niveau à peu près équivalent à celui d'un.e professeur.e des universités (ou d'un.e directeur.e de recherche) de 2e classe.
Cette approche explique les dynamiques *winner-take-all* qui ont vite transformé certaines plateformes en des acteurs incontournables à l'échelle multinationale (Google, Facebook...), avec des chiffres d'affaires en progression toujours plus forte. L'échelle et la concentration sont des issues fréquentes, quoique non inévitables (Brousseau & Penard, 2007) des externalités de réseau dans un marché multi-faces. Elles expliquent aussi la « gratuité » de services comme le moteur de recherche de Google, qui ne relève pas d'une forme de bienveillance de la part de ses producteurs mais résulte d'un **calcul de tarification optimale**, le prix nul pour la face la plus sensible du marché (les usagers particuliers) encourageant l'adhésion, pour rendre la plateforme plus attractive pour l'autre face (les annonceurs publicitaires), à qui le service est tarifé.

En quoi cette perspective théorique renforce, confirme ou met à l'épreuve le rap-
prochement entre plateforme et marché évoqué plus haut (sous-section 2.1.1) ?

2.1.3 La plateforme comme faiseur de marchés

L'essor de la théorie des marchés multi-faces s'inscrit dans la dynamique de dé-
clin graduel du paradigme Arrow-Debreu, accompagné d'un intérêt croissant pour
les enjeux de l'information (Steiner, 2017). La différence est de taille : en effet les
théories néoclassiques, à la Arrow-Debreu, supposaient une coordination imperson-
nelle par les seuls prix qu'aucun acteur ne saurait entièrement contrôler, dans des
conditions de concurrence « pure et parfaite », alors que ce qui ressort ici est l'im-
portance d'un acteur, la plateforme, dans la mise en place, l'exécution et le suivi des
transactions entre les autres parties. La théorie des marchés multi-faces redécouvre
ainsi les intermédiaires et les organisateurs – les « faiseurs de marchés » pour
ainsi dire, et finit par (implicitly) corroborer une vision auparavant minoritaire
et hétérodoxe en économie, mais répandue en sociologie économique, selon laquelle
la coordination marchande n'est pas entièrement émergente et *ex post*, mais est au
moins partiellement coconstruite *ex ante* par les institutions qui régulent, organisent,
et surveillent les échanges.

Ces institutions ne sont pas seulement des règles de fond, comme l'attribution
des droits de propriété, mais de cadres construits, organisés, peuplés d'acteurs hu-
mains qui collaborent pour rendre possibles les transactions. Dans les deux dernières
décennies, les économistes ont pris la mesure du rôle décisif d'acteurs comme par
exemple les organisateurs d'enchères (Kirman, 2001), ou les chambres de compen-
sation dans les problèmes d'appariement (Roth, 2002); les sociologues sont allés
plus loin en étudiant, entre autre, les salons commerciaux (Garcia-Parpet, 1986), les
normes de qualité (Karpik, 2000), les professionnels de l'intermédiation (Cochoy
& Dubuisson-Quellier, 2000). Fligstein (2002) définit le marché par la coexistence
de différents ensembles d'institutions incluant les droits de propriété, les structures
de gouvernance des firmes, les règles de l'échange et les formes du contrôle. Ces
institutions sont incarnées par des acteurs, le plus souvent des collectifs organisés
(publics ou privés), qui les mettent en œuvre et en assurent le suivi.
À Greenwich, je bénéficiais d'un fort soutien à mon activité de recherche. Dès
mon arrivée, je retrouvais mon ancien intérêt pour les organisations à but non-
lucratif, en rejoignant une étude coordonnée par ma collègue la Prof. A. Marr, sur le
**double objectif – social et financier – des organisations de micro-finance** dans les
pays à faible revenu ou émergents (Marr & Tubaro, 2011a,b). Il s'agissait d'appli-
quer les outils de l'analyse des réseaux à ce nouvel objet. Je consolidais mon travail
sur les réseaux organisationnels, en entamant une nouvelle collaboration avec ma
collègue F. Pallotti et le Prof. A. Lomi à l'Université de la Suisse Italienne, pour
étudier les **effets des réseaux inter-hôpitaux sur la performance** (Pallotti, Tubaro
& Lomi, 2015). Je poursuivais aussi mes collaborations avec la France, surtout le
travail sur le réseau de conseil entre les juges entamé avec le Prof. E. Lazega pend-
dant mon post-doc (section 2.3). Dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux,
j'ai pu bénéficier d'un séjour en tant que Professeure Invitée à l'Université de Tou-
louse Jean Jaurès en 2015, sur invitation de la Prof. B. Milard. Pendant ces années,
je prolongeais aussi mon engagement sur les **questions liées aux données et à leurs
politiques d'accès notamment à des finalités de recherche**, en participant au pro-
jet européen *Data without Boundaries*, coordonné par mon ancienne encadrante de
post-doc, R. Silberman (2011-15). Aussi, et surtout, j'ouvrais en collaboration avec
des co-auteurs en France, un **nouveau champ d'investigation portant sur les ré-
seaux socio-numériques**, d'abord grâce à une subvention ANR (projet ANAMIA,
2010-13, sous-section 3.3), ensuite avec deux autres financements, respectivement
par la Fondation Cigref (projet THEOP, 2011-12, sous-section 3.2) et l'Université
de Greenwich (projet ICCU, 2011-12, sous-section 6)). Méthodologiquement, tous
ces travaux mobilisaient l'analyse des réseaux sociaux et/ou la modélisation infor-
matique multi-agents.

Je décrirai en détail ces trois projets plus loin (section 3), mais je tiens à en préci-
ser d'ores et déjà l'apport à mon parcours personnel et professionnel de chercheuse.
Les réseaux socio-numériques m'interpellaient en raison de leur omniprésence dans
le langage quotidien : en effet aujourd'hui, la locution « réseaux sociaux » évoque
aux oreilles du profane moins les enquêtes sociologiques et organisationnelles aux-
quelles j'avais été formée, que les technologies de l'information et de la communi-
cation, notamment les services de réseautage en ligne du « web 2.0 ». Peut-on les
interpréter comme des réseaux de relations sociales à part entière (Wellman, 2001),
ou bien s'agit-il de formes de connectivité plus éphémère, plus légère, voire même
vide de contenu ? Y retrouve-t-on les mécanismes de réciprocité, transitivité et for-
mation de cliques que l'on connaissait ?

Depuis cette période, en interprétant les technologies numériques comme des **dispositifs de coordination** qui permettent la mise en relation et l'appariement d'acteurs différents (Brousseau & Curien, 2001), je m'interroge sur leur capacité de participer au changement social, par rapport aux relations et aux structures sociales plus classiques, déjà connues. En particulier, elles portaient une promesse de renouvellement social qui allait récréer la **communauté** disparue avec l'avènement de la société industrielle (Tönnies, 2010 (1887)). Les technologies auraient fourni les outils pour se structurer collectivement sur des principes de partage, d'entraide
C'est ce rôle que reprend aujourd'hui la plateforme, se positionnant au milieu des parties prenantes pour encourager, contrôler et réguler leurs échanges. Elle n'est pas un marché stricto sensu mais son faiseur, l'acteur qui en établit et en applique les règles, qui recrute des participants à l'échange, apparie les contreparties dans les transactions, gère les flux d'information. Il semble alors qu'il faut voir la plateforme davantage comme une structure organisée – *en amont* du système de contrats mar-chands et non pas au même niveau que celui-ci. Pour tester la solidité de cette idée, il faut la confronter aux théories de l'organisation – laissant donc de côté le champ de l'économie pour se rapprocher de la sociologie.

## 2.2 La plateforme comme organisation

Si la plateforme est un faiseur de marchés, elle peut être vue comme une **organisation** – en entendant par ce terme non pas un mode de coordination alternatif au marché comme chez Coase (1937), mais les règles qu'il faut dans tous les cas se donner pour circonscrire les possibilités d'action et orienter les comportements des acteurs. En ce sens, autant l'entreprise que le marché sont des espaces organisés, que l'on peut situer sur un continuum au lieu de les opposer, comme proposait de le faire l'école française d'analyse stratégique des organisations (Crozier & Friedberg, 2014; Reynaud, 1988, 1997). Ainsi, malgré les hésitations terminologiques que l'on trouve dans la littérature, l'organisation n'est pas nécessairement hiérarchique : elle peut être régie par des proportions variées de bureaucratie (Weber, 1922; Crozier, 1971) et de collégialité (Lazega, 2001), de règles formelles et informelles, d'accords explicites et implicites. Elle s'étend à couvrir toute forme de structuration et de régulation (même faible) des contextes à l'intérieur desquels l'action se développe (Crozier & Friedberg, 2014; Friedberg, 1997). Selon Lazega & Mounier (2002), les marchés peuvent être vus comme des organisations collégiales puisqu'il n'y a pas de hiérarchie formelle entre entrepreneurs, et que les processus relationnels observables à leur échelle, qui les aident à gérer leurs interdépendances, sont objectivables et modélisables. Dans cette même perspective, les marchés multi-faces coordonnés par une plateformes sont des organisations mixtes, mi-collégiales et mi-hiérarchiques.

Une définition très générale voit dans l'organisation un « outil ayant une vie propre » (Selznick, 1949, p. 10), qui ressemble, tout en les dépassant, les motivations et les intérêts de ses membres qui peuvent tous, d'une manière ou d'une autre, y trouver leur compte. Elle implique un projet commun qui s'inscrit dans la durée, aboutit à des formes d'action collective, et met en place une gestion coordonnée (ex ante) de ses ressources, que ce soit par des relations d'auto-rité ou de coopération entre pairs. Cette gestion interne est souvent assise sur un capital important de connaissances partagées, par exemple techniques. La plate-forme remplit ces conditions en mettant en place des formes de gestion ex ante des ressources humaines et matérielles dont elle dispose, s'appuyant d'ailleurs sur un patrimoine conséquent notamment en termes de ressources informatiques (outils de
et de réciprocité (Barbrook, 2000 (1999; Kollok, 1999; Wellman & Gulia, 1999). Il s'agit alors de s'interroger sur le devenir de cette promesse.

C'est aussi pendant cette période que j'ai commencé à lier la question des tech-
nologies à celle des données, produites dès lors que les actions et interactions
des usagers sont enregistrées par les fournisseurs de services (Cukier & Mayer-
Schoenberger, 2013; Kitchin, 2014). Le statut de la donnée change dans la société
numérique, car l'information circule davantage dans des structures en réseau, sa va-
leur devient monétisable et privatisable, et peut faire l'objet de tensions notamment
autour de la vie privée. La question de la quantification du social a pris alors une
forme inédite.

Si ces questions orientaient mes réflexions de recherche, mes activités à l'Univer-
sité de Greenwich n'étaient pas de seule recherche et comportaient une charge d'en-
seignement importante. La culture de l'Université de Greenwich valorisait beaucoup
l'enseignement, qui avait été sa seule mission au départ et pour lequel elle était tou-
jours très appréciée au niveau national. Ainsi, je pus bénéficier d'un bagage très im-
portant d'expertise pédagogique et de formes variées de soutien à l'innovation dans
l'enseignement, dont je n'avais pas fait l'expérience dans mes activités de monitrice
et ensuite d'ATER à Cergy-Pontoise. Dans mes premières années, j'ai eu différentes
fonctions – de chargée de TD, responsable de cours, directrice de mémoires, coordi-
natrice des projets de master (150 étudiants/an), formatrice de professionnels, direc-
trice d'une thèse (Y. Sarabi, qui a soutenu en 2017) et co-directrice de deux autres
thèses (H.Minh Luong qui a soutenu en 2018, et A. Piazza dont la soutenance est
prévue en octobre 2019). En décembre 2013, ma Faculté m'a confié la direction de
son programme doctoral, ressemblant environ 80 étudiants et demandant un effort
important de révision des procédures d'admission, du système de suivi annuel, des
cours de formation, des soutenances à mi-parcours, du séminaire hebdomadaire et
de l'attribution des bourses. Cette expérience qui ne s'est terminée que lorsque j'ai
quitté Greenwich en décembre 2015, a été très enrichissante à l'égard de ma propre
compréhension de ce qu'est la recherche, de ses liens avec l'enseignement, et du
parcours des jeunes souhaitant s'engager dans cette voie.

Entre 2014 et 2017, j'ai été **examinatrice externe** à University College London pour un programme d'études pré-doctoral (niveau à peu près équivalent au M1) intitulé « Méthodes de Recherche en Sciences Sociales ». Dans le système britannique, les examinateurs externes sont chargés de vérifier la qualité et la cohérence des résultats scolaires en participant aux conseils pédagogiques et aux jurys, et conseillent l'équipe enseignante sur les problèmes éventuels, les améliorations possibles, la mise à niveau par rapport aux standards éducatifs nationaux. Le mandat dure 4 ans et ne peut pas être renouvelé.

En termes d'animation de la recherche, j'ai été d'abord membre du bureau de la
*UK Social Networks Association* (2010-12), et depuis 2013, **co-coordinatrice du**
**groupement de travail sur les réseaux sociaux (SNAG, Social Network Analy-)**
**sis Group) de la British Sociological Association**, rôle partagé avec A. D'Angelo
(Université de Nottingham) et que je conserve toujours. Dans un premier temps, te-
nant compte de l'orientation très qualitative de la sociologie britannique, nous avons
choisi de proposer des initiatives autour de l'usage de méthodes mixtes dans la re-
calcul, propriété intellectuelle de logiciels). C'est en ce sens qu'elle se rapproche
d'une organisation – dont la fonction est d'organiser le marché.

Ces premiers résultats sont déjà lourds de conséquences, car ils suggèrent qu'au
lieu d'ouvrir la voie à des processus de décentralisation comme certains ont pu le
croire, les plateformes peuvent avoir l'effet inverse, centralisant l'information. Par
exemple, Uber collecte l'information sur l'offre et la demande de déplacements pour
faire opérer son algorithme de tarification dynamique – en contrôlant le processus
de formation des prix et en les imposant à ses chauffeurs et passagers, au lieu de les
laisser établir librement comme le ferait le marché selon l'orthodoxie économique.
Pour ce faire, et encore une fois contrairement à l'idéal-type du marché économe
en information (Hayek, 1945), la plateforme en est gourmande : elle se nourrit de
données numériques (« big data »), traces d'actions et interactions humaines mé-
diatisées par ordinateur, grâce auxquelles elle réalise ses fonctions de coordination
et en monétise les résultats (Bastin & Tubaro, 2018).

C'est ainsi que les plateformes peuvent se mettre en position à pouvoir contrôler les systèmes de marchés pour lesquels elles servent d'intermédiaires. La théorie économique des marchés « multi-faces », déjà évoquée, met en avant les « externalités de réseaux » imputables à la la simple présence d'usagers sur les différents versants (sous-section 2.1.2). Lorsque ces effets produisent un passage à l'échelle très rapide, ils peuvent permettre d'atteindre des positions de monopole ou quasi-monopole, forme de pouvoir économique par excellence.

3 De la société organisationnelle à la société de plateformes ?

Si le marché n'est pas la meilleure description de la plateforme, il n'est pas non plus emblématique des systèmes socio-économiques qui ont précédé l'avènement des technologies numériques. Selon Simon (1991) « *the economies of modern industrialized society can more appropriately be labeled organizational economies than market economies* » (p. 42). De façon similaire, Coleman (1974, 1982), Perrow (1991), Presthus (1962) et Stinchcombe (2001) décrivaient la société qui les entourait comme une « *organizational society* ». Il s'agit de voir les organisations comme les forces structurantes de nos économies et sociétés – qui s'appréhendent donc au niveau méso (Lazega & Mounier, 2002; Lazega, 2003). Le contraste d'avec les analyses des marchés à la Arrow-Debreu (sous-section 2.1.1), qui espéraient pouvoir faire du mécanisme supposément impersonnel des prix le seul lien entre le niveau micro des individus (et des entreprises réduites elles-mêmes à des individus) et le niveau macro du système, est flagrant.

Si l'on admet aujourd'hui que nous sommes en présence d'une « société des
plateformes », s'agirait-il d'un prolongement ou d'une reconfiguration des lignes
directrices de la société organisationnelle ? Cette question revient à se demander
dans quelle mesure la plateforme du XXIe siècle étend son contrôle à des pans de
plus en plus étendus de la société, au même degré que l'organisation du XXe siècle.
cherche sur les réseaux sociaux. Il y a eu une journée d'étude à Middlesex University (Londres) en mai 2014, et plusieurs formations à l'Université de Greenwich entre 2013 et 2015. Nous avons ensuite misé sur le thème de la visualisation des données des réseaux, avec une session plénière à la conférence de la *British Sociological Association* de 2017, et un numéro spécial de la revue *Sociological Research Online* (D'Angelo, Ryan & Tubaro, 2016). Nos activités les plus récentes, détaillées plus bas (sous-section 5.2), portent sur les nouveaux défis de l'éthique de la recherche sur les réseaux sociaux.

En interne, j’ai eu un rôle important d’animation de la recherche après ma promo-
tion au niveau de Reader. En 2014 et 2015, j’étais chargée de la coordination des
activités de recherche dans mon département, y compris l’organisation de son
séminaire hebdomadaire; je siégeais dans le comité de coordination de la recherche
de la Faculté; je dirigeais les activités de soutien aux jeunes chercheurs (nouvelles
recrues et post-docs) dans la Faculté; je faisais partie des comités de recrutement
de nouveaux collègues (4 recrutements pendant cette période); j’étais membre de
droit du conseil de l’École doctorale d’Économie et Gestion, et membre externe de
l’École Doctorale de Sciences. Les verrous à lever étaient nombreux, l’Université
de Greenwich devant promouvoir une nouvelle culture de la pratique scientifique :
il fallait encourager l’initiative et la créativité tout en élargissant au maximum la
participation, et en proposant des formes de soutien aux collègues qui revenaient
vers la recherche après un fort investissement dans l’enseignement.

2.6 Le projet CNRS : numérique et changement social

J'ai quitté Greenwich en décembre 2015 pour retourner en France, ayant été re-
crutée au CNRS sur un poste colorié et fléché, demandant un projet sur les enjeux
des big data et une affectation inter-disciplinaire, dans un laboratoire d'informatique
sur le site de Paris-Saclay. J'ai pris mes fonctions le 1er janvier 2016 au Laboratoire
de Recherche en Informatique (LRI, UMR 8623, Université Paris Sud et CNRS,
dirigé par le Prof. Y. Manoussakis). J'y ai intégré une équipe, « Apprentissage et
Optimisation » (A&O), dirigée par M. Sebag (DR CNRS) et spécialisée en ma-
chine learning (apprentissage statistique) pour le traitement de grandes masses de
données<fnref n="3" />. Au sein de mon laboratoire, je suis la seule représentante des SHS.

Ma recherche actuelle reprend le thème des technologies numériques en mettant
l'accent, en particulier, sur les **plateformes et leur rôle de coordination des ac-
tions économiques**. Si les premières recherches sur le numérique s'étaient surtout
intéressées à leurs effets sur le lien social (Wellman, 2001), l'intérêt se déplace au-
jourd'hui vers les bouleversements économiques et politiques dont elles sont prota-
gonistes. Plus que s'intéresser aux réseaux sociaux qui se forment sur, par exemple,
Facebook, on questionne le rôle de cette entreprise dans la structuration des mar-
chés, les transformations des processus de production et de travail, la concentration

<footnote n="3">3. L'équipe est également labélisée Inria, sous la direction de M. Schoenauer, DR Inria.</footnote>
Pour répondre, il faut comparer l'activité et le fonctionnement des plateformes aux différentes interprétations qui ont été proposées de la société organisationnelle.

## 3.1 L'emprise des plateformes sur la société

Perrow (1991), qui analysait la société organisationnelle surtout en relation aux grandes entreprises privées, montrait que celles-ci créent des formes de **dépendance économique**, s'assurant la disponibilité des individus pour leurs besoins de main d'œuvre. Si les plateformes mettent à mal le modèle du salariat qui dominait au moment où Perrow écrivait, elles s'inscrivent dans une continuité d'objectifs et de pratiques par rapport à certaines caractéristiques et pratiques de l'entreprise organisée traditionnelle. Dans un contexte économique fortement appauvri par la crise financière de 2008, les opportunités d'emploi salariat se réduisant dans les secteurs traditionnels, le travail pour les plateformes (conduire pour Uber, livrer des repas pour Deliveroo, transcrire des textes pour Amazon Mechanical Turk), pourtant précaire et dépourvu de formes de protection sociale, devient incontournable pour une partie de la population (Casilli, 2019; Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019; Graham & Anwar, 2019; Gray & Suri, 2019; Lehdonvirta, Kässi, Hjorth, Barnard & Graham, 2019).

Perrow (1991) notait également l'**externalisation des coûts sociaux de l'activité organisée**, comme la pollution issue des processus productifs. La plateforme n'est pas étrangère à cette tendance. Son appétit pour les données (j'y reviendrai) engendre des coûts environnementaux collossaux (notamment avec les applications de l'intelligence artificielle, très gourmandes en ressources naturelles comme le montrent par exemple Crawford & Joler (2018) et Strubell et al. (2019)) et des risques en termes d'insuffisante protection des informations personnelles et de la vie privée des usagers, voire même des dérapages (Tubaro et al., 2014; Tubaro, 2018b).

Un dernier aspect mis en avant par Perrow (1991) est le contrôle, réalisé non seulement par voie hiérarchique mais surtout par des moyens automatisés et peu intrusifs, passant par la formalisation, la standardisation et la mesurabilité des activités réalisées. Les plateformes d'aujourd'hui poussent à l'extrême ces formes de contrôle, au moyen d'algorithmes basés sur une exploitation de plus en plus sophistiquée des données (Zuboff, 2019), capables d'imposer une discipline de manière autant discrète qu'efficace, pouvant aller jusqu'à « déactiver » des usagers sur la base de mesures de performance (Rosenblat & Stark, 2016; Rosenblat, 2018).

D'autres visions de la société organisationnelle comme celle de Tilly (1998) soulignent comment différents acteurs et groupes d'acteurs peuvent s'avérer gagnants ou perdants par leur capacité d'interagir avec l'organisation, dans un processus d'accaparement d'opportunités (*opportunity hoarding*). Une version de cette idée s'applique aux plateformes qui, selon Schor (2018), font en sorte que des membres des classes moyennes en trajectoire sociale descendante s'approprient des opportunités de travail rémunéré auparavant réservées aux classes populaires,
du pouvoir, le contrôle de l'information (Srnicek, 2016). En quoi ces plateformes,
à la de pointe de l'innovation technologique, modifient-elles le fonctionnement des
dispositifs traditionnels de coordination que sont le marché et l'entreprise, et qu'en
est-il de la frontière entre eux ? Je retrouve ainsi, sous un jour nouveau, la question
de fond qui a toujours inspiré ma recherche. Elle se lie à la **question de l'inno-
vation sociétale outre qu'économique et technologique**, dont ces nouveaux dis-
positifs sont aussi porteurs, avec la diffusion de projets de « *tech for good* » et le
mirage d'une économie « collaborative » ou « de partage » (Benkler, 2006; Botsman
& Rogers, 2010; Bauwens & Kostakis, 2017). Aurait-on, enfin, trouvé une manière
de coordonner les actions économiques permettant d'atteindre des objectifs autre
que la recherche de profit ? Là aussi, je retrouve sous une forme nouvelle, une ques-
tion qui a structuré ma recherche dès le début. Réapparaît également la question de
la **mise en chiffre du social, que permettent les données numériques, devenues
sources de valeur tout autant qu'objet de controverses et conflits**. Accumulées
par les plateformes, ces données sont à la base des transformations techno-socio-
économiques que connaît la société contemporaine, avec notamment le développe-
ment et le déploiement progressif de l'intelligence artificielle – par les algorithmes
de *machine learning* que ces données alimentent (Pasquale, 2015; Zuboff, 2019).
Se posent en même temps les questions de la quantification et de la formalisation
subsection 2.2), qui touchent en profondeur les sciences sociales.

Ces questions se sont concrétisées jusqu'ici en trois projets de recherche princi-
paux portant, respectivement, sur les réseaux sociaux dans l'économie dite « collab-
orative » (projet *Sharing Networks*, SN, sous-section 4.1), les effets de la platefor-
misation sur un secteur traditionnel, celui de la restauration (projet RESTO, que je
ne décris pas ici), et le travail des plateformes (projet *Digital Platform Labor*, Di-
PLab, sous-section 4.2). Ce dernier va se prolonger dans les années à venir grâce à
un financement que je viens d'obtenir de l'ANR pour un projet intitulé *The HUMAN
Supply Chain behind smart technologies*, HUSH (début prévu en automne 2019).
À ces recherches, se sont rajoutées deux initiatives plus transversales, visant à ani-
mer la réflexion sur les transformations de nos disciplines à l'heure des big data : la
co-coordination d'un numéro spécial de la *Revue française de sociologie* sur « Big
data, sociétés et sciences sociales » (sous-section 5.1) et l'organisation d'une jour-
née d'étude, suivie par un numéro spécial (à venir) de la revue *Social Networks* sur
*Recent ethical challenges in social network analysis* (sous-section 5.2).

Pour mener à bien ce programme de recherche, l'affectation à un laboratoire
d'informatique, et en particulier à une équipe spécialisée en machine learning et
intelligence artificielle, a été importante car elle m'a permis de me familiariser avec
les méthodologies et d'observer de près l'évolution du milieu de la technologie et
des enjeux auxquels il est confronté – notamment la vive demande d'impact socié-
tal, la concurrence très forte des centres de R&D des grandes multi-nationales du
numérique, les limites des infrastructures publiques, la « fuite des cerveaux » vers le
secteur privé. Il n'a pas pour autant été toujours facile de concilier les pratiques
de la discipline et celles de l'interdisciplinarité. Tout comme je manquais de re-
pères en machine learning à mon arrivée, mes collègues ne voyaient pas toujours en
quoi peut consister une problématique sociologique (ou économique). Dans le but
entrant en concurrence directe avec celles-ci et parvenant dans bien de cas à les exclure. La responsabilité de plateformes comme Uber ou Deliveroo est d'avoir distigmatisé des activités relativement peu qualifiées (conduire des voitures, livrer des marchandises), notamment en les associant à une culture dynamique et technophile. Les plateformes auraient ainsi creusé les inégalités, notamment au sein des couches les moins aisées de la population (Schor, 2017).

Dans tous les cas, les plateformes ont des effets potentiellement forts sur la société qui les entoure, et d'où elles puisent les ressources, notamment humaines, qui les font vivre. Elles prolongent ainsi des effets déjà avérés des organisations, tout en modifiant la manière dont ils se donnent à voir.

## 3.2 Deux niveaux d'action

Une conception alternative de la société organisationnelle, inspiré du principe de la « dualité » de Breiger (1974), est celle qui est proposée par Lazega (2015, 2016, 2017), partant du principe que l'action collective se déroule à plusieurs niveaux interdépendants, autant à celui de l'individu qu'à celui de l'organisation. La société organisationnelle apparaît alors comme **une société de classes où le pouvoir et la répartition des ressources sont liés au contrôle des appareils organisés.** Dans ce contexte, les individus façonnent leurs opportunités, stratégies et trajectoires à travers leurs capacités à intégrer les organisations et s'en servir. Chaque niveau (individu et organisation) a sa propre temporalité, et le résultat final se joue souvent en reportant le coût de leur « synchronisation » sur le niveau le plus faible.

Comment étendre ces idées aux plateformes ? Il est possible de voir les coûts de synchronisation comme une variante des coûts de transaction (Coase, 1937), dans le contexte des activités de coordination exercées par les plateformes, au milieu de différentes parties prenantes qui constituent des faces séparées du marché. Ces coûts émanent de la difficulté à prendre en compte simultanément les attentes, les besoins et les contraintes de toutes ces parties : par exemple, Deliveroo doit synchroniser l'activité de ses mangeurs, restaurateurs et livreurs pour que chaque repas arrive à destination dans le temps statué. Ces coûts que les technologies n'arrivent pas à comprimer peuvent affaiblir le modèle d'affaires de la plateforme : la réponse est alors de les **reporter sur les acteurs de la face de marché la plus dépendante économiquement.** L'exemple de la livraison instantanée montre que ce sont les travailleurs qui en font les frais (Aguilera et al., 2018). Ne pouvant guère modifier la temporalité des mangeurs qui commandent à midi et le soir, ayant peu de levier sur les restaurateurs qui doivent gérer leurs salles en plus des services à emporter, la plateforme pousse les livreurs à s'ajuster, pour qu'ils soient plus présents dans les zones et aux horaires où la demande est la plus élevée – quelles que soient leurs préférences et contraintes personnelles.

Un autre exemple est celui des plateformes de travail en ligne, où la réalisation de prestations ne nécessite pas la coprésence physique des parties intéressées. Ces plateformes sous-traitent des prestations allant du *design* et de la programmation in-
de créer les conditions d'un dialogue, j'ai aussi rejoint des projets déjà en cours, que je ne décris pas ici mais auxquels j'étais en mesure de contribuer car ils utilisaient des données socio-économiques. En même temps, pour rester ancrée dans ma discipline, j'ai profité de l'offre du plateau de Saclay en fréquentant régulièrement les séminaires de Sociologie Quantitative du CREST et surtout, les activités du groupe *Society & Organizations* d'HEC.

Pendant ces années, **mon activité d'enseignement est restée soutenue**. Je donne depuis 2014 un cours de « Sociologie des réseaux sociaux » aux étudiants du master « Sociologie et statistique » de l'ENS/EHESS 4. Depuis 2019, je donne également un cours de « Science des réseaux sociaux et économiques » aux élèves de troisième année de l'ENSAE, en collaboration avec F. Gargiulo (CNRS) – physicienne de formation, ce qui a permis de donner une tournure très inter-disciplinaire à ce cours. Je mets également à profit l'expérience d'enseignement aux doctorants que j'avais acquise à l'Université de Greenwich, dans un cours de *Research design* que je donne chaque année, depuis 2016, aux étudiants de première année du doctorat en Méthodes et théories de la décision de l'Université de l'Insubria (Italie). En 2018 et 2019, j'ai été également impliquée dans un cours à Télécom Paris (une école de l'Institut Polytechnique de Paris), où il s'agissait d'encadrer un groupe d'élèves ingénieurs pour qu'ils réalisent un projet pour une start-up incubée – une activité qui a eu l'avantage de me rapprocher du cœur de l'innovation socio-technique actuelle. En termes d'encadrement, j'ai dirigé les mémoires de plusieurs de mes étudiants de master (6 à l'ENS/EHESS, dont 1 est encore en cours, et 4 à l'ENSAE, dont 1 est en cours), en plus de mener à bien les 3 thèses que j'avais commencé à diriger à Greenwich et d'encadrer plusieurs stages (3 étudiants de niveau licence, 4 de niveau master).

Concernant l'animation de la recherche, je me suis engagée dans le système de l'Université Paris-Saclay auquel mon laboratoire est rattaché, en particulier avec une place dans le **bureau de la Maison des Sciences de l'Homme (MSH)**, actuellement dirigée par A. Torre. Sur un site très fortement dominé par les sciences dures, avec une orientation des investissements publics dans la recherche vers des enjeux que celles-ci portent (comme l'intelligence artificielle et le changement climatique), la MSH a un important rôle à jouer pour assurer l'intégration de nos disciplines et défendre leur apport à la réflexion, à la formulation des problèmes, et à la conception de politiques. Au delà de cette action locale, je me suis beaucoup investie dans la *Revue française de sociologie*, d'abord en tant que membre du comité de rédaction (2015-17), puis membre du comité de lecture (2017-19), et aujourd'hui à côté du directeur. Pendant trois ans, j'ai co-organisé (avec E. Ollion, CNRS ; G. Manzo, CNRS ; I. Petev, CNRS ; et I. Ermakoff, EHESS) un séminaire d'analyse des Structures et des Processus Sociaux (SPS) qui a eu lieu à écheance mensuelle à la Maison de la Recherche de l'Université Paris-Sorbonne.

Au niveau international, je participe à la **co-organisation de conférences**, en particulier la 2e Conférence Européenne sur les Réseaux Sociaux (EUSN) en 2016 (avec E. Lazega, L. Beauguitte et C. Prieur) et la prochaine *Sunbelt* (avec E. La-

<footnote n="4">4. À partir de l'année 2019-20, ce master devient le parcours « Quantifier en sciences sociales » (QESS) rattaché au nouveau master Sciences sociales de l'EHESS et de l'ENS-PSL.</footnote>
formatique jusqu'à de petites tâches de préparation de données (sous-section 5.2) à des exécutants qui les effectuent en ligne. La temporalité de la plateforme est essentiellement alignée sur celle des clients, qui se trouvent généralement dans des pays du Nord du monde (Graham et al., 2017) et qui publient des tâches durant leurs horaires de bureau. Les travailleurs n'ont pas la même temporalité, ne serait-ce qu'en raison du décalage horaire car beaucoup d'entre eux se trouvent dans des pays du Sud. Un excès d'offre massif entretenu par les politiques des plateformes (Graham & Anwar, 2019) les oblige à s'adapter, sans tenir compte de leurs circonstances de vie, préférences ou contraintes personnelles, les poussant jusqu'à travailler la nuit pour se synchroniser avec les horaires des clients (Lehdonvirta, 2018).

Ces coûts importent parce qu'ils sont déclencheurs des processus de création (ou renforcement) d'inégalités (sous-section 3.1) : c'est en imposant à un seul groupe de les prendre en charge, que la plateforme ouvre la voie à des formes de dépendance économique et d'accaparement d'opportunités ; c'est pour les gérer qu'elle en externalise une partie et/ou met en place des systèmes de contrôle. Par cet ensemble complexe de mécanismes socio-économiques, la plateforme peut devenir un système producteur d'inégalités et d'exclusion.

J'ai tenu à souligner la nature d'organisation de la plateforme du XXIe siècle, et à l'inscrire dans le prolongement des transformations sociétales forgées par les organisations tout au long du XXe siècle, comme une étape nécessaire pour déidéologiser les débats qui la rapprochaient trop vite du marché, et pour clarifier son rôle dans le système économique. Il s'agissait aussi de donner plus de cohérence à des résultats empiriques provenant d'approches disparates, et parfois de champs disciplinaires divers et déconnectés. Le résultat est un cadre riche qui met au jour la force des effets de l'avènement des plateformes sur l'ensemble de nos économies et sociétés. Les éléments de continuité qui se dégagent sont une aide pour la recherche tout autant que pour l'action, suggérant la possibilité d'étendre aux plateformes certains des concepts, outils, méthodes, et préconisations de politique publique qui ont déjà fait leurs épreuves dans l'analyse des organisations. Bien sûr, cette extension ne pourra pas se faire sans adaptation, et un enjeu pour la recherche à venir est de définir très précisément comment celle-ci peut se configurer en tenant compte des spécificités du monde des plateformes (comme la disparition du salariat).

## 4 Économie de partage et collaborative : la plateforme autrement ?

La conceptualisation de la société des plateformes ne saurait se passer d'une discussion des promesses de changement dont elle a été porteuse. Sa toute première diffusion vers la fin des années 2000 se démarquait par son lien étroit avec des espoirs d'innovation non seulement économique et technologique, mais aussi sociale, écologique et culturelle. On parlait moins d'économie des plateformes que d'une « économie du partage » (*sharing economy*), un terme plus chargé moralement même si
zega), la conférence internationale de la INSNA (International Network for Social Network Analysis), qui aura lieu à Paris en juin 2020, où environ 1 000 participants sont attendus. J'ai conservé mon rôle de **coordinatrice d'un groupe dans la British Sociological Association** (sous-section 2.5) et j'ai co-fondé en 2017 avec A.A. Casilli (Telecom Paris), M. Graham (Université de Oxford), K. Gregory (Université d'Édimbourg) et J. Schradie (IEP de Paris), **ENDL (European Network of Digital Labor studies)**, un réseau de chercheur.e.s intéressé.e.s au travail des plateformes, qui a organisé deux journées d'études internationales en 2017 à Paris et à Louvain, ainsi que des séminaires à Paris et des **meetups** à Londres. À mon initiative, le réseau est ensuite devenu INDL (International Network of Digital Labor studies) grâce à une subvention jointe franco-canadienne (avec A. Delfanti, Université de Toronto) qui nous a permis d'étendre nos activités de l'autre côté de l'océan en organisant deux ateliers parallèles en 2019, à Paris (juin) et à Toronto (octobre). Il s'agit, par ces initiatives, de prolonger mes intérêts de recherche en les insérant dans des cercles de discussion plus vastes et en me donnant les moyens de discuter mes idées avec des spécialistes, d'entamer des collaborations, de faire connaître mes travaux tout en restant informée des avancées récentes.

Les grands chantiers qui viennent d'être décrits sont tous directement ou indirec-
tement issus du projet que j'avais proposé pour mon recrutement au CNRS. Il s'agit
dans tous les cas de s'intéresser aux **manières dont les technologies numériques**
**participent au changement social, en tenant compte des acteurs qui en sont les**
**porteurs, ceux qui s'y alignent, ceux qui les subissent et ceux qui y résistent**
(ou qui en proposent des usages alternatifs). Aussi, il s'agit dans tous les cas d'en-
jeux liés à une économie qui se donne à voir de plus en plus comme une **économie**
**des données** (les big data qui définissaient le coloriage de mon poste). Dans ce**
contexte, l'information numérisée constitue la ressource première pour que les pla-
teformes monétisent leur activité de mise en relation d'acteurs divers, pour que les
entreprises gèrent l'incertitude du marché, et que les développeurs de technologies
« intelligentes » construisent de nouveaux algorithmes.

3 Réseaux sociaux, organisationnels et numériques

Ayant parcouru les grandes étapes de mon évolution de chercheuse, il est main-
tenant utile de rentrer dans les détails des principaux projets de recherche auxquels
je me suis consacrée, à partir du moment où mes intérêts ont commencé à glisser de
l'économie vers la sociologie.

J'évoque d'abord un projet dans lequel j'ai eu un rôle plus marginal mais qui, ayant été la première étape dans mon parcours de découverte de la sociologie des réseaux sociaux et organisationnels, a marqué mon évolution, influençant durablement mes orientations de recherche (sous-section 3.1). Ces réseaux sont non numériques : **l'imagination sociologique** s'est servie pendant longtemps des « réseaux sociaux » pour objectiver les interdépendances qui structurent l'action (notamment collective) au sein d'organisations, d'autres contextes et de cercles
son sens et son périmètre étaient loin d'être consensuels. Forme d'action collective émergente, la plateforme semblait initialement adresser, dans un contexte technologiquement transformé, le problème récurrent de la conciliation entre logiques de profit et logiques de don<fnref n="3" />, qui s'était été déjà posé maintes fois sans jamais être résolu (par exemple au regard du secteur coopératif, de l'économie sociale et solidaire, de la micro-finance, de l'investissement socialement responsable).

Ces promesses à l'apparence inédites se situaient dans la continuité d'un imaginaire du numérique qui, dès les années 1990, avait cru en une « économie du don high-tech » (Barbrook, 2000 (1999)), une forme de « communauté » (Wellman & Gulia, 1999) en ligne cohésive et régie par un sentiment d'identité fédérateur (Rheingold, 2000), avec des comportements pro-sociaux (Kollok, 1999). Encore dans les années 2000, le vocabulaire du web faisait ressortir la réciprocité, la gratuité, le don (Alter, 2009; Caillé, 2000) tout autant que l'« amitié » (Boyd, 2006; Casilli, 2010; Doueihi, 2011), avec d'ailleurs des exemples à succès de projets à la structure communautaire et coopérative comme Wikipedia.

L'économie du partage des années 2000 est héritière de ces traditions, même s'il n'y en a pas une seule définition, s'agissant d'une juxtaposition d'objectifs, de positions politiques, de visions de la société. Il est utile de les parcourir brièvement, avant d'analyse leur mise en œuvre.

## 4.1 La brève illusion du partage

L'idée d'une économie du partage a pris différentes formes, visant d'abord à une rénovation de nos **modes de consommation**, fondée sur la mise en commun d'actifs excédentaires, matériels et immatériels, comme dans le célèbre exemple de la personne, que cinquante millions d'américains posséderaient mais qui ne serait utilisée, en moyenne, qu'une dizaine de minutes pendant toute sa durée de vie (Botsman & Rogers, 2010). La partager allait alors éliminer le gaspillage, permettre de faire des économies, et contribuer à un changement des normes sociales en dévalorisant la propriété par rapport au simple accès (Rifkin, 2001). Dans la sphère de la **produc-tion**, étaient mis en avant des modèles en pair-à-pair, avec partage des connaissances (Bauwens & Sussan, 2005) et réappropriation des savoirs traditionnels à côté des technologies numériques. Les communautés de développeurs de logiciels « open source » étaient un exemple souvent évoqué des gains de productivité se produisant lorsque chacun contribue, sans que personne n'ait l'exclusive propriété du résultat.

Ces espoirs ne se sont pas matérialisés. Il est désormais clair qu'il ne s'agit guère de partage ni de collaboration, mais d'une offre de services commerciaux, portée par la croissance parfois spectaculaire de grandes plateformes multi-nationales à

<footnote n="3">³ J'utilise le concept de don au sens large pour dénoter toute logique d'échange qui s'écarte de la pure poursuite du profit. Je peux ainsi couvrir le large éventail de formes que cette notion a pris au sein de l'économie des plateformes, tout en permettant de la mettre en rapport avec une littérature plus générale et à une histoire dont les origines précèdent de loin celles des technologies numériques.</footnote>
**sociaux.** Il s'agit d'utiliser, par exemple, les relations informelles de conseil entre les membres d'une organisation, non nécessairement médiatisées par ordinateur, pour voir comment des idées se répandent, des influences se transmettent, des hiérarchies non officielles se forment. Une littérature qui était déjà florissante avant l'esor d'internet, avait montré que les relations encastrent l'action économique et que leur connaissance apporte d'importants éléments pour comprendre la performance des organisations, la diffusion de normes et d'opinions parmi leurs membres, leur manière de gérer la concurrence sur le marché.

Formée dans ce contexte, je me suis intéressée plus tard aux réseaux socio-
numériques. La locution « réseaux sociaux » s'est banalisée avec la diffusion des
services de réseautage en ligne, qui permettent la mise en relation d'acteurs parfois
même très différents. Pourtant, une fonction « désocialisante » leur a souvent été
attribuée, et ce n'est qu'après de longs débats qu'il a été admis que **les outils nu-
mériques constituent des vecteurs de socialisation tout comme les réseaux pré-
sentiels** déjà connus, et s'intègrent aux autres modes de la coordination humaine
(Wellman, 2001; Ellison et al., 2007; Casilli, 2010). Je présente deux de mes prin-
cipaux projets sur ce sujet dans les sous-sections 3.2 et 3.3.

## 3.1 Statut et normes dans les réseaux organisationnels

Ma première expérience de recherche sociologique sur les réseaux organisation-
nels (sous-section 2.3) a été la participation à un projet, dirigé par E. Lazega et L.
Mounier, sur le Tribunal de Commerce de Paris, une institution chargée d'aspects
importants de la régulation des marchés en France. Avec des juges issus du monde
des affaires, le Tribunal constitue un cas intéressant de « régulation conjointe » (La-
zega & Mounier, 2003) des marchés. Mon rôle initial (2007) était la spécification
et estimation d'un modèle d'évolution du réseau, utilisant la méthode d'inférence
statistique dite « modélisation stochastique orientée acteur » (Snijders et al., 2010)
pour tester différents critères de formation de liens afin de tirer des conclusions sur
l'émergence et le partage de connaissances, normes et croyances. Dans le temps,
ma connaissance du contexte empirique s'est affinée, et j'ai pu prendre l'initiative
de développer et piloter en autonomie des analyses, en impliquant d'autres cher-
cheur.e.s et en appliquant aussi d'autres méthodes comme la modélisation et simu-
lation multi-agents (Rouchier & Tubaro, 2011; Rouchier, Tubaro & Emery, 2014).

L'analyse porte sur les relations de conseil intra-organisationnelles qui canalisent
les flux d'information et de connaissance entre les membres. Malgré leur nature par
définition informelle, ces relations ne manquent de refléter les multiples formes de
statut des membres, à la fois formelles et informelles, susceptibles d'éclairer le pro-
cessus de régulation intra-organisationnel sous l'angle double des normes retenues
par les individus, et de leur statut relatif. La recherche montre une forte centrali-
sation due à la hiérarchie formelle, endogénéisée par les acteurs et reproduite dans
leurs interactions informelles (Lazega, Mounier, Snijders & Tubaro, 2008; Lazega,
Mounier & Tubaro, 2010). Malgré des oscillations dans le temps, avec des phases
but lucratif comme Airbnb et Uber. La consommation contrôlée et respectueuse de l'environnement que prônaient Botsman & Rogers (2010) a largement laissé la place à ce que d'aucuns appellent l'économie de la « fonctionnalité », où l'intérêt pour l'efficacité d'un service prévaut sur ses retombées sociales, culturelles ou environnementales. Des plateformes comme Uber et Airbnb qui suscitaient des enthousiasmes au début par leur promesse de contribuer au lien social en valorisant la rencontre et l'hospitalité, se sont trouvées au centre d'âpres polémiques pour leur traitement des travailleurs, leur désinvolture fiscale, leurs externalités négatives sur le trafic urbain, la disponibilité de logements et les prix de l'immobilier (Ravenelle, 2019; Rosenblat, 2018). Le débat s'est déplacé sur le travail, précarisé et dépouillé de ses prérogatives en termes de droits et d'accès à la protection sociale (Casilli, 2019; Gray & Suri, 2019; Roberts, 2019; Scholz, 2016)). Certains des promoteurs des débuts ont pris leurs distances par rapport aux formes les plus ouvertement commerciales (Bauwens, 2015; Bauwens & Kostakis, 2017), et un représentant de premier plan de OuiShare a déclaré le collaboratif « fini » (De Grave, 2016).

La consommation engagée (achat de produits du commerce équitable, de l'agriculture biologique, ou de producteurs locaux) n'a pas pour autant complètement disparu, et certains usagers continuent de penser qu'elle fait partie des solutions, non du problème (Fitzmaurice et al., 2018). Elle est pourtant restée en retrait, gérée principalement au niveau local, paradoxalement par des organisations pas ou peu numérisées : par exemple dans le champ de l'alimentation, des coopératives (comme La Louve à Paris), des AMAP (Associations pour le Maintien de l'Agriculture Paysanne), des initiatives de jardins partagés comme les « Incroyables comestibles » (Bouré, 2017). La production en pair-à-pair résiste dans des **niches** comme les makerspaces, les repair cafés et les fablabs (Berrebi-Hoffmann et al., 2018). D'autres initiatives voient la participation active des collectivités locales, notamment les « Sharing cities », les villes du partage, qui permettent à l'échelle locale d'expérimenter de nouvelles solutions dans la mobilité, le logement, la prise en charge des enfants ou des personnes âgées dans le voisinage, sous l'exemple de villes pionnières comme Séoul, Barcelone et Amsterdam (McLaren & Agyeman, 2015).

Loin d'être exhaustive, cette liste suggère que toute la volonté de renouvellement social des premiers porteurs des principes du partage ne s'est pas effacée. Le champ s'est restructuré sans totalement expulser sa dimension la plus idéaliste, mais en confiant sa gestion à des organisations autres que les grandes plateformes désormais familières à tout un chacun. Pour résister, elles en sont venues à occuper des positions marginales. La société des plateformes n'arrive pas mieux que la société organisationnelle à concilier objectif de profit d'une part, et objectifs sociaux, culturels et environnementaux de l'autre : ils coexistent, le premier au centre, les seconds en périphérie.
d'accélération de la centralisation suivies de phases de ralentissement (Tubaro, Lazega & Mounier, 2008), peu de forces endogènes opèrent pour mitiger durablement cette tendance. On en conclut que dans des organisations caractérisées par une forte centralisation due à la hiérarchie formelle, l'orientation normative de la majorité des individus a un impact direct relativement faible sur l'évolution de la structure sociale, se limitant à renforcer l'alignement sur les positions (telles qu'elles sont perçues) de la hiérarchie, et ce d'autant plus que les hiérarchies formelle et informelle sont similaires (Lazega, Mounier, Snijders & Tubaro, 2008; Lazega, Mounier & Tubaro, 2011; Lazega, Mounier, Snijders & Tubaro, 2012).

## 3.2 La sphère privée sur internet : « entrepreneurs moraux » et activistes

Les pratiques de plus en plus répandues de partage et de mise en visibilité en ligne ont été souvent interprétés comme des changements de valeurs, conduisant nos sociétés à la « fin de la vie privée ». J'ai piloté un projet, bénéficiant d'une subvention de 30 000 euros de la Fondation Cigref en 2011-12, visant à examiner le bien-fondé de cette hypothèse (THEOP, *The Hypothesis of the End of Privacy*, avec A.A. Casilli, Telecom Paris 5). Avec la simulation informatique multi-agents, j'ai étudié la formation de liens affinitaires en ligne, tenant compte de la manière dont les usagers arbitrent entre formation de capital social, qui exige le dévoilement de traits distinctifs à des segments de leurs réseaux personnels, et protection de leur domaine privé, dans un processus continu de négociation de la frontière public-privé avec leur entourage. Le concept de vie privée se transforme : l'ancienne notion de privacy comme « pénétration » dans l'espace intime d'une personne laisse la place à une privacy comme « négociation », contextuelle et évolutive, dépendant de l'environnement social de chacun et de son encastrement dans des réseaux sociaux (figure 2).

Les fournisseurs de services numériques, en revanche, sont toujours motivés à élargir la sphère publique des usagers aux dépens de la sphère privée, d'une part pour augmenter le nombre d'utilisateurs (grâce à des contenus plus riches et variés), d'autre part pour collecter des données exploitables à des fins commerciales. La valeur des données s'accroît par leur structure en réseau : par exemple, le ciblage publicitaire gagne en efficacité lorsque l'usager se voit proposer un produit que l'un de ses amis, aux goûts très proches, a déjà apprécié. Inciter l'usager à se dévoiler de plus en plus tout en élargissant son réseau social et/ou en intensifiant les interactions avec ses membres, a été alors une stratégie de croissance des géants du web.

Le modèle fait apparaître les « cycles » de conflits qu'engendrent les réactions des usagers lorsque les entreprises changent les politiques de confidentialité (Tubaro, Casilli & Sarabi, 2014b) – un résultat validé par une série de faits empiriques

<footnote n="5">5. Mon ancienne doctorante Y. Sarabi était recrutée comme assistante pour ce projet, et a co-signé la publication qui en est issue.</footnote>
## 4.2 Décentralisation et coopération

Notons avant de conclure une spécificité de la diffusion de ces mouvances en France, où la terminologie du partage a été toujours un peu en retrait par rapport à la désignation « économie collaborative » ou « société collaborative », en partie sous l'influence du groupe OuiShare. Selon les dires de ses fondateurs, cette interprétation faisait référence à « des systèmes qui ne sont fondés ni sur la hiérarchie, ni sur la compétition », éloignés d'une économie « qui n'est après tout que l'agrégat de structures organisées verticalement entrant en compétition entre elles pour l'accès aux ressources » (De Grave, 2016). Dans le livre-manifeste du groupe, la « société collaborative » est définie comme « la fin des hiérarchies » (Filippova, 2016). Ces prises de position qui se réfèrent indirectement, quoique un peu naïvement, à la tension entreprise/marché (section 2), révèlent tout de même une grande ambition d'ouvrir la voie à des modèles égalitaires de création et de répartition de la valeur.

La réflexion sur la coordination économique et la recherche de formes plus pous-sées de décentralisation et horizontalité continuent aujourd'hui. Ces questions sont au cœur des expérimentations non seulement de OuiShare, mais aussi d'autres pe-tites organisations engagées comme le collectif néo-zélandais Enspiral, qui est allé très loin dans le développement de technologies pour la démocratie directe dans la décision collective. Se développe en même temps le mouvement du coopérativisme des plateformes (Scholz, 2016; Scholz & Schneider, 2017), qui sans vouloir éliminer le modèle de la plateforme dans son ensemble, met en cause son orientation au ser-vice du profit, dans la tradition du mouvement coopératif qui se posait en alternative à l'entreprise tout en coexisting avec elle.

Encore une fois, résistent des initiatives et actions qui ont pu se positionner sur des niches. La prise en compte des coûts de synchronisation (section 3) aide à comprendre les raisons de cette dynamique de marginalisation des versions plus idéalisées de l'économie des plateformes. C'est la participation des individus à des organisations, plateformes ou autres entités collectives, porteuses de valeurs, qui engendre une dynamique d'interactions résultant en une distribution de ressources et de pouvoir. Les coûts de synchronisation ont été moins élevés pour les plate-formes (et leurs gérants) quand elles ont épousé des logiques de profit, par rapport à celles qui ont milité pour des logiques et des valeurs alternatives. La temporalité plus longue qu'exigerait un changement plus profond des valeurs, a défavorisé ces dernières à partir du moment où elles se sont vues concurrencées par des rivales acceptant d'adopter des logiques commerciales.

L'avenir des objectifs d'innovation sociale outre que technologique et écono-mique, restés à la périphérie, est ouvert. La lecture proposée ici amène à voir leur évolution potentielle comme un **terrain de lutte sur les utilisations possibles de la technologie** : les valeurs qui s'affrontent et leurs chances d'affirmation éventuelles ne peuvent être comprises qu'en lien avec les acteurs (individuels et collectifs) qui en sont porteurs, leurs liens avec les plateformes les plus centrales et l'évolution des modèles d'affaires de celles-ci. L'enjeu pour la recherche est de saisir le posi-tionnement des acteurs dans le système des valeurs et leurs interdépendances, afin
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Fig. 2** Gauche : représentation schématique de l'idée de *privacy* comme « pénétration ». Droite : représentation schématique de l'idée de *privacy* comme « négociation ». Source : projet THEOP.</figcaption></figure>

au niveau macro-social, avec en particulier une progression graduelle, d'une impli-
cation spontanée de groupes d'activistes vers une **institutionnalisation du conflit**,
avec la constitution d'organisations durables de défense de la vie privée, le concours
des autorités publiques, et de plus en plus d'échos dans les médias. On peut alors,
suivant Becker (1985 (1963)), qualifier les entreprises du web d'« **entrepreneurs
de morale » : loin de suivre une tendance existante à l'affaiblissement de la va-
leur du privé, les géants comme Facebook et Google l'ont anticipée et activement
soutenue. Il n'y a pas de tendance linéaire vers la fin de la sphère privée, mais une
transformation de l'interprétation de celle-ci, qui se produit de manière complexe
et accompagne l'émergence de nouvelles formes d'opposition et de conflictualité,
spécifiques à l'objet, et en lien étroit avec les intérêts économiques en jeu.

La leçon à tirer de ce projet dans son ensemble est que les technologies ont étendu
notre compréhension de la vie privée et augmenté (non diminué !) nos attentes. À
plusieurs années de la réalisation de ce projet, on s'aperçoit que la stratégie des
géants du web qui ont cherché à forcer la fin de la vie privée, n'a pas abouti et
a été progressivement abandonnée. Les entreprises se montrent actuellement plus
attachées à la protection de la vie privée. Des pratiques douteuses n'ont pas pour
autant disparu, et des scandales continuent d'éclater, comme le cas très médiatisé de
la fuite de données imputée à Cambridge Analytica en 2017.

Ma recherche actuelle sur le micro-travail (sous-section 4.2) met à jour des nou-
veaux défis pour la protection de la vie privée, et ouvre des pistes pour prolonger
la réflexion entamée avec cet ancien projet. Pour transformer les contenus crées par
les usagers en des données exploitables par leurs algorithmes de *machine learning*,
les entreprises ont recours à du micro-travail payé à la pièce. Des ouvriers du clic,
souvent localisés dans des pays à faible coût de la main-d'œuvre, s'occupent par
exemple d'annoter des photos des vacances en ligne en rajoutant des tags qui iden-
tifient les lieux, la saison, ou les commerces présents. Il se peut alors que des in-
formations à caractère personnel soient confiées à des tiers, notamment à l'étranger,
sans que la personne concernée en soit consciente. Outre les plateformes sociales,
l'inquiétude concerne les objets connectés comme les assistants virtuels : les mots
de faire apparaître les processus dynamiques qui soutiennent certaines valeurs et en
délaissent d'autres, produisant différents scénarios pour l'avenir.

5 Plateformes, travail et production de données

L'économie des plateformes nécessite des données, tout comme l'économie indus-
triable du XXe siècle exigeait de l'énergie. Les données constituent l'atout informa-
tionnel qui permet aux plateformes de réduire les coûts de transaction et de s'im-
poser comme intermédiaires entre différentes parties prenantes (section 1). Elles en
constituent donc la ressource économique primaire. On voit émerger autour des don-
nées une reconfiguration des systèmes de production et d'accumulation tout autant
que des relations sociales. Pour appréhender ces transformations, il convient alors
de reprendre au sujet des données numériques le questionnement que Desrosières
(2005, p. 6) avait appliqué aux statistiques et à la quantification du social, considé-
rant sans jamais les séparer « leurs apports de connaissance et les circuits sociaux
de leur mise en forme et de leurs usages ». Les données sont à la fois partie de la
boîte à outils des chercheur.e.s, et leur **objet d'étude substantif** dans la mesure où
elles transforment la société qui les entoure.

Kitchin (2014) nous rappelle que loin du sens littéral du mot, qui fait référence à ce qui nous aurait été donné, qui se trouverait (pour ainsi dire) dans la nature et ne devrait qu’être saisi et utilisé, **la donnée est produite**. Comme une enquête statistique est issue du travail de ses concepteurs, enquêteurs et codeurs, soutenus par des investissements institutionnels parfois conséquents, les données numériques n’existeraient pas sans une importante activité humaine et sans la direction ou coordination centralisée qui la met en œuvre et l’accompagne (Bastin & Tubaro, 2018, p. 390). Il faut alors regarder de plus près les conditions de production et d’usage des données, en considérant d’abord la codification, la formalisation de toute action ou interaction médiatisée par ordinateur, débouchant l’émergence d’un véritable marché du travail en ligne lié à la donnée.

5.1 Formaliser l'informel pour sa mise en données

L'avènement des technologies numériques a ravivé une réflexion déjà ancienne qui opposait le formel et l'informel comme deux modalités différentes de l'action, individuelle et collective. Les premières recherches sur la socialisation en ligne mettaient l'accent sur une participation à l'apparence large, libre et ouverte, sur la spontanéité des interactions et des discussions, sur l'anonymat ou le pseudonymat. On a pu parler d'expert-amateur (Flichy, 2010), d'influenceur, de micro-célébrité (Senft, 2008) au sujet des personnes dont le statut officiel ne faisait pas entrevoir le succès qu'ils allaient obtenir en ligne. Selon Lance Bennett & Segerberg (2013), l'« action connective » spontanée rendue possible par les technologies numériques dépasserait
que les usagers croient avoir adressés à un robot sont parfois écoutés et transcrits par des humains, chargés de vérifier le bon fonctionnement des algorithmes de reconnaissance vocale, et de corriger d'éventuelles erreurs (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019). Il s'agira alors de prendre en compte l'encastrement de la vie privée dans le social (les relations de chacun) et dans l'économique (la chaîne de production de valeur des plateformes).

## 3.3 Réseaux sociaux, usages numériques et troubles alimentaires

Je m'attarde maintenant sur la recherche « La sociabilité 'Ana-mia' : une approche des troubles alimentaires par les réseaux sociaux en ligne et hors-ligne » (ANAMIA), financé par l'ANR à hauteur de 300 000 euros sur la période 2010-13, que j'ai réalisé en collaboration avec cinq équipes françaises, à savoir le CMH-ENS-CNRS (L. Mounier), l'EHESS (A.A. Casilli et C. Fischler), Aix-Marseille Université (J. Rouchier), l'Université de Bretagne Occidentale (C. Fraïssé et E. Masson), et Telecom SudParis (P.-A. Chardel et P. Maigron). Dans le temps, la collaboration a intégré plusieurs étudiant.e.s et jeunes chercheur.e.s (P. Araya, M. Boutet, S. Bubendorff, F. Pailler, D. Pereira, C. Shields, C. Strugala), professionnels freelance (Q. Bréant, R. Clemente, A. Quérel) et s'est ensuite étendue à des chercheur.e.s à l'étranger (F. Pallotti et C. Smith, Université de Greenwich, et T.W. Valente, University of Southern California).

L'étude portait sur les sites web, blogs et forums autour de l'anorexie mentale et la boulimie (« ana » et « mia » dans le jargon d'internet, figure 3). Connus depuis le début des années 2000, ces sites ont été au cœur de controverses récurrentes, certains d'entre eux montrant les troubles alimentaires sous un jour favorable, et les considérant même comme un choix de vie. Comme les sciences sociales furent décisives pour la connaissance des troubles alimentaires *avant* la diffusion d'Internet (Darmon, 2003), il fallait les mobiliser à nouveau pour saisir la sociabilité en ligne, et ses effets sur les comportements et la santé. Face à une pénurie de littérature sur ce thème (Casilli, Tubaro & Araya, 2012), le projet ANAMIA réalisait la première étude des réseaux sociaux des usagers de ces sites, en ligne et en face-à-face, en perspective comparative en France et au Royaume-Uni. Par ce sujet, je pouvais étudier les rapports entre réseaux sociaux en ligne et présentiels, avec leurs similarités et différences. C'était aussi un angle pour aborder la question des communautés en ligne, ainsi que celle des réseaux personnels et de leurs effets sur les comportements.

ANAMIA articulait l'usage de simulations informatiques multi-agents (Casilli, Rouchier & Tubaro, 2014), données nativement numériques (cartographies du web, (Casilli et al., 2013b)), entretiens semi-directifs, et une enquête en ligne, pour laquelle nous avons développé **des méthodes novatrices de collecte de données de réseaux personnels**, avec notamment un logiciel graphique permettant aux enquêtés de « dessiner » l'ensemble de leurs liens (« sociogrammes ») sur ordinateur, dans le cadre de leur réponse au questionnaire (Tubaro, Casilli & Mounier, 2014a; Tubaro, Ryan & D'Angelo, 2016). La figure 4 en représente un exemple. Cette tech-
désormais la capacité des organisations traditionnelles (l'« action collective » clas-
sique). Ces aspects ne pouvaient que séduire les premiers promoteurs de la société
qu'ils appelaient collaborative (section 4), intéressés à la flexibilité, au changement
et à la mobilité. L'opposition du collectif OuiShare à la « hiérarchie » (sous-section
4.2) peut s'interpréter aussi comme un rejet de tout ce qui est officiel, explicite, écrit,
statué dans des règles et par là, rigide et susceptible de freiner le dynamisme d'une
organisation.

La recherche sur les organisations avait déjà résolu cette tension dans des
contextes plus classiques. Depuis l'école des « Relations Humaines » (Mayo, 1949),
on connaissait l'existence d'une organisation **informelle** (officieuse, non reconnue)
avec des règles implicites, une connaissance partagée « tacite », une culture et même
des rôles sociaux qui peuvent avoir émergé spontanément par l'interaction des ac-
teurs. De fait, les structures formelles et informelles définissent simultanément et
concurremment les règles d'action et le pouvoir réel des membres (Crozier & Fried-
berg, 2014; Reynaud, 1988). Ainsi, la prise en compte des structures formelles ne
peut pas perdre de vue ce qui relève de formes organisationnelles plus floues ou en
voie de constitution.

Les actions et interactions médiatisées par ordinateur ne sont pas pour autant de
même nature que les actions informelles en présentiel et, malgré leur spontanéité
apparente, laissent réapparaître des éléments de formalisme. Toute action en ligne
– aussi petite soit-elle, y compris un simple clic ou un « j'aime » – laisse une trace
numérique (Merzeau, 2009) qui alimente des bases de données : elle est codifiée,
enregistrée, mémorisée et mise en relation avec d'autres traces/données. Malgré des
interfaces faciles d'usage et même ludiques, l'usager est de plus en plus directement
en prise avec les systèmes de données, dont il est consommateur tout en les alimen-
tant par ses propres actions (Liu, 2004). Aussi, ces données sont agrégées dans des
profils personnels de plus en plus riches et détaillés – d'autant plus que l'anonymat
et le pseudonymat de l'internet des origines se sont largement perdus (Boyd, 2012).
Les usagers le savent et y font de plus en plus attention. Les pages sur lesquelles
ils ont cliqué, les contenus qu'ils ont « aimé », influenceront l'offre de contenus et
de pages qui leur seront proposés à l'avenir. Leur présence web sera d'autant plus
conforme aux règles et aux attendus des fournisseurs de services qu'ils en anticipent
les conséquences, dans une logique de mise en visibilité de soi très contrôlée (Ca-
silli, 2010). On ne saurait retrouver ici l'invisibilité traditionnellement attribuée aux
processus sociaux informels.

Plus les actions obéissent à des codes et des règles formelles simples, plus elles
peuvent être intégrées aisément dans des bases de données. Ajouter quelqu'un sur
Facebook ou Linkedin exige une interaction codifiée, qui n'a guère d'équivalent
dans la communication en face-à-face, avec une requête explicite à laquelle le des-
tinataire doit répondre positivement. Le choix d'établir un lien est enregistré dans
les profils des deux personnes concernées, de sorte qu'aucune divergence d'inter-
prétation n'est plus possible. Il s'agit d'un acte quasiment public, visible et traçable
(Casilli, 2010, p. 272), sans rapport avec les contenus de la relation, et encore moins
avec les sentiments ou la proximité émotionnelle.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Fig. 3** La blogosphère « ana » et « mia » française en 2010. Les nœuds représentent les sites web, blogs et forums, avec les liens hyper-textuels les connectant. La taille des nœuds est proportionnelle à leur centralité de degré (nombre de liens), la couleur est d'autant plus foncée que la centralité d'intermédiarité (nombre de chemins sur lesquels se trouve un nœud) est élevée. Source : projet ANAMIA.</figcaption></figure>

nique, auparavant utilisée seulement sur papier, a suscité l'intérêt de nombreux col-
lègues autant en France qu'en Grande-Bretagne, et a nourri le projet de numéro
spécial de la revue *Sociological Research Online* sur la visualisation dans la re-
cherche sur les réseaux sociaux, notamment en s'appuyant sur des méthodes mixtes
(D'Angelo, Ryan & Tubaro, 2016).
En ce sens, les « réseaux sociaux » en ligne ne représentent guère les mêmes relations que l'amitié ou la collaboration au sens traditionnel de ces termes – même s'il est désormais admis que la sociabilité en ligne s'articule avec la sociabilité humaine au sens plus général (Wellman et al., 2001; Wellman, 2001). Les relations qu'enregistrent les données numériques reflètent les principes et les priorités des plateformes, et conservent la forme et la structure que celles-ci imposent. Les plate-formes et leur conception technique établissent (par exemple) ce que veut dire être en contact, ou si la réciprocité est nécessaire pour valider un lien. Ces considérations invitent à la prudence lors de toute tentative de généraliser la connaissance des comportements numériques à d'autres univers sociaux (ou inversement).

En somme, la numérisation de pans entiers de la vie économique et sociale entraîne ce retour du formalisme, essentiel pour la mise en données de l'expérience des usagers. Le quotidien devient calculable, et mis au service de l'économie de la donnée dans laquelle prospère la plateforme (Alaimo & Kallinikos, 2017). Les relations en ligne s'insèrent dans un ensemble de médiations techniques et de contextes et modes d'usage qui leur sont propres. Elles sont l'émanation des orientations politiques, ontologiques et épistémologiques ainsi que des intérêts économiques de la plateforme.

## 5.2 Un marché du travail de la donnée

La codification et la formalisation de toute action ou interaction médiatisée par or-dinateur, sont les conditions de production de la donnée numérique. Il s'agit parfois d'instruire et de diriger les usagers pour que des données exploitables puissent être extraites de leurs pratiques. Par exemple, TripAdvisor incite les vacanciers à for-maliser leur expérience en notant un hôtel sur une échelle donnée, et se sert de cette note pour ajuster la position de l'hôtel dans son classement, et/ou pour décidder des publicités à lui associer. von Ahn et al. (2008) ont révélé que le bien connu « re-Caption » que le système d'identification de Google utilisait pour distinguer un usager humain d'un bot, servait également à classer et interpréter des données visuelles lorsque les algorithmes de reconnaissance d'images n'arrivaient pas à reconnaître (par exemple) des noms de rues dans des photographies de trafic urbain.

Dans d'autres cas, la plateforme paie des travailleurs pour leur faire produire ou enrichir les données dont elle a besoin. Il s'agit par exemple de se faire aider à caté-goriser les photos des logements que les hôtes mettent sur leur profil Airbnb, lorsque les légendes rajoutées par ceux-ci sont insuffisantes ou imprécises (Yao et al., 2018). Il faut alors que des fournisseurs extérieurs classent ces images correctement et y rajoutent les étiquettes nécessaires, par exemple pour distinguer des pièces (cuisine, salle à manger etc.). La commande est segmentée en un grand nombre de petites tâches rapides et fortement standardisées, pour qu'elles soient exécutées par des prestataires payés à la pièce à l'aide de plateformes de « micro-travail » comme Amazon Mechanical Turk, Appen, Clickworker, Lionbridge et Microworkers. Chaque prestataire va classer et étiqueter un petit nombre de ces images, mais
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Fig. 4** Un sociogramme tel qu'il pouvait être dessiné par un participant à l'étude ANAMIA. L'enquêté est symbolisé par le cercle blanc au centre, les petits cercles bleus qui l'entourent représentent ses contacts, les lignes droites sont des liens entre eux et les lignes courbes sont des groupements ou « cercles sociaux ». Leur distance du centre représente leur proximité relationnelle avec l'enquêté.
Source : projet ANAMIA.</figcaption></figure>

Sur le plan substantif, par rapport à ce qui ressortait de la presse, l'étude a res-
titué une image bien plus nuancée de ces groupements (Casilli, Mounier, Pailler &
Tubaro, 2013a). Nous avons diffusés largement nos résultats dans des publications
grand public et des articles dans la presse (section 6). Les auteurs et utilisateurs
des sites « ana » et « mia » construisent des réseaux d'entraide qui facilitent le
partage autour de l'alimentation, restaurent une « commensalité » que la maladie
aurait autrement détruit, et accompagnent parfois l'accès aux soins (Casilli & Tu-
baro, 2016). Sans rejeter les savoirs médicaux établis, ils constituent des espaces de
discussion qui orientent la diffusion de connaissances et croyances autour de l'ali-
mentation (Casilli, Rouchier & Tubaro, 2014). Le soutien y joue un rôle important :
si la participation à ces communautés peut entretenir des comportements de santé
risqués (le sujet s'enfonçant dans le trouble), les membres s'alertent aussi récipro-
quement, s'entre-aident à gérer les conséquences de la maladie (Tubaro & Mounier,
2014). Les réseaux personnels peuvent aider à retrouver une image de son propre
corps plus cohérente avec la norme sociale et médicale, et encourager des compor-
tements alimentaires moins risqués (Pallotti, Tubaro, Casilli & Valente, 2018). Loin
collectivement, ils peuvent compléter l'ensemble de la commande en un temps très court. Le processus de formalisation atteint son comble avec la fragmentation et la standardisation de ces tâches, qui en permettent la réalisation rapide, efficace et peu coûteuse.

Il s'agit là d'un véritable processus de production à grande échelle, comparable à ce que les organisations déployaient à l'ère industrielle, mettant au travail des masses pour satisfaire les besoins en données de ces plateformes. Leur importance est cruciale, car ces annotations servent à préparer les données pour qu'elles puissent être traitées par des méthodes d'apprentissage statistique (machine learning), à la base des technologies actuelles de l'intelligence artificielle. Même si les entreprises essaient d'économiser en automatisant une partie du travail de production de données, une composante humaine est toujours présente : on parle en informatique de modèles avec « l'humain dans la boucle » (human-in-the-loop) (Schmidt, 2019; Tubaro & Casilli, 2019).

La production des données qui alimentent l'activité des plateformes est **le résultat d'un système complexe de rapports socio-économiques fortement asymétriques** (Ekbia & Nardi, 2017). La faible rémunération des travailleurs, leur manque de contrôle sur les conditions de travail, la difficulté à faire remonter des soucis (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019; Gray & Suri, 2019; Roberts, 2019), sont des problèmes particulièrement aigus surtout lorsque l'exécution des tâches est délocalisée dans des pays pauvres ou émergents, chez des travailleurs quasi-captifs qui manquent le plus souvent de sources alternatives de revenu (Graham et al., 2017; Graham & Shaw, 2017; Graham & Anwar, 2019). D'autres enjeux sont de nature éthique et politique, notamment en termes des violations des règles de protection de la vie privée lorsque les données traitées par ces travailleurs extérieurs constituent des informations personnelles voire sensibles (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).

On peut sourire à l'idée que les technologies numériques, initialement saluées comme des outils d'interaction spontanée, s'avèrent productrices de formalismes qui chiffrent et enregistrent des aspects de plus en plus étendus du quotidien. En même temps, les promoteurs de la société « collaborative », qui se battent contre le formalisme et les règles, empruntent ces mêmes technologies pour faire avancer leurs projets d'organisation décentralisée. Il peut également paraître curieux que dans le langage courant, la locution « réseaux sociaux » en soit venue à désigner quasi-exclusivement les services de réseautage en ligne, malgré leurs spécificités par rapport à d'autres types de relations humaines, et malgré leur dépendance des modèles d'affaires des plateformes. Il est également paradoxal que l'essor actuel de l'intelligence artificielle s'appuie sur les « petites mains » d'humains qui, derrière leurs écrans d'ordinateur ou de smartphone, réalisent des tâches de la données sans lesquelles les puissants algorithmes de machine learning seraient défaillants. Ce sont les contradictions de la nouvelle économie de la donnée, qui pourtant fournit aux plateformes les ressources informationnelles par lesquelles elles baissent les coûts de transaction et s'imposent dans le système économique actuel.
de mettre en cause les normes médicales, la quête de soutien en ligne pallie surtout à une demande insatisfaite de soins additionnels.

Ce projet a été une importante opportunité d'engagement social, et une occasion de réfléchir à la manière dont la recherche peut à la fois contribuer au savoir en lui-même, et revêtir un caractère instrumental pour qu'elle fasse évoluer le monde qui nous entoure. Ces aspects, et la réflexion qui les a accompagnés, sont détaillés dans la section 6.

## 4 Partage et travail dans l'économie des plateformes numériques

Depuis ses premiers pas au milieu des années 2000, l'économie dite « collaborative » des plateformes d'internet (mieux connue en anglais comme *sharing economy*, économie de partage) met en avant une promesse d'innovation socio-économique outre que technologique, ancrée dans les pratiques de partage en ligne et susceptible de brouiller la frontière entre les univers marchand et non marchand. En m'intéressant à ce sujet dès mon arrivée au CNRS (sous-section 2.6), je relevais plusieurs défis. Il s'agissait d'aborder la question de la nature de la plateforme, dispositif de coordination souvent considéré comme alternatif au marché et à l'entreprise (Benavent, 2016; Casilli, 2019; Sundararajan, 2016). Mon approche prend appui sur le paradigme de l'organisation, vue comme structure d'interaction où se mettent en œuvre des processus relationnels qui aident les acteurs à gérer leurs interdépendances, et qui finissent par affecter leurs choix et comportements. L'idée est de **transposer les acquis de la sociologie des réseaux organisationnels au monde numérique**, tout en intégrant les spécificités de celui-ci, notamment les enjeux socio-économiques liés aux données. Pour ce faire, je me situe dans une perspective résolument inter-disciplinaire qui, tout en restant centrée sur la sociologie, se nourrit d'apports de la théorie économique et des sciences de gestion (modèles des marchés dits « bifaces », approche des coûts de transaction), et de l'informatique (qui fournit l'architecture technologique où se déroulent les interactions).

L'autre grand enjeu est la difficulté à **concilier recherche de profit et logiques non commerciales de transformation sociétale**. Économie collaborative ou économie de partage, sont des termes très chargés moralement, qui évoquent la possibilité de formes alternatives de production ou de consommation. Les attentes de change-ment social et environnemental ont été fortes au début (Benkler, 2006; Lessig, 2008; Botsman & Rogers, 2010), mais le devant de la scène est désormais occupé par une forme high-tech de capitalisme (Abdelnour & Bernard, 2018; Srnicek, 2016). L'éco-nomie des plateformes s'est mise au service de la « fonctionnalité », facilitant une consommation soutenue et peu soucieuse de ses conséquences sociales et environne-mentales (Slee, 2017). Elle est l'apanage de grandes entreprises multi-nationales en quête de profit, qui entrent en forte concurrence avec les secteurs « traditionnels », et exercent de la pression sur le travail à l'avantage du capital (Ravenelle, 2019). Si la littérature continue à parler d'économie de partage, c'est en lui attribuant un sens plus neutre ou en émettant des réserves (Sundararajan, 2016; Schor & Cansoy,
Les voies qui s'ouvrent à la recherche future sont nombreuses, beaucoup de questions se posant autour de la production de données et des marchés mondialisés où elle puise ses inputs productifs : le marché du micro-travail, bien sûr, mais aussi les marchés de l'énergie et des matières premières comme les métaux rares (Crawford & Joler, 2018), nécessaires à construire et maintenir l'infrastructure hardware et software des plateformes.

# 6 Contenus du mémoire original d'HDR

La vision qui vient d'être proposée prend les plateformes numériques comme point d'entrée pour revenir sur des grandes questions qui ont traversé l'histoire des sciences sociales : la variété des formes de coordination entre les deux pôles du marché et de l'entreprise, la tension entre logiques d'échange marchandes et non marchandes, la place des structures informelles par rapport au formel. J'ai visé à construire un cadre analytique cohérent, prenant appui sur le paradigme de l'organisation, vue comme structure d'interaction où se mettent en œuvre des processus relationnels qui aident les acteurs à gérer leurs interdépendances, et véhiculent des comportements complexes, entre le marché et le don. En même temps, il a fallu prendre en compte les grandes masses de données (big data), dans leurs aspects économiques (extraction de valeur commerciale, constitution d'un marché globalisé de travail de la donnée) et sociaux (inégalités, brouillage de la frontière public-privé). Il s'agit d'un élément spécifique au fonctionnement de l'économie numérique, qui ne manque d'affecter le modèle d'affaires des plateformes tout autant que les retombées sociales.

L'objet complexe que constituent les plateformes numériques exige un développement unique d'articulation de la théorie, de la méthode et de terrains nouveaux. Résultant d'une réflexion au croisement entre la sociologie économique et la sociologie des organisations d'un côté, et l'économie des marchés multi-faces et la théorie des coûts de transaction de l'autre, sans oublier les apports de l'informatique et des sciences de gestion, les conclusions provisoires obtenues ci-dessus invitent à maintenir une perspective trans-disciplinaire. Aussi, investir les terrains nouveaux du numérique exige d'articuler les méthodes. L'objet même de l'investigation invite à l'utilisation des bases de données nativement numériques, qui constituent un ingrédient essentiel du fonctionnement des plateformes et qui documentent bien l'importance de l'information dans leur modèle économique. La capacité de recueillir et d'analyser des quantités massives de données reste en retrait dans les sciences sociales par rapport à d'autres domaines comme la biologie et la physique, car ces données sont souvent la propriété privée des plateformes (et parfois, d'administrations publiques tout autant puissantes) et ne sont pas toujours accessibles à la recherche publique. À l'appel pour une computational social science ouverte et accessible (Lazer et al., 2009), qui tarde à se concrétiser, doit alors se rajouter un effort systématique de continuer à mobiliser les méthodes issues de la tradition de recherche sociologique, notamment les enquêtes, qu'elles soient quantitatives ou qualitatives
sous presse 2020). Je vois dans ces débats se reproposer une tension qui a traversé toute l'histoire de l'économie sociale et solidaire, et je les lis à la lumière de cette tradition et de la recherche qui l'a accompagnée.

Je décris ci-dessous les grandes lignes des deux principaux projets de recherche empirique que j'ai entamés sur ce sujet depuis 2016, et qui sont toujours en cours.

## 4.1 Les réseaux de l'économie collaborative

J'ai d'abord mis en œuvre ces idées en reconstituant les réseaux sociaux dans le champ de l'économie collaborative dans son ensemble, à partir de la fréquentation d'un grand festival international, le OuiShare Fest, qui a eu lieu à Paris chaque année entre 2013 et 2017, avec une édition locale à Barcelone (aussi annuelle, 2015-17). Ce terrain que j'ai baptisé *Sharing Networks*, a été réalisé entre 2016 et 2017, et l'analyse des données est en cours.

Organisé par le *think-tank* OuiShare (Filippova, 2016), le OuiShare Fest se proposait de ressembler des acteurs divers, tous porteurs d'une vision de l'usage des technologies dans la société – que ce soit pour promouvoir la décentralisation grâce à la *blockchain*, les nouvelles formes de travail indépendant à l'heure du retrait du salariat, la connaissance libre et les *open data*, ou la démarche zéro-déchets. Chaque année, y ont participé plusieurs centaines de personnes provenant de différents pays. En cartographiant les relations entre participants, je visais à établir un état des lieux des valeurs mis en avant dans ce milieu, tout en les associant aux personnes et aux collectifs qui en sont les porteurs, et à suivre les débats et les interactions entre eux.

J'ai eu l'accord de OuiShare pour réaliser une enquête par questionnaire lors des deux dernières éditions de l'événement parisien (mai 2016 et juillet 2017), et de sa variante locale, le OuiShare Fest Barcelona de novembre 2017. Dans les trois cas, j'ai distribué un questionnaire aux participant.e.s avec trois « générateurs de noms », à savoir, des questions couramment utilisées dans la recherche sur les réseaux sociaux pour amener les enquêtés à nommer leurs contacts. Je leur ai demandé qui, parmi les autres participants à l'événement, ils/elles connaissaient déjà avant; avec qui, parmi ces mêmes participants, ils/elles venaient de faire connaissance; et qui, parmi les personnes déjà nommées, ils/elles souhaitaient recontacter dans l'avenir proche. Avec des qualifications pour chacun des contacts nommés (genre, pays d'origine, profession etc.), je peux établir l'évolution des réseaux personnels des participants avant, pendant et après l'occasion de rencontre qu'est le festival. En 2016, j'ai aussi interviewé en profondeur un sous-ensemble des répondants pour mieux connaître leurs motivations, leurs activités dans les plateformes et la place qu'elles ont dans leur environnement social.

J'ai eu aussi accès, par les organisateurs du OuiShare Fest, aux données native-ment numériques issues de l'application logicielle (« Sched ») qu'ils proposaient aux participants pour choisir leur emploi du temps et pour se mettre en relation avec les personnes qu'ils rencontraient au festival. Par rapport à mes générateurs de noms, ces données renseignent sur un autre type de relations, celles qui sont pas-
(Bastin & Tubaro, 2018). Pour que la recherche publique ne soit pas anéantie par sa pauvreté en données relativement aux grandes plateformes, elle doit savoir extraire un maximum de connaissances des sources qui lui sont toujours accessibles.

Dans ce contexte, l'analyse des réseaux sociaux peut s'avérer d'un grand secours. Comme dans la sociologie des organisations, elle peut aider à faire apparaître les interdépendances entre acteurs à tous les niveaux, et à en dégager les effets sur les décisions, l'accès aux ressources, et la performance. Avec l'analyse des réseaux, les mêmes métriques et visualisations peuvent aider à représenter les structures sociales formelles comme l'organigramme, les relations informelles comme l'amitié, et les relations médiatisées par ordinateur, offrant par là une possibilité de comparaison. Le sens de ces interdépendances n'est toutefois pas le même dans ces différents contextes, et il faut savoir faire des distinctions – quitte à renoncer à la représentation réticulaire lorsqu'elle risque de nous fourvoyer.

Les considérations qui précédent ouvrent la voie à des analyses, conceptuelles ainsi qu'empiriques, qui en examinent de manière plus détaillée les présupposés et les implications. La suite de ce mémoire original d'HDR consiste en un recueil de six articles inédits, en langue anglaise, qui mettent en œuvre ces idées en les confrontant avec des données.

1. L'article « *Disembedded or deeply embedded? Towards a multi-level network analysis of the platform economy* » reprend la question de l'identité de la plateforme entre les deux pôles du marché et de l'entreprise (section 2), à la lumière de l'un des concepts clé de la « nouvelle sociologie économique », à savoir l'encastrement (*embeddedness*). En m'appuyant sur cette littérature, je propose la notion de « deep embeddedness » pour décrire l'encastrement dans les structures économiques complexes que la plateforme crée autour d'elle. Cet article, dont je présente ici une toute première version, est essentiellement conceptuel, tout en utilisant quelques données empiriques issues du projet *Digital Platform Labor*, DiPLab (présenté en Annexe).

2. L'article « *Festival attendance as a network of attention : A case study in the sharing economy* » développe l'idée de mettre en relation les valeurs de l'économie « de partage » ou « collaborative » avec les acteurs (individuels et collectifs) qui en sont porteurs, et les relations entre eux, pour saisir les évolutions possibles de ce que j'ai appelé un terrain de lutte (sous-section 4.2). La dynamique que je mets en exergue est plus générale et peut investir d'autres terrains d'interactions comme les événements professionnels qui réunissent périodiquement les représentants d'un secteur ou champ économique. Cet article, qui reprend et re-élabore des idées présentées lors de la conférence *Complex Networks* de 2018 (Tubaro, 2018a), est issu du projet *Sharing Networks* (présenté en Annexe).

3. L'article « *Whose results are these anyway? Reciprocity and the ethics of "giving back" after social network research* » est issu d'une réflexion sur la manière dont l'avènement des plateformes, et plus généralement du numérique (les spécificités des réseaux en ligne, sous-section 5.1, les menaces sur la vie privée, sous-section 3.1, les marchés du travail des données, sous-section 5.2), affecte la responsabilité des chercheur.e.s, en l'occurrence lors de la restitution
sées par la voie numérique que représente l'application. Elles fournissent aussi des informations précieuses sur les intérêts thématiques des enquêté.e.s.

Ce projet a été une importante expérience de collaboration avec des collègues, et d'encadrement d'étudiant.e.s et jeunes chercheur.e.s. Lors des éditions parisiennes du OuiShare Fest de 2016 et 2017, la collecte de données a été réalisée en collaboration avec A.A. Casilli (Telecom Paris) et L. Mounier (ancienne IR CNRS), bénéficiant en 2016 d'un financement de 5 000 euros par le Fonds Action Carnot. Pour l'édition espagnole de 2017, j'ai sollicité la collaboration de J.L. Molina (Universitat Autònoma de Barcelona). Des étudiant.e.s m'ont aidée pour la passation du questionnaire (N. Casati, G. Compain, T. Helsens, A. Wang à Paris, et K. Genna, A. Kussy et M. Lobato à Barcelone), et des stagiaires m'ont assistée dans le travail de codage et de mise en forme des données après collecte (S. Benmarhnia et S. Sinz, niveau M2; C. Oster et E. Wong, niveau L3). J'ai aussi encadré une étudiante de l'ENSAE, A. Papp, qui a réalisé son mémoire de M2 sur ces données.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Fig. 5** Liens formés au OuiShare Fest 2017. Nœuds jaunes = participants à l'événement ayant répondu à l'enquête, nœuds bleus = participants ayant été nommés par des enquêtés, sans avoir eux-mêmes répondu. Liens gris = relations pré-existantes à l'enquête, liens jaunes = nouvelles relations. Liens épais : relations que les enquêtés souhaitent prolonger dans le temps. Source : projet *Sharing Networks*.</figcaption></figure>
des résultats. Issu du projet *Recent ethical challenges in social-network analysis* (présenté en Annexe), cet article est le plus avancé du recueil, étant en révision pour un numéro spécial, que je co-coordonne, de la revue *Social Networks*. La version jointe est la révision de l'article soumise à la revue en juillet 2019, après une demande de modifications mineures.

4. L'article « *The trainer, the verifier and the imitator : Three ways in which human platform workers support automation* » approfondit la question du travail de la donnée (sous-section 5.2) pour montrer qu'il ne s'agit pas d'un phé-nomène temporaire mais structurel, lié à la nature de la recherche actuelle en intelligence artificielle, basée sur l'apprentissage statistique (*machine learning*). Il est co-écrit avec A.A. Casilli et M. Coville, et issu du projet *Digital Platform Labor*, DiPLab (Annexe). Une version préliminaire a été présentée en mai 2019 à la journée de recherche du centre S&O à HEC Paris.

5. L'article « *Counting “micro-workers” : Methodological and societal chal-lenges around new forms of labor* » développe davantage les questions du micro-travail (sous-section 5.2) et de la donnée (section 5) pour discuter com-ment le travail des plateformes est particulièrement rebelle aux statistiques et demande à revoir nos approches à la quantification. Quelque peu paradoxale-ment, l'essor des données numériques va de pair avec de plus grandes difficultés à mettre en chiffre des dimensions pourtant essentielles de nos sociétés, notam-ment la population active sur les plateformes. Co-écrit avec C. Le Ludec et A.A. Casilli, cet article est issu du projet *Digital Platform Labor*, DiPLab (Annexe). Une version préliminaire a été mise en ligne en tant que document de travail au printemps 2019 (Le Ludec, Tubaro & Casilli, 2019a,b), nous permettant entre temps d'avoir des retours autant des collègues que d'acteurs de la politique pu-blique, après avoir été beaucoup relayée par la presse. La version jointe a été profondément révisée pour en tenir compte.

6. Le dernier texte, intitulé « *Who are the micro-workers behind AI?* » est un chapitre pour un livre collectif qui sera intitulé «Ãutomating the Crowd. Real people behind artificial intelligence », coordonné par K. Whitaker (Alan Turing Institute), A. Alexander (Université de Cambridge), A. Borda (Université de Mel-bourne) et R. Milne (Wellcome Genome Campus). S'agissant d'un livre grand public, le texte est plus court et plus descriptif que les autres. Il dépeint la po-pulation qui micro-travaille en France (sous-section 5.2), et explique en langage non technique pourquoi leur activité est importante dans l'actuelle économie des plateformes. Il reprend quelques-uns des messages essentiels du rapport conclu-sif du projet *Digital Platform Labor*, DiPLab (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).
L'analyse des données issues de ce projet n'est pas terminée, mais des résultats préliminaires ont été obtenus. C'est dans des événements comme le OuiShare Fest que le milieu de l'économie collaborative, réuni temporairement en un lieu géographique précis, définit son identité (Brailly et al., 2016), sa vision de l'avenir et ses valeurs (Anand & Watson, 2004). Cela ne se fait pas sans des tensions entre acteurs animés d'intérêts et d'objectifs divergents, et une double logique apparaît – d'une part, un alignement vers les proches, défenseurs des mêmes visions, et de l'autre, un conformisme qui conduit plutôt à se ranger du côté des acteurs au statut le plus élevé (Tubaro, 2018). Le discours ambiant qui valorise l'horizontalité et les rapports "entre pairs" mitige les effets des facteurs qui tendraient à faire apparaître une hiérarchie informelle, et résulte en des différences de statut relativement faibles.

Le mémoire de A. Papp s'intéresse à la place des femmes dans ce milieu, à la fois dominé par une forte culture technologique généralement peu féminisée, et par un ensemble d'initiatives et d'objectifs sociétaux qui relèvent de la tradition de l'économie sociale et solidaire – celle-ci, beaucoup plus habituée à la présence féminine. Les données montrent que des inégalités préalables persistent, les femmes arrivant à l'événement avec moins de contacts (masculins autant que féminins) que les hommes ; mais **le festival joue un rôle d'intégration pour les femmes**, plus présentes dans les réseaux informels des participants après qu'avant l'événement (figure 6), et plus présentes parmi les contacts jugés durables. Plus nombreuses que les hommes à faire partie de la composante principale du réseau, elles arrivent à faire avancer des sujets qui leur tiennent à cœur, réussissant à contrecarrer d'autres tendances qui les auraient davantage marginalisées (Papp, 2019).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Fig. 6** Le réseau des connaissances préalables au OuiShare Fest de 2017 (gauche), des connaissances formées pendant l'événement (centre) et les collaborations envisagées pour la suite (droite), pour les hommes (en haut) et les femmes (en bas). L'épaisseur des liens est proportionnelle au nombre de relations qu'ils représentent. Source : projet *Sharing Networks*.</figcaption></figure>

D'autres résultats, non encore publiés, montrent que le côté social de l'économie collaborative n'a pas disparu dans le temps, comme beaucoup de critiques le suggèrent, mais s'est déplacé vers d'autres acteurs et sujets. Un foisonnement d'initiatives, d'organisations et de personnes continuent l'expérimentation de formes alternatives de production et de consommation à la marge du système. Il ne s'agit pas seulement de petites organisations engagées, mais aussi, de façon croissante, de
# 7 Annexe

Cet annexe résume brièvement les enjeux et les techniques mis en œuvre dans les projets de recherche auxquels sont liés les articles présentés dans ce mémoire original.

## 7.1 *SharingNetworks (SN)*

L'étude *Sharing Networks* reconstitue les réseaux sociaux dans le champ de l'économie collaborative dans son ensemble, à partir de la fréquentation d'un grand festival international, le OuiShare Fest, qui a eu lieu à Paris chaque année entre 2013 et 2017, avec une édition locale à Barcelone (aussi annuelle, 2015-17). Ce terrain que j'ai baptisé *Sharing Networks*, a été réalisé entre 2016 et 2017, et l'analyse des données est en cours.

Organisé par le *think-tank* OuiShare (Filippova, 2016), le OuiShare Fest se proposait de ressembler des acteurs divers, tous porteurs d'une vision de l'usage des technologies dans la société – que ce soit pour promouvoir la décentralisation grâce à la *blockchain*, les nouvelles formes de travail indépendant à l'heure du retrait du salariat, la connaissance libre et les *open data*, ou la démarche zéro-déchets. Chaque année, y ont participé plusieurs centaines de personnes provenant de différents pays. En cartographiant les relations entre participants, je visais à établir un état des lieux des valeurs mis en avant dans ce milieu, tout en les associant aux personnes et aux collectifs qui en sont les porteurs, et à suivre les débats et les interactions entre eux.

J'ai eu l'accord de OuiShare pour réaliser une **enquête par questionnaire lors des deux dernières éditions de l'événement parisien (mai 2016 et juillet 2017), et de sa variante locale, le OuiShare Fest Barcelona de novembre 2017.** Dans les trois cas, j'ai distribué un questionnaire aux participant.e.s avec trois « générateurs de noms », à savoir, des questions couramment utilisées dans la recherche sur les réseaux sociaux pour amener les enquêtés à nommer leurs contacts. Je leur ai demandé qui, parmi les autres participants à l'événement, ils/elles connaissaient déjà avant ; avec qui, parmi ces mêmes participants, ils/elles venaient de faire connaissance ; et qui, parmi les personnes déjà nommées, ils/elles souhaitaient recontacter dans l'avenir proche. Avec des qualifications pour chacun des contacts nommés (genre, pays d'origine, profession etc.), je peux établir l'évolution des réseaux personnels des participants avant, pendant et après l'occasion de rencontre qu'est le festival. En 2016, j'ai aussi interviewé en profondeur un sous-ensemble des répondants pour mieux connaître leurs motivations, leurs activités dans les plateformes et la place qu'elles ont dans leur environnement social.

J'ai eu aussi accès, par les organisateurs du OuiShare Fest, aux données native-ment numériques issues de l'application logicielle (« Sched ») qu'ils proposaient aux participants pour choisir leur emploi du temps et pour se mettre en relation avec les personnes qu'ils rencontraient au festival. Par rapport à mes générateurs de noms, ces données renseignent sur un autre type de relations, celles qui sont pas-
grandes entreprises traditionnelles, d'administrations publiques et surtout de collectivités locales (McLaren & Agyeman, 2015). Des initiatives à la faveur du travail, du développement local et de l'environnement promettent de manière plus crédible, quoique moins visible par les politiques et le grand public, ce que la culture haute-ment technologique des débuts n'a pas réussi à livrer.

## 4.2 Plateformes, intelligence artificielle et travail

L'autre grand chantier de recherche entrepris au cours de cette période met le doigt sur les transformations du travail à l'heure des plateformes. Dans un contexte de débats (citoyens et non seulement académiques) dominés par la question des chauffeurs et livreurs « ubérisés », je me suis intéressée à une forme moins connue, le « micro-travail ».

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Fig. 7** Définition du micro-travail, avec exemples de tâches. Par rapport au travail « ubérisé » qui a une base géographique, comme celui des chauffeurs de Uber, il s'agit essentiellement de tâches qui s'exécutent en ligne ; et par rapport au travail des « Freelance », qui est aussi en ligne (*designers*, programmeurs), il consiste en des tâches moins qualifiées, plus répétitives et plus courtes. Il y a toutefois des superpositions à la marge. Source : Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal (2019).</figcaption></figure>

Il s'agit de la réalisation de petites tâches courtes et standardisées, la plupart desquelles sont réalisées exclusivement en ligne (comme la reconnaissance d'objets dans des images, la traduction de phrases, la transcription d'enregistrements sonores : figure 7), que des plateformes spécialisées allouent à des prestataires anonymes, en contrepartie d'une rémunération généralement très faible. La plateforme de micro-travail la plus connue est Amazon Mechanical Turk, mais il en existe beaucoup d'autres, autant à l'échelle internationale (comme l'australienne Appen, l'allemande Clickworker et les américaines Lionbridge et Microworkers) que nationale
sées par la voie numérique que représente l'application. Elles fournissent aussi des informations précieuses sur les intérêts thématiques des enquêté.e.s.

Ce projet a été une importante expérience de collaboration avec des collègues, et d'encadrement d'étudiant.e.s et jeunes chercheur.e.s. Lors des éditions parisiennes du OuiShare Fest de 2016 et 2017, la collecte de données a été réalisée en collaboration avec A.A. Casilli (Telecom Paris) et L. Mounier (ancienne IR CNRS), bénéficiant en 2016 d'un financement de 5 000 euros par le Fonds Action Carnot. Pour l'édition espagnole de 2017, j'ai sollicité la collaboration de J.L. Molina (Universitat Autònoma de Barcelona). Des étudiant.e.s m'ont aidée pour la passation du questionnaire (N. Casati, G. Compain, T. Helsens, A. Wang à Paris, et K. Genna, A. Kussy et M. Lobato à Barcelone), et des stagiaires m'ont assistée dans le travail de codage et de mise en forme des données après collecte (S. Benmarhnia et S. Sinz, niveau M2; C. Oster et E. Wong, niveau L3). J'ai aussi encadré une étudiante de l'ENSAE, A. Papp, qui a réalisé son mémoire de M2 sur ces données.

L'analyse des données issues de ce projet n'est pas terminée, mais des résultats préliminaires ont été obtenus. C'est dans des événements comme le OuiShare Fest que **le milieu de l'économie collaborative, réuni temporairement en un lieu géographique précis, définit son identité** (Brailly et al., 2016), sa vision de l'avenir et ses valeurs (Anand & Watson, 2004). Cela ne se fait pas sans des tensions entre acteurs animés d'intérêts et d'objectifs divergents, et une double logique apparaît – d'une part, un alignement vers les proches, défenseurs des mêmes visions, et de l'autre, un conformisme qui conduit plutôt à se ranger du côté des acteurs au statut le plus élevé (Tubaro, 2018a). Le discours ambiant qui valorise l'horizontalité et les rapports “entre pairs” mitige les effets des facteurs qui tendraient à faire apparaître une hiérarchie informelle, et résulte en des différences de statut relativement faibles.

Le mémoire de A. Papp s'intéresse à la place des femmes dans ce milieu, à la fois dominé par une forte culture technologique généralement peu féminisée, et par un ensemble d'initiatives et d'objectifs sociétaux qui relèvent de la tradition de l'économie sociale et solidaire – celle-ci, beaucoup plus habituée à la présence féminine. Les données montrent que des inégalités préalables persistent, les femmes arrivant à l'événement avec moins de contacts (masculins autant que féminins) que les hommes; mais **le festival joue un rôle d'intégration pour les femmes**, plus présentes dans les réseaux informels des participants après qu'avant l'événement, et plus présentes parmi les contacts jugés durables. Plus nombreuses que les hommes à faire partie de la composante principale du réseau, elles arrivent à faire avancer des sujets qui leur tiennent à cœur, réussissant à contrecarrer d'autres tendances qui les auraient davantage marginalisées (Papp, 2019).

D'autres résultats, non encore publiés, montrent que le côté social de l'économie collaborative n'a pas disparu dans le temps, comme beaucoup de critiques le suggèrent, mais s'est déplacé vers d'autres acteurs et sujets. Un foisonnement d'initiatives, d'organisations et de personnes continuent l'expérimentation de formes alternatives de production et de consommation à la marge du système. Il ne s'agit pas seulement de petites organisations engagées, mais aussi, de façon croissante, de grandes entreprises traditionnelles, d'administrations publiques et surtout de collectivités locales (McLaren & Agyeman, 2015). Des initiatives à la faveur du travail,
(Foule Factory en France). Le micro-travail est parfois considéré comme la forme la plus invisible, la plus « émiettée » du travail des plateformes, l'évolution jusqu'ici la plus extrême de la fragmentation de la chaîne de valeur. C'est un prisme qui permet de porter un regard plus général sur les transformations actuelles du travail et leurs aboutissements possibles.

La raison de mon intérêt pour le micro-travail est double. D'une part, il présente la tension entre logiques de profit et motifs non commerciaux sous une forme extrême. Ses origines auprès de certaines plateformes à forte orientation technologique témoignent d'une recherche de flexibilité dans l'usage de la force de travail qui ne vise qu'à minimiser les coûts. Amazon est connue pour le cynisme de son concept de *Humans as a service*, introduit dès le milieu des années 2000 sur le marché de celui de *Software as a service* (Prassl, 2018). L. Biewald, fondateur de la plateforme Figure Eight (aujourd'hui rachetée par Appen) ne s'est pas gêné de dire que *with technology, you can actually find [workers], pay them the tiny amount of money, and then get rid of them when you don't need them anymore* (2010). Mais en même temps, la plateforme Samasource lançait un modèle différent, où le micro-travail, qui peut être réalisé à distance avec un minimum d'équipement informatique, est confié à des travailleurs de pays à faible revenu, qui ont peu d'alternatives et pour qui même de faibles rémunérations feraient la différence. Sa fondatrice L. Janah en faisait un instrument d'impact social, proposant à ses clients de contribuer à la lutte contre la pauvreté tout en se procurant une main d'œuvre peu chère. Le modèle d'*impact sourcing* proposé par Janah a été suivi par d'autres plateformes comme IsAHit en France, et des associations l'empruntent pour donner une source de revenu notamment à des réfugiés. Des institutions publiques y ont également recours, et certaines ONG demandent à des bénévoles de faire des micro-tâches, par exemple dans des projets de *citizen science*. Aujourd'hui, le modèle commercial prôné par Amazon (et bien d'autres) est largement dominant, et les critiques qui lui sont adressées (Casilli, 2019; Gray & Suri, 2019; Roberts, 2019) touchent également les organisations d'*impact sourcing* dans la mesure où cette dynamique d'externalisation fragilise et précarise le travail, échappant aux réglementations et aux obligations de protection sociale dont même les pays à faible revenu sont dotés (Wood et al., 2019).

D'autre part, **le micro-travail est un contributeur essentiel à la construction des grandes bases de données qui alimentent les développements actuels du machine learning et de l'intelligence artificielle** : il s'agit alors de lever le voile sur le travail manuel derrière la production de la donnée, d'analyser les sources de revenu et le statut social des personnes qui y contribuent, et enfin de prendre en compte le rapport entre machine et travail humain dans la chaîne de production. Ce sont de grandes questions de fonds, qui interrogent d'ailleurs sur le projet de société que portent en leur sein les grands investissements actuels des gouvernements (y compris en France) et des grandes entreprises dans la recherche en intelligence artificielle. La question de l'apport des « petites mains » derrière les prodiges des algorithmes de reconnaissance de sons, de textes ou d'images, va pouvoir à terme enrichir les débats actuellement très vivants sur l'éthique de l'intelligence artificielle (Jobin et al., 2019). Ceux-ci se limitent largement aux enjeux de protection des
du développement local et de l'environnement promettent de manière plus crédible, quoique moins visible par les politiques et le grand public, ce que la culture haute- ment technologique des débuts n'a pas réussi à livrer.

## 7.2 Digital Platform Labor (DiPLab)

Le micro-travail consiste en la réalisation de petites tâches courtes et standardisées, la plupart desquelles sont réalisées exclusivement en ligne (comme la reconnais- sance d'objets dans des images, la traduction de phrases, la transcription d'enregist- trements sonores), que des plateformes spécialisées allouent à des prestataires ano- nymes, en contrepartie d'une rémunération généralement très faible. La plateforme de micro-travail la plus connue est Amazon Mechanical Turk, mais il en existe beau- coup d'autres, autant à l'échelle internationale (comme l'australienne Appen, l'al- lemande Clickworker et les américaines Lionbridge et Microworkers) que nationale (Foule Factory en France). Le micro-travail est parfois considéré comme la forme la plus invisible, la plus « émiettée » du travail des plateformes, l'évolution jusqu'ici la plus extrême de la fragmentation de la chaîne de valeur. C'est un prisme qui permet de porter un regard plus général sur les transformations actuelles du travail et leurs aboutissements possibles.

Depuis l'été 2017 j'ai entrepris, en collaboration avec A.A. Casilli (Telecom Pa- ris) le montage et la réalisation d'un projet de recherche visant à documenter la réalité du micro-travail en France et dans le monde francophone – jusqu'ici très peu connue dans la mesure où la littérature naissante sur le micro-travail s'est concen- trée essentiellement sur les États-Unis et tout au plus sur les pays anglophones. Nous avons mené une enquête par questionnaire (mai - juillet 2018) auprès des micro-travailleurs de Foule Factory, la principale plateforme française, et réalisé des entretiens en profondeur avec des micro-travailleurs, des responsables de plate- formes, des clients et d'autres parties prenantes (septembre 2017 - novembre 2018). Nous avons aussi procédé à une collecte de données numériques, en obtenant un jeu de données de la plateforme Net Business Rating, qui offre aux micro-travailleurs la possibilité d'évaluer les plateformes de micro-travail ainsi que les clients, et de se donner mutuellement des conseils. L'objectif est de faire ressortir les conditions de travail, les contextes de vie, les motivations de participation, et la position des micro-travailleurs dans la structure sociale.

Ce projet a bénéficié d'une articulation de subventions du syndicat Force Ou- vrière, par une agence d'objectif de l'IRES, Institut de Recherches Économiques et Sociales (32 000 euros), de France Stratégie, un service du Premier Ministre (12 000 euros) et de la Maison des Sciences de l'Homme Paris-Saclay (24 000 euros), en plus d'une aide logistique de la plateforme française Foule Factory et du financement d'un stage de 4 mois par l'Inria. L'équipe du projet inclut des jeunes chercheur.e.s que j'ai co-encadré.e.s, M. Besenval (stagiaire M2), M. Co- ville (post-doctorante), C. Le Ludec (ingénieur d'études), T. Mouhtare (assistante
données personnelles et aux biais algorithmiques, sans encore s'élargir à prendre en compte les droits des travailleurs qui y contribuent. Des enjeux inhérents à la protection de la vie privée apparaissent également, dans la mesure où des données personnelles peuvent faire l'objet de micro-travail, y compris à l'échelle globale (sous-section 3.2).

Depuis l'été 2017 j'ai entrepris, en collaboration avec A.A. Casilli (Telecom Paris) le montage et la réalisation d'un projet de recherche visant à documenter la réalité du micro-travail en France et dans le monde francophone – jusqu'ici très peu connue dans la mesure où la littérature naissante sur le micro-travail s'est concentrée essentiellement sur les États-Unis et tout au plus sur les pays anglophones. Nous avons mené une enquête par questionnaire (mai - juillet 2018) auprès des micro-travailleurs de Foule Factory, la principale plateforme française, et réalisé des entretiens en profondeur avec des micro-travailleurs, des responsables de plateformes, des clients et d'autres parties prenantes (septembre 2017 - novembre 2018). Nous avons aussi procédé à une collecte de données numériques, en obtenant un jeu de données de la plateforme *Net Business Rating*, qui offre aux micro-travailleurs la possibilité d'évaluer les plateformes de micro-travail ainsi que les clients, et de se donner mutuellement des conseils. L'objectif est de faire ressortir les conditions de travail, les contextes de vie, les motivations de participation, et la position des micro-travailleurs dans la structure sociale.

Ce projet a bénéficié d'une articulation de subventions du syndicat Force Ou-vrière, par une agence d'objectif de l'IRES, Institut de Recherches Économiques et Sociales (32 000 euros), de France Stratégie, un service du Premier Ministre (12 000 euros) et de la Maison des Sciences de l'Homme Paris-Saclay (24 000 euros), en plus d'une aide logistique de la plateforme française Foule Factory et du financement d'un stage de 4 mois par l'Inria. L'équipe du projet inclut des jeunes chercheur.e.s que j'ai co-encadré.e.s, M. Besenval (stagiaire M2), M. Coville (post-doctorante), C. Le Ludec (ingénieur d'études), T. Mouhtare (assistante de recherche), N. Sapkota (stagiaire L3), M. Venkat (stagiaire M1), et E. Wahal (ingénieure d'études).

Ce projet a tenté une estimation du nombre de micro-travailleurs en France – qui échappent à la statistique publique et pour lesquels on manque donc de données fiables. S'agissant le plus souvent d'une activité secondaire, il a fallu distinguer leurs niveaux d'activité : *il y aurait environ 15 000 « très actifs », 50 000 « réguliers » et 260 000 « occasionnels »*. Il s'agit d'ordres de grandeur, obtenus en superposant des méthodes différentes et dont le but principal est d'orienter l'action, tout en posant une première pierre pour des recherches futures (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).

Qui micro-travaille en France ? Ce ne sont pas seulement des jeunes passionnés de technologies, **la majorité de nos enquêtés ayant entre 25 et 44 ans** : le micro-travail est un complément de revenu pour des personnes en âge de travailler, dont la plupart ont terminé des études même longues. Ce n'est pas non plus un phénomène uniquement urbain, les personnes actives étant distribuées sur toute la France en fonction (à peu près) de la densité de population. Et il ne s'agit pas d'une activité principalement masculine, comme des enquêtes précédentes, réalisées dans d'autres
de recherche), N. Sapkota (stagiaire L3), M. Venkat (stagiaire M1), et E. Wahal (ingénieure d'études).

Ce projet a tenté une estimation du nombre de micro-travailleurs en France – qui échappent à la statistique publique et pour lesquels on manque donc de données fiables. S'agissant le plus souvent d'une activité secondaire, il a fallu distinguer leurs niveaux d'activité : **il y aurait environ 15 000 « très actifs », 50 000 « réguliers » et 260 000 « occasionnels »**. Il s'agit d'ordres de grandeur, obtenus en superposant des méthodes différentes et dont le but principal est d'orienter l'action, tout en posant une première pierre pour des recherches futures (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).

Qui micro-travaille en France ? Ce ne sont pas seulement des jeunes passionnés de technologies, **la majorité de nos enquêtés ayant entre 25 et 44 ans** : le micro-travail est un complément de revenu pour des personnes en âge de travailler, dont la plupart ont terminé des études même longues. Ce n'est pas non plus un phénomène uniquement urbain, les personnes actives étant distribuées sur toute la France en fonction (à peu près) de la densité de population. Et il ne s'agit pas d'une activité principalement masculine, comme des enquêtes précédentes, réalisées dans d'autres contextes géographiques, auraient pu le suggérer (Berg et al., 2018). Nous constatons une **légère majorité de femmes**, dont l'investissement dans le micro-travail, assez important dans certains cas, suggère un glissement vers une « triple-journée » : à l'emploi principal, souvent à temps partiel, s'ajoutent les tâches ménagères et l'activité sur les plateformes. Surtout, nous observons **un taux d'inactivité très élevé par rapport à la population générale, et un nombre important de micro-travailleurs et micro-travailleuses vivant en dessous du seuil de pauvreté**, défini comme la moitié du revenu médian : quoique peu rémunérée, l'activité sur les plateformes est une manière de pallier au manque de pouvoir d'achat (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).

Nous montrons aussi que le micro-travail joue un rôle clé dans l'essor de l'intelligence artificielle. Il contribue à **l'entraînement de l'intelligence artificielle** : la préparation, à la main, de données visant à entraîner les algorithmes de *machine learning*. Le micro-travail est nécessaire pour étiqueter des images, transcrire des mots, interpréter des bouts de conversation orale enregistrée par des assistants voaux. Une autre fonction est la **vérification de l'intelligence artificielle** : il s'agit de s'assurer que des moteurs de recherche donnent les résultats espérés, ou encore que des logiciels reconnaissent correctement des textes ou des sons. La dernière fonction que nous avons identifiée est **l'imitation de l'intelligence artificielle** : l'intervention humaine pour pallier aux limites des algorithmes, pour les remplacer quand ils sont défaillants (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019; Tubaro & Casilli, 2019).

En résumé, le micro-travail se définit de plus en plus comme un nouveau moyen de remédier à une précarité économique. Dans le même temps, en raison d'une demande très fluctuante de la part des entreprises, il n'apporte pas de stabilité professionnelle, et ses impacts de long terme sur les trajectoires professionnelles des personnes concernées restent à établir. L'enjeu est donc de réguler cette nouvelle
contextes géographiques, auraient pu le suggérer (Berg et al., 2018). Nous consta-
tons une **légère majorité de femmes**, dont l’investissement dans le micro-travail,
assez important dans certains cas, suggère un glissement vers une « triple-journée » :
à l’emploi principal, souvent à temps partiel, s’ajoutent les tâches ménagères et
l’activité sur les plateformes. Surtout, nous observons **un taux d’inactivité très
élevé par rapport à la population générale, et un nombre important de micro-
travailleurs et micro-travailleuses vivant en dessous du seuil de pauvreté**, défini
comme la moitié du revenu médian : quoique peu rémunérée, l’activité sur les pla-
teformes est une manière de pallier au manque de pouvoir d’achat (Casilli, Tubaro,
Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal, 2019).

Nous montrons aussi que le micro-travail joue un rôle clé dans l’essor de l’in-
telligence artificielle. Il contribue à l’entraînement de l’intelligence artificielle :
la préparation, à la main, de données visant à entraîner les algorithmes de machine
learning. Le micro-travail est nécessaire pour étiqueter des images, transcrire des
mots, interpréter des bouts de conversation orale enregistrée par des assistants vo-
caux. Une autre fonction est la vérification de l’intelligence artificielle : il s’agit de
s’assurer que des moteurs de recherche donnent les résultats espérés, ou encore que
des logiciels reconnaissent correctement des textes ou des sons. La dernière fonction
que nous avons identifiée est l’imitation de l’intelligence artificielle : l’interven-
tion humaine pour pallier aux limites des algorithmes, pour les remplacer quand ils
sont défaillants (Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal,
2019; Tubaro & Casilli, 2019).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Fig. 8** Trois manières dont le micro-travail contribue à la production de l'intelligence artificielle nourrie par le *machine learning*: entraînement, imitation et vérification de l'IA. Source: Casilli, Tubaro, Le Ludec, Coville, Besenval, Mouhtare & Wahal (2019).</figcaption></figure>

En résumé, le micro-travail se définit de plus en plus comme un nouveau moyen
de remédier à une précarité économique. Dans le même temps, en raison d'une
demande très fluctuante de la part des entreprises, il n'apporte pas de stabilité pro-
fessionnelle, et ses impacts de long terme sur les trajectoires professionnelles des
personnes concernées restent à établir. L'enjeu est donc de réguler cette nouvelle
force de travail et de renforcer sa protection sociale actuellement quasi-inexistante, tout en reconnaissant son apport à l'innovation technologique.

## 7.3 Recent ethical challenges in social network analysis (RECSNA)

Le mouvement général de **recul de la tolérance vis-à-vis des atteintes à la vie privée** des individus depuis quelques années, la **capture des données par des plate-formes à des finalités commerciales**, et le flou légal sur nombre de questions liées aux données, posent de nouveaux défis éthiques et déontologiques aux chercheur.e.s. Ces enjeux sont **particulièrement aigus en analyse des réseaux sociaux** car même des efforts récents pour établir une base légale au scraping de données ont surtout visé la fouille de textes ou la recherche de contenus textuels, régies par le droit d'auteur et le principe de la liberté d'expression. Les données relationnelles qui intéressent les sociologues des réseaux sociaux ne sont pas du texte et n'entrent donc pas dans ce cadre, de sorte que les conditions de leur usage restent souvent indéfinies.

Ces freins s'ajoutent à des difficultés déjà bien connues en analyse des réseaux sociaux, comme l'impossibilité d'anonymat dans la collecte des données, difficulté à recueillir le consentement des alter nommés par un ego dans une enquête avec générateurs de noms (Breiger, 2005). Il y a aussi des défis plus récents résultant de la diffusion des réseaux socio-numériques et de la **sur-valorisation de la connectivité**, qui peuvent gêner les enquêtés, susciter des réponses biaisées, ou rendre la restitution délicate dans la mesure où les résultats d'une recherche peuvent être mal interprétés.

Au titre de mon rôle de coordinatrice du groupe BSA-SNAG, j'ai souhaité lancer une réflexion à ce sujet. Avec A. D'Angelo (Université de Nottingham), L. Ryan (Université de Sheffield) et A.A. Casilli (Telecom Paris), j'ai organisé un atelier sur « *Recent Ethical Challenges in Social Network Analysis* » (RECSNA), qui s'est tenu à l'Institut d'Études Avancés de Paris en décembre 2017, avec un financement de la Maison des Sciences de l'Homme Paris-Saclay. En plus de la BSA, se sont associés à l'organisation de l'événement le groupe ENDL et le Réseau Thématique « Réseaux Sociaux » de l'Association Française de Sociologie (coordonné à l'époque par G. Favre, Université de Toulouse Jean Jaurès, et E. Penalva-Icher, Université Paris-Dauphine).

L'intérêt qu'a suscité cette thématique nous a ensuite amené à monter un projet de numéro spécial sur ce même sujet de la revue *Social Networks*, la plus importante dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux. Des 17 pré-propositions initialement reçues, 1 a été déjà acceptée et 8 sont en révision au moment où j'écris ces lignes. Il y aura aussi une longue introduction par les coordinateurs du numéro et une post-face du Prof. R. Breiger, coordinateur d'un précédent numéro de la même revue sur l'éthique de la recherche sur les réseaux sociaux (2005). La date de la publication définitive du numéro n'est pas encore établie (2020 ou 2021).
force de travail et de renforcer sa protection sociale actuellement quasi-inexistante, tout en reconnaissant son apport à l'innovation technologique.

Avant de conclure, il importe de souligner un point méthodologique. Ce projet est le seul, dans ma production des dix dernières années, où l'analyse des réseaux sociaux est absente. C'est un défi qu'il a fallu relever. Il était initialement prévu d'inclure un « générateur de noms » (sous-section 4.1) dans le questionnaire en ligne, mais les entretiens exploratoires menés auprès de micro-travailleurs nous ont fait changer d'avis. Les personnes qui pratiquent le micro-travail opèrent seules, ne connaissent généralement pas leurs pairs, et n'en parlent pas à leur entourage. C'est un résultat que l'avancement de l'enquête a confirmé, et que toute la littérature retrouve. Les réseaux n'existent que lorsque des infrastructures relationnelles comme des forums dédiés sont créés, par les plateformes elles-mêmes ou (plus souvent) par des activistes, sans pour autant que tous les micro-travailleurs y participent (Gray et al., 2016; Yin et al., 2016). Ce manque d'occasions de socialité est en soi un résultat substantif, car source de risques psycho-sociaux actuellement non pris en charge. Les interdépendances que les chercheur.e.s peuvent retracer ne se situent alors qu'au niveau agrégé – entre l'ensemble des travailleurs et la plateforme, entre l'ensemble des travailleurs et l'ensemble des clients – et par là, elles nécessitent des méthodes plus traditionnelles<fnref n="6" />.

La suite de ce projet prend plusieurs formes. Il s'agit d'une part, de **creuser davantage la relation entre modèles d'affaires des plateformes et conditions de travail**, de comparer les plateformes de micro-travail à celles de « freelancing » qualifié, et de prendre en compte des formes organisationnelles alternatives qui commencent à voir le jour, comme les plateformes coopératives (Scholz & Schneider, 2017). Pour ce faire, je co-coordonne (avec O. Chagny, IRES, et A.A. Casilli, Telecom Paris) un projet de recherche sur « Les nouveaux intermédiaires du travail B2B : comparer les modèles d'affaires dans l'économie numérique 'collaborative' », sur-nommé BOBCAT, avec un financement de 100 000 euros de la DARES (Ministère du travail).

Il s'agit d'autre part de **s'intéresser davantage aux clients du micro-travail des plateformes**, surtout aux entreprises productrices d'intelligence artificielle. La littérature encore limitée sur le micro-travail s'est penchée sur les travailleurs, laissant la connaissance de leur clientèle largement inexplorée. Pour reconstituer les chaînes de production de l'intelligence artificielle dont fait partie le micro-travail, il faut aussi sortir du seul cadre français pour s'intéresser à l'ensemble des fournisseurs des entreprises de l'hexagone, qui s'étend à plusieurs pays francophones notamment d'Afrique. Pour cela, je viens d'obtenir une subvention ANR de 348 000 euros au titre de l'appel générique 2019 pour un projet sur *The HUman Supply cHain behind smart technologies* (HUSH, avec A.A. Casilli et U. Laitenberger, Telecom Paris), dans le cadre de laquelle nous encadrerons trois doctorant.e.s, dont un.e sous ma responsabilité principale.

<footnote n="6">6. Nous avons toutefois inclus dans l'enquête une question dite de « générateur de position », dans laquelle les répondants étaient interrogés sur leurs contacts figurant sur une liste de professions prédéfinies. Le générateur de position est une méthode répandue pour mesurer le capital social latent des individus. L'analyse de cette partie des données est en cours.</footnote>
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# 5 La sociologie au pays des données

Le coloriage de mon poste actuel (voir 2.6), l'affectation à un laboratoire d'informationique en tant que représentante des sciences sociales, et ma recherche sur les relations entre intelligence artificielle et travail (section 4.2) m'ont amenée à dévelloper une réflexion plus générale sur la place des big data autant dans la société que dans les sciences sociales, et sur l'éthique de la recherche à l'heure des technologies numériques et plus précisément, des réseaux socio-numériques. Cette réflexion s'est incarnée dans deux projets de petite-moyenne taille, que je décris dans ce qui suit.

## 5.1 Big data, sociétés et sciences sociales

Il y a déjà dix ans, les sociologues se sont interrogés sur la perte potentielle de leur « juridiction » sur tout un pan de la connaissance de la société (Savage & Burrows, 2007), au profit d'analyses a-théoriques (Anderson, 2008) se limitant à tirer profit d'une abondance sans précédent de données. En parallèle, un processus de « datafication » des sociétés contemporaines transforme l'objet même des études du sociologue, en touchant aux rapports de production, aux structures de pouvoir, aux représentations culturelles. En regardant les premiers effets de ces changements, déjà bien visibles, quel bilan pouvons-nous tirer aujourd'hui ? Cette question était au cœur d'un numéro spécial de la Revue Française de Sociologie que j'ai coordonné avec G. Bastin (IEP de Grenoble) sur « Big data, sociétés et sciences sociales ». Nous avons proposé une double approche, interrogeant à la fois les effets des big data sur la société et sur la pratique de la sociologie (et plus généralement, des sciences sociales). Nous aspirions à réitérer à propos des big data le questionnement qu'Alain Desrosières (2005, p. 6) avait appliqué aux statistiques et à la quantification du social, considérant sans jamais les séparer « leurs apports de connaissance et les circuits sociaux de leur mise en forme et de leurs usages ».

La réponse à notre appel à contributions, diffusé en automne 2016, a été des plus encourageantes, avec 41 pré-propositions soumises. Le résultat final, publié en septembre 2018 (Bastin & Tubaro, 2018b) et issu d'un long processus de sélection, est un riche numéro de 4 articles originaux, 2 notes critiques, et 11 comptes rendus de livres, en plus de notre introduction générale (Bastin & Tubaro, 2018a).

Le processus de construction de ce numéro a été très instructif. La « révolution » de la sociologie telle qu'elle était crainte en 2007-08 n'a pas eu lieu : les grandes bases de données numériques se sont frayées un chemin dans l'espace de nos méthodes sans devenir dominantes, et les théories continuent d'être indispensables pour cadrer et interpréter toute analyse empirique. Plus importante s'avère l'irruption du machine learning comme méthode d'analyse capable de combler certaines limites des méthodes quantitatives classiques, notamment l'analyse de régression (Boelaert & Ollion, 2018). Mais aussi, la recherche surtout publique reste pauvre en données, captées par les plus grandes plateformes internationales (comme Google et Facebook) et souvent difficiles d'accès pour les chercheur.e.s qui ne font pas partie de
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