Quelques livres à lire sur les algorithmes et le traitement de masse des données

On parle d’algorithmes, de données, de «big data», de données personnelles. On ne sait pas toujours ce que c’est, on n’est pas d’accord sur les définitions. On ne sait pas forcément quoi lire sur le sujet. J’ai fait une petite liste de lecture. J’ai même pas mis de liens affiliés, preuve de ma candeur, même si j’en profite pour faire un poil d’auto-promotion.

À lire

  • Black Box Society, de Franck Pasquale traduit en français chez FYP. Un tour d’horizon de l’utilisation des algorithmes dans différents aspects de nos vies (enfin, des vies américaines), de la finance à . Il suggère quelques méthodes pour rendre plus transparentes ces boîtes noires, outils aux services des intérêts privés ou mal employés par les administrations. Pleins d’exemples intéressants, quelques pistes. ++++
  • Weapons of Math Destruction de Cathy O’Neil , non traduit. Cathy O’Neil est mathématicienne et se trouvait au cœur des algorithmes lors de l’effondrement de la finance en 2008. Elle en tire une enquête à la recherche de tous ces WMD (jeu de mots avec «weapons of mass destruction»). Le livre a l’avantage de formaliser tout un tas de concepts, et de rappeler ce qu’est un algorithme : une création humaine qui en tant que telle peut être contrôlée et régulée. Et de rappeler que c’est une décision de la société de savoir si un algorithme rejette et punit les éléments identifiés par le calcul, ou plutôt les atteint et leur propose ce dont ils ont besoin. ++++
  • Le temps des algorithmes, de Serge Abiteboul et Gilles Dowek, au Pommier. Le livre est très pédagogique et démonte quelques algorithmes pour rappeler leur fonctionnement. Il rappelle que rien n’est nouveau dans le concept, mais que l’augmentation de la puissance de calcul et de conservation permettent d’en faire de plus en plus. Ils suggèrent de considérer les algorithmes comme des éléments de la société, au même titre qu’une personne ou qu’une entreprise pour correctement les comprendre ou les encadrer. Ils réfléchissent aux conséquences possibles, essayant de qualifier par exemple le débit d’une prise de décision comme le vote au suffrage universel d’un président de la République. +++
  • Algorithmic accountability reporting : on the investigation of black boxes, par Nick Diakopoulos. Ce rapport encadré par le Tow Center intéressera plutôt les journalistes. Il rassemble des exemples et des méthodes pour travailler sur les algorithmes, les questionner : transparence du code source, reverse engineering… Les algorithmes prennent de plus en plus de décisions dans nos vies, avoir des journalistes capables de les comprendre, de les décrypter, de dépister les discriminations et d’en déterminer la fiabilité est essentiel. +++
  • What Stays in Vegas de Adam Tanner, non traduit. Nos données personnelles sont le principal moteur des algorithmes et traitements de masse des données. L’auteur raconte, en prenant l’exemple de l’industrie des casinos comment ces données sont récupérées, traitées, revendues. L’objectif, pour les casinos comme pour les autre industries est de nous faire cracher de l’argent. Data brokers, comportements divers : notre profil dessiné par nos données est surexploités par les entreprises pour nous contacter au bon moment, ou nous faire les bonnes propositions. Une lecture qui permet de cerner toutes les données que nous éparpillons autour de nous.
  • Dans l’ombre de la peur, le big data et nous, une bande dessinée de Josh Neufeld et Michael Keller, chez Ça et là pour la version française. A la rencontre des plus brillants chercheurs américains, un journaliste et un dessinateur explorent les données que nous laissons aux entreprises de la Silicon Valley. Exploitation commerciale, dérives possible : on chemine en compagnie des auteurs au gré de leurs rencontres. Super pédagogique, super intéressant. ++++
    [Note : j’ai été relecteur de la traduction française de cette bande-dessinée et ai signé une annexe sur l’aspect français des problèmes abordés. J’ai aussi la chance de compter Michael Keller parmi mes amis]

À ne pas forcément lire

  • À quoi rêvent les algorithmes, de Dominique Cardon, au Seuil. J’avais beaucoup d’espoir en lisant le livre, et beaucoup furent comblés. Je fus frustré néanmoins que l’auteur n’aborde les algorithmes que sous l’aspect «Gafa» et Silicon Valley. A croire que les algorithmes utilisés par l’administration française fonctionnent au poil et ne méritent pas notre attention. +/-
  • La silicolonisation du monde et La vie algorithmique d’Eric Sadin. Je n’ai que feuilleté le second, assez effaré. Pas grand chose à rajouter à la lecture critique de Xavier de La Porte, Eric Sadin est-il le BHL de la révolution numérique ? (spoiler : oui, on dirait). —–

La liste est ouverte, n’hésitez pas à faire des suggestions.

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