L’Internet des objets : du fétichisme de la marchandise au fétichisme de la machine

L’auteur est professeur à l’École des médias de l’UQAM

Le développement de l’Internet des objets s’insère dans le cadre d’une gouvernance algorithmique et d’un capitalisme de surveillance dont les principaux protagonistes sont les multinationales techno-financières.

Dans le premier chapitre du Capital, Marx fait une analogie entre la mystification religieuse des sociétés prémodernes et le fétichisme de la marchandise dans les sociétés capitalistes modernes. Selon lui, la gigantesque collection de marchandises produites par les sociétés capitalistes révèle un monde enchanté au sein duquel les rapports sociaux apparaissent comme des rapports entre des objets. Il semble que cette mystification tend à prendre une forme particulière aujourd’hui avec l’Internet des objets. La principale différence réside dans le fait que les objets ne sont pas animés seulement métaphoriquement, comme dans le fétichisme marxien, mais bien réellement, puisque les marchandises (montres, appareils ménagers, téléviseurs, thermostats, voitures, etc.) peuvent désormais communiquer entre elles. Ainsi, dans la dynamique contemporaine d’automatisation induite par le numérique, les rapports sociaux n’ont plus à passer par une relation langagière pour se légitimer, la langue étant réduite à un code informatique. La convergence des Big Data (données massives), de l’infonuagique et de l’Internet des objets participe en ce sens à la mise en place d’une gouvernance algorithmique, c’est-à-dire à une régulation de la société de plus en plus confiée à des algorithmes plutôt qu’aux institutions politiques.

Colonisation de la vie quotidienne

L’Internet des objets constitue, avec l’infonuagique et les Big Data, l’un des composants fondamentaux d’un gigantesque système de contrôle informationnel qui accentue la dynamique de fétichisation du Capital déjà présente à l’ère industrielle. L’Internet des objets, aussi appelé « industrie 4.0 », repose sur la mise en place de capteurs sur les objets d’usage quotidien (réfrigérateurs, thermostats, brosses à dents), les outils de production (bras robotisés) ou encore sur les êtres vivants (bracelets numériques, puces sous-cutanées) en vue de collecter les données sur leur fonctionnement ou leurs comportements. Ces objets interconnectés sont reliés à d’imposantes bases de données virtuelles (l’infonuagique) permettant de stocker l’ensemble des données concernant des activités humaines et non humaines désormais numérisées. Grâce aux avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, il est désormais possible, avec des algorithmes, de traiter, d’analyser et de faire des corrélations entre ces méga-données afin de prédire et d’influencer les comportements des consommateurs ou encore de rendre plus efficient le fonctionnement des appareils industriels.

Il convient de saisir l’historicité de cette nouvelle forme de régulation algorithmique des rapports sociaux au sein des transformations institutionnelles propres au capitalisme avancé. Les critiques du capitalisme de surveillance (notamment Soshana Zuboff dans Age of Surveillance Capitalism : The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, Profile Books, 2019) oublient généralement de situer historiquement cette « nouvelle » forme de capitalisme et d’en comprendre les causes structurelles profondes, n’en dénonçant souvent que les effets néfastes sur la vie privée, au nom d’un « bon capitalisme » soucieux des libertés individuelles. De fait, le rôle prépondérant joué par les grandes corporations au XX^e siècle a transformé substantiellement la régulation de la pratique sociale : il s’agissait désormais de modifier les attitudes des individus afin d’arrimer la dynamique de surproduction du système industriel à celle de la surconsommation. Pour ce faire, le marketing développera des techniques de modification des comportements et de captation de l’attention qui sont à l’origine des outils de profilage – et de surveillance – des comportements des consommateurs utilisés aujourd’hui par les géants du numérique, souvent désignés par l’acronyme GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft).

Dans ce contexte, une mutation au sein de l’activité productive résultant des avancées technologiques dans le domaine de l’informatique a permis d’automatiser une partie toujours plus importante du travail. Anticipant le phénomène de l’industrie 4.0, le père de la cybernétique, Norbert Wiener, soutenait en 1950 qu’il faudrait environ deux décennies pour que l’automatisation domine entièrement l’économie. Selon lui, la machine automatique est l’équivalent économique d’un esclave ; conséquemment, tout travailleur qui entre en compétition avec les machines devra « accepter les conditions de travail d’un esclave[1] ». À la même époque, l’économiste critique Friedrich Pollock soutenait que l’automatisation des usines rendue possible par l’informatique comportait une contradiction profonde qu’il exprimait ainsi : « Les machines peuvent pratiquement tout faire dans l’économie, excepté acheter les biens qu’elles produisent[2]. »

Or, l’Internet des objets vise justement à pallier cette contradiction au moyen de l’automatisation de la consommation. Le meilleur exemple est le système d’automatisation de la production et de la consommation mis en place par Amazon, notamment avec son assistant numérique Alexa qui peut effectuer des recherches sur Internet, commander des produits, régler l’éclairage et la température de la maison, etc. À ce système s’ajoute le Dash Replenishment Service, permettant de commander automatiquement certains produits de la vie quotidienne lorsqu’ils viennent à manquer (du savon pour la lessive ou de la nourriture pour chien, par exemple). Ce dispositif rend possible l’articulation entre l’automatisation de la production et de la consommation. En outre, ces marchandises sont emmagasinées dans de gigantesques entrepôts où « [l]e système d’Amazon suit la cadence de productivité de chaque employé et génère automatiquement des avertissements ou des licenciements en fonction de la qualité ou de la productivité, sans avis du superviseur[3]. » L’humain fait de moins en moins partie du processus. La boucle sera bouclée lorsque le futur système de livraison au moyen de drones ou de véhicules autonomes sera opérationnel.

Ce processus nous conduit à la colonisation de la vie quotidienne par l’Internet des objets. Pour les intellectuels critiques des années 1960, Guy Debord et Henri Lefebvre, la vie quotidienne correspondait à l’espace-temps au sein duquel l’individu faisait l’expérience du monde dans sa banalité, cet espace n’étant justement pas encore autant contaminé qu’aujourd’hui par la rationalité et la temporalité du système industriel. Or, le développement de l’Internet des objets réduit comme peau de chagrin ces espaces qui ne sont pas soumis aux injonctions productivistes. Conséquemment, non seulement la numérisation des activités de la vie quotidienne génère-t-elle de la valeur marchande, mais l’individu en vient à intégrer dans sa subjectivité les diktats du machinisme. C’est ce que le philosophe Günther Anders exprimait par son concept de honte prométhéenne, qu’on pourrait résumer ainsi : plus la machine ressemble à l’être humain, plus ce dernier désire ressembler à la machine.

Gouvernance algorithmique

Face à cette dynamique totalitaire, il est impératif de rompre avec le faux débat entre technophiles et technophobes – comme si la critique de la déshumanisation du monde relevait d’un désordre psychique, d’une phobie. Il s’agit plutôt de critiquer l’idéologie machiniste qui prétend que la technique est neutre, c’est-à-dire que ses effets positifs ou négatifs ne seraient déterminés que par l’usage qu’on en fait.

Cette idéologie machiniste masque le fait que l’usage de la technique reflète des rapports sociaux et des impératifs productivistes. Elle nous rend en plus amnésiques face au développement des sociétés capitalistes. Depuis trois siècles, celui-ci vise la mise en place de moyens toujours plus perfectionnés pour automatiser les procédures de production, de décision et de contrôle, expulsant la subjectivité humaine au profit de mécanismes pseudo-objectifs – et ce, afin d’assurer la « soumission durable » de l’humanité face à la dynamique de croissance illimitée.

En effet, l’idéologie machiniste prétend que l’IA a le pouvoir de régler tous les problèmes de l’humanité, y compris la crise écologique. Aux yeux de ses partisants, « la possibilité d’usages malveillants ne doit pas occulter le formidable potentiel de l’IA. Elle pourrait, dit-on, nous aider à solutionner les grands problèmes de notre temps, dont le réchauffement climatique, selon Jean-François Gagné, PDG de la société montréalaise Element AI[4] ». La plupart des technologies envisagées – parmi lesquelles on peut inclure les compteurs et les thermostats intelligents développés par Hydro Québec, visant à assurer l’efficience énergétique des ménages et des entreprises – s’inscrivent dans le cadre de mécanismes de gouvernance algorithmique. Il s’agit d’agir sur les effets – les comportements des individus – plutôt que sur les causes – les structures socioéconomiques, politiques et culturelles – d’une forme illimitée et écocide de développement. C’est ainsi qu’opère le fétichisme de la machine à l’ère de l’IA, nous rappelant la mise en garde faite par l’historien Lewis Mumford, en 1934 : « Croire que les dilemmes sociaux créés par la machine peuvent être simplement résolus par l’invention de plus de machines, c’est aujourd’hui le signe d’une pensée desséchée qui confine au charlatanisme » (Technique et civilisation, Parenthèses, 2016, p. 359).

[1] Lettre de Norbert Wiener à Walter Reuther, dans David Noble, Le progrès sans le peuple, Montréal, Éd. Rue Dorion, 2018, p. 179.
[2] Friedrich Pollock, Automation. A study of its economic and social consequences, New York, Praeger, 1957, p. 263.
[3] Gautier Virol, « Avec l’intelligence artificielle, Amazon automatise tout, même le licenciement », sur le webzine L’Usine nouvelle, 29 avril 2019.
[4] Ugo Cavenaghi et Isabelle Senécal, Osons l’IA à l’école, Montréal, Éd. Château d’encre, 2019, p. 19.