Journée d’étude de la 3SLF
28 mai 2024, université Paris Nanterre
Bastien Soulé, Yan Dalla Pria & Julien Pierre
Texte de présentation :
Le recours aux instruments de mesure de l’activité physique va croissant (INJEP, 2023). Si la plupart des personnes équipées se contentent de consulter des données relativement triviales (durée et distance parcourue lors d’une séance de course à pied, traces de mobilité et fréquence cardiaque dans une moindre mesure) (Vignal et al., 2022), certaines montres de sport connectées disposent de capteurs dont l’interaction avec des algorithmes donne accès à bien d’autres informations : puissance déployée, dépense énergétique, température corporelle, tension artérielle, niveau d’oxygène ou de glycémie dans le sang, taux d’hydratation ou de masse graisseuse. Les dispositifs les plus perfectionnés intègrent la possibilité de réaliser des électromyographies et des électrocardiogrammes. La porosité avec le domaine de la santé connectée est donc réelle, les données recueillies permettant de diagnostiquer des pathologies médicales comme l’apnée du sommeil, l’arythmie cardiaque, la fibrillation atriale, le diabète ou l’hypertension artérielle, considérées pour certaines comme des précurseurs d’accident vasculaire cérébral. Aux côtés de ce flux d’informations biométriques et de géolocalisation sont également charriées des données personnelles qui rendent généralement possible l’identification des utilisatrices et utilisateurs.
De plus en plus dense depuis le milieu des années 2010, la littérature scientifique renseigne surtout les leviers motivationnels amenant à s’équiper (en psychologie essentiellement), et, dans une moindre mesure, les usages de ces dispositifs numériques (comprenant leur adoption, mais aussi les appropriations plurielles dont ils font l’objet, jusqu’au détachement) (Pharabod et al., 2013 ; Esmonde, 2019 ; Quidu & Favier-Ambrosini, 2022). Une facette est moins abordée : la co-création subie de ces données (Charitis et al., 2018), leur circulation plus ou moins contrôlée et transparente (Brandtzaeg et al., 2019) ou encore les exploitations secondaires qui en sont faites, inscrites dans divers modèles de revenus (Soulé, 2023). De fait, les données coconstruites par les utilisateurs et utilisatrices de ces dispositifs numériques transitent dans différentes sphères, de l’intime aux géants de la tech, en passant par de petits collectifs informels, des « communautés » élargies, des entreprises de sous-traitance et d’autres prêtes à les acquérir contre paiement. Dans certains cas, les données sont échangées gratuitement entre entreprises partenaires. Produites selon un calibrage lié à des choix de développement (Calvignac, 2021), elles font l’objet de divers traitements (captation, tri, nettoyage, mises à l’écart, paramétrage, agrégation ou fusion, croisements, stockage, présentation, etc.) permettant, au terme de diverses traductions, de formuler des analyses ou de générer des informations à partir desquelles une valorisation est espérée, dans différents temporalités et contextes d’échange. En résultent des agencements et trajectoires pluriels, sur lesquels nous entendons nous attarder lors de cette journée d’étude.
La transformation des données recueillies en marchandises, c’est-à-dire en informations exploitables, implique de multiples opérations mobilisant des parties prenantes plurielles qui : chercheuses et chercheurs, conçoivent et qualifient collectivement ces applications ingénieur·es, commerciales et commerciaux, usager·ère·s, courtier·ère·s, entreprises tierces, plateformes, etc.La valeur n’est donc pas intrinsèque aux données. Elle procède d’explorations et de transformations qui sont le fait de divers acteurs (Dymytrova & Paquienséguy, 2020) : l’analyse et le traitement permettent l’extraction d’informations susceptibles de devenir des connaissances adaptées à un nouveau cadre, voire un service apportant une valeur ajoutée. A ce titre, les données personnelles et sensibles dont il est question ne peuvent être considérées comme un simple bien, tant il importe de « transformer des données brutes, hétérogènes, difficilement lisibles par celui qui ne les a pas produites en une information visible et compréhensible » (Flichy, 2013). Elles doivent être constituées en marchandises pour répondre aux besoins opérationnels et prendre une place spécifique dans les architectures de marché (Beauvisage & Mellet, 2020). L’éventuelle capture et réaffectation, ou transposition sur une autre appropriation qui s’ensuit combinescène (où les data sont évaluées et éventuellement échangées) (ibid.).
Pour les entreprises du secteur, qu’elles produisent des objets connectés ou des applications mobiles, les données de première main peuvent de la sorte être complétées et enrichies par celles émanant d’autres organisations, y compris des entreprises a priori concurrentes. Émergent ainsi ce qu’il est convenu d’appeler des plateformes (Casilli & Posada, 2019), à la fois méta-bases de données et dispositifs de valorisation (Beauvisage & Mellet, 2020). Au sein de ces assemblages, qui ne sont pas exclusivement marchands, une certaine réciprocité est attendue afin que les données, au terme de ces efforts croisés, deviennent intelligibles, exploitables et visualisables (Cochoy & Vayre, 2016).
Cette entrée par les trajectoires de données laisse ouvertes de multiples manières d’aborder la question de la « digitalisation » du sport et de l’activité physique. Cette journée d’étude vise à explorer la manière dont les données sont transformées, au gré d’opérations et de décisions destinées à leur donner du sens, de la valeur d’usage et/ou de la valeur économique pour soi-même ou des tiers hétérogènes. La pluralité des usages, de plus en plus largement documentée côté utilisateurs, mérite une attention symétrique, côté entreprises, de la part de la sociologie économique et des science and technology studies. A l’heure du fétichisme de la data, l’enjeu sociétal est considérable tant le fossé est grand entre celles et ceux qui la co-produisent, sans savoir ce qu’elles deviennent (les « sportifs et sportives connecté·es ») et l’exploitation qui en est faite, dans une certaine opacité, à travers le « second texte » du capitalisme de surveillance (Zuboff, 2020). Il importe in fine de s’efforcer de saisir les chaînes d’acteurs, les opérations auxquels ils soumettent les données et les agencements marchands (Callon, 2017) qui structurent et organisent ce secteur.
Références
« Datassets: assetizing and marketizing personal data », in K. Beauvisage T., Mellet K. (2020), Birch, F. Muniesa (dir.), Assetization, Cambridge, MIT Press.
Brandtzaeg P.B., Pultier A., Moen G.M. (2019), Losing control to data-hungry apps – A mixed-methods approach to mobile app privacy, Social Science Computer Review, Vol. 37, no 4, 466-488.
CallonL’emprise des marchés. Comprendre leur fonctionnement pour pouvoir les M. (2017), changer, Paris, La Découverte. Calvignac C. (2021), Traductions sociotechniques des principes axiologiques du quantified self. Analyse d’un corpus de brevets US dédiés à la mesure et à la gestion du sommeil, Réseaux, Vol. 228, no 4, 131-169. Casilli A., Posada J. (2019), « The platformization of labor and society », in M. Graham, W.H. Dutton, Society and the Internet. How networks of information and communication are changing our lives (2nd edition), Oxford, Oxford University Press.
Charitsis V., Fyrberg Yngfalk A., Skalen P. (2019), ‘Made to run’: Biopolitical marketing and the making of the self-quantified runner, Marketing Theory, Vol. 19, no 3, 347-366. Cochoy F., Vayre J.S. (2016), « Les Big Data à l’assaut du marché des dispositifs marchands : une mise en perspective historique », in P.M. Menger, M. Paye (dir.), Big data et traçabilité numérique. Les sciences sociales face à la quantification massive des individus, Paris, Collège de France.
Dymytrova V., Paquienséguy F. (2020), Du traitement des données à la création de valeur : comprendre les pratiques professionnelles des réutilisateurs des données ouvertes, Des données à la décision, Vol. 3, no 1.
Esmonde K. (2019), Training, tracking, and traversing: digital materiality and the production of bodies and/in space in runners’ fitness tracking practices, Leisure Studies, 38, 6, Vol. no804-817.
Flichy P. (2013), Rendre visible l’information. Une analyse sociotechnique du traitement des données, Réseaux, Vol. 178-179, n° 2-3, 55-89. Ministère de l’éducation nationale, de la jeunesse INJEP (2023) Les chiffres clé du sport 2023, et des sports. Pharabod A., Nikolski V., Granjon F. (2013), La mise en chiffres de soi : une approche compréhensive des mesures personnelles. Réseaux, Vol. 177, no 1, 97-129. Quidu M., Favier-Ambrosini B. (2022), Quelles expériences intimes et pratiques effectives de la course à pied quantifiée? Étude des usages « ordinaires » des montres connectées chez des coureurs et coureuses amateur.es à partir d’une auto-explicitation en temps réel, Loisir & Société, Vol. 45, no 3, 506-549.
Soulé B. (2023), La pluralité des modèles de revenus dans le secteur des applications mobiles de sport et d’activité physique : une approche exploratoire en termes d’agencement marchand, Réseaux, Vol. 237, no 1, 223-257.
Vignal B., Routier G., Lefèvre B., Soulé B. (2022), Courir et mesurer autrement : Le recours aux objets connectés par les pratiquantes de la course à pied, Loisir & Société, Vol. 45, 3. no
Zuboff S. (2020), L’âge du capitalisme de surveillance, Paris, Zulma.
