CSOC 27F04 - Algorithmes et information : enjeux sociaux, économiques et politiques
Cet enseignement est une introduction à une sociologie naissante des algorithmes. Il
se donne comme objectif d'offrir une compréhension sociologique de ce que font les
algorithmes au monde social et à ses acteurs, à ses institutions, aux professions instituées, et
plus largement aux démocraties sociales et aux corps intermédiaires. Un volet du cours
propose également d'aborder et de saisir ce que produisent une certaine catégorie
d'algorithmes en contexte politique autoritaire.
Cet enseignement s'appuie sur des travaux de sociologie du travail, des sciences, du
numérique, de l'expertise et de l'information. Aucune connaissance ou formation en
sociologie n'est nécessaire pour le suivre et le comprendre. Il a justement été pensé comme
un moyen de s'initier à la fois à des notions de sociologie générale et à leurs spécificités en
contexte algorithmique.
À partir d'articles scientifiques et de supports numériques, les étudiant·e·s auront la
possibilité d'acquérir une culture sociologique des enjeux théoriques, sociaux, économiques
et politiques posés ces dernières années par les big datas, les plateformes numériques (+ leurs
modèles d'affaires et leurs algorithmes de recommandation), ainsi que certains outils
d'intelligence artificielle.
Ainsi, ce cours permettra d'aborder des sujets comme les nouvelles formes productives et de
travail ; les nouvelles manières de traiter les données, l'information à large échelle et
d'informer ; ou encore les transformations des professions instituées, les bouleversements de
secteurs d'activité et d'expertises diverses.
Mariame TIGHANIMINE
Séminaire
français
Bibliographie indicative
Articles
Berrebi-Hoffmann, Isabelle, et Quentin, Chapus. “Des luttes éthiques aux luttes sociales. Les
mouvements de contestation critique des salariés des GAFAM aux États-Unis (2015-2021)”,
Réseaux, vol. 231, no. 1, 2022, pp. 71-107.
Boullier, Dominique, et El Mahdi El Mhamdi. “Le machine learning et les sciences sociales à
l'épreuve des échelles de complexité algorithmique.” Revue d'anthropologie des
connaissances 14.14-1, 2020.
Buolamwini, Joy, and Timnit Gebru. “Gender shades: Intersectional accuracy disparities in
commercial gender classification.” Conference on fairness, accountability and transparency.
PMLR, 2018.
Burrell, Jenna, and Marion Fourcade. “The society of algorithms.” Annual Review of
Sociology 47 (2021): 213-237.
Gillespie, Tarlton. “The Politics of “Platforms ””, New Media and Society, 12 (3), 2010, p.
347-364.
Hoang, Lê Nguyen, Faucon, Louis, et El-Mahdi, El-Mhamdi. "Recommendation algorithms,
a neglected opportunity for public health." Revue Médecine et Philosophie 4.2, 2021.
Livres
Berrebi-Hoffmann, Isabelle. “Ce que les algorithmes nous disent des transformations du
travail”, in E. Bourdu, M. Lallement, P. Veltz, T. Weil (dir), Le travail en mouvement, Paris,
Presses des Mines, coll. “La Fabrique”, p. 181-193 (2019).
Boullier, Dominique. Sociologie du numérique, Paris, Armand Colin, 2016.
Boullier, Dominique. Comment sortir de l'emprise des réseaux sociaux. Le Passeur, 2020.
Durkheim, Émile. De la division du travail social. Puf, 1967.
Hoang, Lê Nguyên, et El Mhamdi, El Mahdi. Le fabuleux chantier: Rendre l'intelligence
artificielle robustement bénéfique. EDP Sciences, 2019.
Simioni, Melchior, et Steiner, Philippe. Comment ça matche : Une sociologie de
l'appariement. PRESSES DE SCIENCES PO, 2022.
Zuboff, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the
New Frontier of Power. London: Profile Books, 2019.
Automne et Printemps 2024-2025
Mode de validation
- Exercice individuel ou exposé présenté en séance (50% de la note)
- Réalisation d'un entretien ou d'une ethnographie en ligne en lien avec un ou des
chapître(s) du cours (50% de la note)
La participation orale est encouragée et peut contribuer positivement à la note finale. Cela
signifie aussi que les personnes timides ne seront pas pénalisées en cas de non participation.