Shenzhen 深圳市 est une ville sous-provinciale de la province du Guangdong en Chine.

En 2019, elle compte environ 13 millions d'habitants et constitue une des municipalités les plus riches de Chine. Elle est considérée, au même titre que les villes de Pékin, Shanghai et Canton, comme l'une des plus grandes villes développées de Chine continentale. Elle fait partie de la mégalopole du delta de la Rivière des Perles. Etant l'une des premières zone économique spéciale en Chine, Shenzhen est souvent appelée la « Silicon Valley of China ».

Ici je ne parlerai pas de son histoire, ou comment en une poignée d'années, cette ville est devenue le nouveau centre de la technologie du monde. Cependant, je vous encourage à lire, le Numéro 9 sur cette ville et à regarder le documentaire Shenzhen: The Silicon Valley of Hardware.

La Revue Diplômées est une revue de l’Association Française des Femmes diplômées de l’Université. Revue scientifique à comité de rédaction, elle a pour vocation de promouvoir la recherche et la visibilité des femmes chercheuses en Europe. D’inspiration généraliste et interdisciplinaire, libre à l’égard de toute école de pensée et des modes intellectuelles. Sa périodicité est de quatre numéros par an, elle accueille ainsi des textes théoriques et de recherches.

Dans ce numéro de Diplômées nous interrogeons les nouvelles pratiques culturelles afin de tenter de circonscrire la culture à l’heure du « tout numérique ».
Parler des cultures numériques, c’est parler des choses qui fâchent comme l’obéissance (soumission librement consentie), la mondialisation, l’obsolescence programmée, de la culture de masse, des inégalités numériques, de l’intelligence artificielle, des biais cognitifs entretenus ou créés, et en arrière plan la privatisation des enjeux géopolitiques…
Cependant parler des cultures numériques, c’est aussi parler des choses qui étonnent comme l’évolution des comportements : la sexualité, les amitiés, la créativité passe-t-elle par des templates (des pages pré-programmées où il suffit de copier-coller son texte), la vie en réseaux, les selfies (photographies de soi-même), l’entrée de l’Intelligence Artificielle dans le quotidien, la quantification de la vie humaine…
Créer un dossier sur les cultures numériques consiste à explorer de façon systémique un ensemble de champs de réflexion parmi lesquels, nous trouvons : l’économie, le social, le juridique, le politique, la géopolitique, les enjeux éthiques.

Ont participé à ce numéro : Aude Bernheim, Adrien Bernheim, Geneviève Bouché, Caroline Body, Carine Braun-Hénéault, Sonia Bressler, Isabelle Broué, Yvette Cagan, Marie-Thérèse Couy, Laurence Devillers, Monique Grandbastien, Xie Jing, Christine Martin, Sylvianne Masson, Claude Mesmin, Sylvie Octobre, Hélène Romano, Flora Vincent.

La revue Management & Data Science accueille mon article sur les Fondements et les enjeux de la Data-Philosophie

Aborder la “data” se fait principalement de façon “technique”, en lien avec soit la programmation algorithmique, soit la question matérielle (outils de collecte ou outils de conservations). Peu de travaux questionnent la notion même de “data”. Encore moins d’articles existent sur la data abordée de façon philosophique. Dans cet article, nous tâchons de mettre en lien la “data” et la “philosophie”. Pour cela, nous nous appuierons sur la question du “critère du réel”. En posant la question de la “data” comme un “critère de réalité” potentiel, nous entrons dans l’exercice philosophique. Nous cherchons ici à fonder la “data-philosophie” et ses enjeux. Nous en venons à poser les quatre champs opératiques de la Data-Philosophie : ontologie, épistémologie, praxis et éthique de la data.

En juin 2017, lors d’une présentation à la commission des droits de l’homme à la conférence des ONG du Conseil de l’Europe, j’ai exposé la nécessité de comprendre l’avènement du monde de la data à l’aide de l’interrogation philosophique et d’une éthique radicale que j’ai désignée sous l’expression “data philosophie”^[1].

Il s’agit ici d’expliquer en quoi la philosophie de part son histoire et ses recherches sur la notion fondamentale de “critère de réalité” peut aider à la compréhension des enjeux de la data.

Dans cet article, nous allons aborder deux points essentiels à la réflexion sur la philosophie à l’ère du big data. En premier lieu, nous devons nous interroger sur la conciliation entre deux champs qui paraissent opposés. D’un côté nous aurions la “data” qui serait de l’ordre de la technologie mais qui peut être aussi considérée comme une technique (au sens de la techné τέχνη, « fabriquer », « produire »), et de l’autre la “philosophie” au sens du questionnement sur les savoirs et la conduite des êtres humains. Ces deux recherches sont-elles compatibles sans pour autant basculer dans une philosophie pratique ?

Dans un deuxième temps, nous verrons que cette conciliation est non seulement possible mais qu’elle se doit de recouvrir quatre champs d’investigations : une ontologie de la data, une épistémologie, une data-praxis, une éthique des données.

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Au coeur du confinement, j'ai enfin décider de prendre le temps d'écrire sur les bases de ce qui devrait nous occuper tous dans les prochaines années à savoir "la data-philosophie". Ce blog porte les traces de mes réflexions sur l'usage des données, les questions éthiques, notre rapport au temps, etc.

Mais là il nous faut aller plus loin et explorer ce qu'est la "data-philosophie".

L’association « data-philosophie » a son importance. Il ne s’agit pas de poser une « philosophie de la data » qui serait simplement une sorte d’application pratique ou un code déontologique de la data.
Nous devons regarder la data comme ce qu’elle est : un critère du réel. Cette idée de critère du réel est très importante. Toute la philosophie s’accorde autant qu’elle se déchire sur cette notion de « critère » du réel qui rend possible ensuite tout le reste : la croyance juste, la croyance vraie, la croyance justifiée, la connaissance, le savoir… Dès lors nous pourrions ici tenter une analogie entre la « data » et la « monade » de Leibniz.
Dans cet article, il ne s’agit pas de résoudre cette analogie qui par ailleurs, comme toute analogie a son degré de fausseté. Cependant, nous devrions remarquer, qu’à la base de toutes les recherches ou manipulations de data, il devrait y avoir une question.
L’objectif de la data-philosophie serait donc situé là : dans l’art de poser les questions et donc de soulever des problèmes. Sans ce cheminement il ne peut y avoir d’analyse structurée.

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