Data. Digressions.

01. Data. Ni savoirs, ni informations, simples données. Particules élémentaires de la réalité sensible aux capteurs électroniques. Sédiments, traces, résidus, peaux mortes, signaux numériques.

02. Data. Données d’entrée que l’on peut mettre en équation. Jeux de données, registres géologiques, séquençage génétique. Conditions initiales pour des modélisations prédictives, modèles climatiques, flux et transits ou tout simplement mes exercices physiques.

03. Data. Renversement de la chaîne de production de la connaissance. Prenez un chercheur, il émet des hypothèses, définit ensuite les données qui pourraient lui permettre de valider ou invalider ses hypothèses, puis constitue un dispositif de captation, en prenant soin de déterminer les biais à ne pas oublier lors de l’analyse des jeux de données collectés. Ce chercheur, qu’il soit scientifique, journaliste, enquêteur, pisteur, éclaireur, cherche à rendre objectif grâce aux données concrètes ce que son intuition lui murmurait. Quand les data préexistent à l’hypothèse, le chercheur en passe de devenir un exploitant de gisement? Chercheur d’or.

04. Data. Comme tout autre matière première, que ce soient les énergies fossiles, des déchets à valoriser ou les réponses à un questionnaire téléphonique, il faut des gisements d’un certain volume pour se lancer dans cette économie et espérer trouver un modèle d’affaire. Sans volume, point de salut. Nouveau business de la collecte. De l’artisanat à l’industrie lourde.

05. Data. Les bases de données étaient chères parce qu’elles étaient couteuses à produire. Voilà que depuis quelques années la valeur semble passer de la donnée collectée au capteur qui collecte de la donnée. Sur mon poignet, dans ma poche, dans mon thermostat, dans ma voiture, sur les plateformes web, … Collecter de la donnée numérisée, quelle qu’elle soit, on trouvera bien à la valoriser plus tard, tant qu’on arrive à en collecter beaucoup. Comme si la valeur se voyait transférée de la donnée à la capacité de la sentir et la traduire en data. Capacité à produire de la nourriture pour calculateur en mal de statistique.

06. Data. Mariage de la capacité de calcul et de la mise en récit. Interpréter les jeux de données, c’est aussi et surtout les faire parler. Données statistiques quantitatives, il est possible d’y lire plusieurs pistes. Ajustées, pondérées, normalisées, il y a un enjeu de pouvoir à les mettre en récit, en mots ou en images.

07. Data. La data se vend-elle mieux que l’information, vue qu’elle existe sous un format exploitable? Elle dit son origine, sa localisation peut-être, sa thématique, ses valeurs chiffrées, sa couleur, sa classe, … La data donne corps à une information multi-dimentionnelle.

08. Data. Modéliser l’issue à partir des données d’entrée, puis suivre les effets de telle ou telle activité. À partir des données de sortie, interpréter les us et les motivations personnels. Bientôt me sera précisé comment mieux manger, mieux courir, mieux me détendre, mieux apprendre, mieux baiser, mieux produire, … Les médias de l’information, producteurs de styles de vie et d’opinion publique, laissent la place aux médias de data, producteurs de modèles prédictifs et d’objectif individualisé.

09. Data. Elles ne nous appartiennent plus. Pas plus qu’une empreinte digitale, une effluve de notre parfum dans l’ascenseur, une trace de rouge à lèvre sur un mug. Nos achats sur une carte de fidélité. Nos sacs de détritus dans les bas à ordure publics. Celui qui possède le dispositif de captation possède l’information et peut la convertir en donnée. Business de la séquestration.

10. Data. De l’usage qui se voit. Les us et coutumes révélés, à qui sait interpréter les signes. Ou plutôt à qui sait faire parler les traces. Les us, ce sont des lois encore non écrites, disait Alain Miller. Posséder des data capables de révéler les us, c’est posséder du matériel permettant de négocier de futures lois.