Le profilage algorithmique prétend évaluer de la façon la plus individuelle possible les individus pour prédire leurs possibilités futures. Nathan Genicot explore son histoire à travers les domaines du travail, de l’assurance et du crédit dans Des règles sur mesure, généalogie du profilage algorithmique (Amsterdam, 2026). Il démontre notamment que le profilage algorithmique est profondément conservateur, en ce sens qu’il reproduit les inégalités sociales au lieu d’aider à les corriger. Entretien.
Élucid : Qu’entendez-vous par « profilage » dans ce livre et pourquoi avoir exploré trois domaines, le travail, l’assurance et le crédit, plutôt que d’autres ? Que vise le profilage de chacun des trois domaines ?
Nathan Genicot : Le profilage désigne l’ensemble des méthodes d’évaluation algorithmique des individus. Cette évaluation prend la forme d’une prédiction statistique : les systèmes de profilage tentent de prédire les comportements futurs des individus grâce à l’analyse d’un grand nombre de données. Les pratiques de profilage ont connu un essor important au cours de ces dernières années, à la faveur de la numérisation de la société. Le déploiement des technologies numériques a en effet eu pour conséquence que des pans entiers de nos faits et gestes sont désormais captés sous la forme de données, et ces données sont notamment utilisées afin d’évaluer et noter les individus.
Lorsque vous écoutez de la musique sur Spotify ou que vous êtes sur Instagram, des algorithmes de profilage tentent ainsi de prédire le contenu qui vous plaira le plus ou la publicité qui retiendra votre attention. Mais nous sommes également profilés et notés dans des contextes plus sensibles, à la fois par des entreprises privées et des autorités publiques, où il s’agit de décider de l’accès à des droits et des services essentiels. Dans mon livre, je cherche à comprendre d’où viennent ces pratiques de profilage et à étudier comment elles transforment la façon dont nous sommes gouvernés.
J’ai choisi d’étudier les domaines du travail, du crédit et de l’assurance parce qu’il s’agit des trois principaux domaines dans lesquels des formes de profilage statistique sont apparues dès la fin du XIXe siècle avant même la naissance des outils informatiques. En matière de travail, j’étudie le développement du profilage destiné à faciliter le recrutement de nouveaux employés ; en matière d’assurance, l’évaluation du risque assuré (par exemple l’espérance de vie dans le cas de l’assurance-vie) ; et en matière de crédit, l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs. Ce sont en outre trois domaines qui touchent à des aspects essentiels de la vie : avoir un revenu, s’assurer, et emprunter.
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