Solidarité digitale

Roberto Rossini

Traduction de Jean Tonglet

p. 42-45

Traduit de :
Solidarietà digitale. Il terzo settore e l'Intelligenza Artificiale

Citer cet article

Référence papier

Roberto Rossini, « Solidarité digitale », Revue Quart Monde, 259 | 2021/3, 42-45.

Référence électronique

Roberto Rossini, « Solidarité digitale », Revue Quart Monde [En ligne], 259 | 2021/3, mis en ligne le 01 mars 2022, consulté le 19 mars 2024. URL : https://www.revue-quartmonde.org/10405

L’intelligence artificielle a jusqu’à présent été pensée surtout dans les sphères commerciales et productives. Le plan national de relance et de résilience (PNRR) élargit le spectre à l’administration publique : numérisation des procédures d’accès et gestion des millions de données échangées entre les citoyens et les organismes publics, de l’identité numérique au dossier médical électronique, par exemple. Est-il possible de penser à une IA qui soit également utile au secteur social1 ? Avec l’aimable autorisation de l’auteur et de la revue Vita Non Profit que nous remercions chaleureusement, nous reprenons ici les grandes lignes d’un article publié le 24 juin 2021, sous le titre Solidarietà digitale2.

Traduit de l’italien par Jean Tonglet.

Dans quelle mesure l’IA peut-elle faciliter la réalisation des objectifs que nous souhaitons poursuivre ? Pensons à la pauvreté : dans quelle mesure une organisation de lutte contre la pauvreté peut-elle bénéficier des avantages de l’IA ? Je distinguerai trois domaines d’action possibles.

Les sites web et les réseaux sociaux

Le premier est le plus évident et le plus utilisé jusqu’à présent : les sites et portails web pour la visibilité, la diffusion des informations, des pratiques et des procédures. Ensuite, les profils des réseaux sociaux pour la sensibilisation et la diffusion des idées, pour informer sur les événements et pour recruter des adhérents et collecter des fonds. À ce niveau, la numérisation fonctionne déjà. L’accélération due à la pandémie a multiplié les événements en ligne auxquels nous avons pu nous abonner de manière flexible. Nous nous rendons ainsi aux événements qui nous intéressent. Mais Facebook fait encore plus : les événements qui vous intéressent viennent à vous. L’algorithme de Facebook a établi notre profil et est en mesure de nous proposer des événements. Comment s’obtiennent ces millions de profils d’utilisateurs de médias sociaux ?

Nous sortons à peine du scandale de Cambridge Analytica et nous savons que les données – 2,3 milliards d’utilisateurs : on parle de big data… – sont profilées et peuvent faire l’objet de campagnes ciblées. Il faut donc une information transparente capable de sélectionner certains profils sur la base de certaines variables qui, même sans identifier les noms, permet de diffuser des informations sur les événements, les campagnes et les collectes de fonds à des fins sociales déclarées légales et légitimes. Il est important de défendre la vie privée ; cependant, en adhérant à un réseau social, il est également vrai que la publicité peut présenter un intérêt, c’est-à-dire la possibilité d’être tenu au courant et informé de ce qui se passe sur un sujet, une question, une action, une campagne donnés. C’est la base d’un crowfunding sain. Le crowfunding ne peut pas être réservé aux seules grandes organisations caritatives, c’est-à-dire à celles qui peuvent se le permettre grâce à leur puissance financière ou technologique : il doit être accessible à tous, selon des règles partagées, sur la base d’un label transparent. La transparence des objectifs obligerait à la transparence des intentions. La responsabilité sociale des entreprises s’exerce également en permettant l’utilisation collective intelligente des données. Les données sont un bien commun « cédé » par les citoyens aux plateformes de réseaux sociaux : tout comme l’utilisation commerciale est autorisée, elles doivent être utilisées pour améliorer la connaissance du capital social étendu, pour créer des opportunités de participation à des actions sociales ou à des projets de solidarité. En bref, créer de l’engagement : créer un dialogue et des liens à travers le monde numérique.

Prévoir et suivre les besoins sociaux

La deuxième utilisation pourrait concerner le suivi et la prévision des besoins sociaux globaux. Les données existent, elles sont là, cette réalité ne peut être niée. Le PNRR parle du principe « once only » : les informations sur les citoyens – une fois données – sont disponibles « une fois pour toutes » pour l’ensemble des administrations publiques de manière immédiate, simple et efficace, réduisant ainsi le temps et les coûts liés aux demandes d’information, qui sont aujourd’hui fragmentées entre de multiples organismes. Comme indiqué dans le plan, l’interopérabilité des ensembles de données entend garantir un affichage automatique des données par les bases de données sources. En substance, une plateforme nationale de données sera créée, qui offrira aux administrations un catalogue central de « connecteurs automatiques ». Essayons donc d’imaginer ce que pourrait être la capacité de traiter les données d’une communauté, d’une municipalité ou d’un arrondissement, afin de détecter les besoins émergents – à approfondir par la suite à travers des recherches ad hoc –, l’efficacité des politiques mises en œuvre et leur projection sur une perspective calculable à moyen terme.

Nous disposons de toutes sortes de variables, du sexe à l’âge, des qualifications aux revenus, de la composition familiale aux pathologies (y compris familiales), des achats de drogues aux achats traçables, de la propension à consommer aux dépenses moyennes, des subventions publiques aux taxes payées pour certains services, des amendes et des crimes commis à la consommation culturelle (Netflix, Spotify…). Il n’est donc pas impossible d’en tirer un modèle de malaise/bien-être qui permette de mettre en évidence les forces et les faiblesses de la collectivité : sur la base d’un tel modèle, peut-être paraîtra-t-il moins discrétionnaire au conseil municipal de choisir de financer une école maternelle plutôt que la fête des cerises ou un cours d’éducation sportive… Sa décision paraîtra en tous cas plus rationnelle, liée à une architecture socio-économique qui donne certains signaux, qui laisse des traces.

L’entrée de Vital dans le conseil d’administration d’une société de Hong Kong (qui – soit dit en passant – s’appelle Deep Knowledge Ventures) a fait la une des journaux : Vital est un algorithme, il a son propre droit de vote au conseil d’administration (il a déjà approuvé quelques investissements) et il pense très vite. C’est un scénario à éviter, bien sûr. Pourtant, cela nous laisse avec une considération intéressante : utiliser l’intelligence artificielle pour évaluer des faits humains – dans ce cas, financiers – est une pratique d’une certaine utilité. Peut-on imaginer une version sociale ? Les données sont là. Je suis sûr que cela ouvrirait un débat sur le cadre, c’est-à-dire sur ce qui peut être modélisé et considéré comme « bon » plutôt que « mauvais ». Mais, après tout, c’est à cela que sert l’éthique politique. Et là, l’IA ne sera d’aucune aide…

En d’autres termes, la géolocalisation de la pauvreté, de la fragilité et de la souffrance est un fait positif, et c’est en tout cas une possibilité technologiquement disponible : pourquoi ne pas l’utiliser ? Tout comme le fait de disposer d’un modèle prédictif crédible de l’évolution sociale. Aujourd’hui, nous avons suffisamment de connaissances pour dire que les besoins sociaux vont augmenter à l’avenir. Nous disons cela parce que nous observons empiriquement l’augmentation de la population âgée, la complexification continue des pathologies sociales (à commencer par les adolescents), la certitude que, en l’absence d’une plus grande stabilité politique internationale, les migrations continueront. Ces observations nous permettent déjà de faire quelque chose, mais elles laissent ouvert un spectre beaucoup trop large de possibilités. Une connaissance plus approfondie des situations permettrait de préparer la gouvernance de ces phénomènes. Il s’agirait alors de passer de l’urgence à la planification, ou plutôt à la co-conception, puisque la relation entre les pouvoirs publics et le secteur social bénéficierait de ce réseau d’informations.

La diffusion des outils

Enfin, troisième point, l’IA et le secteur social sont étroitement concernés par la question de la diffusion populaire des outils nécessaires. L’histoire dramatique de la pandémie nous montre que l’utilisation de machines pour le télétravail, pour l’école et l’apprentissage en ligne, pour Spid3, pour réserver des visites, des vaccins ou d’autres usages encore, exige une bonne compétence numérique. Les écoles vont désormais permettre aux plus jeunes – qui sont d’ailleurs des digital natives – de maîtriser ces technologies. Mais les autres générations ont besoin d’un bon accompagnement, d’une alphabétisation populaire, qui permette de dompter la vitesse de la technologie par un travail social, populaire et communautaire. La rapidité de ces processus ne facilite pas une évaluation éthique des outils et des objectifs pour lesquels ils existent.

Nous ne pouvons pas écarter la morale ou l’éthique de la technologie : ce serait un abandon au nom d’un progrès sans direction, aphasique et confus. Nous ne devons pas déléguer purement et simplement à la technologie le choix des liens civiques. La technologie – comme nous le savons – est avant tout un contexte, une conception. Par conséquent, la solidarité qui en découle, le lien social qui est généré, ne peut être incontrôlé, dépourvu d’une dimension de valeur. C’est précisément pour cette raison que l’intelligence artificielle doit s’accompagner de la croissance d’une intelligence sociale collective. Le secteur social, en accompagnant l’introduction de ces « machines » jour après jour et territoire après territoire, a la possibilité d’en faire une occasion de réflexion. Un secteur social réfléchi contribue ainsi au bien commun. La formation est un droit et un devoir : dans ce cas, c’est aussi une occasion collective de réécrire une grammaire utile pour notre époque. Il s’agira sans doute d’une grammaire numérique, mais nous veillerons à ce qu’elle soit aussi une grammaire de valeurs.

1 En italien, l’auteur utilise le terme « terzo settore ». Nous utiliserons ici le terme secteur social ou société civile.

2 Texte intégral en italien : http://www.vita.it/it/article/2021/06/24/solidarieta-digitale-il-terzo-settore-e-lintelligenza-artificiale/159788/

3 Le SPID (Sistema Pubblico di Identità Digitale) est un identifiant numérique composé d’un nom d’utilisateur et d’un mot de passe, avec lesquels il

1 En italien, l’auteur utilise le terme « terzo settore ». Nous utiliserons ici le terme secteur social ou société civile.

2 Texte intégral en italien : http://www.vita.it/it/article/2021/06/24/solidarieta-digitale-il-terzo-settore-e-lintelligenza-artificiale/159788/

3 Le SPID (Sistema Pubblico di Identità Digitale) est un identifiant numérique composé d’un nom d’utilisateur et d’un mot de passe, avec lesquels il est possible d’accéder aux services en ligne de l’administration publique.

Roberto Rossini

Diplômé en sciences politiques, Roberto Rossini est engagé depuis de longues années dans les ACLI (Associazioni Cristiane Lavoratori Italiani), une des plus importantes associations de promotion sociale et d’éducation populaire italienne. Il en a été président national de 2016 à 2021. Il est aujourd’hui porte-parole de l’Alleanza contro la povertà (Alliance contre la pauvreté) qui regroupe la plupart des organisations et mouvements de lutte contre la pauvreté en Italie.

CC BY-NC-ND