L’ÉNA hors les murs , revue des anciens élèves de l’ÉNA, numéros de juin à juillet-août 2019
Notice bibliographique
Résumé
NOTES DE LECTUREJean HAËNTJENS, Comment les géants du numérique veulent gouverner nos villes ; la cité face aux algorithmes, Rue de l'échiquier, 2018, 162 p.En 2017, pour la première fois, l'aménagement d'un quartier, Quay Side à Toronto, est intégralement confié à Google, plus précisément à Sidewalk, branche d'innovation urbaine d'Alphabet, maison mère de Google.L'essai de Jean Haëntjens s'ouvre sur l'évocation de ce projet, ce qui permet à l'auteur d'énoncer directement sa principale crainte : l'effondrement progressif de la démocratie locale au profit d'entreprises, a fortiori au profit des géants du numérique.L'auteur est consultant en stratégie urbaine, diplômé d'HEC et de l'École d'urbanisme de Sciences Po. Son premier ouvrage, Le pouvoir des villes, paraît en 2008.Dès l'introduction de Comment les géants du numérique veulent gouverner nos villes, il donne au lecteur la mesure des enjeux du fonctionnement du cadre urbain : trois milliards d'êtres humains supplémentaires deviendront citadins d'ici à 2050.La ville est plus que jamais un espace clef des problématiques économiques, écologiques, sociétales mais aussi géopolitiques.Les autorités publiques doivent rapidement prendre conscience de l'affrontement à l'œuvre entre deux modèles de gouvernance urbaine : d'un côté la « cité politique », de l'autre la « ville algorithmique ».Cet « affrontement théorique » proposé par de Jean Haëntjens présente les avantages et les inconvénients de sa pédagogie : une clarification, une dualité parfois un peu réductrice mais qui permet une synthèse et une prise de hauteur sur un sujet souffrant d'un déficit d'anticipation et de planification.D'un côté donc, la cité politique, qui connaît aujourd'hui un « passage à vide », la rendant difficilement capable de peser face aux géants de l'économie numérique.La révolution des métropoles s'essouffle ; les limites budgétaires des pouvoirs locaux risquent de se traduire par un transfert des responsabilités vers le secteur privé.Les « macro-lots » -ou la charge simultanée de plusieurs services : eau, assainissement, transport, comme à Dijon, concédé à un seul puissant opérateur -démontrent une perte d'influence des élus sur le terrain.L'auteur rejette l'idée d'un maire qui choisirait tous les vingt ans l'entreprise concessionnaire des services de sa ville.Il appelle les élus à ne pas abandonner la « propriété de la société civile », et les administrations locales à défendre leurs compétences techniques et politiques.Cette cité politique doit jongler entre trois éléments.D'abord elle doit réguler les nouveaux services urbains spontanés ou offres disruptives qui viennent perturber les services qu'elle propose : Uber et l'émergence des moyens de mobilité en libre-service -trottinettes électriques, vélos sans borne, etc. -sont jusqu'à maintenant les meilleurs exemples d'interférences d'offres privées avec une politique publique de mobilité réfléchie comme un ensemble.Ensuite, elle doit s'affirmer dans ses rapports avec les prestataires privés sur son territoire, parfois un prestataire unique comme dans l'exemple de Dijon.Enfin, la cité politique doit répondre aux aspirations de démocratie locale des citadins.Ce sera donc sa capacité à structurer un jeu d'acteurs complexe tout en gardant une vision à long terme, une indépendance, qui constituera à la fois son principal défi et sa valeur ajouté.En face, la ville algorithmique où la marge de manœuvre des administrations et des élus s'est effacée au profit des agents du numérique.L'auteur distingue bien les acteurs, les géants du numérique, des technologies utilisées.Les outils numériques et techniques seront bien sûr nécessaires à la gouvernance urbaine, et la cité politique doit les inclure dans son fonctionnement et dans son évolution ; l'enjeu réside dans le statut du maître d'œuvre.1. Auteur américain qui a notamment publié Le mirage numérique : pour une politique du Big Data, édité en français par Les prairies ordinaires en 2015.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».