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Les aventures d'un ethnologue dans le grand monde

Un guide d’entretien ethnographique 29 octobre 2021

Filed under: organisation — Yannick @ 20:00
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La recherche qualitative cherche à décrire un contexte social et des motifs d’action ou de prise de décision.
Les données sont collectées par l’immersion passive ou l’observation participante. Comme habituellement dans le domaine de l’ethnologie, la prise de contact directe et in situ est toujours privilégiée par rapport aux méthodes indirectes.

Mais, au-delà de l’immersion dans un groupe pour le comprendre de l’intérieur, les chercheurs peuvent recourir à la technique d’entretien semi-directif, qui se mène en tête à tête, après une mise en confiance des deux interlocuteurs.

Dans le jargon des ethnologues, la personne avec qui elles / ils parlent est appelée un informateur / informatrice. Dans le monde du design et de l’UX, il s’agit d’une utilisatrice(eur).
Ce type d’interview est qualitatif et vise à identifier des axes structurels de comportements.
Il ne s’agit donc pas de dérouler un questionnaire quantitatif et de cocher une liste de questions pour lesquelles on aura recueilli des réponses (vous n’allez pas faire un « sondage »). Au contraire : l’entretien semi-directif permet d’obtenir une grande subtilité de compréhension, grâce à une discussion ouverte et approfondie avec la personne en face de vous.
Répétez après moi : je ne vais pas faire un sondage, je vais avoir une conversation.

A ce titre, pour favoriser la liberté de parole, l’anonymat des personnes doit être garanti (non nominatif, pas d’identification dans la prise de notes). Il est de votre responsabilité de ne pas dire, ensuite, qui-vous-a-dit-quoi. Si quelqu’un vous le demande, d’ailleurs, ce sera extrêmement suspect et on approche de la violation du secret professionnel.
Dans mon petit carnet de notes (in Moleskine i trust), j’ai des verbatims, des descriptions, des gribouillis de schémas, des impressions en temps réel, et je n’ai aucun nom de famille, seulement des prénoms et souvent parfois même pas les vrais prénoms. Les seules critères d’identification sont les miens, pour que l’âme charitable qui retrouve mon carnet perdu puisse me joindre et me le rendre. Une loi de type RGPD ne s’applique pas à mon carnet car je n’y stocke aucune information qui permettrait de retrouver ou d’identifier mes interlocuteurs, directement ou indirectement.

L’anonymat des interviewés est moins absolu dans certains contextes, notamment pour la recherche UX et le monde du travail en général. A ce titre, vous devez recueillir le consentement écrit par un formulaire-type… en comptant sur le fait que n’importe qui a toujours parfaitement le droit de refuser.
Ce droit au refus s’applique non seulement à la prise d’image mais à l’interview lui-même. N’importe qui a le droit de refuser une interview, un enregistrement, une question spécifique, une prise image, sans raison particulière. Ca fait partie du respect que vous leur devez d’accepter sans insister.

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Repeat after me : I am not going to do a ‘poll’, i am going to have a qualitative conversation.
Welcome to ethnographic interviews.

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I. Questions de Grand Tour
L’objectif des questions « Grand Tour » est de découvrir de la bouche même de la personne interviewée les noms des lieux et des objets tel qu’elle les nomme.
C’est aussi l’opportunité d’entendre cette personne parler ou décrire des événements ou des activités tel qu’elle les comprend.
Il s’agit pour le chercheur de comprendre les interrelations de tous ces éléments du point de vue de la personne interviewée.

Il y a quatre grands types de questions Grand Tour :
Vue d’ensemble,
Vue spécifique
Exploration guidée
Grand tour d’une activité.

Exemples
A. Vue d’ensemble (zoom out)
Demander à l’informateur de généraliser, de parler des grandes catégories d’événements :
• Pouvez-vous me décrire une journée normale dans votre travail ?
• Pouvez-vous dessiner le circuit de création d’un passeport, de la demande initiale jusqu’au document mis à disposition du demandeur ?
B. Vue spécifique (zoom in)
Demander à l’informateur de préciser les détails d’un événement spécifique ou ce qu’il a fait un jour précis.
• Pouvez-vous décrire avec vos mots ce qui s’est passé quand vous avez appelé le service d’assistance technique, du début à la fin ?
• Parlez-moi de la dernière fois où vous avez utilisé la foreuse à trépan.
C. Exploration guidée
Demander à l’informateur de vous guider sur son lieu de travail [ou autre] ou de l’accompagner lorsqu’il/elle accomplit une certaine activité. L’acte guidé est alors le support de la description par l’informateur.
• Pourriez-vous me faire visiter l’atelier de carrossage ?
• Puis-je assister à votre après-midi d’appels téléphoniques aux clients ?
D. Grand Tour d’une activité
Demander à l’informateur de réaliser une action et de la décrire à voix haute pour vous aider à en comprendre le contexte.
• Pouvez-vous me montrer comment vous faites pour faire [ceci] ou pour utiliser [cela] ? (Je vais filmer vos mains sur le clavier et ce qu’affiche l’écran)
• Est-ce que je peux vous filmer utiliser la découpeuse et vous poser des questions après ça ?

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II. Questions de Mini-Tour
L’objectif d’un Mini Tour est similaire au Grand Tour, avec une emphase beaucoup plus prononcée sur les détails, les nuances entre les différents éléments ou les sous-catégories tel que l’informateur les exprime.
Par exemple vous avez demandé à un informateur de vous parler de sa journée de travail en agence bancaire et il répète plusieurs fois « …et après je passe le dossier dans le logiciel AAA. » La répétition d’un fait dans la discussion doit attirer votre attention : à ce stade, vous pouvez vouloir lui poser une question de Mini Tour telle que : « Pouvez-vous me décrire ce qu’il fait, ce logiciel AAA ? »

La question de Mini Tour est comme poser une loupe sur un lieu ou une activité dont vous pensez qu’elle peut être importante.

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III. Questions par l’exemple
Les questions par l’exemple sont prégnantes dans tout entretien ethnographique.
Un informateur peut dire « Ces sujets de réglementation RGPD me causent du souci. Mon manager insiste beaucoup là-dessus » et vous pourriez répondre : « Pouvez-vous me donner un exemple du genre de souci dont vous parlez ? »
A première vue l’idée de ‘souci’ peut sembler simple et intuitive, mais les différences entre ce que vous en comprenez et ce que votre interlocuteur désigne peuvent être significativement importantes. C’est votre travail, en entretien, de clarifier ce à-quoi pense réellement la personne. Elle peut reformuler, faire un schéma, comparer… n’importe quoi qui permette de lever les ambiguïtés.

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IV. Questions d’expérience
Les questions ouvertes liées à l’expérience vécue sont très souvent utilisées lors d’une discussion Grand Tour ou Mini Tour.
« Pourriez-vous me parler de certaines expériences que vous avez vécues en conduisant ce modèle de camion ? »

! Pour votre interlocuteur, il peut être difficile de verbaliser les routines et « les choses normales », ce qui amène souvent à la description d’anecdotes liées à des problèmes, alors que les problèmes ne sont pas forcément une composante typique de l’expérience en général. Vous aurez connaissance de ce « en général » par le recours aux questions de Grand Tour qui concernent la vue d’ensemble.

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V. Questions liées aux jargons et langues minoritaires
Si vos informateurs parlent une langue minoritaire, un jargon professionnel très prononcé ou une langue différente de leur environnement immédiat il est pertinent de mener l’entretien dans cette langue. Le premier intérêt de poser les questions dans la langue appropriée est de s’assurer que l’on sera compris sans reformulation, sans distorsion.
Par exemple si le processus de fabrication inclue une étape que l’informateur nomme « la chambre de redresseuse » on pourra demander « combien de temps ça prend le passage dans la chambre de redresseuse ? ». Ne tentez pas de forcer vos mots sur leur activité, c’est l’inverse qui doit se produire.

Plus les informateurs pourront parler de leur activité comme ils pensent qu’ils mènent cette activité, plus vous aurez accès à leur manière de raisonner, ce qui renforcera la relation que vous avez l’un avec l’autre.
Il y a trois grands types de questions liées aux jargons ou langues minoritaires :
Questions directes,
Questions d’interaction fictive
Questions de phrase typique

Exemples
A. Questions directes
Demander comment il ou elle dirait quelque chose.
• Comment vous appelez-ça lorsqu’il y a une anomalie dans la qualité du métal qui sort de la fonderie ?
• Comment vous appelez cette façon de faire ? Ça porte un nom ?
B. Questions d’interaction fictive
Décrivez une scène imaginaire et demandez à l’informateur de parler comme ils/elles le feraient dans cette situation (parler à votre manager pour annoncer un problème qui vous bloque)
• Si vous parliez à un collègue de votre équipe, vous le diriez de la même manière ?
• Si j’étais dans l’atelier de peinture qu’est-ce que j’entendrais les gens se dire ?
• Comment vous diriez ça au directeur ?
C. Questions de phrases typiques
Demander directement que votre informateur vous dise des phrases typiques ou des noms d’activités.
• Vous m’avez parlé tout à l’heure d’ « anomalie majeure » et d’ « anomalie mineure », comment faites-vous la différence ?
• Comment vous dites quand vous dressez un procès-verbal pour une voiture mal stationnée ?
• Dans l’autre équipe ils parlent de « chambre de redresseuse », comment vous l’appelez, vous ?

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That’s all, folks ! :) Pour le reste, la pratique de ce genre d’entretien semi-directif se révélera centrale pour vous construire une expérience, des bases de comparaison, des réflexes et un style personnel -qui a aussi son importance.
Donc : faites-en, plein !

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The semi-direct ethnographic interview mostly requires : you, an informant, a pen and a notebook (in Moleskine i trust).
No complex technology is involved, and the more you’ll do it, the more you’ll gain mastery.

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Une longue histoire du courage 22 juillet 2021


Q : Vous qui travaillez dans les sciences humaines, comment pouvez-vous encore voir le côté positif de… des gens, des sociétés ? Quand je lis les horreurs de l’Histoire et que je comprends qu’il s’agissait de personnes comme nous, bourreaux et victimes, je prends peur que l’esclavage ou les exterminations puissent un jour devenir à nouveau une normalité.

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R : Je peux parfaitement comprendre ce sentiment qui prend aux tripes, oui, très clairement. Il y a eu des évènements atroces au fil de l’histoire humaine. La guerre, la torture, la cruauté. Hommes femmes, enfants… tout, il y a tout eu.
La pire chose que vous puissiez imaginer a sûrement déjà eu lieu même si personne n’est plus là pour le raconter -et se produira encore. Quelque part, à une époque quelconque.

Lorsqu’un trait culturel émerge qui favorise et valorise la violence il s’est toujours trouvé et il se trouvera toujours des personnes pour y souscrire et y adhérer, parce que c’est ce que fait l’être humain : il adopte les valeurs qui sont disponibles, il légitimise n’importe quoi qui permet de faire partie d’une société au sens large. Même le pire, même les valeurs qui justifient le rétablissement de l’esclavage ou d’exterminer les crétins de « l’autre camp ».

Et tous ces évènements horribles le sont encore davantage quand on arrête d’y penser comme des faits historiques anonymes mais qu’on les raconte comme des histoires vécues, à l’échelle individuelle, où la souffrance d’une personne résume toutes les souffrances, multipliée par le nombre de toutes les autres victimes.

Mais il s’est toujours trouvé et il se trouvera toujours des personnes qui rejetteront leur sécurité personnelle pour porter assistance, éventuellement en déplaisant à des gens puissants, ou méchants, ou les deux. Pour chaque tragédie humaine (humaine, trop humaine !), il y a des histoires qui racontent le courage et la bravoure, la tendresse et la ténacité face à une issue qu’on sait éventuellement jouée d’avance. Pour chaque acte de cruauté il y a un acte de gentillesse; pour chaque trahison il y a une alliance. Et la complexité de l’âme humaine étant ce qu’elle est, les opposés peuvent provenir de la même personne.
L’idée de sécurité recouvre diverses formes : physique, financière, familiale, professionnelle, statutaire, etc. mais pour chacune de ces facettes il s’agit potentiellement de la mettre en péril pour le bénéfice de quelqu’un d’autre.
Peut-être descendra-t’elle dans la rue parce qu’elle a entendu crier au secours; peut-être qu’il transmettra une clé USB qui permet d’identifier un crime; peut-être qu’ils hausseront la voix en réunion pour dire non lorsque tout le monde dit oui.
C’est du conditionnel parce que ce n’est jamais une certitude. C’est aussi sur cela que comptent les gens méchants, ou puissants, ou les deux : que personne ne fera rien. Et l’Histoire montre que c’est parfois efficace… mais jamais très longtemps.

Il y a une infinité d’histoires inconnues où des personnes font le choix d’aider autrui parce qu’ils se soucient davantage des gens autour d’eux que de leur propre situation. Ce ne sont pas celles dont on entend le plus souvent parler, cela ne signifie pas qu’elles n’existent pas.

Et il n’y a rien de plus puissant que l’idée qu’il existe des gens capables de sacrifice pour en aider ou en sauver d’autres sans rien demander en retour. C’est aussi comme ça que nous vivons. C’est même surtout ça.
Car à bien y réfléchir, si homo sapiens a survécu aussi longtemps c’est sans aucun doute parce que les histoires de courage sont vraiment beaucoup, beaucoup plus nombreuses que celles qui racontent le désespoir.

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Stories of courage and solidarity are much, much more numerous than those of despair.

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IA et deep learning (2): comment les datasets vous biaisent 14 avril 2021

Filed under: Ethnologie,IA,organisation,Société,technologie — Yannick @ 11:11

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Dans l’article précédent j’évoquais les jeux de données (datasets) qui servent à l’apprentissage profond des algorithmes (deep learning) et le fait que cette étape est le point de départ qui permet l’existence des intelligences artificielles. Cette phase d’étiquetage est trop souvent considérée comme de peu de valeur ajoutée. Elle nécessite une main-d’œuvre pléthorique et elle est mal rémunérée, puisqu’après tout il ne s’agit que d’associer des mots à des « choses », n’est-ce pas ?

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Grave erreur, aux conséquences qui peuvent être sont dévastatrices. Car c’est un préjugé dans le préjugé : croire que les technologies sont socialement neutres, alors qu’elles sont une construction culturelle.  Si vous êtes un décideur politique, relisez cette phrase plusieurs fois. 

La création du jeu de données initial est un phénomène culturel qui a un impact direct sur la confiance qu’on peut accorder aux produits de cette industrie et à toute décision prise par une IA.

Pour ceux qui m’ont déjà entendu le dire, je le redis : l’intelligence de l’artificiel vient de l’intelligence de ses concepteurs
-et pour l’IA, ça commence avec les jeux de données.
(Si vous ne m’aviez jamais entendu le dire, ce n’est pas grave, je le redirai :) )

Au moment de l’étiquetage, ce sont les représentations mentales de milliers de travailleurs anonymes du net qui sont projetées dans la base de données qui servira ensuite de référence pour qu’un algorithme s’y entraîne à interpréter une réalité.

En plus des erreurs factuelles, il y a des idées reçues, des croyances, des approximations et des préjugés de toutes sortes qui sont donc embarqués dans ce qui va servir à “éduquer” les algorithmes, qui ne sauront rien faire d’autre ensuite que reproduire les préjugés qui leur auront été inculqués. Il y a bien entendu du contrôle qualité de la part des fabricants des jeux de données mais essentiellement en ayant recours à une vérification croisée, par les participants eux-mêmes.
Si l’image d’une antilope est étiquetée comme étant une pie, soit c’est une erreur factuelle qui peut être détectée et corrigée (ce qui reste à prouver), soit ce sont les participants qui croient majoritairement et de bonne foi qu’une antilope est une pie, auquel cas ce ne sera même pas considéré comme une anomalie puisque dans leurs représentations culturelles c’est une vérité. 

…ou, confondant corrélation et causalité, ils croient majoritairement que si une main noire tient quelque chose, c’est nécessairement une arme (photo).

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La question se pose de savoir quelle est la variété des participants humains à une campagne d’étiquetage ? Comment est constitué cet échantillon là ? Est-ce qu’il y a une campagne de recrutement pensée avec soin, ou est-ce qu’on prend les premiers volontaires dont on sait que dans le milieu des technologies ce sera essentiellement des hommes à la peau blanche appartenant à la classe moyenne ?

Mais il serait aussi trop facile de rejeter toute la faute sur la foule qui est sollicitée en crowdsourcing : la question se pose également de savoir quel type de données ont été soumises à l’étiquetage. Quelle est la validité des données, dans le jeu de données lui-même ?

Le jeu de données MNIST qui regroupe 70000 chiffres manuscrits de 0 à 9 a été constitué en recueillant les papiers d’employés du Bureau du Recensement américain. Un algorithme qui s’entraîne sur cet échantillon saura plutôt bien reconnaître l’écriture d’une certaine tranche de population : adultes, nord-américains, employés de bureau. Donnez au même algorithme des chiffres écrits à la main par des enfants, ou par des personnes peu scolarisées, ou par des européens qui mettent une barre au chiffre 7 et le taux d’erreur va exploser. Dans un autre contexte, mais pour la même raison d’échantillon trop homogène, lors des premiers tests de voitures autonomes configurées en Europe, les IA n’ont pas su identifier les kangourous qui traversaient les routes australiennes puisque le jeu de données pensé et conçu en Europe avait peu de raison d’inclure les marsupiaux. Les datasets asiatiques sont connus pour mal reconnaître les visages non-asiatiques, toujours pour la même raison.

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Technologies are not « socially neutral » and even less with AI : its victims are usualy the groups already vulnerable in society at large and very especially the black women.

Les exemples sont abondants et très bien documentés dans tous les domaines : c’est d’abord le manque de variété dans les datasets de l’intelligence artificielle qui génère des conséquences nocives, dont les victimes sont régulièrement les populations déjà vulnérables dans le paysage social.

Si votre jeu de données contient essentiellement des images de visages de personnes à la peau blanche, pas étonnant que les IA qui s’entraîneront dessus ne sauront pas identifier les visages de vraies personnes qui n’ont pas cette couleur de peau. Les femmes noires sont particulièrement (mais pas exclusivement) victimes de ce travers (et, non, ce n’est pas qu’une question d’éclairage ambiant).

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Cette ostracisation récurrente n’implique pas que les datasets ou les algorithmes sont volontairement configurés pour être racistes, ou anti-pauvres, ou anti-kangourou, ou anti-ce-que-vous-voulez. Mais les conséquences entretiennent et amplifient les disparités existantes, y compris dans leurs inégalités, injustices ou même tout simplement leurs absurdités. 

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Pour ceux qui ont recours aux IA c’est un point d’attention qui doit être vraiment, vraiment pris au sérieux : il est de votre devoir de demander aux vendeurs de ces logiciels quelles preuves ils ont que leur machin n’a pas de conséquences perverses. Quel genre de tests de recevabilité éthique sont mis en œuvre ? Où sont les résultats ? Les créateurs de datasets devraient être dans l’obligation de prouver une variété suffisante de leur jeu de données ainsi que dans le recrutement des humain(e)s qui ont procédé à l’étiquetage et, légalement, je ne suis pas loin de penser qu’un jeu de données utilisé pour le deep learning devrait être dans le domaine public, ouvert et sûrement pas protégé par un quelconque et opaque secret industriel ou licence « propriétaire » ou brevet de propriété intellectuelle.

Les jeux de données du deep learning doivent faire partie de l’open data. Tous. Y compris pour le secteur de la Défense, maintien de l’ordre ou antiterrorisme, d’autant que cette technologie pour notre malheur à tous est de plus en plus comprise comme un élément de l’infrastructure de surveillance globale, sinon de répression, c’est donc l’ensemble de la population qui est susceptible d’en être victime.

Et une technologie de surveillance qui fait des erreurs, c’est le règne de l’arbitraire, où tous les décideurs se cacheront derrière la complexité technologique pour ne pas être tenus responsables.
A ce stade, je me retiens d’aborder le sujet des smart cities

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Ainsi donc, avant même la phase d’étiquetage, les « choses » qui sont mises dans les jeux de données s’avèrent être aussi la résultante de choix, de jugements de valeurs, de positionnements en termes de vie collective, avec ses propres biais et idées reçues. 

Si votre IA voit une image d’antilope et l’appelle une pie, c’est presque comique (cf. mon article précédent : ici). Sauf si le logiciel est déployé dans un parc naturel en vue d’empêcher le braconnage. Et comment le logiciel appelle-t’il une image de pie ? Et l’étiquette « antilope » est apposée sur l’image de quoi ?
Et si une IA pour véhicule autonome n’a pas assez appris à reconnaître l’image d’une poussette, comment pourra-t’elle déclencher un freinage d’urgence lorsqu’il y en aura une devant elle dans la rue ? Elle ne la verra même pas et la traversera sans ralentir.

Il est trop simple d’affirmer qu’on peut « corriger l’erreur » car vous corrigerez cette erreur-là, ponctuellement, mais pas toutes les fois suivantes puisque l’algorithme a appris à faire cela. Il ne sait pas faire autre chose et il reproduira l’erreur qui, de son point de vue de machine, n’en est pas une.
(une machine, rappelons-le, c’est con comme un balai)
Et bien sûr, en attendant, « cette erreur-là » aura été commise :
-une poussette a été percutée,
-une main noire portant un téléphone portable a déclenché une intervention de police pour un « individu armé »,
-vous êtes sous surveillance de la DGSI parce qu’une caméra-micro dans la rue vous a enregistré en train de mentionner « demain » « pose » « bombe », alors que la phrase complète était « demain je pose mon nouveau parquet, ça va être de la bombe ». 

Nous ne sommes pas censés attendre que ce genre d’erreur soit commis : nous voulons, nous avons besoin de certitudes préalables.

Quelles sont les probabilités que, dans un avenir pas trop lointain, un pays, une administration, une grande entreprise de la tech se mette à réfléchir sérieusement aux conséquences non-intentionnelles des IA, avant de les balancer dans les pattes de centaines de millions de gens qui n’ont rien demandé à personne ?

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Au début de l’année 2021, une étude est venue renforcer le doute quant à la fiabilité du deep learning : Curtis G. Northcutt, Anish Athalye, Jonas Mueller : Pervasive Label Errors in Test Sets Destabilize Machine Learning Benchmarks. 2021
En analysant les dix principaux datasets mondiaux (dont ImageNet), les chercheurs ont identifié un taux d’erreur de 6% en moyenne dans l’étiquetage.

Et ça les copains, c’est 6% d’anomalies absolument critiques, parce que tous les programmes d’IA apprennent à partir de ces jeux de données qui ont en moyenne 6% d’erreurs. Ces erreurs se propagent donc dans les logiciels partout dans le monde en reproduisant les mêmes conséquences déplaisantes. C’est encore plus vrai dans les systèmes dits « prédictifs » qui servent par exemple à évaluer sur la base de critères (biaisés) les probabilités (fantasmées) de futur comportement criminel d’une personne. La justice à ce stade devient une injustice algorithmique institutionalisée et c’est une démonstration d’ignorance de la part de tous ceux qui ont validé le fait que l’idée avait l’air bonne.
Dans ce cas le drame est triple : il y a des innocents en prison, des malfaisants en liberté et des naïfs pour croire que si c’est une machine qui l’a dit c’est que c’est forcément objectif.

Il y a là une abondance d’arguments qui relèvent de la superstition technologique : croire que la décision automatisée est exempte de biais, de défaut ou d’erreur, alors qu’elle a été créée par des gens, nécessairement faillibles. Parce que non, il n’y a pas une étape secrète dans le code informatique qui supprime toutes les « erreurs » faites par les humains et rétablit miraculeusement la justice. Il n’y a pas d’algorithme de ce qui est « juste ».

Et ces logiciels d’automatisation des décisions servent à vous évaluer pour vous accorder (ou pas) un crédit immobilier, un emploi ou un licenciement, un examen universitaire, le droit à des allocations familiales ou a un contrôle fiscal…

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The failures of any « predictive » software would be laughable, if it was not for their dramatic impact on real lives.
That is algorithmic injustice. On what kind of biased dataset was this AI trained ?
Beforehand, what kind of proof of viability could / should publish the editors of AI software ?

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Et on peut aussi parler de la « reconnaissance des émotions » qui est une gigantesque arnaque intellectuelle, en plus d’avoir des conséquences humaines dignes d’un accident industriel. Répétez après moi : la reconnaissance des émotions est une fumisterie, une tromperie, ça ne fonctionne pas, ça ne peut pas fonctionner, c’est une impossibilité anthropologique. Si vous êtes un décideur politique, relisez cette phrase plusieurs fois. 

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Consciente de cet empilement de défauts qui commence à devenir très gênant aux entournures, en avril 2021 l’entreprise Facebook a publié un jeu de données visant à établir un standard dans la variété qu’on est en droit d’attendre pour éduquer des IA de reconnaissance faciale. Ce dataset en libre accès est appelé Casual conversations et il est remarquable parce que ses concepteurs ont bien compris que c’était un élément clé dans le process de fabrication de l’intelligence artificielle. Il a donc été bien fait, preuve que c’est tout à fait possible. Comment votre IA se comporte si elle tourne sur cet échantillon ?

Spéciale dédicace à Yann Le Cun.

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Ainsi, comme toute technologie, l’IA est ambivalente et les conséquences de son déploiement seront hétérogènes. Son potentiel est certes époustouflant… mais on évalue une technologie d’abord sur la réalité de sa mise en œuvre, de la manière dont elle est fabriquée jusqu’à la manière dont elle est utilisée… et sur ces deux points force est d’admettre qu’on peut mieux faire.
(sauf pour la reconnaissance des émotions… laissez tomber. N’insistez pas, je vous assure…)


Le gentil robot inoffensif qui sert de compagnon aux personnes âgées en reconnaissant leur visage, leurs gestes et en leur faisant la conversation est mu par du code informatique qui pourra resservir dans un drone-chien d’attaque qui vous cassera les deux jambes lors d’une prochaine manifestation sur la voie publique. A moins que le gentil robot ait fait trébucher la personne âgée dans l’escalier en voulant lui faire un câlin, parce que c’est ce comportement qu’il aura appris dans un dataset animalier.
Techniquement il est donc possible de rendre ces outils plus performants.

Socialement, la question reste posée de l’utilisation qui en sera faite. Veut-on en faire des machines qui atténuent et éventuellement corrigent les discriminations et les injustices, ou choisit-on de laisser faire et donc d’amplifier les discriminations et les injustices ? Car en matière de conception informatique -de design– il n’y a pas de demi-mesure. Soit c’est excellent, soit c’est un piège profond. Les doctrines d’emploi de ce genre de logiciels seront directement issues de choix politiques, qui s’élaborent dans le débat citoyen, dans nos assemblées nationales ou instances internationales. Un acte de construction sociale, là encore.
C’est toujours de cela dont je parle quand je répète (encore) que l’intelligence de l’artificiel vient de l’intelligence de ses concepteurs.

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Du début à la fin, de la sélection de la data qui entre dans un dataset, en passant par les preuves de fiabilité de l’étiquetage jusqu’aux choix (ou non choix) politiques qui régulent son usage, l’intelligence artificielle est une construction sociale. 

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The "intelligence" of the "arificial" comes from the intelligence of its designers.
From beginning to end, from the choice of data in the datasets, to the labeling of this data, up to the political choices made (or not made) to regulate its use : Artificial Intelligence is a human, social construct.

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IA et deep learning (1): la constitution des datasets 12 avril 2021


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Tout a commencé en 2012 lors d’une compétition informatique, lorsque la méthode de l’apprentissage profond (deep learning) a prouvé qu’elle était meilleure pour identifier visuellement des objets que toutes les méthodes concurrentes. C’est ce qui a permis d’ouvrir de vastes possibilités dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).
Il était désormais possible de trouver non seulement des solutions au problème technique de la reconnaissance d’image (machine vision) mais surtout il était possible de dupliquer la méthode au-delà des seules images. Le deep learning s’est imposé comme une méthodologie standard qui permet aussi d’identifier les sons, le langage manuscrit, etc.

Pour faire court, le deep learning consiste d’abord à coller des étiquettes de texte sur des images, afin de construire de gigantesques jeux de données (datasets) de référence. On est dans un ordre de grandeur au moins mille fois plus grand que votre gigantesque fichier Excel de 1 giga octet, bienvenue dans le Big Data. Dans un second temps, ces jeux de données sont utilisés comme échantillon pour permettre à des algorithmes d’apprendre seuls à répéter la même tâche jusqu’à être capables de répéter cette tâche en dehors du jeu de données de référence qui a servi à les « éduquer ». 

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La première étape est donc de disposer d’un référentiel de mots bien organisé et ce n’est déjà pas une mince affaire.

La référence du secteur s’appelle WordNet , une base lexicale qui fait autorité depuis les années 1980 (on en avait besoin avant l’ère de l’ordinateur !) et qui compte à ce jour plus de 155000 mots organisés dans une arborescence logique de 175000 sous-ensembles et 200000 paires, du type : carnivore > canidé > chien >  toutou

Ne vous laissez pas avoir par la simplicité de cet exemple… WordNet est géré par l’université de Princeton et si vous voulez ne serait-ce que commencer à comprendre le sujet il est necessaire de s’attaquer à : Fellbaum, Christiane : WordNet and wordnets. In : Brown, Keith et al. : Encyclopedia of Language and Linguistics. 2005

 

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La deuxième étape consiste à disposer d’une banque d’images. L’une des plus vastes est ImageNet   : 14 millions d’images reroupées en 21000 sous-ensembles logiques. On notera que l’arborescence d’ImageNet réplique celle de WordNet afin de permettre une forte coherence entre les deux, jusqu’à pouvoir les faire fonctionner comme un unique ensemble. Car les images seules ne servent à rien. Ce qui fait la valeur d’ImageNet c’est l’association d’images à des mots du lexique WordNet.

Les plus curieux pourront lire avec intérêt : L. Fei-Fei and J. Deng. ImageNet: Where have we been? Where are we going?, CVPR Beyond ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge workshop, 2017

Il est ainsi possible d’avoir des milliers d’images de petite cuillère, annotées “petite cuillère” afin qu’un algorithme soit capable de reconnaître qu’il y a ou qu’il n’y a pas une petite cuillère le plus souvent possible : seule, au milieu d’autres couverts de table, en pleine lumière, dans la pénombre, tordue, partielle, en train d’être utilisée (en mouvement), photographiée, dessinée, schématisée, en ombre, peinte, peinte en noir, peinte en blanc, brillante, sale, absente, etc.

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The process of buiding the datasets requires a huge human workforce in order to link images and names, so that cats are identified properly as cats in multiple conditions. Once this phase is done, manually, over Peta-bytes of data, the dataset will be put in use to train algorithms so that Artificial Intelligence softwares perform as expected beyond the range of their initial « educational » dataset.

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Le processus d’étiquetage est fait en recourant au crowdsourcing : une force de travail humaine de centaines de milliers de volontaires anonymes qui, la plupart du temps, sont inscrits auprès du plus gros acteur dans ce domaine, le Mechanical Turk de l’entreprise Amazon. C’est ouvert à tous, très bien organisé, vous pouvez y participer et vous serez rémunéré pour le faire. Pas beaucoup.

(Une autre manière de mettre au boulot l’humanité est de recourir à l’outil Captcha, qui vous demande d’identifier par exemple des feux de signalisation sur des images, pour s’assurer “que vous n’êtes pas un robot”. Vous l’avez sûrement déjà fait, sans que personne vous dise que vous étiez mis à contribution avec des milliers d’autres personnes pour alimenter un jeu de données d’IA visuelle.)

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Bien entendu, l’explication qui précède s’applique aux images mais aussi à tout le reste. Les sons, les compositions chimiques, le développement des cellules cancéreuses, les formules de calcul, les gestes de la main, le langage naturel parlé ou écrit, le mouvement des corps célestes ou tout autre domaine qui vous motive dans la vie (le jeu de données MNIST par exemple recense 70000 chiffres manuscrits de 0 à 9).

A partir du moment où vous avez sous la main un (très) grand échantillon sur n’importe quoi, le deep learning peut servir à en automatiser la reconnaissance, d’abord en faisant appel à une armée de contributeurs humains pour associer manuellement à cet échantillon de “choses” des mots permettant de les identifier, puis en faisant travailler un algorithme sur ce jeu de données.

Si votre entreprise ou votre administration fabrique de l’IA il est plus que probable que vous éduquez vos algorithmes en les faisant travailler sur des datasets fabriqués par d’autres, que vous avez achetés ou réutilisés en libre accès, libre de droits comme ImageNet par exemple. Tous sujets confondus, il existe quelques centaines de jeux de données d’importance variable qui servent à l’éducation de 90% des algorithmes d’intelligence artificielle dans le monde.

Et dans tous les cas, retenez bien l’ordre dans lequel ça se passe : d’abord l’étiquetage par des humains pour créer le jeu de données, ensuite l’apprentissage algorithmique en utilisant ledit jeu de données.

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La méthode du deep learning implique donc ce prérequis tacite : il est absolument nécessaire que l’échantillon de départ soit correctement étiqueté, parce que bien sûr en tant qu’utilisateur de logiciel d’intelligence artificielle, vous ne voulez certes pas que votre produit reconnaisse une pie là où il y a une antilope (photo).

Datasets are the backbone of the whole AI industry
Their integrity is critical for the consequences of AI-led decisions.

 

Toute la complexité consiste ensuite à bien coder l’algorithme, afin qu’il puisse d’une part faire le moins d’erreur possible sur le jeu de données de référence mais aussi qu’il parvienne à extrapoler. Il doit être capable de reconnaître une petite cuillère en bois en suspension dans une station spatiale même s’il n’a jamais vu cette image auparavant.

C’est bien l’objectif d’une IA : qu’elle soit capable de se débrouiller seule dans la vraie vie.

…mais avant de passer à cette étape de mise en œuvre, je m’en vais rester un moment sur la notion de dataset pour souligner, en appuyant très fort, à quel point l’intégrité de ces jeux de données est absolument critique pour préparer tout le reste. La colonne vertébrale de l’IA ce n’est pas l’algorithme, c’est le jeu de données qui a servi à l’éduquer.

Le sujet avait déjà été abordé en 2016 par Alexander Wissner-Gross dans son article Les datasets davantage que les algorithmes. Mais il semble qu’il n’y avait pas beaucoup d’oreilles pour l’entendre.

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La plupart du temps en effet les mises en œuvre pratiques d’une IA présentent l’étape finale et abordent la viabilité de l’algorithme.

Si l’IA fait une erreur à ce stade, les ingénieurs et les vendeurs de ces logiciels (et les politiciens) vous diront qu’il s’agit d’un problème d’algorithme qui nécessite encore un réglage, ou qu’il faut mieux analyser les données captées par l’IA afin de comprendre où elle s’est trompée afin de pouvoir rapidement corriger un problème. Mais vous aurez beau mettre au travail vos meilleurs mathématiciens et data scientists, il est bien possible qu’il n’arrivent jamais à trouver des solutions au problème parce qu’il ne descendront pas la chaîne de causalité jusqu’à son étape fondamentale, celle où le jeu de données est créé : la phase d’étiquetage, qui a servi de base à la configuration de l’algorithme.

Et bien sûr les fabricants d’IA sont à la recherche de leur pierre de Rosette, ils aimeraient que cela aille plus vite et donc tentent d’accélérer le rythme en retenant un unique dataset (le plus gros fait l’affaire) pour être plus rapidement sur le marché, le plus gros marché possible. Mais à force d’entraîner les algorithmes sur des datasets toujours plus vastes, les intelligences artificielles ne sont-elles pas condamnées à faire de plus en plus d’erreurs ?
C’est une question qui chatouille toute l’industrie du secteur, surtout si on y ajoute l’impact environnemental lié à la consommation d’énergie. …à tel point que Google a licencié les chercheuses de stature internationale qui peuplaient son équipe « IA et éthique » pour avoir publiquement soulevé le problème dans un article au sujet des IA en langage naturel (les dangers des perroquets stochastiques 🦜).

Spéciale dédicace à Margaret Mitchell et Timnit Gebru.

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Quel espoir de “bon apprentissage” pouvez-vous avoir, si votre référentiel indique qu’une antilope est une pie ? Votre algorithme ne fonctionnera jamais correctement ou plutôt il affirmera toujours qu’une antilope est une pie, dès qu’il verra une nouvelle antilope.

Les datasets sont perçus comme un truc simple, qui va de soi, sous-estimés dans les catastrophes qu’ils peuvent déclencher dans la vraie vie lorsque les IA prendront des décisions basée sur ce qu’elles y ont appris. Quel résultat obtiendrez-vous si, par défaut, les visages féminins ne reçoivent que des propositions d’emploi d’“infirmière” alors que les visages masculins peuvent postuler pour devenir “médecins” ? Et quel espoir de correction du jeu de données pouvez-vous avoir s’il comporte 200000 éléments et a déjà été traité en phase d’étiquetage par 10000 personnes ? Vous prétendriez pouvoir reprendre un par un chaque élément pour le re-valider ? Surtout qu’en tant que fabricant d’IA vous allez dire que ce n’est pas votre boulot, ce n’est pas votre jeu de données, ce n’est pas votre responsabilité juridique. Il a été conçu par quelqu’un d’autre…

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Avant que l’IA puisse être généralisée comme technologie courante dans le monde qui nous entoure, il faudra qu’on parvienne à un consensus sur le fait que leurs jeux de données en sont le facteur limitant et que cette limite est liée à la culture, aux contextes sociaux.
Vous n’avez pas besoin de davantage de spécialistes techniques, vous avez besoin de faire travailler ces ingénieurs avec des spécialistes en sciences sociales :
des gens qui ne sont pas impressionnés par la sophistication technologique et qui demandent, encore et encore, quels sont les impacts collectifs, sociaux, humains ?

Là réside le cœur d’un problème que ne savent résoudre ni les directeurs, ni les ingénieurs, ni les crowdsourceurs, ni les docteurs en génie logiciel : le social.
La constitution des jeux de données est un phénomène social, les « données » elles-mêmes sont une construction sociale. Pour le domaine de l’IA qui s’affirme essentiellement « technologique » et donc « objectif », c’est le loup qui entre dans la bergerie… et vous devez cesser de considérer les jeux de données comme des trucs sans valeur ajoutée et socialement neutres, sans quoi le loup va vous manger tout cru.

Je parle des dégâts dans la suite de cet article.

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The wolf of social beliefs among the innocence of AI datasets… because DATASETS ARE A SOCIAL CONSTRUCT.
Largely overlooked, the datasets, not algorithms, are a key actor of AI (in-)efficiency.
Take them seriously, please, otherwise the wolf will eat you alive.

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Discussion de salon (2). Un ethnologue ça fait quoi ? 18 février 2021


-« Et vous faites quoi dans vos projets ? » demandais-je à mon interlocuteur.
-« Boh, un peu de tout. Neuromarketing, des sondages, beaucoup de design web et des focus groups. C’est génial ça les focus groups, vous ne trouvez pas ? »
-« J’ai plutôt un faible pour l’étude de terrain, genre dans la vraie vie. »
-« Ah ben oui, vous vous faites de l’ethno. Moi aussi je fais des sciences humaines, hein. Je bosse dans le market. On fait souvent de l’ethno, mais on adapte à nos besoins. La méthode est un peu lourdingue des fois. »

Si j’avais eu des bras détachables, ils seraient tombés tout seuls.

-« D’ailleurs je me demandais, les ethnologues s’y prennent comment pour aller voir les gens ? »
Pied sur le frein : « Oh ben ce n’est pas très compliqué, d’abord on se documente, ensuite on va voir… »
-« Hmmm. Moi je préfère faire venir les gens dans notre Lab’, on est plus à l’aise. »
Appel de phares : « Vous ratez le contexte du coup, hein. »

…à ce stade, j’aurais préféré être ailleurs.
Les sciences sociales il est vrai sont encore trop peu présentes sous la forme de métiers et restent donc méconnues dans leur profondeur, mais ce n’est pas une raison suffisante pour laisser des vandales leur marcher dessus.

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On peut sûrement se féliciter que de nouvelles alliances émergent et permettent d’améliorer la coopération entre les humains et leurs artefacts.
Mais bien sûr les sciences sociales ne servent pas qu’à cela et, du reste, elles n’ont même pas été créées pour cela. Ce qu’elles produisent à coup sûr par contre c’est un sens aigu de l’observation, un renforcement de l’esprit critique et une allergie sévère au manque de nuance ou aux généralisations abusives.
C’est leur premier intérêt éducatif et c’est pour cela que les dictatures annulent leurs budgets et mettent leurs spécialistes en prison.

Restez humble, vous maniez des outils à double tranchant.

Dans le cadre très policé d’une entreprise ou d’un service public, bien entendu, vous pouvez les utiliser… mais ne faites pas comme si vous étiez à l’abri des critères qui permettent de confirmer que votre manière de faire des sciences sociales est valide, ou pas.

Ainsi, par exemple :

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Vous ne faites pas de l’ethnologie si…

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1 > vous écoutez des discours sans observer les pratiques. Demander aux participants de faire état de leur propre comportement dans une discussion ou un journal de bord relève de l’enquête qualitative sans ethno. S’ils savent nommer ce que vous êtes venu découvrir, pourquoi êtes-vous là ?

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2 > vous ne pouvez pas mettre en lumière plusieurs éléments dont les participants eux-mêmes n’ont pas conscience et dont ils n’auraient donc pas pu parler explicitement (et les voir acquiescer en silence).

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3 > vous créez un plan d’action et le suivez scrupuleusement. Si vous ne modifiez pas votre plan d’action en fonction de vos observations, c’est que vous-vous y prenez mal. Si vous suivez votre questionnaire ligne par ligne pendant l’entretien, vous ratez le contact d’œil à œil. Et vous êtes en train de faire un sondage.

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4 > vous répartissez les propos et les actions de la population observée dans des catégories et des stéréotypes segments pré-existants comme les millenials, ou les provinciaux, ou les utilisateurs, ou les immigrés.
L’ethnologue nomme les individus par leur prénom, pas par leurs catégories de rattachement. Souvenez-vous : vous êtes sévèrement allergique aux généralisations abusives.

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5 > vous présentez votre analyse finale au client sans avoir fait une revue de littérature et avant de pouvoir répondre aux questions du type « est-ce que quelqu’un a dit / a fait… »
Vous aurez l’air très c*n si vous n’êtes pas déjà très intime avec les données collectées sur ce terrain précis et avec la thématique en général.

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6 > vous dites que vous avez récolté tout ce dont vous aviez besoin, avant de pouvoir identifier l’effet de saturation et des schémas récursifs dans les activités ou les événements observés.

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7 > vous dites que vous avez la réponse à une question, avant d’avoir utilisé trois méthodes différentes pour valider votre explication. Et sans savoir que cela s’appelle une triangulation.

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8 > vous espérez vous sentir bienvenu(e) parmi les directeurs, managers, maires et autres ‘responsables’, après avoir fanfaronné ouvertement de la distribution du pouvoir dans leur groupe et la manière dont leur domination sur le groupe est perpétuée par des processus injustes dont la raison d’être est de maintenir l’injustice afin de protéger leur position de pouvoir.

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9 > vous prenez au sérieux un insight qui saute aux yeux. S’il saute aux yeux, c’est que ce n’en est pas un. Creusez plus profond, explorez plus large. Vous n’êtes pas là pour enfoncer des portes ouvertes mais pour répondre au pourquoi les choses se passent comme elles se passent.

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10 > vous présentez des résultats qu’un élève de collège ne pourrait pas comprendre, dont il ne pourrait pas se souvenir ni les répéter sans faire de contresens.

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The sunscreen song 21 novembre 2020


Everybody’s free (to wear sunscreen).

Produced by Josh G. Abrahams, Nellee Hooper & Baz Luhrmann.

The Sunscreen Song – 10 Year Tribute (Everybody_s Free)

« Ladies and Gentlemen of the class of ’97 :

Wear sunscreen. If I could offer you only one tip for the future, sunscreen would be it. The long term benefits of sunscreen have been proved by scientists whereas the rest of my advice has no basis more reliable than my own meandering experience. I will dispense this advice now

Enjoy the power and beauty of your youth; or never mind. You will not understand the power and beauty of your youth until they have faded. But trust me, in 20 years you’ll look back at photos of yourself and recall in a way you can’t grasp now how much possibility lay before you and how fabulous you really looked. You are not as fat as you imagine

Don’t worry about the future; or worry, but know that worrying is as effective as trying to solve an algebra equation by chewing
Bubblegum. The real troubles in your life are apt to be things that
Never crossed your worried mind; the kind that blindside you at 4 PM on some idle Tuesday

Do one thing every day that scares you

Sing

Don’t be reckless with other people’s hearts; don’t put up with people who are reckless with yours

Floss

Don’t waste your time on jealousy; sometimes you’re ahead, sometimes you’re behind. The race is long, and in the end, it’s only with yourself

Remember the compliments you receive; forget the insults. If you succeed in doing this, tell me how

Keep your old love letters. Throw away your old bank statements

Stretch

Don’t feel guilty if you don’t know what you want to do with your
Life. The most interesting people I know didn’t know at 22 what they wanted to do with their lives. Some of the most interesting 40-year-olds I know still don’t

Get plenty of calcium

Be kind to your knees, you’ll miss them when they’re gone

Maybe you’ll marry, maybe you won’t
Maybe you’ll have children, maybe you won’t
Maybe you’ll divorce at 40
Maybe you’ll dance the funky chicken on your 75th wedding anniversary
Whatever you do, don’t congratulate yourself too much, or berate yourself either. Your choices are half chance; so are everybody else’s

Enjoy your body. Use it every way you can. Don’t be afraid of it, or what other people think of it. It’s the greatest instrument you’ll ever own

Dance, even if you have nowhere to do it but in your own living room

Read the directions, even if you don’t follow them

Do not read beauty magazines; they will only make you feel ugly

[Hook]
Brother and sister
Together, we’ll make it through
Someday our spirits
Will take you and guide you there
I know you’ve been hurting
But I’ve been waiting to be there for you
And I’ll be there just helping you out
Whenever I can

Get to know your parents; you never know when they’ll be gone for good

Be nice to your siblings; they are your best link to your past and the
People most likely to stick with you in the future

Understand that friends come and go, but for the precious few you
Should hold on

Work hard to bridge the gaps in geography and lifestyle, because the older you get, the more you need the people you knew when you were young

Live in New York City once, but leave before it makes you hard

Live in Northern California once, but leave before it makes you soft

Travel

Accept certain inalienable truths: prices will rise, politicians will philander, you too will get old– and when you do, you’ll fantasize that when you were young prices were reasonable, politicians were noble and children respected their elders

Respect your elders

Don’t expect anyone else to support you

Maybe you have a trust fund, maybe you have a wealthy spouse; but you never know when either one might run out

Don’t mess too much with your hair, or by the time you’re 40, it will look 85

Be careful whose advice you buy, but be patient with those who supply it
Advice is a form of nostalgia. Dispensing it is a way of fishing the past from the disposal, wiping it off, painting over the ugly parts and recycling it for more than it’s worth

But trust me on the sunscreen

[Hook]
Brother and sister
Together, we’ll make it through
Someday our spirits
Will take you and guide you there
I know you’ve been hurting
But I’ve been waiting to be there for you
And I’ll be there just helping you out
Whenever I can

Everybody’s free
Everybody’s free
Oh, yeah
Don’t you fear »

 

Le temps d’apprendre 16 octobre 2020

Filed under: Développement personnel,organisation,Société — Yannick @ 22:54
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J’y pense souvent mais j’ai rarement l’occasion de l’écrire, je mets donc cette idée noir sur blanc : les élèves et étudiant(e)s devraient se voir offrir la possibilité illimitée de repasser les examens auxquels ils n’ont pas eu une note suffisante.

Tu n’as pas eu la moyenne à l’examen de mathématiques ? Si tu es volontaire, refais-le aussi souvent que nécessaire jusqu’à tu aies bien compris la méthode de calcul. Ton examen de conduite automobile était insuffisant ? On se revoit bientôt. Ta dissertation sur la phénoménologie d’Heidegger n’avait pas un plan cohérent ? Pas de souci, tu m’en rends une autre en version améliorée.

Repasser un examen ou refaire un devoir trois ou cinq fois démontre une volonté de succès et d’amélioration largement honorable, et permettre d’apprendre devrait être l’objectif central des institutions qui se donnent pour mission d’éduquer.

Au lieu de cela, les écoles, les Ecoles et les universités ont recours à un nombre limité d’épreuves éliminatoires qui sont bien en peine de révéler l’intelligence des candidats et qui découragent la compréhension profonde des sujets enseignés. Elles préfèrent une évaluation systématique et hyper simplificatrice d’individus dont on sait qu’ils ont chacun une grande variété de courbes d’apprentissage.

De ce point de vue, l’éducation telle qu’elle se pratique couramment ne consiste pas à apprendre.
C’est très problématique parce que, donc, en quoi consiste-t’elle exactement ?

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La naissance du masque 21 avril 2020


Dans la continuité de la pandémie de covid-19 et ses effets inattendus, ouvrons le chapitre « comment naissent les styles ». C’est une nouvelle branche de l’industrie textile qui apparaît en temps réel : Le Masque.

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Si nous avions eu une réelle politique de santé préventive, les capacités de test du covid-19 auraient été suffisantes pour identifier et tester tous les malades puis les isoler un par un et nous n’aurions pas connu d’épisode de confinement général.
-répétons ici que le confinement général n’est pas et n’a jamais été une solution sanitaire, c’est une solution politique qui démontre une absence de recours sanitaire-

Si le volume de masques sanitaires avait été suffisant, par milliards à l’échelle d’un pays comme la France, nous en aurions tous été systématiquement équipés et son port aurait été rendu systématique dans l’espace public, notamment en milieu intérieur.
Mais même cela, nous n’en étions pas suffisamment équipés au printemps 2020. Le masque standard (jetable) s’avéra être une denrée rare et les stocks disponibles furent légitimement réquisitionnés en premier lieu au profit des travailleurs de la santé ou plus généralement vers les métiers en contact avec le public.

Pour le reste de la population, restait le recours à l’improvisation pour se faire son masque à base de tissu (réutilisable) déjà présent chez soi. L’activité devint presque un hobby en matière de détournement d’usage, certains retaillant des écharpes, d’autres des soutien-gorges, d’autres des foulards ou des manches de pull.
-et on se se serait bien moqué de celui qui nous aurait dit qu’il y aurait bientôt des gens qui porteraient en public des bonnets de soutien-gorge sur le visage pour se protéger d’un virus-

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La tendance s’associe à celle du Do It Yourself.
Avec plus ou moins de succès, les avant-gardistes du DIY s’investirent donc pour créer leur masque personnel artisanal dont les effets sanitaires ne sont pas parfaitement garantis c’est le moins qu’on puisse dire… mais pour lequel on peut convenir qu’il vaut sans doute mieux quelque chose plutôt que rien. De fait, le virus est assez petit pour passer les mailles du tissu mais il n’en reste pas moins que le tissu peut stopper les micro-projections qui portent le virus.
Car, redisons-le, un virus ne « circule » pas, ce sont les gens qui le transportent avec eux et contaminent autrui. Porter un masque sert donc d’abord à protéger les autres de tout ce qui peut sortir de notre bouche ou de notre nez. Avec ça et des mains propres, la contamination chute drastiquement et c’est tout ce qui importe.

Mais l’individualisation a d’autres qualités. Elle permet de domestiquer un objet qui est habituellement associé à un environnement dangereux. On ne fait pas que décorer un bout de tissu, on le rend familier. On diminue la charge symbolique d’un artefact qui signale des conditions d’existence inquiétantes pour une durée qui reste inconnue, dans un monde bien incertain.
L’individualisation esthétique des couvre-visages permet un processus mental prophylactique. Réfléchir à la couleur ou à la matière ou à la manière dont on va vivre avec permet de se projeter dans ce nouveau monde,  avec des attributs culturels qui nous appartiennent.

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En renfort à ce besoin profond de familiarisation, les professionnels de l’industrie vestimentaire  permettent d’ajouter une vraie qualité de coupe, de logotypage, d’inserts pour filtre FFP2 ou 3 et autres élastiques tressés ou indéchirables.
Si une large part de la population reste encore dubitative, lorsque la pression sociale sera assez forte pour vous faire sentir mal à l’aise sans cet artifice en public, vous y viendrez aussi (sans compter l’amende pécuniaire lorsque c’est réglementairement obligatoire). Et les marchands vous fourniront alors de quoi vous équiper avec un foisonnement de personnalisations possibles, exactement comme nos tee-shirts ou nos chaussettes.

Progressivement donc, Le Masque devient un effet personnel à part entière. Seul l’avenir pourra dire si un vaccin fera disparaître cette tendance vestimentaire en même temps que la menace.

Et c’est très, très horripilant de se dire qu’il faudra attendre un vaccin pour mettre un terme à la menace de reconfinement local puisque nous n’avons pas de solution intermédiaire satisfaisante.
Il faut qu’un « cluster » soit identifié pour lancer un campagne de tests massive sans possibilité d’agir de manière plus diffuse, avant que le mal ne soit installé quelque part.
Pourquoi la médecine du travail n’est-elle pas équipée abondamment de tests de dépistage du Covid-19, ou la médecine scolaire, ou les pharmaciens, les cabinets médicaux et d’infirmiers ?
Quand aurons-nous une politique de santé préventive ?
Mais d’ici-là…

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Would we have had sufficient numbers of individual tests the general lockdowns wouldn’t even exist. Would we have had enough facemasks to protect whole populations against covid-19, we would all carry them without thinking twice. But there aren’t. The social pressure will constraint everyone to carry « something » akin to a sanitary mask. But a mask is not just a neutral artefact, it’s a personal symbol, it needs to be familiarized because we need to lower its threatening charge, as it represents a new and somewhat hostile environnement. The Mask is becoming a new branch of the garment industry, maybe even to outlast the delivery of a vaccine.
Because it seems that we will never have sufficient numbers of individual tests either.

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Travailler sur les insights ethnologiques en temps de pandémie 18 mars 2020


[English version – version anglaise : https://www.linkedin.com/pulse/working-ethnographic-insights-times-pandemic-yannick-primel ]  

De nombreux spécialistes en sciences humaines peuvent contribuer utilement, face à la pandémie de covid-19.

Si vous n’avez pas déjà des compétences immédiatement utilisables pour être embarqué(e) dans la gestion officielle de la crise, vous pouvez fournir la sensibilité culturelle pour aider à mieux adapter les politiques publiques aux contextes sociaux.

Il est aussi possible d’informer les décideurs à tous les niveaux en contribuant au débat sur la perception et l’état d’esprit local des populations; ou montrer les limites et les conséquences indésirables de mesures de santé publique qui seraient appliquées sans se préoccuper de leur acceptabilité sociale; voire parler haut et fort contre l’abus des stéréotypes culturels comme une soi-disant explication aux comportements, tout spécialement pour éviter l’ostracisation.

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Les sciences sociales en général et l’ethnologie en particulier peuvent apporter un ensemble d’expertises uniques afin d’informer les décideurs et renforcer le débat public :

– S’assurer que les interventions de santé publique sont localement pertinentes, du point de vue des populations locales : comment développer l’observance et la confiance envers les mesures officielles ? Cela implique de ne pas demeurer au niveau national mais à descendre vers la granularité du quartier dans une ville ou de l’aile d’un bâtiment dans un hôpital.

– Améliorer ou soulager la sur-réaction médiatique; la peur du geste médical; la peur d’une implication de la police ou de l’Armée; la peur des revers économiques; les conflits entre la représentation mentale médicale ou populaire de la maladie.

– Appliquer une analyse rigoureuse et un esprit critique sur les politiques publiques dans le but de les améliorer, comme retour d’expérience.

Focus sur l’après-crise :

– Conséquences collectives sur les représentations, en lien avec les solidarités ‘horizontales’, la notion de santé familiale, les pratiques d’hygiène quotidienne, les croyances.

– Combattre l’ostracisation et les effets contre-productifs des politiques de ‘reconstruction’ et redressement économique.

-Améliorer la guérison sociale et l’adaptation des politiques publiques vis-à-vis des survivants, des patients encore traités ou des populations autrement affectées (personnes n’ayant pas été malades, familles, voisinages, personnes sans emploi suite à la pandémie).

-Fournir des descriptions épaisses décrivant la manière dont les représentations ont été modifiées (ou pas) suite à la crise. Quel genre de modifications ? Pour quelles conséquences envisageables ?

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…et maintenant remontez vos manches. Et lavez-vous les mains.

#épidémie #pandémie #coronavirus #covid-19 #crise #santé #ethnologie #gestiondecrise #politiquepublique

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L’ethnographie rapide 5 septembre 2019


Design ethnographique, ethnographic design.

Cette expression a émergé depuis quelques années et j’en avais déjà parlé ici, après une discussion avec une collègue sise en Nouvelle-Zélande.

Le « design ethnographique » n’existe pas en tant que métier ou méthode. Il ressemble à un archétype, une de ces choses non définies qui donnent à voir une réalité sinon impossible à appréhender. Tout ce qu’on sait à ce jour c’est que le design ethnographique signifie quelque chose.

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Et finalement, c’est peut être aussi bien ainsi. Nommons d’abord la chose, pour souligner le fait que la tectonique des plaques professionnelles a rapproché deux continents : le design et l’ethnologie -et plus largement les sciences sociales-.

Dans une large mesure, le rapprochement est d’ailleurs encore en train de se faire. Le nouveau territoire n’est pas prêt d’être correctement cartographié puisqu’il sera en mouvement (et donc instable) pendant longtemps. Cette instabilité se remarque lorsqu’en réunion vous-vous rendez compte que le spécialiste des sciences sociales aborde les mêmes thématiques que les designers, mais avec un vocabulaire différent. Le rapprochement se fait d’abord par un effort de traduction.

Mais une chose est sûre : le design est bénéfique à l’ethnologie au même titre que l’ethnologie est bénéfique au design. Le design apporte en particulier une dimension opérationnelle, collective, horizontale, dans un processus créatif qui oblige à prendre en compte l’avis des indigènes, j’ai nommé : les utilisateurs.
Réciproquement, l’ethnologie apporte sa rigueur méthodologique qui oblige à la « revue de littérature » et à la discussion argumentée pour aller débusquer en profondeur les idées reçues et les stéréotypes.
Car je l’ai déjà dit et je le redirai : les stéréotypes, c’est mal.
Le design et l’ethnologie sont salvateurs l’un pour l’autre, l’un(e) apportant à l’autre une consolidation au niveau structurel.

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L’une des mises en garde majeures que les sciences sociales adressent aux équipes de conception réside dans le biais pro-innovation. Tout le monde se pense autorisé à « livrer » à tort et à travers sans avoir abordé la notion de conséquence. L’empressement à respecter des délais mène trop souvent à oublier qu’on n’est pas autorisés à jouer avec les vrais gens, comme s’ils n’existaient que pour s’extasier devant nos machins et nos bidules.

Cessez de penser que les vrais gens sont « vos » utilisateurs. Ils ne sont pas à vous.
Pas du tout. Ce sont de vrais gens et vous devez respecter le principe de non interférence.

Ne . Pas . Interférer.

Car depuis l’époque où les travaux des ethnologues étaient détournés pour coloniser et soi-disant civiliser les barbares, la profession a appris à se méfier des projets d’innovation.
L’innovation n’est pas forcément bénéfique, non, non.
Qui plus est, une innovation ne se diffuse jamais de façon linéaire dans la population. Certaines catégories de personnes applaudiront tandis que d’autres vous maudiront parce que vous avez dégradé leur existence.

L’appropriation d’une innovation est toujours hétérogène et l’intérêt d’y réfléchir en phase amont permet de limiter les catastrophes, même involontaires, sur une partie de la population, même minime.
Les questionnements éthiques font désormais partie de la méthode et ne sont pas optionnels. A ce titre, ça fait aussi partie de la méthode de discuter des éventuelles conséquences sociales négatives.

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Inversement, la pratique du design impose aux ethnologues de se concentrer sur l’aspect opérationnel de leur contribution. Eux aussi doivent s’investir pour apporter des éléments qui puissent être actionnés afin de répondre à la question : « Comment faire ? »
Il y a un gros travail à mener pour améliorer la rapidité avec laquelle une observation de terrain peut faire ressortir des éléments qualitatifs pertinents. Dans le monde académique, une enquête ethnographique se mesure en mois ou en années… une temporalité illusoire dans un projet de design. Comment aller plus vite ? Comment avoir mieux recours à l’arsenal des méthodes de l’ethnologue pour être efficace dans un horizon de temps qui se mesure en jours ou en semaines ? Et comment le valider avec la même rigueur scientifique ?
Le champ de l’ethnographie rapide (rapid ethnography) a vocation à répondre à ces questionnements.
Il s’agit de s’éloigner du format de la monographie exhaustive classique pour inventer un format hybride qui vise à fournir une connaissance raisonnablement suffisante d’une population.
Cela se fait en particulier en s’abreuvant au corpus des recherches déjà publiées, en ayant davantage recours aux interviews semi-directifs et en limitant la durée d’une observation aux moments-clés qui permettent de zoomer sur un contexte précis.

 Pour le dire autrement l’ethnographie rapide n’implique pas de laisser de côté la délibération théorique. C’est même ce qui fait la valeur ajoutée de l’ethnologue : il connaît les classiques. Il sait placer à bon escient Les Nuer d’Evans-Pritchard ou It’s complicated de Danah Boyd-@zephoria

Le corpus des sciences sociales est vaste et, sauf erreur, il n’y a pas d’autre discipline qui soit aujourd’hui capable d’argumenter avec rigueur sur l’expérience utilisateur des objets connectés, ou les usages de l’IA, ou sur l’influence des structures de parenté sur les motivations d’achat individuelles. L’erreur serait colossale de penser qu’une ethnographie rapide doit abandonner la réflexion théorique pour se concentrer sur les outils.
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Vos équipes qui font de la recherche utilisateur (user research) ont donc pour objectif de revenir de leur exploration de terrain avec des sujets d’innovation, sur des thématiques qui vont servir à rendre le monde plus habitable du point de vue des utilisateurs.

C’est là où le duo de compétences designer-ethnologue s’avère d’une redoutable efficacité et où chacun se félicite d’avoir fait au moins cinq ans d’études dans sa spécialité pour se retrouver à faire des étincelles avec quelqu’un dont le métier lui était parfaitement étranger jusqu’à très récemment.

Vous êtes recruteur(euse) ? Ne cherchez pas des profils design/ethno. Ne répétez pas l’erreur que vous avez commise avec les UX/UI. Relisez cette phrase plusieurs fois.

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Il y a un consensus à atteindre entre les deux métiers, en particulier dans la phase initiale d’accès au terrain (et non d’intervention sur). C’est pendant cette phase d’immersion que les professionnels vont conjointement observer, débattre et identifier ce qui peut faire l’objet d’une intervention. C’est dans cette période relativement brève de la recherche que va se révéler l’efficacité de l’équipe multi-disciplinaire. Les designers et ethnologues parlent-ils la même langue ?
Leurs continents professionnels sont-ils suffisamment rapprochés ?

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Un plan vert brillant 21 février 2019


Ce document est la traduction de la proposition de loi Green New Deal émise au Congrès américain par la députée Alexandria Ocasio-Cortez
L’original est disponible ici   (GreenNewDeal_FAQ.pdf)

Le Green New Deal (Nouveau Contrat Écologique) n’est pas une idée particulièrement neuve. Sa première mention remonte à 2007 sous la plume de l’économiste Thomas Friedman dans le New York Times.
Depuis, nombreux ont été ses soutiens, entres autres Ban Ki-Moon ou Paul Krugman qui ne sont pas des plaisantins idéologiques.
Plus d’information en anglais  ici
On notera avec intérêt (et affliction) qu’une page Wikipédia en français sur ce sujet n’existe même pas.

Certains aménagements ont été faits pour permettre de transposer le texte original au contexte français et européen. Du point de vue de notre vieux continent, ce programme aussi vaste qu’il soit, paraît moins radical et révolutionnaire que du point de vue américain. Notre histoire et notre système social ont déjà posé les bases qui permettent d’envisager une mise en œuvre crédible.

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Le PDF de ce texte est ici : Green New Deal_FR_2019

Le lecteur assidu à ce blog reconnaîtra un thème déjà abordé en 2011 dans cet article sur le Vert Brillant. La proximité des deux articles est frappante et montre une tendance de fond.

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Lancement le jeudi 7 février 2019 à 8h30.

Panorama

Nous commencerons le travail dès maintenant pour préparer le projet de loi du Green New Deal. Il s’agit d’abord de valider l’architecture de base du projet (afin que personne d’autre ne se l’approprie).
Il s’agit d’une transformation massive de notre société avec des objectifs et une chronologie clairs.

Le projet de loi du Nouveau Contrat Écologique est un plan sur 10 ans qui mobilise tous les aspects de la société française à un niveau jamais atteint depuis la seconde guerre mondiale. Il s’agit d’atteindre un niveau zéro d’émissions de gaz à effet de serre et de créer les conditions d’une prospérité économique pour tous. Le Nouveau Contrat permettra de :

• Faire fonctionner la France avec 100% d’énergie propre et renouvelable, incluant le développement de l’autonomie énergétique des bâtiments
• Créer des centaines de milliers d’emploi stables en France et des millions à l’échelle européenne, rémunérés par des salaires dignes
• Permettre une juste transition pour les travailleurs afin d’assurer la sécurité économique des populations qui ont jusqu’à présent dépendu largement des industries fossiles
• S’inspirer de la Seconde Déclaration des Droits de Franklin Delano Roosvelt en 1944, pour garantir :

– Un emploi stable et un salaire digne, une assurance maladie individuelle et familiale, des congés et des droits à une retraite digne.
– Une éducation de grande qualité, universelle et gratuite y compris dans son aspect de formation tout au long de la vie.
– Un air propre, une eau potable et l’accès à la nature
– Une nourriture saine et non contaminée
– Des soins de santé de premier plan
– Un logement sûr, accessible financièrement et résilient face aux futurs aléas météorologiques que l’on peut déjà anticiper
– Un environnement économique libre de monopoles
– Un environnement politique libre de l’influence des intérêts privés capitalistiques.
– Une sécurité économique pour toutes celles et ceux dans l’incapacité ou l’absence de volonté de travailler contre rémunération

Il n’y a pas de temps à perdre
Les plus récentes études du GIEC affirment que les émissions de gaz à effet de serre doivent être réduites de 40 à 60% d’ici 2030.
Nous devons atteindre le 0 en 2030 et nous montrerons ainsi au monde qu’un Nouveau Contrat Écologique est possible, d’une part, et bénéfique socialement d’autre part.

Impossible n’est pas français… et in varietate concordia
Lorsque le président américain John Ford Kennedy affirma en 1962 que l’être humain irait sur la Lune en 10 ans, nombreux furent ceux qui ont pensé que c’était impossible. Aujourd’hui nous avons des robots sur Mars.
Lorsque Franklin Delano Roosvelt demanda la construction de 185.000 avions pour combattre durant la deuxième guerre mondiale, chaque directeur d’entreprise et chaque général se mit à rire. A cette époque, les Etats-Unis produisaient 3.000 avions par an. A la fin de la guerre, ils en avaient produit 300.000.
C’est ce dont nous sommes capables lorsque nous sommes bien dirigés.
L’Europe a su se reconstruire après la deuxième guerre mondiale, pour devenir aujourd’hui une puissante force de stabilité dans le monde.
L’Allemagne de l’Ouest a su intégrer l’ancienne RDA en une année après la chute du Mur de Berlin.
Le produit intérieur brut français est neuf fois plus élevé qu’en 1890.
En termes de niveau d’éducation, de niveau de revenu et de longévité nous sommes parmi les premiers au monde.

Il s’agit d’un investissement massif dans notre économie et dans notre société. Ce n’est pas une dépense
Chaque euro d’investissement public permet une création de richesse estimée à 2,5 euros.
Avec le Nouveau Contrat Écologique, l’investissement public pourra se porter sur des domaines précis. Il ne s’agit pas d’une modernisation mais d’une remise à jour, pour préparer notre avenir à tous. Les secteurs des transports, du logement résidentiel et de la production industrielle seront les premiers concernés en France. L’investissement public permettra l’émergence d’une économie que « le marché » aujourd’hui est incapable ou refuse de mettre en mouvement.
Il s’agit aussi d’un investissement massif dans le capital humain, qui prendra en compte la vie quotidienne des citoyens comme point de départ pour en déduire quels projets mettre en œuvre, à commencer par la résolution de problèmes plutôt que l’ajout de nouvelles contraintes.
La France dispose d’instituts de recherche en sciences sociales de niveau mondial, ils seront sollicités.

Le Nouveau Contrat est déjà en mouvement
Face au changement climatique, nous savons que l’inaction coûtera plus cher et sera plus dévastatrice que l’action.
L’immense majorité des Français et des Européens a conscience du risque et de la nécessité d’agir. Face à l’inertie des acteurs privés et des gouvernements, en ce début d’année 2019 même les enfants font la grève de l’école pour demander de l’action concrète.
Les acteurs publics les plus engagés en faveur du climat sont les villes et les régions.
Il est temps que les États prennent leurs responsabilités à commencer par les Assemblées Nationales en étroite coordination les citoyens et avec le Parlement Européen.
Unis dans la diversité.

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Foire Aux Questions

Pourquoi un élan vers des énergies 100% propres et renouvelables, et pas seulement du 100% renouvelable ? Vous dites qu’on continuera d’utiliser les énergies fossiles ?

Nous appelons à une transition complète pour se libérer des énergies fossiles et ne plus émettre du tout de gaz à effet de serre.
Quiconque a lu le projet de loi a pu voir que cela passera par une mobilisation de chaque secteur de l’économie, chaque entreprise, chaque acteur public et chaque groupe syndical.
Mais bannir immédiatement et abruptement les combustibles fossiles serait une très mauvaise idée puisque nous n’avons rien pour les remplacer à ce jour.
Nous le ferons en créant à partir de presque rien une économie de l’énergie renouvelable aussi vite que possible. C’est la ligne directrice du Nouveau Contrat Écologique.
Ainsi nous fixons un objectif net d’émission à 0 dans 10 ans, car personne ne peut garantir que nous saurons atteindre les zéro émissions dans l’absolu. Ça supposerait de pouvoir éliminer les émissions de gaz à effet de serre provenant du transport aérien ou des pets de l’élevage animal.
Mais nous pensons pouvoir faire grandement monter en puissance l’industrie manufacturière et l’industrie de l’énergie, ainsi que rénover chaque bâtiment en France, construire une smart grid, mettre à jour les transports et l’agro-alimentaire, l’agriculture ainsi que planter des millions d’arbres pour atteindre l’objectif net de zéro émission de gaz à effet de serre.

Le nucléaire en fait partie ?
Le Nouveau Contrat Écologique est un investissement massif dans la production d’énergies propres et renouvelables et n’implique pas de construire de nouvelles centrales nucléaires.
Le nucléaire d’ailleurs n’est ni une énergie renouvelable, ni une énergie propre. Ses déchets sont des polluants radioactifs mortels qui ont une durée de vie qui se mesure en centaines d’années.
Cependant nous n’avons aucune certitude de pouvoir décommissionner toutes les centrales existantes en seulement dix ans.
Mais notre objectif est clair : nous voulons du 100% propre et renouvelable. Le pétrole, le charbon, le gaz et le nucléaire n’en font pas partie.

Est-ce que ça implique une taxe carbone ?
On ne peut pas simplement taxer le carburant ou le gaz et s’attendre à ce que les citoyens trouvent tous seuls un autre moyen d’aller au travail ; sauf quand nous leur proposerons une autre alternative plus saine et aussi pratique au quotidien.
Donc nous n’excluons pas la taxe carbone, mais elle fournirait seulement une petite partie des financements nécessaires. Le projet gigantesque qui consiste à remettre à jour l’économie suppose qu’on ait d’abord des alternatives à proposer, techniquement et socialement, pour s’assurer que ce soit indolore pour les citoyens, les familles et les communautés.

Est-ce que ça implique du cap and trade (bourse d’échange de « droits à polluer ») ?
Le Nouveau Contrat Écologique créera une nouvelle économie de l’énergie par des investissements massifs dans la société et la technologie. Les bourses d’échanges de droits à polluer supposent que le marché tel qu’il existe résoudra les problèmes de lui-même. Ce n’est pas vrai.
Le cap and trade pourrait être à la marge un moyen d’associer les acteurs au Nouveau Contrat, mais il faut reconnaître que la législation actuelle des bourses d’échanges est une forme de subvention qui permet l’existence de zones éparses de pollution intense qui exposent sévèrement les populations locales. On doit d’abord s’assurer que les populations locales, leur santé et leur bien-être, sont la première priorité de tout le monde.

Est-ce que ça implique l’interdiction de toute nouvelle construction liée aux énergies fossiles ou de centrale nucléaire ?
L’une des conséquences du Nouveau Contrat Écologique sera de rendre inutiles les nouvelles constructions liées aux énergies de l’ancien monde, fossile ou nucléaire. Nous voulons ne plus en avoir besoin.
Nos investissements seront donc orientés massivement dans les énergies du nouveau monde, pas dans les autres. Vouloir faire les deux serait une tromperie et une hypocrisie qui maintiendrait le statu quo.

Êtes-vous favorables au stockage du CO2 ?
(CCUS : Carbon Capture, Utilization, and Storage)
La bonne manière de capturer le CO2 est de planter des arbres et restaurer les écosystèmes naturels.
A ce jour les technologies de capture des gaz à effet de serre dans l’atmosphère n’ont pas prouvé leur efficacité.

Comment allons-nous payer pour tout ça ?
De la même manière que les États-Unis ont payé leur New Deal dans les années 1930 ou comme les banques centrales ont résolu la crise bancaire en 2008 avec le quantitative easing (rachat de dettes).
De la même manière que nous avons payé la deuxième guerre mondiale et toutes nos guerres actuelles.
La Banque Centrale Européenne peut étendre ses lignes de crédit pour propulser le Nouveau Contrat Écologique vers les sommets. Il y aussi de la place pour des participations publiques, en vue de futurs dividendes ou retours sur investissement.
Au bout du compte, cet investissement dans l’économie nouvelle fera croître la richesse de la nation. La question n’est pas de savoir comment nous payerons, mais que ferons-nous de notre nouvelle prospérité.

Pourquoi doit-il y avoir un si vaste programme public ? Pourquoi ne pas se contenter de l’incitation par les taxes et des réglementations qui orienteraient les investissements du secteur privé ?
– Le niveau d’investissement doit être massif. Même si les milliardaires et les entreprises se donnaient la main pour déverser leur richesse dans la transition écologique, on ne parviendrait qu’à une modeste fraction de ce qui est nécessaire.
– La vitesse d’investissement devra être massive elle aussi. Même si les milliardaires et les entreprises se donnaient la main pour déverser leur richesse dans la transition écologique ils n’auraient pas la capacité de coordination suffisante pour un agenda si serré.
– Les investisseurs privés sont également hésitants à investir dans des domaines où personne n’a encore gagné d’argent. Les gouvernements par contre peuvent agir dans un temps long et peuvent patiemment investir dans les nouvelles technologies et la recherche, sans avoir en tête une application commerciale précise au moment où se fait la dépense d’argent.
Un exemple majeur d’investissement public à succès s’appelle l’internet.
– Pour résumer, nous ne devons pas seulement cesser de faire comme nous avons toujours fait (comme brûler du carburant pour nos besoins en énergie), nous avons aussi besoin de faire du neuf (comme remanier des secteurs d’activité entiers ou rénover tous nos bâtiments). Commencer à faire de nouvelles choses nécessite des investissements immédiats. Un pays qui essaye de changer le fonctionnement de son économie a besoin de gros investissements immédiats, pour lancer et développer ses premiers projets.
– Fournir des incitations au secteur privé ne fonctionne pas. Les subventions en faveur du solaire ou de l’éolien ont certes produit des résultats positifs, mais bien insuffisants par rapport à un objectif de neutralité carbone comme le promeut le Nouveau Contrat Écologique.
– Il y a bien une place pour le secteur privé mais l’investisseur principal ne peut être que la puissance publique. Il est normal que lui revienne aussi le rôle de coordinateur et pilote de l’ensemble du projet.

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Résumé du projet de loi

Créé en consultation avec de multiples groupes de la société civile, syndicats et défenseurs de l’environnement.

5 objectifs à 10 ans
14 projets pour mobiliser l’économie
15 exigences de justice sociale et de sécurité

5 objectifs à 10 ans :
– Émissions nettes de gaz à effet de serre à zéro, grâce à une transition écologique juste pour toutes les communautés et les travailleurs.
– Création de centaines de milliers d’emplois stables ; assurer la prospérité et la sécurité économique pour tous.
– Investissement dans les méthodes, les infrastructures et l’industrie pour les mettre durablement au niveau des défis du XXIe siècle
– Air propre et eau potable. Résilience climatique au niveau local. Nourriture non contaminée. Accès universel à la nature et à un environnement non dégradé.
– Promotion de la justice et de l’équité en prenant soin des communautés les plus vulnérables.

14 projets majeurs pour mobiliser l’économie :
– Construction d’infrastructures permettant la résilience face aux catastrophes naturelles. Valoriser les bâtiments autonomes en énergie.
– Réparation et rénovation des infrastructures existantes
– Répondre à 100% des besoins énergétiques nationaux en recourant aux énergies propres et renouvelables. Pouvoir se passer du fossile et du nucléaire.
– Construction d’un réseau de distribution de l’énergie économe (smart grid) et garantir un accès universel minimum à l’énergie.
– Rénover tous les bâtiments pour les mettre à niveau d’une société économe en énergie
– Étendre le recours standard à l’industrie propre et non polluante (agro-alimentaire, fabrication, installation et maintenance de panneaux solaires, éoliennes, batteries et stockage énergétique, techniques de dépollution, processus industriels circulaires, « chimie verte », etc.)
– Travailler avec les agriculteurs pour créer des circuits alimentaires durables, permettant l’accès universel à une alimentation de première qualité tout en permettant aux travailleurs de vivre de leur production.
– Remanier le secteur du transport en augmentant massivement la production de véhicules électriques fiables et leur réseau de recharge. Rénover et densifier les transports publics urbains, interurbains et hors zone urbaine. Interconnecter les différents modes de transport à toutes les échelles du pays.
– Atténuer les impacts sanitaires du changement climatique et de la pollution terrestre, aérienne ou marine.
– Reforester massivement pour permettre l’absorption du carbone dans l’atmosphère
– Restaurer les écosystèmes dégradés, notamment en rapport avec la biodiversité du règne animal et végétal.
– Recherche et développement pour des produits de substitution ou des méthodes de remplacement permettant de supprimer les principaux polluants utilisés dans chaque secteur d’activité
– Partage de notre expertise, de nos technologies et méthodes avec nos voisins européens et avec les pays limitrophes de nos territoires d’Outre-Mer.

15 exigences de justice sociale et de sécurité :
– Des investissements massifs et l’assistance aux organisations, associations et entreprises qui s’engagent dans le Nouveau Contrat et s’assurant que la nation y trouve son retour sur investissement.
– Garantir que les coûts sociaux et environnementaux sont intégrés aux études d’impacts, aux estimations de retour sur investissement.
– Fournir une formation professionnelle continue universelle. Protéger les travailleurs plutôt que l’emploi
– Investir dans la Recherche et Développement (R&D) de nouvelles technologies énergétiques
– Mener des investissements directs pour les communautés en première ligne du réchauffement climatique ainsi que pour les communautés directement liées aux industries carbonées qui seraient sinon frappées de plein fouet par la transition en cours. Prioriser les retours sur investissement à leur profit.
– Utiliser comme méthode par défaut la concertation et le processus participatif avec les utilisateurs directs et les communautés locales.
– S’assurer que les emplois créés par le Nouveau Contrat Écologique sont des emplois dignes, stables et inclusifs.
– Protéger le droit des travailleurs à se syndiquer et à être représentés à tous les niveaux de décision.
– Renforcer et élargir la notion de santé et sécurité au travail aux domaines de l’inclusion, et de la non-discrimination, que l’activité soit salariée, indépendante ou bénévole.
– Renforcer les règles commerciales pour mettre un terme au dumping social, à l’export de pollution et accroitre l’industrie nationale.
– Garantir que le domaine public urbain ou naturel est protégé
– Préalablement au démarrage d’un projet sur leur territoire ou pouvant impacter leur territoire, obtenir le consentement éclairé des communautés locales, en métropole ou territoires d’Outre-Mer.
– Garantir un environnement libre de monopoles et de compétition abusive.
– Fournir des soins de santé curatifs de haute qualité, tout en déployant un système de santé orienté vers la prévention, en particulier pour les pathologies considérées comme évitables.
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[Note du traducteur]
SOURCES (février 2019) :

https://www.documentcloud.org/documents/5731869-Green-New-Deal-FAQ.html (GreenNewDeal_FAQ.pdf)

Cliquer pour accéder à ENG4%20REPERES%202010%20ENG-Partie%204.pdf

http://www.globalcarbonatlas.org/en/CO2-emissions

Summary for Policymakers of IPCC Special Report on Global Warming of 1.5°C approved by governments

https://report.ipcc.ch/sr15/index.html

http://www.globalcarbonatlas.org/en/CO2-emissions

https://www.lemonde.fr/idees/article/2016/11/04/l-investissement-public-est-la-cle-de-la-reprise-economique_5025661_3232.html

http://www.lefigaro.fr/conjoncture/2016/05/28/20002-20160528ARTFIG00115-pour-jean-tirole-il-faut-proteger-le-salarie-plutot-que-l-emploi.php

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La maladie honteuse des données personnelles 19 novembre 2018


Les vols de données personnelles sont devenus communs et on s’étonne à peine de les voir défiler dans la presse.
Chaque semaine, des voleurs entrent dans les réseaux et remplissent leurs poches d’informations sur la vie des gens, parfois par millions.
La plupart du temps les informations dérobées permettent de commettre des fraudes très efficaces.

Le piratage de l’IRS américain en 2015  a ainsi alimenté pour des années le marché de la contrebande des fausses identités et des justificatifs d’impôts tout en pourrissant la vie des personnes volées pour au moins autant de temps.
D’autres motivations peuvent amener les pirates à attaquer une cible particulière, pour des motifs de vengeance ou de chantage.
Enfin, sans intention de nuire, une cause majeure des fuites de données provient des erreurs humaines. Absence de mise à jour d’un système, oubli dans une configuration technique, réutilisation d’un mot de passe corrompu… toutes ces choses qui confirment qu’en matière de sécurité informatique la première faille de sécurité se trouve « entre la chaise et la clavier » : l’utilisateur ou l’opérateur lui-même.

 

A chaque fois, il s’agit d’informations sur nous, de l’information que nous donnons pour pouvoir utiliser un service, comme nos vrais noms, prénoms, numéro de carte bancaire, sécurité sociale, téléphone, date de naissance, empreinte digitale des enfants pour qu’ils puissent déjeuner à la cantine, ou autre.
Et à chaque fois ceux qui réclament ces informations assurent qu’ils les garderont secrètes et inaccessibles au reste du monde.
Et à chaque fois, ils ne le font pas.
De ce point de vue, l’expression « vol de données » est commode car elle est neutre, en termes de responsabilité. Une entreprise ou une administration « victime de vol de données » se fait passer pour la victime… alors qu’elle avait la responsabilité de garder ces choses secrètes et ne l’a pas fait.

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Les intrusions délictuelles ont connu un pic dans les années 2014-2015, avec par exemple l’entreprise Orange qui fut attaquée deux fois de suite pour un vol qui concernait plus de deux millions de personnes… dont peut-être vous si vous étiez abonné Orange à l’époque.
Depuis, les grandes organisations ont donc largement eu le temps de comprendre que les données personnelles sont fort recherchées et donc que plus elles en hébergent, plus elles sont susceptibles d’être seront attaquées.
Mais depuis, l’épidémie n’a jamais vraiment cessé. Le pic de 2014-2015 est devenu une norme, voire un minimum dans les années fastes.
Car oui, on en a vu d’autres !
Facebook est devenu un gros pourvoyeur de failles de sécurité mais aussi la plupart des opérateurs de réseau, les banques, sans compter toutes les effractions d’entreprises ou d’administrations dont on n’entendra jamais parler pour des raisons plus ou moins avouables.

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)  va probablement provoquer plus de divulgations d’intrusions, puisqu’il oblige légalement à informer le public qu’un vol a eu lieu, au plus tard dans les 72h après qu’il a été constaté. On peut donc s’attendre à en voir encore davantage dans la presse… pas parce qu’il y a davantage d’attaques, mais parce que les organisations sont contraintes de ne plus le passer sous silence.
Inversement, je serais curieux de voir combien retarderont le plus possible la « découverte » d’intrusions pour retarder le moment où il faudra étaler son linge sale sur la place publique…

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Les fournisseurs d’accès, les réseaux sociaux, les administrations  et beaucoup d’autres (trop !) enregistrent scrupuleusement à qui nous parlons, à qui nous écrivons, ce que nous likons et avec qui nous échangeons des documents. Les vendeurs enregistrent nos habitudes d’achat, les opérateurs enregistrent les lieux et les heures où nous allons et ce que nous regardons sur internet. Ils savent très bien en déduire nos espoirs, nos peurs, nos fantasmes et nos secrets.
La géolocalisation révèle où nous habitons, où nous travaillons, quels sont nos itinéraires habituels.
En associant les données localisées à l’échelle d’une ville, il est possible de prouver avec qui nous étions dans le bus, au supermarché et avec qui nous avons passé la nuit.

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Parce que différentes organisations se positionnent comme acheteurs et revendeurs de nos informations (les data brokers), tous ceux qui peuvent collecter des données sont susceptibles de gagner de l’argent en les revendant.
Et le secteur est dynamique, c’est le moins qu’on puisse dire.
D’un côté sur le marché légal, une adresse e-mail valide vaut environ 0,5 centimes d’euros. Une « fiche client » provenant des bases de données de Facebook est estimée à 100 euros (ce qui participe à sa valeur en bourse, vu le nombre revendiqué de 2,27 milliards d’utilisateurs actifs).
De l’autre côté, sur le marché noir, le raccourci habituel est de demander 100 dollars pour 100.000 contacts. Donc d’un côté comme de l’autre, plus ils peuvent en avoir, plus ils en demandent.

Mais sur le marché officiel ou clandestin, une chose est sûre : une fois que nous avons donné nos informations elles ne sont plus à nous même si elles parlent de nous.  Les données enregistrées, stockées sont ensuite diffusées on-ne-sait-où, elles sont analysées par on-ne-sait-qui et pour on-ne-sait quel-but, vendues et achetées pour des motifs de marketing ou autre raison de persuasion et d’influence. Et beaucoup de monde gagne beaucoup d’argent avec.

« Tout enregistrer et le stocker indéfiniment » est donc un business model qui fonctionne.
Pour renforcer cette idée, on pourrait même dire que le travail qui consisterait à identifier ce qui ne mérite pas d’être enregistré est si difficile qu’il n’existe pas. D’ailleurs, ce qui semble inutile aujourd’hui pourrait être très utile demain. Du coup si on l’a enregistré aussi, on pourra le monnayer à ce moment-là.
Il suffit d’enregistrer, stocker et attendre.

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La collecte de données personnelles est cependant dangereuse parce que ce sont des données… personnelles.

Enregistrer tout cela est dangereux parce que ça déclenche les convoitises et ça rend difficile une protection efficace.
Entre 2013 et 2014, Yahoo! a reconnu deux ans plus tard s’être fait voler 1,5 milliard de fiches clients.
Enregistrer les données personnelles est dangereux parce que vous savez que vous allez subir des effractions. Des entreprises vont vous attaquer, des pirates, des États ou des employés très en colère et vous ne pourrez pas tous les arrêter, c’est une certitude.
Or si dans le vrai monde le défenseur a toujours un avantage tactique (même relatif), dans le domaine de la cyber sécurité c’est l’attaquant qui a l’avantage.

Enregistrer tout cela est dangereux aussi car les dégâts d’une intrusion réussie sont dévastateurs.
La protection a été percée, la presse va parler du vol, la réputation va souffrir, la valeur boursière va baisser et cela peut dégénérer jusqu’au procès et à une condamnation ferme… et, surtout, de vrais gens vont se retrouver en difficulté à cause de la fuite.

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Mais si les données personnelles sont si dangereuses, pourquoi donc les enregistrer ?

La première raison est que c’est une maladie de compulsion… il n’y a pas de raison particulière, sauf qu’on ne peut pas s’en empêcher.
Par appât du gain, tout le monde enregistre tout, tout le temps. Les organisations ne peuvent plus s’empêcher de tout enregistrer, comme une espèce de trouble compulsif embarrassant mais très répandu.

Des masses de données vont donc demeurer là pendant des années, personne ne se préoccupera de savoir si elles sont encore à jour ou pertinentes. Si quelque part quelqu’un sait que vous avez eu un cancer en 2005, qui se soucie de mettre à jour l’information de votre parfaite guérison ? Quel malus allez-vous subir si votre mutuelle santé établit ses tarifs sur ce genre d’information erronée ? Et qui possède ce commentaire graveleux que vous aviez posté avec vos noms et prénoms dans un obscur forum de discussion il y a 10 ans ?

 

La compulsion à enregistrer des données personnelles est une maladie honteuse, mais puisque tout le monde est contaminé il n’y a pas de raison de changer de comportement.
Cette incapacité collective vient du fait que l’architecture technique est conçue dans cet objectif et elle fonctionne sans aide, en faisant exactement ce qu’on lui demande. S’il vous fallait un exemple que le design ce n’est pas que de la cosmétique, il est là.
Obligation de « Créer un compte », obligation de saisir une adresse postale, obligation de donner son vrai nom et prénom, numéro de carte bancaire sauvegardé automatiquement après un paiement, etc.
La règle par défaut est l’enregistrement à l’échelle industrielle, jusqu’à l’overdose si nécessaire.

La Révolution arrivera le jour où nous serons payés pour enregistrer nos données personnelles  -ou rémunérés d’une manière ou d’une autre. Je suis bien certain que si la data devenait coûteuse à acquérir, on nous en demanderait soudainement beaucoup moins. Car il existe des cas ou, quoi qu’on en pense, la collecte de ces informations est nécessaire. Par exemple laisser sa mutuelle santé lire nos statistiques d’activité physique pour obtenir une ristourne parce qu’on est raisonnablement « sportif ».
Alors, quand c’est nécessaire, votre organisation devrait envoyer du lourd pour protéger ces données qui ne lui appartiennent pas : cryptographie forte, tokens anonymisés, double ou triple pare-feu, blockchain et j’en passe.

It’s the data, stupid ! All hard and software should (and will) allow portability of data, as it is produced in your organization.

 

 

Une seconde raison est la mode du Big Data.
Les entreprises et les gouvernements sont en pleine période d’envoûtement, subjugués par les promesses d’un monde meilleur (et de profits plus gros) grâce à la data.
Bien des travaux sont pourtant publiés sur le fait que plus de data n’est pas nécessaire, à commencer par les ethnologues qui démontrent jour après jour que le quantitatif sans qualitatif est une fumisterie sans nom. Coûteuse et socialement régressive.

 

Une troisième raison est que la plupart beaucoup de soi-disant responsables minimisent encore les risques.
Ils n’ont toujours pas compris à quel point une brèche de sécurité peut les mettre à genoux (sans parler du jour où une intrusion réussie permettra un vol et aussi le vandalisme des bases de données).
L’excès de confiance ici est un péché mortel et il convient d’éviter de croire qu’on est bien protégé. C’est d’ailleurs le premier signe d’une mauvaise sécurité : lorsque vous êtes sûr d’être bien abrité… demandez à Murphy.

La plupart n’ont pas encore compris que la meilleure protection consiste à supprimer les données personnelles.

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Car les effets de mode se périment et les comportements stupides apportent rarement la longévité.
La tendance actuelle du privacy by design prend le contrepied des arguments habituels sur le sujet.

Dans tous les domaines, il est possible de fournir un service de qualité sans nuire à la vie privée des utilisateurs et sans finir par mourir d’obésité informationnelle.

 

De fait, vous n’avez pas besoin d’enregistrer l’adresse postale d’un client ! Qu’il vous la donne en vue de recevoir son colis est une chose, que vous la gardiez au chaud dans vos bases de données pour une durée indéfinie en est une autre.
Des choix techniques, des choix de design peuvent être faits pour éradiquer la maladie honteuse.


L’assistant Snips est un petit nouveau sur le marché en plein essor de l’intelligence artificielle vocale, qui a la particularité de fonctionner sans transmission à distance. Le logiciel est dans l’objet et vos discussions avec l’objet ne finissent pas sur des serveurs en Inde ou en Arizona.  On se demandera d’ailleurs utilement pourquoi les Alexa ou Siri nous imposent de transmettre nos conversations sur internet pour les enregistrer, alors qu’il est possible de ne pas le faire pour une qualité service équivalente.

Des moteurs de recherche comme Qwant ou DuckDuckGo fournissent des résultats comparables à Google mais ils n’analysent pas, eux, quel est l’historique de vos dernières consultations soi-disant « pour vous offrir une meilleure expérience de navigation ».

 

Les pratiques industrielles courantes dans le fonctionnement d’internet ont transformé internet en plateforme de surveillance, ce n’est pas la NSA qui me contredira.

Raisonnablement, on doit reconnaître que certaines données n’ont même pas besoin d’être demandées, d’autres n’ont pas besoin d’être enregistrées et celles qui doivent l’être devraient être stockées dans des bases différentes, verrouillés par plusieurs niveaux d’accréditations, qui rendent la cible « dure » et qui imposent énormément d’efforts à l’attaquant pour réunir des données cohérentes et monnayables sur le marché noir.

 

Mais il semble d’ores et déjà que si les internautes peuvent utiliser à qualité équivalente des outils conçus pour la discrétion (privacy by design), l’argument commercial fera son petit effet.
Parce que les scandales à répétition nous ont appris à nous, les internautes, que les entreprises ne savent pas protéger nos données et même celles qui savent ont une capacité de défense limitée, quoi qu’elles en disent.
Les entreprises qui peuvent nous protéger sont celles qui en demandent le moins possible, voire pas du tout.
Et s’il est vrai que la data est une matière première qui prend de la valeur quand elle a été raffinée, on pourrait aussi bien la considérer comme une matière inflammable qu’il convient de ne pas avoir en trop grandes quantités pour éviter les retours de flamme…

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Citation (24) : en tuer 11 novembre 2018


 » (…) Dans vos poitrines, battent des cœurs braves et forts d’hommes libres.

Personne ne regardera en arrière, personne ne reculera d’un pas.

Chacun n’aura qu’une pensée : en tuer, en tuer beaucoup, jusqu’à ce qu’ils en aient assez.

Et c’est pourquoi votre général vous dit : cet assaut, vous le briserez et ce sera un beau jour. (…) »

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Général Henri Gouraud commandant la IVe Armée française et la Ie Armée américaine avant la seconde bataille de la Marne, qui bloqua l’avancée de l’ennemi puis aboutit à l’armistice cinq mois plus tard, le 11/11/1918.
Après son décès en 1946, il fut enterré conformément à ses dernières volontés dans l’Ossuaire national de Navarin, parmi ses hommes tombés au combat.

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La recherche UX chez Hippocrate 4 septembre 2018


Le domaine de la recherche UX est rarement aussi glorieux que lorsqu’il donne l’espoir de faire réellement œuvre utile. Aussi une étude sur la prise en charge des patients dans le monde médical semblait plus qu’appropriée.

Le sujet comporte un premier piège qui serait de mener une observation au niveau individuel. Le domaine du ‘soin’ est une construction collective, qui commence avec la relation du binôme soignant-soigné, à laquelle s’ajoutent les « aidants » dont la présence peut se faire sentir avec plus ou moins d’insistance.
La relation n’est cependant pas directement interpersonnelle car entre le soigné (le patient) et le soignant (médecin ou autre), il y a un hôpital, un cabinet ou autre institution médicale.
Ajoutons un troisième élément de contexte, qui est l’élément de langage, qui est fait de mots bien-sûr, mais aussi de signes et de symboles non verbaux. Cette dimension on le verra est loin d’être neutre pour la suite de mon propos.

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Quels signes, quel symbolisme ?

La relation du binôme soignant-soigné est faite de micro-ajustements qui permettent d’établir une certaine connivence, même au cœur d’une situation dramatique. Le milieu du secours d’urgence permet de voir dans son intensité et sa fulgurance tout ce qui est en jeu :  la connivence est attendue en quelques secondes, dès les premiers mots ou parfois dès le premier regard. A ce moment le binôme soignant-soigné commence à exister. Ou pas.
En complément, la prise en charge de pathologies sur une plus longue durée permet une observation des binômes dans le prolongement de la prise de contact initiale.

Au cœur de la relation on trouve la crainte qu’éprouve le soigné. Crainte de mourir, de souffrir, de voir sa condition s’aggraver, de perdre son emploi, de causer du tracas aux êtres chers et aux aidants dont je parlais plus haut…ou toute autre raison peu importe laquelle, qui appelle une réponse de réassurance.
De son côté, le soignant attend des signes de confirmation de sa compétence, à commencer par le fait que sa simple présence serait déjà rassurante.  Mais si le patient ne se calme pas ou n’exprime pas la confirmation que le soignant attend de lui,  la connivence ne peut pas se mettre en place et la confiance ne peut pas s’établir.
La relation s’engage alors vers une très mauvaise voie : si la confiance ne s’établit pas en effet, elle est possiblement remplacée par de la défiance.

Ainsi se créent les catégories officieuses du « bon malade » et du « mauvais malade ». Celui qui renvoie les signes attendus par le soignant et celui qui ne le fait pas. Ce sont les deux archétypes de base que nous prenons comme point de départ. Si j’ose dire, ils ont poussé tous seuls au fur et à mesure de la pratique. C’est la réponse spontanée des soignants pour catégoriser les soignés, aussi approximative qu’elle puisse paraître. Je les prends néanmoins en compte parce que directement utilisés au niveau opérationnel. On peut les expliquer et les décrire selon des critères stables et reproductibles : les craintes et les comportements du patient et les réponses du soignant.
De plus, du point de vue des soignants, ces archétypes permettent de classer tous les soignés, ce qui renforce leur usage en dépit de leurs sérieuses lacunes.

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Le bon malade, combien de divisions ?

L’archétype du « mauvais malade » mène à un délaissement médical qui est aussi souvent une forme d’évitement de la singularité du patient, trop marquée et pour laquelle on n’a pas de réponse appropriée parce que l’institution n’est jamais descendue à ce niveau de détail pour apporter son soutien méthodologique. La culture de l’institution médicale en effet est d’abord basée sur la technicité, la verticalité des injonctions et sur la certitude d’omniscience, ce qui ne favorise pas l’établissement de solutions essentiellement d’ordre relationnel (ni de reconnaître que ce type de solution peut convenir).
Il n’y a pourtant pas de « mauvais malade ». Il y a des personnes plus difficiles à gérer que d’autres, très certainement… et c’est aussi vrai pour les soignés que pour les soignants. A ce titre, les personas à connotation médicale devraient d’abord faciliter le fonctionnement du binôme en rassurant le patient.

Sans intervention de l’institution à ce stade, tout est perdu, car il est désormais question de consignes managériales et d’organisation du collectif de travail. Et ce n’est certes pas la situation déplorable du service public médical en France qui laissera du temps au personnel pour réorganiser ses pratiques de manière autonome.
Le domaine de l’UX rejoint ici le domaine du management avec une tonalité nettement collaborative… comme c’est souvent le cas dans les sujets les plus importants.
Car -c’est mon hypothèse et ma proposition- les deux figures du bon et du mauvais malade pourraient être remplacées par d’autres archétypes. Des personas bien pensées, bien conçues, qui viennent renforcer des objectifs à haute valeur ajoutée pour le meilleur fonctionnement possible du binôme soignant-soigné.

Le bon et le mauvais malade sont des stéréotypes commodes sans doute, mais surtout injustes envers ceux qui se retrouvent dans la mauvaise catégorie. D’autres catégories, d’autres profils-types permettraient de placer l’empathie au centre de la construction relationnelle et pourraient permettre d’atteindre ces objectifs en couvrant plus finement  l’éventail des comportements des patients et en y apportant des réponses appropriées par les soignants.
J’en aurais 4 à suggérer, adaptés de ceux que la clinique ophtalmologique de Rotterdam a mis en place depuis déjà 10 ans (!) :

> Cliquez dans l’image pour le fichier .PDF

Si vous êtes un cadre médical qui pense d’abord aux chiffres retenez ceux-ci : l’utilisation de ces 4 profils-types (et la formation à les utiliser pour le personnel) a permis un accroissement de 47% de la fréquentation de cette clinique en 5 ans et la note qualité est en moyenne de 8,6/10, sur le critère que les patients n’ont plus (ou bien moins) peur, avant, pendant et après.

Là se dessine un autre programme de réjouissances : un programme de management pour instaurer une nouvelle manière de « lire » les patients et d’interagir avec eux.

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Le syndrome qui n’existait pas

[à ne pas confondre avec la pathologie réelle appelée fièvre méditerranéenne familiale, FMF]

L’angle d’approche de cette étude a dérivé assez rapidement vers le soi-disant « syndrome méditerranéen » qui nous ramène peut-être au pire des cas du « mauvais malade » et du stéréotype toxique qui se développe si on ne lui met pas d’entraves. La plupart de ceux qui en parlent savent que c’est un prisme erroné, mais puisque c’est le seul qui donne des éléments de réponse opérationnelle il ne continue pas moins d’être utilisé… Là aussi, faute de soutien méthodologique par l’institution, la pratique quotidienne a établi des manières de faire qui s’avèrent être des bricolages discutables.

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Disons-le de suite : cette expression ne désigne pas un syndrome et il n’est pas non plus méditerranéen.
Ajoutons aussi que je n’accuse personne de rien et qu’aucun chiffre ne permet d’affirmer que beaucoup de professionnels médicaux y ont recours. Il est cependant suffisamment bien documenté comme norme tacite pour qu’on s’attaque à lui sans faire semblant.
Ce syndrome se définit par  le comportement d’exagération des symptômes de la part d’un(e) patient(e) , du fait de ses origines et de sa culture. Et l’on retrouverait ce syndrome particulièrement chez les populations du pourtour méditerranéen (comprendre en particulier Afrique du nord et plus au sud). Le personnel soignant occidental attribue donc ce syndrome à un patient selon la manière qu’il/elle a d’exprimer sa douleur et son désarroi. Mais bien sûr comme je l’ai déjà dit… les stéréotypes, c’est mal.

C’est d’autant plus mal que si on les laisse dériver et grossir, les stéréotypes finissent par devenir des préjugés qui ont valeur de procédure standard et engendrent des actions qui peuvent se révéler contraires au principe qu’on tente de mettre en œuvre, à commencer par la règle vieille de 2420 ans Primum non nocere : D’abord, ne pas nuire.

Car si ce stéréotype incrimine les personnes de culture méditerranéenne, ce sont en vrai les personnes non-blanches qui seront toutes visées. Parce que bien sûr la « culture » d’une personne n’est pas marquée sur son front. Ce qui est marqué sur notre front en revanche c’est la couleur de notre peau.
En conséquence, les certains soignants sont enclins à adapter leur prise en charge et minimiser la réalité de la détresse du patient en fonction de la couleur de sa peau.
La gravité médicale se loge là : dans le fait qu’en conséquence d’un préjugé erroné certains diagnostics ne seront pas faits et certains traitements ne seront pas administrés. C’est ce qui explique par exemple que les patients non blancs, malgré leurs demandes, reçoivent moins d’antidouleurs après une appendicite que les patients blancs ayant subi la même opération.
 Mc Donald, D.: « Gender and ethnic stereotyping and narcotic analgesic administration »  Researches in Nursing and Health 1994  (voir bibliographie en bas de page)

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Le syndrome méditerranéen devient alors un élément de classification des patients « en raison de leur lieu d’origine, de leur ethnie ou absence d’ethnie, de la nationalité ou d’une religion spécifique ».
En un mot : du racisme au plein sens du terme, tel qu’il est interdit par la loi en France depuis juillet 1881, article 32.

A ce stade, on pourra bien s’insulter les uns les autres et s’accuser tous de racisme, le problème ne sera pas réglé, en particulier parce que « les races » ça n’existe pas. Ce n’est pas un angle d’approche pertinent, ni pour l’analyse, ni pour la solution. Il s’avère en tout cas que faute de mieux, c’est un préjugé qui a valeur de procédure informelle chez certains quelques praticiens, pour gérer certains quelques cas.

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Des sensibilisations culturelles inefficaces

Certains établissements hospitaliers peuvent mettre en place des sessions de formation ou de sensibilisation culturelle qui s’avèrent d’une efficacité relative, voire qui renforcent les préjugés dans la mesure où si le personnel se rend effectivement compte de la variété des réactions à la douleur, il n’en reste pas moins qu’on peut toujours respectueusement faire le constat que « certains en font trop » puisque d’autres sont capables d’en faire moins.

La relation soignant-soigné se base sur des critères techniques d’évaluation, un suivi des constantes et l’évolution de de la symptomatologie comme noter de 1 à 10 la douleur qu’on éprouve.  Si un patient s’estime à 4 et l’autre à 10, chacun devrait recevoir la dose d’antalgique appropriée mais à cause du préjugé de chochoterie, celui qui a la mauvaise couleur de peau et qui exprime une douleur maximale ne recevra pas le traitement adapté, justement parce qu’on croit qu’il exprime exagérément la douleur : c’était même dit par le formateur, dans la formation à la différence culturelle.

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Le design du soin : quelle intention ?

Face à ce constat, je réitère l’idée que le domaine du soin ne se résume pas au geste technique et surtout pas à la technologie. Le soin est d’abord un rapport à autrui et c’est la dimension empathique qui doit être soutenue et améliorée.  Et c’est bien à l’institution de prendre en charge la modification des perceptions des soignés par les soignants. En dernier ressort en effet, c’est bien la clinique, l’hôpital, l’EHPAD ou le poste médical qui est responsable des dysfonctionnements chroniques ou des succès répétés du collectif de travail. C’est aussi à ce niveau hiérarchique que se manifeste l’intention envers les personnes dont on a la charge, employés comme usagers.
Il s’avère en effet que plus la différence culturelle est grande entre le soignant et le soigné, plus l’institution doit s’impliquer pour soutenir et renforcer une relation à la fois professionnelle et sereine pour tout binôme soignant-soigné   -condition sine qua non à un geste technique adapté. Les références individuelles d’un professionnel du soin peuvent en effet n’être pas suffisantes pour établir une relation qualitative avec un soigné. Il n’y a aucun « défaut » à cela, on y est tous confrontés un jour ou l’autre. L’intention réelle de l’institution peut alors se mesurer si elle a su mettre en place un protocole, des renforts méthodologiques qui permettent de prévenir les risques d’une dissonance dans la relation. Ou pas.
Accessoirement, on bloquera ainsi le recours à des stéréotypes médicalement inefficaces et socialement inacceptables, ce qui ne sera pas le dernier des bénéfices.

Ma proposition à ce stade consiste à remodeler les réponses des soignants par un programme managérial qui prenne en compte le type de persona auquel on peut rattacher le patient, selon les quatre archétypes décrits ci-dessus.

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Bibliographie :

Bihault A.-G.: Les mots du corps : une ethnographie des émotions des soignants en cancérologie Revue Ethnographiques n°14, 2007
Boula, J.-G.: Nécessité du détour anthropologique dans les soins médicaux  Ed. Fondation Genevoise pour la Formation et la Recherche Médicales, 2017
Cuvelier, M. : « Relation soignant-soigné en contexte multiculturel » Revue Cultures & Santé Bruxelles 2011
Faizang, S. : La relation médecins-malades : information et mensonge Éditions PUF, 2015
Durieux, S.: « Du syndrome méditerranéen à la balkanisation des diagnostics : l’art difficile de la neutralité en médecine » Revue Médicale Suisse n°2601 2007
Fassin D., Carde E., Ferré N. et al.: Un traitement inégal. Les discriminations dans l’accès aux soins : Bobigny  Rapport n°5 CRESP 2009
Greenwood, B. Carnahan, S. Huang, S. : « Patient-phyisician gender concordance and increased mortality among female heart attack patients »   Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2018
Rohrbach-Viadas C.:  « Soins et anthropologie. Une démarche réflexive » Revue Recherche en soins infirmiers n°90, 2007
Jaffré, Y. , Olivier de Sardan, J.-P. : Une médecine inhospitalière. Les difficiles relations entre soignants et soignés dans cinq capitales d’Afrique Ed. Karthala, 2003
Kavanagh C.: « Invisibility and selective avoidance: Gender and ethnicity »  Culture, Medicine and Psychiatry, 1991
Kirkham, S.: « The politics of belonging and intercultural health care » Western Journal of Nursing Research n°25, 2003
Leininger, M.: Ethical and moral dimensions of care  Wayne State University Press, 1990
Mc Donald, D.: « Gender and ethnic stereotyping and narcotic analgesic administration »  Researches in Nursing and Health 1994
Véga A.: Une ethnologue à l’hôpital. L’ambiguïté du quotidien infirmier Ed. Archives contemporaines, 2000
Véga A.: Soignants-soignés, approche anthropologique des soins Ed. De Boeck, 2001
Vindelingum, V.:  « Nurses experiences of caring for South Asian ethnic patients in a general hospital in England » Nursing inquiry n°13, 2003
Spitzer, D.L.: « In visible bodies.  Minority women, nurses, time and the new economy of care » Medical Anthropology Quarterly, 2004

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Uzbin et l’évaluation du risque 8 août 2018


Il y a 10 ans, le lundi 18 août 2008, l’armée française perdait 10 hommes et 21 autres étaient blessés dans une embuscade tendue dans la vallée d’Uzbin (Uzbeen), en Afghanistan.
C’étaient les plus grosses pertes au combat depuis la guerre d’Algérie, sans compter l’attentat de 1983 au Liban contre le poste Drakkar.

Comme pour l’attaque du pont de Verbanja, combien de Français civils s’en souviennent ?
Dix ans après l’embuscade d’Uzbin, on observera donc avec attention comment le sujet sera traité dans la presse française. S’il l’est.

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uzbeen_embuscade_2008

Dans l’esclandre le débat national qui s’en est suivi, en 2008, les décideurs politiques ont eu beau jeu de critiquer l’absence de tolérance des familles et du Peuple pour la mort de soldats.
Lorsque votre tenue de travail comporte une arme et ses munitions en effet, une hypothèse crédible est qu’on puisse ne pas revenir sain et sauf le soir. Certes. Mais c’est aller un peu vite en besogne. Encore faut-il que les décideurs politiques aient permis aux soldats de faire correctement leur travail, à commencer par leurs décisions relatives aux budgets des armées.
Ainsi, dans l’embuscade d’Uzbin, la critique pourrait aussi être inversée et, s’agissant de vies humaines, on peut même utiliser le présent pour poser une question qui reste d’actualité : l’institution militaire et ses responsables civils peuvent-ils garantir que les moyens sont disponibles pour que, si malheureusement des soldats tombent au combat, au moins ils ont pu en mettre plein les dents à l’ennemi avant de tomber ?
En termes moins crus, quels moyens sont mis en œuvre pour retarder et minimiser les pertes d’une section d’infanterie, tout en augmentant les dégâts qu’elle peut infliger à l’ennemi dans un rapport, mettons, de 1 pour 15 ?
Quelles leçons ont été tirées d’Uzbin ?

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Ici, dans cette région d’Afghanistan en 2008 il n’y avait pas de reconnaissance aérienne préalable, une dotation minimale en munitions, pas d’appui aérien disponible, pas de plan de secours. Au VIe siècle avant Jésus Christ, le général chinois Sun Tzu (孫子) nous avait pourtant prévenus dans son ouvrage L’art de la guerre : « Tout le succès d’une opération réside dans sa préparation ».
Ces seuls éléments laissent à penser que la patrouille d’Uzbin a été programmée par des responsables qui pensaient que la région était calme et que tout irait bien. Du reste, c’était ce que confirmaient les Italiens qui opéraient jusque là à cet endroit et que les Français étaient venus remplacer. Il n’y avait aucune raison de s’alarmer, même pour une patrouille dans un pays en guerre depuis trente ans.
Ça tombait bien, ça allait coûter moins cher.

L’évaluation du risque a été faite en fonction des probabilités d’échauffourées et sur la base des comptes-rendus italiens qui indiquaient que tout était paisible.
Or on n’évalue pas un risque en fonction des probabilités mais en fonction des conséquences.
« Prévoir le pire et espérer le meilleur » , comme dit l’adage. Et non pas l’inverse.
En l’occurrence, penser aux conséquences aurait permis une toute autre configuration de la patrouille à commencer par des munitions supplémentaires et des renforts sur le qui-vive.
Le risque d’une chute de météorite était improbable, mais celui d’une attaque par un ennemi supérieur en nombre n’est jamais improbable dans un contexte de guerre. Selon la qualité du renseignement, c’est même une hypothèse qui peut être vérifiée avant l’opération. Si on a les équipements. Bref.
C’était une hypothèse à envisager spontanément et non pas comme un cas marginal et peu rationnel. Ça l’est tout le temps d’ailleurs, dans tous les endroits où des soldats patrouillent en armes : au Mali, à Djibouti ou à Lyon ou Paris.

…bien plus tard, il s’est avéré que les Italiens distribuaient de l’argent aux populations locales pour qu’elles se tiennent tranquilles.
Plus tard encore, traumatisé par l’événement, le pouvoir politique national retira notre armée d’Afghanistan -une dernière insulte à nos soldats tués dans ce pays.
Donc au début du XXIe siècle, quand la France faisait la guerre l’ennemi pouvait gagner en tuant dix de ses combattants.

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La prochaine fois que vous devrez évaluer un risque, pensez à Uzbin. Pensez aux conséquences et non aux probabilités.
Et pour pouvoir pallier réellement aux conséquences, si vous devez prendre une décision d’investissement, allez-donc étudier les besoins de votre personnel en première ligne en étant avec eux sur le terrain : équipe de vente, guichetiers, équipe projet ou… section d’infanterie.
Tout le reste de l’édifice devrait être orienté vers la réponse à leurs besoins.
C’est l’intérêt d’une organisation centrée utilisateur (user centric) : ce type de management mène à se doter d’équipements (enfin) performants et d’une organisation conforme aux objectifs qu’on se fixe (qui ne sont, avant ça, que des prétentions).

Ne le faites pas et ne vous plaignez pas alors que vos équipes en soient réduites à appliquer la procédure PBM alors que les balles sifflent.
De ce point de vue, quelles leçons ont été tirées d’Uzbin ?

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Voir aussi :   https://fr.wikipedia.org/wiki/Embuscade_d’Uzbin

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Millennials, digital natives (et autres foutaises) 7 juin 2018


.La puissance des préjugés et des idées reçues est souvent largement sous-estimée.

Il existe ainsi de nombreuses catégories qui nous permettent de ‘lire’ le monde alentour mais qui, après examen, s’avèrent totalement infondées. Ainsi, certains croient que la Terre est plate, d’autres que les Millennials existent pour de vrai.

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De nombreuses publications ont popularisé cette manière de qualifier les différentes générations par des traits de caractère typiques, afin de diffuser des messages commerciaux censés les attirer vers tel ou tel produit.
En suivant cette logique erronée (comme toute théorie à usage marketing), si vous êtes né le 31 décembre 1979 vous faites partie de la Génération X et vous-vous démarquez par un comportement généralement sceptique, pragmatique et démotivé. Si vous êtes né un jour plus tard, le 1er janvier 1980 on vous assigne à la catégorie des Millennials (ou Génération Y), ce qui est censé faire de vous quelqu’un de narcissique, technophile et optimiste.
En tenant compte de ces traits de caractère il serait alors possible de concocter des messages à destination de ces populations …messages qui tomberont systématiquement à plat en termes d’âge.

Car ce n’est pas le calendrier qui commande notre familiarité avec une technologie ou les valeurs auxquelles on adhère, c’est l’environnement familial, l’histoire personnelle, l’éducation et notre position dans l’échelle sociale.
Quelqu’un né en 2001 dans le XVIIe arrondissement de Paris fait bien partie de la même génération que quelqu’un d’autre né la même année dans la cité des Izards à Toulouse, mais ce n’est sûrement pas la date de naissance qui permet de trouver leurs points communs en termes de comportement ou de préférences.

Émettre des théories et proposer des plans d’action sur le seul critère des différences générationnelles, c’est créer des stéréotypes. Et les stéréotypes, c’est mal.

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Ces stéréotypes pour fallacieux qu’ils soient, n’en ont pas moins un effet réel parce que les décideurs ont l’illusion de connaître « le marché ». Des décisions sont prises en se référant à une réalité qui n’existe pas. Des produits et des sites web sont créés sur la base de ces catégories imaginaires  (demandez à  Joon), ainsi que des politiques publiques ou même des stratégies d’innovation tout entières.
Mais l’innovation ne se base pas sur des croyances et aucune étude sérieuse ne corrobore l’idée que le critère générationnel est pertinent pour déduire des caractéristiques culturelles.
Si vous voulez connaître vos clients il faut cesser de croire et aller constater en direct, sur le terrain. Bienvenue dans le monde merveilleux de l’expérience utilisateur.
Là, des spécialistes (des vrais) pourront démontrer que non, l’âge n’est pas un critère valide pour identifier les préférences des utilisateurs d’iPhone rose, d’Instagram ou de chaussures New Balance vertes. Parce que effectivement, un utilisateur technophile aujourd’hui a de fortes attentes quant à la qualité de ce qu’on lui propose -et ce qu’on lui propose est branché à l’internet. Les digital natives le sont parce que l’état des technologies à leur époque ne leur laisse de toute manière pas le choix, pas plus qu’aux autres classes d’âge. Si nous avions été en 1986, cette description aurait très bien convenu à un utilisateur chevronné du magnétoscope ou du lecteur CD. L’aisance qu’on a avec un outil n’est pas liée à l’âge, elle est liée à…l’aisance qu’on a avec l’outil.
Car 12, 22, 52 ou 72 ans… quelle importance ?

On ne construit pas une stratégie d’innovation, ni des profils d’utilisateurs, sur une base générationnelle.
Et les valeurs communes entre une marque et ses utilisateurs n’ont rien à voir avec une unique tranche d’âge.
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Bien sûr les « générations » existent. En démographie on appelle ça une cohorte de naissance : un groupe d’individus ayant la même année de naissance. Notez bien que c’est le seul point commun de tous ces gens : l’année de naissance.
Mais il n’y a là rien qui fasse d’une génération un ensemble homogène en termes de valeurs, de préférences ou de pratiques. Les communications qui s’adressent aux 15-25 ans, finalement, cachent assez mal l’idée que la cible réelle est la population des jeunes riches : c’est la population que les entreprises souhaiteraient avoir dans leur fichier client.

Les généralisations abusives et le simplisme ne sont pas vos amis, pas plus que le recours aux boules de cristal ou la divination par les os de poulet. Nous devrions être hautement suspicieux de ce genre de platitudes démographiques.
Et pour ceux/celles d’entre vous qui tentent malgré tout d’y voir clair en identifiant qui, quoi, comment, pourquoi se produisent les différences générationnelles; je vous invite à prononcer la formule magique : quelles sont les preuves ?

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En réponse à cette question… vous constaterez que l’édifice s’effondre, comme c’est le cas en général pour les foutaises du management.

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Des objets à commander 9 avril 2018


Les modèles de conception appliqués au digital ont permis l’essor de méthodes collaboratives qui nous éloignent toujours un peu plus de la théorie du One best way de Fayol, Taylor et Ford.
Du reste, s’il y a bien une leçon à retenir des travaux de recherche en organisation c’est que le one best way n’existe pas. Il n’y a pas un modèle d’organisation meilleur que tous les autres : il n’y a que des modèles d’organisation adaptés à leur contexte.
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De ce point de vue, l’ingénieur en chef enfermé dans son Bureau des Études se révèle être de plus en plus une vue de l’esprit. Il n’est pas seul, il ne peut pas travailler seul, il ne peut que négocier ses contraintes avec les contraintes des autres parties-prenantes d’un projet à commencer par les utilisateurs et leur contexte d’usage. L’intérêt des méthodes collaboratives -et en premier lieu du design thinking- est que la prise en compte du contexte fait partie de la méthode. Ce n’est jamais une garantie de succès, mais c’est très certainement la garantie que vous éviterez de faire des erreurs grossières par manque de prise en compte de la réalité dans laquelle votre projet va se déployer.

Les configurations techniques sont désormais assumées comme des constructions collectives . C’est un mouvement qui concerne les ‘artefacts’ au sens large : ça a commencé par les objets matériels mais les services et les décisions politiques sont aussi concernés. Avoir le grade ou le statut n’est plus suffisant pour être légitime à décider, il faut aussi avoir le consensus et ce consensus se crée par la prise en compte du contexte.

Les implications sont vastes et je limiterai ici mon propos au monde matériel, celui de l’interconnexion généralisée dans l’internet des objets (IoT).
Une gamme d’objets étonnamment vaste est maintenant connectée à l’internet, des vêtements aux montres en passant par les éléments de mobilier, les machines-outils, les jouets, les chaînes logistiques ou les voitures… ou même des smart villes. Ces bidules sont de toutes formes et de toutes couleurs –certains n’ont même pas d’écran de commande et c’est bien l’enjeu de l’IoT : ce sont les objets qui communiquent entre eux et qui s’informent les uns les autres de leur état réciproque pour s’adapter à la situation, sans avoir besoin d’un homo sapiens pour interagir en permanence. L’intervention humaine lorsqu’elle se produit est seulement ponctuelle alors que les objets ont une communication permanente.
Le fonctionnement des ‘couches basses’ fait appel à des algorithmes, des liaisons RFID, des capteurs d’usure installés sur les freins des trains ou un lecteur d’empreintes digitales sur la porte de chez vous… à ce stade, l’humain sur son tableau de contrôle ne voit qu’une partie de la réalité du système, un abrégé, la synthèse de multiples étapes qui se déroulent entre machines, hors de vue et hors de portée.

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Où est le besoin d’une construction collective ici, puisque précisément les objets fonctionnent en autonomie ?

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Ce fonctionnement automatisé pose une première question pour l’observateur du système (le technicien superviseur par exemple ou le/la chef de famille), comment sait-il si les objets sont en train de se causer dans une usine, ou un domicile ?
Comment puis-je savoir que mon Google Home ou Microsoft Alexa est en train d’écouter les différentes voix qui se parlent dans ma cuisine et transmet quelque chose aux serveurs Google ? Comment savoir que mon compteur de gaz est en train de transmettre des données à mon fournisseur d’énergie, et quelles données ? Comment savoir que le bus n°56 est effectivement en train de transmettre sa position GPS exacte au centre de supervision ?
Il y a un premier besoin de design d’interface au niveau des transmetteurs pour matérialiser la transparence du système technique envers l’environnement humain. Lorsque les machines se parlent, a minima, elles doivent le signaler en temps réel. Sur l’objet connecté lui-même cette fonction se double par l’enregistrement de logs qui stockent l’ensemble des données brutes de ce qui est transmis et reçu -et en provenance et à destination de qui.
A mon humble avis, elles devraient être accessibles au moins en lecture seule par l’utilisateur. Après tout, ce sont ses données à lui.

Car je l’ai déjà dit et je le redirai : la limite ultime d’une technologie réside dans sa capacité à faciliter ou permettre l’existence d’une dictature. Les enjeux de transparence dans l’IoT n’ont rien d’une option cosmétique, ils servent à tracer cette limite.
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… avec cet argument en tête, je vous invite à relire le rapport du député Vilani Donner un sens à l’intelligence artificielle.
Page 35 :  « L’État doit également organiser l’ouverture au cas par cas de certaines données détenues par des entités privées, et favoriser sans attendre les pratiques de fouille de texte et de données. »
Une phrase comme celle-là devrait tous nous réveiller la nuit, parce qu’elle n’est associée à aucune possibilité de contrôler ce qui est fouillé par l’État et encore moins de débrayer le système ou de refuser d’y participer.
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Le second besoin en termes d’interface pour l’utilisateur du système est la qualité explicative du système décisionnel : comment l’opérateur peut-il comprendre la logique qui mène à un certain résultat ? Les interfaces spécifiques de l’IoT sont à peu près comparables à des télécommandes, mais évolutives en fonction des situations, grâce aux algorithmes et peut-être un jour grâce à de l’intelligence artificielle.
A partir de quel seuil apparaît par exemple une alerte orange ? Lorsqu’il faut agir immédiatement pour éviter une explosion ou lorsqu’il faut commander une soupape de rechange qui arrivera dans trois jours ?
Quels types d’action sont demandés à l’opérateur humain et pourquoi ?
Le système technique lui-même doit pouvoir s’expliquer et justifier de son fonctionnement : il devient un acteur à part entière du système relationnel… relisez la théorie de l’Acteur-Réseau.

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Les objets à commander dans l’IoT peuvent être répartis dans le monde entier, par milliers, mais le panneau de supervision est juste là, dans votre smartphone personnel ou sur votre ordinateur professionnel (ou l’inverse)… et bientôt en réalité virtuelle ou augmentée.
L’interaction des humains avec le système technique nécessite à ce titre davantage de prise en compte des utilisateurs puisqu’il faut intégrer dans l’interface l’absence d’objet, l’absence d’indice direct qui permettrait d’interpréter ce qui est affiché.
Les designers vont collaborer avec les ingénieurs et les concepteurs produit pour leur faire comprendre que tout ce qu’ils sont en train de faire devra être utile à l’utilisateur avec une certitude absolue, par exemple pour ouvrir la porte d’entrée de son domicile, ou interpréter correctement le niveau d’usure du système de freinage d’un train.
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Industry 4.0 concept .Man hand holding tablet with Augmented reaLes applis de supervision de l’IoT ne sont pas soumises aux mêmes objectifs que les applis habituelles pour le grand public. On cherchera à faciliter la prise de décision grâce à quelques écrans qui synthétisent l’état d’un système complexe et ce domaine est plus proche de la maintenance industrielle que du loisir interactif.

Vous pouvez passer des heures sur Instagram en supportant quelques boutons mal faits, mais si vous devez piloter à distance des machines de 500 kilos ou confirmer que le gaz est bien éteint chez vous, le niveau d’exigence dépasse le sens commun… sans parler de l’opérateur d’une escadrille de drones autonomes en opération au-dessus d’une grande métropole.

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Les critères UI de base restent pourtant bien les mêmes (utilisabilité, simplicité, découvrabilité) que pour n’importe quel design d’interface, mais les conséquences de l’usage pourront être constatées dans le vrai monde avec une porte qui se déverrouille pour laisser entrer les enfants après l’école ou un train qui s’arrête au bon endroit –ou pas.

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Avec ces conséquences immédiates et très concrètes, la prise en compte de l’utilisateur réel, dans son contexte d’usage devient encore plus cruciale pour éviter les contresens, les erreurs de manipulation et, potentiellement, les catastrophes à grande échelle « simplement » parce qu’une interface ou un algorithme de prise de décision était mal conçu.
Somme toute, si vous êtes déjà dans le domaine du design UX et de la conception système, le travail appliqué à l’IoT est très comparable à ce que vous connaissez déjà…  les aléas, eux, se paieront cash et ne seront pas cantonnés au périmètre du digital (illustration ci-dessous). Dans l’IoT, le mauvais design d’interface et des architectures d’information mal exécutées provoqueront davantage que de la frustration, de l’énervement et des migraines de l’utilisateur. Puisque la prétention de l’IoT est d’activer des liens entre le digital et le monde réel, dans les cas les plus extrêmes une mauvaise conception du côté du digital coutera de vraies vies dans le monde réel.

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188 reasons why 8 mars 2018


 

So  you want to « fight bias » ? Which one exactly ?

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[click here to enlarge this infographic of 188 biases as they are listed in Wikipedia Encyclopedia]

188_cognitive-bias

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Du test utilisateurs avec 5 personnes 24 janvier 2018


Un fameux article publié par Jakob Nielsen en 2000 affirmait que 5 utilisateurs sont suffisants pour identifier en quantitatif la majorité des problèmes d’utilisabilité sur un objet particulier, réel ou virtuel.
Au-delà de cinq, il n’y a plus besoin d’ajouter des utilisateurs-testeurs encore et encore, « parce que vous retrouverez les mêmes problèmes encore et encore ». L’article explique clairement que lorsque 12 personnes sont impliquées dans un test, vous parviendrez à trouver presque 100% des problèmes d’utilisabilité.

Mais l’objectif des tests utilisateurs n’est pas nécessairement de couvrir 100% des problèmes. Il est aussi possible (et préférable) de limiter le périmètre à tester et se concentrer sur un élément précis, par exemple le processus d’achat en ligne, ou celui de la résiliation ou encore plus concrètement l’utilisation d’un nouveau type d’extincteur, ou la procédure de fixation d’un siège enfant dans une voiture.
Il s’ensuit qu’au lieu d’en recruter 12, on peut se limiter à 5 utilisateurs au minimum dans la mesure où, si ces 5 personnes sont toutes confrontées au même problème, on peut en déduire avec 90% de certitude que c’est un problème qui touche au moins 71% de la population en prenant, en termes statistiques, la limite inférieure de l’intervalle de confiance binominale.
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Ces chiffres sont valables quelle que soit la taille de la population totale considérée.
Vous pouvez par exemple tester votre process d’achat en demandant à 5 utilisateurs d’aller sur votre site web et d’acheter un nouveau tee-shirt (avec de l’argent que vous leur aurez donné). En termes de proportions et de représentativité de ces cinq personnes, les résultats seront valables aussi bien si vous avez 20 millions de visiteurs mensuels (Amazon France) ou 150 (le-club-de foot-du-quartier).

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Dans un article non moins fameux publié 12 ans après, Nielsen poursuit son argumentation en s’appuyant notamment sur 83 cas d’études menés par son entreprise où effectivement 5 utilisateurs-tests suffisent en moyenne pour atteindre le meilleur ratio coûts/bénéfices.

Mais… les critiques ne manquent pas… d’abord parce que :

Vous ne savez pas si vous avez identifié au moins 71% de tous les problèmes, ou juste 71% des problèmes les plus évidents (pas forcément les plus graves).

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La littérature spécialisée a également beaucoup étudié la question et les réponses ne se sont jamais très éloignées des « 5 utilisateurs de Nielsen » comme le standard minimal de l’UI (User Interface).
Jakob Nielsen n’a jamais dit autre chose d’ailleurs, ni jamais affirmé qu’il ne fallait pas recruter 6 ou 12 ou 15 utilisateurs selon le contexte et l’objectif visé par l’étude.
Une chose intéressante à noter est que, souvent, le client qui mandate une campagne de tests, s’il est assez riche pour payer un nombre important d’utilisateurs-tests, ne le fait pas pour augmenter la fiabilité des résultats…mais pour se rassurer. Un peu comme les gens qui achètent un couteau suisse à 18 lames tout en sachant qu’ils en payent 16 de trop puisqu’ils n’en ont réellement besoin que de deux.

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Au-delà du seuil minimum d’utilisateurs-tests, la vraie question qui émerge du débat critique est : avez-vous un processus itératif qui vous permette de vous améliorer en permanence ?

Alors effectivement, l’hypothèse de départ et l’affirmation de Nielsen peuvent être reformulées : 5 utilisateurs sont un nombre suffisant pour mettre en place un processus de tests pertinent sur la longue durée. A ce stade en effet, il est beaucoup plus efficace de mettre en place une phase de tests régulière avec cinq utilisateurs, plutôt qu’une unique campagne de tests avec quinze personnes (ou 30, ou 50).

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Mais bien sûr, n’oubliez pas que vous n’êtes en train de faire « que » du test quantitatif. Ça ne vous apportera donc que des réponses liées à l’objet testé et non à l’expérience vécue (UX : User eXperience).
Si vous demandez à 5 utilisateurs d’acheter un ticket de RER pour aller de la gare Massy-TGV à Paris, vous aurez un test qui porte sur l’interface des bornes d’achat qui, techniquement et ergonomiquement fonctionnent très bien.

Vous allez donc rater le problème majeur (en date du début d’année 2018), qui est que 2 uniques bornes RATP sont disponibles en gare, pour accueillir les 1.200 voyageurs qui débarquent d’un TGV Ouigo et qui mettront plus de temps à attendre leur tour dans la file devant la borne qu’à faire leur trajet tout entier. A ce stade ils haïront tous votre interface, vos tarifs, votre marque, vos employés et vos produits mais pas à cause de l’interface, à cause du nombre de bornes…

Et ça les copains, il n’y a que le qualitatif qui pourra vous l’expliquer.

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interview à l’École de design de Nantes 4 décembre 2017


Dans le cadre de la mise en place d’une nouvelle formation « Observation des usages » j’ai été reçu à l’École de design de Nantes pour une interview sur ce sujet d’études étrange et iconoclaste…
Profitons-en pour signaler que ce module de formation continue est désormais en fonctionnement et les réservations vous sont ouvertes :

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Propos recueillis le 14 novembre 2017.
Après l’ère du tout technologique, de plus en plus d’entreprises et de collectivités reviennent aujourd’hui au début de tout produit/services : leur utilisateur. Pour cela, il convient de bien l’observer pour analyser son comportement, ses prises de décisions et actions. Pour accompagner ce changement, L’École de design met en place un nouveau module de formation continue « Mieux observer ses usagers ».
Description de cette formation avec son animateur, Yannick Primel, ethnologue et expert UX.

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Pourquoi ce retour à l’observation des usages ?

Yannick Primel :
Beaucoup de projets s’attachent à livrer un produit fini qui fonctionne parfaitement, en laissant les utilisateurs se dépêtrer avec les contraintes techniques ou les incohérences de procédure.
On constate cependant aujourd’hui que la valeur ajoutée n’est plus dans la technologie mais dans la prise en compte de l’usage, dans la manière dont on configure un produit pour faciliter son emploi. Que le produit fonctionne techniquement, c’est la moindre des choses. Mais correspond-il vraiment à l’usage précis que j’en fais, là où je l’utilise habituellement ? Pour répondre à cela, il faut revenir au fondamental : l’utilisateur. L’observer, analyser son pourquoi et son comment dans la vraie vie, c’est de là que vient l’expérience utilisateur (User eXperience).
Quelque part, c’est une forme de respect qui s’était perdue envers le client ou le citoyen.

Une manière courante de concevoir un produit ou un service est de faire appel à des représentants ou des experts qui vont parler au nom des utilisateurs, c’est ainsi qu’on croit les connaître.

Mais qui a réellement été voir l’utilisateur ? L’observation UX vise à combler ce fossé entre la croyance et la connaissance avérée.

Il faut accepter que ce qu’on va observer ne va pas forcément correspondre aux représentations qu’on avait jusque-là. Accepter de changer ce qu’on fait parfois depuis des années pour mieux coller à la réalité est un point fondamental de l’UX.
Ainsi, c’est le besoin pratique qui dicte la configuration technique à adopter et non plus l’inverse.

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Qui doit observer ses usagers ?

Yannick Primel :
Celui qui va sur le terrain !

Entreprises privées ou collectivités, les décisionnaires (dirigeants, chefs produits, responsable innovation, directeur de services…) vont influencer la stratégie globale de la structure en acceptant que l’observation devienne un prérequis indispensable.
Avec l’UX on arrête de supposer, on va vérifier.
Cet élan vers le design de services et l’UX peut être illustré notamment par les banques. Certaines ont même racheté des agences de design pour évoluer. Elles ont accepté de revoir leurs produits dans la perspective de profits durables, si j’ose dire, en tout cas fondés sur une réalité pérenne (le groupe BPCE et ING Direct par exemple). Moins figées dans leur contrat que les assurances par exemple, elles ont commencé à se questionner sur la pertinence de leurs produits par rapport à un client-type imaginaire.
Pour le service public, deux extrêmes me viennent à l’esprit : la transformation particulièrement efficace du Ministère des Finances et au contraire le drame du RSI, qui a connu une forme de suicide par l’absence totale de prise en compte des besoins utilisateurs.
L’observation directe est donc la 1ère étape de la démarche de Design Thinking. Elle constitue la phase de découverte, la pointe de son double diamant. L’observateur est celui qui va percer la réalité de ce qu’on cherche à comprendre.
C’est le pied à l’étrier pour la structure prête à opérer son changement grâce au Design Thinking.

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Comment se fait cette observation ? Quel est le terrain d’observation ?

Yannick Primel :
Sur la journée de formation, on va consacrer 1 heure à observer un lieu proche.
Le but : voir comment il est utilisé et par qui. Comment vit-on dans l’endroit ? Quelle est la symbolique projetée par ceux qui le fréquentent ? Quels sont les points de friction ?
La méthode de terrain est fiable car les critères sont rigoureux. Les ethnologues parcourent le monde depuis au moins 150 ans.

 

La collecte en particulier doit être reproductible : quelqu’un d’autre sur le même terrain rapportera des faits comparables, c’est donc loin d’être « subjectif ».

 

De manière générale, les données collectées sont d’abord qualitatives et directes parce qu’on est là pour ça. Prise de notes, photos, vidéos, tous les supports sont bons à prendre.
Si elles sont disponibles, viennent ensuite les données indirectes comme les métadonnées, statistiques de fréquentation, journal de bord des utilisateurs…
Enfin vient la phase de « raffinage » où l’on met en forme cette matière brute. Des projets différents peuvent puiser dans une même observation UX parce qu’on s’attache à décrire un contexte d’utilisation et ses permanences, ses rituels sociaux qui dictent quel objet on utilise ou à quel service on va faire appel et pourquoi ceux-là et pas d’autres.
Des adolescents observés dans leur lycée sont une source d’inspiration infinie pour les fabricants de vêtements, de chaussures comme de téléphones mobiles… et bien sûr aussi pour l’Éducation nationale.

On obtient toujours énormément d’informations. De manière générale, on trouve même toujours plus que ce qu’on est venu chercher. C’est l’expérience de la sérendipité, le « don de faire des trouvailles ».

On peut préparer ensuite les phases suivantes du Design Thinking, en constituant un parcours utilisateur et des personas solides (une personne fictive qui va représenter un groupe cible) qui sont incarnées à partir des vraies personnes dans leur vraie vie et non plus « à dire d’expert ». On constitue également une empathy map. Il s’agit de décrire les ressentis (froid, chaud, peur, nombre de décibels dans un lieu, importance du toucher, perception du temps perdu …).
Ces données émotionnelles et physiques, permettent de faire comprendre à l’équipe projet le ressenti physique d’une personne et aussi de comprendre ce qu’on va faire ressentir à quelqu’un avec la nouveauté qu’on en train de fabriquer.

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Une base pour un changement de stratégie de l’organisation ?

Yannick Primel :
Une fois sensibilisées à l’observation des usages, les entreprises/collectivités peuvent mettre en place des procédures et parcours internes pour faire évoluer les compétences et gagner un avantage concurrentiel à l’échelle opérationnelle. Cela va clairement de pair avec la méthode de Design Thinking.
Rien ne devrait être conçu, testé ou livré sans avoir été confirmé sur le terrain.
Bien sûr ce n’est pas magique ni une garantie de succès… mais c’est en revanche la garantie qu’on va éviter de faire des erreurs grossières. D’abord on évite l’effet Beurk, ensuite éventuellement on suscite l’effet Wow !

Mais partir à la rencontre des usagers n’est qu’une première étape.

Pour donner son plein potentiel, cette démarche peut être généralisée et intégrée à l’orientation stratégique de l’entreprise. On passera alors de l’UX à l’échelle d’un projet, à de l’UX « exploratoire » (l’UX Research) qui permet d’orienter les efforts d’innovation sur la base d’un constat empirique. C’est mieux que d’avancer en aveugle…
En tant que méthode, l’UX est d’ailleurs née d’un projet du fabricant de microprocesseurs Intel qui avait envoyé l’anthropologue Genevieve Bell explorer ce que les gens faisaient dans leurs cuisines en Europe, Afrique du Nord et aux États-Unis. Un bref exemple encore sur l’UX Research : après le choc du Brexit, l’entreprise Ogilvy&Mather s’est rendue compte que sa compréhension de la vie quotidienne au Royaume-Uni était largement faussée par sa propre implantation londonienne. Ogilvy a donc développé un programme pour envoyer ses chefs de projets en observations régulières dans tout le pays, afin de ne plus laisser diverger leurs croyances et la réalité du terrain.

Pour eux, cela revient à modifier radicalement leurs produits parce qu’ils acquièrent une vraie connaissance de leur public, qu’ils n’avaient pas auparavant.

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