B. De la foule bête au peuple éclairé ?

« Dans les foules c’est la bêtise et non l’esprit qui s’accumule »
Gustave Le Bon, Psychologie des Foules1

« Ensemble nous nous tenons debout, divisé nous tombons. »
Patrick Henry (de façon assez amusante, Patrick Henry eu un malaise, s’effondra et fut rattrapé par ses voisins peu après avoir déclaré cette phrase2.)

La technique permet d’accumuler les informations détenues par une foule d’individu distinguant par la-même fondamentalement les foules réelles et virtuelles. Wikipédia en est un bon exemple. Wikipédia fait tellement parti de notre quotidien qu’on en oublie presque sa nature miraculeuse. Qui aurait cru qu’une encyclopédia éditable par chacun d’entre nous serait capable de proposer un contenu si large et de si grande qualité, n’en déplaise à ses détracteurs. Bien sûr Wikipédia n’est pas parfait. Pour autant, il ne faut pas oublier les avancées indéniables en terme d’accès à la connaissance que l’existence de ce site permet. Commençons par quelques chiffres qui donnent le vertige : avec près de 500 millions de visiteurs chaque mois, c’est le 7ème site le plus visité sur Internet3, et le seul du top 10 à n’appartenir à aucune société, ainsi que le seul à être à but non-lucratif. On recense pas moins de 4.6 millions d’article rien que pour la version anglaise, la plus complète. Toutefois, Wikipédia existe dans plus de 287 langues, même en Klingon jusqu’en Décembre 2006, langage fictionnel de la série Star Strek.4

Wikipédia : une réussite éclatante de la collaboration

Créé par Jimmy Wales en 2001, “Wikipédia a pour objectif d’offrir un contenu libre, objectif et vérifiable que chacun peut modifier et améliorer, sans nécessité de s’enregistrer.5” Il s’inspire du modèle des wikis. Selon Cunningham, “Les Wikis sont structurellement démocratiques, puisque chaque utilisateur a les mêmes capacités que n’importe quel autre utilisateur.6» Le terme Wiki serait basé sur le mot Hawaiien wikiwiki qui signifie “rapide”, lui même sans doute dérivé du mot anglais “quick”.7 Nous parlions dans la partie précédente de l’intérêt économique des nouvelles technologies. À ce sujet, il est intéressant de noter que la compagnie Soar Technology, spécialisée dans l’intelligence artificielle, précise que la création d’un wiki dans une entreprise permet de réduire le temps requis pour compléter un projet d’environ 50%, et prévoit leur généralisation rapide au sein du monde de l’entreprise.8 Même la NSA a le sien, et c’est d’ailleurs sur sa divulgation que repose les révélations d’Edwards Snowden9. Mais ce n’est pas là notre propos.

C’est dans Wikipédia que la collaboration trouve sa plus belle expression sur Internet. Le site ne vise pas à présenter un point de vue objectif. En réalité, il s’agit plutôt de présenter de façon équitable l’ensemble des points de vue qui concernent un sujet particulier.10 Avec un nombre dérisoire d’employés, Wikipédia -dans sa version anglaise- domine de plus de dix fois en taille l’Encyclopédie Britannia. Longtemps décriée, la pertinence de ses articles résiste à l’étude scientifique. Un premier article de Nature affirmait en 2005 que la véracité des articles sur Wikipédia étaient proches de ceux de l’Enyclopedie Britannia, avec un taux d’erreur quasi-identique. Depuis, cette dynamique n’a fait que se renforcer, et une multitude de nouvelles études viennent confirmer ces résultats, dans des domaines variés. L’étude Accuracy and Completeness of Drug Information in Wikipedia : A comparison with standard Textbooks of pharmacology a par exemple permis d’établir en 2014 que la pertinence des informations proposée par Wikipédia dans ses versions anglaises et allemandes à propos des médicaments était de 99.7% avec une incertitude de +/- 0.2%. Un système de sauvegarde permettant de revenir aux anciennes versions de l’article permet de limiter l’ampleur des fraudes possibles. Une étude d’IBM en 2003 montrait que le vandalisme sur Wikipedia était réparé “extrêmement rapidement – tellement que la plupart des utilisateurs n’en verront jamais les effets”11. La nature démocratique de Wikipédia est confirmée par les Talk qui accompagnent chaque page. Elles constituent un espace délibératif dans lequel plusieurs opinions divergentes peuvent être débattues avant d’intégrer ou non l’article en question.12 Wikipédia est une preuve éclatante du potentiel de la collaboration virtuelle.

Mais alors, que fait la foule ?

Il y a là une contradiction troublante entre notre citation au début de cette partie expliquant que la foule est bête, et le propos que nous développons depuis lors. D’ailleurs, Gustave Le Bon n’est pas le seul à proposer cette opinion. On la retrouve chez de nombreux grands penseurs. Henry David Thoreau disait La masse ne s’élève jamais au standard du meilleur de ses membres, au contraire, elle se dégrade elle-même au niveau du plus petit dénominateur commun.13Pour Keynes, La psychologie de masse est celle d’un grand nombre d’individus ignorants.14» Si la foule est bête, comment se fait-il que les résultats que proposent Google soient quasiment toujours pertinents, et que Wikipédia domine l’Encyclopédie Britania, tant en taille qu’en qualité ? Pourtant, La Psychologie des Foules de Gustave Le Bon est toujours considéré comme un classique de la sociologie et de la psychologie. Pierre Moscovici le considère comme le “Machiavel des sociétés de masses”, car il aurait compris le rôle potentiellement destructeur des foules.15 Quiconque a participé à des manifestations, ne peut balayer d’un revers de la main la théorie selon laquelle la foule brille davantage par ses chants populistes que par son intellect. Comment résoudre cette contradiction ?

C’est en réalité que la technique nous crée autant que nous la créons. J.Z. Young, biologiste à Oxford expliquait dans son livre Doubt and certainty in science ; « nous créons des outils puis nous nous façonnons nous mêmes à travers notre utilisation de ces outils.16 » Un exemple nous paraît judicieux pour illustrer ce propos, c’est le cri. Dans une foule réelle, il est en effet difficile de concentrer l’intelligence des individus la composant. Imaginez-vous dans le cadre d’une manifestation dans la rue, ou lors d’un match de football. Il est évident que ce n’est pas le bon endroit pour partager une analyse constructive de la situation avec l’ensemble de la foule. Au mieux, vous pourrez avoir une discussion constructive avec vos voisins si ces derniers le permettent. Pour être entendu par la majorité dans une foule, on crie. Une fois entendu, on peut remporter ou non l’adhésion et l’accord de ceux qui nous entourent dans cette foule, mais l’important est d’avoir été entendu. Ceci est uniquement possible par le cri, et cela empêche le développement d’une pensée constructive autre que de simples slogans. Analysons maintenant le cri au sein de la technique. Il est considéré comme acquis que le cri S’EXPRIME EN MAJUSCULE à l’écrit. Pour Paul Luna, directeur du département de typographie et de communication à l’université de Reading, c’est tout simplement parce que les « LES CAPITALES REMPLISSENT L’ESPACE, c’est donc un élément qui donne le sentiment que ce message écrase tout le reste. » Or, il ne vous aura sans doute pas échappé que l’on a tendance à passer, ou alors à lire avec un regard davantage critique, les commentaires écrit en capital sur Youtube par exemple. Le cri, utile dans la foule réelle s’en trouve décrédibilisé dans la foule virtuelle. Cet exemple illustre la différence essentielle entre une foule virtuelle et une foule réelle : la technique peut façonner la foule virtuelle.

Comment la technique nous façonne

« A la longue, le peuple est plus sage que ne peut l’être n’importe quel individu »
Lincoln17

La technique permet à la foule de concentrer l’intelligence. Il faut s’attarder sur le verbe choisi ici. Permettre, ce n’est pas faire, mais rendre possible. La technique en soi ne concentre pas l’intelligence, mais elle permet de le faire. Que ce soit Wikipédia ou Google ou autre, c’est la nature de la plate-forme qui rend possible cette accumulation. Fusse Wikipédia un site de jeu qu’il n’aurait pas rendu possible l’accumulation de toutes ces informations. C’est parce que Wikipédia a choisi d’être une plate-forme encyclopédique collaborative accessible à tous, fonctionnant selon un système qui a fait ses preuves, que les informations ont pu s’y accumuler. L’expérience sociale de twitch play sur le jeu Pokémon rouge est à ce titre intéressante. Ce site permet de jouer au jeu Pokémon en votant directement sur internet, et a connu un succès considérable sur la toile. Le concept est simple. Admettons que davantage de joueurs votent pour que le personnage aille en bas plutôt que pour qu’il aille en haut : le personnage ira en bas. Tout le monde peut participer, et la plupart des personnes viennent sur le site, votent une fois par curiosité afin de tester le principe, avant de s’en aller. Ceci rend très difficile et même quasiment impossible l’avancée dans le jeu : les décisions de la majorité ne sont pas constructives. Il apparaissait comme quasi-impossible de finir le jeu. En février, une mise-à-jour à été proposée et le jeu a été divisé en deux modes différents : le mode anarchie (qui correspondait au mode décrit ci-dessus), et le mode démocratie. En introduisant un nouveau concept dans le mode démocratie, il révolutionna la progression dans le jeu. Plutôt que de proposer un simple mouvement, il était désormais possible de voter pour une combinaison de mouvement (quatre pas à gauche puis un pas en haut), la plus populaire l’emportant. Il est intéressant de noter que le jeu a été fini depuis, et que l’expérience a été reprise avec les opus suivants de la série.

L’exemple de Twitch Play permet de comprendre que la technique ne rend pas la foule intelligente, pas plus qu’elle ne la rend bête. En revanche, elle permet de sélectionner et de mettre en œuvre les propositions les plus intelligentes, tout en écartant les plus nocives. Dans le cas de Twitch Play, des anarchistes se sont mobilisés et ont massivement voté pour Start9 (mettant le jeu en pause neuf fois de suite) afin de bloquer la version démocratique du jeu. Cette situation a duré jusqu’à ce qu’une nouvelle mise-à-jour mette fin à cette possibilité, permettetant aux adaptes de la version démocratique d’avancer. La technique permet de manipuler les informations qu’on lui donne, de façon à aboutir à l’immobilisme, ou à progresser. Tout dépend de la nature de la plateforme, ainsi que de son système de fonctionnement. Serait-il possible, comme Wikipédia accumule la connaissance, de créer une plate-forme sur laquelle nous pourrions accumuler l’intelligence collective afin d’améliorer nos prises de décisions ? Avant de répondre à cette question, que nous développerons dans notre troisième partie : Le futur de la démocratie, il est nécessaire de se demander, qu’est-ce que l’intelligence collective ?

Le règne de l’intelligence collective

« L’idée derrière la sagesse des foules, ce n’est pas que le groupe va toujours vous donner la bonne réponse. Mais plutôt, qu’il va en moyenne constamment vous donner une meilleure réponse qu’un individu n’aurait pu vous donner18 »
James Surowiecki

L’intelligence collective est une définition qui correspond à deux phénomènes différents ; l’un culturel, l’autre plus abstrait. Avant que l’écriture ne soit inventée, la maîtrise du feu était par exemple, une forme d’intelligence collective culturelle, passée de génération en génération. On observe ce type d’intelligence collective chez nos cousins les chimpanzés, capables d’utiliser des baguettes pour récolter des fourmis. Mais il existe un autre type d’intelligence collective, plus abstrait, qui se rapproche de ce que l’on pourrait appeler le sens commun, bien qu’étant un phénomène distinct. James Surowiecki est un journaliste du New Yorker qui s’intéresse à ce type d’intelligence collective dans un ouvrage fascinant intitulé The Wisdom of Crowds. Le premier exemple qu’il cite est frappant parce qu’il concerne une émission que nous connaissons tous, le jeu “Qui veut gagner des millions ?” dans sa version américaine. Ce qui nous intéresse ici, c’est qu’elle met en jeu l’intelligence du groupe et l’intelligence des individus de telle manière qu’il soit possible de comparer les deux. Il existe trois jokers ; le 50/50 qui permet d’éliminer deux des quatres choix possibles, l’appel à un ami, préalablement choisi par le candidat comme étant la personne potentiellement la plus à même de répondre à toutes questions, et le dernier, l’appel à l’audience présente dans le studio. Notre société repose sur la notion de l’expert ; d’élire le meilleur, la personne qui sera capable de prendre les bonnes décisions, ou d’embaucher celui qui saura résoudre la faillite de notre entreprise. Pourtant, cette conception échoue à l’épreuve de la réalité. Après une analyse des données, l’expert, la personne la plus cultivée de l’entourage du candidat, donne une bonne réponse 65% du temps. À l’inverse, “ces foules aléatoires de personnes qui n’ont rien d’autres de mieux à faire que de passer leur après-midi dans un studio télé, donnent une bonne réponse 91% du temps19”. Ceci ne constitue qu’une des multiples études qu’il couvre dans son livre. Dans une autre expérience20, du professeur de finance Jack Treynor, les élèves doivent deviner combien de bonbons contient une jarre. Alors qu’elle en contient 850, l’estimation du groupe est 871 ; seule une personne parmi les cinquante-six élèves dans la classe avait fait une estimation plus précise. L’expérience a depuis été reproduite en de multiples occasions et la conclusion demeure identique. Plus troublante est celle du labyrinthe21, proposée par Norman L. Johnson, chercheur en physique théorique. Ce dernier a construit un labyrinthe virtuel avant de demander aux étudiants d’en sortir. À chaque intersection, seul deux possibilités existaient : gauche ou droite. Après un premier essai, il réitéra l’expérience avec les mêmes étudiants, qui pouvaient donc utiliser les informations acquises lors du premier essai. En moyenne, il avait fallu 34.3 pas pour sortir du labyrinthe la première fois, et plus que 12.8 pas la deuxième fois. Toutefois, Norman L. Johnson décida de calculer la solution collective du groupe. Pour cela, il calcula ce que la majorité avait décidé à chaque intersection. Si davantage avait choisi la droite plutôt que la gauche à la première intersection, la solution droite était retenue. En procédant ainsi, la solution collective chutait à 9 pas. “C’était la solution optimale, il était impossible de résoudre le labyrinthe en moins de neuf pas”22. La solution collective était identique à la solution optimale ! Ces résultats montrent le potentiel de l’intelligence collective. Plus la foule est grande, meilleure est l’estimation. Dès lors, Internet pourrait être d’une utilité essentielle puiqu’il permet de connecter théoriquement plus de sept milliards d’individus. Certes, dans tous ces exemples, on ne demande pas au groupe de résoudre une équation, mais plutôt d’observer une réalité objective.

Lorsque l’issue est incertaine, la difficulté est plus grande. Dès lors, peut-être que ses observations ne s’appliquent plus. C’est pourquoi il se tourne vers l’étude des partis sportifs. La littérature scientifique sur ce sujet est très importante23 : en plus d’être ludique, les paris sportifs permettent d’étudier facilement la qualité des prédictions d’un groupe. Ainsi, la pertinence des prédictions des foules dans ce domaine est longuement établie. Une des études les plus connues concerne les courses de chevaux. En calculant à partir de la côte, la probabilité des coureurs de gagner sur près de 312 courses composées de 7 chevaux, les résultats sont effarants. Selon la prédiction, le favori était censé gagner 33 % des courses, il en gagna 34 %. Pour le deuxième, il était prédit 22 % de victoire, il en gagna 21 %. Il en est de même pour le 3ème (16 % vs 16%), le 4ème (12 % vs 12%), le 5ème (9 % vs 8%), le 6ème (6% vs 8%) et le 7ème (3 % vs 2%).24 Les sites sportifs font donc bien de reprendre les côtes : il s’agit de la meilleure estimation possible du résultat final. À chaque fois, la foule est plus performante que les individus qui la composent. Il distingue trois conditions clés, qui sont la recette secrète de l’efficience : « il faut que le groupe contienne des individus différents, indépendants, et que le groupe soit décentralisé25». Si ces trois facteurs sont réunis, le groupe sera toujours plus fiable et performant que les individus qui le composent26.

Cela semble contre-intuitif, et on comprend aisément pourquoi. On rattache souvent la moyenne au fait d’être moyen. En sport, la moyenne n’intéresse personne, c’est le meilleur qui capte toute l’attention. Toutefois, la moyenne est parfois étonnamment juste. Les raisons de ce phénomène sont désormais comprises par les neuroscientifiques. Dans son excellent livre How your unconscious mind rules your behavior*, le physicien de Caltech Leonard Mlodinow explique la nature et l’impact des dernières découvertes sur le fonctionnement du cerveau et notamment l’importance, trop souvent sous-estimée, de notre inconscient sur nos prises de décisions. Il y explique que la réalité objective n’est pas perçue par notre cerveau. En réalité, notre cerveau reconstruit une perception de la réalité, personnelle, et donc imparfaite. Puisque les imperfections sont les fruits de la reconstruction d’une même réalité par des cerveaux différents, celles-ci s’annulent. En recoupant les informations, C’est ce qui explique les exemples ci-dessus. Comme James Surowiecki le dit “Les propositions de chaque personne contiennent deux composants : l’information et l’erreur. Enlevez l’erreur, et il reste l’information.27 » Nous avons déjà vu les caractéristiques d’Internet auparavant, mais nous n’avons pas étudié quel est leur impact sur la prise de décision. Puisque la technique nous change, il est essentiel de savoir comment les communications par ordinateur nous affectent, spécifiquement dans la prise de décision. Ces communications sont justement l’objet d’une étude de trente pages par Walter J. publiée dans Communication Research28. Citant de nombreuses études antérieures, il y explique que la communication par ordinateur « démocratise » la communication.29De nombreuses personnes s’abstiennent de donner leur avis ou de poser des questions, inhibées par un statut social inférieur. Cette inhibition disparaît dans les communications par ordinateur.30 Ainsi, lorsqu’il s’agit de prendre une décision de groupe, Walter J. note que plus l’aspect socio-émotionnel de la communication est diminué**, meilleure est la solution proposée par le groupe.31 Le potentiel de la foule n’est pas si surprenant que ça au final, il est au cœur des modèles économiques des plus grandes entreprises contemporaines.

Des géants qui tirent leur valeur de la foule

L’ensemble des géants de l’Internet repose sur les données apportées par l’utilisateur, c’est leur essence. Youtube, Google, Facebook sont des plate-formes où l’utilisateur crée le contenu, et donc la valeur. Sans cette collaboration de l’utilisateur, ces colosses n’existeraient pas. La clé du succès de Google est son algorithme PageRank, qui classe la pertinence des sites grâce à une sorte de système de vote. Chaque lien d’un site A vers un site B est considéré comme un vote de A pour B. Le vote de A pour B est pondéré en fonction du nombres de votes existant déjà pour A. Ainsi, plus un site est populaire, plus le lien (c’est-à-dire le vote) qui redirige vers un autre site est important. Et chaque fois qu’un utilisateur fait une recherche, Google en tire de la valeur en améliorant la pertinence des publicités proposées32. Amazon et Netflix fonctionnent selon un système plus ou moins équivalent afin de déterminer leurs propositions d’achats ou de visionnage de films. La plateforme de financement participatif Kickstarter est en pleine explosion. Cette dernière permet de lever des fonds sans devoir s’endetter auprès d’une banque, elle « transforme des clients en une communauté33 » mais surtout, elle permet de faire « une recherche du marché : si votre projet n’atteint pas son objectif de financement, il aurait, de toute manière, probablement échoué si il avait été produit34». Ces entreprises se sont révélées excellentes pour gérer les données des utilisateurs, mais elles sont donc grandement dépendantes de ces données.

En 2014, FABERNOVEL sortait son étude sur les GAFAnomics, qui décrit l’évolution des quatre géants que sont Google, Apple, Facebook et Amazon, et qui vise à “démonter les engrenages [du] moteur de leur croissance hors du commun”.35Cette étude explique que :

“derrière ce bouleversement des usages, les GAFA ont transformé en profondeur les règles établies de la stratégie du business : ils ignorent les concepts classiques de marché, concurrents, positionnement ou produits au profit d’une révolution copernicienne du business : celle du client.36

La réussite de ces quatre entreprises est en effet impressionnante. La croissance de leur revenu, en 2013, est supérieure à celle de la Chine (12% contre 9%). Surtout, le revenu des quatre GAFA combinés en 2013 est quasi identique à celui du Danemark, pays alors classé 35ème mondial en terme de PIB mais avec dix fois moins de personnes37. Aujourd’hui, Apple et Google sont les deux marques ayant le plus de valeur au monde, dépassant Coca-Cola en 2012, après douze années de règne sans partage. Dans le même temps, Amazon affiche une croissance de 25%, et Facebook, de 86% ! L’une des caractéristiques de ces nouveaux mastodontes de l’économie est la valeur totale de l’entreprise mise en rapport au nombre de salariés. La valeur moyenne par employé contraste très nettement avec les industries traditionnelles38. C’est une confirmation de ce que nous observions auparavant, la valeur est avant tout créée par l’utilisateur, par le groupe.

Il est vrai que la moitié de ces firmes ne vendent pas de biens matériels (Google et Facebook). Toutefois, ce n’est pas le cas d’Amazon et d’Apple. De plus, Google et Facebook diversifient progressivement leur modèle pour le futur, grâce à l’acquisition de sociétés tel que Oculus VR qui développe l’Oculus Rift pour près de 2 milliards de dollars***. Surtout, le 19 Septembre 2014, la plus importante introduction en bourse du monde a eu lieu à New York pour un montant de vingt-cinq milliards de dollars. Le nom de cette entreprise est le géant chinois Alibaba. La recette est identique ; Alibaba ne vend pas un produit ou un service, mais met en relation des producteurs et des entreprises sur son site Alibaba.com, ou simplement des particuliers avec des vendeurs sur son site Aliexpress.com (sur le même modèle qu’Ebay). Toutefois, les biens échangés sur Alibaba sont des produits matériels, ce qui confirme ce que nous observions à travers les exemples de Goldcorp et de Protect and Gamble : les GAFA ne sont pas des phénomènes isolés mais davantage des précurseurs, et la révolution économique virtuelle se généralise progressivement. Les biens matériels s’achètent, s’assemblent ou se vendent de plus en plus dans le monde virtuel. Lifan, le constructeur chinois de moto et depuis 2005, de voitures, repose sur un modèle collaboratif. Les fournisseurs ne sont pas considérés comme tels, ni même comme des partenaires, mais comme des égaux. Les spécifications de chacun des composants de la moto sont accessibles à tous, et produits de telle façon que chacun des composants puisse facilement être assemblé. En moins de dix ans, Lifan a pris 70% des parts de marché de Honda sur les motos en Asie, tout en abaissant le coût moyen d’une moto de 700$ à 200$. En 2013, Lifan a produit plus de 370 000 voitures et près de 1.5 million de moto. Boeing suit le même modèle pour son modèle 787 Dreamliner, ce qui a permis de diminuer la durée d’assemblage théorique à seulement trois jours. Avec une sous-traitance de près de 80%, il s’agissait d’un pari risqué qui a eu pour conséquence un long retard dans les livraisons, mais surtout un succès commercial unique dans l’histoire de l’aviation, avec 840 commandes avant même le premier vol. De plus en plus, les caractéristiques des modèles économiques virtuels s’appliquent au réel. La question se pose donc de savoir comment utiliser l’intelligence collective à la hauteur de son potentiel.

Il est déterminant de bien comprendre ce que nous avons développé dans cette sous-partie. Nous ne disons pas que la technique est en soi bonne, bénéfique, ou même qu’elle rend les gens intelligents. Ceci serait faux, et un rapide tour dans n’importe quel forum nous convaincrait du contraire. Cette dernière phrase doit être pondérée toutefois, dès lors qu’il y a un système de « like » afin de faire monter les commentaires jugés de qualité, comme sur Youtube par exemple, on observe des commentaires pertinents vis-à-vis du thème. Dans une vidéo scientifique, les commentaires les plus plébiscités ne seront pas hors-sujet. Ainsi, ce qui est dit, c’est que la technique Internet a un grand potentiel, car elle est capable de nous façonner. Elle peut permettre la réalisation des objectifs que nous nous donnons. Dans le cas de Wikipédia par exemple, créer une encyclopédie libre accessible par tous. Dans le cas de Youtube, abaisser le coût de la production de vidéo, tout en augmentant exponentiellement l’audience disponible. Mais, si l’information est accessible à tous gratuitement et facilement, le rôle de l’expert est-il pour autant remis en question ?

1 : LE BON, Gustave, Psychologie des foules, Ultraletters publishing, 2013, Postface.2 : MLODINOW, Leonard, Subliminal : How Your Unconscious Mind Rules Your Behavior, Vintage Books, 2013, p.81.

3 : Top 10 des sites les plus visités au monde du 9 septembre 2013 sur www.techmissus.com, réalisé à partir des analyses d’Alexa.

4 : Lors du Wikimania 2005, celui-ci a été déclaré en désaccord avec les règles de la Wikimedia fondation.

5 : Voir : http://fr.wikipedia.org/wiki/Wikipédia:À_propos

6 : SUNSTEIN, Cass, Infotopia, Oxford University Press, 2008, p.149.

7 : SUNSTEIN, Cass, Infotopia, Oxford University Press, 2008, p.149.

8 : SUNSTEIN, Cass, Infotopia, Oxford University Press, 2008, p.163 : citation originale : « An artificial intelligence company, Soar Technology Inc., which works for the Office of Naval Research, reports that wikis cut the time required to finish projects by 50 percent. Some people project that in the next five years, wikis will be used by most businesses in the United States. »

9 : POITRAS, Laura, Citizenfour, 2014, 114 minutes.

10 : BENKLER, Yochai, The Wealth of Networks : How social production transforms markets and freedom, Yale University Press, 2006, p.73 : citation originale : « The aim is not to write articles from a single objective point of view -this is a common misunderstanding of the policy – but rather, to fairly and sympathetically present all views on an issue. »

11 : Studying cooperation and conflict between authors with history flow visualizations by Fernanda B. Viégas, Martin Wattenberg and Kushal Dave, Vienna 2004, tiré de SUNSTEIN, Cass, Infotopia, Oxford University Press, 2008, p.152.

12 : “In fact, every page on MediaWiki, used by Wikipedia includes an accompanying “talk” page. Every entry in the encyclopedia can be used as a deliberative space, tiré de Ibid.

13 : Henry David Thoreau : « The mass never comes up to the standard of its best member, but on the contrary degrades itself to a level with the lowest. » tiré de SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, XV.

14 : Keynes, Théorie générale de l’emploi, de l’intérêt et de la monnaie, p.169, tiré de MARIS, Bernard, Antimanuel d’économie, 2. les cigales, Editions Bréal, 2006, p.255.

15 : Dos de couverture de Psychologie des foules, Gustave Le Bon, 2013 Ultraletters, Bruxelles.

16 : « We create tools and then we mould ourselves through our use of them. » J.Z. Young, Doubt and certainty in Science.

17 : SCHUMPETER, Capitalisme, socialisme et démocratie [1951], Payot, 1983, p.349, tiré de MARIS, Bernard, Antimanuel d’économie, 2. les cigales, Editions Bréal, 2006, p.258.

18 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.215.

19 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.4.

20 : TREYNOR, J., « Market Efficienty and the Bean Jar Experiment, » Financial Analysts Journal 43 (1987) : 50-53, tiré de SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.4.

21 : JOHNSON, Norman L., « Collective Problem Solving : Functionality Beyond the Individual, » Los Alamos working paper LA-UR-98-2227 (1998) : and Johnson, « Diversity in Decentralized Systems : Enabling Self-Organizing Solutions, » Los Alamos working paper LA-UR-99-6281 (1999), available at http://ishi.lanl.gov/diversity/documents_div.html. tiré de SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.6.

22 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.6.

23 : Selon J. Surowiecki, l’article de Raymond D. Sauer est un « excellent résumé » des études majeures sur le sujet : Raymond D. Sauer, « The Economics of Wagering Markets », Journal of Economic Literature 36 (1998) : 2021-64.

24 : HOERL, Arthur E. & FALLIN, Herbert K., : « Reliability of Subjective Evaluations in a High Incentive Situation, » Journal of Royal Statistical Society 137 (1974) : 227-30, tiré de SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.276.

25 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.22.

26 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.31.

27 : SUROWIECKI, James, The Wisdom of Crowds : Why the many are smarter than the few, Abacus, 2004, p.10.

28 : WALTHER, Joseph B., « Computer Mediated Communication : Impersonal, Interpersonal and Hyperpersonal Interaction », Communication Research : February 1996, pages 3-23.

29 : WALTHER, Joseph B., « Computer Mediated Communication : Impersonal, Interpersonal and Hyperpersonal Interaction », Communication Research : February 1996, p.7 : citation originale : Finally, numerous studies have shown that CMC discussions feature more equal member participation than do comparable FtF discussions. Whereas communicators with greater status or social power maintain a larger proportion of floor time in FtF conversations, participation equality has emerged in many investigations using CMC. When originally presented, this effect was also argued to be an inherent feature of CMC interaction that had the capability to « democratize » communication.

30 : WALTHER, Joseph B., « Computer Mediated Communication : Impersonal, Interpersonal and Hyperpersonal Interaction », Communication Research : February 1996, p.6 : « In the area of group decision making, reduced socioemotional communication and increased task orientation can enhance group work. […] Process losses include aspects of group interaction that detract from task effectiveness, including domination by a subset of the group, inhibition among lower status members, and conformity pressures, the effects of which might lead to insufficient exploration of problems and solution alternatives. Take away these interpersonal and social hindrances through « sociotechnical » arrangements, and the resulting impersonal orientation to ideas via CMC increases process effectiveness. »

31 : WALTHER, Joseph B., « Computer Mediated Communication : Impersonal, Interpersonal and Hyperpersonal Interaction », Communication Research : February 1996, p.14 : ” As a result of anonymity, participants experience more freedom to verbalize and low-status members, in particular, may criticize others’ ideas without fear of reprisal. Although there is thus greater conflict, it is substantive rather than interpersonal conflict, and decision making may be enhanced. One experiment using a GDSS with anonymity versus identification and a critical versus supportive confederate found that the same condition in which the conversations were least interpersonnaly satisfying (anonymous/critical) was the very one in which the best solutions were offered.”

32 : ANDERSON, Chris, Free : The Future of a Radical Price, Hyperion, 2009, p.28.

33 : ANDERSON, Chris, Makers : The New Industrial Revolution, Crown Business, 2012, p.167.

34 : ANDERSON, Chris, Makers : The New Industrial Revolution, Crown Business, 2012, p.168.

35 : FABERNOVEL, GAFAnomics, October 2014, voir : http://www.fabernovel.com/fr/gafa

36 :FABERNOVEL, GAFAnomics, October 2014, voir : http://www.fabernovel.com/fr/work/study-gafanomics-new-economy-new-rules/

37 : 316 milliards de dollars pour 252 000 personnes (GAFA), et 330 milliards de dollars pour 2 674 000 personnes (Danemark).

38 : La valeur ajoutée d’un employé chez Amazon est équivalente à celle de trois employés pour Wallmart et de quatre pour Barnes & Noble. Pour Apple, elle est équivalente à trois employés chez Samsung, et quatre chez Sony. Pour Google, elle est équivalente à trois employés chez Yahoo, et six (!) chez Omnicom.Enfin, pour Facebook, elle est équivalente à trois employés chez AT&T et neuf (!) chez Publicis. Source : FABERNOVEL, GAFAnomics, October 2014, p.60, voir :http://www.fabernovel.com/fr/work/study-gafanomics-new-economy-new-rules/.

* : = Comment votre inconscient détermine votre comportement

** : Typiquement l’aspect socio-émotionnel est plus grand dans une conversation face à face que lors d’une communication par ordinateur, si les deux protagonistes ne se connaissent pas et que le contenu discuté est identique

*** : L’Oculus Rift est un projet ayant été lancé sur Kickstarter dans un premier temps. Il s’agit de casque de réalité virtuelle.