I. Introduction

Depuis une trentaine d’années, l’écosystème numérique est le terrain de jeu de dynamiques de production et d’exploitation partagées de données dans des domaines aussi variés que la recherche scientifique, le logiciel, l’action publique, la culture, l’alimentation, etc. Ces dynamiques, trouvant leurs origines dans des projets initiés par des acteurs venant d’horizons très différents (secteurs publics ou privés, tiers-lieux, associations, sciences citoyennes, économie sociale et solidaire, etc.), se caractérisent toutes –  a minima – par une volonté de mise en partage de ressources « ouvertes ». On s’intéresse plus particulièrement ici au mouvement spécifique de l’Open Data du secteur public, porté par des instances gouvernementales et territoriales soutenant des politiques visant la création de plateformes dédiées. Plus précisément, à la faveur d’une résurgence de l’approche des communs dans l’écosystème numérique, certains appréhendent ces données ouvertes mises en partage comme des formes potentielles inédites de biens communs [1], dans la même lignée que d’autres ont considéré l’Open Access dans le champ de la communication scientifique comme des communs de connaissance potentiels [2] ou plus récemment les plateformes de ressources de contenus culturels partagées comme des communs patrimoniaux [3].

Selon nous, cet engouement dans le secteur public pour le couple Open Data-Biens Communs cache une diversité de pratiques, et l’ouverture des données comme crédo n’en reste parfois qu’au mot d’ordre – on peut faire del’open washing comme on peut faire du commons wa shing – en raison de la réapparition d’enclosures qui peuvent être de plusieurs natures : organisationnelle, technique, juridique, économique, cognitive et politique. À cet égard, les démarches en la matière constituent un milieu où les tensions et les difficultés restent majeures, certains chefs de projets passant de l’enthousiasme des « innovateurs » de la première heure aux désillusions. Comment, dans ce cadre, appréhender ici l’incarnation concrète des « Communs » ?

La nécessité de porter le regard au-delà des slogans et des incantations oblige à explorer les liaisons et déliaisons entre une « narratique institutionnelle » [4] et une pragmatique de la « datafication » [5]. Les évolutions des modalités de la gouvernance et de réutilisation des données répondent-elles aux visées des Communs ? Quelles sont les enclosures persistantes auxquelles doit faire face l’Open Data ? Le projet des Communs ne s’est-il pas effacé au profit d’une ingénierie des données, y compris algorithmique, répondant seulement à l’impératif de « modernisation » de l’action publique [6]  ?

Nous nous appuierons ici sur un ensemble de situations observées [7] afin de proposer un modèle synthétique d’étude des enclosures persistantes, considérant par ailleurs la nécessité d’examiner des empiries concrètes, sectorielles (les divers domaines d’application de l’Open Data) et de mener des études ethnographiques prenant en compte l’ensemble du cycle de vie de ce type de données. Car nous avons affaire à une diversité d’incarnations de l’approche Open Data en lien avec les Communs : elle se déploie selon des configurations techno-politiques variables, parfois en coopération avec des initiatives autonomes (tiers-lieux, associations). Notre recherche s’inscrit dans une perspective pragmatique des agencements sociotechniques et d’analyse des « épreuves » qui les traversent. C’est donc aux enclosures qui en résultent, et que rencontre l’instauration d’une techno-politique en acte, que nous portons attention. Nous présenterons en premier lieu l’évolution des positionnements de l’Open Data du secteur public et les spécificités des approches des Communs de connaissance, puis seront examinés un ensemble de paradoxes et difficultés considérés ici comme des enclosures de réalisation de cette visée. En appui de cela, une analyse comparative de deux dispositifs est effectuée : l’un, concerne une démarche Open Data de portée nationale mais initiée par un territoire et l’autre, le domaine des données ouvertes liées aux métrologies citoyennes.

II. L’ouverture des données ouvertes dans le secteur public

A minima , nous entendons par Open Data un ensemble de dispositifs et de pratiques convergeant vers un même mode opératoire et une visée générale commune, à savoir la mise à disposition de ressources informationnelles pour en favoriser l’exploitation indépendamment de leurs contextes de leur production d’origine et du type de ré-utilisateurs [8]. D’un point de vue formel, l’approche FAIR Data [9], autre notion davantage usitée dans le monde de la recherche scientifique, désigne les dispositifs de production, de gestion et de publication des données de manière à ce qu’elles soient « Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables ». C’est cette perspective que les initiateurs [10] des approches Open Data ont souhaité soutenir dans les années 1980-1990 pour l’Open Science mais aussi en l’appliquant au domaine des données détenues par les gouvernements. 

Les obligations du secteur public, portées par une intense activité législative ces dernières années [11], sont marquées par un principe de publication à la demande et « par défaut ». Ces réglementations concernent les données publiques entendues comme « information contenue dans tout document produit ou reçu par une personne agissant dans le cadre d’une mission de service public (État, collectivité, EPCI ou personnes de droit privé) ». Cette donnée collectée ou créée par une administration ou un service public dans le cadre de sa mission, ne doit porter atteinte ni à la vie privée, ni à la sécurité du territoire, ni au secret industriel et commercial, ni à la propriété intellectuelle (et aux secrets des affaires/2016). De plus, la loi de 2016 instaure une obligation d’ouverture des algorithmes et ce afin de « prouver la méthode de décision, partager la connaissance et la méthode, enrichir le code et le fiabiliser ». Ce cadre législatif, assez complexe, s’impose également à tous les services déconcentrés de l’État, aux organismes publics, aux délégataires de service public et aux collectivités territoriales (plusieurs avaient pris des initiatives au début des années 2010) : à partir d’octobre 2018, sont concernées les collectivités de plus de 50 agents et 3 500 habitants, et pour ces dernières, relevant notamment des domaines de données dont la publication présente un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental [12].

Plusieurs motifs président à l’élaboration de ces lois. Plusieurs fois rappelée et convergeant (en fonction des pays) avec des revendications d’associations militantes, « la transparence » est le mot d’ordre initial. En effet, avec l’adoption de la loi pour une République numérique du 7 octobre 2016, l’objectif de transparence, qui a présidé à l’adoption de la loi du 17 juillet 1978, consacre désormais le passage d’une « logique de communication ponctuelle des documents administratifs à une logique d’ouverture par défaut des informations détenues par les administrations, afin d’en permettre l’exploitation et la valorisation par les bénéficiaires du droit d’accès » [13]. Dans cette continuité, les programmes d’Open Government présentent en sus l’ouverture des données comme un des trois piliers d’un « État vertueux » [14] au même titre que le soutien à la participation des citoyens par des consultations publiques ou par l’utilisation de dispositifs numériques issus des civic tech, et que la nécessité d’un développement des coopérations intra- et inter-organisationnelles [15]. L’Open Data s’inscrit dans un récit de l’innovation et de la modernisation de l’action publique. Celui-ci mobilise également tout le registre des perspectives économiques sur la création de services via des tiers acteurs comme les start-ups ou de grands groupes [16]. Mais là, les indicateurs peinent à rendre visibles ces impacts en dehors de la création de nouveaux services numériques liés justement à une transformation de l’Action Publique et où le couplage avec des API et le Big Data s’avère majeur [17]. À ce titre, il n’est pas inutile de rappeler que cohabitent des jeux de données ouvertes non massives avec des jeux de données ouvertes relevant du Big Data (par exemple, des données en temps réel de la pollution de l’air ou encore des données de surveillance urbaine).

Ce couplage d’une techno-politique de l’Open Data avec les promesses d’une plus grande efficience organisationnelle [18] s’impose peu à peu, certes sans l’effacer, au détriment de l’argumentation démocratique qui prévalait initialement. Considérant la difficile appréhension du niveau d’intéressement des citoyens quant à des données budgétaires par exemple, c’est d’ailleurs cette argumentation sur les transformations organisationnelles liées au management des données qui tend parfois à être invoquée « comme premier effet concret » de l’ouverture des données. Ainsi, dans le domaine environnemental, les données ouvertes se présentent souvent comme une concrétisation du triptyque « droit à l’information - droit à la participation - droit à la justice en matière environnementale », mais pour certains auteurs, cela répond en premier lieu à un impératif de meilleure gestion des ressources informationnelles entre acteurs publics [19]. En effet, en ce domaine, et depuis la signature de la convention d’Aarhus en 1998 [20], l’obligation de partager et de diffuser les informations environnementales et sanitaires produites par les autorités publiques s’est affirmée : directive européenne Inspire de 2007 portant sur les données géographiques ;  loi pour une république numérique de 2016 ; obligation depuis 2017, pour les grandes collectivités et intercommunalités, de Plans Climat Air-Énergie Territorial (PCAET) qui appellent à utiliser et à partager des ressources informationnelles aussi bien à des fins de diagnostic, de pilotage, de décision mais aussi de création de connaissances. Tout cela implique, en principe, une production croissante et un usage distribué de ces jeux de données [21].

L’examen de l’évolution sémantique, que nous ne faisons qu’indiquer ici et en rapport avec une perspective des Communs, des discours publics sur les données ouvertes, des décideurs de terrain et celle des textes réglementaires, est donc du plus grand intérêt : performation discursive, performation réglementaire et performation technique reconfigurant à l’envie les agencements d’une narration « datacentrique » [22]. En 2014, et en cela visant une contribution et une recommandation en amont de la Loi « Lemaire »,  le Conseil national du numérique organise une consultation sur l’Open Data dont le titre est : « Une démocratie plus ouverte et de nouveaux biens communs » [23]. En 2014, la France rejoint le réseau Partenariat pour un gouvernement ouvert (PGO) et indique que « trois priorités politiques seront au cœur de notre action : en premier lieu, le climat et le développement durable, en deuxième lieu, la transparence, l’intégrité et la lutte contre la corruption, et enfin les biens communs numériques » [24]. Dans le rapport d’étape et le dernier rapport de décembre 2020 sur la « mission politique publique de la donnée », on retrouve dans les finalités majeures de l’Open Data, la transparence de la vie publique, l’efficacité des politiques publiques, le développement de l’innovation, le renforcement de la recherche, le partage des données entre entreprises, la gestion de ses données par les citoyens [25]. Au niveau des textes réglementaires en France, le statut des données ouvertes varie entre par exemple données pivot, données d’intérêt général ou encore service public des données.

Plus récemment, un projet de règlement (Acte sur la gouvernance des données du 25/11/2020 [26]) a pour ambition de renforcer des dynamiques collectives d’une législation sur les données – elle ne se centre pas seulement sur les individus tel que pouvait le faire le RGPD – et insiste sur ce qui est désigné ici comme un paradigme « altruiste » en matière de données. Ainsi : « L’instrument vise à favoriser la disponibilité de données en vue de leur utilisation, en augmentant la confiance dans les intermédiaires de données et en renforçant les mécanismes de partage de données dans l’ensemble de l’UE ». L’instrument répondrait aux situations suivantes : la mise à disposition de données du secteur public en vue d’une réutilisation lorsque de telles données sont soumises à des droits d’autrui ; le partage de données entre entreprises, contre rémunération sous quelque forme que ce soit ; l’utilisation permise de données à caractère personnel avec l’aide d’un « intermédiaire de partage de données à caractère personnel, conçu pour aider les personnes physiques à exercer leurs droits au titre du règlement général sur la protection des données (RGPD) ; l’utilisation permise de données pour des motifs altruistes. Sur ce dernier point, le texte précise : « Le chapitre IV facilite l’altruisme des données (données mises volontairement à disposition par des particuliers ou des entreprises, pour le bien commun) ». De plus, « Les entités juridiques qui cherchent à promouvoir des finalités d’intérêt général en mettant à disposition des données pertinentes selon le principe de l’altruisme en matière de données à grande échelle et qui satisfont à certaines exigences devraient pouvoir s’enregistrer en tant qu’“organisation altruiste en matière de données reconnue dans l’UE” ». L’usage régulier de l’expression « bien commun », ou ici du tropisme de « l’altruisme », n’épuise pas les possibilités d’incarnation d’une économie politique en la matière : en voulant soutenir les conditions de réutilisations de données ouvertes, le texte peut aussi bien servir un marché des données que des projets de création de nouvelles connaissances [27].

L’Open Data du secteur public résulte donc d’une convergence entre des revendications d’associations militantes (dans certains pays), des intérêts économiques et des programmes politiques.

La profusion, en France comme ailleurs, de rapports et de lois témoigne de ce prisme « datacentrique » dans l’action publique. Tout cela s’accompagne bien sûr de la production de mots d’ordre d’une multitude d’experts et d’articles de presse qui agitent le milieu. Pour l’action étatique et administrative, il s’agit d’examiner cette approche dans laquelle le mariage avec « une IA publique » s’accentue en interrogeant les liaisons entre fabriques numériques des politiques publiques [28], fabriques de l’intéressement des acteurs, fabriques du consentement des citoyens [29]. Tout cela cohabite avec un ensemble de dispositifs portés par des associations visant la constitution de bases de données collaboratives, telles que OpenStreetMap en matière de données géographiques, Open Food Facts pour les produits alimentaires ou encore l’encyclopédie botanique TelaBotanica.  Les approches centralisées se déploient ainsi à côté, contre ou enchevêtrées avec ces formes polycentriques, hétéro-organisées, distribuées [30].

Ce ne sont là que quelques exemples parmi tant d’autres témoignant de l’intérêt porté au plus haut niveau de l’État à ces dispositifs, et nous pourrions poursuivre l’inventaire avec les politiques des territoires. Il ne s’agit pas seulement d’ouvrir des données afin de répondre aux obligations de « transparence » et d’innovation procédurale/organisationnelle, mais d’offrir les moyens d’une exploitation distribuée de ces données. L’ouverture des données s’inscrit dans une continuité de l’histoire du Web (des écritures [31] ), des mouvements Open, et constitue, malgré des faiblesses persistantes et un potentiel diversement incarné, une opportunité politique et une transformation des modes de création de connaissances mobilisant des dynamiques bottom-up et la constitution de communs de connaissance.

III. L’Open Data comme communs de connaissance singuliers

L’approche des communs ne s’appréhende pas facilement. Elle a une histoire longue, a connu des détracteurs farouches qui pensaient avoir montré l’inefficacité d’un point de vue économique d’une gestion commune de ressources partagées [32]. Malgré tout, cette notion a survécu. Elle a connu une résurgence au travers des écrits d’Elinor Ostrom, récompensée par le prix Nobel d’économie en 2009 pour ses travaux sur les communs fonciers. Par la suite, un intérêt intellectuel renouvelé et croissant s’est manifesté autour de l’existence et du développement de formes inédites de communs dans l’écosystème numérique. S’il existe des nuances d’interprétations et réappropriations de cette notion qu’il ne s’agit pas de négliger, il est toutefois possible de la caractériser par quelques traits constitutifs qui, pour certains, comme nous l’avons noté dès l’introduction, présentent une proximité avec ceux de l’Open Data.

Les communs de connaissance ne désignent pas des ressources en tant que telles mais de façon plus complexe, les formes institutionnelles spécifiques de structuration des droits d’accès, d’utilisation et de contrôle de ces ressources ou contenus, ces derniers pouvant relever de différents registres (logiciels, archives scientifiques, archives culturelles, etc.) dans l’écosystème numérique. Les logiciels libres ont constitué un modèle archétypal d’un commun de connaissance. Mais ils n’épuisent pas à eux seuls les formes originales de communs qui se déploient dans l’écosystème numérique. L’encyclopédie Wikipedia a été maintes fois érigée comme un modèle du genre [33]. Dans le champ des contenus culturels (artistiques, patrimoniaux), des travaux plus récents ont été menés pour tenter d’identifier des ressources et pratiques éligibles au statut de communs [34].

Quelle que soit sa nature singulière dans l’écosystème numérique, un commun de connaissance peut s’appréhender selon la grille de lecture suivante.

La production de communs de connaissance résulte d’une action collective, opérant selon un mode coopératif ou non, d’une communauté constituée de commoners, ces derniers pouvant prendre la forme d’une communauté diffuse et décentralisée comme d’un ensemble clairement identifiable et plus restreint d’individus. La production de communs ne répond pas à un seul modèle de production mais plutôt à des agencements hybrides qui, malgré tout, se définissent par des règles institutionnelles spécifiques, formelles ou non formelles, devant avoir pour visée la soutenabilité et l’enrichissement continu des ressources. Les communs n’existent que par l’action d’usagers contributeurs qui font le choix de mettre en partage sur une plateforme numérique des ressources produites individuellement (ou existant préalablement), ou bien encore, ils font le choix de contribuer à la production d’une œuvre collective partagée. Dans les cas archétypiques repérés de communs de connaissance, la production est issue d’actions bénévoles. Ce n’est pas le cas pour les ressources ouvertes produites par des institutions publiques, où l’on ne peut pas parler de bénévolat au sens strict. Pour autant, les agents produisant ces données publiques ouvertes n’ont pas d’incitation financière et c’est là le critère fondamental.

La dimension juridique est primordiale dans la définition des communs. Le partage ne signifie pas pour chacun de pouvoir se réapproprier les ressources produites collectivement comme il l’entend. La mise en partage de ces ressources s’effectue par l’instauration de règles formelles prenant la forme d’un faisceau de droits portant sur les conditions d’accès, d’appropriation et de réutilisation de ces ressources. En ce sens, on associe à la notion de communs une conception de la propriété définie en termes d’inclusivité. Enfin, les communs se définissent par des modes de gouvernance singuliers qui ont pour fonction de créer ces règles institutionnelles et de les faire respecter pour permettre la soutenabilité des communs. En terme organisationnel, la gouvernance des communs peut revêtir des formes diverses. Wikipédia est souvent citée comme exemple d’une gouvernance auto-gérée avec les membres de la communauté. Dans le champ des communs patrimoniaux, la gouvernance repose sur un mode organisationnel hybride matérialisé par un partenariat entre l’institution culturelle et l’acteur privé qui participe à la co-production du patrimoine numérisé. Les communs scientifiques reposent aussi souvent sur des gouvernances hybrides articulant différentes entités (université, chercheurs, institutions publiques, etc.) qui discutent et élaborent les règles d’usage de façon collective. On peut aussi avoir des formes plus centralisées avec une seule entité régulatrice comme dans les plateformes de musique mises en partage.

Ici, contrairement aux communs fonciers, le dilemme social principal n’est pas un risque de surexploitation de la ressource résultant d’actions de passagers clandestins ou de non-coopération de la part de certains membres de la communauté. La connaissance, quelle que soit son contenu, étant une ressource non rivale, et s’enrichissant elle-même des connaissances existantes dans une perspective dynamique, il n’existe pas de risque de surexploitation. L’objectif de la gouvernance d’une plateforme de communs culturels est de favoriser des dynamiques continues de création de telles ressources mises en partage. Favoriser un climat incitant les commoners à contribuer régulièrement au commun culturel en constitue une dimension essentielle.

S’il est désormais acté que des communs d’un nouveau genre trouvent dans l’écosystème numérique un environnement propice à leur déploiement, leur croissance et leur survie ne sont pas pour autant assurées. Comme pour les communs fonciers, les communs de connaissance font face à de multiples tentatives d’enclosure, ce terme étant fréquemment utilisé pour désigner les diverses méthodes permettant d’exproprier les acteurs des communs de leurs droits d’usage. Ce terme provient du « mouvement des enclosures » qui a transformé les terres et forêts communes de l’Angleterre en terres privées, permettant aux landlords d’accaparer les nouvelles richesses du marché de la laine, tout en privant les pauvres de l’accès aux ressources auparavant libres d’usage (champignons, miel, bois de chauffage… et libre pâturage). Pour l’historien des communs Peter Linebaugh [35], la violence des enclosures en fait un référent bien plus large, qui s’est répété sous diverses formes dans le monde entier.

Avec les communs de connaissance, le terme d’enclosure prend évidemment un sens métaphorique. Les acteurs des communs utilisent ce terme pour renvoyer à la complexité de la défense des communs, qui ne sont pas seulement menacés par la privatisation, qui n’est qu’un aspect des enclosures, mais par diverses formes et techniques qui limitent les « droits d’usage » ou bien qui mettent en péril leur soutenabilité. On doit principalement au juriste américain James Boyle [36] l’extension de la notion d’enclosure au champ des ressources informationnelles. Celui-ci compare l’extension continue des droits de propriété intellectuelle à un « second mouvement d’enclosure », menaçant l’accès à la connaissance conçue comme un bien commun. Dans la même lignée, Elinor Ostrom et Charlotte Hess adoptent cette terminologie lorsqu’elles abordent les défis des communs de connaissance face à des enclosures de multiples natures :

Les différents courants de l’approche des communs, que cela soit la branche nord-américaine initiée par Laurence Lessig, James Boyle et Yochai Benkler [38], et bien d’autres encore, ou la branche française avec, en particulier, les travaux de l’équipe de Benjamin Coriat [39], tous cherchent les conditions favorables au développement des communs de connaissance, quelles que soient leurs formes, dans l’écosystème numérique. Au-delà des nuances qu’ils peuvent apporter dans leurs analyses et interprétations, l’apport majeur de cette pensée des communs est non seulement d’identifier les différentes formes d’enclosures menaçant l’existence des communs de connaissance mais aussi et surtout d’étudier les conditions favorables à leur enrichissement continu.

Dans cette lignée, on ne peut qu’être tenté de faire l’hypothèse que les plateformes numériques ou les infrastructures informationnelles de mise en partage de contenus se présentent comme des communs de la connaissance, et il pourrait sembler que cela aille de soi pour la mise en partage des données ouvertes du secteur public. En promouvant l’ouverture et la réutilisation, ces plateformes présentent des similarités importantes avec d’autres déjà identifiées comme des communs. Elles se distinguent toutefois par un processus de production et de réutilisation spécifique, puisqu’elles n’existent que par la volonté publique et l’action d’une multitude d’agents publics. Quant aux réutilisateurs potentiels, ils n’appartiennent pas nécessairement à cette première communauté puisqu’il s’agit d’ailleurs de susciter des réappropriations par des tiers acteurs. Ces singularités dans les propriétés intrinsèques de ces plateformes méritent d’être soulignées car elles constituent une étape préalable indispensable pour mieux comprendre la dynamique de ces dispositifs. C’est en effet à ce niveau précisément que l’on sera en mesure d’évaluer l’existence d’enclosures qui menacent potentiellement la soutenabilité de ces démarches mais aussi d’envisager quelles solutions pourraient être apportées pour en assurer un enrichissement continu.

En dehors des textes réglementaires et des discours de soutien, d’un point de vue conceptuel, l’approche de l’Open Data reste assez muette sur les conditions devant assurer leur soutenabilité et leur enrichissement continu. Or, c’est à ce niveau précisément que l’approche des communs peut être mobilisée comme grille de lecture pour tenter d’y voir plus clair sur les conditions de possibilité d’un déploiement fertile de l’Open Data public.

IV. Les enclosures de l’Open Data public : une pluralité « d’épreuves »

S’inscrivant dans la perspective d’une sociologie pragmatique, notre recherche propose une modélisation des agencements de données ouvertes à partir des « épreuves » qui les traversent. Les limites, enclosures ou plus globalement les empêchements d’incarnation des Communs à partir de l’Open Data sont considérés comme une épreuve. Tel que le rappelle Bruno Latour dans la deuxième proposition d’Irréductions, l’épreuve est une exigence de l’analyse empirique et ce, dès son commencement : elle est condition de prise sur la matérialité de la situation (ce qui fait trace) et l’épreuve est condition de l’entendement des rapports de force [40].

Décrire les enclosures de l’Open Data implique ainsi que soit envisagé l’ensemble du « cycle de vie des données » en le situant dans les agencements spécifiques au sein desquels la démarche est conçue : modes de collecte (capture des données, y compris en temps réel), production des données ; modes de traitements, catalogage et structuration ; conception des interfaces et des sémiotiques (automatisées, semi-automatisées et éditoriales) ; règles, normes, lois associées ; acteurs et autres actants impliqués (y compris dès la conception du dispositif) ; politique de gestion et « gouvernance » ; processus de travail et compétences ; réutilisations et transformations collectives.

Si c’est l’ensemble du processus qu’il convient d’appréhender, l’attention reste souvent très « internaliste » et focalise le sujet sur les conditions de gestion des données au sein des administrations. Ainsi, en France, la consultation récente deLa mission politique publique de la donnée  [41] pointe un certain nombre de difficultés empêchant le déploiement de l’Open Data dans les organisations publiques. Des freins financiers et techniques (adaptation des systèmes d’information, déséquilibre du modèle économique pour certains producteurs tels que l’IGN [42], Météo France), des contraintes en termes de ressources humaines (recrutement de compétences, organisation de nouvelles missions), un cadre juridique complexe (appréhension du périmètre de données concernées, priorisation des enjeux sur le RGPD, application en 2021 de la directive européenne qui refond le cadre général de l’Open Data en s’inspirant notamment de la loi pour une République numérique de 2016). Plusieurs de ces problèmes avaient déjà été soulevés lors de la consultation préparatoire au projet de loi de 2016, organisée par le Conseil national du Numérique, dont les propositions, en dehors de la prescription majeure d’un nouveau cadre réglementaire, insistaient notamment sur les aspects financiers (le principe de gratuité par défaut) et sur la nécessité d’un accompagnement des administrations [43]. Mais en creux, ce sont bien des enjeux politiques qui apparaissent, et ce à différents niveaux d’échelle : l’ambition gouvernementale peinerait à s’incarner dans un portage ambitieux ou un dispositif de soutien. Quant au niveau des territoires, c’est une approche plus volontariste des décideurs publics et du management qui ferait défaut. Ainsi, on voit une articulation entre, d’une part, des arguments technologiques, économiques, organisationnels, et d’autre part, le manque d’intéressement d’un certain nombre d’acteurs.  Ces dernières années, il semble que la question des finalités se soit perdue en de vagues incantations sur « la transparence » et « la modernisation de l’action publique », chacun pouvant y trouver sa vertu, et que les applications concrètes d’un mouvement Open Data dans ce secteur ne soient restées, pour beaucoup, qu’un point aveugle.

Des travaux récents [44] ont également insisté sur un certain nombre de ces limites telles que la sollicitation de réutilisateurs potentiels dans la gouvernance de la démarche ou les conditions d’une nécessaire médiation. D’autres encore mettent en exergue le rôle de l’évolution de la doctrine réglementaire en la matière, les restrictions imposées par la loi à la réutilisation des données ont pour partie justifié ce besoin de les « libérer » et contribué à créer le mouvement Open Data qui vient alors « résoudre un conflit entre protection croissante des données dues aux restrictions juridiques introduites par la loi et un besoin émergeant de la société d’accéder et de réutiliser ces données » [45].

Du point de vue d’une approche des Communs de la connaissance, nous proposons d’envisager les enclosures persistantes à partir d’un ensemble d’épreuves considérées comme étant autant d’empêchements de l’Open Data. Il s’agit alors d’examiner ce qui pourrait constituer une tension, voire un déplacement de la visée des Communs vers d’autres fins, en portant notamment l’analyse sur les caractéristiques clefs de ces derniers. Nous appuyons ici sur les grands principes énoncés dans la partie précédente : le régime de propriété et le faisceau de droits, l’accès aux ressources et leurs périmètres, la gouvernance des données et la délibération, les réutilisations et l’enrichissement distribué des ressources informationnelles.

Il s’agit de croiser ces conditions avec des phases clés du cycle de vie des données. Par exemple, le choix de la licence ou la qualité des jeux de données [46] (format, mise à jour, complétude, etc.) constituent des empêchements de la phase de réutilisation. On peut ainsi observer que les principales enclosures ont pour origine les phases de préparation de données et la gouvernance (le choix du périmètre d’acteurs à intégrer et les règles collectives de gestion des données notamment), cela freinant la constitution de Communs, mais il s’agirait encore, selon d’autres indicateurs, de considérer le cadre juridique existant et le désir de mise en conformité des organisations à celui-ci. De même, des problématiques organisationnelles de portage interne peu soutenu ou de faible concernement [47] des citoyens (phase de médiation, communication) aux domaines de données ouvertes, constituent des enclosures.

V. Analyse de deux cas

À travers deux ethnographies spécifiques, nous présentons ici synthétiquement des cas de mobilisation de l’Open Data qui interrogent la constitution de Communs de la connaissance.

1) Cas 1 : l’ouverture des données de marchés publics

Le premier cas se réfère à un projet porté par un Conseil régional [50], agrégeant une multitude d’acteurs locaux (villes, conseils départementaux, entreprises, associations travaillant sur des questions de développement économique) et visant l’ouverture des données de la commande publique (Carmes, 2017, op. cit.). Trois phénomènes principaux caractérisent ce cas. Premièrement, alors que l’on pouvait s’attendre à une justification politique mobilisant le registre de la « transparence », ici c’est l’enjeu économique (faciliter l’accès des PME locales aux marchés publics) et organisationnel (améliorer la gestion des données au sein des administrations) qui domine. Les débats portent principalement sur le choix des métadonnées et la création d’un « format-pivot », ainsi que sur la nécessité d’optimisation des pratiques internes (configurations des bases de données, nécessité pour les éditeurs de logiciel de procéder à des transformations de formats, obligation pour les agents de compléter des champs de données manquantes et donc charge temporelle à envisager, etc.). Cette problématique de traitement des données, « de travail sur le format brut », est récurrente [51] et résonne avec la formule de Bruno Latour selon laquelle en lieu et place de données, il s’agirait davantage de parler « d’obtenus », ce qui au passage permet d’interroger les processus de construction et de filtrage de ces dernières.

Deuxièmement, l’intérêt porté aux algorithmes n’est pas centré sur le prédictif (qui est envisagé dans un horizon lointain), mais sur la cartographie (celle-ci justifiant selon les acteurs l’utilisation du terme datascience). Les potentialités offertes par la visualisation des marchés passés constituent une tension fondamentale. Les responsables publics sont prêts à reconnaître le gain en termes de connaissance sur leurs propres pratiques – l’expression « action publique augmentée par la donnée » est un mot d’ordre récurrent –, donc de réflexivité interne, mais la maîtrise du pilotage sémiotique devient l’enjeu politique clé : permettre aux citoyens une exploration, une analyse et une interprétation plus fine des marchés publics sur son territoire par exemple, n’est pas un objectif partagé par tous. Troisièmement, écriture de la loi et conception sémiopolitique vont se retrouver étroitement liées. Au début de l’initiative, le cadre législatif n’est pas encore stabilisé et les standards internationaux peu ou pas du tout connus. Le format pivot défini dans le cadre de ce projet, même bien en deçà du périmètre des recommandations européennes, sera pris comme modèle et aboutira à l’élaboration du décret national pour les marchés s’appliquant à toutes les organisations publiques en 2018 [52]. Les enclosures majeures relèvent ici des sémiopolitiques (accès en mode partagé) – comment s’engager dans un processus qui permette à la fois d’optimiser les pratiques de la commande publique tout en prenant le « risque » de favoriser une évaluation élargie de celle-ci ? – et des conditions techniques de production et de traitement en amont des données.

2) Cas 2 : l’hybridation des dispositifs « citoyens », Tiers-Lieux et acteurs publics sur la qualité de l’air

Le second cas de mobilisation de l’Open Data concerne ici des initiatives de métrologies citoyennes.  Également dénommées « popular epidemiology », « citizen science », ou encore expériences d’« enviro-tracking », elles s’appuient sur des dispositifs numériques et sur des dynamiques collectives autonomes cohabitant, plus ou moins consensuellement, avec des approches portées par l’acteur public, les institutions scientifiques ou les organismes de santé [53]. Ces dispositifs reposant donc sur l’implication des habitants, concernent de nombreux thèmes : qualité de l’air et de l’eau, pollens, biodiversité, nuisances sonores et olfactives, îlots de chaleur, pollutions chimiques des sols, ondes électromagnétiques, sismicité, radiations, etc. Ce sont des agencements à partir desquels s’instaurent potentiellement de nouvelles configurations politiques, coopératives, cognitives et scientifiques, et donc la création de communs de la connaissance.

L’analyse de la qualité de l’air repose ainsi sur plusieurs dispositifs. Les actions des acteurs institutionnels (par exemple, en France, les Aasqa régionales, Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air) et le Laboratoire central de surveillance de la qualité de l’air (LCSQA) à l’échelle nationale ou à des échelles territoriales urbaines par exemple,  publient des données ouvertes que l’on peut retrouver sur le portail national data.gouv.fr ou le site des Aasqa [54]. D’autre part, une multiplicité d’autres acteurs (associations militantes, réseau de tiers lieux, acteurs éducatifs, etc.) ont pris l’initiative de développer des métrologies citoyennes de la qualité de l’air en soutenant l’usage de capteurs (à faible coût) par des habitants. Les données produites sont la plupart du temps mises à disposition en Open Data. Par exemple, le réseau « Sensor Community » a été initié par le Fablab de Stuttgart en 2015 et soutenu par le projet « Code for Germany » de l’Open Knowledge Foundation. Ce ne sont au départ que quelques personnes fortement investies dans la promotion de l’Open Data et de l’open source (des profils plutôt « geeks », communicants et un métrologue à la retraite) qui vont ainsi concevoir un dispositif pour amplifier le libre accès aux données sur la qualité de l’air (analyse du taux de particules fines aux abords de son logement). Le mot d’ordre est « mesurer de manière indépendante la qualité de l’air et transformer les particules en données libres ». De 80 capteurs en fonction en 2016, puis un millier sur l’Allemagne fin 2017, le nombre de capteurs disséminés en Europe est passé en 2020 à plus de 9 500. Là comme en France, ces démarches se positionnent en tant que connaissances complémentaires aux mesures « institutionnelles », les acteurs associatifs pouvant (ou pas) organiser des actions en coopération sur ces sujets [55].

Ainsi, la diffusion de micro-capteurs et de dispositifs de type « Mobile Crowd Sensing », couplée à un accès facilité à des données en temps réel et ouvertes, rend tangible l’idée d’un « monitoring » complexe, à la fois collectif et individuel, étendu et ultra-localisé, de son milieu et de l’impact de la transformation de celui-ci sur la santé, les comportements, les équilibres écologiques, etc. Chacun pouvant alors être appelé à participer explicitement (ou implicitement) à la production de données, voire à leur interprétation. Plusieurs enjeux vis-à-vis des communs s’agrègent ici. D’une part, le rapport de force ou les coopérations entre types d’acteurs distinguent à chaque fois les configurations de la gouvernance. D’autre part, la question de la fiabilité des mesures (critères techniques de capteurs, montage, modes d’usages) est permanente et conditionne la sortie du débat entre une mesure « experte » et une « mesure profane », donc la valeur de la connaissance produite. Enfin, justement, les compétences mobilisées et les littératies impliquées : non seulement instrumentales, mais aussi interprétatives et réflexives.

Ces agencements de données impliquant des dispositifs de métrologies dites « citoyennes » se présentent donc comme des configurations techno-politiques de production et de traitement de données, caractérisées par des formes de participation polycentrique, plus ou moins institutionnalisées, et s’appuyant sur des infrastructures de publication et de traitement des données, sur des actants sensitifs et des protocoles, sur des sémiotiques et interfaces multiples, allant du capteur le plus simple aux sémiotisations les plus élaborées.

La participation active des individus à l’enrichissement de ces masses de données suit en apparence une évolution inédite qui voit le citoyen s’équiper pour se mêler de ce qui le regarde [56]. Après tout, les victimes d’une dégradation des milieux ne seraient-elles pas les plus à même à s’exprimer sur ces problèmes, et ce, sans nécessairement devoir mobiliser la précision des scientifiques, techniciens et responsables de l’administration publique ? Plus largement, la revendication d’une démocratie environnementale soucieuse des populations impactées a acquis aujourd’hui un peu plus de légitimité. Prenant appui sur des initiatives « bottom-up », riverains, usagers, patients, sportifs, hackers, etc., se découvrent désormais des capacités d’action témoignant potentiellement d’une réappropriation citoyenne de problèmes trop vite abandonnés au monopole du jugement des seuls experts institutionnels [57].

Ces multiples incarnations et dimensions viennent donc caractériser une économie politique des métrologies citoyennes que l’on peut alors envisager non pas simplement au prisme des dispositifs à base de capteurs divers dont useraient des « citoyens-profanes », mais selon une géopolitique des données, un milieu d’instauration et d’existence de celles-ci, une polémologie généralisée des processus et traitements d’une data-sphère à partir de laquelle des individus diversement organisés peuvent agir et de nouveaux communs de la connaissance émerger.

VI. Conclusion : des controverses et des terrains à investir

La perspective pragmatique des communs dans le cas de l’Open Data invite à s’interroger sur les cohérences, lignées et bifurcations entre projet politique (ses paradigmes et les priorités retenues), « programme d’action publique » et « distribution des pouvoirs » (non exclusivement institutionnelle). L’ouverture des données s’associe encore beaucoup à une question d’ingénierie de l’action publique, c’est-à-dire une question d’allocation de moyens techniques ou humains et d’efficience des procédures. C’est avec la même vision que tendent à s’imposer les logiques probabilistes, le modèle prédictif. Le traitement de données (ouvertes et/ou massives) et l’automatisation (partielle ou totale) de certaines actions, analyses, restitutions et gestions s’appliquent à un nombre croissant de domaines (détection des immeubles énergivores, optimisation de la mobilité urbaine, etc.). Dans le même temps, se développent donc des initiatives autonomes, polycentriques, ou s’hybridant avec des actions du secteur public. On voit que toutes ces démarches sont prises d’emblée dans toutes les dimensions sociopolitiques des rapports savoir-pouvoir, dans les asymétries socio-cognitives individuelles et/ou collectives, dans les asymétries d’appropriation des technologies d’écriture et des technologies intellectuelles au sens large.

En résumé, quels sont les débats qui s’expriment déjà et qui ne cesseront de se relancer ?

- Le défi des enclosures. Non exclusif au domaine de l’action publique, le mouvement « Open Data » implique l’absence d’enclosures qui en limiteraient la ré-exploitation dont nous avons vu ici plusieurs expressions. Sur le plan économique par exemple, Cédric Villani invoque la nécessité de nouveaux modes de production, de collaboration et de gouvernance sur les données, par la constitution de « communs de la donnée » de manière à ce que celles-ci ne bénéficient plus seulement aux grands acteurs du numérique. L’État et les territoires pouvant ici jouer un rôle de « tiers de confiance » mais des approches polycentriques sont également possibles (acteurs associatifs ou autres collectifs). Les enclosures définissent l’économie politique des données ouvertes.

-  Des gouvernances polycentriques. La question de la gouvernance des données pour l’action publique est une question qui doit être politiquement partagée, c’est-à-dire ne pas être du seul ressort de l’État. Cette gouvernance nécessite une analyse des conditions de production et de collecte des données – y compris des infrastructures techniques sur lesquelles cela repose –, des méthodes de traitement et d’interprétation des données de manière distribuée et décentralisée, de conservation et d’enrichissement de celles-ci, des fins pour lesquelles ces approches sont mobilisées. Elle implique non seulement la question dite du « contrôle démocratique » sur l’ensemble de ces actions mais aussi la discussion de l’action publique elle-même, de la fabrique du droit et de son évolution.

- L’évolution de la fabrique des politiques publiques. Selon la conception des chercheuses américaines Tara McGuinness et Anne-Marie Slaughter [58], public problem solving et policy making deviennent synonymes. Plusieurs nouvelles approches s’expriment, cohabitent ou s’affrontent avec les modèles hérités. Une approche orientée individu-citoyen : mettre les individus ayant des besoins et des capacités au centre des programmes et des politiques (conception centrée sur l’Homme) ; orientée expérimentation : commencer à petite échelle et privilégier les solutions locales, tester des idées et des concepts, passer à la contractualisation modulaire et expérimenter avant le déploiement national (changement d’échelle) ; orientée « données » : exploiter les données pour cerner les problèmes, accompagner les progrès et évaluer ce qui fonctionne ; orientée scalabilité : tenir compte des échelles, évaluer et planifier la manière d’étendre l’impact et de varier  les échelles.

- La confiance . Cette fabrique de la confiance implique un certain nombre de parties prenantes et de dispositifs spécifiques. Sur les algorithmes et les données publiques, peuvent se renforcer des actions visant à expliquer, à rendre compte et à délibérer. La Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) encadre une large part des algorithmes, mais ceux ne traitant pas de données à caractère personnel ne sont pas de son ressort direct. Le RGPD a étendu la loi « Informatique et Libertés » et les principes fondamentaux s’appliquent : principe de finalité, de proportionnalité, de sécurité, de durée de conservation limitée des données, de droit des personnes, de consentement, de redevabilité. Droit et code informatique sont ainsi intimement liés [59]. La loi pour une République numérique a imposé « l’ouverture » de certains algorithmes, or on voit bien ici les difficultés à se saisir du « code » et à expliciter les logiques sous-jacentes, les décisions et les modèles qui ont présidé à la conception d’un programme.

- Le renforcement des capacités civic-socio tech, la littératie des données. La préoccupation pour et l’enrichissement des possibilités de création de connaissances impliquent également une accentuation des compétences « data ». Cette littératie des données englobe les compétences instrumentales (manipuler des interfaces), comportementales (collaboration en ligne, interactions) cognitives (créer, concevoir, modifier), réflexives (filtrage, catégorisation, modélisation, raisonnement, interprétation, délibération, etc.). Mais il convient également d’envisager l’avenir de moyens « distribués », à large échelle, d’exploitation et d’interprétation.

- L’intéressement. Sans problèmes, sans conflits, sans affaires, le public n’existe pas. Pour sortir du « public fantôme » [60], pour que les citoyens se sentent concernés, il faut nourrir le problème, interpeller pour qu’il y ait un intérêt – combien de citoyens connaissent les approches Open Data de leur collectivité ? À notre sens donc, la question de la gouvernance des données et de leurs traitements pour l’action publique est une question qui doit être politiquement ouverte, c’est-à-dire ne pas être du seul ressort de l’État. Cette gouvernance nécessite une analyse des conditions de production et de capture des données – y compris des infrastructures techniques sur lesquelles cela repose –, des méthodes de traitement et d’interprétation des données de manière distribuée et décentralisée, de conservation et d’enrichissement de celles-ci, des fins pour lesquelles ces approches sont mobilisées. Elle implique non seulement la question du contrôle démocratique sur l’ensemble de ces actions, mais aussi la discussion de l’action publique elle-même, de la fabrique du droit et de son évolution.

Au terme de cette réflexion, s’il est légitime d’envisager les données ouvertes mises en partage comme des formes potentielles inédites de biens communs, cette perspective se justifie surtout en ce qu’elle permet d’investir les différentes formes d’enclosures qui, à des degrés divers et à différents niveaux du cycle de vie de la donnée, au mieux freinent ou au pire empêchent la réalisation effective de ces dynamiques d’ouverture des données. L’approche des communs constitue ainsi une grille de lecture essentielle car elle révèle l’importance de repositionner la question de l’Open Data dans une perspective d’économie politique plutôt que de l’enfermer dans une optique d’ingénierie publique et sociale.