L’informaticien (ou computiste) n’a qu’un seul rêve : éliminer la subjectivité de l’ensemble des connaissances humaines afin de créer un monde pur et sans friction.
Par une journée ensoleillée de l’été 2015, je me suis retrouvé dans le sous-sol d’un immeuble de bureaux de la Silicon Valley. La pièce était remplie d’appareils, comme si une cuisine commerciale avait explosé. Plusieurs piles de fours encastrables étaient regroupées sur des chariots. Des enchevêtrements de câbles électriques surgissaient derrière un large comptoir en acier inoxydable. Des chiffons et des éponges séchaient lentement sur le bord d’un évier gigantesque, au-dessus duquel pendait un embout de prélavage tel une branche de saule. À proximité, un écran d’ordinateur affichait des outils de développement Python à côté d’un tableur parsemé de cellules rouges et vertes. Au milieu de la pièce se trouvait un poste de préparation improvisé sur lequel était posée une petite machine étrange. Elle ressemblait à un minuscule four à micro-ondes conçu pour réchauffer un seul petit gâteau. J’ai appris par la suite qu’il s’agissait d’un analyseur d’humidité : les chercheurs l’utilisaient pour déterminer la quantité de jus restante dans leurs échantillons d’agneau, d’espadon, de poulet, de porc et de bœuf. Je note tout ce que je vois : 10 h 45. La cuisine est remplie de fumée.
Cette pièce du sous-sol était une cuisine d’essai, où deux chefs et plusieurs chercheurs s’affairaient à cuire l’équivalent de la viande de toute une ferme dans un ensemble de fours prototypes. La vision de l’entreprise était d’inventer une machine à cuisiner capable de préparer, sur simple pression d’un bouton, des plats dignes d’un restaurant étoilé au Michelin. L’équipe goûtait les aliments et remplissait des formulaires d’« inventaire sensoriel » qui consignaient des caractéristiques telles que la couleur, l’odeur, la température, la texture et le goût.
En tant que responsable de la conception de l’interface tactile du four, j’étais là pour apprendre des chefs afin de créer quelque chose qui leur conviendrait, ainsi qu’au « cuisinier amateur » ou utilisateur final. La tension entre leur intuition culinaire et la logique des fours était immédiatement évidente : la cuisine était remplie de fumée parce qu’un des chefs avait tenté de cuire trois carrés d’agneau directement sous un gril, afin d’obtenir la couleur qu’on aurait obtenue en « lui donnant un coup de chalumeau au propane ». Cet instinct ne se traduisait pas dans un langage que le four pouvait comprendre. J’ai noté : Donner un coup ? et j’ai continué à observer. L’autre chef, qui pianotait sur l’écran d’un autre four, marmonna : « Ces trucs ne valent rien. Il faut que je puisse utiliser mon sixième sens de chef. »
Les chefs avaient été engagés pour aider à programmer les fours afin qu’ils suivent leurs recettes. Mais ils devaient également faire semblant d’être des gens normaux préparant le dîner pour leur famille, afin de vérifier si les fours pouvaient reproduire des techniques expertes. D’un côté, les chefs avaient besoin d’une interface offrant suffisamment de commandes pour effectuer des ajustements manuels, enrichissant ainsi le corpus de données d’entraînement du four. De l’autre, les utilisateurs finaux auraient besoin de simplicité et de l’impression que la machine était intelligente.
L’entreprise qui construisait les fours considérait l’intervention humaine dans les recettes comme un handicap. Un trop grand nombre d’options inciterait les utilisateurs à modifier les recettes, ce qui irait à l’encontre de l’intelligence des fours et risquerait de produire un mauvais résultat. L’équipe de production parlait beaucoup des « mauvaises habitudes » que les utilisateurs prendraient s’ils ajustaient manuellement trop souvent les recettes. « Changez le rituel » devint un mantra inscrit sur les tableaux blancs, les notes autocollantes et les outils de suivi des tâches dans tout le bureau.
Un four ne peut pas goûter. Il n’a aucune idée de ce que signifie « donner un coup de chalumeau au propane » à quelque chose.
Pourtant, j’ai pris cette vision au sérieux. C’était l’un de mes premiers projets de ma carrière technologique, à l’apogée de l’essor techno-optimiste des années 2010. Je croyais qu’avec les bonnes informations, les problèmes de la cuisine pouvaient être résolus grâce à une conception ingénieuse. Mais au cours de la décennie suivante, en acquérant de l’expérience dans la conception d’interfaces à grande échelle — des infrastructures urbaines aux systèmes de conception mondiaux —, j’en suis venu à comprendre que la cuisine d’essai était un microcosme d’une lutte fondamentale dans le secteur technologique : celle entre la subjectivité humaine et la conviction que tout est calculable ; entre les sens du corps humain — le goût — et l’idée que les données constituent une forme de connaissance plus valide.
Le goût, à la fois en tant que processus physiologique et préférence esthétique, est subjectif. Il est contextuel et appartient à l’individu. Dans la cuisine intelligente, comme dans tant d’autres entreprises technologiques, ce type d’expérience intrinsèquement personnelle est (et doit être) rendu uniforme et reproductible. Autrement dit, le goût doit devenir une donnée — être transformé en ce que le philosophe Albert Borgmann appelait un « dispositif » qui abstrait les moyens et fournit les résultats avec peu ou pas d’intervention humaine —, de sorte que l’effort humain (et, avec lui, la capacité d’agir du cuisinier amateur) soit lui aussi abstrait.
Photo by Kilian Karger/Unsplash
Mais un four ne peut pas goûter. Il n’a aucune idée de ce que signifie « donner un coup de chalumeau » à quelque chose. Comme l’écrit le designer Nitzan Hermon dans sa publication Substack, demander si un algorithme peut comprendre quelque chose de subjectif relève d’une erreur de catégorie, comme demander à une pierre quels films elle aime. Il est impossible de faire l’expérience du goût d’une cerise en se contentant de compter les pétales d’un arbre. Quel que soit le nombre de points de données recueillis, les données seules ne peuvent ni reproduire ni même représenter fidèlement les expériences vécues par le corps. Pourtant, le four reposait sur l’hypothèse que les caractéristiques des aliments et le goût humain sont quantifiables.
La cuisine intelligente m’a fait découvrir une idéologie que j’appelle le computisme, selon laquelle l’Univers est constitué de fragments de données distincts et mesurables — ce que les philosophes appellent une « ontologie numérique » — et qui étend cette vision à un système économique et politique. Selon le computisme, le monde, y compris les êtres humains, peut être calculé : les fragments dont toute chose est constituée peuvent être représentés et manipulés sous forme de données. L’Univers peut, en substance, être gouverné par du code.
Centre de données AMS1 au Science Park d’Amsterdam, aux Pays-Bas, 2021. Photo d’Anthony Deutsch/Reuters
Les dirigeants du secteur technologique ont formulé des affirmations considérables sur la manière dont le calcul peut manipuler le monde. Elon Musk affirme que l’IA va « réécrire l’intégralité du corpus des connaissances humaines », tandis que Dario Amodei, PDG de l’entreprise d’IA Anthropic, écrit que les processeurs graphiques feront bientôt de nous une « nation de génies dans un centre de données ». D’autres avancent que l’Univers pourrait être une simulation destinée à faire émerger une superintelligence, ou qu’une future IA sera, au sens littéral, un dieu. Toutes ces croyances reposent implicitement sur l’idée que, dans un monde pouvant être prédit par le calcul, la personne la plus puissante est celle qui contrôle l’ordinateur. La transformation de nos expériences quotidiennes en données et la présence croissante de modèles prédictifs se comprennent le mieux à travers le prisme du computisme. Lorsque tout est calculable, tout devient prévisible, optimisable et manipulable.
Pour l’ordinateur, les actions constituent la personne — ce qui signifie que la personne disparaît du champ de vision du concepteur.
Ce récit n’est pas une invention de la Silicon Valley. Le philosophe grec de l’Antiquité Démocrite avançait que l’univers et tout ce qu’il contient étaient constitués de fragments indivisibles appelés atomos (« non coupé », « indivisible »). Cette première ontologie numérique trouva une nouvelle vie au siècle des Lumières, lorsque René Descartes reprit ce modèle atomique et l’intégra à tout ce qui est physique, y compris le corps humain. Dans le modèle de Descartes, le corps était considéré comme une machine complexe dotée d’un utilisateur interne — l’âme —, qui était la seule chose à ne pas être constituée de fragments. Plus tard, des inventeurs chercheraient à démontrer que Démocrite et Descartes avaient raison. Le canard mécanique de Jacques de Vaucanson, au XVIIIe siècle, étape vers les métiers à tisser mécaniques qui allaient suivre, simulait l’ingestion et la digestion — une création qui finit par me conduire dans cette pièce en sous-sol de Californie, où je tentais de simuler le goût au moyen d’un objet mécanique moins fantaisiste.
Le canard mécanique de Vaucanson, datant du XVIIIe siècle.
Depuis mon passage dans cette cuisine, j’ai observé le computisme s’implanter progressivement et j’ai dû réfléchir à la manière dont mon propre travail — la conception d’interfaces — le manifeste. Souvent, les projets de design se concentrent sur l’optimisation de la manière dont les utilisateurs se déplacent dans l’interface. Engagement, conversions, efficacité et productivité : une lutte persistante contre les frictions. Les designers se concentrent sur la mesure des actions de l’utilisateur, car, en dehors d’un environnement de recherche, nous n’avons pas accès à ses pensées individuelles. Pour l’ordinateur, donc, les actions constituent la personne — ce qui signifie que la personne, en tant que réalité dépassant un simple ensemble d’actions, disparaît du champ de vision du designer. Au fil des années, la conception d’interfaces est passée d’un artisanat principalement engagé dans la subjectivité humaine (comme tout design) à une pratique recherchant une objectivité mécanique, exempte de l’influence contaminante de l’interprétation ou du jugement humains.
Lorsque j’ai fait mes débuts dans la technologie, nombre de mes clients adhéraient au « design thinking » du cabinet de conseil en design IDEO : une série d’étapes reproductibles visant à résoudre des problèmes par le design. Cette recette, appliquée à toutes sortes de domaines, des nouvelles applications à la gouvernance publique, a catalysé la formalisation de la conception de l’expérience utilisateur (UX), offrant aux décideurs peu enclins à prendre des risques une apparence d’objectivité grâce aux données. La conception UX, manifestation tangible du code et des données qui alimentaient l’essor technologique, connaissait alors son heure de gloire. Et j’étais là, sur le terrain, à embrasser la nouvelle proximité de la conception UX avec le pouvoir. La conviction croissante que le design était un processus reproductible nous aidait à faire valoir son importance et à croire que le design et la technologie, réunis, pouvaient changer le monde pour le mieux.
Dix ans plus tard, le design a réussi à obtenir une place à la table des décisions des entreprises. Mais, pour acquérir ce statut, la conception logicielle a dû changer. Une fois que le design fut accepté comme un mécanisme de croissance quantitative, ses artefacts (l’interface) furent décomposés afin de pouvoir être mesurés. Les éléments de l’interface — boutons, cartes, listes — furent décomposés en diverses déclinaisons de formes, de couleurs et de typographies, chacune dotée de valeurs distinctes. Ces constellations de qualités visuelles furent codifiées dans des systèmes de design. À travers les logiciels, le design passa d’un agencement complexe et contextuel de structures interdépendantes à un objet mécanique composé de pièces interchangeables.
L’optimisation mécanique, transmise aux utilisateurs par le design, fait abstraction de la dimension humaine de cet artisanat.
Des techniques comme les tests A/B — dans lesquels des versions légèrement différentes d’une interface sont proposées à différents utilisateurs afin de déterminer laquelle est la plus performante — devinrent courantes dans les interfaces numériques à mesure que les infrastructures s’amélioraient. Cette technique était adaptée du concept général des expériences contrôlées randomisées et des principes de l’économie comportementale. Avec l’explosion du nombre d’utilisateurs, la capacité à mener des expériences et à ajuster l’interface en fonction des résultats souhaités atteignit des niveaux sans précédent. Au fil du temps, l’interface devint un mécanisme unidirectionnel d’extraction de données. Pour reprendre les mots du critique Silvio Lorusso, « ce qui était autrefois un domaine prometteur, ancré dans la résolution de problèmes, est devenu un problème en soi ».
L’une des illustrations de ce phénomène est une anecdote légendaire concernant les liens bleus des résultats de recherche Google. L’équipe Search de Google a testé 41 nuances de bleu pour déterminer laquelle incitait les utilisateurs à cliquer sur un plus grand nombre de liens. Le designer Douglas Bowman l’a citée comme exemple de la culture technologique fondée sur les données, qui l’a conduit à démissionner :
Oui, c’est vrai qu’une équipe de Google n’arrivait pas à choisir entre deux bleus et qu’elle en testait donc 41 nuances intermédiaires pour voir laquelle était la plus performante. J’ai récemment participé à un débat pour déterminer si une bordure devait faire 3, 4 ou 5 pixels de largeur, et on m’a demandé de démontrer que mon choix était le bon. Je ne peux pas travailler dans un environnement comme celui-là. Je suis las de débattre de décisions de design aussi insignifiantes.
(Un designer m’a même raconté qu’une faute de frappe avait entraîné l’inclusion d’une teinte brune peu attrayante dans le mélange. La réponse de la direction ? « Si elle est plus performante que les bleus, nous la conserverons. »)
Ce type d’optimisation mécanique, transmis aux utilisateurs par le design, fait abstraction de la dimension humaine de cet artisanat — le rôle du goût subjectif — en se concentrant sur des résultats quantifiés, au prix d’une perte de sens. L’interface devient un « dispositif » (au sens de Borgmann), car le passage de structures complexes à des éléments isolés la rapproche toujours davantage d’une quantification absolue. Les actions réalisées au moyen des logiciels — communiquer, planifier, apprendre — sont réduites à des résultats calculables, ce qui aliène les utilisateurs au passage.
La domination des données imprègne les logiciels jusque dans les composants individuels de l’interface utilisateur (IU) : un système de notation à cinq étoiles, une chaîne de caractères, une liste déroulante, un hashtag. Les expériences sont réduites à des fragments. Des actions, telles que mettre fin à une relation ou parler à ses parents, sont désormais chargées d’un sous-texte social dépendant du logiciel utilisé pour les accomplir. La capacité des logiciels à observer, modéliser et répondre à l’utilisateur est orientée vers la création ou l’amplification de ses intentions, plutôt que vers leur facilitation.
Pour justifier sa quête d’une transformation totale en données, le computisme promeut un modèle de la réalité qui échappe aux limites du corps et de l’esprit humains afin de voir le monde tel qu’il doit réellement être : des données. Ce saut exige une transformation du fonctionnement du pouvoir, que le philosophe Byung-Chul Han explique dans son livre Psychopolitique (2014). À mesure que le néolibéralisme passe de la coercition physique sur le plancher de l’usine à l’optimisation psychologique sur les écrans, les utilisateurs sont poussés vers leur propre exploitation.
Nous pouvons observer cela directement dans les mécanismes de l’interface. Quelque chose d’aussi simple qu’un fil d’actualité sans fin, doté d’une interaction de type machine à sous pour tirer et actualiser la page, ne force pas l’utilisateur à travailler en restant sur la plateforme. Au contraire, l’utilisateur est amené à vouloir générer des données. Cette distinction est essentielle pour comprendre la dimension insidieuse de la conception d’interfaces, qui exploite la physiologie de l’esprit afin de maximiser sa dépendance à la machine.
Selon le philosophe Andreas Spahn, c’est ainsi que la technologie numérique bouleverse le modèle cartésien traditionnel du sujet et de l’objet. Les technologies numériques, affirme-t-il, ne sont plus des outils passifs ni des objets inertes sur lesquels nous agissons. Elles deviennent au contraire autonomes. Lorsque les utilisateurs délèguent leur capacité d’agir à l’interface — en permettant, par exemple, à leur cuisine de préparer leurs repas à leur place pendant qu’ils vaquent à leurs occupations —, l’interface commence à acquérir des qualités de sujet, tandis que l’utilisateur se rapproche d’un objet générateur de données.
Si le corps est un matériel informatique complexe, l’esprit en est le logiciel défectueux et dégradé, qui attend d’être optimisé.
Les écrits du sociologue Maurizio Lazzarato approfondissent la critique du computisme. Il soutient qu’au-delà de nous réduire à des objets générateurs de données, le capitalisme utilise ces données pour fabriquer la subjectivité de l’intérieur vers l’extérieur. Dans son livre Signs and Machines (2014), il affirme que la technologie contourne nos comportements conscients pour nous décomposer en éléments préindividuels (tels que les « intérêts » détectés par les algorithmes), qui peuvent être transformés en données d’entrée mesurables. De cette manière, la technologie est capable non seulement de nous observer et de nous répondre, mais aussi de construire nos réactions à son égard. Cela ressemble à la manière dont le design lui-même a été décomposé en éléments atomiques pouvant être assemblés et recombinés pour produire de nouvelles interfaces. Comme pour illustrer le propos de Lazzarato, de nombreux designers et ingénieurs se tournent de plus en plus vers l’alimentation de leurs systèmes de design dans des modèles de langage de grande taille (LLM), afin de produire des simulacres d’interfaces conçues. Ailleurs, les données synthétiques sont utilisées, par exemple, pour créer des profils d’utilisateurs synthétiques — des personnes imaginaires constituées des informations fragmentaires et préindividuelles de Lazzarato, auxquelles leurs concepteurs confrontent leurs idées. L’humain réel peut être entièrement évacué du processus, ne laissant qu’une simulation. Après tout, dans le modèle computiste, les êtres humains peuvent être compris comme des données : les données peuvent donc se substituer aux humains.
C’est ce que signifie traiter le corps et l’esprit comme un dispositif. L’expérience subjective incarnée est abandonnée au profit de la mesure. S’adressant à un consortium de cliniques spécialisées dans la longévité en 2024, l’entrepreneur Peter Diamandis a déclaré : « C’est soit un problème matériel, soit un problème logiciel, et nous allons être capables de le réparer ! » Si le corps est un matériel informatique complexe, l’esprit en est le logiciel défectueux et dégradé, qui attend d’être optimisé et mis au service d’un travail plus productif.
Et cela nous amène à la conclusion logique de la métaphysique du computisme : l’idée que l’IA générative transcendera l’humanité pour devenir un sujet post-humain. Pour le computiste, les connaissances et la culture humaines sont trop contaminées par l’humanité pour être objectives. La quête d’une « superintelligence », d’une « nation de génies dans un centre de données » ou d’une entité d’IA émergente qui « réparera le climat » (comme le dit Sam Altman) constitue fondamentalement un projet visant à déboguer la subjectivité humaine. Il s’agit d’échapper à l’humanité, de confier à l’ordinateur nos responsabilités, nos erreurs et nos peurs — une manière de s’excuser de l’embarrassante erreur qui consiste à avoir laissé l’humanité continuer d’exister dans un état aussi désordonné pendant si longtemps. Les systèmes de croyances spirituelles perdurent souvent parce qu’ils apportent un sentiment de clarté face à l’apparente absurdité de la condition humaine, de la souffrance et de la mort. Je vois le computisme de la même manière, à ceci près qu’au lieu de situer la cause de la souffrance humaine dans un démiurge, un diable ou un désir, le computisme la situe simplement dans le fait d’être humain.
L’effondrement de la subjectivité dans les données se produit en temps réel. Le rêve d’une cuisine domestique intelligente s’est transformé en services payants, comme Wonder, qui attribue aux utilisateurs trois repas par jour en synthétisant algorithmiquement leurs objectifs de forme physique, leurs préférences et leur faim, afin de choisir ce qu’ils mangeront ensuite. Oubliez la cuisine. Oubliez même de penser à ce que vous voulez manger : l’application s’en chargera. Et cela ne se limite pas à nos corps. Les outils qui servaient autrefois de correcteurs orthographiques proposent désormais des critiques fondées sur des approximations générées par l’IA d’auteurs humains réels. L’écriture, un acte intrinsèquement dialogique de production de sens (comme le design), est évacuée. L’outil indique aux humains comment s’exprimer comme un autre être humain, à partir de l’ensemble des écrits humains auxquels il a pu accéder. Une start-up a annoncé en juin 2026 que même le « goût » était un problème de données et qu’avec un entraînement supplémentaire, les modèles génératifs pouvaient créer de grandes œuvres de goût.
Le projet computiste fonctionne en s’appropriant les connaissances humaines issues du bien commun. Le « corpus » que les technologues souhaitent réécrire est la production culturelle partagée de milliards de personnes sur des milliers d’années. Le computisme considère cette production collective comme une masse complexe de données — une ressource naturelle sans propriétaire qu’il faut raffiner, libérer de ses contradictions et de sa subjectivité, jusqu’à ce que la connaissance, pour reprendre les mots des historiens des sciences Lorraine Daston et Peter L. Galison, soit enfin libérée de celui qui la connaît. Les computistes croient que cette capitulation devant l’information brute constitue la solution, qu’elle conduira à la découverte de nouvelles vérités — un avenir utopique dans lequel l’ordinateur n’aura plus besoin d’un opérateur et où les humains n’auront plus besoin d’être humains ni de résoudre des problèmes humains. Encore et encore — lorsque nous ne parvenons pas à comprendre comment réconcilier le sujet et l’objet —, nous supprimons simplement le sujet. Lorsque, un jour, il ne restera plus que l’ordinateur, nous pourrons le laisser se concevoir lui-même, s’optimiser lui-même et éliminer les frictions, les erreurs, l’imprévisibilité et les difficultés qui définissent nos vies. Mais qu’adviendra-t-il alors ?
La véritable tragédie du computisme ne réside pas seulement dans le fait que les ordinateurs pourraient prendre en charge certaines activités humaines ou dépasser notre intelligence. Elle réside dans le fait que ses adeptes pourraient construire un monde où chaque pétale serait compté, pour finalement se rendre compte que nous avons fait abstraction de notre capacité à goûter les cerises.
Liam Spradlin est designer, écrivain et architecte de systèmes. Il examine la manière dont les forces systémiques façonnent l’interface numérique. Il est l’auteur du livre à paraître Does Design Matter? Human Agency in the Digital Interface (2027).
Texte original publié le 17 septembre 2026 : https://aeon.co/essays/if-computers-count-all-the-petals-who-tastes-the-cherries