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Délibérer avec des algorithmes

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Comment mettre d'accord des milliers de personnes qui ne se connaissent pas ? Fais voter une foule sur les VTC et regarde l'algorithme trouver ce qui la rassemble, classe des notes de contexte par le pont, puis tire une assemblée au sort.

Choisis ton niveau et ta façon de lire : tu peux en changer à tout moment.

Étape 0 : Cartographier les opinions

Soixante personnes votent « d'accord », « pas d'accord » ou « passer » sur huit phrases à propos des voitures avec chauffeur (VTC). L'algorithme les place sur une carte selon leurs votes, puis forme deux groupes : celles et ceux qui défendent les applis, et celles et ceux qui défendent les taxis. Les deux groupes s'opposent sur « Uber doit être interdit » ou « Les taxis sont trop chers ». Mais ils sont largement d'accord sur l'assurance obligatoire, les impôts payés sur place et le prix affiché avant la course : ce sont les points de départ d'une régulation.

🟢 Découverte

Des dizaines de personnes votent « d'accord », « pas d'accord » ou « passer » sur de courtes phrases à propos des voitures avec chauffeur. L'algorithme les place sur une carte et forme des groupes. Cherche les phrases qui mettent tout le monde d'accord.

🟡 Curieux

Sur un forum, les messages les plus tranchés attirent le plus de réponses et le débat se crispe. Ici, personne ne répond à personne : chacun·e écrit des phrases courtes et vote sur celles des autres. L'algorithme ne décide rien. Il montre qui pense comme qui, et surtout les phrases qui recueillent l'accord de groupes qui s'opposent par ailleurs. Ce sont ces points communs qui servent de base à la discussion.

🔴 Ingénieur

Chaque participant·e est une ligne d'un tableau de votes (1, −1 ou 0 pour « passer »). Une analyse en composantes principalesAnalyse en composantes principales (ACP) — Méthode statistique qui résume un grand tableau de nombres en quelques nouvelles colonnes, les directions où les données varient le plus. On peut ainsi dessiner sur une carte à deux dimensions des personnes décrites par des dizaines de votes. résume ces votes en deux nombres par personne, les deux directions où les avis varient le plus : c'est la carte. Puis les k-moyennesk-moyennes — Algorithme qui range des points en k groupes : il place k centres, rattache chaque point au centre le plus proche, déplace chaque centre au milieu de son groupe, et recommence jusqu'à ce que plus rien ne bouge. regroupent les points proches. Polis procède ainsi, avec d'abord une centaine de petits groupes, réunis ensuite en quelques grands. L'animation fait le calcul dans ton navigateur, sur des votes inventés.

Un peu d'histoire

À Taïwan, après le mouvement des Tournesols de 2014, des membres du collectif de technologie citoyenne g0v répondent à un appel de la ministre chargée du numérique de l'époque, Jaclyn Tsai. Ensemble, ils lancent vTaiwan, une plateforme pour préparer des lois avec le public. Audrey Tang, alors conseillère de Jaclyn Tsai et active dans g0v, aide à la lancer ; elle devient ministre en 2016, puis ministre des Affaires numériques de Taïwan.

En 2015, vTaiwan utilise le logiciel libre Polis pour débattre de l'arrivée d'Uber : environ 2 000 personnes participent, une centaine écrivent près de 200 phrases. Deux groupes apparaissent, pour et contre Uber, mais un large accord se dégage pour réguler. vTaiwan a ensuite servi pour Airbnb, la vente d'alcool en ligne ou la diffusion d'images intimes sans consentement.

Idées reçues

« Audrey Tang a inventé la démocratie numérique taïwanaise. » vTaiwan est né d'une collaboration entre des bénévoles de g0v et le gouvernement ; en 2015, elle n'était pas ministre. Le chiffre de participant·es au débat sur Uber varie aussi selon les sources : environ 2 000 selon l'article scientifique sur Polis, davantage selon d'autres récits.

Étape 1 : Des notes qui font le pont

Quatre-vingts personnes de deux camps évaluent six notes de contexte. Avec la règle de la majorité, une note partisane passe dès que son camp est majoritaire parmi les évaluateur·rices. Avec le classement « par le pont », l'algorithme sépare ce qui s'explique par le camp des évaluateur·rices de ce qui reste : seules les notes jugées utiles par les deux camps sont affichées, quelle que soit la taille de chaque camp.

🟢 Découverte

Sur un réseau social, des bénévoles écrivent des notes pour corriger ou compléter des messages trompeurs. Mais qui décide qu'une note est bonne ? Compare la règle de la majorité et une règle « par le pont », en changeant la taille de chaque camp.

🟡 Curieux

Si l'on affiche les notes que la majorité juge utiles, le camp le plus nombreux impose les siennes. L'idée du pont : n'afficher une note que si elle est jugée utile par des personnes qui, d'habitude, ne sont pas d'accord entre elles. Une note militante, appréciée seulement par son camp, ne passe pas, même si ce camp est majoritaire. C'est le même esprit que les phrases de consensus de Polis.

🔴 Ingénieur

L'algorithme publié par X est une factorisation de matrice, une méthode venue des systèmes de recommandation (voir le filtrage collaboratifFiltrage collaboratif — Méthode de recommandation fondée sur les goûts d'autres personnes : on te propose ce qu'ont aimé celles et ceux qui ont aimé les mêmes choses que toi, sans analyser le contenu lui-même.). Chaque évaluation est expliquée par une moyenne générale, plus une ordonnée à l'origine propre à l'évaluateur·rice et une propre à la note, plus le produit de deux « facteurs » qui captent le point de vue. Les ordonnées à l'origine sont freinées cinq fois plus que les facteurs (0,15 contre 0,03) : pour obtenir une ordonnée élevée, une note doit plaire au-delà de ce qu'explique le point de vue de ses évaluateur·rices.

État au 16 octobre 2026, la documentation publique fixe le seuil « utile » à 0,40 : moins de 10 % des notes l'atteignent. Le modèle est ré-entraîné toutes les heures. Le dépôt mentionne aussi des notes proposées par des IA, toujours évaluées par des humains.

Un peu d'histoire

Twitter lance ces notes en 2021 sous le nom de Birdwatch ; elles deviennent les « notes de la communauté » de X. Leur efficacité est discutée, et les études ne mesurent pas la même chose :

  • L'équipe de Twitter (2022) mesure qu'une note réduit d'environ 26 % la probabilité d'adhérer à un message trompeur dans une enquête, et que les personnes exposées sont de 25 à 34 % moins enclines à le partager ou à l'aimer. Ce sont les chiffres de l'entreprise sur son propre produit.
  • Des chercheur·ses indépendant·es (2024) ne trouvent pas de baisse significative de l'engagement à l'échelle de la plateforme : les notes arriveraient trop tard.
  • Une étude publiée dans PNAS (2025, 40 078 messages) trouve qu'une fois la note attachée, les repartages baissent de 46 % ; mais sur toute la vie du message, de 12 % seulement, car la note arrive souvent après la vague.
  • L'ONG CCDH (2024) relève que sur 283 messages trompeurs sur l'élection américaine, 209 avaient une note exacte qui n'était pas montrée à tout le monde. X répond que cette barre haute est voulue.
Idées reçues

« Le pont garantit la vérité. » Il garantit un accord entre points de vue différents, ce qui n'est pas la même chose. Il rend les notes plus consensuelles, mais plus rares et plus lentes, surtout sur les sujets les plus polarisés, là où elles seraient le plus utiles.

Étape 2 : Tirer au sort

Dans une population inventée, un peu plus d'un quart des adultes a moins de 35 ans, un quart a 65 ans ou plus, un peu plus d'un tiers a fait des études supérieures. Si l'on forme une assemblée de 150 personnes avec celles et ceux qui se portent volontaires, les jeunes y sont deux fois moins nombreux et les diplômé·es bien plus nombreux que dans la population. Un tirage au sort par catégories donne une assemblée qui ressemble à la population.

🟢 Découverte

Pour former une assemblée de citoyen·nes, faut-il appeler aux volontaires ou tirer au sort ? Compare qui vient dans chaque cas.

🟡 Curieux

Celles et ceux qui ont du temps, de l'aisance ou un intérêt fort pour le sujet répondent plus volontiers aux appels. Une assemblée de volontaires ne ressemble donc pas à la population. Le tirage au sort, souvent par catégories (âge, genre, diplôme, région), donne à chacun·e la même chance d'être choisi·e, y compris à celles et ceux qui ne se seraient jamais proposé·es. Ici, l'algorithme ne trie pas les avis : il choisit qui délibère.

🔴 Ingénieur

Le tirage stratifié découpe la population en catégories et tire dans chacune un nombre de personnes proportionnel à son poids. Il ne règle pas tout : une personne tirée au sort peut refuser, et les refus ne sont pas répartis au hasard. Dans l'animation, la population et l'envie de participer sont inventées.

Un peu d'histoire

En France, la Convention citoyenne pour le climat réunit 150 personnes tirées au sort, « représentatives de la diversité de la société française ». Installée en octobre 2019 au Conseil économique, social et environnemental, elle doit proposer comment baisser d'au moins 40 % les émissions de gaz à effet de serre d'ici 2030 par rapport à 1990, « dans un esprit de justice sociale ». Elle remet 149 propositions ; le président s'était engagé à les transmettre « sans filtre ».

Les lectures divergent sur la suite. Le gouvernement dit en avoir repris l'essentiel, et la loi « Climat et résilience » de 2021 en est issue. En février 2021, les membres notent la prise en compte de leurs propositions : aucune thématique n'obtient la moyenne (3,4 sur 10 pour le logement, 3,7 pour les déplacements).

Idées reçues

« La Convention citoyenne a fait la loi. » Une assemblée tirée au sort propose ; en France, ce sont ensuite le gouvernement et le Parlement qui décident. Tout l'enjeu est la suite donnée à ses propositions, et c'est là que les avis divergent.

Étape 3 : Le budget en assemblée

🟢 Découverte

Et si les habitant·es d'une ville décidaient eux-mêmes d'une partie du budget, quartier par quartier ? Pas d'algorithme ici : des assemblées, des règles et des délégué·es.

🟡 Curieux

Dans un budget participatif, les habitant·es se réunissent par quartier, classent leurs priorités (l'eau, les égouts, les routes, les écoles) et élisent des délégué·es qui négocient avec la mairie. C'est une autre forme de calcul collectif, sans ordinateur.

🔴 Ingénieur

On retrouve les ingrédients des autres étapes : des règles connues de toutes et tous pour agréger les priorités, des personnes qui rendent des comptes, des niveaux emboîtés (quartier, ville). Mesurer l'effet est difficile : les services se sont améliorés en même temps que d'autres politiques changeaient, et la cause n'est pas démontrée.

Un peu d'histoire

À Porto Alegre, au Brésil, le budget participatif est lancé en 1989, après l'arrivée du Parti des travailleurs à la mairie. Selon une note de la Banque mondiale de 2003, entre 1989 et 1996, la part des ménages raccordés à l'eau passe de 80 à 98 %, celle de la population raccordée aux égouts de 46 à 85 %, et plus de 80 villes brésiliennes reprennent le modèle. La même note relève des limites : les femmes participent moins aux échelons supérieurs, et certaines informations restent entre les mains de la mairie.

Idées reçues

« Le budget participatif a fait passer l'eau à 98 % des foyers. » Les chiffres varient selon les sources et les années retenues, et d'autres causes ont pu jouer : l'amélioration est réelle, le lien de cause à effet n'est pas démontré.

Ce que fait l'algorithme, et ce qu'il ne fait pas

Aucun de ces outils ne décide à la place des gens. Chacun répond à une question différente : qui délibère, comment rassembler les avis, comment repérer ce qui fait accord.

MéthodeCe que fait la règleSa limite
Polis (vTaiwan)Cartographie les opinions et fait ressortir les phrases qui rassemblent des groupes opposés.Ne voit que celles et ceux qui viennent voter ; la suite dépend de ce que le gouvernement en fait.
Notes de la communauté (X)N'affiche une note que si des personnes de points de vue différents la jugent utile.Peu de notes, souvent trop tard ; règle fixée par l'entreprise.
Tirage au sort (Convention citoyenne)Choisit une assemblée qui ressemble à la population.Pas de pouvoir de décision : tout dépend de la suite donnée.
Budget participatif (Porto Alegre)Agrège les priorités des quartiers selon des règles connues.Participation inégale ; effets difficiles à mesurer.

Un point commun avec les modules précédents : ces méthodes marchent quand elles recueillent des avis variés et indépendants, et quand les règles sont connues et acceptées. La suite de la section L'intelligence collective regarde l'IA elle-même comme le fruit du travail de millions de personnes.