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UNE EXPÉRIMENTATION DE L’OUTIL POL.IS A EU LIEU ICI DE MI DÉCEMBRE À MI JANVIER, BIENTÔT UNE INFOGRAPHIE SUR LES ALGORITHMES
Les algorithmes actuels, danger pour la démocratie ?
Les algorithmes nous divisent 🙁 Premièrement, ils nous nourrissent de contenus renforçant notre manière de penser ; chacun·e se voit proposer seulement des contenus et opinions qui lui plaisent. Deuxièmement, les algorithmes poussent de manière générale les contenus les plus clivants, ceux où les réactions sont les plus nombreuses. Il n’y a donc plus de discussion commune possible, chacun·e a sa vérité, la société est clivée, la démocratie est en danger !
Ceci est d’autant plus vrai que la colère est l’émotion la plus favorisée par les algorithmes actuels ! Pour le comprendre, on vous conseille la vidéo ci-dessous. C’est en anglais et ça va un peu vite, n’hésitez pas à aller dans les réglages pour mettre les sous-titres et la vitesse en 0,75 🙂
On exagère un peu ? Pas si sûr quand on voit l’élection de Trump dopée par Elon Musk sur X (qui s’immisce aussi dans les élections en Angleterre ou en Allemagne), l’élection présidentielle roumaine annulée suite à des ingérences via Tiktok, les personnalités politiques préférées des français·es qui jouent tous·tes sur la colère… Alors, s’il existait des outils pour faire émerger des consensus plutôt que des dissensions et qui permettent de pouvoir avancer sur des bases communes, ça serait chouette, non ?
Pol.is ou un algorithme pour sauver la démocratie ?
Ok on admet que sauver la démocratie, c’est un peu fort. Disons que l’outil Pol.is (terme à prendre dans son étymologie première c’est-à-dire « cité » / « communauté de citoyens libres et autonomes ») propose de créer un dialogue.
Comment ça marche ? Pour commencer, on définit une thématique et quelques affirmations liées à cette thématique. À partir de là, les participant·es peuvent faire deux choses :
- s’exprimer sur chaque affirmation en notant « en accord », « en désaccord », « neutre/incertain·e »
- proposer des affirmations complémentaires (qui seront proposées aux autres participant·es)
L’algorithme fait alors deux choses :
- il scinde l’ensemble des participant·es en plusieurs sous-groupes en les regroupant par affinité de réponses. Ainsi, on voit de manière explicite ce qui fait consensus dans chaque sous-groupe et ce qui diverge entre les sous-groupes ;
- il met en avant les propositions consensuelles qui traversent les groupes.
L’objectif ? Faire émerger des consensus actionnables d’un (très) grand groupe.
Exemple d’utilisation pour que ça soit plus clair
Pol.is a été utilisé en Grèce pour le sujet des locations sur AirBnB.
On voit assez vite le fossé se creuser entre :
- les propriétaires qui sont « pour » car AirBnB assure la location de leur bien et les revenus qui vont avec
- les habitant·es, potentiel·les locataires, qui sont « contre » car ils n’ont plus de logements où se loger
Pol.is a, par exemple, permis de faire émerger les propositions suivantes :
- l’État devrait fournir le logement aux enseignant·es, aux médecins, etc. dans les destinations touristiques (90%)
- les propriétaires d’appartements Airbnb devraient contribuer aux coûts d’entretien de l’ensemble de l’immeuble et ne pas se comporter comme un « passager clandestin » (75% d’accord).
- des allégements fiscaux ou d’autres incitations devraient être accordés aux propriétaires qui mettent leur logement à disposition pour des locations à long terme dans des zones où Airbnb est intense (70% d’accord).
Si vous voulez mieux comprendre l’outil en quelques minutes et avec des illustrations, vous pouvez aller voir la dernière partie de cette vidéo (on vous a mis le bon timestamp)
L’expérimentation que nous avons menée ensemble
Lorsque nous avons découvert cet outil fin 2024, on s’est dit que ça serait sympa de le tester ensemble !
La sphère militante écologique est traversée par un débat : comment faire émerger une société plus humaine & écologique ? Petit pas par petit pas avec la stratégie du colibri ? Ou en renversant la table et en faisant tomber le capitalisme ? On exagère à peine, et face à ces possibles, on peut vite tomber, là aussi, dans des clashs et des propositions pas très concrètes. In fine, c’est l’impossibilité d’avancer qui nous guette. On a donc choisi cette thématique et on a lancé l’expérimentation avec le visuel ci-dessous.
Au départ il y avait donc :
- 1 thématique initiale
- 11 propositions initiales
- Un peu moins d’un mois de test (mi décembre 2024 à mi janvier 2025)
- Lancement via l’envoi d’une newsletter à nos abonné·es
- puis relance intermédiaire à mi-expérimentation avec une newsletter spécifique
- pas besoin de se connecter pour participer
Bilan de l’expérimentation
Chiffres clés sur l’expérimentation
- 297 participations (et pas participant·es – car potentiellement compté·e plusieurs fois)
- + 12 000 votes
- 41,8 votes par participant·es en moyenne
- 128 propositions au total dont 117 soumises par les votant·es
Résultats
- 2 groupes identifiés
- Groupe A : 72 participant·es qui font consensus autour de :
- Il faut interdire les avions de ligne pour les voyages touristiques (70% contre VS 19% contre dans le groupe B)
- Groupe B : 158 participant·es qui font consensus autour de :
- Le problème c’est les inégalités, il faut taxer les riches pour financer la transition et diminuer les inégalités. (87 % d’accord VS 37% d’accord dans le groupe A)
- Créer une taxe foncière progressive en fonction du nombre de m2 dont on est propriétaire pour taxer plus les multi-propriétaires. (93% d’accord VS 53% dans le groupe A)
- Il faut limiter par des quotas pour chaque individu les avions de ligne pour les voyages touristiques. (80% d’accord contre 38% dans le groupe A)
- Groupe A : 72 participant·es qui font consensus autour de :
- Des opinions de majorité / consensus actionnables
- Le kérosène devrait être taxé comme les autres carburants pour plus décourager l’utilisation des avions de ligne (92% d’accord global – 82% dans le groupe A – 98% dans le groupe B)
- Revaloriser les salaires des métiers du soin et de l’éducation : infirmier·e, instit et prof … (86% d’accord global – 82% dans le groupe A – 88% dans le groupe B)
- Que tout objet manufacturé soit constitué d’un maximum de pièces standardisées et remplaçables pour réparation (0% contre ! 93% d’accord global – 84% dans le groupe A – 98% dans le groupe B)
À noter : pour qu’une proposition soit retenue dans les résultats, il est nécessaire que 60 % des participant·es se soient prononcé·es dessus (pour, contre ou neutre). Les propositions faites à la fin du processus ont donc moins de chance de ressortir dans le bilan.
2 liens pour aller plus loin :
Bilan & ouverture sur les algorithmes, les outils et la démocratie
Nous avons fait le bilan de cette expérimentation avec le réseau des ancien·nes participant·es de la formation à la coopération Animacoop que nous animons sur Lyon (si ces sujets d’animation de collectifs, d’intelligence collective, de gouvernance partagée vous intéresse, n’hésitez pas à nous contacter 😉 )
Les 3 points principaux du bilan
- Premièrement, l’outil ne se suffit pas à lui même et doit être intégré comme une étape dans un processus plus large. Cela revient à clarifier quel est l’objectif d’utilisation de cet outil, à quel moment l’utiliser, pour une phase d’émergence de propositions ou de prise de décisions collectives ? Des phases d’information, d’approfondissement des affirmations, de discussions semblent indispensables en amont et/ou en aval de l’utilisation de cet outil.
- Deuxièmement, une attention particulière doit être portée au choix de la thématique et aux affirmations initiales. La thématique doit être clair et les premières propositions doivent donner le ton. L’idée est d’inciter les participant·es à faire des propositions qui soient concrètes et précises.
- Troisièmement, il peut être intéressant de mieux expliquer l’outil en tant que tel. Comment l’algorithme fonctionne ? Pourquoi n’y-a-t-il qu’une proposition à la fois ? Distinguer l’espace donner son avis sur une proposition / faire une proposition complémentaire.
D’ailleurs, ces trois recommandations ne sont pas spécifiques à Pol.is mais sont vraies (notamment pour la 1 et la 3) pour n’importe quel outil utilisé collectivement ! Ce n’est pas une solution miracle, il y a toujours besoin d’animer le processus, de créer du dialogue, d’approfondir… Néanmoins, ce type d’algorithme nourrit la discussion démocratique, là où les algorithmes actuels ont tendance à l’entraver.
Pour finir, quelques champs d’application possibles: travailler un dissensus existant dans un groupe pour sortir d’une impasse / caricature entre deux solutions opposées, faire émerger des idées pour un plan d’action/une feuille de route en construction, etc. Et vous, vous avez d’autres idées ? Dites-le nous en commentaire.
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