Socialisme numérique ?

Le débat sur le calcul à l’ère du Big Data

Traduction de Digital Socialism? par Evgeny Morozov, dans New Left Review, mai/juin 2019.

Plus d’une décennie après le début de la crise financière, les idéologues capitalistes sont avides de bonne publicité. Les promesses autrefois séduisantes de méritocratie et de mobilité sociale sonnent de plus en plus creux. Ils aspirent à un discours de légitimation plus habile et plus facile à présenter dans un PowerPoint, difficile à concocter dans un contexte d’inégalités croissantes, d’évasion fiscale généralisée et de signes inquiétants quant à l’état réel de l’économie mondiale après la crise, si les banquiers centraux venaient à retirer leur soutien excessif. Quels développements mondiaux réels pour étayer un tel discours ? Quel thème pourrait rendre l’idée du capitalisme plus acceptable sur le plan moral pour la dernière promotion des diplômés des universités prestigieuses, qui risquent d’être attirés par des notions telles que l’éco-socialisme ? Malgré la montée du « tech-lash » contre les FAANG, les penseurs capitalistes continuent de regarder la Silicon Valley et sa culture avec une lueur d’espoir. Malgré tous ses problèmes, la Silicon Valley reste un puissant laboratoire de nouvelles solutions, peut-être meilleures . Aucun autre secteur n’occupe une place aussi importante dans l’imaginaire capitaliste occidental et n’offre un terrain aussi prometteur pour les mythologies régénératrices.

Une nouvelle école de pensée a commencé à se pencher sur la manière dont l’économie mondiale pourrait être repensée autour des dernières innovations numériques afin d’introduire un minimum d’équité. Le « New Deal on Data » (nouvel accord sur les données), terme apparu dans un document présenté à Davos en 2009 , est l’équivalent néolibéral du Green New Deal dans le monde technologique, mais ne nécessite aucune dépense publique.¹ Il envisage de formaliser les droits de propriété autour des biens immatériels, afin que les individus puissent « posséder » les données qu’ils produisent. L’un des avantages pour ses partisans est que ce « new deal » favorable au marché pourrait contribuer à prévenir d’autres tentatives visant à imaginer les utilisateurs comme autre chose que des consommateurs passifs de technologies numériques ; ceux-ci pourraient alors profiter de leur nouveau statut d’entrepreneurs dynamiques dans le domaine des données, mais ne devraient aspirer à rien d’autre. Le New Deal on Data a recueilli un soutien politique considérable : de la Commission européenne aux Nations unies, de nombreuses institutions mondiales sont convaincues qu’une telle initiative en faveur de l’« équité » est importante pour garantir l’avenir du capitalisme numérisé.

Le juriste autrichien et ancien entrepreneur à succès dans le domaine des logiciels, Viktor Mayer-Schönberger, est en partie responsable d’avoir implanté le rêve du « salut par les données » dans l’imaginaire capitaliste. Son best-seller Big Data (2013), ouvrage de référence sur le sujet, coécrit avec un rédacteur de The Economist, présentait une thèse simple : les quantités massives de données actuellement collectées et analysées par quelques entreprises visionnaires allaient donner naissance à de nouveaux modèles économiques et détruire les modèles existants ; une disruption était imminente, les profits assurés.² Cinq ans plus tard, le dernier ouvrage de Mayer-Schönberger, Reinventing Capitalism in the Age of Big Data (Réinventer le capitalisme à l’ère du Big Data), partage certaines caractéristiques avec cet ouvrage précédent. Coécrit avec un autre contributeur de l’Economist, le journaliste économique allemand Thomas Ramge, il utilise une prose claire et riche en anecdotes pour documenter une autre grande tendance – « aussi importante que la révolution industrielle » – tout en formulant des recommandations pragmatiques à l’intention des entreprises et des décideurs politiques. Mais Reinventing Capitalism a une ambition bien plus grande, comme le suggère le titre original allemand du livre, Das Digital. Selon eux, Das Kapital est dépassé : une fois utilisé efficacement dans toute l’économie, le Big Data ne se contentera pas de réinventer le capitalisme – le titre anglais est trop modeste sur ce point – mais y mettra fin. « Il est peut-être temps de tourner la page de l’histoire et d’éliminer officiellement le terme « capitalisme » », proclament-ils.³ À la place du capital financier et des entreprises, les marchés riches en données permettront aux êtres humains de travailler directement les uns avec les autres. Plus radicalement, les données supplanteront le système des prix en tant que principe organisateur principal de l’économie.

Le système des prix constitue une cible étrange pour un ouvrage qui est indéniablement pro-capitaliste. La fixation des prix par le marché est depuis longtemps louée pour sa capacité à permettre des formes complexes de coordination sociale avec peu ou pas de planification centrale. À partir des années 1920, dans ce qui sera plus tard connu sous le nom de débat sur le calcul socialiste, Mises et Hayek ont célèbrement soutenu, contre leurs adversaires de gauche, que c’était l’absence de système de prix qui avait condamné la planification centrale socialiste. Dépourvus d’informations en temps réel sur l’évolution des goûts des consommateurs, l’utilisation la plus avantageuse des ressources et les fluctuations de l’offre de produits intermédiaires, les planificateurs centraux avaient peu de chances d’ajuster leurs modèles assez rapidement pour suivre l’évolution rapide du monde. De nombreux socialistes, en particulier après l’effondrement de l’Union soviétique, ont trouvé cet argument convaincant, reconnaissant une faille technologique inhérente à la conception socialiste. Comme l’a écrit G. A. Cohen dans son dernier livre, « le principal problème auquel est confronté l’idéal socialiste est que nous ne savons pas comment concevoir les mécanismes qui le feraient fonctionner ».⁴

Les contre-arguments récents de la gauche ont généralement consisté à souligner que les entreprises capitalistes modernes les plus prospères, d’Amazon à Walmart, excellent dans la planification ; l’avènement du retour d’information numérique rendra ces techniques encore plus répandues. Si les capitalistes peuvent planifier, pourquoi les socialistes ne le peuvent-ils pas ?⁵ L’argument contraire, selon lequel le Big Data entrave le fonctionnement du système des prix, a également été avancé : certains observateurs vont jusqu’à affirmer que les signaux de prix des marchés actuels saturés de données, où les capital-risqueurs, les fonds souverains et les plateformes technologiques aux moyens financiers considérables, subventionnent les services à un point tel que personne ne sait vraiment ce qu’ils coûtent, ressemblent à ceux du système soviétique dans les années qui ont précédé son effondrement final.⁶ D’où le surnom « Gosplan 2.0 ». (Dans sa structure, cet argument n’est pas sans rappeler les accusations des économistes autrichiens contre les effets de distorsion de l’assouplissement quantitatif sur les prix des actifs.)

Dans ce qui suit, je reviendrai sur le débat sur le calcul socialiste, dans l’espoir de le revitaliser, en explorant certaines des façons dont les participants ont conçu les relations entre la connaissance, le prix et la coordination sociale, et comment leurs référents ont pu changer à l’ère du big data. Je proposerai ensuite des pistes sur lesquelles le développement d’une « infrastructure de rétroaction » numérique offre à la gauche l’occasion de proposer de meilleurs processus de découverte, de meilleures solutions à l’hypercomplexité de l’organisation sociale dans des environnements en rapide évolution, et de meilleures correspondances entre la production et la consommation que ne le permettaient la solution de Hayek (la concurrence du marché et le système des prix). Mais tout d’abord, convient d’analyser plus en détail les thèses de Reinventing Capitalism, car leurs insuffisances mêmes sont souvent symptomatiques et donc éclairantes.

1. Réinventer le capitalisme, vraiment ?

Si le mécanisme des prix a été un moyen efficace de coordination sociale, Mayer-Schönberger et Ramge affirment qu’il a toujours eu ses lacunes. La technologie numérique a non seulement rendu celles-ci visibles, mais elle a également fourni une méthode alternative plus efficace de coordination sociale. Selon les auteurs, le système des prix est un instrument grossier. Il réduit les préférences complexes et multidimensionnelles des acteurs du marché à un simple chiffre, éliminant souvent les nuances et les détails, ce qui peut conduire à des transactions sous-optimales. Les consommateurs deviennent la proie facile de marketeurs rusés, qui les manipulent pour leur faire acheter des choses dont ils n’ont pas besoin simplement parce que le prix, se terminant par un 9, donne l’impression que le produit a été soldé.

Mais les progrès des technologies de l’information et des données peuvent éliminer ces inefficacités. Reinventing Capitalism appelle à une « relance du marché », alimentée par les données. Il n’est plus nécessaire de réduire une myriade de faits hétérogènes à la contrainte des prix, alors que les puces informatiques peuvent communiquer ces faits directement. Les acteurs du marché s’appuieront de plus en plus sur les données, et non sur les prix, pour coordonner leurs activités, découvrir de nouveaux créneaux auparavant invisibles et stimuler l’efficacité globale du marché.

Les auteurs esquissent le paysage d’une utopie consumériste riche en données. L’avantage des marchés numériques par rapport aux marchés analogiques est qu’ils permettent aux deux parties d’une transaction de spécifier de nombreux critères de mise en relation qui vont bien au-delà du prix. BlaBlaCar, par exemple, la société française de covoiturage, permet aux passagers de préciser le degré de conversationnel [the chattiness] de leur trajet, une information difficile à intégrer dans un prix. Les récentes avancées technologiques qui réduisent le coût d’extraction et de catégorisation des données à partir de fichiers complexes tels que les vidéos ont permis aux acheteurs et aux vendeurs de se trouver plus facilement. Les algorithmes de mise en relation peuvent désormais traiter de grandes quantités de données à l’aide de critères très précis. Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent déduire nos préférences par l’observation et la corrélation, sans que nous ayons à les énumérer. Reinventing Capitalism prévoit de nouvelles applications qui analyseront l’ensemble de nos profils de données en temps réel et utiliseront l’intelligence artificielle pour recommander des commerçants, des produits et des services sur mesure :

supposons, par exemple, que vous recherchiez une nouvelle poêle à frire. Un système adaptatif, installé peut-être sur votre smartphone, accède à vos données d’achat passées pour déterminer que vous avez acheté une poêle pour cuisinières à induction la dernière fois, et que vous en avez laissé une critique mitigée. En analysant cette évaluation, le système comprend que le revêtement de la poêle est très important pour vous et que vous préférez un revêtement en céramique… Fort de ces préférences, il recherche ensuite les offres les plus adaptées sur les marchés en ligne, en tenant même compte de l’empreinte carbone de la livraison (car il sait à quel point cela vous préoccupe). Il négocie automatiquement avec les vendeurs et, comme vous êtes prêt à payer par virement bancaire, il obtient une remise. D’un simple clic, votre transaction est terminée.⁷

Grâce aux systèmes de crédit basés sur les données, le problème récurrent du capitalisme, à savoir la sous-consommation, appartiendra au passé. Si l’économie s’effondre, un « système adaptatif » pourra obtenir un prêt pour vous et acheter ce que vous voulez, garantissant ainsi aux investisseurs que les consommateurs n’ont pas perdu confiance. Au-delà de cela, les marchés riches en données profiteront aux consommateurs en éliminant les inefficacités, par exemple sur les marchés de l’énergie, où les services publics empochent actuellement des frais élevés en exploitant les asymétries d’information entre eux et leurs clients.

De la finance aux données ?

Reinventing Capitalism admet que le monopole actuel sur les « données de rétroaction » générées lors des transactions entre les plateformes de mise en relation et leurs clients constitue un obstacle à la « transformation capitale » du consumérisme démocratique que le Big Data devrait apporter. Les informations restent entre les mains de quelques grandes entreprises, même si elles ont une valeur immense pour d’autres acteurs économiques. Les auteurs proposent de résoudre le problème par une autre variante du « New Deal on Data » : les entreprises technologiques devraient être contraintes par la loi de partager (certaines) données de rétroaction avec d’autres start-ups et acteurs publics. « Un mandat progressiste de partage des données garantirait un accès complet mais différencié aux données de rétroaction et maintiendrait le choix et la diversité dans l’aide à la décision. »⁸ Cette idée a été bien accueillie en Autriche, pays natal de Mayer-Schönberger, où le gouvernement de droite övp-fpö en a fait l’une de ses propositions phares lors de la présidence autrichienne du Conseil européen en 2018.⁹

Quant à l’élimination du « capitalisme », elle semble principalement concerner les activités des institutions financières en contact avec les consommateurs, qui, selon les auteurs, seront perturbées par les start-ups riches en données. Wall Street n’a pas à trembler. En effet, Reinventing Capitalism est remarquablement avare en informations sur la dynamique du capitalisme tel qu’il existe réellement, préférant le décrire comme une simple agrégation d’activités menées par des « capitalistes financiers », c’est-à-dire des institutions telles que les banques traditionnelles qui prospèrent grâce à l’argent, et non aux données. Les institutions plus récentes et plus agiles sont supposées fonctionner différemment ; leurs activités sont regroupées sous le terme de « capitalisme des données ». Les auteurs affirment que « à mesure que les marchés s’enrichissent en données, il devient moins nécessaire de signaler avec de l’argent » et que, lorsque l’argent ne « jouera plus le premier rôle », les banques et autres intermédiaires financiers devront recentrer leurs modèles économiques, entraînant un passage « de la finance au capitalisme des données ». En effet :

Avec l’avancée de l’économie de marché grâce aux données, nous ne pouvons plus qualifier l’avenir de « capitaliste » au sens d’une concentration du pouvoir entre les mains des détenteurs d’argent. Ironiquement peut-être, en dévalorisant le rôle de l’argent, les marchés axés sur les données donnent tort à Karl Marx, et non à Adam Smith.¹⁰

Selon cette interprétation, le capitalisme n’est qu’une liste de ce que font les capitalistes. Cette analyse du capitalisme en tant que système, avec une histoire, un présent et une logique perceptible (celle de la concurrence) qui impose des contraintes importantes à son évolution future, n’a guère de sens.

Reinventing Capitalism est l’un des nombreux ouvrages récents qui prétendent analyser les changements massifs déclenchés par l’émergence de nouveaux modèles commerciaux à forte intensité de données dans le contexte analytique plus large du capitalisme contemporain. L’ouvrage The Age of Surveillance Capitalism (L’ère du capitalisme de surveillance) de Oshana Zuboff en est peut-être l’exemple le plus marquant ; un autre est World After Capital (Le monde après le capital), publié en ligne par le capital-risqueur germano-américain Albert Wenger (cité de manière très élogieuse par Mayer-Schönberger et Ramge).¹¹ Faute d’une conception solide, théoriquement et historiquement fondée du capitalisme, ces textes suivent la même trajectoire narrative : les auteurs commencent par choisir une étape antérieure — le « capitalisme financier » pour Mayer-Schönberger et Ramge, le « capitalisme militant » pour Zuboff, le capitalisme de « l’ère industrielle » pour Wenger — puis ils déploient le deus ex machina des technologies de l’information, du Big Data, de l’apprentissage automatique, voire (dans le cas de Wenger) de « l’universalité du calcul à coût marginal nul » . Tous trois concluent que le stade actuel du capitalisme – « capitalisme des données » (Mayer-Schönberger et Ramge), « capitalisme de surveillance » (Zuboff), post-capitalisme de « l’ère de la connaissance » (Wenger) – s’écarte radicalement du précédent, et que les changements drastiques dans les technologies de l’information expliquent cette transition. Ils ne se réfèrent à l’histoire récente que de manière très sélective, principalement pour étayer leur schéma présentiste en deux étapes. Les conséquences analytiques et politiques varient. Zuboff n’a pas grand-chose de positif à dire sur l’ère du « capitalisme de surveillance », tandis que Reinventing Capitalism se termine par une lecture presque religieuse du pouvoir thérapeutique des données et de l’information, qui guérira les maux du capitalisme contemporain et restaurera l’efficacité du marché.

FinTech et concurrence capitaliste

Reste à voir si cette fable du consumérisme riche en données s’avérera efficace en tant qu’idéologie légitimante. Sur le plan analytique, cependant, elle est extrêmement faible, ce qui oblige les auteurs à déformer les positions de leurs adversaires présumés. Ainsi, Reinventing Capitalism affirme que Marx soutenait que l’argent gouverne le monde ; maintenant que les données gouvernent le monde, selon leur raisonnement, les analyses marxistes ne s’appliquent plus. Marx n’a bien sûr jamais rien dit de tel. Au contraire, il estimait que l’impératif de l’accumulation du capital face à une concurrence constante était la clé, et non l’argent en tant que tel. L’argent était une étape inévitable dans le processus d’accumulation : il n’a jamais « joué le premier rôle », contrairement au capital. Pour Marx, l’accumulation du capital était inconcevable sans la production de marchandises. Même en tenant compte des nouveautés du capitalisme mondial actuel, où les produits financiers complexes semblent avoir perdu leur référence dans l’économie réelle, il serait difficile de conclure que la prolifération des produits et services numériques à forte intensité de données modifie fondamentalement les conditions et la dynamique de l’accumulation du capital.

Pour prouver que Marx avait tort, Reinventing Capitalism devrait montrer que le monde du capitalisme des données et des start-ups « FinTech » (services financiers basés sur la technologie ; par exemple, les prêteurs exclusivement numériques qui utilisent les données personnelles pour déterminer la solvabilité) n’est pas soumis aux mêmes pressions que le secteur financier traditionnel qu’il est censé remplacer. Les auteurs ne font aucune tentative en ce sens, et il n’est pas difficile de comprendre pourquoi : il y a peu d’évolutions dans le monde de la FinTech qui ne puissent s’expliquer par les impératifs de la concurrence capitaliste, comme le confirme un examen même superficiel de la relation entre les deux secteurs. Les grandes banques — ambassadrices de poids d’un capitalisme financier prétendument dépassé — dépensent des sommes considérables dans la technologie : le budget technologique de Citigroup s’élevait à 8 milliards de dollars en 2019, celui de Wells Fargo à 9 milliards, celui de Bank of America à 10 milliards et celui de JP Morgan a atteint 11 milliards. Ces chiffres sont impressionnants, comparables à ceux des géants de la technologie eux-mêmes. En effet, les dix plus gros investisseurs américains dans la technologie l’année dernière étaient des banques et des entreprises technologiques, auxquelles s’ajoute Walmart.¹² JP Morgan a mis en place une équipe d’IA bien fournie à New York et un campus FinTech de 1 000 personnes en Californie, ce qui suggère qu’elle est à la pointe de l’innovation. Palo Alto accueille désormais également le BlackRock Lab for Artificial Intelligence.

Une analyse plus approfondie révèle toutefois que la majeure partie des dépenses technologiques des banques est consacrée à la maintenance des systèmes existants, plutôt qu’à la recherche et au développement proprement dits. Après de multiples fusions et migrations de systèmes, leurs équipements et logiciels existants sont devenus prohibitifs, ce qui a entraîné de nouvelles fusions afin de réduire les coûts d’investissement technologique. Cela a été un facteur déterminant dans la récente alliance de 66 milliards de dollars entre SunTrust et BB&T, qui, selon le PDG de Citigroup, était « principalement motivée par la nécessité d’atteindre une certaine échelle pour pouvoir investir dans la technologie et la mettre en œuvre ». Citigroup, en revanche, disposait déjà de cette échelle.¹³ Comme on pouvait s’y attendre, une étude récente sur les dépenses technologiques montre que les grandes banques investissent non seulement plus que leurs concurrentes plus petites, mais ont également tendance à dépenser davantage dans les technologies de pointe que dans la maintenance, notamment en raison de leur taille et de leurs réserves de trésorerie plus importantes.¹⁴ À l’exception des technologies elles-mêmes, rien dans ce paysage n’aurait semblé étranger ou étrange à Marx.

Considérons également la dynamique commerciale du monde des FinTech. Selon une estimation, les investissements dans les FinTech ont atteint en 2018 le montant record de 112 milliards de dollars.¹⁵ Il n’est pas difficile de deviner pourquoi : ce secteur promet des profits qui pourraient un jour être aussi astronomiques que ceux des banques traditionnelles — JP Morgan a enregistré un bénéfice net de 32,5 milliards de dollars en 2018, soit un peu plus que les 31 milliards de dollars d’Alphabet — mais à des coûts considérablement inférieurs, car il ne sera pas nécessaire de payer pour l’intégration et la maintenance de systèmes technologiques obsolètes. Les taux de rentabilité globaux devraient donc monter en flèche. Si Reinventing Capitalism reconnaît l’importance pour le secteur FinTech de ne pas supporter de coûts hérités élevés, les auteurs l’attribuent à tort à la phase unique du « capitalisme des données ». Mais les invasions de nouveaux venus armés de technologies plus rapides et moins coûteuses ont toujours été une caractéristique régulière de la concurrence capitaliste, le cloud computing et l’infrastructure de données étant ce qu’une branche de l’économie marxiste reconnaîtrait comme le « capital régulateur » de cette industrie particulière.

Sans surprise, et en parfaite conformité avec la théorie de Marx sur la concurrence sur le marché, les entreprises en place font de leur mieux pour se défendre contre ces assauts, souvent en rachetant les jeunes challengers. L’acquisition en 2017 par JP Morgan de WePay, un leader des paiements numériques, était exactement ce qu’une entreprise de cette taille était censée faire dans ces circonstances. Les perturbateurs FinTech d’aujourd’hui seront eux-mêmes confrontés dans un avenir proche à l’arrivée de techniques de production encore plus efficaces et à leur utilisation comme arme par la prochaine génération de start-ups. À ce moment-là, Mayer-Schönberger et Ramge devront probablement inventer une troisième étape : une sorte de capitalisme post-données.

Pourquoi faire tout cela, alors que le concept existant de capitalisme, dans toute sa richesse analytique, permet déjà de telles transitions ? Peut-être parce que fonctionner avec ce concept signifierait concevoir le capital comme un système et comme une relation sociale, et non pas seulement comme un stock de biens physiques et immatériels disponibles pour la production, comme les économistes néoclassiques ont tendance à l’imaginer. Étant donné la réticence de Mayer -Schönberger et de ses semblables à le faire, même dans un contexte d’inquiétudes croissantes quant à l’orientation du système capitaliste, nous risquons de voir apparaître une nouvelle vague de livres qui, sous le couvert de traiter de l’avenir du capitalisme, ne proposent au mieux que des descriptions des régularités observées dans la manière dont les entreprises capitalistes élargissent leurs stocks de capital pour y inclure les données. On nous invite à croire que le comportement futur de ces entreprises équivaut ni plus ni moins à l’avenir du capitalisme lui-même. Si cela vaut un peu mieux que les contes de fées sur la concurrence parfaite et l’équilibre du marché racontés par les économistes néoclassiques, l’utilité pratique et politique de ces idées est minime, car elles ignorent les facteurs fondamentaux qui déterminent le comportement même des entreprises capitalistes individuelles que leurs théories prétendent expliquer. La première grande dichotomie de Reinventing Capitalism, « données contre argent », semble indéfendable. Mais qu’en est-il de la deuxième dichotomie, entre prix et information ? Ici, l’évaluation est un peu plus délicate et nécessitera un détour par l’économie classique et néoclassique, avec leurs idées contrastées sur l’information, les prix et la concurrence – et en particulier, une lecture attentive de Hayek. Reinventing Capitalism est très léger sur la théorie économique, et on ne sait jamais très bien quel cadre — classique, néoclassique, autrichien ?— inspire l’insistance des auteurs sur l’obsolescence des prix et l’ascendant des données. On peut néanmoins essayer de le déduire.

2. L’information et le système des prix

Le cadre néoclassique repose sur des hypothèses assez douteuses concernant les prix et l’information, conséquence de sa vision surréaliste de la concurrence. Un marché parfaitement concurrentiel, exempt de toute barrière à l’entrée, est supposé être divisé entre des vendeurs et des acheteurs qui acceptent les prix, tous dotés d’une connaissance parfaite. Dans cette lecture, « La concurrence » n’est pas un processus qui se déroule dans le temps, mais simplement une étiquette descriptive ou un instantané, utilisé pour désigner un équilibre existant. Dans le cadre d’une concurrence parfaite, les informations supplémentaires ne peuvent jouer aucun rôle dans les échanges commerciaux, car tout ce qui peut être connu est déjà connu : les acteurs du marché possèdent une connaissance parfaite. Dans ce cadre, les prix suffisent, même s’ils restent quelque peu mystérieux : ils sont le produit du processus exotique du tâtonnement, ou essai-erreur, qui établit une adéquation entre l’offre et la demande (introduit à l’origine dans la théorie économique par Léon Walras dans les années 1870).

Les néoclassiques ont depuis longtemps admis que la concurrence peut être imparfaite : les barrières à l’entrée sur le marché, par exemple, ou l’émergence d’entreprises monopolistiques, peuvent rendre la concurrence « imparfaite », même si ces complications ne confèrent pas davantage de dynamisme à la notion néoclassique de « concurrence ». Il peut également y avoir des lacunes liées aux flux d’informations. Au cours des cinquante dernières années, cette idée a donné naissance à tout un domaine, connu sous le nom d’ « économie de l’information », qui étudie comment diverses asymétries d’information — l’exemple le plus célèbre étant celui des vendeurs et des acheteurs de voitures d’occasion — nuisent à l’efficacité du marché. Une fois ces asymétries résolues, par le biais de politiques publiques ou de contrats privés, les inefficacités existantes devraient disparaître, rapprochant la concurrence de son état d’équilibre « parfait ».

Quel est le lien entre l’information et les prix dans le cadre d’une « concurrence imparfaite » ? Les vendeurs peuvent en savoir plus qu’ils ne le laissent entendre sur l’état d’une voiture d’occasion (un « citron », dans le jargon des concessionnaires automobiles) ; c’est parce qu’ils cachent cette information que le prix du marché peut être aussi élevé. Pour la plupart des économistes, le problème réside dans les marchés pauvres en données, et non dans ceux riches en données. Les auteurs de Reinventing Capitalism, en revanche, considèrent que la dimension nouvelle et riche en données des transactions de marché est une caractéristique permanente de tous les échanges économiques ; cette abondance de données n’apparaît pas uniquement dans des conditions imparfaites. Elle est plutôt présente dans le cadre des transactions quotidiennes où aucune asymétrie d’information n’est censée exister. Mais si, en l’absence de toute imperfection, le prix d’un produit ne reflète pas pleinement son utilité pour un groupe de consommateurs excentriques, la force des marchés devrait, en théorie, le ramener à son juste niveau.

Pour défendre l’existence d’une dimension entièrement nouvelle des échanges de marché, jusqu’alors méconnue par la théorie économique néoclassique, il faut s’écarter radicalement de certaines de ses hypothèses fondamentales mais limitantes. Cela semble ne laisser aux auteurs qu’une seule voie possible : une théorie de la concurrence qui ne présuppose pas une connaissance parfaite et ne s’obstine pas à rechercher l’équilibre. Il s’agit bien sûr de la théorie classique de la concurrence familière à Smith, Ricardo et Marx, récemment révisée et mise à jour par Anwar Shaikh dans Capitalism: Competition, Conflict, Crises.¹⁶ Hayek, en l’occurrence, souscrivait à bon nombre des postulats de cette théorie.

Au cours de ses dernières décennies, il l’a même utilisée pour élever la concurrence au rang de dispositif universel de gouvernance grâce auquel de nouvelles connaissances – telles que les dernières tendances en matière de consommation ou les techniques de production – sont « découvertes ». Avant ce tournant politique, cependant, Hayek a écrit de nombreuses pages, la plupart pendant le débat sur le calcul socialiste, explorant la nature exacte de la relation entre les prix et l’information. La plupart de ses adversaires socialistes à Vienne étaient fermement ancrés dans le camp néoclassique. Si le marxisme, comme ils le croyaient, fournissait aux capitalistes l’appareil théorique permettant de saisir la dynamique existante du capitalisme, alors l’économie néoclassique, avec son penchant pour l’analyse mathématique rationnelle, fournirait aux sociaux-démocrates les ressources intellectuelles nécessaires pour concevoir la dynamique future du socialisme.¹⁷ Le désaccord de Hayek avec ses homologues socialistes n’était donc pas seulement idéologique, mais aussi méthodologique ; sur les questions de concurrence, ses opinions, façonnées par la tradition classique, étaient plus proches de celles de Marx que de celles, par exemple, d’Oskar Lange.

Dans Reinventing Capitalism, Hayek apparaît comme le porte-drapeau de l’obsession des économistes pour le système des prix en tant que vecteur efficace d’information. Une lecture rapide du célèbre essai de Hayek de 1945, « The Use of Knowledge in Society », pourrait le suggérer. En affirmant que le système des prix permet à des acteurs économiques disparates de coordonner leurs activités, ne chantait-il pas les louanges de la supériorité du système des prix sur la planification centrale ? « La profonde appréciation de Hayek pour les prix repose sur le fait que, lorsque les partenaires commerciaux négocient, ils doivent prendre en compte toutes les informations dont ils disposent, y compris leurs priorités et leurs préférences, et les condenser en un seul chiffre », affirment Mayer-Schönberger et Ramge. C’est contre ces opinions présumées de Hayek qu’ils montent leur propre argument selon lequel la technologie peut désormais fournir plus d’informations que les prix, car il n’est plus nécessaire de condenser les informations , mais simplement les utiliser.

Connaissances non liées aux prix

Dans quelle mesure leur description des opinions de Hayek est-elle exacte ? Tout d’abord, l’idée que les prix sont fixés dans le cadre d’un dialogue ordonné entre deux partenaires commerciaux, et non à la suite d’une myriade de forces et de considérations du marché, est une hérésie walrasienne que Hayek n’aurait jamais approuvée. Deuxièmement, Reinventing Capitalism répète l’erreur de nombreux économistes néoclassiques en réponse à l’essai de Hayek de 1945, en ne voyant pas que sa vision dynamique de la concurrence n’est pas la même que leur version statique. La conception de Hayek tient compte des pratiques et des institutions qui façonnent la bataille concurrentielle avant qu’une vente ne soit effectuée et que le prix associé ne soit enregistré. Les néoclassiques supposent souvent que, pour Hayek, le système des prix est le seul endroit où l’information peut résider : elle est là, ou elle n’est nulle part. Cela revient à se tromper deux fois sur Hayek : premièrement, en traitant le système des prix comme un simple « vecteur » d’information, et ensuite en supposant qu’il s’agit du seul vecteur de ce type dans le système capitaliste. Il s’agit là de deux interprétations erronées courantes qui découlent d’une lecture très sélective de l’œuvre de Hayek, limitée dans la plupart des cas à « L’utilisation de la connaissance », et qui ignorent tout ce qu’il a écrit sur la concurrence.

Le système des prix « transmet »-t-il des connaissances ? Pas vraiment. Un titre plus approprié pour le célèbre essai de Hayek serait « La non-utilisation de la connaissance dans la société », car il insiste sur le fait que le système des prix fonctionne si bien précisément parce que les acteurs économiques n’ont pas besoin d’en savoir beaucoup sur le monde pour y agir efficacement.¹⁸ Les prix ne transmettent pas de connaissances, du moins pas d’un bout à l’autre du marché.

Ils n’ont d’ailleurs pas besoin de le faire : dès lors qu’un acteur économique découvre un ensemble de faits qui modifient son évaluation d’une marchandise, les effets de cette réévaluation se propagent dans tout le système, faisant monter ou baisser le prix de la marchandise, sans que personne d’autre n’ait besoin de connaître la nature exacte de ces nouveaux faits. Si le système des prix transmet quelque chose, c’est les positions actuelles — dont beaucoup sont fondées sur des perceptions erronées du présent et de l’avenir — de tous les acteurs économiques les uns par rapport aux autres : c’est comme une vue aérienne d’une bataille militaire en cours. Il est trivial de dire que cet instantané contient et communique des « connaissances », mais ces « connaissances » ne sont certainement pas la somme totale, à désagréger et à réorganiser à volonté, des « connaissances » individuelles de ceux qui participent à la bataille.

Un mécanisme aussi élégant et léger en informations que le mécanisme des prix ne peut fonctionner que parce qu’une grande partie de la complexité réelle de la concurrence est gérée et réduite ailleurs dans le système économique. Tout d’abord, il s’appuie sur les normes, les coutumes et les règles plus larges du capitalisme, depuis longtemps intériorisées par les acteurs du marché, par exemple la compréhension que la réduction des coûts est une tactique importante pour survivre dans un marché concurrentiel. Cela réduit l’éventail des réponses possibles et facilite la coordination sociale : tant que la recherche de la rentabilité reste l’objectif primordial de l’ensemble du système, tout le monde sait à quoi s’attendre. Bien sûr, si cette condition ne s’applique pas, le système des prix perd immédiatement son pouvoir de coordination, car les variations de prix deviennent illisibles, tout comme la vue aérienne du champ de bataille devient incompréhensible si l’un des camps se déclare soudainement pacifiste. Le système des prix peut accomplir tant de choses avec si peu précisément parce que les acteurs économiques n’ont pas besoin de consulter un manuel ou leur thérapeute pour savoir quoi faire lorsque les prix changent. Lorsque les économistes autrichiens répondent aux défenseurs actuels de la planification centrale en faisant remarquer que tout système non capitaliste, même s’il s’appuie sur la puissance du Big Data, ne peut surpasser l’efficacité du système des prix que s’il crée également de nouveaux modes de comportement et cadres de référence, ils ont raison.

Deuxièmement, outre le système des prix, la société capitaliste dispose également de systèmes permettant de communiquer des informations plus larges, autres que les prix, qui façonnent la dynamique de la concurrence avant que l’échange commercial n’ait lieu. Hayek a souligné le rôle de la publicité et de la presse, ainsi que des mécanismes plus informels. « La concurrence, écrivait-il, est dans une large mesure une concurrence pour la réputation ou la bonne volonté » ; elle est « essentiellement un processus de formation de l’opinion : en diffusant l’information, elle crée l’unité et la cohérence du système économique que nous présupposons lorsque nous le considérons comme un marché unique ».¹⁹ Le système de connaissances, ce canal de communication secondaire, est ce qui assure la coordination sociale même lorsque notre connaissance des produits réels est faible ou inexistante. Si cela ressemble à la dimension « riche en données » des marchés « découverte » par les auteurs de Reinventing Capitalism, c’est parce que c’est le cas : l’existence du système de connaissances ne peut surprendre que les économistes néoclassiques qui construisent leurs modèles en ignorant l’étape cruciale de l’activité économique où cette « richesse en données » est d’une importance capitale. D’un point de vue hayekien, l’économie numérique ne fait que formaliser et améliorer les processus antérieurs de formation de l’opinion, en facilitant la mise à jour en temps réel de la réputation des acteurs du marché ou simplement en alertant les clients, via une notification sur leur téléphone, du lancement d’un nouveau service de taxi où le chauffeur serait heureux de siffler la mélodie préférée du client.

Affirmer qu’il faut choisir entre le système des prix et le système de connaissances — ou que ce dernier, sous la forme du Big Data, supplante désormais le premier, c’est méconnaître fondamentalement la vision de Hayek sur le fonctionnement du système capitaliste. Le fait que les prix aient une signification informationnelle pour les acteurs du marché – signification qui dépend elle-même de leur internalisation des lois fondamentales du capitalisme – ne les empêche pas d’acquérir d’autres formes d’information, avant le moment de l’échange, pendant la phase cruciale de la « concurrence réelle ». À l’instar des économistes néoclassiques, les auteurs de Reinventing Capitalism éliminent cette étape préalable de leur conception de l’échange. Ils affirment donc que les prix doivent condenser toutes les informations disponibles, ce qui, bien sûr, est impossible. L’hypothèse de départ du livre est la conséquence logique de la tentative d’intégrer la vision dynamique de la concurrence de Hayek dans un cadre néoclassique statique et, en découvrant qu’elle ne s’y intègre pas, postuler que nous avons besoin d’un autre terme, plus adapté à l’information, pour désigner le « capitalisme ».

Des planificateurs socialistes aux technocrates du marché

L’essai de Hayek de 1945 a eu un effet profond sur le développement de l’économie moderne.²⁰ Jusqu’à sa parution, le débat sur le calcul socialiste était largement considéré comme ayant été remporté par les opposants socialistes de Mises et Hayek, Oskar Lange au premier rang desquels , qui prônaient une approche mixte, selon laquelle les directeurs d’usine seraient autorisés à trouver le « juste » prix à facturer pour leurs produits par un apprentissage par essais et erreurs sur le marché, tandis que le Comité central de planification fixerait les prix des intrants. En réalité, Mises et Hayek n’avaient pas vraiment modifié leurs arguments au cours du débat. Mais leurs adversaires sociaux-démocrates, attachés à l’économie néoclassique, ont d’abord considéré que leur argument portait sur la difficulté de calculer les niveaux de prix appropriés à partir des données disponibles, et non sur la difficulté de collecter et de mettre à jour les données, qui ne sont jamais automatiquement « données » . Mises et Hayek, avec plus ou moins de clarté et d’insistance, avaient toujours insisté sur ce point, mais il a fallu l’essai de Hayek pour faire passer le message.

Néanmoins, les économistes néoclassiques ont encore mal interprété l’essai de Hayek. Leurs préjugés théoriques sur la concurrence parfaite les ont amenés à conclure que Hayek voulait simplement dire que le système des prix pouvait collecter et traiter les données nécessaires au fonctionnement d’une économie beaucoup plus efficacement qu’un système basé sur la planification centrale.²¹ Mais pour Hayek, il ne s’agissait pas seulement de savoir dans quelle mesure chaque système pouvait collecter les mêmes données de manière efficace. Il n’y avait aucune équivalence entre les données traitées par les deux systèmes : le système des prix ne fonctionnait aussi efficacement que parce que le capitalisme faisait le reste. Ces interprétations erronées de Hayek, fréquentes chez les économistes néoclassiques sociaux-démocrates de l’après-guerre, visaient à formaliser ses idées sur le rôle informatif du système des prix dans le cadre néoclassique. Ces formalisations ont finalement permis aux successeurs d’Oskar Lange et d’Abba Lerner de montrer que le système des prix n’était aussi efficace que Hayek l’avait affirmé que dans des conditions très spécifiques.

La tâche de ces planificateurs progressistes, désormais confortablement installés dans les institutions universitaires de la guerre froide, est ainsi passée de l’objectif audacieux initial de concevoir des environnements non marchands à la tâche plus pragmatique de repenser les environnements marchands afin de les rendre plus efficaces. Les planificateurs n’auraient plus à s’occuper de fixer les prix des intrants ou les quotas de production, comme l’auraient préconisé les générations précédentes d’économistes socialistes ; ils s’appuieraient plutôt sur des techniques mathématiques avancées et la théorie des jeux pour agir sur les dimensions informationnelles nouvellement découvertes de l’activité économique afin de créer les conditions optimales. Si, par exemple, certains acteurs du marché avaient de bonnes raisons de cacher leurs véritables préférences, empêchant ainsi une transaction potentielle d’avoir lieu, quel type d’institution avancée – une vente aux enchères, peut-être – pourrait être conçue afin de les révéler ?

Ces idées sur la malléabilité informationnelle des marchés ont donné lieu à des programmes de recherche entièrement nouveaux, portant des noms tels que « conception de mécanismes » et « conception des marchés ». Quel était le rapport avec le socialisme ? Très peu : tout ce qui restait du radicalisme antérieur était la figure du planificateur qui, sans véritable planification à réaliser, renaissait désormais sous la forme d’un économiste technocratique capable de construire des marchés à la demande. Alors que Hayek, dans sa première contribution au débat sur le calcul socialiste, établissait une distinction explicite entre l’économiste — protagoniste d’une économie de marché , et l’ingénieur, protagoniste d’une économie planifiée de manière centralisée, le consensus post-hayekien en économie néoclassique a donné lieu à un étrange mélange des deux.²² Et à mesure que le monde s’est numérisé, la création de nouveaux marchés, ainsi que la réparation des marchés existants, sont devenues plus faciles et moins coûteuses : il est désormais possible d’agir à distance sur les dimensions informationnelles des échanges commerciaux, grâce aux plateformes numériques.

Reinventing Capitalism s’inscrit pleinement dans cette tradition intellectuelle de « conception des marchés », un fait que les auteurs reconnaissent vaguement en situant leur argumentation par rapport aux travaux de l’économiste de Stanford Alvin Roth, praticien de la « conception des marchés » et lauréat du prix Nobel. Son ouvrage court et non académique sur le sujet, Who Gets What—and Why (2015) , a contribué à populariser davantage ce domaine. Lu attentivement, il fournit des indications utiles sur la direction que sont susceptibles de prendre les concepteurs de marchés numériques.²³ Célébrant « la capacité croissante des économistes à devenir des ingénieurs », Roth se présente lui aussi comme un disciple de Hayek, affirmant que l’économiste autrichien « avait compris que les économistes avaient un rôle à jouer pour aider à comprendre comment concevoir les marchés ». Mais pourquoi se donner la peine de les concevoir ? Parce que, selon Roth, dans la vie réelle, toutes sortes de facteurs imprévus peuvent faire dérailler le processus walrasien de tâtonnement : certains acteurs du marché peuvent arriver trop tôt et partir avant qu’une correspondance ne soit trouvée ; trop d’acteurs peuvent arriver en même temps, provoquant une « congestion » du marché ; certains peuvent avoir peur de partager leurs véritables préférences ; d’autres peuvent être empêchés d’utiliser le système de prix pour régler leurs transactions, par exemple dans le cas des échanges d’organes, qui ne permettent pas la vente.

Les marchés efficaces sont « denses » (ils comptent de nombreux participants) et bien structurés (ils résolvent les conflits potentiels dus à des décalages temporels, à des préoccupations en matière de sécurité ou à une « incompatibilité des incitations » entre les différents participants). La tâche de l’économiste-ingénieur consiste à observer les règles de fonctionnement réelles des marchés, puis « à intervenir sur ceux-ci, à les repenser, à les réparer lorsqu’ils sont défaillants et à en créer de nouveaux là où ils peuvent être utiles ». L’hypothèse antérieure, encore présente dans les écrits de Leonid Hurwicz dans les années 1970, selon laquelle des conditions spécifiques pourraient nécessiter la conception de formes non marchandes, a depuis longtemps disparu, ce qui n’est pas surprenant compte tenu des types d’environnements commerciaux dans lesquels la plupart des conceptions de marchés ont lieu. Comme l’a déclaré un membre éminent de l’establishment néolibéral dans une critique du livre de Roth : « La plupart des futurs concepteurs de marchés dans le monde travailleront dans des start-ups de la Silicon Valley plutôt que dans le milieu universitaire. »²⁴

Modalités du marché : droit et concurrence

La conception du marché implique le choix de modalités pour garantir les transactions. Un exemple cité par Roth dans Who Gets What repose sur la frustration de l’auteur face à un commerçant malhonnête qui ne livre pas un meuble, ce qui l’a poussé à intenter une action en justice. Il s’est rapidement rendu compte qu’il n’était pas le seul à se plaindre de ce commerçant, dont la mauvaise réputation ne s’était curieusement pas répandue sur le marché local. Alors qu’un économiste plus traditionnel aurait pu être amené à réfléchir aux aléas du système contractuel, l’économiste-ingénieur Roth s’en sert pour affirmer que les plateformes numériques permettent désormais aux clients de classer les commerçants individuels, officialisant ainsi leur réputation et la rendant visible à tous, réduisant ainsi les risques liés aux échanges commerciaux. En fait, bien que Roth n’explore pas cette question, à l’ère numérique, il existe désormais un choix clair de modalités : on peut suivre la voie juridique et renforcer les droits des acheteurs – en interdisant les comportements transgressifs de la part des vendeurs – ou on peut emprunter la voie de l’information, de la réputation et des mécanismes de rétroaction, permettant aux acheteurs précédents de punir rétroactivement ces transgressions.

En effet, la problématique de Reinventing Capitalism, initialement construite autour de l’axe prix-information, s’articule également autour de l’axe droit-marché. Ce n’est pas que le prix perd du terrain au profit de l’information, mais plutôt que les solutions aux problèmes sociaux fondées sur la logique du droit – et donc sur des cadres collectifs soumis à une révision démocratique, perdent du terrain au profit de solutions fondées sur la logique du marché, adaptées à la figure atomisée du consommateur. Uber, dont l’existence dépend de la pollinisation croisée de nombreux mécanismes de rétroaction, en est un exemple typique. On peut affirmer que son modèle – dans lequel les chauffeurs et les passagers s’évaluent mutuellement et où le prix d’un trajet réagit en temps réel aux variations de la demande – est précisément un exemple de prix cédant la place à l’information : la capacité d’Uber à collecter et à exploiter des données sur les aspects périphériques des transactions, ainsi que sur les conditions générales du marché dans lequel elles s’inscrivent, sape le rôle central du mécanisme des prix. Mais c’est oublier la raison pour laquelle le modèle pré-Uber des taxis réglementés n’intégrait même pas les retours d’information qui auraient pu être recueillis grâce aux possibilités technologiques antérieures. La rigidité des tarifs des taxis n’était pas le résultat d’hypothèses erronées sur les prix et l’information, mais le reflet des conditions légales imposées aux propriétaires de taxis : ce qu’ils savaient des passagers ou de l’évolution des conditions du marché n’avait aucune importance, car ils étaient légalement tenus d’offrir le même service, aux mêmes tarifs, à tout le monde. Solidarité envers les citoyens, oui, mais du point de vue des start-ups, c’était une époque d’extrême pauvreté en matière d’information.

Comparé à un système alimenté par les retours d’information et les algorithmes, ce système apparemment archaïque, fondé sur la loi, qui suppose et garantit que les passagers ont des droits, pèse clairement sur les bénéfices des prestataires de services. Le passage au « gouverner par les chiffres », comme le décrit Alain Supiot, inverse cette perte et pourrait même accroître l’efficacité du marché.²⁵ Mais cela se fait au prix de la suppression de certains droits et, avec eux, de tout un mode de pensée sur la coordination sociale en termes d’institutions solidaires comme la loi. Bien que cela soit rarement mentionné dans les discussions grand public, les différents modes de coordination sociale ont des valences politiques différentes. Un système qui réduit la complexité en rendant la loi explicite, transférant ainsi la charge de s’y adapter aux fournisseurs, comme c’est le cas par exemple avec les normes de sécurité pour les médicaments, libère les consommateurs de toute inquiétude. Comparons cela à un système qui réduit la complexité en utilisant les lois implicites et non déclarées de la concurrence capitaliste pour inciter les producteurs et les consommateurs à adapter leur comportement : quelles que soient leurs différences en termes d’efficacité, le premier système a l’avantage de ne pas discipliner secrètement les consommateurs.

Ce qui a été fait aux passagers (et aux chauffeurs) est désormais étendu à d’autres domaines. Le domaine connu sous le nom de « réglementation algorithmique » – ou « Réglementation 2.0 » – étudie comment appliquer des mécanismes de rétroaction de type Uber à un large éventail d’activités sociales.²⁶ Sidewalk Labs, une unité d’Alphabet qui travaille à « réparer les villes, a suggéré de les utiliser pour le zonage : pourquoi les conseils municipaux devraient-ils imposer des restrictions sur ce qui peut être construit, plutôt que de simplement laisser les promoteurs capitalistes expérimenter à leur guise sur le marché immobilier local, et n’intervenir que si le retour d’information – par exemple, les plaintes des voisins concernant le bruit – dépasse un certain seuil négatif ?

3. modes de coordination sociale

Une contribution incontestable de Reinventing Capitalism est d’avoir identifié les « données de rétroaction » comme un terrain de batailles politiques futures. Cependant, nous devons élargir la portée de ce concept et prendre en considération l’« infrastructure de rétroaction » elle-même : la propriété et l’exploitation des moyens de production des « données de rétroaction » sont au moins aussi importantes que la question de savoir qui détient les données elles-mêmes. Les batailles cruciales à venir porteront sur le rôle de cette « infrastructure de rétroaction » dans la réinvention des projets politiques de la gauche et de la droite.

Rétroaction néolibérale

Pour les néolibéraux, la nouvelle « infrastructure de rétroaction » sert deux grands objectifs. Premièrement, elle peut aider à résoudre les problèmes qui encombrent les marchés existants, les rendant inefficaces. Deuxièmement, elle peut servir à repousser ou à bloquer les solutions indésirables aux problèmes sociaux émergents, en particulier les solutions qui ne sont pas, comme ils le disent, « conformes au marché ». Pour Cass Sunstein, cela passerait par la conception de « nudges » numériques et d’autres systèmes d’intervention comportementale qui inciteraient les utilisateurs à se comporter de manière « rationnelle » et à « faire ce qu’il faut ». Cela reste toutefois difficile à vendre à certains néolibéraux, en particulier lorsque le « nudging » est mené sous l’égide des services gouvernementaux.²⁷ Un programme de rétroaction serait plus acceptable s’il était mis en œuvre, à la manière d’Alvin Roth , en concevant des marchés là où il n’en existait pas auparavant. La politique de l’approche de conception des marchés est ambiguë. D’une part, la célébration de l’ingénieur par Roth dégage une vision très constructiviste, rationaliste et scientiste —l’esprit de géométrie —à laquelle Hayek s’était farouchement opposé. D’autre part, une lecture attentive de Hayek dans le contexte des batailles idéologiques de la guerre froide révèle également de nombreux exemples dans lesquels il justifie les interventions constructivistes , notamment au nom de la « planification pour la concurrence ».²⁸ En effet, il n’y a peut-être pas d’autre option. Les crises qui ont frappé le néolibéralisme au moment de son triomphe mondial ont révélé que, sans l’aide de leurs adversaires néoclassiques plus inspirés par l’ingénierie, les hayékiens ne savent tout simplement pas comment diriger le monde qu’ils ont conquis.

C’est une chose de prêcher les vertus de « l’ordre spontané » à ceux qui sont favorables à la planification centrale, mais le démantèlement actif des formes existantes de coordination sociale planifiée ou fondée sur la loi nécessite la capacité de fournir des formes alternatives qui permettraient au moins d’éviter l’anarchie et le chaos complets (le système ferroviaire privatisé au Royaume-Uni s’en approche). On peut attendre aussi longtemps qu’on le souhaite que l’émergence d’un « ordre spontané », mais la tolérance du public à l’égard du néolibéralisme pourrait tout simplement s’épuiser entre-temps. Sur le plan politique, c’est une stratégie trop risquée : le programme néolibéral, mis en œuvre à la lettre, perdrait rapidement sa durabilité et, avec elle, toute légitimité fondée sur l’efficacité qu’il aurait pu avoir. Un peu de constructivisme, semble-t-il, peut faire beaucoup.

L’infrastructure de rétroaction et la gauche

Quels programmes la gauche pourrait-elle proposer pour l’« infrastructure de rétroaction » ? La tentation initiale pourrait être de la rejeter comme une version numérisée de l’ordre spontané hayekien, mécanisme caché du néolibéralisme, inutile à un projet progressiste alternatif. Selon l’ouvrage de Supiot, Governance by Numbers, qui établit une distinction presque ontologique entre le droit et les chiffres et sa condamnation du communisme et du capitalisme pour leur besoin inhérent de quantification, la tâche urgente pour la gauche est de défendre le droit – et l’esprit de solidarité qui l’anime – contre l’assaut de la gouvernance fondée sur le retour d’information. Le problème avec cette position est que, même si sa méfiance à l’égard de la quantification est justifiée, elle n’offre aucun moyen évident d’empêcher l’empiètement des solutions néolibérales dans les domaines où le droit n’a qu’une présence mineure. Que le droit soit une forme de coordination sociale semble incontestable, mais devrait-il être la seule forme dans l’arsenal de la gauche ? Alors que les technologies numériques – vecteurs involontaires de la néolibéralisation – envahissent notre vie quotidienne, dans quelle mesure le droit résistera-t-il à leurs effets politiques ? S’il réussit, ne finira-t-il pas par créer d’autres problèmes, de sorte qu’au lieu de la néolibéralisation de la vie quotidienne, nous devrons nous attaquer à sa bureaucratisation ? Et comment organiser et coordonner la production, une fois que la quantification sera interdite ?

Un projet plus prometteur pour la gauche pourrait être de trouver des moyens de déployer une « infrastructure de rétroaction » pour de nouvelles formes de coordination sociale non marchandes, remettant ainsi en cause le néolibéralisme avec les outils mêmes qu’il a contribué à produire. Une possibilité va dans le sens du système de crédit social très controversé de la Chine, qui attribue des sanctions et des récompenses pour le non-respect ou le respect des normes sociales et politiques. Le mode de contrôle excessivement hiérarchique de ce système le rend toutefois peu attrayant : faire dépendre l’éligibilité des personnes à bénéficier de services de leur comportement²⁹ dans la sphère publique pourrait résoudre les problèmes de coordination sociale à un prix trop élevé.³⁰

Il existe cependant au moins trois autres possibilités. La première, que nous pourrions appeler, à la suite de la description de la concurrence par Hayek, « la solidarité comme procédure de découverte », consiste à détecter de nouveaux besoins et des moyens de les satisfaire par des mécanismes non marchands. La deuxième, que nous pourrions appeler « la conception de non-marchés », concerne la coordination sociale dans des domaines sans rapport avec la production et la consommation. La troisième, que nous pourrions appeler « la planification automatisée », se concentre exclusivement sur la coordination dans la sphère économique.

1. La solidarité comme procédure de découverte

Rappelons que Hayek, du moins au cours de ses dernières décennies, considérait la concurrence non seulement comme le moteur de l’activité du marché, mais aussi comme un mode de découverte. Grâce à la concurrence, les consommateurs découvrent de nouveaux goûts et les producteurs développent de nouvelles techniques de production. La conception de Hayek de la concurrence comme processus heuristique est frappante ; elle est peut-être même exacte. Mais quels que soient ses mérites, la concurrence n’est pas la seule procédure de découverte dont dispose l’humanité. D’autres « techniques d’organisation des affaires sociales » peuvent-elles apporter des avantages similaires ? La planification centrale, selon Hayek, n’est pas un mode de découverte, car peu d’« ignorances insoupçonnées » [‘unknown unknowns’] sont mises en lumière au cours de son fonctionnement ; en fait, elles semblent proliférer, car l’ajustement autrefois sans friction à l’environnement changeant se heurte à des problèmes de connaissance et la bureaucratie centralisée³¹ développe ses propres intérêts sociaux. Mais pourquoi supposer qu’il n’existe que deux « procédures de découverte » : la concurrence et la planification centrale ? Cette dichotomie manichéenne avait une base politique logique pendant la guerre froide, reproduisant l’antagonisme entre le capitalisme et le communisme. Pris au piège dans ce cadre, Hayek n’avait pas grand-chose à dire sur le potentiel de découverte d’autres arrangements sociaux, en dehors de la concurrence.³²

Quelles formes pourraient prendre ces procédures de découverte alternatives ? Envisageons un processus centré sur la vie sociale et la résolution de problèmes, plutôt que sur la consommation capitaliste, comme dans la théorie de Hayek. L’existence sociale nous présente une multitude de problèmes à résoudre, certains très spécifiques et ne concernant que de petits groupes de personnes, d’autres d’une importance beaucoup plus large. Une « infrastructure de rétroaction » numérique pourrait être utilisée pour signaler les problèmes sociaux et même faciliter la délibération à leur sujet, en présentant différentes approches conceptuelles des questions en jeu. Ce qui constitue un « problème » serait également sujet à débat : les citoyens pourraient rallier des alliés et convaincre d’autres personnes du bien-fondé de leur propre interprétation de problèmes particuliers et des solutions proposées pour y remédier. Ce cadre suggérerait que les procédures démocratiques fondées sur la délibération pourraient elles-mêmes constituer des modes de résolution des problèmes et des moyens de coordination sociale.

On pourrait imaginer l’utilisation d’une infrastructure numérique de rétroaction pour mettre en relation des « identifieurs de problèmes », qui exprimeraient leurs besoins et leurs problèmes et réagiraient à ceux identifiés par d’autres — soit explicitement, en les exprimant ou en les écrivant, soit « automatiquement », via l’apprentissage automatique, soit — avec des « solutionneurs de problèmes », équipés de technologies peu coûteuses mais puissantes et des compétences nécessaires pour les utiliser. Une fois que les deux groupes ont été « mis en relation » par l’infrastructure de rétroaction, l’activité des « solutionneurs de problèmes » peut aider à rendre tangibles et explicites les besoins implicites des « identifiants de problèmes », enrichissant ainsi le pool de solutions dont peuvent ensuite s’inspirer d’autres « identifiants de problèmes ». En supposant que cela se déroule en dehors du domaine commercial, il n’y aurait aucun obstacle, tel que des brevets, pour empêcher le partage des connaissances.

La résolution collaborative de problèmes dans le domaine social existe déjà dans une certaine mesure. On peut citer comme exemple les « hackathons », qui réunissent des ONG confrontées à des problèmes particuliers et des hackers bien intentionnés qui pourraient savoir comment les résoudre, mais qui, sans cela, ne les rencontreraient jamais. Avant d’être récupérés par le secteur du développement et la Silicon Valley, les hackathons reposaient sur le principe que l’altruisme et la solidarité devaient motiver la coopération entre les « fournisseurs » et les « consommateurs » de solutions. En principe, ces processus pourraient être étendus à une échelle beaucoup plus grande, à condition de disposer de systèmes de rétroaction suffisamment rapides et complets, avec des algorithmes adaptés.

Les modes de découverte collaborative de ce type seraient-ils nécessairement moins révélateurs que ceux qui fonctionnent selon la concurrence hayekienne ? Les conditions économiques actuelles favorisent sans doute la découverte fondée sur la concurrence plutôt que les processus fondés sur la solidarité, mais il ne s’agit pas là d’une situation naturelle ou inévitable, résultat de l’évolution, comme l’affirmait Hayek. Il s’agit plutôt du résultat d’interventions politiques, inspirées par le rejet hayekien des alternatives non individualistes et altruistes. Il serait tautologique de dire que le néolibéralisme, qui s’est efforcé d’imposer la concurrence comme seul mode de découverte, favorise également la découverte par la concurrence. Croire que la concurrence capitaliste produira toujours plus de connaissances que d’autres procédures de découverte nous oblige à croire, par exemple, que nous apprenons davantage sur le monde lorsque nous agissons en tant que consommateurs que lorsque nous agissons en tant que parents, étudiants ou citoyens, et que nos besoins humains s’expriment mieux dans le langage consumériste de la concurrence que dans tout autre terme. Dans le domaine de la production, il faudrait croire que l’impératif d’innovation « induit » chez les producteurs concurrents par les lois capitalistes du mouvement apportera de plus grandes améliorations à l’existence sociale que les impératifs qui motivent les « solutionneurs de problèmes » non marchands — les considérations environnementales, peut-être — qui pourraient être capables de générer eux-mêmes des réductions de coûts. De plus, la concurrence n’est pas toujours propice à la découverte. Hayek lui-même comprenait que les droits de propriété intellectuelle, qui ont historiquement constitué un pilier important du développement capitaliste, érigeaient des barrières à la découverte, mais ils semblent être devenus une caractéristique permanente de son système préféré. Cela ne pose pas de problème dans les procédures de découverte fondées sur la solidarité.

2. Concevoir « non-marchés »

Bien que le néolibéralisme favorise toujours les marchés et les prix, ses technologies contribuent à créer des possibilités de les transcender. L’un de ces exemples est illustré par les travaux d’Alvin Roth sur la conception de moyens permettant de mettre en relation les donneurs d’organes et les receveurs potentiels, en l’absence de prix : une fois que les préférences de toutes les parties à la transaction ont été clairement exprimées, on peut se passer du système de prix et trouver d’autres moyens de distribuer les ressources rares. Cela suggère la deuxième utilisation que la gauche peut faire de l’infrastructure numérique de rétroaction : concevoir des « non-marchés ». L’application de telles solutions à plus grande échelle pose toutefois plusieurs problèmes. Premièrement, plus il y a de parties à la transaction et plus elles expriment leurs préférences, plus le processus de mise en correspondance est complexe. Deuxièmement, les marchés fournissent des moyens de coordination sociale qui vont bien au-delà de la simple distribution des ressources existantes entre un nombre fixe de parties ayant des préférences clairement exprimées. Que faire lorsque le nombre de parties est inconnu, que les préférences sont floues, qu’il n’y a pas de ressources prêtes à distribuer et que l’environnement extérieur est de plus en plus complexe ? C’est là que l’« infrastructure de rétroaction » peut être utile, en remplaçant les marchés par des institutions tout aussi soigneusement conçues, capables de tirer parti des flux d’informations pour résoudre des problèmes complexes — la deuxième fonction que Hayek attribuait à la concurrence.

L’héritage de la cybernétique est pertinent ici. Il est révélateur que Reinventing Capitalism consacre quelques paragraphes à dénigrer le travail de Stafford Beer, le cybernéticien britannique qui a aidé le gouvernement de Salvador Allende à mettre en place une « infrastructure de rétroaction » très basique pour l’économie chilienne au début des années 1970. La compréhension qu’ont les auteurs du projet de Beer semble rudimentaire, et ils l’utilisent principalement pour attaquer les « nudgers » gouvernementaux comme Cass Sunstein – un choix étrange, étant donné que le projet chilien n’essayait pas de modeler le comportement individuel et que Beer avait explicitement mis en garde contre le conditionnement individuel par des moyens numériques. Les solutions proposées par Beer aux problèmes de complexité étaient très différentes de celles de Hayek, même si les deux hommes, qui s’étaient brièvement rencontrés lors d’un congrès sur la cybernétique au début des années 1960, partaient de prémisses similaires. Beer croyait lui aussi que la complexité augmentait et que les anciens moyens de la minimiser, par exemple les édits religieux prescrivant des codes stricts de comportement individuel, ne fonctionnaient plus. Mais la vie sociale elle-même fournissait de nombreux exemples d’efforts délibérément construits pour réduire la complexité, les institutions étant les plus évidents. Les entreprises, entités artificielles à tous égards, le faisaient dans le domaine du marché ; les bibliothèques, les universités, les systèmes de circulation et les systèmes de mesure offraient des exemples d’entités délibérément créées capables de gérer la complexité dans des domaines non marchands.

Alors que Hayek n’a jamais proposé de théorie convaincante sur la manière de trancher entre les exigences d’« ordres spontanés » concurrents, Beer a consacré sa vie à déployer les outils de la cybernétique afin de rendre les institutions marchandes et non marchandes plus réactives aux exigences d’une complexité sociale croissante. Cela impliquait de mettre en place des flux d’informations solides à l’intérieur du système, ainsi qu’entre le système et son environnement, afin que ses composants internes puissent eux-mêmes subir des transformations internes en temps opportun pour mieux adapter le système dans son ensemble aux conditions externes changeantes.³³ Beer imaginait les « ordres spontanés » comme étant imbriqués les uns dans les autres, de manière récursive — par exemple :

un ménage au sein d’un quartier au sein d’une ville — et structurés par une division organisationnelle du travail, certaines parties étant chargées de fixer des objectifs systémiques, d’autres d’élaborer des stratégies pour les atteindre, d’autres encore de maintenir le système. La complexité totale d’un « ordre spontané » donné était donc fonction de la relation entre cet ordre et son environnement externe, ainsi que de la répartition et de l’exécution des fonctions à l’intérieur de celui-ci.

Selon Beer, il existe deux façons de maîtriser la complexité. Premièrement, on peut uniformiser le comportement interne des ordres spontanés établis, au moyen de règles, de normes, d’interdits éthiques, etc. Beer appelait cela « l’atténuation de la variété ». Deuxièmement, on peut essayer de détecter la complexité émergente à un stade précoce, repenser la structure organisationnelle sous-jacente pour y faire face et, au lieu de standardiser les réponses des composants individuels, leur donner autant d’autonomie et de pouvoir que possible pour surmonter leurs propres manifestations locales de complexité. Beer appelait cela « l’amplification de la variété régulatrice ». Ces deux modes visent des résultats très différents : le premier cherche à rendre le système plus cohérent en réduisant les variations inutiles entre ses composants, tandis que le second cherche à le rendre plus complexe afin de s’adapter à la complexité de l’environnement externe. La question de savoir comment réduire la complexité, comment déterminer le niveau d’intervention approprié, ainsi que le bon équilibre entre « atténuation de la variété » et « amplification de la variété régulatrice », restait donc ouverte. Comme Beer l’a écrit dans Designing Freedom :

La forme précise de l’atténuation de la variété est une question qui relève de la décision locale. L’erreur critique que nous commettons est de prendre les décisions d’atténuation de la variété au mauvais niveau de récursivité. C’est ainsi que la liberté est perdue, et c’est ce qui induit l’instabilité qui menace de devenir catastrophique. Car le modèle du système dans son ensemble ne dispose tout simplement pas de la variété nécessaire pour équilibrer les homéostats locaux. Ces derniers sont à leur tour privés de la variété dont ils ont besoin pour trouver leurs propres points stables.³⁴

En revanche, le modèle cybernétique de la société de Hayek était simpliste. La concurrence capitaliste, régulateur global du système, était le moyen par lequel celui-ci communiquait les changements de règles et d’orientations normatives, qui étaient ensuite respectés par les plus petites unités du système, afin d’« atténuer la variété ». La conception de Beer d’une société composée d’ordres récursifs révèle en revanche que les impératifs et les prescriptions imposés aux « ordres spontanés » locaux par la concurrence capitaliste – l’une des couches les plus externes du système social global – pouvaient également limiter considérablement la capacité d’adaptation et de résolution des problèmes des « homéostats » locaux.³⁵ Étant donné que la concurrence ne peut pas résoudre tous les problèmes qui surgissent à ces niveaux inférieurs et qu’elle limite en fait la capacité de ces niveaux à réagir de manière plus efficace, la complexité globale augmente, ce qui induit une instabilité.

Beer a fait valoir que les progrès des technologies de l’information pourraient amplifier considérablement la « diversité réglementaire » tout en poussant l’« atténuation de la diversité » aux niveaux les plus bas possibles du système, où elle causerait le moins de dommages. Les technologies de l’information devraient être en mesure d’offrir une image plus précise et plus réelle , et de vérifier si les plans d’urgence du système pour y faire face sont adéquats (Beer a salué le « plan d’auto-avortement », qui se liquide lui-même lorsqu’il découvre que les circonstances externes ont changé).³⁶Deuxièmement, la technologie permet une observation étroite et continue de la dynamique interne du système et facilite la réorientation de sa structure organisationnelle en fonction des exigences de l’environnement externe. Une fois que la complexité externe et interne a été étudiée et comprise, il devrait être possible de trouver une sorte de « hack ». Beer a donné l’exemple d’un emploi du temps et de l’attribution des salles dans une école très fréquentée : un problème très complexe de coordination sociale est résolu à l’aide d’un simple tableau bidimensionnel.

Pour Beer, la répartition exacte entre les deux solutions, c’est-à-dire le choix entre contraindre le comportement des parties individuelles (les citoyens ou les clients, par exemple) ou amplifier la capacité de régulation et la plasticité institutionnelle et informationnelle du système et des systèmes qui le composent, devait être déterminée démocratiquement. La deuxième solution était généralement préférable, car elle accordait plus d’autonomie aux citoyens. Beer préconisait donc de rendre les infrastructures de planification, de calcul et de coordination libres et accessibles à tous, afin que les institutions individuelles, chargées de réduire la complexité dans leur propre contexte, puissent trouver leurs propres solutions optimales. Cela n’impliquait pas une vision néolibérale de la « Big Society », où les individus sont censés prendre en main la résolution des problèmes, alors que les alternatives publiques, à court de fonds, s’effondrent. Au contraire, l’ambition est que la démocratie radicale s’allie à la « bureaucratie radicale » afin de tirer parti des infrastructures avancées de planification, de simulation et de coordination. Cette combinaison devrait, au minimum, aboutir à des solutions aussi efficaces que celles de « l’ordre spontané » de Hayek, sans toutefois faire supporter tous les coûts d’adaptation aux citoyens ni ériger trop d’obstacles aux capacités de résolution des problèmes des systèmes locaux.

Il est remarquable que tous les néolibéraux ne soient pas en désaccord. L’un des développements les plus frappants de la théorie et de la pratique néolibérales de la dernière décennie a été la concession explicite de certains néo-hayékiens selon laquelle les technologies de l’information pourraient fournir des méthodes efficaces de coordination sociale dans des environnements où les signaux de prix font défaut.³⁷ Ici, comme dans le cas de la conception des marchés, l’adhésion des néo-hayékiens aux formes de coordination sociale non fondées sur les prix est principalement motivée par la nécessité politique de maintenir le néolibéralisme à flot en s’attaquant à l’État administratif résiduel. Si dompter le Léviathan signifie désormais que les néolibéraux doivent prêcher les vertus d’une société civile décentralisée, de l’« économie sociale », des biens communs ostromiens ou des « ordres polycentriques » — sans pour autant célébrer l’autonomia operaia, mais presque ! —, il semble qu’ils s’y plieront.

Cela conduit à un repositionnement idéologique véritablement bizarre. Certains chercheurs inspirés par Hayek trouvent politiquement avantageux de concéder qu’il existe d’autres formes de coordination sociale que le système des prix, dans la mesure où tant qu’ils peuvent également affirmer que les groupes sociaux décentralisés – ONG, associations caritatives, églises – peuvent tirer parti des technologies de l’information pour mieux coordonner les secours en cas de catastrophe que les bureaucraties gouvernementales centralisées. Cependant, une fois que les néolibéraux concèdent cela, ils s’exposent sur d’autres fronts : pourquoi les bureaucraties gouvernementales décentralisées, repensées selon les principes proposés par Beer et pleinement intégrées à l’ « infrastructure de rétroaction » démocratique, ne pourraient pas faire un travail au moins aussi bon, voire meilleur, que les églises, par exemple ? Une fois la coordination sociale libérée du lourd bagage idéologique du système des prix, il n’y a plus de raisons théoriques valables de supposer que les institutions publiques sont toujours inférieures aux institutions privées dans la gestion de la complexité.

3. Planification décentralisée

Quel rôle l’« infrastructure de rétroaction » peut-elle jouer dans la coordination de l’activité économique en général ? Depuis quelque temps, des économistes et des militants de gauche tentent de relancer le débat sur le calcul socialiste, en faisant valoir que les dernières avancées en matière de collecte et de calcul rendraient le travail du Comité central de planification de Lange beaucoup plus facile.³⁸ Les partisans de Hayek et Mises ont élaboré une réponse standard à ces efforts, soulignant les pertes d’efficacité qu’impliquerait le passage du mécanisme des prix à, par exemple, un système utilisant la valeur travail comme base de calcul. Les néolibéraux ont la tâche relativement facile dans ces débats, car la présence spectrale de la planification centralisée dans le système économique alternatif proposé leur permet d’invoquer le problème hayekien de la connaissance. Mais existe-t-il un moyen de repenser la position socialiste d’une manière qui n’impliquerait ni la planification centrale, ni le retour direct au système des prix ?

Les processus de consommation et de production ont beaucoup changé depuis l’entre-deux-guerres, et bon nombre des hypothèses initiales du débat sur le calcul socialiste ne s’appliquent plus, y compris les vertus présumées de la planification centralisée. Du côté de la consommation, la capacité prédictive du Big Data permet de mieux anticiper nos préférences que nous ne pouvons le faire nous-mêmes ; le fait qu’Amazon ait obtenu un brevet sur l’ « livraison anticipée » — lui permettant de nous expédier des produits avant même que nous sachions que nous les voulons — suggère que l’« infrastructure de rétroaction » peut prévoir et faciliter la satisfaction de nos besoins d’une manière inimaginable pour les planificateurs centraux³⁹. Cette capacité de prédiction n’est pas le fruit du fonctionnement mystérieux du système de prix, mais des données détenues par les plateformes. De même, du côté de la production, les imprimantes 3D permettent une fabrication bon marché et flexible, sans nécessiter d’investissements fixes massifs .

Certaines technologies nécessitent effectivement d’importants flux de capitaux, l’intelligence artificielle en étant un exemple pertinent. Mais le mode actuel de financement du développement de l’IA – une douzaine de grandes entreprises aux États-Unis et en Chine dépensant des dizaines de milliards de dollars pour former leurs systèmes à développer des capacités identiques de classification des visages et des sons – n’est pas nécessairement le moyen le plus efficace d’assurer son progrès. Avec un modèle de financement différent, on pourrait démocratiser l’accès à l’IA, tout en obtenant plus de valeur pour chaque dollar investi. Un accès libre et universel à la fabrication additive et à l’intelligence artificielle pourrait faciliter la production de produits véritablement innovants avec un budget relativement modeste.

Compte tenu de ce nouveau contexte, il ne semble pas très productif pour la gauche de continuer à préconiser l’utilisation d’ordinateurs plus puissants pour calculer les prix des intrants pour le Comité central de planification, ou de maintenir une bureaucratie centralisée, avec tous les problèmes politiques que cela implique. Pourquoi insister sur une planification centralisée, alors qu’une alternative plus décentralisée, automatisée et sans apparatchiks pourrait être réalisable en mettant en œuvre l’infrastructure de rétroaction numérique ? L’effort le plus ambitieux pour esquisser à quoi pourrait ressembler une telle alternative – pensez au « socialisme de guilde » à l’ère du Big Data — a été entrepris par l’économiste radical américain Daniel Saros, dans son ouvrage rigoureux, lucide — et injustement négligé —Information Technology and Socialist Construction.⁴⁰ Le plan de Saros comporte certaines lacunes et omissions, et le niveau de puissance technologique disponible en 2019 est bien supérieur à ce qu’il était il y a cinq ans. Néanmoins, la vision globale du livre est une source d’inspiration et d’encouragement pour ceux qui recherchent des moyens alternatifs de coordonner l’activité économique à grande échelle. Après un résumé exhaustif des positions prises dans le débat sur le calcul socialiste, Saros soutient que les économistes socialistes ne pouvaient pas envisager une forme de planification supérieure et plus décentralisée simplement parce que la technologie à leur disposition était inadéquate. La technologie à laquelle il pense n’est toutefois pas celle utilisée pour résoudre des équations ou calculer des chiffres pour le Comité central de planification, mais celle qui alimente le type d’« infrastructure de rétroaction » décrit précédemment.

La solution élégante de Saros désagrège les nombreuses utilisations du système de prix pour la coordination sociale, en conservant certaines et en remplaçant d’autres par l’« infrastructure de rétroaction » elle-même. Au centre de son système se trouve un catalogue général, sorte de mélange entre Amazon et Google, où les producteurs, organisés en « conseils de travailleurs » – des start-ups gérées par les travailleurs, si vous voulez – répertorient leurs produits et services d’une manière qui serait familière aux utilisateurs de l’App Store d’Apple ou du Play Store de Google. Les consommateurs, équipés d’une carte d’identité numérique unique, se tournent vers le catalogue pour enregistrer leurs besoins pendant la période dite « période d’enregistrement des besoins » au début de chaque cycle de production ; ils classent les produits qu’ils souhaitent, en précisant les quantités pour le cycle suivant. Les consommateurs peuvent toujours acheter des produits qu’ils n’ont pas demandés après la fin de la période d’enregistrement des besoins, mais ils reçoivent des bonus plus élevés si leurs achats ne s’écartent pas de leurs prévisions initiales. Afin d’encourager les consommateurs à ne pas commander plus que ce dont ils ont besoin, des bonus sont accordés pour l’achat d’un nombre d’articles inférieur à la moyenne. Les bonus, qui sont également accordés pour d’autres raisons, par exemple pour être resté longtemps dans le même emploi, s’ajoutent au revenu de base universel que tous les citoyens reçoivent.

À la fin de la phase d’enregistrement des besoins, les producteurs, dont les produits sont classés, à la manière d’Amazon, dans le catalogue général, avec des notes qui influent sur les bonus des travailleurs, calculent les chiffres de production prévus et enregistrent leurs besoins en intrants dans le catalogue. Les producteurs peuvent affiner ajuster leurs chiffres de production en utilisant les modèles de consommation analysés par le Big Data, ainsi que les spécifications préalables des besoins des consommateurs. Ces informations permettent également de socialiser les pénuries, puisqu’il est possible de calculer la part de l’offre totale restante du bien à laquelle un consommateur particulier a droit, à la lumière des besoins exprimés par tous les autres citoyens. Les conseils de travailleurs décident du prix à facturer pour chaque produit, mais comme ils ne sont pas des entités à but lucratif, leur rémunération n’est pas liée aux ventes ou aux bénéfices, et leur principal critère pour fixer le prix est donc d’écouler tout leur stock avant le début du prochain cycle de production. Si la demande est particulièrement faible, certains produits pourraient être distribués gratuitement.

Ce ne sont là que les bases du système sophistiqué décrit dans l’ouvrage remarquable de Saros. Certaines de ses caractéristiques heurteraient certainement les principes écosocialistes : les consommateurs sont autorisés à exprimer et à satisfaire tous leurs désirs, aussi excessifs soient-ils, bien qu’il existe des incitations intégrées, telles que des primes, qui encouragent la modération. Certains critiques, comme Supiot, pourraient également considérer que la dépendance du système à l’égard des mécanismes de rétroaction et des évaluations est un prix élevé à payer, d’autant plus qu’elle implique une quantification très critiquée. D’un autre côté, le système de Saros pourrait contribuer à minimiser le pouvoir qui revient normalement à la classe technocratique, même si Saros concède que les administrateurs du système et les scientifiques chargés d’évaluer la rareté des ressources auront en quelque sorte le rôle classique attribué aux bureaucrates.

Dans quelle mesure le système de Saros est-il réaliste ? Un examen de la manière dont les grandes entreprises technologiques organisent leurs plateformes révèle que certains aspects de ce système sont déjà en place. Amazon, par exemple, récompense ses clients en leur proposant des prix plus bas s’ils enregistrent leurs besoins futurs prévus et s’ils « s’abonnent » à des livraisons périodiques de produits qu’ils consomment régulièrement ; elle étudie également avec soin les recherches de produits et les offres d’autres fournisseurs dans son propre « catalogue général » afin de repérer les lacunes du marché. La démocratisation de l’accès à cette infrastructure d’information, afin que tous les producteurs puissent s’appuyer sur ces nouvelles informations sur les produits, aboutirait certainement à un système beaucoup moins centralisé qu’aujourd’hui , où une seule entreprise (Amazon) monopolise toute la planification basée sur ces données. On peut discuter des détails du système de Saros, mais il est incontestable qu’il ne s’agit pas d’un modèle basé sur la « planification centrale » au sens formel du terme. Certes, il y a beaucoup de conception de marché, ainsi que beaucoup de coordination sociale basée sur l’information et non sur les prix, mais même les néo-hayekiens ont désormais admis que cela était acceptable. Dans le système de Saros, le mécanisme des prix conserve certaines de ses fonctions, mais, associé à une éthique non capitaliste, il ne joue aucun rôle dans la fixation du niveau de rémunération.

Socialiser les moyens de production de rétroaction !

Ces trois projets – « la solidarité comme découverte », « la conception de non-marchés » et « la planification automatisée » – laissent entrevoir un monde dans lequel la complexité croissante n’est pas acceptée comme un fait immuable et où la concurrence n’est pas le seul moyen d’y faire face. Les technologies de l’information seraient alors considérées comme un moyen de découvrir et d’agir sur la plasticité des arrangements sociaux et économiques, en défaisant les ensembles – comme les prix, dont les différentes fonctions avaient auparavant été regroupées — qui ont jusqu’à présent été considérés comme acquis. Tout progrès sur l’un de ces fronts pourrait constituer une avancée majeure pour la gauche. Mais aucun progrès de ce type ne se concrétisera si les moyens de créer des modes alternatifs de coordination sociale — « l’infrastructure de rétroaction » — restent la propriété exclusive des géants de la technologie.

Si le débat sur le calcul socialiste nous enseigne quelque chose, c’est que la gauche ne devrait pas perdre son temps à débattre des mérites du mécanisme des prix indépendamment de son ancrage dans le système plus large de la concurrence capitaliste, qui génère des connaissances non liées aux prix – la réputation, etc. – et produit les normes sociales générales et les modèles de lisibilité qui permettent au système des prix d’accomplir tant avec si peu. S’il est vrai que, évalué en soi, le système des prix apparaît comme une merveille de coordination sociale, il est également vrai que, sans les marchés capitalistes, il n’existe pas. Il est donc logique de s’efforcer de procéder à une évaluation plus complète, en examinant comment l’existence de la concurrence capitaliste – et du capitalisme en général – affecte la coordination sociale tout court. La coordination sociale peut être assurée par tout un ensemble de mécanismes, notamment le droit, la délibération démocratique, la « bureaucratie radicale » décentralisée et le contrôle par rétroaction, ainsi que le système des prix. Prenons, par exemple, les connaissances non tarifaires qui circulent dans les économies capitalistes, qui non seulement informent le système des prix, mais façonnent également notre évaluation de l’urgence des menaces, contribuant ainsi à éclairer nos réponses. Plus ces informations sont précises, plus nous sommes susceptibles d’assurer la coordination sociale dans la résolution de tâches qui, comme le changement climatique, sont cruciales pour la survie de l’espèce.

Pourtant, la concurrence capitaliste finit souvent par contaminer ces connaissances, rendant presque impossible une évaluation précise de la situation. Après le tournant néolibéral, la concurrence devient de plus en plus une procédure de non-découverte. Prenons l’exemple des entreprises énergétiques ou pharmaceutiques qui créent délibérément de l’ignorance en finançant de manière sélective des universitaires et des groupes de réflexion. Ou encore le complexe médiatico-militaro-industriel, qui façonne l’opinion publique sur la dernière guerre en date. Ou encore le système éducatif de plus en plus privatisé, incapable de « découvrir » le type de connaissances qui n’ont pas d’impact facilement quantifiable. Ou les agences de notation, dont les modèles économiques masquent souvent la situation réelle des entreprises qu’elles sont censées évaluer. Tout un secteur universitaire, sous le nom étrange d’« agnotologie », s’est développé pour étudier la production de cette ignorance fabriquée et son utilisation par les entreprises capitalistes. .⁴¹ Le meilleur résultat possible de cette recherche serait un réajustement de la manière dont nous évaluons les avantages comparatifs des différents systèmes de coordination sociale – et un changement d’orientation, passant de la mesure exclusive de leurs contributions respectives à l’efficacité économique à l’évaluation de leur capacité à percevoir les problèmes sociaux existentiels, dans toute leur complexité, et à proposer des solutions possibles.

Les vestiges idéologiques de la guerre froide, avec son choix binaire entre la planification centrale et le système des prix, ont occulté l’existence de cette écologie plus large des modes de coordination sociale. La promesse émancipatrice des technologies de l’information est de redécouvrir et d’enrichir ce répertoire, tout en révélant les coûts invisibles élevés liés au recours au mode de coordination sociale dominant actuel, à savoir la concurrence capitaliste. Compte tenu de cette possibilité, le programme de l’establishment néolibéral est clair. D’une part, il se ralliera derrière le slogan « Il n’y a pas d’alternative (à Google) », présentant tout écart par rapport au modèle cartellisé de la Silicon Valley – ou du moins toute initiative qui oserait aller au-delà de l’utopie consumériste d’un « New Deal sur les données » – comme un pas de plus vers l’esclavage. D’autre part, il continuera à remplir les espaces sociaux et politiques vides qui avaient auparavant leur propre logique et leurs propres façons de faire, avec la logique capitaliste « intelligente » des plateformes numériques.

La gauche devrait donc se concentrer sur la préservation et l’expansion de l’écologie des différents modes de coordination sociale, tout en documentant les coûts élevés – y compris sur la découverte elle-même – de la découverte exclusivement par la concurrence. Cette mission, cependant, sera pratiquement impossible sans reprendre le contrôle de l’« infrastructure de rétroaction ». La contradiction entre les formes collaboratives de découverte des connaissances et la propriété privée des moyens de production numériques est déjà apparente dans les processus de « production par les pairs » – longtemps célébrés par les universitaires libéraux spécialisés en droit – utilisés dans la production de logiciels libres ou de services comme Wikipédia. Dans le cadre du modèle actuel de propriété privée de la Silicon Valley, l’infrastructure de rétroaction a peu de chances d’être susceptible d’une transformation démocratique radicale.⁴² La liberté, comme les néolibéraux l’ont compris depuis longtemps, doit être planifiée, tout comme leur « ordre spontané ». En l’absence d’une telle planification, la spontanéité se transforme rapidement en adaptation à une réalité extérieure qui ne doit pas être modifiée. Cela peut être une évolution acceptable, voire souhaitable, pour les conservateurs, mais il devrait être un anathème pour la gauche.

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Les caractères gras dans le texte sont de Gilles
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Notes

1
Alex Pentland, « Reality Mining of Mobile Communications: Toward a New Deal on Data », Global Information Technology Report, 2008–09, Genève 2009, pp. 75–80.
2
Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier, Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, New York 2013. Il n’y avait ici aucune suggestion de changement politique significatif à l’horizon ; le principal résultat du Big Data semblait être le renversement du raisonnement causal face à des corrélations abondantes mais mal comprises. Si les données montraient que les gens achetaient plus de tartes aux fraises pendant les ouragans – l’exemple type de la plupart des livres sur le sujet –, alors la tâche consistait à vendre plus de tartes aux fraises, et non de s’inquiéter des raisons pour lesquelles elles en achetaient. Né dans un village alpin au-dessus de Salzbourg, Mayer-Schönberger a fondé sa première société de développement de logiciels en 1986, à l’âge de vingt ans, alors qu’il était encore étudiant en droit. Après avoir étudié à la Harvard Law School et à la LSE, il a enseigné à la Kennedy School de Harvard, à Singapour et à Oxford. Son premier ouvrage majeur en anglais, Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age, a été publié par Princeton en 2009.
3
Viktor Mayer-Schönberger et Thomas Ramge, Reinventing Capitalism in the Age of Big Data, New York 2018, p. 216. Ci-après, rc.
4
G. A. Cohen, Why Not Socialism?, Princeton 2009, p. 57.
5
Pour la dernière formulation de cette thèse, voir Leigh Phillips et Michal Rozworski, The People’s Republic of Walmart: How the World’s Biggest Corporations are Laying the Foundation for Socialism, Londres et New York 2019.
6
La plus éminente défenseuse de cette thèse est Izabella Kaminska du Financial Times.
7
rc, p. 5.
8
rc, p. 12.
9
Le spd allemand a exprimé des idées similaires, appelant les géants américains de la technologie à commencer à partager leurs données avec les entreprises allemandes : Andrea Nahles, « Die Tech-Riesen des Silicon Valleys gefährden den fairen Wettbewerb », Handelsblatt, 13 août 2018. Mayer-Schönberger a refusé de s’impliquer dans l’initiative autrichienne, invoquant des divergences idéologiques avec le gouvernement ÖVP-FPÖ. Peu après la publication de l’article de Nahles, il a toutefois rejoint le Conseil des conseillers numériques nouvellement créé par le gouvernement de coalition CDU-SPD à Berlin. Entre-temps, l’idée d’une obligation de partage des données a été largement reprise ; voir par exemple le récent article du Peterson Institute rédigé par Claudia Biancotti et Paolo Ciocca, « Opening Internet Monopolies to Competition with Data Sharing Mandates », piie Policy Brief, avril 2019.
10
rc, p. 143.
11
Shoshana Zuboff, The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, New York 2019 ; Albert Wenger, World After Capital, disponible en open source sur GitBook.
12
Dan DeFrancesco, « Here’s a Breakdown of How Much us Banks Are Spending on Technology », Business Insider, 28 mars 2019 ; Kim Nash, « Amazon, Alphabet and Walmart Were Top it Spenders in 2018 », wsj, 17 janvier 2019.
13
Kristin Broughton, « bb&t-SunTrust Tie-Up Brings Tech Budgets into Focus », wsj, 7 février 2019 ; Laura Noonan et Patrick Jenkins, « Le PDG de Citigroup affirme que les machines pourraient supprimer des milliers d’emplois dans les centres d’appels », Financial Times, 18 février 2019.
14
Dan DeFrancesco, « Une nouvelle étude révèle que JP Morgan et Bofa sont en tête de la course à la technologie à Wall Street », Business Insider, 28 mars 2019.
15
Lauren Mostowyk, « Les investissements mondiaux dans les technologies financières atteignent un niveau record de 111,8 milliards de dollars en 2018, grâce à des méga-transactions », kpmg, 13 février 2019. Cela inclut l’investissement de 17 milliards de dollars de Blackstone dans Refinitiv, une spin-off de Thompson Reuters.
16
Voir également les nombreuses contributions dans Jamee Moudud, Cyrus Bina et Patrick Mason, éd., Alternative Theories of Competition: Challenges to the Orthodoxy, Abingdon et New York 2012.
17
Ce sujet est bien traité dans Johanna Bockman, Markets in the Name of Socialism: The Left-Wing Origins of Neoliberalism, Stanford 2011.
18
La meilleure et la plus concise interprétation de la position autrichienne sur les prix et la connaissance, et son interprétation erronée par diverses écoles d’économie de l’information, reste celle d’Esteban Thomsen, Prices and Knowledge: A Market-Process Perspective, Londres 1992.
19
F. A. Hayek, « The Meaning of Competition » [1948], dans Bruce Caldwell, éd., The Collected Works of F. A. Hayek: The Market and Other Orders, vol. 15, Chicago 2014, p. 109.
20
Cette histoire est abordée de manière assez détaillée dans Philip Mirowski et Edward Nik-Khah, The Knowledge We Have Lost in Information: The History of Information in Modern Economics, Oxford 2017
21
Voir, par exemple, l’explication de Leonid Hurwicz sur « l’argumentation de type Hayek » dans « Centralization and Decentralization in Economic Processes », dans Alexander Eckstein, éd., Comparison of Economic Systems: Theoretical and Methodological Approaches, Berkeley 1971, p. 93.
22
Voir F. A. Hayek, « The Nature and History of the Problem », dans F. A. Hayek, éd., Collectivist Economic Planning, Londres 1935.
23
Alvin Roth, Who Gets What—and Why: The New Economics of Matchmaking and Market Design, New York 2015.
24
E. L. Glaeser, « A Review Essay on Alvin Roth’s Who Gets What—And Why», Journal of Economic Literature, vol. 55, n° 4, décembre 2017, p. 1602-1614.
25
Alain Supiot, Governance by Numbers: The Making of a Legal Model of Allegiance, Oxford 2017. Voir également son ouvrage précédent sur le droit en tant qu’instrument de solidarité : Homo Juridicus: On the Anthropological Function of the Law, Londres et New York, 2007.
26
Voir Abbey Stemler, « Regulation 2.0: The Marriage of New Governance and Lex Informatica », Vanderbilt Journal of Entertainment & Technology Law, vol. 19, n° 1, 2016, p. 87-132 ; et Karen Yeung, « Algorithmic Regulation: A Critical Interrogation », Regulation & Governance, vol. 12, n° 4, décembre 2018, pp. 505-23.
27
Comme on pouvait s’y attendre, les Autrichiens n’ont jamais vraiment accepté l’idée du nudging, malgré son pedigree néolibéral irréprochable. Pour une approche autrichienne typique du nudging, voir Abigail Devereaux, « The Nudge Wars: A Modern Socialist Calculation Debate », Review of Austrian Economics, vol. 32, n° 2, juin 2019, pp. 139-58.
28
The Road to Serfdom, malgré l’accueil favorable qu’il a récemment reçu dans les cercles libertaires, est un ouvrage dans lequel Hayek fait un certain nombre de concessions à la social-démocratie. Cela n’a pas échappé aux libertariens les plus fervents, qui qualifient souvent Hayek de « social-démocrate » dans l’âme. On trouve une déclaration typique de ce genre d’accusations dans Walter Block, « Hayek’s Road to Serfdom », Journal of Libertarian Studies, vol. 12, n° 2, 1996, pp. 339-65.
29
Ce qui nous ramènerait aux « bons pauvres » des oeuvres charitables catholiques. GB
30
Les néolibéraux d’obédience autrichienne ont déjà compris que les batailles autour des systèmes d’identité et de réputation, comme celui présenté en Chine, constitueraient un nouveau chapitre du débat sur le calcul socialiste. Pour une critique naissante du « crédit social » dans le cadre du paradigme hayekien, voir Abigail Devereaux et Linan Peng, « Give Us a Little Social Credit: To Design or to Discover Personal Ratings in the Era of Big Data », gmu Working Paper in Economics, n° 18-35, 6 décembre 2018. D’une certaine manière, le système de « crédit social » présente un défi différent de celui de la planification centrale, dans la mesure où il fournit une infrastructure permettant de remodeler les fondements normatifs sous-jacents ainsi que les grilles d’intelligibilité, et ce à grande échelle, sans laquelle tout abandon du système des prix ne fonctionnerait tout simplement pas aussi efficacement (l’expérience soviétique de la planification centrale en témoigne). La question de savoir dans quelle mesure cette réorientation loin du système des prix s’inscrit dans les plans politiques plus larges du gouvernement chinois est une autre affaire.
31
N’est-ce pas le propre des magnats du numérique ? GB
32
L’accent mis par Hayek sur la concurrence découle de son hypothèse selon laquelle c’est le seul moteur social compatible avec les développements évolutifs. Les sentiments d’altruisme et de solidarité avaient leur utilité évolutive dans les sociétés primitives, lorsque nous vivions en petites unités sociales, mais ils se sont révélés inadéquats pour vivre dans un « ordre de marché étendu ». La théorie idiosyncrasique de Hayek sur l’évolution culturelle, , inspirée de sa conception de la « sélection de groupe », aboutit ainsi à la conclusion politiquement opportune que le comportement égoïste et individualiste dans le contexte du marché est la seule réponse non réactionnaire et favorable à l’évolution. Il en résulte que toute procédure de découverte fondée sur la solidarité, l’altruisme ou toute autre pratique sociale non individualiste est rejetée d’emblée : elles sont un retour au passé et, en tout état de cause, logistiquement impossibles dans l’ordre étendu moderne. N’étant qu’un scientifique évolutionniste amateur, Hayek a pris un pari risqué et nombre de ses pairs ont cherché à se distancier de son virage évolutionniste, en particulier de son dernier ouvrage, The Fatal Conceit. Cependant, l’utilisation par Hayek de la « sélection de groupe » remonte aux années 1960 et ne peut être simplement attribuée à sa sénilité ; elle transparaît également dans sa trilogie Law, Legislation and Liberty, en particulier dans la longue postface du dernier volume. Naomi Beck, dans Hayek and the Evolution of Capitalism (Chicago, 2018), une étude approfondie de sa pensée évolutionniste, conclut de manière accablante que celle-ci souffre « d’incohérences, d’un manque de preuves à l’appui et d’un mépris pour les théories qui l’ont inspirée ».
33
Sur ce point, Beer et Hayek étaient tout à fait d’accord. Voir les réflexions sur ce qu’un « changement d’environnement » peut exiger dans F. A. Hayek, « Notes on the Evolution of Systems of Rules of Conduct » [1967], dans The Market and Other Orders, p. 282
34
Basé sur les conférences Massey de Beer en 1973, Designing Freedom(Toronto 1974) offre une introduction concise à ses idées pour le grand public.
35
Beer explique comment les couches externes d’un système — il évoque les médias et le complexe militaro-industriel — en viennent à limiter l’ensemble des options et des voies futures perçues par l’acteur dans l’ordre actuel dans Beer, « The Will of the People », Journal of the Operational Research Society, vol. 34, n° 8, août 1983, pp. 797-810. La description par Beer d’une hiérarchie des ordres sociaux et des contraintes qu’ils s’imposent mutuellement est ce qui différencie son travail de celui, par exemple, de Niklas Luhmann, qui est parti des mêmes prémisses cybernétiques, mais qui est parvenu à des conclusions très différentes.
36
Stafford Beer, « The Aborting Corporate Plan: A Cybernetic Account of the Interface Between Planning and Action », dans Erich Jantsch, éd., Perspectives of Planning, Paris 1969, pp. 397–422.
37
Voir Daniel Sutter et Daniel Smith. « Coordination in Disaster: Nonprice Learning and the Allocation of Resources after Natural Disasters », Review of Austrian Economics, vol. 30, n° 4, décembre 2017, pp. 469-92 ; Emily Chamlee-Wright et Justus Myers, « Discovery and Social Learning in Non-Priced Environments: An Austrian View of Social Network Theory », Review of Austrian Economics, vol. 21, n° 2-3, janvier 2008 ; Emily Chamlee-Wright et Virgil Henry Storr, « L’économie sociale comme extension du programme de recherche autrichien », dans Peter J. Boettke et Christopher Coyne, éd., The Oxford Handbook of Austrian Economics, Oxford 2015, pp. 247-71.
38
Pour quelques écrits représentatifs sur cette question, voir Allin Cottrell et W. Paul Cockshott, « Calcul, complexité et planification : le débat sur le calcul socialiste revisité », Review of Political Economy, vol. 5, n° 1, 1993, pp. 73-112 ; Cottrell et Cockshott, « Computers and Economic Democracy », New Historical Project, 8 avril 2003 ; Nick Dyer-Witheford, « Red Plenty Platforms », Culture Machine, vol. 14, 2013 ; Ionela Bălţătescu et Petre Prisecaru, « Computability and Economic Planning », Kybernetes, vol. 38, n° 7-8, 2009, pp. 1399–1408 ; Erick Limas, « Cybersocialism: A Reassessment of the Socialist Calculation Debate », 4 février 2018, disponible sur ssrn.
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Mais Amazon n’est-elle pas devenue un tel planificateur central ? GB
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Daniel Saros, Information Technology and Socialist Construction: The End of Capital and the Transition to Socialism,Abingdon et New York 2014.
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Pour une introduction générale, voir Robert Proctor et Londa Schiebinger, éd., Agnotology: The Making and Unmaking of Ignorance, Stanford 2008. Colin Crouch, sans utiliser explicitement le terme, a récemment discuté de la nature du capitalisme moderne qui induit l’ignorance dans The Knowledge Corrupters: Hidden Consequences of the Financial Takeover of Public Life, Cambridge 2016.
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Une recherche sur Google avec les mots-clés « moyens de production entre pairs » ne donne que quatre résultats, ce qui reflète bien les préoccupations politiques des promoteurs libéraux de la production entre pairs.