Prenons le premier d’entre eux : le feedback ou boucle de rétroaction, consistant à réintroduire dans les causes d’une action les effets de celles-ci en vue de s’approcher inexorablement d’un but à atteindre. Ce principe est par exemple mis en œuvre dans l’une des manifestations les plus récurrentes de l’ubique numérique de nos jours : la sélection de recommandations. Il n’est plus un film que l’on regarde, une musique que l’on écoute, sans qu’il en soit proposé d’autres plus ou moins semblables à regarder ou écouter. Il n’est plus une marchandise que l’on achète, sans que d’autres produits complémentaires soient recommandés à l’achat. Il n’est plus une nouvelle relation que l’on noue, sans que d’autres personnes vers qui se rapprocher également ne soient conseillées. On pourrait continuer ainsi la litanie des recommandations systématiquement mises en avant dans l’univers numérique. Chacune d’entre elles, sans exception, se base sur un feedback, prenant en compte les actions des utilisatrices et utilisateurs pour solliciter de nouveaux actes, qui entraîneront à leur tour de nouvelles recommandations plus affinées, et ainsi de suite. L’objectif est ici purement capitaliste : capturer les désirs des utilisatrices et utilisateurs, en tant qu’elles et ils ne sont considéré·es que comme consommatrices et consommateurs, de manière à vendre davantage de marchandises.

C’est là également le but explicite de la publicité et du marketing, originairement, bien avant l’ère numérique. Mais les outils numériques ont pu décupler le pouvoir de capture exercé par ces domaines mercantiles. Là encore, des boucles de rétroactions sont mises en œuvre pour, en fonction par exemple du temps passé à regarder une publicité ou de la propension à se rendre sur le site marchand du produit vanté, présenter un marketing de plus en plus ciblé et ayant donc davantage de chance de déboucher sur un acte d’achat. Et c’est un autre principe cybernétique qui s’illustre ici : la croyance qu’une numérisation maximale des activités permet de diriger celles-ci plus efficacement. Remarquons au passage que la publicité est au cœur du modèle économique des industries du numérique. Celles-ci n’ayant que des marchandises à écouler sans coût additionnel de reproduction, le modèle capitaliste de base de création de la valeur ne peut être appliqué et la publicité vient compenser cette impossibilité à générer soi-même de la valeur en capturant celle classiquement créé par les annonceurs.

Les empires de Google/Alphabet ou de Facebook/Meta sont entièrement construits là-dessus, grâce à leur capacité à modéliser numériquement le profil de leurs utilisatrices et utilisateurs – à travers, entre autres, l’enregistrement de leurs recherches ou de leurs interactions avec les contenus proposés par leurs « amis » – directement monétisable auprès des annonceurs.

On touche ici au domaine de ce que l’on appelle aujourd’hui le « big data » : la massification des données collectées dans tous les actes de la vie. Que vous surfiez sur Internet, que vous vous déplaciez en transports en commun au moyen d’une carte à puce, que vous sollicitiez un service public, que vous payiez vos impôts, que vous demandiez un remboursement de sécurité sociale, que vous ayez des problèmes de santé, que vous exerciez une activité sportive, que vous sollicitiez votre « assistant personnel intelligent », que vous achetiez des produits munis de puces RFID, que vous scanniez un QR code, que vous vous divertissiez sur un objet connecté ou en réservant un billet électronique, que vous investissiez en bourse, que vous fassiez la moindre opération bancaire, chacun de ces actes donne lieu à l’enregistrement de données sur vous-même, vos goûts, vos choix, votre état, vos besoins et, au final, vos manières de vivre ? Et en vertu du feedback, l’exploitation de ces données sera utilisée pour orienter ces manières de vivre et leur faire produire ainsi d’autres données de plus en plus conformes aux desiderata du capitalisme.

Et l’exploitation des big data fait appel à la statistique, instrument privilégié de la cybernétique – souvenons-nous en particulier que la définition de la quantité d’information repose sur la mécanique statistique. Celle-ci se nourrit de chiffes – plus elle en dispose, plus les conclusions qu’elle permet de tirer seront fiables. Là aussi, le capitalisme n’a pas attendu le numérique pour faire de la statistique son outil de travail au service de la comptabilité. Mais avec le numérique, cet usage de la statistique acquiert des propensions phénoménales et modifie en profondeur nos façons de penser. Ainsi la recherche scientifique, dirigée par le numérique et les statistiques qu’il permet d’établir, est de moins en moins mue par l’émission d’hypothèses théoriques que les expériences sont chargées de vérifier. Avec la statistique, ce sont les expériences mêmes qui, en produisant quantité de données permettent d’établir des hypothèses. On ne recherche plus de causalité aux événements, on se contente de corrélations entre eux.

Tous les algorithmes dits « d’intelligence artificielle », tant à la mode ces derniers temps, consistent à établir des corrélations statistiques à partir d’une énorme quantité de données numériques. L’apprentissage profond, ou deep learning, n’est rien d’autre que l’alimentation de réseaux de neurones – autre concept né de la cybernétique – avec des données permettant statistiquement de créer des « circuits » récurrents au sein de ces réseaux, circuits permettant de produire des conclusions – numériques elles aussi – qui seront à même d’être corrigées ou confirmées et d’être ainsi réintroduites – feedback encore ! – dans les réseaux neuronaux.

Les itinéraires conseillés par Google Maps sont un cas d’école faisant intervenir l’ensemble de ces concepts cybernétiques. Pour estimer votre temps de trajet, Google Maps s’appuie en premier lieu sur les données transmises par votre déplacement – feedback – mais également sur l’ensemble des données de la totalité  – big data – des utilisatrices et utilisateurs présentes et présents dans le périmètre, permettant d’en déduire par exemple qu’un ralentissement est actuellement constaté sur votre route. Et pour savoir si ce bouchon persistera lorsque vous atteindrez le segment actuellement encombré, des réseaux neuronaux interviennent, entraînés sur une multitude de paramètres issus de tout l’historique – big data encore et numérisation maximale – enregistré par Google Maps sur ce tronçon depuis l’aube des temps numériques : augmentation du trafic certains jours, données météorologiques selon la saison, information du cadastre ou de la voirie sur les travaux en cours, etc.

L’intérêt capitalistique devient évident si l’on songe à cette nouvelle profession – éminemment cybernétique et numérisée – qu’exercent les chauffeuses et chauffeurs de VTC. Optimiser leur temps de trajet permet de maximiser leur notation – numérique elle aussi – et, selon la boucle de rétroaction mise en œuvre par la plateforme dont dépendent ces auto-entrepreneuses et auto-entrepreneurs du VTC, leur apporte plus d’opportunité de servir des clients, ce qui fera évoluer leur cote, générant plus de revenus. Il nous faut noter à ce point qu’un tel système de notation permet d’appliquer un chiffre – la note – à une activité et par extension à une personne, comme dans le système de contrôle social mis en place en Chine qui n’a plus rien à envier aux fictions à la Black Mirror. En son principe même, la notation est numérique et participe de la numérisation totale du monde – objectif cybernétique s’il en est.

Mais, au-delà des VTC, dans le capitalisme mondialisé, l’estimation des trajets acquière une importance cruciale pour tout ce qui relève de la logistique des flux de marchandises. Lorsque chaque marchandise vendue en un point du monde peut être fabriquée à l’autre bout de ce même monde et à partir de pièces et matières premières conçues, usinées ou extraites en divers endroits dispersés, l’optimisation des flux de ces différents éléments devient primordiale, depuis les routes par air, mer et terre qu’ils empruntent jusqu’à leur agencement dans les immenses bateaux cargos selon l’ordre des ports où ils déchargent une partie de leur marchandises, en passant par l’ordonnancement et le dimensionnement des camions chargés de les acheminer vers leur destination.

Le numérique permet tout cela – et bien plus ! Et ce qu’il n’autorise pas encore est dénoncé comme issu d’une insuffisance de numérisation. Cette logique d’accroissement sans cesse renouvelé rejoint le principe même du capitalisme, qui ne tourne que par l’itération sans fin de la valorisation de la valeur. Le profit engendre plus de profit, tout comme le numérique génère plus de numérique.

Le capitalisme en est ainsi venu à partager le rêve cybernétique de la mise en ordre totale du monde par la computation numérique, de manière à éliminer toute incertitude et que tout se déroule conformément à une logique implacablement axiomatique.

Mais Gödel et à sa suite Turing et Church l’ont démontré : toute axiomatique est incomplète. Deleuze et Guattari en ont déduit l’existence de « lignes de fuite ». Ainsi le cauchemar tout à la fois cybernétique et capitaliste que nous traversons n’est pas inéluctable. L’ubique n’est pas condamné au numérique. Ce sont ces lignes de fuites qu’il convent désormais à notre enquête d’explorer…