Capitalisme de surveillance et autonomie individuelle

Auteur : Timothée LE JUEZ | Date : 17 mars 2026

Dans une fiche de lecture publiée sur ce blog, Valentin Tholomier présente L’Age du capitalisme de surveillance de Shoshana Zuboff (lire son article). Il en restitue clairement la thèse : les grandes plateformes ont fait des données personnelles une ressource économique, exploitée pour prédire et orienter les comportements. Le constat est juste. Il appelle deux prolongements que ni le livre ni l’article ne couvrent : ce qu’une analyse de 2019 ne pouvait pas voir, et ce que l’utilisateur peut concrètement faire.

Un livre de 2019, écrit avant l’IA générative

L’ouvrage de Zuboff paraît en 2019, trois ans avant ChatGPT. À l’époque, le capitalisme de surveillance repose sur la collecte de traces : recherches, clics, déplacements, achats. Le modèle consiste à prédire un comportement pour mieux le cibler. C’est déjà puissant, mais cela reste une captation de l’extérieur, à partir de ce que l’utilisateur laisse derrière lui.

L’IA générative déplace ce curseur. L’utilisateur ne laisse plus seulement des traces, il confie. À un assistant conversationnel, on dicte ses doutes, ses projets, ses problèmes de santé, ses brouillons professionnels, parfois des informations qu’on ne formulerait à personne d’autre. La donnée n’est plus récoltée à la marge, elle est livrée au centre, et elle est bien plus intime que l’historique de navigation décrit en 2019.

Le second changement concerne la finalité. Le modèle de Zuboff visait la prédiction. Les modèles génératifs ajoutent la production : un système entraîné sur des milliards de conversations peut non seulement anticiper une intention, mais formuler le message exact qui fera réagir une personne précise. On passe d’une publicité ciblée à une persuasion fabriquée sur mesure, à grande échelle. La thèse de 2019 reste valable, mais elle décrit la version précédente du problème.

Une analyse qui s’arrête au diagnostic

Le travail de Zuboff a une force et un angle mort. Sa force est de nommer un système. Son angle mort est l’impression d’inéluctabilité qu’il laisse. Le lecteur referme le livre en se sachant observé, profilé, orienté, mais sans levier apparent. Présenté comme une force quasi naturelle, le capitalisme de surveillance décourage l’action avant même qu’elle soit envisagée. Or la captation des données n’a rien d’une fatalité technique. C’est un modèle d’affaires, donc un ensemble de choix, auxquels répondent d’autres choix.

Éloge du logiciel libre

La réponse la plus solide tient en un principe : quand le code est ouvert, personne ne peut y cacher un mécanisme de collecte. Un logiciel libre est public, lisible, vérifiable par n’importe quel développeur. Une promesse de confidentialité n’a plus à être crue sur parole, elle peut être contrôlée. C’est exactement l’inverse des boîtes noires que décrit Zuboff, dont on ignore ce qu’elles font vraiment de nos données.

Les alternatives existent déjà, et elles fonctionnent. Un système d’exploitation comme Linux. Une messagerie chiffrée comme Signal, dont le code est public. Un navigateur qui bloque le pistage, un moteur de recherche qui ne conserve pas l’historique, un réseau social décentralisé comme Mastodon. Aucun de ces outils ne dépend d’une régie publicitaire pour exister. Leur modèle n’est pas de revendre l’attention, mais de rendre un service.

L’auto-hébergement pousse la logique plus loin. Stocker ses fichiers, ses photos ou ses mots de passe sur un serveur que l’on contrôle retire la donnée du circuit marchand. La démarche demande du temps et un minimum de compétences, mais elle est à la portée d’un particulier motivé, sans budget conséquent.

Le risque ne se limite d’ailleurs plus à la donnée. Les grands acteurs de l’IA, OpenAI avec ChatGPT comme Anthropic avec Claude, se livrent une course pour devenir le point d’entrée unique de nos usages. Mémoire des conversations, intégrations à nos outils, applications connectées, abonnements : chacun construit un écosystème pensé pour qu’on en sorte le moins possible. Plus l’assistant en sait sur nous et s’installe au centre de notre travail, plus le quitter devient coûteux. C’est la mécanique d’enfermement décrite par Zuboff, transposée à l’IA.

Surtout, le logiciel libre offre la seule réponse cohérente au nouveau problème posé par l’IA. Face aux assistants en ligne qui captent les conversations, des modèles à poids ouverts comme Mistral, entreprise française, ou Llama de Meta, peuvent tourner directement sur sa propre machine. Les requêtes ne quittent jamais l’ordinateur, aucune donnée n’est envoyée à un serveur. Il devient possible d’utiliser l’IA sans en payer le prix en données. C’est aussi un enjeu de souveraineté : disposer de modèles européens et ouverts, c’est ne pas confier toute son intelligence logicielle à une poignée d’entreprises étrangères.

Ni techno-solutionnisme, ni fatalisme

Ces outils ne suffisent pas à eux seuls. Ils demandent un effort que la majorité des utilisateurs ne fournira pas, et ils ne pèsent pas face à la puissance des plateformes pris isolément. L’action collective garde tout son rôle : le RGPD en Europe, puis le DMA et le DSA, montrent qu’une régulation peut contraindre des acteurs qui se croyaient hors d’atteinte.

Mais opposer régulation et autonomie individuelle est une fausse alternative. Une loi protège tout le monde, y compris ceux qui n’agiront jamais. Les outils libres protègent celui qui décide de s’en saisir, sans attendre que la loi suive. Et ils ne fonctionnent pas en tout ou rien : on peut garder un compte sur une grande plateforme pour des raisons pratiques et, en parallèle, déplacer ses échanges sensibles vers une messagerie chiffrée ou faire tourner son IA en local. Chaque donnée soustraite au circuit est une donnée en moins à exploiter.

Un rapport de force, pas une condamnation

Décrire le numérique comme une surveillance subie revient à se placer d’emblée en position de victime. Il est plus juste d’y voir un rapport de force. La donnée d’un utilisateur n’a de valeur que parce qu’il la produit et continue de la produire. Ce qui se présente comme une extraction inévitable est en réalité un échange déséquilibré, et un déséquilibre peut se corriger, au moins en partie, par les choix de celui qui se trouve du mauvais côté.

C’est le complément le plus utile à apporter à la lecture de Zuboff. Son livre reste un excellent outil pour comprendre le système, à condition de le lire avec ses sept ans de retard sur l’IA. Il devient un piège lorsqu’il sert à justifier l’inaction. La vraie suite de cette fiche de lecture n’est pas une inquiétude de plus, mais une liste de gestes concrets, et le logiciel libre est le premier d’entre eux.

Note méthodologique : https://blog.mbadmb.com/347897-2/