[Publication] Mass personalization. Predictive Marketing Algorithms and the Reshaping of Consumer Knowledge par Baptiste Kotras

Cet article se penche sur la conception et les usages des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) dans le domaine du marketing. Depuis plusieurs années, les grandes entreprises utilisent de plus en plus ces algorithmes pour prédire le comportement individuel de leurs clients. Le marketing dit « prédictif » réactualise ainsi le vieux rêve de techniques de vente personnalisées, ajustées aux profils individuels, et ce à très grande échelle. Comment ces dispositifs changent-ils la manière dont les entreprises modélisent leurs clients et agissent sur eux ? Dans une perspective de STS et de sociologie de la quantification, je propose d’étudier l’ambivalence originale caractéristique de la promesse d’une personnalisation de masse, c’est-à-dire de systèmes algorithmiques dans lesquels l’ajustement du calcul aux individus suppose paradoxalement la computation de données massives. En étudiant les algorithmes en pratique, je montre comment l’incorporation délibérée de connaissances locales et préexistantes du consommateur, ainsi que des mécanismes ponctuels de dépersonnalisation, sont essentiels au succès épistémique et organisationnel des algorithmes de marketing prédictif. Cet article défend ainsi l’étude des algorithmes dans leur contexte social de production et d’usage, et propose de nouvelles perspectives sur l’objectivité algorithmique.