Série Xerfi – Fnege : datas, plateformes et algorithmes.

AAEAAQAAAAAAAAl8AAAAJDg4M2M0NzFiLTRlYjUtNDU3Mi1hMWI3LWFjNzNiZDk2Yjg2YQUne des vidéos date un peu, les deux autres sont toutes fraîches, elles sont complémentaires car elles traitent sous trois angles, les données, les algorithmes et les plateformes, cette réalité de nouvelles formes d’organisations fondées sur un traitement massif de l’information.

Ces vidéos ont été tournées dans le cadre du partenariat de Xerfi canal et de la FNEGE. On en retrouvera des dizaines d’autres sur tous les sujets de la gestion, des marchés et des organisations. Un belle série.

Modèle de plateformes

Algorithmes

Les modèles du bigdata

#Gigeconomy : l’économie des compléments de revenus.

8516817076_ee5a666234_zBien loin de l’uberisation du marché du travail, la #gigeconomy dessine son véritable visage, celui d’une économie des compléments de revenus, et incite à formuler la double hypothèse que le moteur du collaboratif se trouve plus dans l’offre que dans la demande, et dans la modération salariale que les entreprises de la vieille économie pratiquent depuis 2007.

Mais d’abord les faits dont plusieurs sources éclairent des traits saillants.

Avec l’étude du JPMorganChase Institute on retiendra d’abord une typologie simple mais efficace des plateformes : d’une part les plateformes de travail et d’autre part les plateformes de capital (il faudrait sans doute ajouter les plateformes de contenus pour mieux saisir le digital labor qui lui ne procure pas de revenus mais au mieux l’usage gracieux de certains services). Le résultat obtenu à partir d’un jeu de données important ( 1 milion d’acteurs) est limpide : L’engagement dans les plateformes de travail est lié à la variabilité des revenus principaux et négativement corrélés à sa variation tandis que les gains des plateformes de capital augmentent un revenu stable. Les propriétaires augmente leur gain de 314$ sur la base de 4454$ ( soit +7,1%), ceux qui n’ont que leur  bras à louer compense 533$ de revenus perdus soit 14,7% de pertes. Le complément de salaire est compensatoire pour le travail, accessoire pour le capital.

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C’est la conclusion  à laquelle le Pew research aboutit dans sa vaste étude sur les revenus de l’économie des petits boulot, de la vente domestique et de la location personnelle.

24% of Americans report earning money from the digital ‘platform economy’ in the past year. The extra income they make is a luxury for some, but a necessity for others.

gig04Cette étude apporte un regard complémentaire avec une description socio-démographique qui marque des profils contrastés selon que les revenus viennent de l’exploitation du capital domestique ou des petits boulots : plutôt jeune, minoritaire et moins diplômés qu’une jeune quarantaine, blanc et diplômé.

Elle donne des éclairages sur les motivations dont la première est celle de la flexibilité. Il reste à interpréter la raison : sans doute une manière d’assumer une situation de précarité qu’on ne maitrise pas, d’y trouver une raison.

Des indications précieuses sont aussi fournies sur le taux de participation qui est sur une base déclarative et cumulative de 8% pour Pew Research et  de l’ordre de 4,3% pour l’étude du JPMC Institute, cette dernière dévoilant une tendance au ralentissement.

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On pourra replacer ces résultats dans le cadre d’une typologie du travail indépendant dont KPMG donne une version bien optimiste en considérant que les freelances occasionnels gig4(40%) le font volontairement. Seulement 30% vivent pleinement de leur revenus d’indépendants. 14% sont prêt à prendre un travail salarié et 16% sont financièrement ficelés!

Les revenus complémentaires et compensatoires  sont le driver principal du travail indépendant. Cela rejoint les analyses de l’insee sur la microentreprise et l’activité multiples (voir un billet précédent). L’économie des petits boulots est avant tout une économie des petits salaires et du temps partiel.

Les plateformes distribuent donc des compléments de revenus, ce qui  invite à l’hypothèse que le développement de l’économie collaborative résulte de la conjonction de l’appétit de la consommation de l’insuffisance des salaires. Depuis la crise de 2007, les consommateurs ( qui sont aussi des travailleurs) trouveraient dans cet expédient le moyen de maintenir ou d’accroitre le niveau de leur consommation. L’économie collaborative serait ainsi la fille de l’austérité et de la pingrerie des entreprises (traditionnelles).

Deux questions dérivent de cette analyse.

1)  Quelle légitimité et par conséquent quel statut donner à ces revenus complémentaires ? A l’heure ou le législateur tente de les réguler et de les taxer, cela pose pleinement la question corolaire de la justice sociale dans la distribution de ces revenus : les empêcher c’est aussi priver ceux qui sont privés de salaire, les encourager c’est encourager la précarité.

2) Quelle place  les plateformes vont occuper dans l’économie?  Loin de balayer des secteurs entiers ne risque-t-elle pas de s’installer dans les franges du marché, offrant un sas aux plus démunis et la flexibilité que les marchés réclament : une économie de marge.

Une économie équilibrée

26901305512_3b005154c5_kLe mois de l’ESS s’annonce et à Paris Nanterre, on y contribuera avec une table -ronde « Un coopérativisme de plateformes est-il possible ?« . On pourrait voir se dessiner rapidement une réponse qui se constitue autour de la capacité de financement et qui assombrirait le futur des plateformes. Oui les grandes plateformes sont possibles par la puissance du Venture capitalisme qui peut y engouffrer des milliards en attendant un résultat opérationnel confortable. Les coopératives n’ont pas cette faculté.

C’est par un autre argument qu’il faut se saisir de la question. Il va dans le sens que Henry Minzberg donne à sa réflexion : celui d’une société équilibrée entre le secteur privé, le secteur public et ce secteur tiers composés d’association, de fondation, de coopérative, de mutualités, et dont le trait commun se résume en non-profit.

Souvent le discours relatif à ce secteur tiers s’appuie sur des valeurs et  sous-tend que l’économie doit avoir  des vertus, une morale. On veut une économie humaine, une économie solidaire, une économie respectueuse, et moins que de s’interroger sur les fins on s’interroge sur les moyens. Elle s’opposerait faiblement à la voracité du capitalisme (néo-liberal), son but est le renforcement d’une résistance.

Ce discours  écarte l’idée que le collaboratif n’est pas forcément une valeur mais aussi une source de performance. La compétition par l’émulation et l’apprentissage améliore la performance mais elle peut la détruire en réduisant les comportements solidaires et bienveillant dont la définition est : qui prend en compte l’intérêt de l’autre, et qu’on retrouve dans les notion de stewardship ou de civilité organisationnelle dont l’effet est de mieux faire face aux inattendus de la vie économique, et d’en amortir les conséquences négatives.  Inversement si les modèles solidaires contribuent à la performance en palliant aux défauts de connaissance, ils peuvent la réduire par son ossification, son appesantissement. Il n’y a pas un bon modèle contre un autre plus mauvais, mais deux modèle ambigus dans leurs effets qui parfois se complètent. L’économie est performante si elle trouve un équilibre entre les deux : la compétition et la coopération. L’une s’appuie sur la connaissance, l’autre fait face à l’ignorance.

Cette performance naturellement doit s’analyser en deux composantes : l’une qui est relative à l’organisation économique, l’autre à celle du milieu ( appelons ça bien-être, intérêt général, communs etc). Cette dualité est une affaire de politique, ce qui est bon c’est que l’une soit accomplie avec l’autre car comment les pondérer ? Faire des profits et améliorer l’environnement est la meilleure chose. Cette situation semble-t-il est prise en compte dans la littérature récente au travers de la notion de caractère transformatif des projets ou des stratégies. Elle s’oppose d’une certaine manière à l’approche de la responsabilité sociale, qui de manière normative, se contente de rappeler que les organisations peuvent produire des externalité négatives qu’il faut réduire ou compenser. L’approche transformative va plus loin, elle s’attache aussi aux externalités positives qu’elle souhaite encourager.

C’est une des raisons qui conduisent à penser, en matière de plateformes, qu’il s’agit moins d’imaginer un monde où des plateformes conduites par le profit écrasent les autres alternatives, qu’un monde où se cotoient différentes formes et leurs hybrides. Et s’il faut se poser des questions sur les raisons et la manière de les réguler, il faudra s’interroger sur les potentiels transformatifs de ces modèles, faire une balance complète des avantages apportés à leurs partie prenantes et des externalités positives et négatives injectées dans le milieu.

L’économie du partage contre la propriété ancestrale

336526895_5b2e60b682_oIl y a dans l’idéologie de l’économie du partage une hypothèse guère tenable, celle d’un changement de rapport à la propriété. On serait moins intéressé par la possession que par l’usage, le lien plutôt que le bien. L’hypothèse est peu tenable pour au moins deux raisons. La première est qu’un tel changement est difficilement explicable dans un délai très court de quelques mois ou années si le sens de la propriété est un héritage évolutif. La seconde est que pour partager, il faut que quelqu’un possède et ne témoigne pas d’attachement à ses biens.

Pour analyser ce problème est est utile de revenir à un phénomène observé notamment par Thaller et qui se traduit par le fait qu’on accepte de vendre celui qu’on possède à 5 euros alors qu’on n’acceptera de donner par plus de trois euros pour en acquérir un (1) . La disparité entre le prix de réserve ( WTP : willingness to pay) et le prix de cession (WTA : willing to pay) traduit un effet de dotation (Endowment effect). Il se traduit par le fait qu’on tend à vendre plus cher les biens qu’on possède que le prix qu’on concède pour leur acquisition. D’un point de vue économique il s’explique par l’aversion au risque dans le cadre de la comptabilité mentale et de la théorie des prospectives. Elle se manifeste par ce que la dés-utilité engendrée par la cession d’un bien ou de son usage est plus grande que l’utilité apportée par son acquisition. Le vendeur vend plus cher que l’acheteur est prêt à payer.

Dans le cas de l’économie du partage cela devrait signifier que les transactions sont plutôt rares et résultent de l’hétérogénéité des WTP et WTA. A fortiori on peut s’interroger sur les structures d’architecture de marché qui rapprochent les deuendowmentx distributions et augmentent le marché potentiel. Dans le cas des marchés P2P, si cet effet est avérée, on fera l’hypothèse complémentaire que l’amorce de ces marché est effectivement constituée par les individus les moins affectés par cet effet de dotation. Les plus partageurs viennent en premier. C’est sans doute un facteur de décollage mais il risque ensuite d’être un facteur de ralentissement quand les populations plus attachées à leur biens devront être convaincues des vertus de cette économie.

D’autres auteurs contestent  l’explication par l’aversion au risque et introduisent des éléments normatifs et culturels. C’est le cas des travaux de  Carey K. Morewedge qui démontrent que c’est le fait même de la propriété et non l’aversion au risque qui explique l’effet de dotation.

The standard psychological explanation is that people are reluctant to relinquish the goods they own simply because they associate those goods with themselves and not because they expect relinquishing them to be especially painful (the ownership account).

Au-delà de l’explication psychologique, des explications plus sociologiques sont proposées. L’une d’elle utilise la typologie des schémas relationnels de Fiske : partage commun, relation hiérarchique, rapport paritaire et échange marchand pour montrer que les effets de dotation varient fortement du fait même de l’incommensurabilité des situations, de l’identité des échangeurs et de la valeur symbolique de l’échange (3). Voilà qui éloigne de l’argument quasi-rationnel de l’aversion au risque pour aller au plus profond de l’anthropologie.

Cet effet s’observe non seulement dans l’espèce humaine mais aussi chez les chimpanzés comme le démontre Sarah Brosnan (4)

We show the first evidence that chimpanzees do exhibit an endowment effect, by favoring items they just received more than their preferred items that could be acquired through exchange. Moreover, the effect is stronger for food than for less evolutionarily salient objects, perhaps because of historically greater risks associated with keeping a valuable item versus attempting to exchange it for another

Voilà qui conduit à s’interroger sur la source : une disposition génétique ou un défaut cognitif.  A l’aversion pour le risque s’oppose l’hypothèse d’un sens ancestral de la propriété, un résidu évolutionnaire. La seconde hypothèse est défendue par les éthologues qui observent que le sens de la propriété est aussi celui des grands singes dont les échanges répondent aussi à l’effet de dotation. Avant d’être un calcul de risque, la préférence pour la propriété est un trait sélectionné par l’évolution. Il n’y a aucune chance que les humains aient changé en quelques années dans leur propension au partage et à l’échange même si on remarquera qu’elle est plus grande que les autres primates. Les humains partagent plus facilement et les artéfacts du partage les y encourage. Le partage ne serait pas naturel mais culturel !
Il importe donc de mieux connaitre quels sont les facteurs qui le réduisent. Est-ce l’apprentissage ? la connaissance même du mécanismes par les échangeurs? La transformation des relations ? Des éléments d’architecture de marché ? Ce sont autant de piste de recherche, le point de départ restant que le sens du partage est moins immédiat que celui de la possession.
Pour s’en convaincre définitivement, il suffit de considérer le marché du co-voiturage. Dans une logique purement rationnelle, les possesseurs de voitures devraient la partager au coût marginal qui est proche de zéro : un passager de plus ne coûte pas vraiment plus d’essence ou de péage! Il peut d’ailleurs même être un gain quand le passager lui apporte sa compagnie ou simplement une estime de soi renforcée par le sentiment d’altruisme. Et pourtant le prix moyen est de 0.07 euro du km. Il n’est pas étonnant non plus que le décollage de Blablacar a coïncidé avec la mise en place d’une solution de paiement, ce fût le cas aussi de couchsurfing.com. Ce dispositif change la convention d’échange en lui donnant les couleurs du marché et c’est une hypothèse à prendre au sérieux, contribue sans doute à faire baisser l’importance de l’effet de dotation. Une étude récente sur Airbnb montre ainsi que les professionnels sont plus efficaces que les amateurs sur la plateformes car ils varient leurs prix plus volontiers en fonction de la demande que les amateurs dont les prix expriment non seulement leur rationalité économique mais aussi un sens ancestral de la propriété.
On conclura sur un dernier élément. L’économie collaborative peut être vertueuse dans la mesure où le design de ces plateformes réduit l’effet d’endowment. C’est une proposition d’autant plus importante que l’on connait son effet sur les biens publics puisqu’on prête bien moins de valeur aux services publics qu’à ceux qu’on obtient de nos possessions:
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Cet argument est que sans recourir à la fiction rousseauiste du partage naturel, les plateformes peuvent défendre l’idée d’une production de bien commun par une exploitation plus systématique des actifs  des particuliers rendue possible justement par  la capacité à effacer les effets du sentiment primitif de la propriété. Elles en feront la preuve en montrant que les prix pratiqués s’approchent du coût marginal du partage et que leur rémunération est inférieure aux inefficacités induites par les effets de dotations. Elles devront montrer qu’elles sont des institutions plus efficaces encore que le marché dans leur capacité à effacer le sens de la propriété.
(1) Kahneman, D., Knetsch, J., & Thaler, R. (1991). Anomalies: The endowment effect, loss aversion, and status quo bias. Journal of Economic Perspectives, 5(1), 193-206
(2) Carey K. Morewedge, Lisa L. Shu, Daniel T. Gilbert, Timothy D. Wilson, Bad riddance or good rubbish? Ownership and not loss aversion causes the endowment effect, Journal of Experimental Social Psychology, Volume 45, Issue 4, July 2009, Pages 947-951
(3) A Peter McGraw; Philip E Tetlock; Orie V Kristel  (20013) The limits of fungibility: Relational schemata and the value of thingsJournal of Consumer Research; Sep 2003; 30, 2; pg. 219
(4) Brosnan, Sarah F. et al.  (2007) « Endowment Effects in Chimpanzees« ,  Current Biology , Volume 17 , Issue 19 , 1704 – 1707

 

Plateformes et métropoles : le poignard subtil des politiques publiques.

27146505752_cb38a91891_zUne belle invitation que de participer à la rencontre City2City organisée par la ville d’Amsterdam le 28 mai, en même temps que The Next Web. Quand au motif principal la ville d’Amsterdam se targue d’être la première ville de la Sharing Economy. La rencontre qu’elle organisait avec l’excellente équipe de Share_NL  avait une idée en tête bien précise. Faire se rencontrer des capitales autour d’un problème devenu majeur dans les politiques publiques locales : l’irruption des plateformes dans l’écologie délicate du logement et du tourisme.

Le Next web a tenu ses promesses avec une entrée en matière entre Laser et techno, et une petite poucette rappelant aux startuppers qu’il travaillent moins pour devenir riches que pour faire de la planète un meilleur endroit. On en croira pas un mot et on se contentera de constater que la technologie fait bon ménage avec une sorte de religiosité. N’adhérant pas à cette dimension salvatrice, on en restera à constater de manière ironique que la science n’est pas la technologie, et qu’il vaudrait mieux plus de science dans ce monde, qu’une technique qui revêt des habits toujours plus chatoyants et promet des bâtons de pluie.

27271467460_a1b51d2989_zOn apprend peu dans ce genre de conférence, mais on peut sentir l’humeur. Un bel exemple était cette présentation simple de Taskrabbit qui délimite l’enjeu  sans détour : il y a aux états unis un marché de 400 milliards pour les services domestiques, et une solution de plateforme est jouable pourvu qu’on remplisse une promesse élémentaire : le ménage on-demand, dans un délai de 90 minutes. Plus besoin de planification, de rendez-vous régulier, maintenant un peu de bazar et hop on appuie sur le bouton. C’était dans une session économie collaborative dans laquelle une autres stars était Blablacar.

D’Amsterdam on peut dire une infinité de chose, la ville à réussit à exclure les voitures, on y sera surpris du nombre incroyable d’enfants qui jouent dans les jardins publics, on connait son histoire récente et sa manière habile d’avoir fait face aux marginalités. Rares sont les villes aussi civiles qu’elle donne le sentiment de déambuler dans une cité radieuse ou un jardin. Quand le bruit le plus fort est celui des oiseaux, on ne peut être qu’admiratif. Quand à l’heure de l’apéritif on se rend compte que c’est sur les canaux qu’il se prend, sur des bateaux, barques ou péniches, petits ou plus grands. dans l’air printanier, on se dit que oui les municipalités peuvent créer un art de vivre et la démocratie douce qui et d’une délicieuse citoyenneté.

Quant à la réunion, c’est bien l’objet de ce post, quelques métropoles qui se rencontrent : Amsterdam, Paris, New- York, Toronto, Barcelone, Athène, Copenhague, Séoul entre d’autre. Un bel échantillon où tous sont confrontés à l’économie collaborative, mais vivent une confrontation différente. Pour les unes c’est la levée de bouclier d’une hôtellerie dévastée, pour d’autres la problématique d’un gentrification accélérée, d’autres encore le  foisonnement des hôtels clandestins, partout le prix du mètre carré et les locataires chassés pour un meilleur rendement, des effets de ségrégation aussi, des taxes et des revenus qui disparaissent dans l’économie domestique. Toutes partagent le sentiment de devoir réguler, dans des climats qu’on imagine bien différents:  les pouvoirs donnés aux municipalités variant fortement d’un pays à l’autre tout autant que la richesses des territoires. Une même source de perturbation mais différents problèmes et différentes solutions. Comparer ce que les uns et les autres font était l’objet de la réunion. Un article de Bloomberg a crû y déceler la formation d’une alliance, Une consultante qui participait au projet aura précisé dans une tribune du huffington la nature de l’échange de point vue.

Plus sensible à la question des modèles d’affaire qui sont globaux, ma première réaction à la question posée lors de ce city2city auquel  j’ai assisté,  est que la régulation, un réflexe immédiat est un leurre, un pansement sur une jambe de bois et que la faiblesse des métropoles est qu’engluées dans les problèmes locaux, elles ne peuvent qu’offrir une réponse spécifique à des puissance qui sont capables de réunir des armadas d’avocat et d’absorber plus rapidement le contenu légal que ne le font les cours de justice. Elle joue de surcroît d’une défense en ordre dispersée. L’échange de bonnes pratiques est nécessaire, sans doute devrait-il aboutir à des politiques coordonnées.  Les réponses des métropoles l’interdiction pure (c’est le cas de NY) au dialogue presque constructif (donnons un avantage à Paris) en passant par l’impuissance (C’est le cas des villes du sud).

Ce modèle économique dont le cercle vertueux qui s’appuie sur la mobilisation massive d’actifs qui viennent de la foule, et dont une partie importante vient des amateurs, dicte désormais une grande partie de la partition que les villes doivent jouer. Les plateformes n’hésitent à intervenir dans les politiques publiques. Un nouvel acteur politique est désormais entré dans la sphère publique et il prétend à y jouer un rôle :

Airbnb is always working with policymakers on measures to make cities stronger. Over the coming weeks, we will continue these discussions in Amsterdam. Today, we want to share our priorities for these discussions:

  • Build a more open and transparent home sharing community – We know policymakers make the best decisions on home sharing when they have access to clear information. We want to provide Amsterdam with anonymised information they need to make informed decisions, while protecting the privacy of hosts and guests.
  • Help hosts understand the rules and help the City take action against rule breakers – The vast majority of Airbnb hosts follow the rules and provide great experiences for guests; unwelcome commercial operators have no place on Airbnb.
  • Empower families and communities by spreading guests and benefits across Amsterdam – Airbnb supports countless Amsterdammers and democratises the benefits of travel for communities and businesses that haven’t previously enjoyed the positive impacts of traditional tourism.
  • Preserve clear and simple home sharing rules – We know complex and burdensome rules favour commercial operators, slow innovation and hit regular people who need this income the most and provide authentic experiences for guests.
  • Promote responsible home sharing that makes cities better – We know local hosts care deeply about their city and guests want to experience Amsterdam like a local, and we want to help. Among other tools, we recently introduced a neighbour tool in markets across the world and plan to introduce this in Amsterdam shortly.

Over the coming weeks, our discussions will be guided by these principles.

Source : DansMonLabo

Les citoyens ne sont plus simplement représenté par leurs élus et leurs associations, il le sont aussi aussi par des acteurs qui leur fournissent des revenus directs et indirects. Il faudra bien inventer une méthode pour que les utilisateurs des différentes faces du marché : locataires, propriétaires, conciergeries, réparateurs,  puissent participer à la décision voir à la conception des interfaces, des règles et des algorithmes. Sans compter les autres parties comme l’hôtellerie qui est concurrencée au moins en partie, les voisins qui subissent les nuisances associées aux mouvements de personnes, les commerces qui voient apparaitre et disparaitre de nouveaux flux.

Un danger de la régulation est qu’elle soit centrée sur les quelques cas qui posent un problème flagrant, et non sur la néçessité de réorganiser des pans entiers de la vie publique. Méfions nous de ce réflexe défensif, réguler sans connaître est à la fois risqué et inefficace.  L’hôtel, le camping, le grand hôtel, le bed and breakfast, l’auberge de jeunesse, la chambre chez l’habitant, le logement Airbnb, le couchsurfing  participent à un même ensemble, celui de l’hébergement de courte durée pour le tourisme, les obligations et les affaires. L’enjeu est moins dans l’airbnbification que dans l’architecture renouvelée d’un secteur économique. Bienfait fiscal, apport de devise, équilibre des emplois, tranquillité des riverains, sécurité des habitants, revenus des propriétaires mais aussi opportunités pour les plus pauvres locataires, création de nouveaux emplois de service avec la conciergerie et économie et expériences des consommateurs sont les différents facteurs qui doivent être optimisés. Les règles que la Cité à à formuler sont fonction des ressources dont elle dispose (Parc immobilier, attractivité touristique….), et des réponses possibles à la question : comment maximiser l’ensemble de ces critères et arbitrer quand ils sont en conflits? Sacrée equation!

La résolution d’un tel problème peut difficilement être le résultat d’un processus de marché car il aboutirait à une double inégalité : concentration des ressources chez ceux qui disposent du capital cognitif et précarisation de la production des services, accroissement de la ségrégation spatiale. Il ne peut non plus être le résultat d’une autorité : elle n’a pas tous les éléments du problèmes pour proposer une solution optimale et les résistances peuvent en limiter la portée. C’est une voie tierce qui doit être empruntée, celle qu’indique les travaux d’Elinor Ostrom (pour la lire en français c’est ici), dans une institutionnalisation du dialogue, dans le tâtonnement d’un arrangement d’intérêts privés et collectifs, dans la construction d’un espace public où les acteurs délibèrent. Le rôle de l’autorité publique est sans doute de ménager un tel espace et de motiver une telle délibération, de faire émerger des conventions.
Un petit exercice réalisée avec mes étudiants, en les invitant à regardez la situation dans quatre ou cinq métropole  fait ainsi apparaitre quelques grands traits des politiques à l’hébergement de courte de durée. Ils se distribuent de l’interdiction pure à l’absence de décision et porte sur des éléments qu’une convention qui n’est pas toujours établies:
  1. La destination du logement est un critère essentiel. On oublie que pour partager il faut posséder, et que ce que l’on possède c’est pour une destination particulière : se loger, en tirer un rendement,  les conditions de location sont soumises aussi à la destination.
  2. Le degré de contrôle des autorités sur les données (notamment la liste des revenus distribués par les plateformes ou la perception d’une taxe) où l’obligation d’une inscription au registre pour recevoir des invités.
  3.  Les conditions d’occupation : être présent lors du séjour des invités où non, y résider une bonne partie de l’année.
  4. La durée de la location au total et de manière consécutives qui varie de 60 jours à 120 jours, et pourrait être aussi l’objet de limitation dans les périodes de l’année (autorisé l’été et pas l’hiver).
  5. Des délimitations territoriales : l’activité de location pouvant être limitée dans certaines zones à vocation hyper-résidentielle.

Peuvent s’ajouter des disposition plutôt nationale pour la défiscalisation des revenus issus, et la détermination de de leur plafonnement. Certaines plateformes intègrent cette limite. L’intensité du  contrôle est essentielle: passe-t-elle par des dispositifs de signalement, un cadastre, des équipes de vérificateurs, éventuellement le balisage des logements. Les données en sont un enjeu essentiel.

La controverse naissante de l’économie collaborative qui se traduit par des échanges entre particuliers que médiatisent les plateformes, a pour enjeu l’étiquetage ou et la catégorisation sociale. L’économie du partage a d’autres signification que l’économie on-demand, le freelance célèbre une vertu que le travail morcelé en tâches à 5 euros a perdu, le collaboratif espère plus de sens que les marketplaces.  L’enjeu de la controverse c’est justement cette catégorisation.

Quelle convention va surgir l’interaction des parties : la ville qui aménage, les propriétaires qui accroissent leurs rentes, des locataires tentés, des touristes ravis, un voisinage troublé, le commerce attentif à ces déplacements des flux des populations qui ne sont plus fixés par les hôtels? Par quel processus? Les autorités des métropoles en sont les spectateurs immédiats, au moins pour cette raison qu’au delà d’équilibre de marché et d’institution, il s’agit aussi de l’aménagement urbain. Une des choses remarquable de l’économie des plateformes est qu’elle n’est pas que virtuelle, elle peut aussi façonner le paysage urbain. Ajoutez à l’effet du logement, celui du transport, celui de la livraison en pleine transformation, la circulation des personnes et des bien change d’aspect et change celui des quartiers.

On comprendra que le design d’une politique publique relève de l’art de découper des fenêtres d’un monde à l’autre et nécessite un poignard subtil.

 

De l’économie collaborative au gouvernement algorithmique des plateformes

5928727544_fdc9ecc4e5_zCe texte résume l’intervention réalisée dans le cadre de la Conférence Internationale de Gouvernance CIG 2016 à l’Université de Montpellier : Gouvernance et gouvernementalité à l’heure du big data : quels enjeux pour les entreprises ? La version originale de cet article a été publiée sur The Conversation.

Avec le développement de l’économie collaborative, ou d’économie on-demand, le modèle de plateforme prend un nouvel élan. On l’a découvert avec les plateformes-produits, il s’est conforté avec les marketplaces, il s’épanouit avec les réseaux sociaux. Désormais il règle les échanges de services et le prêt des biens. Une grande partie des 150 licornes (start-up valant plus d’un milliard de dollars) est constituée par des plateformes, on en dénombre plusieurs milliers, dont Uber, BlaBlaCar ou Ola dans le transport, Airbnb ou Booking.com pour hébergement à courte durée, Oscaro, Lending Club ou Indiegogo dans le crowdfunding, Amazon, Alibaba pour les places de marché, mais aussi Esty dans une version plus collaborative, Deliveroo ou Hero delivery dans la logistique du dernier kilomètre, Fiverr et Taskrabbit pour les services à domicile.

Du crowdsourcing et des algorithmes

Le propre des plateformes réside dans deux éléments. Le premier est une généralisation du crowdsourcing qui, ouvrant très largement l’approvisionnement en actifs productifs, en travail et en consommations intermédiaires, donne une place importante à des acteurs que l’on peut qualifier d’amateurs. Le second est du recours intensif aux algorithmes pour assurer la coordination des activités à une échelle très importante (des centaines de millions d’individus) et très fine du point de vue de l’espace et du temps. La combinaison de ces deux éléments conduit à un modèle d’organisation d’un type nouveau, fondé sur la maîtrise des algorithmes qui pose des questions de gouvernance, d’autant plus fortes que les machines sont faillibles.

Le moteur de croissance des plateformes s’analyse au travers de la combinaison de plusieurs mécanismes économiques. Le premier est celui du crowdsourcing et il se révèle dans la capacité à mobiliser des actifs sous-utilisés, du travail parfois non rémunéré et de l’information et des idées partagées. Il engendre un second mécanisme de la longue traîne, plus justement décrit par la notion d’économie de la diversité. Le troisième est l’interaction positive entre les populations qui constituent les différents versants de marché : l’attractivité de la plateforme sur le versant client est d’autant plus grande que la diversité des offres est forte et réciproquement.

Elle est amplifiée par la maîtrise des capacités d’appariement (matching markets) qui permettent de résoudre la faiblesse d’une offre trop large et trop diverse pour les capacités cognitives des demandeurs, par le biais de score d’appariement (comme sur les plateformes de rencontre) et de moteurs de recommandation (comme dans le cas les places de marchés). L’ensemble produit des externalités de réseaux et de standard qui soutiennent la politique de crowdsourcing.

Gouvernementalité algorithmique

L’analyse économique permet de rendre compte a posteriori des succès des plateformes, mais dit peu de la manière dont ils sont menés.

C’est dans la manière dont les plateformes gouvernent leurs populations qu’on peut trouver une réponse. Avec le concept de gouvernementalité de Michel Foucault, définit rapidement comme l’influence sur les conduites qui transforme les populations en ressources, un cadre d’analyse cohérent peut être formulé. La gouvernementalité se manifeste par trois grands éléments : l’architecture des plateformes qui capacite ou restreint l’action de ses membres et des populations ; une capacité normative et de surveillance -une police ; un dispositif incitatif qui stimule l’activité des acteurs individuels et mobilise les foules.

La spécificité de ces politiques est d’être largement algorithmique, se nourrissant d’un flux de données important (le big data) qui à la fois permet de produire la connaissance nécessaire et la mise en œuvre des politiques dans le flux des microdécisions prises par l’organisation et les individus. Un mécanisme comme le surge pricing de Uber en est un exemple remarquable : à l’échelle de quelques minutes et d’un quartier, Uber peut faire varier les tarifs en fonction de l’offre de VTC et de la demande, dans le but principal de limiter l’attente à moins de cinq minutes.

Le calcul n’est pas neutre

On a tendance à surestimer leur efficacité et leur neutralité. Ils produisent des effets de dispersion des prix, de polarisation des opinions, de discrimination sociale. Autant d’effets que leurs concepteurs n’ont pas envisagés. C’est le fruit d’une forte dépendance aux données : les paramètres des algorithmes dépendent des données qu’ils traitent, et certains groupes d’acteurs peuvent les troubler. Le calcul qu’ils produisent n’est pas neutre, son résultat est souvent performatif et les populations qui en sont la cible s’y adaptent par une sorte de social computing.

Les effets de ranking en sont un exemple, le classement renforçant la performance. Des effets inattendus, parfois néfastes, sont observés : extrême variance des prix de marchés, biais de sélection, polarisation des opinions, ségrégation sociale. C’est ce qu’on peut appeler la politique des algorithmes et qu’on définit comme l’effet résiduel et non intentionnel de la gouvernementalité.

Les plateformes font ainsi naître un double risque : celui d’une interférence dans les libertés et celui des externalités sociales liées à la construction même des algorithmes. Cette analyse conduit à s’interroger sur la gouvernance des plateformes et les mécanismes qui permettent de gouverner le gouvernement des plateformes. Quelle politique de confidentialité des données personnelles ? Quel degré de transparence des algorithmes ? Quel degré de participation des usagers à la conception et aux pilotages de ces modèles ? Quel degré de régulation par la puissance publique ?

Avec leur surgissement et leur déploiement planétaire, ces questions deviennent clés. Elles justifient que l’idée de redevabilité algorithmique soit de plus en plus élaborée, et surtout mise en œuvre.

Référence des travaux présentés : C. Benavent (2016) « Plateformes : sites collaboratifs, marketplaces, réseaux sociaux… Comment ils influencent nos choix », Fyp.

The Conversation

Christophe Benavent, Professeur Sciences de Gestion, Université Paris Ouest Nanterre La Défense – Université Paris Lumières

 

Plateformes :

PlatdeCouv-Plateformes.inddSites collaboratifs, marketplaces, réseaux sociaux… Comment ils influencent nos choix

Il est là et en librairie. Pour l’accompagner cette rubrique où on retrouvera des réflexions autour et au delà du livre ainsi que l’ébauche de chapitres qui n’ont pas été (encore) écrits  : es plateformes et le travail, utopie et idéologie des plateformes, politiques publiques des plateformes…

Mentions presse :

Plateformes : Economie et gouvernance algorithmique

redevabilité algoEt voilà la vidéo de mon intervention à la Conférence Internationale de Gouvernance (2016) organisée par Véronique Bessière à l’IAE de Montpellier. On regardera aussi avec attention celle, limpide, de Jean-Fabrice Lebraty sur la grand sujet de la  Blockchain et de ses conséquences en matière de gouvernance. C’était une belle idée que de confronter la question de la gouvernance aux questions digitales. Il y a un domaine immense à explorer.

Pour ma part, il s’agit à partir de la compréhension de l’économie politique des plateformes (ses mécanismes économique et son mode de gestion  analysée sous l’angle de la gouvernementalité) de s’interroger sur leur élément clés : les algorithmes et de conclure sur l’exigence de redevabilité algorithmique.  En gros la thèse principale de Plateformes : Sites collaboratifs, marketplaces, réseaux sociaux… Comment ils influencent nos choix

PS : pour les algorithmes de type apprentissage supervisée ( deep learning), et une problématisation plus précise on pourra lire dans La minute tech de Atlantico une interview sur les chatbots et les limites des algorithmes.

Séminaire Marketing Public MOPP

4555521308_d50f060404_zDes politiques publiques pour les plateformes?

date : 29 (Matin, Après-midi) et 30 juin (Après-midi) – Nanterre, bat A bureau  322.

Contenu : présentation de Plateformes : Sites collaboratifs, marketplaces, réseaux sociaux…  (Fyp,2016) dans une perspective de management public. L’idée serait de réfléchir aux politiques publiques à l’égard de ces plateformes, tant au niveau local ( mairie de paris et AirBnB) que national ( le cas de Uber). En quelque sorte ébaucher le chapitre manquant de ce travail!

Date et thème des séances :
  • mardi 18 avril – 17h30 : esprit de service ( public), stewardship.
  • mercredi 3 mai – 17h30 : Nudges et politiques publiques : un paternalisme libertarien ?
  • mardi 9 mai 11 avril – 17h30 : open-data : innovation, contrôle de l’action publique et participation.
  • Mardi 16 avril – 17h30 : politiques publiques des plateformes : l’infrastructure et la régulation.

Lieu : Nanterre, Bat A , Bureau 322 .

Pour le petit travail que vous aurez à rendre ( de préférence au jour du séminaire), je vous propose un exercice simple :  Étudier les mesures prises par les villes suivantes (une ville distincte par étudiant) pour encourager ou « contenir » les plateformes Airbnb et Uber . Le rendu prend la forme d’une note de 8000 caractères représentant les éléments de contexte, la pénétration des plateformes, les actions entreprises par les autorités et leurs résultats.

  • Paris-
  • NY
  • Amsterdam-
  • Londres-
  • Séoul-
  • Athènes-
  • Barcelone-
  • Rome-
  • San Francisco
  • ou toute autre suggestion …

Quelques auteurs et lectures

  • Juliet Schor en conduit une analyse critique comme TreBor Scholtz.
  • Anonio cassili en analyse la dimension travail au travers de la notion de digital labor.
  • Annabel Gawer est une pionnière du sujet, l’abordant au travers des processus d’innovation.
  • Du point de vue économique : Tirole, Hagiu, Alvin Roth,
  • Les études : JP Chase, l’observatoire de l’obscoco, ouishare

LinkedIn s’ajuste au modèle de Bass

Linked in2Dans ces temps où l’actualité médiatique résonne les cloches de l’Uberisation et de la disruption, laissant croire que les lois sociales (s’il en existent) changent de nature et que les plateformes sont de nouveaux monstres et que l’innovation connait un rythme foudroyant, il est parfois bon de reprendre de vieux pots pour servir une soupe plus savoureuse que le potage de l’inculture.

Le vieux pot est un des modèles les plus anciens et les plus solides du marketing. On le doit à Frank Bass (1969), il est destiné à modéliser la diffusion de l’innovation. Ses hypothèses sont élémentaires et peuvent s’interpréter aisément au travers du modèle de communication de Katz et Lazarfeld (1955). La diffusion d’un message ou d’une innovation est le fruit d’abord d’une influence directe sur des consommateurs innovateurs qui se déterminent en fonction de l’information qu’ils reçoivent, ensuite d’un processus d’interaction entre ces derniers et les autres traduisant un mécanismes d’innovation. Le modèle s’exprime comme une équation différentielle qui stipule que le nombre de nouveaux adopteurs est la somme de ces deux processus. A chaque période de temps une fraction constante de ceux qui n’ont pas encore adoptés le nouveaux produit ou la nouvelle idée se mette à l’adopter : q*(K-Nt), avec q représentant cette proportion (fonction de l’intensité des dépenses publicitaires et médiatiques), K le potentiel d’adoption et Nt, le nombre cumulés de ceux qui ont déjà adopté l’objet. S’ajoute les effets d’imitation : p*Nt*(K-Nt), où le produit Nt*(K-Nt) représente l’ensemble de toute les interactions possibles entre adopteurs et non-adopteur et p le coefficient d’imitation, c’est à dire la proportion constante des interactions qui aboutissent à une adoption. Pour plus de détail on consultera le Bass Basement Research Institute.

L’idée simple de ce post est d’évaluer dans quelle mesure le modèle rend compte de la diffusion d’un réseaux social, en l’occurence Linked in. On retrouvera les données ici.  Pour estimer les paramètres du modèle, on utilise la fonction NLS de r, on retrouvera le code ( élémentaire) sur cette page de Cheng-Jun Wang ainsi que quelques suggestions utile pour l’identification des paramètres initiaux dans les commentaires (c’est le problème majeur des procédure d’estimation de regression non linéaire). En voici les résultats, l’ajustement est quasi-parfait au niveau cumulé.

adjustParameters:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
M 5.695e+02 5.297e+01 10.752 1.17e-10 ***
P 8.744e-03 9.511e-04 9.193 2.47e-09 ***
Q 1.098e-01 1.459e-02 7.529 9.07e-08 ***

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
Residual standard error: 2.384 on 24 degrees of freedom

Le potentiel de marché (M) est ici de 569, 5 millions. Autrement dit Linked serait largement en phase de maturité puisqu’au premier trimestre 2016, il y a 433 millions d’inscrit ce qui représente 76% du potentiel. On restera prudent car parmi les travaux de recherche certains chercheurs montrent qu’il y a une tendance à la sous-estimation de l’ordre de 20%, surtout lorsque le nombre d’observation est faible ( Bulte et Lilien, 1997). Vraisemblablement le potentiel serait donc l’ordre de 630 millions d’utilisateurs et donc les 2/3 du potentiel étant couvert.

Avec un coefficient d’imitation de 0,1098 et un coefficient d’innovation de 0,0087 ont retrouve des valeurs qui ne sont pas éloignées des valeurs observées dans les nombreuses applications du modèles de Bass dont Farley et Al 1990, trouve des valeurs moyennes respectivement de 0,38 et de 0,03. On sera  surpris que l’effet de diffusion est inférieur à la moyenne, témoignant d’un effet d’imitation moindre que des produits d’équipement des ménages. Le réseau a été lancé en 2003, son potentiel sera atteint vers 2023, il faudra donc 20 ans pour arriver au plein potentiel. Quant au rapport innovateur/imitateurs, le modèle indique qu’il est dans un rapport 1 sur 4. C’est assez difficile à apprécier, mais on pourra sans doute être intrigué par la relative faiblesse de l’effet d’imitation dans une catégorie de produit dont la dynamique est présumée dépendre d’externalité de réseaux, et qui est illustrée dans le diagramme de droite.

BassEstim

L’exercice mené à des limites que la littérature très abondante ( plusieurs milliers d’articles) a relevé. La première est qu’ici le potentiel M est considéré comme stable alors qu’il devrait évoluer notamment en fonction du nombre d’humains connectés et de l’accroissement du nombre de cadres dans la population mondiale. Une seconde est qu’on ne prend pas en compte les évolution du service qui devrait être plus attractifs. Une troisième technique est que dans l’estimation les premières périodes n’ont pas été prises en compte.  Une quatrième est que l’on travaille à un niveau très agrégé qui néglige les disparités régionales. Il y en a d’autres.

Il reste une approximation qui s’ajuste fort bien et donne des éléments sérieux pour réfléchir à la diffusion des innovations digitales qui ne semble pas se distinguer fortement des autres catégories de produit et ne révèle pas l’illusion des accélération qu’on croit percevoir. C’est aussi une invitation à approfondir l’étude de la dynamique de cette diffusion où l’influence interpersonnelle ne semble pas aussi forte qu’on aurait pu croire. Ce n’est pas si étonnant, qui s’est inscrit sur le réseau suite à une invitation? Le mécanisme d’adoption résulte sans doute d’un autre cheminement : l’intériorisation d’une norme, la croyance qu’il est nécessaire socialement d’adopter ce type de service.