Le Soi augmenté : les pratiques numériques de quantification de soi comme dispositif de médiation pour l'action

The augmented Self : the self-quantification practices as digital mediation process

• Auteur / Autrice : Béatrice Arruabarrena
• Direction : Manuel Zacklad, Étienne Armand Amato
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 28/11/2016
• Etablissement(s) : Paris, CNAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Abbé Grégoire (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Dispositifs d'information et de communication à l'ère numérique (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Louise Merzeau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurence Allard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Louise Merzeau, Madjid Ihadjadene

Mots clés

Mots clés contrôlés

Innovations médicales

Technologies de l'information et de la communication

Quantification de soi

Mots clés libres

Soi

Données

Quantification

Médiation

Action

Temps

Self

Data

Quantified

Mediation

Action

Time

Résumé

Cette thèse porte sur les pratiques et les usages numériques de quantification de soi. Le mouvement Quantified Self est apparu initialement en 2007 dans la Silicon Valley, mais en quelques années ces pratiques ont rapidement évolué pour converger vers les technologies numériques en santé. S’il ressort de la littérature scientifique et académique qu’elles constituent une forme contemporaine de biopouvoir (Lupton, 2016) et qu’elles sont porteuses de nombreux espoirs dans le domaine de la santé, elles ne sont pourtant pas questionnées, ni du point de vue des mutations anthropologiques qu’elles introduisent dans le couplage entre organisme physiologique et données numériques (Simondon, 1958 ; Boullier, 2011 ; Sadin, 2013), ni du point de vue des modèles de conception sous-jacents aux technologies de quantification de soi, essentiellement fondées sur des approches comportementales, privilégiant la persuasion plutôt que la signification. Ce manque de réflexion soulève de nombreuses questions d’ordre éthique quant à la manière de concevoir des dispositifs numériques, en particulier lorsqu’il s’agit de la santé des individus (Lupton, 2013 ; 2016). Dans cette perspective, cette thèse poursuit un double objectif. Le premier est d’apporter un éclairage compréhensif sur les pratiques numériques de quantification de soi. Le second se rapporte à l’instrumentation de ces nouveaux objets technologiques et à leur modélisation en amont de leur conception. Pour ce faire, nous avons choisi le modèle Learning by expanding d’Engeström (1999, 2014) qui permet d’envisager la conception sous l’angle de la médiation.

This thesis concerns the digital practices and uses of self-quantification. The quantified-self movement first appeared in 2007 in Silicon Valley, but in a few years these practices have evolved rapidly to converge on digital health technologies. If it appears from the scientific and academic literature, that they constitute a contemporary form of biopower (Lupton, 2016) and that they carry many hopes in the field of health, they are however not questioned, neither from the perspective of the anthropological changes they introduce in the coupling between body and physiological digital data (Simondon, 1958, Boullier, 2011; Sadin, 2013), nor from the self-quantification technologies models point of view mainly based on behaviorist approaches, favoring persuasion rather than meaning. This lack of thinking raises many ethical questions about how to design a technology, especially when it comes to the health of individuals (Lupton, 2013; 2016).In this perspective, this thesis pursuit a dual purpose. The first is to provide a comprehensive perspective on the digital self-quantification practices. The second objective relates to the instrumentation of these new technological artifacts and to their modeling. To do this, we chose the approach the “Learning by Expanding model” of Engeström (1999, 2014), to model the digital mediations processes involved in the self-quantification practices.