Coder ou décoder? Faut-il apprendre la programmation ou étudier les impacts du numérique? C'est un débat qui déchire universitaires et journalistes. Oui.

«Il faut faire les deux», plaide Dominique Cardon dans Culture numérique, publié en 2019. Il faut à la fois coder ET étudier les effets du numérique dans la société, écrit-il, «car le numérique, pratique éminemment interactive, exige de comprendre en faisant et de faire en comprenant». C'est ce que nous allons tenter ensemble dans ce cours.

En d'autres termes, nous dit Cardon, pour bien comprendre la société d'aujourd'hui, où les interactions sociales se déroulent de plus en plus sur des plateformes numériques, il faut s'intéresser à leur fonctionnement.

Ce n'est pas nouveau. De tout temps, on demande aux journalistes de comprendre, pour mieux les expliquer, toutes sortes de systèmes : la politique, les tribunaux, l'économie, les règlementations en matière environnementale, agricole, culturelle, etc. Même le hockey est un système dont on s'attend à ce que vous connaissiez les règles.

Les plateformes sont des systèmes composés, grosso modo, de deux éléments : des masses phénoménales de données, ce qu'on appelle du Big Data, et des algorithmes qui, à la fois, s'alimentent de données et les nourrissent.

Dans ce cours, vous allez créer des algorithmes. Vous allez jouer avec des données en grandes quantités. Vous allez même vous servir de réseaux de neurones artificiels. L'objectif de ces apprentissages n'est pas de vous transformer en développeuses ou développeurs. Il s'agit d'abord de démythifier les buzzwords que sont devenus «algorithme» et «Big Data» en apprivoisant la programmation et l'analyse de données massives.

Comme il ne faut pas perdre de vue les principes fondamentaux du journalisme, il s'agit aussi de mieux vous armer lorsque vous aurez à faire face à des algorithmes et du Big Data. Comme journalistes, le public s'attend à ce que vous demandiez des comptes aux pouvoirs dans la société. Ces pouvoirs peuvent être économiques, politiques, administratifs. De nos jours, ces pouvoirs s'exercent de plus en plus par le biais d'algorithmes s'appuyant sur des données massives. Le public a besoin de journalistes capables faire ce que Nicholas Diakopoulos appelle du Algorithmic Accountability Reporting, c'est-à-dire de demander des comptes à des algorithmes. Voilà peut-être le principal objectif de ce cours.