Visibilité, invisibilité et anxiété au temps du Covid

La pandémie du Covid-19 est anxiogène. C’est rien de le dire. Mais elle n’est pas anxiogène pour les mêmes raisons suivant où l’on vit : à Lima ou à Zürich, par exemple. Ce qui est frappant, outre les conditions de vie et les systèmes sanitaires très différents d’un pays ou d’une ville à l’autre, c’est la visibilité ou l’invisibilité du Covid et des personnes affectées en raison des données disponibles. Cette visibilité et cette invisibilité n’a pas partout les mêmes enjeux. La visibilité numérique crée des anxiétés relatives à la protection de la vie privée en Europe ou en Chine. À l’inverse, au Pérou, elle signifie qu’on peut accéder à l’aide de l’Etat en temps de pandémie.

Données et anxiété

Prenons d’abord l’un des sites les plus visités depuis une année : celui sur le Covid-19 de l’Université Johns Hopkins aux Etat-Unis. Tous les jours, ce site nous permet de suivre la progression de la pandémie à une échelle mondiale. À chaque visite, nous nous demandons cependant si la carte et les données sur la pandémie sont fiables. Les faibles taux de cas et de décès en Afrique subsaharienne, en Thaïlande ou en Indonésie sont-ils réels ? sont-ils seulement liés à la jeunesse de la population, comme on le dit souvent ? au manque de tests (très chers et non remboursés en Thaïlande par exemple) ? aux décès à la maison, non répertoriés ? Ou sont-ils le résultat de bases de données volontairement (pour des motifs politiques) ou involontairement très incomplètes ? Les big data donnent ici une vision synoptique utile et spectaculaire de la pandémie, mais où la qualité des données est sujette à caution. À cette échelle, la visibilité de la pandémie est source d’anxiété lorsque les tendances sont haussières sur le site de Johns Hopkins. L’invisibilité du phénomène peut aussi être source d’anxiété est de méfiance. Peut-on croire, lorsqu’on est congolais, qu’il y a aussi peu de cas au Congo par exemple ? Bref, les données, dont on espère toujours qu’elles puissent clarifier une situation et offrir une base rationnelle d’action en matière de politique publique (evidence-based comme on dit), ne répondent pas toujours à cet espoir.

Les enjeux de la visibilité et de l’invisibilité

Toutefois, les enjeux et les effets de cette visibilité/invisibilité par les données sont plus concrets et importants à une échelle nationale. La pandémie a accéléré le déploiement des dispositifs de surveillance nationaux qui tracent les actes des citoyens, ceci particulièrement dans des régimes politiques autoritaires (en Inde, en Chine), où le contrôle démocratique sur l’introduction de ces mesures est faible. L’anxiété, légitime, des citoyen.ne.s est ici celle d’être constamment exposé.e.s, transparent.e.s, du fait des données recueillies par l’Etat. En Inde, certains Etats ont par exemple introduit des applications demandant aux personnes testées positives d’envoyer toutes les 30’ un selfie avec des coordonnées GPS attestant de l’observance de la quarantaine. L’effet Covid sur le déploiement de ces technologies est donc celui d’accélérer et de rendre légitime une visibilité accrue de nos faits et gestes. Une visibilité qui, généralement, accroît notre méfiance.

Dans de nombreux pays du Sud, le problème dominant est différent. Dans ces contextes, le travail et l’habitat sont souvent principalement informels. Cette informalité va de pair avec une moindre visibilité des personnes et de leurs activités pour l’Etat (pour les GAFAM c’est cependant une autre affaire…). Cette invisibilité est source d’enjeux importants. Au Pérou, par exemple, pays très touché par la pandémie, plus de 70% de la population active travaille dans le secteur informel. Pour la grande majorité de cette population, les mesures de lutte contre la pandémie ont signifié la perte de tout revenu. Lima a ainsi connu depuis le mois d’avril 2020 un départ important de travailleurs informels – sans revenu, ne recevant pas d’aide de l’Etat – vers leur ville ou village d’origine. L’Etat péruvien avait cependant décidé dès mars 2020 de venir en aide à ces travailleurs informels et indépendants, en utilisant sa base de données sur les ménages, destinée à identifier les ménages pauvres du pays à des fins d’aide sociale. Comme le montre une étude de Diego Cerna Aragon, la distribution de l’aide a cependant rencontré de nombreux problèmes : l’absence de comptes bancaires des plus pauvres, le fait que l’inscription dans cette base de données doit résulter d’une démarche volontaire des ménages et que cette base de données a été créée pour filtrer et sélectionner les ménages, plutôt que les identifier largement. Pour Aragon, la base de données utilisée était « conçue et implémentée pour rendre des personnes invisibles », mais, ajoute-t-il, on ne verra sans doute jamais des manifestants sous une bannière disant « Nous voulons être visibles par l’Etat ! ». Dans le cas du Pérou, comme dans d’autres pays aujourd’hui, la visibilité au temps du Covid n’est pas une menace, mais un privilège.

Pour en savoir plus :
Sur la pandémie et les technologies numériques : ici
Sur le cas chinois : ici

Sur le cas indien : ici
Sur le cas péruvien, le texte de Diego Cerna Aragon dans cet ouvrage : ici