Au rythme de la numérisation croissante de nos activités, les algorithmes – ces suites d’instructions traduisibles en code informatique pour réaliser une action – s’imposent dans nos vies quotidiennes pour collecter et traiter les données générées. Dans les secteurs de l’information et de la communication, leur usage conduit à mobiliser deux techniques complémentaires voire indissociables dans le cas des algorithmes apprenants : collecter des jeux de données et concevoir des processus qui en permettent l’exploitation. Franck Cochoy et Jean-Sébastien Vayre (2017) retracent la généalogie de ces « données massives » et notamment de leurs usages dans le domaine marchand, dont Dominique Cardon (2015 : 9) situe la phase clé au moment des politiques libérales des années 1980 associant « la systématisation de la politique des indicateurs » à « la généralisation de la calculabilité ». À ce propos, dans La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, Alain Desrosières (1993 : 7) distinguait deux catégories de controverses sociotechniques ayant accompagné la multiplication des statistiques : celles qui portent sur la façon de mesurer les phénomènes socioéconomiques (chômage, inflation, pauvreté…) sans remettre en cause leur réalité, et celles qui considèrent ces phénomènes comme des « conventions qui peuvent être discutées ». De manière analogue, à l’heure actuelle, les débats à propos des algorithmes portent sur leur mode de calcul même ou sur l’objet auquel on les applique.