Promesses et limites des big data pour l’étude des pratiques sportives : le cas des applications de course à pied

Abstract

Résumé

Depuis une dizaine d’années, des créateurs d’applications de course à pied exploitent les données d’activité générées par ces dispositifs numériques, les enrichissent de questionnaires et publient des enquêtes sur les pratiques de leurs utilisateurs. S’appuyant sur d’énormes quantités de données plurielles, l’ambition semble de prime abord légitime. Plusieurs questions se posent néanmoins quant au caractère d’autorité qui tend à émaner d’informations massives dont le volume ne garantit pas la pertinence. En combinant analyse documentaire et entretiens, nous nous sommes penchés sur la validité méthodologique de ces études, ainsi que sur l’apport subsidiaire de ces big data par rapport aux enquêtes socio-démographiques sur les pratiques sportives. Ce travail empirique met en évidence d’importantes fragilités en termes de rigueur et de représentativité, ainsi que des effets de révélation limités au regard des connaissances préexistantes. Cela n’altère guère la croyance dans le potentiel informatif des big data, considérées comme parlantes en vertu de leur dimension massive. Elles permettent une surinterprétation empreinte de performativité, révélant la facette info-communicationnelle de data devenant support de processus narratifs soulignant la rupture et la nouveauté. Se positionner comme une ressource, voire une référence en termes d’études, de statistiques et de données de marché sur la course à pied et ses (r)évolutions prend le dessus sur la fiabilité des analyses et la prudence interprétative. Dès lors, disposer de chiffres volumineux, asséner leur robustesse, puis y adosser des descriptions amplifiant les évolutions réelles conduisent à endosser l’élégant costume de descripteur pionnier de tendances lourdes de changement.