POKEMON GO : READING THE PUBLIC SPACE BEHIND THE PLAY

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source: carte des localisations de Pokémon en temps réel, Bruxelles via Belgium iphone.

Voici encore un nouvel article sur le jeu le plus célèbre de l’été, me direz-vous. En effet, mais il est peut-être temps également d’approfondir la question au-delà d’un simple jeu et de regarder les conditions d’usage de la ville au travers de la réalité augmentée et de l’expérience urbaine. C’est l’objet de ce Post qui se veut sans prétention, rédigé par un Geek-chercheur universitaire intéressé par les systèmes de réalité augmentée et, entre autres, leurs applications dans les espaces publics et l’architecture (voir article scientifique ici pour aller plus loin).

Tout d’abord, posons le concept : Pokémon Go est un système géo référencé qui développe une interaction entre le joueur et le jeu lui-même ainsi qu’entre les joueurs, et créant une interaction par géo proximité. Autrement dit, le jeu est basé sur votre localisation dans l’espace et donc du lieu dans lequel vous vous déplacez. Cela nécessite évidemment un déplacement dans l’espace, tel un chasseur dont l’espace urbain (celui qui concentre le plus d’utilisateurs) est le terrain de chasse. On notera au passage, que l’ensemble de ces interactions ne sont pas anodin et organisé à partir des algorithmes agrégateurs du jeu. Sinon, quel serait l’intérêt de créer des Pokéstops au milieu d’une campagne où personne n’irait ? L’interaction entre la géolocalisation, le téléphone mobile et l’utilisateur n’est pas nouvelle, mais pour la première fois, l’ensemble du monde semble s’être rendu compte de l’impact du GPS dans nos comportements et ce qu’il donne comme information sur nos comportements. Comment aurait-il pu en être autrement à constater le regroupement de centaines de personnes dans les parcs et rues des grandes villes du monde entier ? Il y a dans ces actes, presque quelque chose de l’ordre du rituel comparable au regroupement du pèlerinage de la Mecque ou bien des Journées des Jeunesses chrétiennes (JCC). Et comme tout regroupement de personnes, l’espace public contribue à l’usage. C’est ainsi que la génération PlayStation s’est retrouvée dans les villes et, plus particulièrement dans les grands espaces de rencontre.

Ce qui nous intéresse ici, est l’interaction entre la structure urbaine, son usage dans le jeu et l’expérience vécue.

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regroupement Pokémon, Dusseldorf

Selon certains joueurs, l’usage des espaces publics est différent avec les jeux que lors d’une promenade. Sans nul doute, ont-ils raison. C’est le cas de Karen Grajales qui décrit ses parcours à travers le Pershing Park à Washington D.C. ou encore dans la petite ville de Rockville (Pokémon Go Adds a New Layer to Public Spaces, The Dirt, 2016) qui a développé les principes de New urbanism avec ses rues piétonnes et squares qui recrée une forme d’urbanité dans les banlieues américaines bien que parfois un peu artificiels pour un Européen, avouons-le. La description de ses actions de chasseuses de Pokémon pendant une expérience de plus d’une semaine démontre que l’espace n’est pas qu’un support du jeu, mais qu’il relève également de certaines conditions pour qu’il soit un bon support de jeu. Mais au-delà, il offre une nouvelle expérience urbaine, une expérience augmentée liant monde virtuel et réel. Une première expérience de Sims City IRL (In Real Life). Le processus de conception de l’espace s’inverse, pour partie, et l’espace virtuel transforme l’espace du réel. La nouvelle couche de lecture urbaine s’inspire, pour ne pas dire aspire, les couches antérieures qui font de la ville ce que nous en connaissons. Ces couches sont d’ordre historique avec, plus particulièrement, la trame urbaine qui compose la base de l’aire de jeu de Pokémon Go. Cette carte simplifiée est une mine d’informations qui croisent les données viaires avec les données d’usages. N’étant pas dans le secret des dieux chez Niantic (la société du produit PGO), je ne peux que corréler les valeurs algorithmiques données aux différents espaces permettant de concentrer les Pokéstops. Toutefois, deux choses se révèlent à nous : le premier est de l’ordre de la base de données, celle déjà active des monuments historiques, centres commerciaux et autres espaces de valeurs liés aux usages et à leur histoire. Ces bases de données sont ouvertes et permettent de structurer le jeu, lui donner sens conjugué à la cartographie. Le second est la démonstration par l’expérience que j’ai vécue avec Ingress, le précédent jeu de Niantic et père de PGO, et dont les portails se situaient aux croisements entre espaces publics et flux, outre les bâtiments symboliques et historiques. Je me rappelle ainsi l’expérience dans l’attente d’un TGV à Lille et parcourant la carte d’Ingress qui me rendait directement au carrefour le plus fréquenté de Lille (devant Euralille pour les connaisseurs), mais également lieu où l’ensemble des flux urbains se croisait. Ce choix du jeu n’était certainement pas innocent ! selon les sources d’anciens joueurs d’Ingress, 2/3 des lieux de portail d’Ingress se retrouvent dans Pokémon Go.

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Le jeu, par ses algorithmes de géolocalisation, serait-il donc le révélateur des usages de la ville grâce au croisement des données physiques (espaces publics) et numériques (usages) ? je ne pense pas que nous soyons déjà arrivés à ce stade de précision qui demanderait une capacité de calcul assez phénoménale toutefois, c’est ce vers quoi nous tendons certainement. En outre, et à plus petite échelle, Niantic s’offre une base de données comportementale fantastique par les usages coordonnés des joueurs… qui s’appuie sur les algorithmes de géolocalisation pour trouver les Pokémons. Un logiciel n’est jamais gratuit et le modèle de Pokémon Go s’appuie sur deux modèles d’affaires : le Freemium où vous ne payez rien pour le jeu, mais vous devez payer pour avancer plus vite… sachant bien que les algorithmes de frustration sont conçus pour vous pousser à acheter. Le second est la vente des données géolocalisées récoltées le jeu. Le plus bel exemple est le contrat entre Mac Donald et Niantic pour faire apparaître des Pokémons dans leurs fast-foods, le tout à l’échelle mondiale.

Mais faut-il craindre pour autant le Big Brother ?

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capture d’écran Ingress, Niantic/Google

A mon sens, non et pour deux bonnes raisons :

La première concerne le manque de sérendipités dans le processus de génération des données par rapport à l’utilisation complexe de la ville. En effet, ce sont les algorithmes qui génèrent leurs propres données associées. Elles sont donc biaisées et s’autoalimentent. Concrètement, cela signifie que le modèle d’origine se renforce de lui-même et nous pose d’ailleurs question quant à la valorisation de la complexité qui fait ville, en un mot : l’urbanité, celle qui donne sens et la singularité d’une ville, son authenticité. Difficile de valoriser le petit chemin à l’écart, mais offrant un si beau panorama sur le quartier traversé… la beauté de la ville est faite de ses expériences singulières qui deviennent ensuite des souvenirs. Le jeu n’offrir que la quantité dans des espaces quantifiables. Le reste est à la marge et cette quantité est renforcée par le processus même de collecte des données sur base des Bases de données qui ne sont plus compilées que croisées. C’est l’une des raisons qui me fait penser que l’intérêt du jeu n’est aujourd’hui pas satisfaisant pour le potentiel de communauté prêt à faire perdurer l’intérêt du jeu. Cette communauté, comme toutes les communautés de jeux sont très exigeantes au niveau de son expérience. A l’image d’autres jeux, l’expérience nécessite de retrouver des éléments exceptionnels dans des espaces incroyables, incongrus ou atypiques. En cela, une réelle dimension de réalité augmentée pourrait consolider l’expérience de jeu et ainsi renforcer la communauté qui est le seul garant de la pérennité du jeu. Une pérennité vitale pour la continuité de la collecte des données géolocalisées, elles-mêmes objet du modèle d’affaires.

La seconde est liée au facteur de résilience des structures urbaines au niveau des comportements humains. Il n’y a rien de plus ennuyeux que de se retrouver dans un lieu bondé alors que référencé comme calme. En ce sens, le paradoxe du modèle algorithmique actuel de Pokémon Go en est sa limite : tout le monde se retrouve dans les mêmes endroits. Imaginons deux squares dans un même quartier. Le premier est très agréable et bien aménagé, le second est confortable, mais moins bien aménagé. Le système des bases de données de Niantic va naturellement favoriser le premier square, car c’est celui où il y a régulièrement le plus de gens. Toutefois, la surcharge de cet espace par sa mise en valeur par le jeu et les bases de données vendues pour d’autres applications fera que la communauté utilisant régulièrement le square (les usagers du quartier) risque de migrer vers le second espace moins utilisé, mais correspondant mieux aux attentes qu’offrait le premier square. Il y a donc un déplacement d’usages qui contrevient à l’objectif même de la base de données générée par le jeu.

La ville est un système complexe qui peut être géré, comptabilisé, traité par la collecte des données. C’est ce qui se passe de plus en plus dans les projets de Smartcities qui cherchent à croiser au mieux les données déjà disponibles. Que ces données soient Open Source ou non, le paradoxe veut que si les données peuvent servir à améliorer l’expérience urbaine, elles doivent être consentantes avant tout par l’utilisateur. Dans l’autre cas, les habitants se réorganiseront pour créer un modèle, aussi petit soit-il, pour qu’il leur corresponde à nouveau. Nous sommes donc encore bien loin du Big Brother qui connait l’ensemble de nos usages et c’est tant mieux.

si vous n’y connaissez rien sur le jeu Pokémon Go, une vidéo de synthèse bien foutue :

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