得益于有关产品和偏好的海量数据，得益于能够在多种配置中检查潜在交易的算法，匹配过程变得更加微妙。个性化购物推荐系统、BlaBlaCar上基于对话愿望的旅客匹配、大型企业初始招聘阶段的自动化以及价值链中中间产品的自动订购都说明了这一点。
数据和算法在很大程度上取代了交易中的价格信号：“数据丰富的市场最终会产生理论上市场本应做到的结果一—实现最佳交易。然而，由于信息的局限性，情况并非如此。”①货币保留了它作为支付手段和价值储藏手段的作用，但大量指标补充了价格信号，丰富了经济信息。
迈尔-舍恩伯格和拉姆格的方法为批判市场体系开辟了有趣的视角，并间接地帮助我们重启有关经济计算和规划未来的辩论。②但它并没有解释之前提出的问题建造坚不可摧的垄断堡垒，与算法的有用力量相结合的普遍监控，以及投资和增长疲软…然而，我们必须努力弄清的恰恰是这些问题。
第四章 技术封建主义假说
① Viktor MAYER-SCHÖNBERGER et Thomas RAMGE, Reinventing Capitalism in the Age of Big Data , Basic Books, New York, 2018, p. 7.
② Cédric DURAND et Razmig KEUCHEYAN, «Planifier à l'âge des algorithms», Actuel Marx, vol. 1, n° 65, 2019, p. 81 - 102; Evgeny MOROZOV, «Digital socialism? The calculation debate in the age of Big Data», New Left Review, n° 116 – 117, 2019, p. 33 - 67.
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