Framasphère a 3 ans !

Rappelez-vous, il y a trois ans, nous lancions notre campagne dégooglisons internet. Le même jour, le premier service de cette campagne est annoncé : Framasphère, notre pod diaspora*, ouvrait ses portes.

L’objectif ? Offrir à qui le souhaite une plateforme ouverte pour échanger et partager, sans exploitation de ses données.

Les chiffres

Depuis, ce sont plus de 40 000 personnes qui se sont inscrites pour utiliser cette alternative à Facebook, rejoignant les centaines de milliers d’autres utilisateurs du réseau diaspora*. Les partages, photos, débats, questions, blagues, réflexions et autres échanges qui ont été postés ont fait monter le compteur de messages à plus de 400 000, sur lesquels 440 000 commentaires ont été écrits ! Sur cette dernière année, ce sont 10 000 personnes supplémentaires qui nous ont rejoints, 190 000 messages et 180 000 commentaires qui ont été postés. Vous pouvez retrouver ces chiffres, et d’autres, sur la page de Framasphère du site the-federation qui répertorie les serveurs diaspora*.

Les nouveautés

Mais la 3e année du service ne se limite pas à des chiffres qui grimpent. Le logiciel diaspora* continue d’évoluer et Framasphère a été mis à jour vers la dernière version majeure en août dernier. Parmi les améliorations apportées on retrouve notamment :

  • La possibilité de mentionner d’autres utilisateurs dans les commentaires (tous pour les messages publics, seulement ceux ayant déjà interagi avec le message quand il est privé) ;
  • L’intégration de l’outil de publication avancé, avec raccourcis pour l’insertion de la mise en forme avec markdown et l’aperçu avant publication, pour les commentaires et les conversations privées (la messagerie) ;
  • L’intégration du même outil (mais sans l’aperçu pour l’instant) pour les messages, commentaires et conversations privées pour la version mobile ;
  • Le bandeau d’en-tête de la version de bureau a un rendu amélioré sur les petits écrans (avec les notifications et le menu utilisateur). C’est ce qu’on appelle le responsive design ou design adaptatif.
  • La première des deux étapes vers la migration complète d’un compte d’un serveur vers un autre !

Ce dernier point nous tient à cœur chez Framasoft, car comme vous le savez, nous ne souhaitons pas recentraliser internet dans les serveurs de l’association. Il vous est donc dès maintenant possible d’exporter toutes vos données Framasphère dans une archive téléchargeable. Et avec la prochaine version majeure de diaspora*, vous pourrez importer cette archive sur un autre serveur, pour migrer ainsi facilement votre compte avec toutes vos données ! Facile alors de rejoindre un CHATONS qui aura installé un serveur diaspora*, ou même de monter votre serveur vous-même et de récupérer votre compte et tout son historique !

Framasphère continue donc d’être maintenue à jour dès qu’une nouvelle version de diaspora* sort comme ça a été le cas le week-end dernier avec la première mineure de cette branche 0.7, la version 0.7.1.0. Un beau cadeau d’anniversaire pour nous !

Publier depuis Framasphère vers Facebook

Mais la véritable annonce de ce billet de blog, c’est l’activation (enfin !) de la connexion de Framasphère vers Facebook. Pour tous les durs à cuire qui ne veulent jamais être en contact avec Facebook, d’abord, bravo. Ensuite, pas de panique, cela ne change strictement rien pour vous, il n’y a aucun script ni autre joyeuseté de Facebook incluse dans Framasphère.

Mais pour tous ceux qui ont encore un compte chez le géant américain, nous savons que la transition peut être difficile. Une des fonctionnalité de diaspora* pour la faciliter est de permettre de poster depuis diaspora* vers Facebook. Ainsi, après avoir lié votre compte Facebook dans Framasphère, vous pouvez cliquer sur le petit F de Facebook lorsque vous écrivez un message sur diaspora*. Et lorsque vous cliquerez sur « Publier », le message partira sur les deux réseaux à la fois ! Une manière pratique de continuer à être présent sur Facebook sans avoir à être connecté à facebook point com et se faire happer par le monstre.

Pour lier vos comptes, rendez-vous dans les paramètres de Framasphère, section « Services ». Cliquez sur « Se connectez » au niveau de Facebook, puis autorisez l’application à publier en votre nom.

 

C’est tout ! Un petit F doit maintenant apparaître à gauche du sélecteur des aspects dans l’éditeur de message. Si vous aviez déjà connecté votre compte Facebook dans Framasphère, il vous faut refaire la manipulation pour que la connexion soit fonctionnelle.

Nous espérons que cette nouvelle fonctionnalité vous aidera à franchir le pas, et nous excusons au passage d’avoir mis tant de temps pour la rendre disponible, mais on vous assure, travailler avec Facebook est un vrai calvaire et nous avons eu quelques bâtons dans les roues…

Merci !

Une année riche en nouveautés pour Framasphère, donc. Merci d’être là et de savoir qu’un réseau n’a pas besoin d’exploiter ses utilisateurs pour être social et permettre l’échange entre tous !

 




CoopCycle, le projet coopératif qui roule social

Depuis un an, l’actualité a régulièrement mis en lumière les premiers effets déstructurants pour le travail salarié de l’ubérisation de la société : hier les taxis, aujourd’hui les livreurs à vélo…

Et demain sans doute d’autres pans de l’économie réelle vont être confrontés au tech-libéralisme, nouvel avatar du capitalisme prédateur (pardon du pléonasme).
Confrontés de plein fouet à cette problématique, les membres de l’association CoopCycle ont élaboré une réponse originale et peut-être prometteuse : une structure coopérative et un outil crucial en cours de développement, une plateforme numérique.
Les militants de cette opération sont engagés dans une lutte pour un autre rapport à leur propre travail : il s’agit de « rééquilibrer les forces » dans un contexte où jusqu’alors, une poignée d’entreprises imposaient leurs conditions léonines.
Ils inscrivent également leur combat dans une continuité entre les coopératives éthiques-équitables et les biens communs où ils veulent verser leur code.
Bien sûr les libristes seront surpris et probablement critiques sur la licence particulière choisie pour des raisons qui laissent perplexe. Mais c’est l’occasion aussi pour nos lecteurs de suggérer avec bienveillance et bien sûr de contribuer au code, pour qu’aboutisse et se développe cette courageuse et fort intéressante démarche.
Aider cette association à affiner les outils numériques qui rendent plus libres et modifient les rapports sociaux, c’est tout à fait dans la logique de Contributopia.
Comme l’écrivait récemment un certain Bram dans une suite de messages rageurs sur son compte Mastodon :
La techno ça sert à rien si ça change pas la vie des gens.

Voici les prénoms des CoopCycle qui nous ont répondu : Alexandre, Aurélien, Aloïs, Antoine, Basile, Jérôme, Kevin, Laury-Anne, Liova, Lison, Paul, Pauline, Vincent.

Logo de CoopCycle

D’habitude on demande à nos interviewés de se présenter mais je vois bien que vous avez depuis quelques mois une sacrée visibilité médiatique et c’est tant mieux…

Coopcycle – L’explosion médiatique est détaillée sur notre blog Médiapart en toute transparence. Effectivement, ça a explosé au mois d’août en parallèle des rassemblements de livreurs suite au changement de tarification de Deliveroo. Non seulement les journaux ont beaucoup parlé de ces « cyber-grèves » (des travailleurs numériques qui appellent à la déconnexion, ou qui vont empêcher l’utilisation d’un iPad dans un restaurant, c’est original), mais en plus tous étaient unanimes pour condamner le modèle des plateformes.

Tout le monde a entendu parler de votre initiative et s’y intéresse, pourquoi à votre avis ? 

Photo par Shopblocks (CC-BY 2.0)

– L’intérêt pour notre initiative vient à notre avis de l’attente qui existait face à un manque d’alternatives permettant de lutter contre une ubérisation de la société parfois perçue comme une fatalité. Le modèle qui se généralise, c’est l’individu auto-entrepreneur dans la « gig economy », l’économie des petits boulots. Face à des plateformes dotées de très gros moyens, tout le monde est un peu les bras ballants, les pouvoirs publics en tête, qui ont même tendance à encourager, « sécuriser » le modèle des plateformes : en penchant pour une jurisprudence qui empêche la requalification des contrats précaires en contrats salariés, en encourageant la délégation de service public, ou en réduisant les normes sur les activités classiques pour leur permettre de faire face à la concurrence à moindre coût des plateformes…

Photo par Môsieur J. (CC BY-SA 2.0)

En somme, les pouvoirs publics semblent accompagner l’ubérisation (comme le développe le Conseil d’État au sein de ce document), et accepter le dumping et la casse sociale que ces modèles impliquent, tandis que les livreurs, les restaurateurs et les clients se débrouillent avec une évolution qui semble être un fait accompli.
De plus en plus de monde prend conscience que c’est l’ensemble des régimes de protection sociale qui sont menacés, et personne ne savait comment faire pour répondre à ces problématiques.
Notre initiative cristallise donc beaucoup d’espoirs car c’est une proposition positive, mais qui soulève des problématiques structurelles et interroge la possibilité d’une économie des Communs. En tout cas, ce n’est pas une énième réaction de critique passive à une logique que l’on ne serait pas en position de ralentir ou contrecarrer aujourd’hui. Nous pensons qu’une alternative est possible, et nous allons plus loin en concrétisant nos idées. Dans le débat tel qu’il existe aujourd’hui, c’est déjà une perspective séduisante.

À cause de Nuit Debout ? C’est là que tout a commencé ? À cause des conflits sociaux autour de Deliveroo et autres starteupes qui font tourner les jambes des livreurs pour des rémunérations de misère ?

– Ce n’est pas « à cause de Nuit Debout », c’est plutôt « grâce à Nuit Debout » !
Selon nous, c’est plus la possibilité d’une alternative qui intéresse les gens. Le fait que le projet « vienne de » Nuit Debout, la plupart des gens ne le savent pas.
Mais effectivement ce projet n’existerait pas sans Nuit Debout. C’est un des rares événements politiques qui a eu lieu ces dernières années en France, et même si tout ça paraît déjà lointain, il a suscité une vague d’espoir.

Photo issue du site Alternative Libertaire

Ce qui nous a réunis sur la place de la République, c’est la lutte contre la loi El Khomri et la précarisation de nos conditions de travail. À partir de là, on se retrouve à participer aux manifestations, on rencontre le Collectif des Livreurs Autonomes de Paris alors que l’idée n’était encore qu’une idée… C’est ce qui a permis l’émergence de groupes de personnes engagées, militantes ou non, qui cherchent des solutions, mènent des campagnes, montent des projets ensemble. Et un de ces projets, c’est CoopCycle.

 

 

Elle est destinée à qui cette plateforme en cours de réalisation ? Aux livreurs à vélo, aux restaurateurs, aux consommateurs qui se font livrer ?

– La plateforme est destinée avant tout aux livreurs et aux commerçants, c’est un outil d’émancipation. Les collectivités territoriales ont également une place dans ce genre dispositif car cela leur permet de reprendre le contrôle sur l’espace public ainsi que sur les modes de vivre ensemble.

Mais au final, la plateforme en version « communs » est là pour servir à tout le monde, et pour outiller tout le monde. Quant aux clients finaux, nous sommes persuadés que beaucoup de consommateurs seraient prêts à payer un peu plus cher pour que les livreurs aient de bonnes conditions de travail.

Regardez l’engouement pour les Biocoop, regardez aussi la réussite d’Enercoop, qui fournit de l’énergie durable. À leurs débuts, ces derniers étaient 50 % plus chers que l’opérateur historique et pourtant, ils ont réussi à séduire des clients conscients, qui veulent consommer autrement.

Pour la livraison de repas à domicile, qu’on soit client ou restaurateur, on peut très bien vouloir consommer et commercer de façon éthique et équitable, mais si les seuls outils disponibles sont ceux des capitalistes, on se retrouve à consommer et travailler au profit du capitalisme, qu’on le veuille ou non.
CoopCycle est donc une initiative de reprise en main de la logique des plateformes afin de permettre un rééquilibrage du rapport de force en faveur des livreurs et des restaurateurs dans le secteur de la livraison.

C’est quoi cette licence bizarre que vous avez exhumée des tréfonds du web ? pourquoi celle-là plutôt que d’autres parmi les nombreuses licences libres ?
— La licence qui encadre l’application que nous développons restreint l’utilisation à des groupes de livreurs qui se lancent en coopérative ou respectent des critères de réciprocité. Le fait que dans ce cadre son utilisation serait gratuite fait que la marge qu’ils peuvent proposer aux restaurateurs peut être largement moindre que celle des plateformes capitalistes. Si les livreurs ne veulent pas adhérer à la SCIC nationale sur laquelle nous travaillons ils pourront également y avoir accès.

Néanmoins, cette licence n’est pas parfaite ! Premièrement car nous ne savons pas concrètement comment elle est reconnue et s’inscrit à l’échelle de la France ou plus largement à l’échelle européenne. Plus largement, le respect et la défense des licences est difficile à réellement mettre en œuvre dans le cadre de l’économie numérique. Comment pourrions-nous réellement prouver qu’une entité lucrative privée, fermée par nature, utilise des bouts d’un code développé par le travail Commun ? La problématique est la même dans le cadre d’une utilisation propriétaire du code source. Car une fois la captation identifiée, comment pourrions-nous financer les frais judiciaires qu’un procès impliquerait et qui resteraient à notre charge ?

Enfin ce type de licence ne permet pas l’élaboration d’une cotisation qui permettrait de rémunérer le travail à l’origine de ce Commun. Dès lors, aucun retour de la valeur économique produite ne pourrait être assuré aux contributeurs d’un commun dans la mesure ou ce dernier n’a ni périmètre juridique clairement établi, ni force d’opposition face à un grand groupe. Le cadre légal doit être repensé et c’est toutes ces questions que nous souhaitons traiter au cours des conférences suivantes du cycle que nous avons lancé le 20 septembre.

Et au fait pourquoi open source et pas « libre » ?

Le code n’est pas libre car s’il l’était, n’importe qui pourrait se le réapproprier et l’utiliser pour faire du profit. Aujourd’hui dans le libre, c’est souvent la loi du plus fort qui l’emporte, avec toutes les conséquences que l’on connaît. Il faut donc une licence qui permet de protéger l’utilisation de ce code pour la réserver aux coopératives qui ne veulent pas exploiter les gens. Nous savons qu’il faut travailler sur cette histoire de licence et nous sommes en contact avec des avocats spécialisés sur le sujet. D’ailleurs, si vous en connaissez, on les accueille avec plaisir !

Dans ce monde, on est malheureusement toujours ramené au célèbre « there is no alternative » prononcé par Margaret Thatcher. Il faut être « pragmatique», à savoir accepter les règles du jeu capitaliste, pour que rien ne change.

Aujourd’hui, on voit des gens qui «travaillent » sur des alternatives à Uber, par exemple. Pour certains, le premier réflexe, c’est de vérifier que leur modèle peut avoir des retombées commerciales, qu’ils peuvent financer leur développement avant même d’avoir produit une seule ligne de code…
Ça n’est certainement pas notre approche. You don’t need to know how to do it, you just need to start comme dirait l’autre sur un article Medium.
À l’heure où les plateformes représentent une source non négligeable d’emplois (précaires), l’open source offre une vraie possibilité d’implémenter enfin la copropriété d’usage de l’outil de travail.
Mais il faut des règles pour garantir que l’essentiel de la valeur créée aille aux travailleurs, afin de poursuivre sur le chemin de l’émancipation. Sinon, ce seront forcément ceux qui auront les capitaux qui pourront enclencher les effets de réseau, tout ça en utilisant du « travail gratuit ».
Il est temps d’en finir avec le solutionnisme technologique, il faut ajouter une dimension sociale, sans quoi on retombe dans l’aliénation.

Votre projet n’est donc pas simplement de développer une plateforme informatique, aussi open source soit-elle, c’est aussi un tout autre modèle social, celui de la coopérative. C’est possible de nous expliquer ça simplement ?

Nous n’avons pas envie de créer une startup de l’économie sociale et solidaire. Ce qui nous intéresse, c’est justement le projet politique. Il existe aujourd’hui tout un archipel de sites et d’initiatives qui espèrent « changer le monde » et pourtant, rien de bouge vraiment au niveau macro-économique. Les structures qui permettent l’exploitation des travailleurs sont toujours bien en place. Nous aimerions « secouer le cocotier », et faire du lobbying citoyen pour essayer de modifier ces structures. Certes, nous n’avons pas encore une loi anti-ubérisation dans nos cartons, mais réunir des gens de différents milieux permet de faire réfléchir, de rassembler et à terme d’influencer le jeu politique.

Sur le choix de la coopérative, il s’est assez simplement imposé à nous. Nous sommes en passe d’avoir ce bel outil numérique mais sommes conscients que face aux géants de la foodtech et malgré la surmédiatisation ponctuelle, il ne suffira pas de dire « voici le moyen de vous réapproprier votre outil de travail, à vous de jouer ».

La question qui se pose à nous est celle de l’articulation entre une ressource que l’on gère comme un commun et un circuit économique composé de coopératives qui permettent une rémunération et des conditions de travail correctes pour ceux qui y travaillent. La forme coopérative nous semble la plus adaptée puisqu’elle permet des règles économiques et démocratiques plus équitables (statut salarié, intégration de l’ensemble des acquis sociaux y afférant, mutualisation des moyens comme des risques, une personne une voix, etc.).

Mais nous ne sommes pas dupes évidemment, le développement de ces modèles « sociaux et solidaires » est un mouvement positif, témoignant d’une certaine prise de conscience nécessaire mais non suffisante. La création de structures privées socialisées dans un marché libéral combat le capitalisme sur ses terres mais n’emporte pas de sortie réelle de ce système. Pire encore, on peut également considérer que ce développement parallèle organise le désengagement de l’état in fine, puisque la mutualisation se réorganise à plus petite échelle.

C’est pour cela que nous tenons à agir sur les 3 plans :

  • développer un outil open source et libre d’accès sous condition, pour créer l’outil de travail ;
  • construire une structure coopérative nationale et des structures locales pour organiser les moyens du travail ;
  • questionner les problématiques macro-économiques et structurelles qui se posent aux différentes étapes de notre construction à travers des cycles de conférences thématiques.

Si l’initiative de Coopcycle faisait tache d’huile ? Ici, solidarité avec les livreurs espagnols.

Bon alors où en est-il ce code open source de plateforme ?  Vous êtes combien là-derrière ? Vous auriez peut-être besoin d’un coup de main, de patches, de bêta-testeurs, de pintes de bières, enfin tous les trucs qu’on s’échange dans le petit monde du logiciel libre. C’est le moment de lancer un appel à contributions hein…

Notre code est sur GitHub : https://github.com/coopcycle

Pour l’instant il y a 3 personnes qui ont contribué. Notre but est de construire une communauté autour du code, pour assurer la pérennité du projet notamment. On a posé les premiers jalons avec des règles de contribution et une installation en local facile (crash testée !). Nous avons reçu plusieurs propositions spontanées d’aide, mais cherchons encore à voir comment intégrer chacun suivant son temps disponible et ses langages de prédilection. De même nous devons établir une roadmap claire pour le projet. Tout cela explique que nous n’ayons pas encore fait d’appel à contribution.
En tout cas tous les repos ont des issues ouvertes, et n’attendent que vous !
Le feedback sur la démo (UI/UX ou bugs) est plus que bienvenu. Vous pouvez contacter l’équipe dev à dev@coopcycle.org.

Toutefois il ne faut pas résumer notre approche au groupe de développeurs, nous sommes une bonne quinzaine à travailler sur ce projet ; journalisme, portage politique, propagande, représentation, construction du modèle économique, lien avec les livreurs et les restaurateurs. Tous ces travaux sont complémentaires et nous essayons justement de ne pas tomber dans le solutionnisme de l’outil en assumant toutes ces tâches collectivement.

On vous laisse le mot de la fin, comme de coutume sur le Framablog !

Merci pour tous vos outils, c’est un plaisir de pouvoir bâtir son projet avec des logiciels libres ! En attente de Framameet pour nos apéros devs 🙂




Comment les entreprises surveillent notre quotidien

Vous croyez tout savoir déjà sur l’exploitation de nos données personnelles ? Parcourez plutôt quelques paragraphes de ce très vaste dossier…

Il s’agit du remarquable travail d’enquête procuré par Craked Labs, une organisation sans but lucratif qui se caractérise ainsi :

… un institut de recherche indépendant et un laboratoire de création basé à Vienne, en Autriche. Il étudie les impacts socioculturels des technologies de l’information et développe des innovations sociales dans le domaine de la culture numérique.

…  Il a été créé en 2012 pour développer l’utilisation participative des technologies de l’information et de la communication, ainsi que le libre accès au savoir et à l’information – indépendamment des intérêts commerciaux ou gouvernementaux. Cracked Labs se compose d’un réseau interdisciplinaire et international d’experts dans les domaines de la science, de la théorie, de l’activisme, de la technologie, de l’art, du design et de l’éducation et coopère avec des parties publiques et privées.

Bien sûr, vous connaissez les GAFAM omniprésents aux avant-postes pour nous engluer au point que s’en déprendre complètement est difficile… Mais connaissez-vous Acxiom et LiveRamp, Equifax, Oracle, Experian et TransUnion ? Non ? Pourtant il y a des chances qu’ils nous connaissent bien…

Il existe une industrie très rentable et très performante des données « client ».

Dans ce long article documenté et qui déploie une vaste gamme d’exemples dans tous les domaines, vous ferez connaissance avec les coulisses de cette industrie intrusive pour laquelle il semble presque impossible de « passer inaperçu », où notre personnalité devient un profil anonyme mais tellement riche de renseignements que nos nom et prénom n’ont aucun intérêt particulier.

L’article est long, vous pouvez préférer le lire à votre rythme en format .PDF (2,3 Mo)

–> framablog.org-Comment-les-entreprises-surveillent-notre-quotidien-NEW

L’équipe de Framalang s’est largement mobilisée pour vous procurer cette longue traduction : Abel, mo, Moutmout, Penguin, Opsylac, Luc, Lyn., hello, Jérochat, QS, Jérochat, Asta, Mannik, roptat, audionuma, Opsylac, Lumibd, linuxmario, goofy et un anonyme.

Des entreprises mettent notre quotidien sous surveillance

Source : http://crackedlabs.org/en/corporate-surveillance

Par Wolfie Christl

avec les contributions de : Katharina Kopp, Patrick Urs Riechert / Illustrations de Pascale Osterwalder.

Comment des milliers d’entreprises surveillent, analysent et influencent la vie de milliards de personnes. Quels sont les principaux acteurs du pistage numérique aujourd’hui ? Que peuvent-ils déduire de nos achats, de nos appels téléphoniques, de nos recherches sur le Web, de nos Like sur Facebook ? Comment les plateformes en ligne, les entreprises technologiques et les courtiers en données font-ils pour collecter, commercialiser et exploiter nos données personnelles ?

Ces dernières années, des entreprises dans de nombreux secteurs se sont mises à surveiller, pister et suivre les gens dans pratiquement tous les aspects de leur vie. les comportements, les déplacements, les relations sociales, les centres d’intérêt, les faiblesses et les moments les plus intimes de milliards de personnes sont désormais continuellement enregistrés, évalués et analysés en temps réel. L’exploitation des données personnelles est devenue une industrie pesant plusieurs milliards de dollars. Pourtant, de ce pistage numérique omniprésent, on ne voit que la partie émergée de l’iceberg ; la majeure partie du processus se déroule dans les coulisses et reste opaque pour la plupart d’entre nous.

Ce rapport de Cracked Labs examine le fonctionnement interne et les pratiques en vigueur dans cette industrie des données personnelles. S’appuyant sur des années de recherche et sur un précédent rapport de 2016, l’enquête donne à voir la circulation cachée des données entre les entreprises. Elle cartographie la structure et l’étendue de l’écosystème numérique de pistage et de profilage et explore tout ce qui s’y rapporte : les technologies, les plateformes, les matériels ainsi que les dernières évolutions marquantes.

Le rapport complet (93 pages, en anglais) est disponible en téléchargement au format PDF, et cette publication web en présente un résumé en dix parties.

Sommaire

En 2007, Apple a lancé le smartphone, Facebook a atteint les 30 millions d’utilisateurs, et des entreprises de publicité en ligne ont commencé à cibler les internautes en se basant sur des données relatives à leurs préférences individuelles et leurs centres d’intérêt. Dix ans plus tard, un large ensemble d’entreprises dont le cœur de métier est les données (les data-companies ou entreprises de données en français) a émergé, on y trouve de très gros acteurs comme Facebook ou Google mais aussi des milliers d’autres entreprises, qui sans cesse, se partagent et se vendent les unes aux autres des profils numériques. Certaines entreprises ont commencé à combiner et à relier des données du web et des smartphones avec les données clients et les informations hors-ligne qu’elles avaient accumulées pendant des décennies.

La machine omniprésente de surveillance en temps réel qui a été développée pour la publicité en ligne s’étend rapidement à d’autres domaines, de la tarification à la communication politique en passant par le calcul de solvabilité et la gestion des risques. Des plateformes en ligne énormes, des entreprises de publicité numérique, des courtiers en données et des entreprises de divers secteurs peuvent maintenant identifier, trier, catégoriser, analyser, évaluer et classer les utilisateurs via les plateformes et les matériels. Chaque clic sur un site web et chaque mouvement du doigt sur un smartphone peut activer un large éventail de mécanismes de partage de données distribuées entre plusieurs entreprises, ce qui, en définitive, affecte directement les choix offerts aux gens. Le pistage numérique et le profilage, en plus de la personnalisation ne sont pas seulement utilisés pour surveiller, mais aussi pour influencer les comportements des personnes.

Vous devez vous battre pour votre vie privée, sinon vous la perdrez.

Eric Schmidt, Google/Alphabet, 2013

Analyser les individus

Des études scientifiques démontrent que de nombreux aspects de la personnalité des individus peuvent être déduits des données générées par des recherches sur Internet, des historiques de navigation, des comportements lors du visionnage d’une vidéo, des activités sur les médias sociaux ou des achats. Par exemple, des données personnelles sensibles telles que l’origine ethnique, les convictions religieuses ou politiques, la situation amoureuse, l’orientation sexuelle, ou l’usage d’alcool, de cigarettes ou de drogues peuvent être assez précisément déduites des Like sur Facebook d’une personne. L’analyse des profils de réseaux sociaux peut aussi prédire des traits de personnalité comme la stabilité émotionnelle, la satisfaction individuelle, l’impulsivité, la dépression et l’intérêt pour le sensationnel.

Analyser les like Facebook, les données des téléphones, et les styles de frappe au clavier

Pour plus de détails, se référer à Christl and Spiekermann 2016 (p. 14-20). Sources : Kosinski et al 2013, Chittaranjan et al 2011, Epp at al 2011.

 

De la même façon, il est possible de déduire certains traits de caractères d’une personne à partir de données sur les sites Web qu’elle a visités, sur les appels téléphoniques qu’elle a passés, et sur les applis qu’elle a utilisées. L’historique de navigation peut donner des informations sur la profession et le niveau d’étude. Des chercheurs canadiens ont même réussi à évaluer des états émotionnels comme la confiance, la nervosité, la tristesse ou la fatigue en analysant la façon dont on tape sur le clavier de l’ordinateur.

Analyser les individus dans la finance, les assurances et la santé

Les résultats des méthodes actuelles d’extraction et d’analyse des données reposent sur des corrélations statistiques avec un certain niveau de probabilité. Bien qu’ils soient significativement plus fiables que le hasard dans la prédiction des caractéristiques ou des traits de caractère d’un individu, ils ne sont évidemment pas toujours exacts. Néanmoins, ces méthodes sont déjà mises en œuvre pour trier, catégoriser, étiqueter, évaluer, noter et classer les personnes, non seulement dans une approche marketing mais aussi pour prendre des décisions dans des domaines riches en conséquence comme la finance, l’assurance, la santé, pour ne citer qu’eux.

L’évaluation de crédit basée sur les données de comportement numérique

Des startups comme Lenddo, Kreditech, Cignifi et ZestFinance utilisent déjà les données récoltées sur les réseaux sociaux, lors de recherches sur le web ou sur les téléphones portables pour calculer la solvabilité d’une personne sans même utiliser de données financières. D’autres se basent sur la façon dont quelqu’un va remplir un formulaire en ligne ou naviguer sur un site web, sur la grammaire et la ponctuation de ses textos, ou sur l’état de la batterie de son téléphone. Certaines entreprises incluent même des données sur les amis avec lesquels une personne est connectée sur un réseau social pour évaluer sa solvabilité.

Cignifi, qui calcule la solvabilité des clients en fonction des horaires et de la fréquence des appels téléphoniques, se présente comme « la plateforme ultime de monétisation des données pour les opérateurs de réseaux mobiles ». De grandes entreprises, notamment MasterCard, le fournisseur d’accès mobile Telefonica, les agences d’évaluation de solvabilité Experian et Equifax, ainsi que le géant chinois de la recherche web Baidu, ont commencé à nouer des partenariats avec des startups de ce genre. L’application à plus grande échelle de services de cette nature est particulièrement en croissance dans les pays du Sud, ainsi qu’auprès de groupes de population vulnérables dans d’autres régions.

Réciproquement, les données de crédit nourrissent le marketing en ligne. Sur Twitter, par exemple, les annonceurs peuvent cibler leurs publicités en fonction de la solvabilité supposée des utilisateurs de Twitter sur la base des données client fournies par le courtier en données Oracle. Allant encore plus loin dans cette logique, Facebook a déposé un brevet pour une évaluation de crédit basée sur la cote de solvabilité de vos amis sur un réseau social. Personne ne sait s’ils ont l’intention de réellement mettre en application cette intégration totale des réseaux sociaux, du marketing et de l’évaluation des risques.

On peut dire que toutes les données sont des données sur le crédit, mais il manque encore la façon de les utiliser.

Douglas Merrill, fondateur de ZestFinance et ancien directeur des systèmes d’informations chez Google, 2012

Prédire l’état de santé à partir des données client

Les entreprises de données et les assureurs travaillent sur des programmes qui utilisent les informations sur la vie quotidienne des consommateurs pour prédire leurs risques de santé. Par exemple, l’assureur Aviva, en coopération avec la société de conseil Deloitte, a utilisé des données clients achetées à un courtier en données et habituellement utilisées pour le marketing, pour prédire les risques de santé individuels (comme le diabète, le cancer, l’hypertension et la dépression) de 60 000 personnes souhaitant souscrire une assurance.

La société de conseil McKinsey a aidé à prédire les coûts hospitaliers de patients en se basant sur les données clients d’une « grande compagnie d’assurance » santé américaine. En utilisant les informations concernant la démographie, la structure familiale, les achats, la possession d’une voiture et d’autres données, McKinsey a déclaré que ces « renseignements peuvent aider à identifier des sous-groupes stratégiques de patients avant que des périodes de coûts élevés ne surviennent ».

L’entreprise d’analyse santé GNS Healthcare a aussi calculé les risques individuels de santé de patients à partir d’un large champ de données tel que la génétique, les dossiers médicaux, les analyses de laboratoire, les appareils de santé mobiles et le comportement du consommateur. Les sociétés partenaires des assureurs tels que Aetna donnent une note qui identifie « les personnes susceptibles de subir une opération » et proposent de prédire l’évolution de la maladie et les résultats des interventions. D’après un rapport sectoriel, l’entreprise « classe les patients suivant le retour sur investissement » que l’assureur peut espérer s’il les cible pour des interventions particulières.

LexisNexis Risk Solutions, à la fois, un important courtier en données et une société d’analyse de risque, fournit un produit d’évaluation de santé qui calcule les risques médicaux ainsi que les frais de santé attendus individuellement, en se basant sur une importante quantité de données consommateurs, incluant les achats.

Collecte et utilisation massives de données client

Les plus importantes plates-formes connectées d’aujourd’hui, Google et Facebook en premier lieu, ont des informations détaillées sur la vie quotidienne de milliards de personnes dans le monde. Ils sont les plus visibles, les plus envahissants et, hormis les entreprises de renseignement, les publicitaires en ligne et les services de détection des fraudes numériques, peut-être les acteurs les plus avancés de l’industrie de l’analyse et des données personnelles. Beaucoup d’autres agissent en coulisse et hors de vue du public.

Le cœur de métier de la publicité en ligne consiste en un écosystème de milliers d’entreprises concentrées sur la traque constante et le profilage de milliards de personnes. À chaque fois qu’une publicité est affichée sur un site web ou une application mobile, un profil d’utilisateur vient juste d’être vendu au plus gros enchérisseur dans les millisecondes précédentes. Contrairement à ces nouvelles pratiques, les agences d’analyse de solvabilité et les courtiers en données clients exploitent des données personnelles depuis des décennies. Ces dernières années, ils ont commencé à combiner les très nombreuses données dont ils disposent sur la vie hors-ligne des personnes avec les bases de données utilisateurs et clients utilisées par de grandes plateformes, par des entreprises de publicité et par une multitude d’autres entreprises dans de nombreuses secteurs.

Les entreprises de données ont des informations détaillées sur des milliards de personnes

Plateformes en ligne grand public

Facebook  dispose

des profils de

1,9 milliards d’utilisateurs de Facebook

1,2 milliards d’utilisateurs de Whatsapp

600 millions d’utilisateurs d’Instagram

Google dispose

des profils de

 2 milliards  d’utilisateurs d’Android

+ d’un milliard  d’utilisateurs de Gmail

+ d’un milliard  d’utilisateurs de Youtube

Apple dispose

des profils de

1 milliard d’utilisateurs d’iOS

 

Sociétés d’analyse de la solvabilité

Experian   dispose des données de solvabilité de  918 millions de personnes

dispose des données marketing de 700 millions de personnes

a un “aperçu” sur 2,3 milliards de personnes

Equifax dispose des données de 820 millions de personnes

et d’1 milliard d’appareils

TransUnion dispose des données d’1 milliard de personnes

 

Courtiers en données clients

Acxiom dispose des données de 700 millions de personnes
1 milliard de cookies et d’appareils mobiles
3,7 milliards de profils clients
Oracle dispose des données de 1 milliard d’utilisateurs d’appareils mobiles
1,7 milliards d’internautes
donne accès à 5 milliards d’identifiants uniques client

 

Facebook utilise au moins 52 000 caractéristiques personnelles pour trier et classer ses 1,9 milliard d’utilisateurs suivant, par exemple, leur orientation politique, leur origine ethnique et leurs revenus. Pour ce faire, la plateforme analyse leurs messages, leurs Likes, leurs partages, leurs amis, leurs photos, leurs mouvements et beaucoup d’autres comportements. De plus, Facebook acquiert à d’autres entreprises des données sur ses utilisateurs. En 2013, la plateforme démarre son partenariat avec les quatre courtiers en données Acxiom, Epsilon, Datalogix et BlueKai, les deux derniers ont ensuite été rachetés par le géant de l’informatique Oracle. Ces sociétés aident Facebook à pister et profiler ses utilisateurs bien mieux qu’il le faisait déjà en lui fournissant des données collectées en dehors de sa plateforme.

Les courtiers en données et le marché des données personnelles

Les courtiers en données client ont un rôle clé dans le marché des données personnelles actuel. Ils agrègent, combinent et échangent des quantités astronomiques d’informations sur des populations entières, collectées depuis des sources en ligne et hors-ligne. Les courtiers en données collectent de l’information disponible publiquement et achètent le droit d’utiliser les données clients d’autres entreprises. Leurs données proviennent en général de sources qui ne sont pas les individus eux-mêmes, et sont collectées en grande partie sans que le consommateur soit au courant. Ils analysent les données, en font des déductions, construisent des catégories de personnes et fournissent à leurs clients des informations sur des milliers de caractéristiques par individu.

Dans les profils individuels créés par les courtiers en données, on trouve non seulement des informations à propos de l’éducation, de l’emploi, des enfants, de la religion, de l’origine ethnique, de la position politique, des loisirs, des centres d’intérêts et de l’usage des médias, mais aussi à propos du comportement en ligne, par exemple les recherches sur Internet. Sont également collectées les données sur les achats, l’usage de carte bancaire, le revenu et l’endettement, la gestion bancaire et les polices d’assurance, la propriété immobilière et automobile, et tout un tas d’autres types d’information. Les courtiers en données calculent et attribuent aussi des notes aux individus afin de prédire leur comportement futur, par exemple en termes de stabilité économique, de projet de grossesse ou de changement d’emploi.

Quelques exemples de données clients fournies par Acxiom et Oracle

exemples de données clients fournies par Axciom et Oracle (en avril/mai 2017) – sources : voir le rapport

Acxiom, un important courtier en données

Fondée en 1969, Acxiom gère l’une des plus grandes bases de données client commerciales au monde. Disposant de milliers de sources, l’entreprise fournit jusqu’à 3000 types de données sur 700 millions de personnes réparties dans de nombreux pays, dont les États-Unis, le Royaume-Uni et l’Allemagne. Née sous la forme d’une entreprise de marketing direct, Acxiom a développé ses bases de données client centralisées à la fin des années 1990.

À l’aide de son système Abilitek Link, l’entreprise tient à jour une sorte de registre de la population dans lequel chaque personne, chaque foyer et chaque bâtiment reçoit un identifiant unique. En permanence, l’entreprise met à jour ses bases de données sur la base d’informations concernant les naissances et les décès, les mariages et les divorces, les changements de nom ou d’adresse et aussi bien sûr de nombreuses autres données de profil. Quand on lui demande des renseignements sur une personne, Acxiom peut par exemple donner une appartenance religieuse parmi l’une des 13 retenues comme « catholique », « juif », ou « musulman » et une appartenance ethnique sur quasiment 200 possibles.

Acxiom commercialise l’accès aux profils détaillés des consommateurs et aide ses clients à trouver, cibler, identifier, analyser, trier, noter et classer les gens. L’entreprise gère aussi directement pour ses propres clients 15 000 bases de données clients représentant des milliards de profils consommateurs. Les clients d’Acxiom sont des grandes banques, des assureurs, des services de santé et des organismes gouvernementaux. En plus de son activité de commercialisation de données, Acxiom fournit également des services de vérification d’identité, de gestion du risque et de détection de fraude.

Acxiom et ses fournisseurs de données, ses partenaires et ses services

Axciom et ses fournisseurs de données, ses partenaires et ses clients (en avril/mai 2017) – sources : voir le rapport

 

Depuis l’acquisition en 2014 de la société de données en ligne LiveRamp, Acxiom a déployé d’importants efforts pour connecter son dépôt de données – couvrant une dizaine d’années – au monde numérique. Par exemple, Acxiom était parmi les premiers courtiers en données à fournir de l’information additionnelle à Facebook, Google et Twitter afin d’aider ces plateformes à mieux pister ou catégoriser les utilisateurs en fonction de leurs achats mais aussi en fonction d’autres comportements qu’ils ne savaient pas encore eux-mêmes pister.

LiveRamp de Acxiom connecte et combine les profils numériques issus de centaines d’entreprises de données et de publicité. Au centre se trouve son système IdentityLink, qui aide à reconnaître les individus et à relier les informations les concernant, dans les bases de données, les plateformes et les appareils en se basant sur leur adresse de courriel, leur numéro de téléphone, l’identifiant de leur téléphone, ou d’autres identifiants. Bien que l’entreprise assure que les correspondances et les associations se fassent de manière « anonyme » et « dé-identifiée », elle dit aussi pouvoir « connecter des données hors-ligne et en ligne sur un seul identifiant ».

Parmi les entreprises qui ont récemment été reconnues comme étant des fournisseurs de données par LiveRamp, on trouve les géants de l’analyse de solvabilité Equifax, Experian et TransUnion. De plus, de nombreux services de pistage numérique collectant des données par Internet, par les applications mobiles, et même par des capteurs placés dans le monde réel, fournissent des données à LiveRamp. Certains d’entre eux utilisent les base de données de LiveRamp, qui permettent aux entreprises « d’acheter et de vendre des données client précieuses ». D’autres fournissent des données afin que Acxiom et LiveRamp puissent reconnaître des individus et relier les informations enregistrées avec les profils numériques d’autres provenances. Mais le plus préoccupant, c’est sans doute le partenariat entre Acxiom et Crossix, une entreprise avec des données détaillées sur la santé de 250 millions de consommateurs américains. Crossix figure parmi les fournisseurs de données de LiveRamp.

Quiconque enregistrant des données sur les consommateurs peut potentiellement être un fournisseur de données. »

Travis May, Directeur général de Acxiom-LiveRamp

Oracle, un géant des technologies de l’information pénètre le marché des données client

En faisant l’acquisition de plusieurs entreprises de données telles que Datalogix, BlueKai, AddThis et CrossWise, Oracle, un des premiers fournisseurs de logiciels d’entreprises et de bases de données dans le monde, est également récemment devenu un des premiers courtiers en données clients. Dans son « cloud », Oracle rassemble 3 milliards de profils utilisateurs issus de 15 millions de sites différents, les données d’un milliard d’utilisateurs mobiles, des milliards d’historiques d’achats dans des chaînes de supermarchés et 1500 détaillants, ainsi que 700 millions de messages par jour issus des réseaux sociaux, des blogs et des sites d’avis de consommateurs.

Oracle rassemble des données sur des milliards de consommateurs

Oracle et ses fournisseurs de données, ses partenaires et ses clients (en avril/mai 2017) – sources : voir le rapport

 

Oracle catalogue près de 100 fournisseurs de données dans son répertoire de données, parmi lesquels figurent Acxiom et des agences d’analyse de solvabilité telles que Experian et TransUnion, ainsi que des entreprises qui tracent les visites de sites Internet, l’utilisation d’applications mobiles et les déplacements, ou qui collectent des données à partir de questionnaires en ligne. Visa et MasterCard sont également référencés comme fournisseurs de données. En coopération avec ses partenaires, Oracle fournit plus de 30 000 catégories de données différentes qui peuvent être attribuées aux consommateurs. Réciproquement, l’entreprise partage des données avec Facebook et aide Twitter à calculer la solvabilité de ses utilisateurs.

Le Graphe d’Identifiants Oracle détermine et combine des profils utilisateur provenant de différentes entreprises. Il est le « trait d’union entre les interactions » à travers les différentes bases de données, services et appareils afin de « créer un profil client adressable » et « d’identifier partout les clients et les prospects ». D’autres entreprises peuvent envoyer à Oracle, des clés de correspondance construites à partir d’adresses courriel, de numéros de téléphone, d’adresse postale ou d’autres identifiants, Oracle les synchronisera ensuite à son « réseau d’identifiants utilisateurs et statistiques, connectés ensemble dans le Graphe d’Identifiants Oracle ». Bien que l’entreprise promette de n’utiliser que des identifiants utilisateurs anonymisés et des profils d’utilisateurs anonymisés, ceux-ci font tout de même référence à certains individus et peuvent être utilisés pour les reconnaître et les cibler dans de nombreux contextes de la vie.

Le plus souvent, les clients d’Oracle peuvent télécharger dans le « cloud » d’Oracle leurs propres données concernant : leurs clients, les visites sur leur site ou les utilisateurs d’une application ; ils peuvent les combiner avec des données issues de nombreuses autres entreprises, puis les transférer et les utiliser en temps réel sur des centaines d’autres plateformes de commerce et de publicité. Ils peuvent par exemple les utiliser pour trouver et cibler des personnes sur tous les appareils et plateformes, personnaliser leurs interactions, et le cas échéant mesurer la réaction des clients qui ont été personnellement ciblés.

La surveillance en temps réel des comportements quotidiens

Les plateformes en ligne, les fournisseurs de technologies publicitaires, les courtiers en données, et les négociants de toutes sortes d’industries peuvent maintenant surveiller, reconnaître et analyser des individus dans de nombreuses situations. Ils peuvent étudier ce qui intéresse les gens, ce qu’ils ont fait aujourd’hui, ce qu’ils vont sûrement faire demain, et leur valeur en tant que client.

Les données concernant les vies en ligne et hors ligne des personnes

Une large spectre d’entreprises collecte des informations sur les personnes depuis des décennies. Avant l’existence d’Internet, les agences de crédit et les agences de marketing direct servaient de point d’intégration principal entre les données provenant de différentes sources. Une première étape importante dans la surveillance systématique des consommateurs s’est produite dans les années 1990, par la commercialisation de bases de données, les programmes de fidélité et l’analyse poussée de solvabilité. Après l’essor d’Internet et de la publicité en ligne au début des années 2000, et la montée des réseaux sociaux, des smartphones et de la publicité en ligne à la fin des années 2000, on voit maintenant dans les années 2010 l’industrie des données clients s’intégrer avec le nouvel écosystème de pistage et de profilage numérique.

Cartographie de la collecte de données clients

Différents niveaux, domaines et sources de collecte de données clients par les entreprises

 

De longue date, les courtiers en données clients et d’autres entreprises acquièrent des informations sur les abonnés à des journaux et à des magazines, sur les membres de clubs de lecture et de ciné-clubs, sur les acheteurs de catalogues de vente par correspondance, sur les personnes réservant dans les agences de voyage, sur les participants à des séminaires et à des conférences, et sur les consommateurs qui remplissent les cartes de garantie pour leurs achats. La collecte de données d’achats grâce à des programmes de fidélité est, de ce point de vue, une pratique établie depuis longtemps.

En complément des données provenant directement des individus, sont utilisées, par exemple les informations concernant le type quartiers et d’immeubles où résident les personnes afin de décrire, étiqueter, trier et catégoriser ces personnes. De même, les entreprises utilisent maintenant des profils de consommateurs s’appuyant sur les métadonnées concernant le type de sites Internet fréquentés, les vidéos regardées, les applications utilisées et les zones géographiques visitées. Au cours de ces dernières années, l’échelle et le niveau de détail des flux de données comportementales générées par toutes sortes d’activités du quotidien, telles que l’utilisation d’Internet, des réseaux sociaux et des équipements, ont rapidement augmenté.

Ce n’est pas un téléphone, c’est mon mouchard /pisteur/. New York Times, 2012

Un pistage et un profilage omniprésents

Une des principales raisons pour lesquelles le pistage et le profilage commerciaux sont devenus si généralisés c’est que quasiment tous les sites Internet, les fournisseurs d’applications mobiles, ainsi que de nombreux vendeurs d’équipements, partagent activement des données comportementales avec d’autres entreprises.

Il y a quelques années, la plupart des sites Internet ont commencé à inclure dans leur propre site des services de pistage qui transmettent des données à des tiers. Certains de ces services fournissent des fonctions visibles aux utilisateurs. Par exemple, lorsqu’un site Internet montre un bouton Facebook « j’aime » ou une vidéo YouTube encapsulée, des données utilisateur sont transmises à Facebook ou à Google. En revanche, de nombreux autres services ayant trait à la publicité en ligne demeurent cachés et, pour la plupart, ont pour seul objectif de collecter des données utilisateur. Le type précis de données utilisateur partagées par les éditeurs numériques et la façon dont les tierces parties utilisent ces données reste largement méconnus. Une partie de ces activités de pistage peut être analysée par n’importe qui ; par exemple en installant l’extension pour navigateur Lightbeam, il est possible de visualiser le réseau invisible des trackers des parties tierces.

Une étude récente a examiné un million de sites Internet différents et a trouvé plus de 80 000 services tiers recevant des données concernant les visiteurs de ces sites. Environ 120 de ces services de pistage ont été trouvés sur plus de 10 000 sites, et six entreprises surveillent les utilisateurs sur plus de 100 000 sites, dont Google, Facebook, Twitter et BlueKai d’Oracle. Une étude sur 200 000 utilisateurs allemands visitant 21 millions de pages Internet a montré que les trackers tiers étaient présents sur 95 % des pages visitées. De même, la plupart des applications mobiles partagent des informations sur leurs utilisateurs avec d’autres entreprises. Une étude menée en 2015 sur les applications à la mode en Australie, en Allemagne et aux États-Unis a trouvé qu’entre 85 et 95 % des applications gratuites, et même 60 % des applications payantes se connectaient à des tierces parties recueillant des données personnelles.

Une carte interactive des services cachés de pistage tiers sur les applications Android créée par des chercheurs européens et américains peut être explorée à l’adresse suivante : haystack.mobi/panopticon

Copie d’écran du ISCI Haystack Panopticon disponible sur haystack.mobi/panopticon, © mis à disposition gracieusement par ISCI, Université de Berkeley

En matière d’appareils, ce sont peut-être les smartphones qui actuellement contribuent le plus au recueil omniprésent données. L’information enregistrée par les téléphones portables fournit un aperçu détaillé de la personnalité et de la vie quotidienne d’un utilisateur. Puisque les consommateurs ont en général besoin d’un compte Google, Apple ou Microsoft pour les utiliser, une grande partie de l’information est déjà reliée à l’identifiant d’une des principales plateformes.

La vente de données utilisateurs ne se limite pas aux éditeurs de sites Internet et d’applications mobiles. Par exemple, l’entreprise d’intelligence commerciale SimilarWeb reçoit des données issues non seulement de centaines de milliers de sources de mesures directes depuis les sites et les applications, mais aussi des logiciels de bureau et des extensions de navigateur. Au cours des dernières années, de nombreux autres appareils avec des capteurs et des connexions réseau ont intégré la vie de tous les jours, cela va des liseuses électroniques et autres accessoires connectés aux télés intelligentes, compteurs, thermostats, détecteurs de fumée, imprimantes, réfrigérateurs, brosses à dents, jouets et voitures. À l’instar des smartphones, ces appareils donnent aux entreprises un accès sans précédent au comportement des consommateurs dans divers contextes de leur vie.

Publicité programmatique et technologie marketing

La plus grande partie de la publicité numérique prend aujourd’hui la forme d’enchères en temps réel hautement automatisées entre les éditeurs et les publicitaires ; on appelle cela la publicité programmatique. Lorsqu’une personne se rend sur un site Internet, les données utilisateur sont envoyées à une kyrielle de services tiers, qui cherchent ensuite à reconnaître la personne et extraire l’information disponible sur le profil. Les publicitaires souhaitant livrer une publicité à cet individu, en particulier du fait de certains attributs ou comportements, placent une enchère. En quelques millisecondes, le publicitaire le plus offrant gagne et place la pub. Les publicitaires peuvent de la même façon enchérir sur les profils utilisateurs et le placement de publicités au sein des applications mobiles.

Néanmoins, ce processus ne se déroule pas, la plupart du temps, entre les éditeurs et les publicitaires. L’écosystème est constitué d’une pléthore de toutes sortes de données différentes et de fournisseurs de technologies en interaction les uns avec les autres, parmi lesquels des réseaux publicitaires, des marchés publicitaires, des plateformes côté vente et des plateformes côté achat. Certains se spécialisent dans le pistage et la publicité suivant les résultats de recherche, dans la publicité généraliste sur Internet, dans la pub sur mobile, dans les pubs vidéos, dans les pubs sur les réseaux sociaux, ou dans les pubs au sein des jeux. D’autres se concentrent sur l’approvisionnement en données, en analyse ou en services de personnalisation.

Pour tracer le portrait des utilisateurs d’Internet et d’applications mobiles, toutes les parties impliquées ont développé des méthodes sophistiquées pour accumuler, regrouper et relier les informations provenant de différentes entreprises afin de suivre les individus dans tous les aspects de leur vie. Nombre d’entre elles recueillent et utilisent des profils numériques sur des centaines de millions de consommateurs, leurs navigateurs Internet et leurs appareils.

De nombreux secteurs rejoignent l’économie de pistage

Au cours de ces dernières années, des entreprises dans plusieurs secteurs ont commencé à partager et à utiliser à très grande échelle des données concernant leurs utilisateurs et clients.

La plupart des détaillants vendent des formes agrégées de données sur les habitudes d’achat auprès des entreprises d’études de marchés et des courtiers en données. Par exemple, l’entreprise de données IRI accède aux données de plus de 85 000 magasins (‘alimentation, grande distribution, médicaments, d’alcool et d’animaux de compagnie, magasin à prix unique et magasin de proximité). Nielsen déclare recueillir les informations concernant les ventes de 900 000 magasins dans le monde dans plus de 100 pays. L’enseigne de grande distribution britannique Tesco sous-traite son programme de fidélité et ses activités en matière de données auprès d’une filiale, Dunnhumby, dont le slogan est « transformer les données consommateur en régal pour le consommateur ». Lorsque Dunnhumby a fait l’acquisition de l’entreprise technologique de publicité allemande Sociomantic, il a été annoncé que Dunnhumby « conjuguerait ses connaissances étendues au sujet sur les préférences d’achat de 400 millions de consommateurs » avec les « données en temps réel de plus de 700 millions de consommateurs en ligne » de Sociomantic afin personnaliser et d’évaluer les publicités.

Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial

Aujourd’hui de nombreux industriels dans divers secteurs ont rejoint l’écosystème de pistage et de profilage numérique, aux cotés des grandes plateformes en ligne et des professionnels de l’analyse des données clients.

De grands groupes médiatiques sont aussi fortement intégrés dans l’écosystème de pistage et de profilage numérique actuel. Par exemple, Time Inc. a fait l’acquisition d’Adelphic, une importante société de pistage et de technologies publicitaires multi-support, mais aussi de Viant, une entreprise qui déclare avoir accès à plus de 1,2 milliard d’utilisateurs enregistrés. La plateforme de streaming Spotify est un exemple célèbre d’éditeur numérique qui vend les données de ses utilisateurs. Depuis 2016, la société partage avec le département données du géant du marketing WPP des informations à propos de ce que les utilisateurs écoutent, sur leur humeur ainsi que sur leur comportement et leur activité en termes de playlist. WPP a maintenant accès « aux préférences et comportements musicaux des 100 millions d’utilisateurs de Spotify ».

De nombreuses grandes entreprises de télécom et de fournisseurs d’accès Internet ont fait l’acquisition d’entreprises de technologies publicitaires et de données. Par exemple, Millennial Media, une filiale d’AOL-Verizon, est une plateforme de publicité mobile qui collecte les données de plus de 65 000 applications de différents développeurs, et prétend avoir accès à environ 1 milliard d’utilisateurs actifs distincts dans le monde. Singtel, l’entreprise de télécoms basée à Singapour, a acheté Turn, une plateforme de technologies publicitaires qui donne accès aux distributeurs à 4,3 milliards d’appareils pouvant être ciblés et d’identifiants de navigateurs et à 90 000 attributs démographiques, comportementaux et psychologiques.

Comme les compagnies aériennes, les hôtels, les commerces de détail et les entreprises de beaucoup d’autres secteur, le secteur des services financiers a commencé à agréger et utiliser des données clients supplémentaires grâce à des programmes de fidélité dans les années 80 et 90. Les entreprises dont la clientèle cible est proche et complémentaires partagent depuis longtemps certaines de leurs données clients entre elles, un processus souvent géré par des intermédiaires. Aujourd’hui, l’un de ces intermédiaires est Cardlytics, une entreprise qui gère des programmes de fidélité pour plus de 1 500 institutions financières, telles que Bank of America et MasterCard. Cardlytics s’engage auprès des institutions financières à « générer des nouvelles sources de revenus en exploitant le pouvoir de [leurs] historiques d’achat ». L’entreprise travaille aussi en partenariat avec LiveRamp, la filiale d’Acxiom qui combine les données en ligne et hors ligne des consommateurs.

Pour MasterCard, la vente de produits et de services issus de l’analyse de données pourrait même devenir son cœur de métier, sachant que la production d’informations, dont la vente de données, représentent une part considérable et croissante de ses revenus. Google a récemment déclaré qu’il capture environ 70 % des transactions par carte de crédit aux États-Unis via « partenariats tiers » afin de tracer les achats, mais n’a pas révélé ses sources.

Ce sont vos données. Vous avez le droit de les contrôler, de les partager et de les utiliser comme bon vous semble.

C’est ainsi que le courtier en données Lotame s’adresse sur son site Internet à ses entreprises clientes en 2016.

Relier, faire correspondre et combiner des profils numériques

Jusqu’à récemment, les publicitaires, sur Facebook, Google ou d’autres réseaux de publicité en ligne, ne pouvaient cibler les individus qu’en analysant leur comportement en ligne. Mais depuis quelques années, grâce aux moyens offerts par les entreprises de données, les profils numériques issus de différentes plateformes, de différentes bases de données clients et du monde de la publicité en ligne peuvent désormais être associés et combinés entre eux.

Connecter les identités en ligne et hors ligne

Cela a commencé en 2012, quand Facebook a permis aux entreprises de télécharger leurs propres listes d’adresses de courriel et de numéros de téléphone sur la plateforme. Bien que les adresses et numéros de téléphone soient convertis en pseudonyme, Facebook est en mesure de relier directement ces données client provenant d’entreprises tierces avec ses propres comptes utilisateur. Cela permet par exemple aux entreprises de trouver et de cibler très précisément sur Facebook les personnes dont elles possèdent les adresses de courriel ou les numéros de téléphone. De la même façon, il leur est éventuellement possible d’exclure certaines personnes du ciblage de façon sélective, ou de déléguer à la plateforme le repérage des personnes qui ont des caractéristiques, centre d’intérêts, et comportements communs.

C’est une fonctionnalité puissante, peut-être plus qu’il n’y paraît au premier abord. Elle permet en effet aux entreprises d’associer systématiquement leurs données client avec les données Facebook. Mieux encore, d’autres publicitaires et marchands de données peuvent également synchroniser leurs bases avec celles de la plateforme et en exploiter les ressources, ce qui équivaut à fournir une sorte de télécommande en temps réel pour manipuler l’univers des données Facebook. Les entreprises peuvent maintenant capturer en temps réel des données comportementales extrêmement précises comme un clic de souris sur un site, le glissement d’un doigt sur une application mobile ou un achat en magasin, et demander à Facebook de trouver et de cibler aussitôt les personnes qui viennent de se livrer à ces activités. Google et Twitter ont mis en place des fonctionnalités similaires en 2015.

Les plateformes de gestion de données

De nos jours, la plupart des entreprises de technologie publicitaire croisent en continu plusieurs sources de codage relatives aux individus. Les plateformes de gestion de données permettent aux entreprises de tous les domaines d’associer et de relier leurs propres données clients, comprenant des informations en temps réel sur les achats, les sites web consultés, les applications utilisées et les réponses aux courriels, avec des profils numériques fournis par une multitude de fournisseurs tiers de données. Les données associées peuvent alors être analysées, triées et classées, puis utilisées pour envoyer un message donné à des personnes précises via des réseaux ou des appareils particuliers. Une entreprise peut, par exemple, cibler un groupe de clients existants ayant visité une page particulière sur son site ; ils sont alors perçus comme pouvant devenir de bons clients, bénéficiant alors de contenus personnalisés ou d’une réduction, que ce soit sur Facebook, sur une appli mobile ou sur le site même de l’entreprise.

L’émergence des plateformes de gestion de données marque un tournant dans le développement d’un envahissant pistage des comportements d’achat. Avec leur aide, les entreprises dans tous les domaines et partout dans le monde peuvent très facilement associer et relier les données qu’elles ont collectées depuis des années sur leurs clients et leurs prospects avec les milliards de profils collectés dans le monde numérique. Les principales entreprises faisant tourner ces plateformes sont : Oracle, Adobe, Salesforce (Krux), Wunderman (KBM Group/Zipline), Neustar, Lotame et Cxense.

Nous vous afficherons des publicités basées sur votre identité, mais cela ne veut pas dire que vous serez identifiable.

Erin Egan, Directeur de la protection de la vie privée chez Facebook, 2012

Identifier les gens et relier les profils numériques

Pour surveiller et suivre les gens dans les différentes situations de leur vie, pour leur associer des profils et toujours les reconnaître comme un seul et même individu, les entreprises amassent une grande variété de types de données qui, en quelque sorte, les identifient.

Parce qu’il est ambigu, le nom d’une personne a toujours été un mauvais identifiant pour un recueil de données. L’adresse postale, par contre, a longtemps été et est encore, une indication clé qui permet d’associer et de relier des données de différentes origines sur les consommateurs et leur famille. Dans le monde numérique, les identifiants les plus pertinents pour relier les profils et les comportements sur les différentes bases de données, plateformes et appareils sont : l’adresse de courriel, le numéro de téléphone, et le code propre à chaque smartphone ou autre appareil.

Les identifiants de compte utilisateur sur les immenses plateformes comme Google, Facebook, Apple et Microsoft jouent aussi un rôle important dans le suivi des gens sur Internet. Google, Apple, Microsoft et Roku attribuent un « identifiant publicitaire » aux individus, qui est maintenant largement utilisé pour faire correspondre et relier les données d’appareils tels que les smartphones avec les autres informations issues du monde numérique. Verizon utilise son propre identifiant pour pister les utilisateurs sur les sites web et les appareils. Certaines grandes entreprises de données comme Acxiom, Experian et Oracle disposent, au niveau mondial, d’un identifiant unique par personne qu’elles utilisent pour relier des dizaines d’années de données clients avec le monde numérique. Ces identifiants d’entreprise sont constitués le plus souvent de deux identifiants ou plus qui sont attachés à différents aspects de la vie en ligne et hors ligne d’une personne et qui peuvent être d’une certaine façon reliés l’un à l’autre.

Des Identifiants utilisés pour pister les gens sur les sites web, les appareils et les lieux de vie

Comment les entreprises identifient les consommateurs et les relient à des informations de profils – sources : voir le rapport

Les entreprises de pistage utilisent également des identifiants plus ou moins temporaires, comme les cookies qui sont attachés aux utilisateurs surfant sur le web. Depuis que les utilisateurs peuvent ne pas autoriser ou supprimer les cookies dans leur navigateur, elles ont développé des méthodes sophistiquées permettant de calculer une empreinte numérique unique basée sur diverses caractéristiques du navigateur et de l’ordinateur d’une personne. De la même manière, les entreprises amassent les empreintes sur les appareils tels que les smartphones. Les cookies et les empreintes numériques sont continuellement synchronisés entre les différents services de pistage et ensuite reliés à des identifiants plus permanents.

D’autres entreprises fournissent des services de pistage multi-appareils qui utilisent le machine learning (voir Wikipédia) pour analyser de grandes quantités de données. Par exemple, Tapad, qui a été acheté par le géant des télécoms norvégiens Telenor, analyse les données de deux milliards d’appareils dans le monde et utilise des modèles basés sur les comportements et les relations pour trouver la probabilité qu’un ordinateur, une tablette, un téléphone ou un autre appareil appartienne à la même personne.

Un profilage « anonyme » ?

Les entreprises de données suppriment les noms dans leurs profils détaillés et utilisent des fonctions de hachage (voir Wikipedia) pour convertir les adresses de courriel et les numéros de téléphone en code alphanumérique comme “e907c95ef289”. Cela leur permet de déclarer sur leur site web et dans leur politique de confidentialité qu’elles recueillent, partagent et utilisent uniquement des données clients « anonymisées » ou « dé-identifiées ».

Néanmoins, comme la plupart des entreprises utilisent les mêmes process déterministes pour calculer ces codes alphanumériques, on devrait les considérer comme des pseudonymes qui sont en fait bien plus pratiques que les noms réels pour identifier les clients dans le monde numérique. Même si une entreprise partage des profils contenant uniquement des adresses de courriels ou des numéros de téléphones chiffrés, une personne peut toujours être reconnue dès qu’elle utilise un autre service lié avec la même adresse de courriel ou le même numéro de téléphone. De cette façon, bien que chaque service de pistage impliqué ne connaissent qu’une partie des informations du profil d’une personne, les entreprises peuvent suivre et interagir avec les gens au niveau individuel via les services, les plateformes et les appareils.

Si une entreprise peut vous suivre et interagir avec vous dans le monde numérique – et cela inclut potentiellement votre téléphone mobile ou votre télé – alors son affirmation que vous êtes anonyme n’a aucun sens, en particulier quand des entreprises ajoutent de temps à autre des informations hors-ligne aux données en ligne et masquent simplement le nom et l’adresse pour rendre le tout « anonyme ».

Joseph Turow, spécialiste du marketing et de la vie privée dans son livre « The Daily You », 2011

Gérer les clients et les comportements : personnalisation et évaluation

S’appuyant sur les méthodes sophistiquées d’interconnexion et de combinaison de données entre différents services, les entreprises de tous les secteurs d’activité peuvent utiliser les flux de données comportementales actuellement omniprésents afin de surveiller et d’analyser une large gamme d’activités et de comportements de consommateurs pouvant être pertinents vis-à-vis de leurs intérêts commerciaux.

Avec l’aide des vendeurs de données, les entreprises tentent d’entrer en contact avec les clients tout au long de leurs parcours autant de fois que possible, à travers les achats en ligne ou en boutique, le publipostage, les pubs télé et les appels des centres d’appels. Elles tentent d’enregistrer et de mesurer chaque interaction avec un consommateur, y compris sur les sites Internet, plateformes et appareils qu’ils ne contrôlent pas eux-mêmes. Elles peuvent recueillir en continu une abondance de données concernant leurs clients et d’autres personnes, les améliorer avec des informations provenant de tiers, et utiliser les profils améliorés au sein de l’écosystème de commercialisation et de technologie publicitaire. À l’heure actuelle, les plateformes de gestion des données clients permettent la définition de jeux complexes de règles qui régissent la façon de réagir automatiquement à certains critères tels que des activités ou des personnes données ou une combinaison des deux.

Par conséquent, les individus ne savent jamais si leur comportement a déclenché une réaction de l’un de ces réseaux de pistage et de profilage constamment mis à jour, interconnectés et opaques, ni, le cas échéant, comment cela influence les options qui leur sont proposées à travers les canaux de communication et dans les situations de vie.

Tracer, profiler et influencer les individus en temps réel

Chaque interaction enclenche un large éventail de flux de données entre de nombreuses entreprises.

Personnalisation en série

Les flux de données échangés entre les publicitaires en ligne, les courtiers en données, et les autres entreprises ne sont pas seulement utilisés pour diffuser de la publicité ciblée sur les sites web ou les applis mobiles. Ils sont de plus en plus utilisés pour personnaliser les contenus, les options et les choix offerts aux consommateurs sur le site d’une entreprise par exemple. Les entreprises de technologie des données, comme par exemple Optimizely, peuvent aider à personnaliser un site web spécialement pour les personnes qui le visitent pour la première fois, en s’appuyant sur les profils numériques de ces visiteurs fournis par Oracle.

Les boutiques en ligne, par exemple, personnalisent l’accueil des visiteurs : quels produits seront mis en évidence, quelles promotions seront proposées, et même le prix et des produits ou des services peuvent être différents selon la personne qui visite le site. Les services de détection de la fraude évaluent les utilisateurs en temps réel et décident quels moyens de paiement et de transport peuvent être proposés.

Les entreprises développent des technologies pour calculer et évaluer en continu le potentiel de valeur à long terme d’un client en s’appuyant sur son historique de navigation, de recherche et de localisation, mais aussi sur son usage des applis, sur les produits achetés et sur ses amis sur les réseaux sociaux. Chaque clic, chaque glissement de doigt, chaque Like, chaque partage est susceptible d’influencer la manière dont une personne est traitée en tant que client, combien de temps elle va attendre avant que la hotline ne lui réponde, ou si elle sera complètement exclue des relances et des services marketing.

L’Internet des riches n’est pas le même que celui des pauvres.

Michael Fertik, fondateur de reputation.com, 2013

Trois types de plateformes technologiques jouent un rôle important dans cette sorte de personnalisation instantanée. Premièrement, les entreprises utilisent des systèmes de gestion de la relation client pour gérer leurs données sur les clients et les prospects. Deuxièmement, elles utilisent des plateformes de gestion de données pour connecter leurs propres données à l’écosystème de publicité numérique et obtiennent ainsi des informations supplémentaires sur le profil de leurs clients. Troisièmement, elles peuvent utiliser des plateformes de marketing prédictif qui les aident à produire le bon message pour la bonne personne au bon moment, calculant comment convaincre quelqu’un en exploitant ses faiblesses et ses préjugés.

Par exemple, l’entreprise de données RocketFuel promet à ses clients de « leur apporter des milliers de milliards de signaux numériques ou non pour créer des profils individuels et pour fournir aux consommateurs une expérience personnalisée, toujours actualisée et toujours pertinente » s’appuyant sur les 2,7 milliards de profils uniques de son dépôt de données. Selon RocketFuel, il s’agit « de noter chaque signal selon sa propension à influencer le consommateur ».

La plateforme de marketing prédictif TellApart, qui appartient à Twitter, associe une valeur à chaque couple client/produit acheté, une « synthèse entre la probabilité d’achat, l’importance de la commande et la valeur à long terme », s’appuyant sur « des centaines de signaux en ligne et en magasin sur un consommateur anonyme unique ». En conséquence, TellApart regroupe automatiquement du contenu tel que « l’image du produit, les logos, les offres et toute autre métadonnée » pour construire des publicités, des courriels, des sites web et des offres personnalisées.

Tarifs personnalisés et campagnes électorales

Des méthodes identiques peuvent être utilisées pour personnaliser les tarifs dans les boutiques en ligne, par exemple, en prédisant le niveau d’achat d’un client à long terme ou le montant qu’il sera probablement prêt à payer un peu plus tard. Des preuves sérieuses suggèrent que les boutiques en ligne affichent déjà des tarifs différents selon les consommateurs, ou même des prix différents pour le même produit, en s’appuyant sur leur comportement et leurs caractéristiques. Un champ d’action similaire est la personnalisation lors des campagnes électorales. Le ciblage des électeurs avec des messages personnalisés, adaptés à leur personnalité, et à leurs opinions politiques sur des problèmes donnés a fait monter les débats sur une possible manipulation politique.

Utiliser les données, les analyser et les personnaliser pour gérer les consommateurs

Actuellement, dans tous les domaines, les entreprises peuvent mobiliser les réseaux de suivi et de profilage pour trouver, évaluer, contacter, trier et gérer les consommateurs

Tests et expériences sur les personnes

La personnalisation s’appuyant sur de riches informations de profil et sur du suivi invasif en temps réel est devenue un outil puissant pour influencer le comportement du consommateur quand il visite une page web, clique sur une pub, s’inscrit à un service, s’abonne à une newsletter, télécharge une application ou achète un produit.

Pour améliorer encore cela, les entreprises ont commencé à faire des expériences en continu sur les individus. Elles procèdent à des tests en faisant varier les fonctionnalités, le design des sites web, l’interface utilisateur, les titres, les boutons, les images ou mêmes les tarifs et les remises, surveillent et mesurent avec soin comment les différents groupes d’utilisateurs interagissent avec ces modifications. De cette façon, les entreprises optimisent sans arrêt leur capacité à encourager les personnes à agir comme elles veulent qu’elles agissent.

Les organes de presse, y compris à grand tirage comme le Washington Post, utilisent différentes versions des titres de leurs articles pour voir laquelle est la plus performante. Optimizely, un des principaux fournisseurs de technologies pour ce genre de tests, propose à ses clients la capacité de « faire des tests sur l’ensemble de l’expérience client sur n’importe quel canal, n’importe quel appareil, et n’importe quelle application ». Expérimenter sur des usagers qui l’ignorent est devenu la nouvelle norme.

En 2014, Facebook a déclaré faire tourner « plus d’un millier d’expérimentations chaque jour » afin « d’optimiser des résultats précis » ou pour « affiner des décisions de design sur le long terme ». En 2010 et 2012, la plateforme a mené des expérimentations sur des millions d’utilisateurs et montré qu’en manipulant l’interface utilisateur, les fonctionnalités et le contenu affiché, Facebook pouvait augmenter significativement le taux de participation électorale d’un groupe de personnes. Leur célèbre expérimentation sur l’humeur des internautes, portant sur 700 000 individus, consistait à manipuler secrètement la quantité de messages émotionnellement positifs ou négatifs présents dans les fils d’actualité des utilisateurs : il s’avéra que cela avait un impact sur le nombre de messages positifs ou négatifs que les utilisateurs postaient ensuite eux-mêmes.

 

Suite à la critique massive de Facebook par le public concernant cette expérience, la plateforme de rendez-vous OkCupid a publié un article de blog provocateur défendant de telles pratiques, déclarant que « nous faisons des expériences sur les êtres humains » et « c’est ce que font tous les autres ». OkCupid a décrit une expérimentation dans laquelle a été manipulé le pourcentage de « compatibilité » montré à des paires d’utilisateurs. Quand on affichait un taux de 90 % entre deux utilisateurs qui en fait étaient peu compatibles, les utilisateurs échangeaient nettement plus de messages entre eux. OkCupid a déclaré que quand elle « dit aux gens » qu’ils « vont bien ensemble », alors ils « agissent comme si c’était le cas ».

Toutes ces expériences qui posent de vraies questions éthiques montrent le pouvoir de la personnalisation basée sur les données pour influer sur les comportements.

Dans les mailles du filet : vie quotidienne, données commerciales et analyse du risque

Les données concernant les comportements des personnes, les liens sociaux, et les moments les plus intimes sont de plus en plus utilisées dans des contextes ou à des fins complètement différents de ceux dans lesquels elles ont été enregistrées. Notamment, elles sont de plus en plus utilisées pour prendre des décisions automatisées au sujet d’individus dans des domaines clés de la vie tels que la finance, l’assurance et les soins médicaux.

Données relatives aux risques pour le marketing et la gestion client

Les agences d’évaluation de la solvabilité, ainsi que d’autres acteurs clés de l’évaluation du risque, principalement dans des domaines tels que la vérification des identités, la prévention des fraudes, les soins médicaux et l’assurance fournissent également des solutions commerciales. De plus, la plupart des courtiers en données s’échangent divers types d’informations sensibles, par exemple des informations concernant la situation financière d’un individu, et ce à des fins commerciales. L’utilisation de l’évaluation de solvabilité à des fins de marketing afin soit de cibler soit d’exclure des ensembles vulnérables de la population a évolué pour devenir des produits qui associent le marketing et la gestion du risque.

L’agence d’évaluation de la solvabilité TransUnion fournit, par exemple, un produit d’aide à la décision piloté par les données à destination des commerces de détail et des services financiers qui leur permet « de mettre en œuvre des stratégies de marketing et de gestion du risque sur mesure pour atteindre les objectifs en termes de clients, canaux de vente et résultats commerciaux », il inclut des données de crédit et promet « un aperçu inédit du comportement, des préférences et des risques du consommateur. » Les entreprises peuvent alors laisser leurs clients « choisir parmi une gamme complète d’offres sur mesure, répondant à leurs besoins, leurs préférences et leurs profils de risque » et « évaluer leurs clients sur divers produits et canaux de vente et leur présenter uniquement la ou les offres les plus pertinente pour eux et les plus rentables » pour l’entreprise. De même, Experian fournit un produit qui associe « crédit à la consommation et informations commerciales, fourni avec plaisir par Experian. »

 

En matière de surveillance, il n’est pas question de connaître vos secrets, mais de gérer des populations, de gérer des personnes.

Katarzyna Szymielewicz, Vice-Présidente EDRi, 2015

Vérification des identités en ligne et détection de la fraude

Outre la machine de surveillance en temps réel qui a été développée au travers de la publicité en ligne, d’autres formes de pistage et de profilage généralisées ont émergé dans les domaines de l’analyse de risque, de la détection de fraudes et de la cybersécurité.

De nos jours, les services de détection de fraude en ligne utilisent des technologies hautement intrusives afin d’évaluer des milliards de transactions numériques. Ils recueillent d’énormes quantités d’informations concernant les appareils, les individus et les comportements. Les fournisseurs habituels dans l’évaluation de solvabilité, la vérification d’identité, et la prévention des fraudes ont commencé à surveiller et à évaluer la façon dont les personnes surfent sur le web et utilisent leurs appareils mobiles. En outre, ils ont entrepris de relier les données comportementales en ligne avec l’énorme quantité d’information hors-connexion qu’ils recueillent depuis des dizaines d’années.

Avec l’émergence de services passant par l’intermédiaire d’objets technologiques, la vérification de l’identité des consommateurs et la prévention de la fraude sont devenues de plus en plus importantes et de plus en plus contraignantes, notamment au vu de la cybercriminalité et de la fraude automatisée. Dans un même temps, les systèmes actuels d’analyse du risque ont agrégé des bases de données gigantesques contenant des informations sensibles sur des pans entiers de population. Nombre de ces systèmes répondent à un grand nombre de cas d’utilisation, parmi lesquels la preuve d’identité pour les services financiers, l’évaluation des réclamations aux compagnies d’assurance et des demandes d’indemnités, de l’analyse des transactions financières et l’évaluation de milliards de transactions en ligne.

De tels systèmes d’analyse du risque peuvent décider si une requête ou une transaction est acceptée ou rejetée ou décider des options de livraison disponibles pour une personne lors d’une transaction en ligne. Des services marchands de vérification d’identité et d’analyse de la fraude sont également employés dans des domaines tels que les forces de l’ordre et la sécurité nationale. La frontière entre les applications commerciales de l’analyse de l’identité et de la fraude et celles utilisées par les agences gouvernementales de renseignement est de plus en plus floue.

Lorsque des individus sont ciblés par des systèmes aussi opaques, ils peuvent être signalés comme étant suspects et nécessitant un traitement particulier ou une enquête, ou bien ils peuvent être rejetés sans plus d’explication. Ils peuvent recevoir un courriel, un appel téléphonique, une notification, un message d’erreur, ou bien le système peut tout simplement ne pas indiquer une option, sans que l’utilisateur ne connaisse son existence pour d’autres. Des évaluations erronées peuvent se propager d’un système à l’autre. Il est souvent difficile, voire impossible de faire recours contre ces évaluations négatives qui excluent ou rejettent, notamment à cause de la difficulté de s’opposer à quelque chose dont on ne connaît pas l’existence.

Exemples de détection de fraude en ligne et de service d’analyse des risques

L’entreprise de cybersécurité ThreatMetrix traite les données concernant 1,4 milliard de « comptes utilisateur uniques » sur des « milliers de sites dans le monde. » Son Digital Identity Network (Réseau d’Identité Numérique) enregistre des « millions d’opérations faites par des consommateurs chaque jour, notamment des connexions, des paiements et des créations de nouveaux comptes », et cartographie les « associations en constante évolution entre les individus et leurs appareils, leurs positions, leurs identifiants et leurs comportements » à des fins de vérification des identités et de prévention des fraudes. L’entreprise collabore avec Equifax et TransUnion. Parmi ses clients se trouvent Netflix, Visa et des entreprises dans des secteurs tels que le jeu vidéo, les services gouvernementaux et la santé.

De façon analogue, l’entreprise de données ID Analytics, qui a récemment été achetée par Symantec, exploite un Réseau d’Identifiants fait de « 100 millions de nouveaux éléments d’identité quotidiens issus des principales organisations interprofessionnelles. ». L’entreprise agrège des données concernant 300 millions de consommateurs, sur les prêts à haut risque, les achats en ligne et les demandes de carte de crédit ou de téléphone portable. Son Indice d’Identité, ID Score, prend en compte les appareils numériques ainsi que les noms, les numéros de sécurité sociale et les adresses postales et courriel.

Trustev, une entreprise en ligne de détection de la fraude dont le siège se situe en Irlande et qui a été rachetée par l’agence d’évaluation de la solvabilité TransUnion en 2015, juge des transactions en ligne pour des clients dans les secteurs des services financiers, du gouvernement, de la santé et de l’assurance en s’appuyant sur l’analyse des comportements numériques, les identités et les appareils tels que les téléphones, les tablettes, les ordinateurs portables, les consoles de jeux, les télés et même les réfrigérateurs. L’entreprise propose aux entreprises clientes la possibilité d’analyser la façon dont les visiteurs cliquent et interagissent avec les sites Internets et les applications. Elle utilise une large gamme de données pour évaluer les utilisateurs, y compris les numéros de téléphone, les adresses courriel et postale, les empreintes de navigateur et d’appareil, les vérifications de la solvabilité, les historiques d’achats sur l’ensemble des vendeurs, les adresses IP, les opérateurs mobiles et la géolocalisation des téléphones. Afin d’aider à « accepter les transactions futures », chaque appareil se voit attribuer une empreinte digitale d’appareil unique. Trustev propose aussi une technologie de marquage d’empreinte digitale sociale qui analyse le contenu des réseaux sociaux, notamment une « analyse de la liste d’amis » et « l’identification des schémas ». TransUnion a intégré la technologie Trustev dans ses propres solutions identifiantes et anti-fraude.

Selon son site Internet, Trustev utilise une large gamme de données pour évaluer les personnes

Capture d’écran du site Internet de Trustev, 2 juin 2016

 

De façon similaire, l’agence d’évaluation de la solvabilité Equifax affirme qu’elle possède des données concernant près de 1 milliard d’appareils et peut affirmer « l’endroit où se situe en fait un appareil et s’il est associé à d’autres appareils utilisés dans des fraudes connues ». En associant ces données avec « des milliards d’identités et d’événements de crédit pour trouver les activités douteuses » dans tous les secteurs, et en utilisant des informations concernant la situation d’emploi et les liens entre les ménages, les familles et les partenaires, Equifax prétend être capable « de distinguer les appareils ainsi que les individus ».

Je ne suis pas un robot

Le produit reCaptcha de Google fournit en fait un service similaire, du moins en partie. Il est incorporé dans des millions de sites Internets et aide les fournisseurs de sites Internets à décider si un visiteur est un être humain ou non. Jusqu’à récemment, les utilisateurs devaient résoudre diverses sortes de défis rapides tels que le déchiffrage de lettres dans une image, la sélection d’images dans une grille, ou simplement en cochant la case « Je ne suis pas un robot ». En 2017, Google a présenté une version invisible de reCaptcha, en expliquant qu’à partir de maintenant, les utilisateurs humains pourront passer « sans aucune interaction utilisateur, contrairement aux utilisateurs douteux et aux robots ». L’entreprise ne révèle pas le type de données et de comportements utilisateurs utilisés pour reconnaître les humains. Des analyses laissent penser que Google, outre les adresses IP, les empreintes de navigateur, la façon dont l’utilisateur frappe au clavier, déplace la souris ou utilise l’écran tactile « avant, pendant et après » une interaction reCaptcha, utilise plusieurs témoins Google. On ne sait pas exactement si les individus sans compte utilisateur sont désavantagés, si Google est capable d’identifier des individus particuliers plutôt que des « humains » génériques, ou si Google utilise les données enregistrées par reCaptcha à d’autres fins que la détection de robots.

Le pistage numérique à des fins publicitaires et de détection de la fraude ?

Les flux omniprésents de données comportementales enregistrées pour la publicité en ligne s’écoulent vers les systèmes de détection de la fraude. Par exemple, la plateforme de données commerciales Segment propose à ses clients des moyens faciles d’envoyer des données concernant leurs clients, leur site Internet et les utilisateurs mobiles à une kyrielle de services de technologies commerciales, ainsi qu’à des entreprises de détection de fraude. Castle est l’une d’entre-elles et utilise « les données comportementales des consommateurs pour prédire les utilisateurs qui présentent vraisemblablement un risque en matière de sécurité ou de fraude ». Une autre entreprise, Smyte, aide à « prévenir les arnaques, les messages indésirables, le harcèlement et les fraudes par carte de crédit ».

La grande agence d’analyse de la solvabilité Experian propose un service de pistage multi-appareils qui fournit de la reconnaissance universelle d’appareils, sur mobile, Internet et les applications pour le marketing numérique. L’entreprise s’engage à concilier et à associer les « identifiants numériques existants » de leurs clients, y compris des « témoins, identifiants d’appareil, adresses IP et d’autres encore », fournissant ainsi aux commerciaux un « lien omniprésent, cohérent et permanent sur tous les canaux ».

La technologie d’identification d’appareils provient de 41st parameter (le 41e paramètre), une entreprise de détection de la fraude rachetée par Experian en 2013. En s’appuyant sur la technologie développée par 41st parameter, Experian propose aussi une solution d’intelligence d’appareil pour la détection de la fraude au cours des paiements en ligne. Cette solution qui « créé un identifiant fiable pour l’appareil et recueille des données appareil abondantes » « identifie en quelques millisecondes chaque appareil à chaque visite » et « fournit une visibilité jamais atteinte de l’individu réalisant le paiement ». On ne sait pas exactement si Experian utilise les mêmes données pour ses services d’identification d’appareils pour détecter la fraude que pour le marketing.

Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial

Au cours des dernières années, les pratiques déjà existantes de surveillance commerciale ont rapidement muté en un large éventail d’acteurs du secteur privé qui surveillent en permanence des populations entières. Certains des acteurs de l’écosystème actuel de pistage et de profilage, tels que les grandes plateformes et d’autres entreprises avec un grand nombre de clients, tiennent une position unique en matière d’étendue et de niveau de détail de leurs profils de consommateurs. Néanmoins, les données utilisées pour prendre des décisions concernant les individus sur de nombreux sujets ne sont généralement pas centralisées en un lieu, mais plutôt assemblées en temps réel à partir de plusieurs sources selon les besoins.

Un large éventail d’entreprises de données et de services d’analyse en marketing, en gestion client et en analyse du risque recueillent, analysent, partagent et échangent de façon uniforme des données client et les associent avec des informations supplémentaires issues de milliers d’autres entreprises. Tandis que l’industrie des données et des services d’analyse fournissent les moyens pour déployer ces puissantes technologies, les entreprises dans de nombreuses industries contribuent à augmenter la quantité et le niveau de détail des données collectées ainsi que la capacité à les utiliser.

Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial numérique

En plus des grandes plateformes en ligne et de l’industrie des données et des services d’analyse des consommateurs, des entreprises dans de nombreux secteurs ont rejoint les écosystèmes de pistage et de profilage numérique généralisé.

Google et Facebook, ainsi que d’autres grandes plateformes telles que Apple, Microsoft, Amazon et Alibaba ont un accès sans précédent à des données concernant les vies de milliards de personnes. Bien qu’ils aient des modèles commerciaux différents et jouent par conséquent des rôles différents dans l’industrie des données personnelles, ils ont le pouvoir de dicter dans une large mesure les paramètres de base des marchés numériques globaux. Les grandes plateformes limitent principalement la façon dont les autres entreprises peuvent obtenir leurs données. Ainsi, ils les obligent à utiliser les données utilisateur de la plateforme dans leur propre écosystème et recueillent des données au-delà de la portée de la plateforme.

Bien que les grandes multinationales de différents secteurs ayant des interactions fréquentes avec des centaines de millions de consommateurs soient en quelque sorte dans une situation semblable, elles ne font pas qu’acheter des données clients recueillies par d’autres, elles en fournissent aussi. Bien que certaines parties des secteurs des services financiers et des télécoms ainsi que des domaines sociétaux critiques tels que la santé, l’éducation et l’emploi soient soumis à une réglementation plus stricte dans la plupart des juridictions, un large éventail d’entreprises a commencé à utiliser ou fournissent des données aux réseaux actuels de surveillance commerciale.

Les détaillants et d’autres entreprises qui vendent des produits et services aux consommateurs vendent pour la plupart les données concernant les achats de leurs clients. Les conglomérats médiatiques et les éditeurs numériques vendent des données au sujet de leur public qui sont ensuite utilisées par des entreprises dans la plupart des autres secteurs. Les fournisseurs de télécoms et d’accès haut débit ont entrepris de suivre leurs clients sur Internet. Les grandes groupes de distribution, de médias et de télécoms ont acheté ou achètent des entreprises de données, de pistage et de technologie publicitaire. Avec le rachat de NBC Universal par Comcast et le rachat probable de Time Warner par AT&T, les grands groupes de télécoms aux États-Unis sont aussi en train de devenir des éditeurs gigantesques, créant par là même des portefeuilles puissants de contenu, de données et de capacité de pistage. Avec l’acquisition de AOL et de Yahoo, Verizon aussi est devenu une « plateforme ».

Les institutions financières ont longtemps utilisé des données sur les consommateurs pour la gestion du risque, notamment dans l’évaluation de la solvabilité et la détection de fraude, ainsi que pour le marketing, l’acquisition et la rétention de clientèle. Elles complètent leurs propres données avec des données externes issues d’agences d’évaluation de la solvabilité, de courtiers en données et d’entreprises de données commerciales. PayPal, l’entreprise de paiements en ligne la plus connue, partage des informations personnelles avec plus de 600 tiers, parmi lesquels d’autres fournisseurs de paiements, des agences d’évaluation de la solvabilité, des entreprises de vérification de l’identité et de détection de la fraude, ainsi qu’avec les acteurs les plus développés au sein de l’écosystème de pistage numérique. Tandis que les réseaux de cartes de crédit et les banques ont partagé des informations financières sur leurs clients avec les fournisseurs de données de risque depuis des dizaines d’années, ils ont maintenant commencé à vendre des données sur les transactions à des fins publicitaires.

Une myriade d’entreprises, grandes ou petites, fournissant des sites Internets, des applications mobiles, des jeux et d’autres solutions sont étroitement liées à l’écosystème de données commerciales. Elles utilisent des services qui leur permettent de facilement transmettre à des services tiers des données concernant leurs utilisateurs. Pour nombre d’entre elles, la vente de flux de données comportementales concernant leurs utilisateurs constitue un élément clé de leur business model. De façon encore plus inquiétante, les entreprises qui fournissent des services tels que les enregistreurs d’activité physique intègrent des services qui transmettent les données utilisateurs à des tierces parties.

L’envahissante machine de surveillance en temps réel qui a été développée pour la publicité en ligne est en train de s’étendre vers d’autres domaines dont la politique, la tarification, la notation des crédits et la gestion des risques. Partout dans le monde, les assureurs commencent à proposer à leurs clients des offres incluant du suivi en temps réel de leur comportement : comment ils conduisent, quelles sont leurs activités santé ou leurs achats alimentaires et quand ils se rendent au club de gym. Des nouveaux venus dans l’analyse assurantielle et les technologies financières prévoient les risques de santé d’un individu en s’appuyant sur les données de consommation, mais évaluent aussi la solvabilité à partir de données de comportement via les appels téléphoniques ou les recherches sur Internet.

Les courtiers en données sur les consommateurs, les entreprises de gestion de clientèle et les agences de publicité comme Acxiom, Epsilon, Merkle ou Wunderman/WPP jouent un rôle prépondérant en assemblant et reliant les données entre les plateformes, les multinationales et le monde de la technologie publicitaire. Les agences d’évaluation de crédit comme Experian qui fournissent de nombreux services dans des domaines très sensibles comme l’évaluation de crédit, la vérification d’identité et la détection de la fraude jouent également un rôle prépondérant dans l’actuel envahissant écosystème de la commercialisation des données.

Des entreprises particulièrement importantes qui fournissent des données, des analyses et des solutions logicielles sont également appelées « plateforme ». Oracle, un fournisseur important de logiciel de base de données est, ces dernières années, devenu un courtier en données de consommation. Salesforce, le leader sur le marché de la gestion de la relation client qui gère les bases de données commerciales de millions de clients qui ont chacun de nombreux clients, a récemment acquis Krux, une grande entreprise de données, connectant et combinant des données venant de l’ensemble du monde numérique. L’entreprise de logiciels Adobe joue également un rôle important dans le domaine des technologies de profilage et de publicité.

En plus, les principales grandes entreprises du conseil, de l’analyse et du logiciel commercial, comme IBM, Informatica, SAS, FICO, Accenture, Capgemini, Deloitte et McKinsey et même des entreprises spécialisées dans le renseignement et la défense comme Palantir, jouent également un rôle significatif dans la gestion et l’analyse des données personnelles, de la gestion de la relation client à celle de l’identité, du marketing à l’analyse de risque pour les assureurs, les banques et les gouvernements.

Vers une société du contrôle social numérique généralisé ?

Ce rapport montre qu’aujourd’hui, les réseaux entre plateformes en ligne, fournisseurs de technologies publicitaires, courtiers en données, et autres peuvent suivre, reconnaître et analyser des individus dans de nombreuses situations de la vie courante. Les informations relatives aux comportements et aux caractéristiques d’un individu sont reliées entre elles, assemblées, et utilisées en temps réel par des entreprises, des bases de données, des plateformes, des appareils et des services. Des acteurs uniquement motivés par des buts économiques ont fait naître un environnement de données dans lequel les individus sont constamment sondés et évalués, catégorisés et regroupés, notés et classés, numérotés et comptés, inclus ou exclus, et finalement traités de façon différente.

Ces dernières années, plusieurs évolutions importantes ont donné de nouvelles capacités sans précédent à la surveillance omniprésente par les entreprises. Cela comprend l’augmentation des médias sociaux et des appareils en réseau, le pistage et la mise en relation en temps réel de flux de données comportementales, le rapprochement des données en ligne et hors ligne, et la consolidation des données commerciales et de gestion des risques. L’envahissant pistage et profilage numériques, mélangé à la personnalisation et aux tests, ne sont pas seulement utilisés pour surveiller, mais aussi pour influencer systématiquement le comportement des gens. Quand les entreprises utilisent les données sur les situations du quotidien pour prendre des décisions parfois triviales, parfois conséquente sur les gens, cela peut conduire à des discriminations, et renforcer voire aggraver des inégalités existantes.

Malgré leur omniprésence, seul le haut de l’iceberg des données et des activités de profilage est visible pour les particuliers. La plupart d’entre elles restent opaques et à peine compréhensible par la majorité des gens. Dans le même temps, les gens ont de moins en moins de solutions pour résister au pouvoir de cet ecosystème de données ; quitter le pistage et le profilage envahissant, est devenu synonyme de quitter la vie moderne. Bien que les responsables des entreprises affirment que la vie privée est morte (tout en prenant soin de préserver leur propre vie privée), Mark Andrejevic suggère que les gens perçoivent en fait l’asymétrie du pouvoir dans le monde numérique actuel, mais se sentent « frustrés par un sentiment d’impuissance face à une collecte et à une exploitation de données de plus en plus sophistiquées et exhaustives. »

Au regard de cela, ce rapport se concentre sur le fonctionnement interne et les pratiques en vigueur dans l’actuelle industrie des données personnelles. Bien que l’image soit devenue plus nette, de larges portions du système restent encore dans le noir. Renforcer la transparence sur le traitement des données par les entreprises reste un prérequis indispensable pour résoudre le problème de l’asymétrie entre les entreprises de données et les individus. Avec un peu de chance, les résultats de ce rapport encourageront des travaux ultérieurs de la part de journalistes, d’universitaires, et d’autres personnes concernés par les libertés civiles, la protection des données et celle des consommateurs ; et dans l’idéal des travaux des législateurs et des entreprises elles-mêmes.

En 1999, Lawrence Lessig, avait bien prédit que, laissé à lui-même, le cyberespace, deviendrait un parfait outil de contrôle façonné principalement par la « main invisible » du marché. Il avait dit qu’il était possible de « construire, concevoir, ou programmer le cyberespace pour protéger les valeurs que nous croyons fondamentales, ou alors de construire, concevoir, ou programmer le cyberespace pour permettre à toutes ces valeurs de disparaître. » De nos jours, la deuxième option est presque devenue réalité au vu des milliards de dollars investis dans le capital-risque pour financer des modèles économiques s’appuyant sur une exploitation massive et sans scrupule des données. L’insuffisance de régulation sur la vie privée aux USA et l’absence de son application en Europe ont réellement gêné l’émergence d’autres modèles d’innovation numérique, qui seraient fait de pratiques, de technologies, de modèles économiques qui protègent la liberté, la démocratie, la justice sociale et la dignité humaine.

À un niveau plus global, la législation sur la protection des données ne pourra pas, à elle seule, atténuer les conséquences qu’un monde « conduit par les données » a sur les individus et la société que ce soit aux USA ou en Europe. Bien que le consentement et le choix soient des principes cruciaux pour résoudre les problèmes les plus urgents liés à la collecte massive de données, ils peuvent également mener à une illusion de volontarisme. En plus d’instruments de régulation supplémentaires sur la non-discrimination, la protection du consommateur, les règles de concurrence, il faudra en général un effort collectif important pour donner une vision positive d’une future société de l’information. Sans quoi, on pourrait se retrouver bientôt dans une société avec un envahissant contrôle social numérique, dans la laquelle la vie privée deviendrait, si elle existe encore, un luxe pour les riches. Tous les éléments en sont déjà en place.

Lectures pour approfondir le sujet

— L’article ci-dessus en format .PDF (376,2 Ko)
–> framablog.org-Comment les entreprises surveillent notre quotidien
— Un essai plus exhaustif sur les questions abordées par la publication ci-dessus ainsi que des références et des sources peuvent être trouvés dans le rapport complet, disponible au téléchargement en PDF.

— Le rapport de 2016 « Les réseaux du contrôle » par Wolfie Christl et Sarah Spiekermann sur lequel le présent rapport est largement fondé est disponible au téléchargement en PDF ainsi qu’en format papier.

La production de ce rapport, matériaux web et illustrations a été soutenue par Open Society Foundations.

Bibliographie

Christl, W. (2017, juin). Corporate surveillance in everyday life. Cracked Labs.

 

Christl, W., & Spiekermann, S. (2016). Networks of Control, a Report on Corporate Surveillance, Digital Tracking, Big Data & Privacy (p. 14‑20). Consulté à l’adresse https://www.privacylab.at/wp-content/uploads/2016/09/Christl-Networks__K_o.pdf

 

Epp, C., Lippold, M., & Mandryk, R. L. (2011). Identifying emotional states using keystroke dynamics (p. 715). ACM Press. https://doi.org/10.1145/1978942.1979046

 

Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 5802‑5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110

 

Turow, J. (s. d.). Daily You | Yale University Press. Consulté 25 septembre 2017, à l’adresse https://yalebooks.yale.edu/book/9780300188011/daily-you

 




Droits d’auteurs : la Commission européenne victime de l’illusion technologique

De communications en directives, l’incurie de la Commission européenne dans le domaine de la technologie et des contenus en ligne apparaît de plus en plus clairement.

Faisant fi des avis des experts, voire des rapports qu’elle a elle-même commandés, la Commission s’entête à proposer des solutions imparfaites et simplistes à des problèmes complexes. Une de ses dernières initiatives le prouve une fois de plus et ne fait que rajouter à l’inquiétude de tous les défenseurs des libertés numériques et de la vie privée.

Filtres de publication, droit d’auteur et poudre de perlimpinpin

Par Glyn Moody, source : Copybuzz
Traduction à 20 mains par simon, satanas_g, QuoiQue, mo, FranBAG, Edgar Lori, goofy, Mika et dodosan

Image par Stromcarlson.

Le 28 septembre, la Commission européenne a dévoilé une initiative de grande ampleur pour s’attaquer au « contenu illicite en ligne ». Comme c’est souvent le cas lorsque des politiciens veulent avoir l’air de « faire quelque chose » au sujet du terrorisme, il y a beaucoup de mauvaises idées.

Le cœur de cette initiative est un plan pour encourager les plateformes en ligne à renforcer « la prévention, la détection et la suppression proactives des contenus illicites en ligne incitant à la haine, à la violence et au terrorisme ».  De manière insistante, ces idées sont présentées comme des « orientations et des principes ». C’est parce que tout repose sur le libre consentement. Sauf que la Commission a clairement dit que si ce système volontaire n’est pas adopté par des entreprises comme Facebook ou Google, elle promulguera de nouvelles lois pour leur forcer la main. La Commission est pressée de voir les résultats de ces efforts volontaires, et des projets de loi pourraient être mis sur la table dès mai 2018.

Une de ces mauvaises idées imposerait aux plateformes en ligne de travailler conjointement avec des signaleurs de confiance – « des entités spécialisées disposant d’une expertise en matière de contenu illicite ». Ils peuvent bien être experts, mais ils ne sont pas juges, ce qui implique que la Commission voudrait que Facebook et Google mettent des contenus hors ligne sans avoir besoin de se soucier de ce qu’un juge considérerait réellement comme illégal.

Mais la pire idée, et elle apparaît plusieurs fois dans les derniers plans de la Commission, est l’utilisation omniprésente et systématique de filtres de publication. Dans un document de 20 pages détaillant la proposition intitulée « Communication sur la suppression des contenus illicites en ligne – Vers une responsabilité renforcée des plateformes en ligne » l’accent est mis sur « l’utilisation des technologies pour détecter les contenus illicites ». En particulier, l’utilisation et le développement futur de la détection automatique et des technologies de filtrage sont encouragés.

Une des principales raisons pour lesquelles la Commission européenne place tant d’espoirs dans l’automatisation pour résoudre les problèmes de contenus illégaux est qu’elle croit apparemment que « dans le domaine du droit d’auteur, la reconnaissance automatique des contenus s’est avérée être un outil efficace depuis de nombreuses années ». Sauf que cela n’est pas vrai. L’eurodéputée Julia Reda (Parti pirate) a écrit un article de blog instructif qui détaille neuf façons bien distinctes dont les filtres de publication échouent. Ce faisant, ils causent de nombreux dégâts collatéraux, particulièrement en matière de droits fondamentaux.

Une réponse à cette démonstration fracassante de l’échec des filtres de publication est de concéder qu’ils sont imparfaits, mais dire ceci montre simplement que davantage de recherches sont nécessaires pour les améliorer. C’est l’argument classique du cherchez plus fort qui est souvent utilisé pour défendre la création de portes dérobées dans les logiciels de chiffrement. Bien que les experts en sécurité expliquent unanimement et de façon répétée qu’il n’est pas possible de créer une vulnérabilité qui soit utilisable seulement par les autorités et qui ne soit pas vulnérable aux attaques de criminels ou d’acteurs étatiques malveillants, les gouvernements persistent à croire qu’ils savent mieux que les experts, et que les entreprises devraient juste le faire. Et des vulnérabilités sont donc implémentées. Même si les gens qui comprennent le fonctionnement des filtres de publication expliquent patiemment qu’il est impossible de traduire l’extrême complexité du droit d’auteur dans les règles de filtrage pouvant être appliquées automatiquement et correctement, les autorités continuent de prôner ce supposé remède miracle.

Appelons cela le mirage de la « poudre de perlimpinpin numérique » – la croyance que l’on peut traiter tous les problèmes du monde réel avec de la technologie, et qu’ils seront résolus, juste comme ça. La Commission européenne est une grande adepte de cette poudre de perlimpinpin, comme le montre clairement sa demande de mettre en place des filtres de publication dans la directive sur le droit d’auteur et le nouveau cadre destiné à s’attaquer au contenu illégal. L’annonce de la semaine dernière est un signe inquiétant qu’elle est loin de comprendre que les filtres de publication ne sont pas une solution pratique pour la question du droit d’auteur en ligne, et qu’elle s’entête au contraire dans cette direction et l’étend désormais à d’autres domaines.

La Commission européenne est bien au courant que l’Article 15 de la directive sur le commerce électronique interdit explicitement aux États membres d’imposer « une obligation générale de surveiller les informations qu’ils transmettent ou stockent, ou une obligation générale de rechercher activement des faits ou des circonstances révélant des activités illicites » En mettant en avant la « responsabilité avancée des plateformes en ligne », comme le fait la première page de la communication du 29 septembre, la Commission semble souligner que sa nouvelle approche impose dans les faits une « obligation générale » à ces entreprises de filtrer tous les contenus mis en ligne qui correspondraient à une vaste gamme de « contenu illégal ». On imagine aisément la Cour de justice de l’Union européenne invalider toute tentative d’inscrire cette « responsabilité avancée » dans la loi.

Au-delà du fait qu’ils ne fonctionneront pas et qu’ils sont illégaux du fait de la directive sur le commerce électronique, il y a une autre raison pour laquelle les filtres de publication de l’article 13 devraient être abandonnés : il n’existe aucune preuve de leur nécessité. Tout comme la Commission européenne a joyeusement propagé l’idée fausse selon laquelle le filtrage automatique fonctionne, elle a aussi docilement accepté la rumeur selon laquelle les copies non autorisées d’œuvres soumises au droit d’auteur seraient un désastre pour l’industrie du droit d’auteur et les artistes.

Comme nous l’avons récemment appris par la publication tardive d’un rapport capital qui a coûté à la Commission européenne la somme princière de 369 871€, les faits montrent le contraire. Il est évident que la Commission a essayé d’enterrer sa propre analyse, payée par les citoyens européens, probablement parce que les résultats ne convenaient pas à son projet d’introduire des peines toujours plus fortes aux infractions au droit d’auteur. Comme l’admet le rapport, globalement, « les résultats ne montrent pas de preuves statistiques solides d’une modification des ventes due au non-respect du droit d’auteur en ligne ».

Deux domaines spécifiques ont été touchés par le partage non autorisé : les nouveaux films ont été affectés défavorablement, tandis que pour les jeux, la consommation illégale a mené à plus de ventes légales. C’est un signe de l’approche biaisée de la Commission européenne sur ce sujet : ses économistes ont publié une synthèse à propos des effets négatifs du téléchargement sur les films, mais ont omis de mentionner l’effet positif qu’il avait sur les jeux.

Cette mauvaise foi rend encore plus irritant l’acharnement de la Commission à vouloir trouver une solution technologique illusoire à un problème inexistant. Si elle avait le courage d’admettre la vérité sur la nature non problématique du partage non autorisé d’œuvres soumises au droit d’auteur, elle n’aurait pas à promouvoir des propositions stériles comme les filtres de publication dont on sait qu’ils nuiront immensément au monde en ligne ainsi qu’au Marché unique numérique de l’UE.

 




Aryeom Han : la patience et le sourire

Nous avons déjà interviewé Aryeom au sujet de son projet de film d’animation ZeMarmot.

Dessinatrice qui publie sous licence libre, elle ne pouvait pas être absente de notre série de l’été. Elle a été un peu retardée par un événement sympathique. On n’en dira pas plus parce que nous, on respecte la vie privée. 😉

Bonjour Aryeom. Est-ce que tu peux te présenter ?

Bonjour. Je suis Aryeom, la réalisatrice du film d’animation « ZeMarmot ».

Je suis coréenne. Je suis venue en France après avoir étudié le film d’animation à l’université en Corée et voyagé dans divers pays pendant 2 ans. J’ai réalisé deux court métrages d’animation, quelques films institutionnels et j’ai aussi travaillé pour d’autres réalisateurs.

J’utilise Linux depuis 2012.

 

 

 

Ton immense sourire est connu dans tous les événements du Libre. Tu vas partout ?

C’est vrai? Hahaha !

Photo Patrick David – licence CC-BY-SA

Depuis quelques années, suite au projet ZeMarmot, j’ai participé à beaucoup d’événements pour faire la publicité du projet.

Mais maintenant, je préfère ne pas faire trop d’événements jusqu’à la fin du projet.

On a quand même des conférences et des ateliers en octobre dans des bibliothèques parisiennes (pour le festival NUMOK) et un événement en novembre à Nice (JM2L).

Des sources d’inspiration ? Des artistes qui t’ont donné envie de les égaler ?

Je n’ai pas de liste exacte d’artistes. Je me laisse influencer petit à petit par des œuvres que j’ai vues, senties et écoutées dans ma vie.

De plus en plus, je veux voir et faire des expériences variées et essayer plein de choses.

 

Est-ce que les différences culturelles entre la Corée du Sud et la France t’ont conduite à modifier ta façon de dessiner ?

Pour moi, le dessin est l’art le plus libre. Il n’y a rien entre mon dessin et moi que ce soit en Corée ou en France. Je fais ce que je veux. Quand je crée, j’oublie que je suis en Corée, en France ou dans un autre pays. Sauf bien sûr pour des raisons matérielles, par exemple si je ne peux pas trouver un pinceau d’une marque particulière que je trouve seulement en Corée dans les magasins de fournitures d’arts, etc.

Mais bien entendu, d’un jour à l’autre en fonction de mes émotions, ma psychologie change. Avec l’âge, ma vision du monde change aussi. Tout cela affecte mon art.

 

Mais cela n’a rien à voir avec le pays où je suis.

Pourquoi publier sous licence libre ?

C’est par conviction que mon projet apporte sa pierre pour un monde meilleur. Est-ce le meilleur chemin ? Je ne sais pas mais j’essaie.

C’est aussi une sorte de défi pour savoir s’il est possible d’en vivre.

Quelles sont les licences que tu utilises ?

CC BY – SA.

On a décidé ensemble la licence avec Jehan, le scénariste et développeur de ZeMarmot.

Je préfère cette licence. Quand j’étais petite, j’ai vu ce film ‘Un monde meilleur’ de Mimi Leder.

Un garçon aide trois personnes, et il obtient des personnes qu’il aide une promesse en guise de récompense. La règle : aider trois autres personnes comme lui et faire passer la promesse.

CC BY – SA est dans cet esprit : « Utilisez librement ce que j’ai fait. Et laissez ouvert pour les autres ». J’espère qu’il y aura un cercle vertueux avec ZeMarmot.

Est-ce que tu arrives à vivre de ton art ou est-ce que tu as un vrai travail sérieux à côté ? 🙂

Oui et non.

Grâce au financement participatif (patreon et tipeee), je touche quelques salaires de LILA pour la production de ZeMarmot. Mais pas beaucoup et clairement pas assez pour en vivre.

Alors si je trouve d’autres projets rémunérés, je les prends. Heureusement qu’il y a aussi du travail dessin ou design.

Comment dessines-tu ? Est-ce que tu travailles plus volontiers avec un ordinateur ou à la main ?

Je dessine ZeMarmot avec un ordinateur et une tablette sur Linux et GIMP. C’est plus facile pour modifier et faire du montage.

J’aime beaucoup dessiner à la main aussi. Alors je choisis exprès de travailler manuellement pour d’autres projets. Quand j’utilise des matériaux physiques, je suis de bonne humeur.

Je choisis mes outils de travail en fonction du projet.

Tu es la seule spécialiste de l’animation parmi nos dessinateurices de l’été. Cette technique prend un temps fou. Tu n’es jamais découragée ?

Non et oui.

C’est vrai pour tout travail, mais l’animation en particulier définit des étapes très claires. S’il n’y a pas de scénario, il ne peut pas y avoir de storyboard, et ainsi de suite il ne peut pas y avoir de layout. Sans keyframe, il n’y a pas d’inbetween. La pré-production, la production et la post production sont ordonnées dans une progression clairement définie. Chaque étape est importante et a son charme. Et quand on obtient le résultat voulu dans l’animation d’un plan, on ressent une satisfaction intense.

Ceci dit c’est mon premier projet de cette ampleur, et la durée entre chaque étape est plus longue que [pour] mes précédents projets. Donc oui, je suis souvent découragée depuis que j’ai commencé ZeMarmot.

J’ai le cœur lourd car cela me prend plus de temps que prévu.

Il y a beaucoup de personnes qui attendent ZeMarmot. Cela me rend heureuse mais me pèse aussi.

Où en est ce projet ?

Cette question me fait peur.

ZeMarmot est mon plus long projet à ce jour (dans ma filmographie, mes plus longs films font 5 minutes) et avec un style graphique qui demande plus de travail que mes précédents films. Dans un précédent film de 5 minutes, nous étions deux, le travail de recherche a duré un an et demi et la production un an. Maintenant je suis seule et je fais deux trois minutes de plus sur ce pilote. Quand je participe à des événements ou réalise des projets externes, cela retarde encore plus le projet.

 

L’animation d’une marmotte est un gros boulot !

 

Certaines choses dans les logiciels libres ne sont pas encore au point. Il y a aussi des choses pour lesquelles j’ai dû progresser moi-même. Par exemple, je me suis rendu compte que je ne savais pas bien animer le mouvement animal alors qu’on a décidé de diminuer l’anthropomorphisme de la marmotte.

Donc il reste pas mal de travail. Je ne pensais pas que ça prendrait tant de temps. Néanmoins j’y travaille dur. J’espère pour cette fin d’année, mais rien n’est moins sûr.

On peut te suivre quelque part ? Un blog, les réseaux sociaux ?

http://girinstud.io (Jehan se charge d’écrire la plupart des nouvelles) ou twitter @ZeMarmot ou @AryeomHan (twitter perso mais j’utilise très très peu).

Et comme d’habitude sur le Framablog, on te laisse le mot de la fin.

Merci beaucoup pour cette interview. J’ai passé plusieurs jours à essayer de trouver un mot de fin cool à vous dire, mais j’ai échoué. Alors je laisse un mot commun mais heureux : bonne journée !

 

En savoir plus :

Aryeom et le projet ZeMarmot donneront des conférences pendant le festival Numok à Paris

Entre cette interview et sa publication, Jehan et Aryeom ont publié un appel à la solidarité pour les aider à remplacer du matériel défaillant. Pour leur permettre de poursuivre leurs contributions au logiciel et à la culture libre, n’hésitez pas à les soutenir sur Tipeee, Patreon ou en faisant un don à leur association LILA. Jehan est l’un des développeurs du projet Gimp.

Tous les dessins sont d’Aryeom, licence CC-BY-SA.

Created with GIMP




Papiray fait du Komascript

Raymond Rochedieu est, depuis des années, un pilier de l’équipe bénévole qui relit et corrige les framabooks. Quand ce perfectionniste a annoncé vouloir s’attaquer à la traduction et l’adaptation d’un ouvrage kolossal, personne ne pouvait imaginer la masse de travail qui l’attendait. Surtout pas lui !
Personnage haut en couleur et riche d’une vie déjà bien remplie, ce papi du Libre nous offre aujourd’hui le fruit d’un travail acharné de plusieurs années. Framabook renoue ainsi le temps d’un précieux ouvrage avec sa tradition de manuels et guides.

Markus Kohm, Raymond Rochedieu (traduction et adaptation), KOMA-Script. Typographie universelle avec XƎLATEX, Framabook, octobre 2017.

KOMA-Script. Typographie universelle avec XƎLATEX

Bonjour Raymond, si tu aidais nos lecteurs à faire connaissance avec toi ?

Bonjour, je m’appelle Raymond Rochedieu et depuis une quinzaine d’année, lors de la naissance de mon premier petit fils, tout le monde m’appelle Papiray. Je suis âgé de 72 ans, marié depuis 51 ans, j’ai deux garçons et 6 petits-enfants.

Je suis à la retraite, après avoir exercé des métiers aussi variés que : journaliste sportif vacataire (1959-1963), agent SNCF titulaire (1963-1967), VRP en machines-outils bois Guilliet (1967-1968), éducateur spécialisé (1968-1970, école d’éducateur de Reims), artisan imprimeur en sérigraphie (1970-1979), VRP (Textiles Florimond Peugnet – Cambrai, Éditions Paris-Match, Robert Laffont et Quillet, Laboratoires Messegué, Électro-ménager Vorwerk et Electrolux, Matra-Horlogerie JAZ…), puis ingénieur conseil, directeur commercial, artisan menuisier aluminier, avant de reprendre des études à 52 ans et de passer en 10 mois un BTS d’informaticien de gestion. Malgré les apparences, je ne suis pas instable, seulement curieux, « jusqu’auboutiste » et surtout socialement et individuellement responsable mais (très) indépendant, ce que j’appelle mon « Anarchie Utopiste » (expression qui, comme chacun le sait, vaut de l’or) : je rêve d’un monde où tous seraient responsables et égaux… mais ce n’est qu’un rêve !

J’ai terminé ma carrière professionnelle comme intervenant en informatique, installateur, dépanneur, créateur de sites internet, formateur agréé éducation nationale, chambre de commerces et chambre des métiers et même jury BTS à l’IUT de Reims.

Ton projet de traduction et de Framabook a été une œuvre de longue haleine et aboutit à un ouvrage massif. Comment tout cela a-t-il commencé ? Pourquoi as-tu entamé seul ce gigantesque labeur ?

Je me suis tout d’abord intéressé à l’ouvrage de Vincent Lozano Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur LATEX sans jamais oser le demander (Ou comment utiliser LATEX quand on n’y connaît goutte) auquel j’ai participé, à l’époque, en qualité de correcteur. Mais 2008, c’est aussi, pour moi, une rupture d’anévrisme et 14 jours de coma dont je suis sorti indemne, bien que physiquement diminué.

Puis j’ai enchaîné opération du genou droit, infection nosocomiale, prothèse du genou gauche, phlébite, re-opération pour éviter l’amputation, bref vous comprenez pourquoi j’ai mis du temps pour poursuivre le travail !

J’ai cependant connu quelques moments de bonheur : deux stages de tourneur sur bois, à l’école Jean-François Escoulen d’Aiguines (83630) avec le « Maître » qui m’ont conduit à un premier projet : construire un tour à bois fonctionnant à l’ancienne sans électricité et raconter mon ouvrage, projet toujours d’actualité mais qui s’est fait croquer, l’âge aidant, par l’envie d’écrire mes souvenirs, moins de sport… car même la marche m’est devenue pénible… un refuge, mon bureau… l’ordi…et KOMA-Script…

En réalité, ce n’est pas tout à fait ça. Début 2014, je rencontre une amie  qui se plaint de l’utilisation du logiciel Word, inadapté à son besoin actuel : à 72 ans, elle a repris ses études et prépare un doctorat de théologie. Chapeau, Françoise… elle a aujourd’hui 75 ans et elle est, je crois, en dernière année…

Je cherche donc quels sont les outils utilisés par les « thésards » et les « doctorants », et je découvre LaTeX que l’on dit « créé par les Américains, pour les Américains » et mal adapté à la typographie du reste du monde. J’achète le livre de Maïeul Rouquette et découvre finalement cette perle qu’est KOMA-Script, à travers « Les fiches de Bébert » (voir liste de références plus bas).

Ce qu’il en écrit me donne envie d’aller plus loin dans la connaissance de l’ouvrage de Markus KOHM, mais pour moi, c’est l’horreur : l’original en langue allemande n’existe que dans une traduction en langue anglaise.

Et qu’est-ce qu’y fait, Papiray ? Hein ? Qu’est-ce qu’y fait ?

Ben y contacte Markus Kohm pour lui demander l’autorisation de passer l’ouvrage en langue française et y demande à ses « amis » de Framasoft ce qu’ils en pensent… ou l’inverse… toujours est-il que Markus m’y autorise en date du 19 juillet 2014 et que mes amis de Framasoft me disent « vas-y, fonce », le début d’une aventure commencée en réalité en mai de la même année.

Dans l’absolu, je n’ai pas l’impression d’avoir été réellement seul. La curiosité, la découverte des différents systèmes, les réponses – surtout par Christophe Masutti – aux questions posées, les lectures des multiples articles et ouvrages consacrés au sujet, les tests permanents des codes (dont les résultats n’étaient pas toujours ce que j‘en attendais), les erreurs de compilation non identifiées et dont il me fallait corriger la source…

Et puis, pour tout avouer, je ne savais pas réellement où je mettais les doigts… une fois la machine lancée, fallait bien assurer et assumer…

Tu as travaillé dur pendant longtemps et par-dessus le marché, les passes de révision des bénévoles de Framabook ont été nombreuses et t’ont souvent obligé à reprendre des détails, version après version. Comment tu as vécu ça, tu ne t’es jamais découragé ?

Vu dans l’instance Framapiaf du 26 juillet 2017 à propos de l’utilisation d’une varwidth dans une fbox :

Ce sont surtout les modifications de versions dues à Markus qui m’ont « obligé ».

Comme je l’ai indiqué ci-dessus, j’ai démarré ce travail, en mai 2014, sur la base de la version de l’époque qui a évolué le 16 avril, le 15 septembre, le 3 octobre 2015, avant de devenir la v3.20 en date du 10 mai 2016, la v3.21 le 14 juin puis la v3.22 le 2 janvier 2017, enfin la v3.23 le 13 avril 2017 et chaque fois, pour coller à la réalité, je me suis adapté en intégrant ces modifications.

De plus, Markus Kohm a multiplié des extensions et additifs publiés sur internet et j’ai décidé de les intégrer dans la version française de l’ouvrage. KOMA-Script est bien entendu le noyau, mais LaTeX, le système d’encodage abordé, m’était totalement inconnu. Je me suis inspiré, pour le découvrir à travers XƎLATEX, des ouvrages suivants qu’il m’a fallu ingérer, sinon comprendre :

Cette liste n’est pas exhaustive et ne mentionne que les quelques ouvrages et sites parcourus le plus fréquemment.

Quant au bon usage de la langue française, j’ai toujours, à portée de main,

que je consulte régulièrement. En cas de doute, il me reste trois références françaises solides :

Et j’ai navigué au hasard de mes hésitations (merci Mozilla), sur de nombreux sites que je n’ai pas cités dans mes références.

Que leurs auteurs et animateurs ne m’en tiennent pas rigueur.

Tu es donc passionné de LaTeX ? Pourquoi donc, quels avantages présente ce langage ?

LaTeX — prononcer « latèk » ou « latèr » comme avec le « j » espagnol de « rota » ou le « ch » allemand de « maren » (machen), selon votre goût — est un langage de description de document, permettant de créer des écrits de grande qualité : livres, articles, mémoires, thèses, présentations projetées…

On peut considérer LaTeX comme un collaborateur spécialisé dans la mise en forme du travail en typographie tandis que l’auteur se consacre au contenu. La fameuse séparation de la forme et du fond : chacun sa spécialité !

Et ce KOMA-Script c’est quoi au juste par rapport à LaTeX ?

LaTeX a été écrit par des Américains pour des Américains. Pour pouvoir l’utiliser convenablement il nous faut charger des paqs qui permettent de l’adapter à notre langue car les formats de papiers américains et européens sont très différents et les mises en page par défaut de LaTeX ne sont adaptées ni à notre format a4, ni à notre typographie.

L’utilisation de KOMA-Script, outil universel d’écriture, permet de gérer la mise en page d’un ensemble de classes et de paqs polyvalents adaptés, grâce au paq babel, à de multiples langues et pratiques d’écriture, dont le français. Le paq KOMA-Script fonctionne avec XƎLATEX, il fournit des remplacements pour les classes LaTeX et met l’accent sur la typographie.

Les classes KOMA-Script permettent la gestion des articles, livres, documents, lettres, rapports et intègrent de nombreux paqs faciles à identifier : toutes et tous commencent par les trois lettres scr : scrbook, scrartcl, scrextend, scrlayer

Tous ces paqs peuvent être utilisés non seulement avec les classes KOMA-Script, mais aussi avec les classes LaTeX standard et chaque paq a son propre numéro de version.

Donc ça peut être un ouvrage très utile, mais quel est le public visé particulièrement ?

j’ai envie de répondre tout le monde, même si, apparemment, ce système évolué s’adresse d’avantage aux étudiants investis dans des études supérieures en sciences dites « humaines » (Géographie, Histoire, Information et communication, Philosophie, Psychologie, Sciences du langage, Sociologie, Théologie…) et préparant un DUT, une licence, une thèse et même un doctorat plutôt qu’aux utilisateurs des sciences « exactes » qui peuvent être néanmoins traitées.

En réalité, je le pense aussi destiné aux utilisateurs basiques de MSWord, LibreOffice ou de logiciels équivalents de traitement de texte, amoureux de la belle écriture, respectueux des règles typographiques utilisées dans leur pays, désireux de se libérer des carcans plus ou moins imposés par la culture anglo-saxonne, même s’il n’est pas évident, au départ, d’abandonner son logiciel wysiwyg pour migrer vers d’autres habitudes liées à la séparation du fond et de la forme.

Est-ce que tu as d’autres projets pour faire partager des savoirs et savoir-faire à nos amis libristes ?

Oui, dans le même genre, j’ai sous le coude un ouvrage intitulé « Utiliser XƎLATEX c’est facile, même pour le 3e âge  » écrit avec la complicité de Paul Bartholdi et Denis Mégevand, tous deux retraités de l’université de Genève, l’Unige. Ces derniers sont les co-auteurs, en octobre 2005, d’un didacticiel destiné à leurs étudiants « Débuter avec LaTeX » simple, clair, plutôt bien écrit et dont je m’inspire, avec leurs autorisations, pour composer la trame de mon ouvrage qui sera enrichi (l’original compte 98 pages) et portera – comme son titre le laisse supposer – sur l’usage de XƎLATEX, incluant des développements et surtout des exemples de codes détaillés et commentés de diverses applications (mon objectif est de me limiter à 400 pages), mais ne le répétez pas…

 

 




Bienvenue à Datastopia

L’actualité des champions de l’exploitation peu scrupuleuse des données personnelles est malheureusement toujours chargée… Gee nous propose un petit florilège (les sources sont données en fin d’article). Une façon d’illustrer à quoi Contributopia, notre toute nouvelle campagne, se veut une alternative un peu plus réjouissante…

Bienvenue à Datastopia

À l’heure où Framasoft lance sa campagne Contributopia, rappelons que pas mal d’organisations très puissantes tentent au contraire de nous amener doucement vers ce qu’on pourrait appeler Datastopia : la dystopie des données personnelles…

Luke Skywalker, courant avec Yoda sur le dos : « Maître Frama, est-ce que le côté Datastopia est le plus fort ? » Yoda : « Non ! Non ! Plus facile, plus rapide, plus séduisant est le côté Datastopia. Mais pas le plus fort, il est. Vers Contributopia, longue la route est, mais libre la voie est…  Et m'appeler “camarade”, tu peux : ici, de maître il n'y a pas. »

Tout d’abord, jetons un œil chez nos amis étatsuniens, toujours fiers de rappeler qu’ils sont des précurseurs de l’usage cauchemardesque des données personnelles.

Ainsi, la Cour du District de Columbia a émis un mandat exigeant de l’hébergeur DreamHost qu’il fournisse les données pour identifier le million de visiteurs du site disruptj20.org (site d’organisation pour la manifestation en marge de l’investiture de Trump, en janvier dernier).

Gee regarde un PC où on voit une vidéo de Trump qui dit : « Grab them by the web queries. » Gee, blasé : « On dirait que les opposants politiques là-bas vont devoir se mettre à TOR…  Comme dans les dictatures, en fait. Mais il n'y a sans doute pas de quoi s'inquiéter… » Le smiley, déguisé en Zach de la Rocha : « What ? “The land of the free” ? Whoever told you that is your enemy ! »

De notre côté de l’Atlantique, on veut aussi notre part de Datastopia, alors on demande souvent un peu d’aide aux États-Unis.

Par exemple, au Ministère de l’Éducation Nationale, non content d’avoir déjà vendu nos élèves à Microsoft*, on a aussi donné le feu vert pour que les écoles utilisent les services des GAFAM pour stocker leurs données.

Voir l’article « McDonald’s dans les cantines scolaires ».

Un politicien levant les bras au ciel : « Bah oui mais vous comprenez, ma bonne dame, c'est la crise !  Et Google, Amazon, tout ça, c'est gratuit !  Pas comme ces feignants de fonctionnaires qui ont l'outrecuidance de demander à être *payés* pour maintenir des ENT indépendants… » Le smiley, pas content : « “Si c'est gratuit, c'est que ce sont vos enfants, les produits.”  Ça pique, hein ? »

Vos taules en maths, vos heures de colle, votre dossier scolaire… hop, tout ça va potentiellement rejoindre l’énoÔorme silo de données des GAFAM.

Elle est pas belle, la vie ?

Une femme insouciante : « Roooh mais ça vaaaa, de toute façon les ados balancent déjà toute leur vie sur Facebook, alors bon, hein, voilà. » Gee, énervé : « Punaise, mais il me sort par les yeux, cet argument ! C'est pas parce qu'il existe des pratiques pourries qu'il faut encourager le mouvement et l'alimenter ! » Le smiley regarde la femme d'un air cynique : « C'est toujours touchant, cette ambition claire et décomplexée de vouloir rendre le monde meilleur. »

Oui, parce que bizarrement, face aux GAFAM, à la surveillance de masse, tout ça, vous avez deux réponses possibles :

À gauche, la Geekette, les bras croisés d'un air mécontent : « C'est scandaleux ! Pourquoi est-ce que les Américains nous espionneraient comme ça, sans vergogne ? Créons une alternative respectueuse de la vie privée ! » À droite, un connard dans la même position mécontente : « C'est scandaleux ! Pourquoi est-ce que les Américains nous espionneraient comme ça, sans vergogne ? On est assez grands pour faire notre société de surveillance nous-mêmes ! Na ! »

Vous voyez, quand la presse gueule sur l’hégémonie de Google dans la publicité en ligne, le plus souvent, c’est rarement pour critiquer les dérives hallucinantes du financement par la pub et le pistage des utilisateurs : le plus souvent, c’est par volonté de se tailler une part du joli gâteau de Datastopia.

Un commercial avec des lunettes de soleil et un t-shirt « Pub Co », le genre « winner » : « Ami internaute, désactive donc ton bloqueur pour la pub hexagonale !  Fais-toi manipuler FRANÇAIS ! »

Par exemple, sachez qu’un certain nombre de journaux en ligne comme le Figaro, l’Équipe ou Closer utilisent, pour leurs apps mobiles, les services de Teemo, une régie pub spécialisée dans le pistage massif des utilisateurs.

Gee, en tirant la langue d'un air taquin : « Le Figaro, l'Équipe et Closer, vous dites ?  Bon bah j'suis tranquille : je suis pas de droite, j'aime pas le sport et j'ai déjà du PQ à la maison. » Le smiley : « Ouais, et pis installer une app qui se résume à être une visionneuse HTML moins bien foutue qu'un navigateur juste pour lire un journal : c'est non. »

Une enquête de Numerama a révélé que, par le biais de ces applications, Teemo enregistrait les déplacements des utilisateurs en se faisant envoyer la position GPS du téléphone… toutes les 3 minutes.

Les déplacements de 10 millions d’utilisateurs à tout moment sont donc archivées et monnayées par une agence de pub.

Mais tout va bien : c’est une start-up française.

Macron, tout content : « Voilà, et c'est donc grâce au marché libre et dérégulé que des petites start-ups peuvent disrupter et concurrencer de grosses structures comme les RG… » Le smiley, imitant la joie de Macron : « Amen. Le pays est sauvé. »

Pour conclure, n’oubliez pas que le train pour Datastopia ne fonctionne que parce qu’il y a assez de gens pour monter dedans… il n’est pas trop tard pour en descendre.

Luke Skywalker galère sur un vélo, toujours avec Yoda sur le dos : « Je suis content d'avoir sauté du train pour Datastopia…  Mais Contributopia…  y'avait que le vélo, pour y aller ? » Yoda : « À me gonfler, tu vas pas commencer, Luke… » Note : BD sous licence CC BY SA (grisebouille.net), dessinée le 16 octobre 2017 par Gee.

Sources :

Crédit : Simon Gee Giraudot (Creative Commons By-Sa)




Frama.site : testons la contribution

Bousculons nos habitudes : Frama.site n’est pas (encore) un service « prêt à l’emploi », on ne peut pas (encore) créer un site web les doigts dans le nez (faut dire que c’est un peu crado…).

C’est normal : avec cette première action de la campagne Contributopia, nous voulons expérimenter d’autres manières de faire, pour faire ensemble.

Le confort de blogger et tumblr se paie cher

Vous avez remarqué qu’on ne dit plus « je fais un site web »…? On « ouvre un tumblr, » un « blogger », on « fait une page sur wix », on « publie un article sur Medium »… quand ce n’est pas directement la page Facebook qui devient le lieu d’expression unique de notre boîte, association, collectif, démarche artistique…

Certes, ces plateformes sont très pratiques, c’est même pour ça qu’elles ont autant de succès : pas besoin de se prendre le chou avec un hébergement, d’y installer un CMS (un kit de base pour créer son site web), de le personnaliser, et d’apprendre à l’utiliser. Non, là, c’est confortable : on se crée un compte, on remplit un formulaire, on appuie sur un bouton et hop ! Yapluka remplir son site web.

Si vous comprenez l’anglais, cliquez pour aller visiter ce site qui a lu pour vous les conditions générales d’utilisation… édifiant.

En contrepartie, les plateformes d’hébergement nous font « accepter » des conditions d’utilisations qu’on ne lit même pas, qu’on n’a pas vraiment envie de décortiquer, parce que… Parce que ça fait mal de lire que la plupart des contenus que l’on crée et publie leur appartiendront aussi, d’une manière ou d’une autre. Parce que c’est dur de se rendre compte qu’en utilisant leur service, on leur livre les vies et les intimités des personnes qui s’intéresseront à nos productions numériques.

Parce qu’on préférerait croire qu’on le fait pour nous, alors que ces plateformes nous font bosser pour leur pomme. Aral Balkan, un développeur et militant britannique, compare les géants du web à des fermes industrielles nous exploitant comme du bétail. On peut compléter la métaphore en expliquant ce que sont les plateformes Blogger (de Google de Alphabet), Tumblr (de Yahoo de Verizon) et les Pages (de Facebook de Markounet). Ce sont des seigneurs médiévaux qui nous concèdent un bout de terre numérique, afin de jouir des bénéfices de nos productions. Les nobliaux du web ont fait de nous leurs serfs.

Frama.site : se faire sa place dans la toile

Framasite est un service d’hébergement et de création de sites web.

Le but est de démontrer que l’on peut faire autrement, que l’on peut retrouver une indépendance numérique, y occuper un morceau de la toile. L’idée est de vous proposer un espace d’hébergement, c’est à dire un peu de place sur les « serveurs », ces ordinateurs en permanence allumés et connectés à Internet pour qu’on puisse aller y lire des sites web (entre autres choses). Des outils vous permettant de gérer (et donc de créer) vos sites web sont directement installés sur cet espace d’hébergement.

Concrètement, la volonté est de simplifier la vie de chacun·e : on se crée un compte, on choisit quel type de site on veut faire (blog, CV en ligne, page web unique, wiki, etc.), on lui donne un nom, et on appuie sur un bouton ! Ayé, votre site est créé, vous n’avez plus qu’à le remplir de textes, images, etc.

Framasite, illustré par David Revoy – Licence : CC-By 4.0

Étant proposé par Framasoft, ce service bénéficie forcément des libertés et des contraintes décrites dans nos conditions générales d’utilisation (qui se lisent en 3 minutes, et sans avoir besoin d’avoir avalé un code de la propriété intellectuelle !).

Cela signifie que :

  • Vos contenus vous appartiennent… et que vous en êtes responsables :
    • si vos contenus sont illégaux, « on veut pas finir en taule », donc ils peuvent être supprimés ;
    • il faut toujours, toujours, toujours penser à faire des sauvegardes régulières… Si ça vous tient à cœur de publier un contenu, chouchoutez-le : prenez la précaution d’en conserver une copie !
  • Nous ne permettons pas (et n’admettrons jamais) l’installation de bouts de codes qui épient vos visiteuses et visiteurs ;
  • Nous partageons une ressource commune, dont chacun·e doit avoir une utilisation raisonnable :
    • Les fichiers (photos, etc.) mis en ligne ne peuvent pas faire plus de 5 Mo ;
    • Si vous pensez avoir besoin de plus de 150 Mo d’hébergement, dépasser les 300-500 pages web, ou la vingtaine de sites et wiki… venez en discuter avec nous car il est possible que Framasite ne soit pas la solution adaptée à vos besoins ;
  • Nous ne recommandons surtout pas Framasite pour une utilisation professionnelle, c’est à dire pour faire un site dont dépendraient vos revenus : Framasoft reste une petite association, qui fait de son mieux mais ne fait que de son mieux (et y’a forcément des jours où ça plante, d’ailleurs on l’affiche à cette adresse), et qui ne peut pas être considérée comme éternelle ! Si un jour nous ne recevions plus de dons, par exemple, l’association et ses services mourraient, tout simplement.

Framasite : de la réalité au rêve

Le rêve est de faire en sorte que Framasite soit si simple d’utilisation, si pratique, que votre association, votre boulangerie ou votre artiste favori·te préfère cette solution aux plateformes centralisatrices. C’est de remettre à leur place les réseaux sociaux nobliaux : celle d’un lieu de passage, un lieu qui mène vers votre site web à vous, vers votre coin perso que vous cultivez sur la toile… plutôt que de les laisser devenir des fermes industrielles exploitant vos productions numériques comme aux pires époques du servage.

Car l’avantage, c’est que Framasite n’utilise que du logiciel libre : que ce soit Grav (pour les blogs, pages et sites web), Dokuwiki (pour les wiki, ces fameux sites permettant de construire du savoir collaboratif) ou notre interface de génération de site : tout est sous licence libre !

Imaginez : vous testez Framasite, puis vous vous rendez compte que les conditions dans lesquelles nous proposons ce service ne vous conviennent pas ou ne correspondent plus à vos usages… Aucun souci : vous cliquez sur le bouton « exporter », récupérez vos contenus et allez les installer sur un autre espace d’hébergement équipé de ces mêmes logiciels libres… votre serveur, par exemple !

Cliquez pour découvrir le monde des services de Contributopia.
Illustration de David Revoy – Licence : CC-By 4.0

Le fait est que, à ce jour, Framasite est encore loin de la facilité évidente dont nous rêvons pour ce service. Ce n’est pas (encore) un service « prêt à l’emploi », comme nous avions l’habitude de les proposer lors des trois années de la campagne Dégooglisons Internet. C’est normal, nous cheminons vers Contributopia : Framasoft ne peut pas faire et décider à elle seule de l’évolution à venir, il va falloir travailler dessus ensemble et, en un mot comme en cent : contribuer.

Pour cette première expérimentation de la contribution nous vous proposons trois phases :

  1. Durant les prochains jours/les prochaines semaines, nous allons améliorer l’interface de création de site, la clarté des options, et les contenus automatiquement paramétrés. En même temps, nous comptons publier des tutoriels et de la documentation pour faciliter l’utilisation du service.
  2. D’ici la fin de l’année 2017, nous voulons trouver comment proposer la location et la personnalisation automatisée des noms de domaine (comment aider quiconque à passer d’une adresse web « monsupersite.frama.site » à « monsupersite.fr », par exemple).
  3. De mi-décembre à mi-février, nous voulons accompagner un·e stagiaire en développement pour qu’iel contribue au logiciel libre Grav et le rende encore plus aisé à utiliser, et faciliter encore plus l’autonomie numérique.

Comment contribuer ?

Pour cette première expérimentation dans la contribution, nous n’avons pas les épaules pour ouvrir une « boite à idée » (qui deviendrait très vite un cahier de doléances) car nous risquerions de crouler sous les demandes répétées, difficiles à traiter… Or, nous ne sommes qu’une petite association de 35 membres.

Nous allons donc commencer modestement, avec un outil qui demande certaines connaissances techniques (et un compte sur notre gitlab) : le dépôt Framasite sur Framagit.org.

  • Si vous voulez faire des remarques, apports, suggestions, retours, ou reporter des bugs concernant Framasite, faites une issue ici ;
  • Si vous voulez contribuer au code de notre interface, forkez directement le dépôt puis proposez une merge request ;
  • Si vous voulez proposer des tutoriels d’utilisation, cela se passe directement sur le dépôt de notre documentation (où de nombreux exemples peuvent vous guider dans votre rédaction) ;
  • Si vous souhaitez simplement aider à financer cette proposition qu’est Framasite et l’animation de son évolution, vous pouvez aussi nous soutenir d’un don.

Une autre façon de contribuer, qui est essentielle et importante, c’est de savoir parler autour de vous d’une telle solution. Si cela vous est disponible, prenez le temps d’accompagner votre entourage à la fois dans la démarche proposée (c’est pas parfait, car c’est à nous de le perfectionner ensemble) et dans l’adoption d’outils libres !

Sachez bien que Framasite n’est qu’un premier pas dans les mondes de Contributopia,

Contribuons ensemble vers cette Contributopia.
Illustration de David Revoy – Licence : CC-By 4.0