Dans ce quatrième numéro de la série Nouveaux Léviathans, nous allons voir dans quelle mesure le modèle économique a développé son besoin vital de la captation des données relatives à la vie privée. De fait, nous vivons dans le même scénario dystopique depuis une cinquantaine d’années. Nous verrons comment les critiques de l’économie de la surveillance sont redondantes depuis tout ce temps et que, au-delà des craintes, le temps est à l’action d’urgence.

Aujourd’hui

Avons-nous vraiment besoin des utopies et des dystopies pour anticiper les rêves et les cauchemars des technologies appliquées aux comportements humains ? Sempiternellement rabâchés, le Meilleur de mondes et 1984 sont sans doute les romans les plus vendus parmi les best-sellers des dernières années. Il existe un effet pervers des utopies et des dystopies, lorsqu’on les emploie pour justifier des arguments sur ce que devrait être ou non la société : tout argument qui les emploie afin de prescrire ce qui devrait être se trouve à un moment ou à un autre face au mur du réel sans possibilité de justifier un mécanisme crédible qui causerait le basculement social vers la fiction libératrice ou la fiction contraignante. C’est la raison pour laquelle l’île de Thomas More se trouve partout et nulle part, elle est utopique, en aucun lieu. Utopie et dystopie sont des propositions d’expérience et n’ont en soi aucune vocation à prouver ou prédire quoi que ce soit bien qu’elles partent presque toujours de l’expérience commune et dont tout l’intérêt, en particulier en littérature, figure dans le troublant cheminement des faits, plus ou moins perceptible, du réel vers l’imaginaire.

Pourtant, lorsqu’on se penche sur le phénomène de l’exploitation des données personnelles à grande échelle par des firmes à la puissance financière inégalable, c’est la dystopie qui vient à l’esprit. Bien souvent, au gré des articles journalistiques pointant du doigt les dernières frasques des GAFAM dans le domaine de la protection des données personnelles, les discussions vont bon train : « ils savent tout de nous », « nous ne sommes plus libres », « c’est Georges Orwell », « on nous prépare le meilleur des mondes ». En somme, c’est l’angoisse  pendant quelques minutes, juste le temps de vérifier une nouvelle fois si l’application Google de notre smartphone a bien enregistré l’adresse du rendez-vous noté la veille dans l’agenda.

Un petit coup d’angoisse ? allez… que diriez-vous si vos activités sur les réseaux sociaux, les sites d’information et les sites commerciaux étaient surveillées et quantifiées de telle manière qu’un système de notation et de récompense pouvait vous permettre d’accéder à certains droits, à des prêts bancaires, à des autorisations officielles, au logement, à des libertés de circulation, etc. Pas besoin de science-fiction. Ainsi que le rapportait Wired en octobre 2017¹, la Chine a déjà tout prévu d’ici 2020, c’est-à-dire demain. Il s’agit, dans le contexte d’un Internet déjà ultra-surveillé et non-neutre, d’établir un système de crédit social en utilisant les big data sur des millions de citoyens et effectuer un traitement qui permettra de catégoriser les individus, quels que soient les risques : risques d’erreurs, risques de piratage, crédibilité des indicateurs, atteinte à la liberté d’expression, etc.

Évidemment les géants chinois du numérique comme Alibaba et sa filiale de crédit sont déjà sur le coup. Mais il y a deux choses troublantes dans cette histoire. La première c’est que le crédit social existe déjà et partout : depuis des années on évalue en ligne les restaurants et les hôtels sans se priver de critiquer les tenanciers et il existe toute une économie de la notation dans l’hôtellerie et la restauration, des applications terrifiantes comme Peeple² existent depuis 2015, les banques tiennent depuis longtemps des listes de créanciers, les fournisseurs d’énergie tiennent à jour les historiques des mauvais payeurs, etc.  Ce que va faire la Chine, c’est le rêve des firmes, c’est la possibilité à une gigantesque échelle et dans un cadre maîtrisé (un Internet non-neutre) de centraliser des millions de gigabits de données personnelles et la possibilité de recouper ces informations auparavant éparses pour en tirer des profils sur lesquels baser des décisions.

Le second élément troublant, c’est que le gouvernement chinois n’aurait jamais eu cette idée si la technologie n’était pas déjà à l’œuvre et éprouvée par des grandes firmes. Le fait est que pour traiter autant d’informations par des algorithmes complexes, il faut : de grandes banques de données, beaucoup d’argent pour investir dans des serveurs et dans des compétences, et espérer un retour sur investissement de telle sorte que plus vos secteurs d’activités sont variés plus vous pouvez inférer des profils et plus votre marketing est efficace. Il est important aujourd’hui pour des monopoles mondialisés de savoir combien vous avez de chance d’acheter à trois jours d’intervalle une tondeuse à gazon et un canard en mousse. Le profilage de la clientèle (et des utilisateurs en général) est devenu l’élément central du marché à tel point que notre économie est devenue une économie de la surveillance, repoussant toujours plus loin les limites de l’analyse de nos vies privées.

La dystopie est en marche, et si nous pensons bien souvent au cauchemar orwellien lorsque nous apprenons l’existence de projets comme celui du gouvernement chinois, c’est parce que nous n’avons pas tous les éléments en main pour en comprendre le cheminement. Nous anticipons la dystopie mais trop souvent, nous n’avons pas les moyens de déconstruire ses mécanismes. Pourtant, il devient de plus en plus facile de montrer ces mécanismes sans faire appel à l’imaginaire : toutes les conditions sont remplies pour n’avoir besoin de tracer que quelques scénarios alternatifs et peu différents les uns des autres. Le traitement et l’analyse de nos vies privées provient d’un besoin, celui de maximiser les profits dans une économie qui favorise l’émergence des monopoles et la centralisation de l’information. Cela se retrouve à tous les niveaux de l’économie, à commencer par l’activité principale des géants du Net : le démarchage publicitaire. Comprendre ces modèles économiques revient aussi à comprendre les enjeux de l’économie de la surveillance.

Données personnelles : le commerce en a besoin

Dans le petit monde des études en commerce et marketing, Frederick Reichheld fait figure de référence. Son nom et ses publications dont au moins deux best sellers, ne sont pas vraiment connus du grand public, en revanche la plupart des stratégies marketing des vingt dernières années sont fondées, inspirées et même modélisées à partir de son approche théorique de la relation entre la firme et le client. Sa principale clé de lecture est une notion, celle de la fidélité du client. D’un point de vue opérationnel cette notion est déclinée en un concept, celui de la valeur vie client (customer lifetime value) qui se mesure à l’aune de profits réalisés durant le temps de cette relation entre le client et la firme. Pour Reichheld, la principale activité du marketing consiste à optimiser cette valeur vie client. Cette optimisation s’oppose à une conception rétrograde (et qui n’a jamais vraiment existé, en fait³) de la « simple » relation marchande.

En effet, pour bien mener les affaires, la relation avec le client ne doit pas seulement être une série de transactions marchandes, avec plus ou moins de satisfaction à la clé. Cette manière de concevoir les modèles économiques, qui repose uniquement sur l’idée qu’un client satisfait est un client fidèle, a son propre biais : on se contente de donner de la satisfaction. Dès lors, on se place d’un point de vue concurrentiel sur une conception du capitalisme marchand déjà ancienne. Le modèle de la concurrence « non faussée » est une conception nostalgique (fantasmée) d’une relation entre firme et client qui repose sur la rationalité de ce dernier et la capacité des firmes à produire des biens en réponse à des besoins plus ou moins satisfaits. Dès lors la décision du client, son libre arbitre, serait la variable juste d’une économie auto-régulée (la main invisible) et la croissance économique reposerait sur une dynamique de concurrence et d’innovation, en somme, la promesse du « progrès ».

Évidemment, cela ne fonctionne pas ainsi. Il est bien plus rentable pour une entreprise de fidéliser ses clients que d’en chercher de nouveaux. Prospecter coûte cher alors qu’il est possible de jouer sur des variables à partir de l’existant, tout particulièrement lorsqu’on exerce un monopole (et on comprend ainsi pourquoi les monopoles s’accommodent très bien entre eux en se partageant des secteurs) :

1. on peut résumer la conception de Reichheld à partir de son premier best seller, The Loyalty Effect (1996) : avoir des clients fidèles, des employés fidèles et des propriétaires loyaux. Il n’y a pas de main invisible : tout repose sur a) le rapport entre hausse de la rétention des clients / hausse des dépenses, b) l’insensibilité aux prix rendue possible par la fidélisation (un client fidèle, ayant dépassé le stade du risque de défection, est capable de dépenser davantage pour des raisons qui n’ont rien à voir avec la valeur marchande), c) la diminution des coûts de maintenance (fidélisation des employés et adhésion au story telling), d) la hausse des rendements et des bénéfices. En la matière la firme Apple rassemble tous ces éléments à la limite de la caricature.
2. Reichheld est aussi le créateur d’un instrument d’évaluation de la fidélisation : le NPS (Net Promoter Score). Il consiste essentiellement à catégoriser les clients, entre promoteurs, détracteurs ou passifs. Son autre best-seller The Ultimate Question 2.0: How Net Promoter Companies Thrive in a Customer-Driven World déploie les applications possibles du contrôle de la qualité des relations client qui devient dès lors la principale stratégie de la firme d’où découlent toutes les autres stratégies (en particulier les choix d’innovation). Ainsi il cite dans son ouvrage les plus gros scores NPS détenus par des firmes comme Apple, Amazon et Costco.

Il ne faut pas sous-estimer la valeur opérationnelle du NPS. Notamment parce qu’il permet de justifier les choix stratégiques. Dans The Ultimate Question 2.0 Reichheld fait référence à une étude de Bain & Co. qui montre que pour une banque, la valeur vie client d’un promoteur (au sens NPS) est estimée en moyenne à 9 500 dollars. Ce modèle aujourd’hui est une illustration de l’importance de la surveillance et du rôle prépondérant de l’analyse de données. En effet, plus la catégorisation des clients est fine, plus il est possible de déterminer les leviers de fidélisation. Cela passe évidemment par un système de surveillance à de multiples niveaux, à la fois internes et externes :

• surveiller des opérations de l’organisation pour les rendre plus agiles et surveiller des employés pour augmenter la qualité des relations client,
• rassembler le plus de données possibles sur les comportements des clients et les possibilités de déterminer leurs choix à l’avance.

Savoir si cette approche du marketing est née d’un nouveau contexte économique ou si au contraire ce sont les approches de la valeur vie client qui ont configuré l’économie d’aujourd’hui, c’est se heurter à l’éternel problème de l’œuf et de la poule. Toujours est-il que les stratégies de croissance et de rentabilité de l’économie reposent sur l’acquisition et l’exploitation des données personnelles de manière à manipuler les processus de décision des individus (ou plutôt des groupes d’individus) de manière à orienter les comportements et fixer des prix non en rapport avec la valeur des biens mais en rapport avec ce que les consommateurs (ou même les acheteurs en général car tout ne se réduit pas à la question des seuls biens de consommation et des services) sont à même de pouvoir supporter selon la catégorie à laquelle ils appartiennent.

Le fait de catégoriser ainsi les comportements et les influencer, comme nous l’avons vu dans les épisodes précédents de la série Léviathans, est une marque stratégique de ce que Shoshana Zuboff a appelé le capitalisme de surveillance⁴. Les entreprises ont aujourd’hui un besoin vital de rassembler les données personnelles dans des silos de données toujours plus immenses et d’exploiter ces big data de manière à optimiser leurs modèles économiques. Ainsi, du point de vue des individus, c’est le quotidien qui est scruté et analysé de telle manière que, il y a à peine une dizaine d’années, nous étions à mille lieues de penser l’extrême granularité des données qui cartographient et catégorisent nos comportements. Tel est l’objet du récent rapport publié par Cracked Lab Corporate surveillance in everyday life⁵ qui montre à quel point tous les aspect du quotidien font l’objet d’une surveillance à une échelle quasi-industrielle (on peut citer les activités de l’entreprise Acxiom), faisant des données personnelles un marché dont la matière première est traitée sans aucun consentement des individus. En effet, tout le savoir-faire repose essentiellement sur le recoupement statistique et la possibilité de catégoriser des milliards d’utilisateurs de manière à produire des représentations sociales dont les caractéristiques ne reflètent pas la réalité mais les comportements futurs. Ainsi par exemple les secteurs bancaires et des assurances sont particulièrement friands des possibilités offertes par le pistage numérique et l’analyse de solvabilité.

Cette surveillance a été caractérisée déjà en 1988 par le chercheur en systèmes d’information Roger Clarke⁶ :

• dans la mesure où il s’agit d’automatiser, par des algorithmes, le traitement des informations personnelles dans un réseau regroupant plusieurs sources, et d’en inférer du sens, on peut la qualifier de « dataveillance », c’est à dire « l’utilisation systématique de systèmes de traitement de données à caractère personnel dans l’enquête ou le suivi des actions ou des communications d’une ou de plusieurs personnes » ;
• l’un des attributs fondamentaux de cette dataveillance est que les intentions et les mécanismes sont cachés aux sujets qui font l’objet de la surveillance.

En effet, l’accès des sujets à leurs données personnelles et leurs traitements doit rester quasiment impossible car après un temps très court de captation et de rétention, l’effet de recoupement fait croître de manière exponentielle la somme d’information sur les sujets et les résultats, qu’ils soient erronés ou non, sont imbriqués dans le profilage et la catégorisation de groupes d’individus. Plus le monopole a des secteurs d’activité différents, plus les comportements des mêmes sujets vont pouvoir être quantifiés et analysés à des fins prédictives. C’est pourquoi la dépendance des firmes à ces informations est capitale ; pour citer Clarke en 2017⁷ :

« L’économie de la surveillance numérique est cette combinaison d’institutions, de relations institutionnelles et de processus qui permet aux entreprises d’exploiter les données issues de la surveillance du comportement électronique des personnes et dont les sociétés de marketing deviennent rapidement dépendantes. »

Le principal biais que produit cette économie de la surveillance (pour S. Zuboff, c’est de capitalisme de surveillance qu’il s’agit puisqu’elle intègre une relation d’interdépendance entre centralisation des données et centralisation des capitaux) est qu’elle n’a plus rien d’une démarche descriptive mais devient prédictive par effet de prescription.

Elle n’est plus descriptive (mais l’a-t-elle jamais été ?) parce qu’elle ne cherche pas à comprendre les comportements économiques en fonction d’un contexte, mais elle cherche à anticiper les comportements en maximisant les indices comportementaux. On ne part plus d’un environnement économique pour comprendre comment le consommateur évolue dedans, on part de l’individu pour l’assigner à un environnement économique sur mesure dans l’intérêt de la firme. Ainsi, comme l’a montré une étude de Propublica en 2016⁸, Facebook dispose d’un panel de pas moins de 52 000 indicateurs de profilage individuels pour en établir une classification générale. Cette quantification ne permet plus seulement, comme dans une approche statistique classique, de déterminer par exemple si telle catégorie d’individus est susceptible d’acheter une voiture. Elle permet de déterminer, de la manière la plus intime possible, quelle valeur économique une firme peut accorder à un panel d’individus au détriment des autres, leur valeur vie client.

Tout l’enjeu consiste à savoir comment influencer ces facteurs et c’est en cela que l’exploitation des données passe d’une dimension prédictive à une dimension prescriptive. Pour prendre encore l’exemple de Facebook, cette firme a breveté un système capable de déterminer la solvabilité bancaire des individus en fonction de la solvabilité moyenne de leur réseau de contacts⁹. L’important ici, n’est pas vraiment d’aider les banques à diminuer les risques d’insolvabilité de leurs clients, car elles savent très bien le faire toutes seules et avec les mêmes procédés d’analyse en big data. En fait, il s’agit d’influencer les stratégies personnelles des individus par le seul effet panoptique¹⁰ : si les individus savent qu’ils sont surveillés, toute la stratégie individuelle consistera à choisir ses amis Facebook en fonction de leur capacité à maximiser les chances d’accéder à un prêt bancaire (et cela peut fonctionner pour bien d’autres objectifs). L’intérêt de Facebook n’est pas d’aider les banques, ni de vendre une expertise en statistique (ce n’est pas le métier de Facebook) mais de normaliser les comportements dans l’intérêt économique et augmenter la valeur vie client potentielle de ses utilisateurs : si vous avez des problèmes d’argent, Facebook n’est pas fait pour vous. Dès lors il suffit ensuite de revendre des profils sur-mesure à des banques. On se retrouve typiquement dans un épisode d’anticipation de la série Black Mirror (Chute libre)¹¹.

La fiction, l’anticipation, la dystopie… finalement, c’est-ce pas un biais que de toujours analyser sous cet angle l’économie de la surveillance et le rôle des algorithmes dans notre quotidien ? Tout se passe en quelque sorte comme si nous découvrions un nouveau modèle économique, celui dont nous venons de montrer que les préceptes sont déjà anciens, et comme si nous appréhendions seulement aujourd’hui les enjeux de la captation et l’exploitation des données personnelles. Au risque de décevoir tous ceux qui pensent que questionner la confiance envers les GAFAM est une activité d’avant-garde, la démarche a été initiée dès les prémices de la révolution informatique.

La vie privée à l’époque des pattes d’eph.

Face au constat selon lequel nous vivons dans un environnement où la surveillance fait loi, de nombreux ouvrages, articles de presse et autres témoignages ont sonné l’alarme. En décembre 2017, ce fut le soi-disant repentir de Chamath Palihapitya, ancien vice-président de Facebook, qui affirmait avoir contribué à créer « des outils qui déchirent le tissu social »¹². Il ressort de cette lecture qu’après plusieurs décennies de centralisation et d’exploitation des données personnelles par des acteurs économiques ou institutionnels, nous n’avons pas fini d’être surpris par les transformations sociales qu’impliquent les big data. Là où, effectivement, nous pouvons accorder un tant soit peu de de crédit à C. Palihapitya, c’est dans le fait que l’extraction et l’exploitation des données personnelles implique une économie de la surveillance qui modèle la société sur son modèle économique. Et dans ce modèle, l’exercice de certains droits (comme le droit à la vie privée) passe d’un état absolu (un droit de l’homme) à un état relatif (au contexte économique).

Comme cela devient une habitude dans cette série des Léviathans, nous pouvons effectuer un rapide retour dans le temps et dans l’espace. Situons-nous à la veille des années 1970, aux États-Unis, plus exactement dans la période charnière qui vit la production en masse des ordinateurs mainframe (du type IBM 360), à destination non plus des grands laboratoires de recherche et de l’aéronautique, mais vers les entreprises des secteurs de la banque, des assurances et aussi vers les institutions gouvernementales. L’objectif premier de tels investissements (encore bien coûteux à cette époque) était le traitement des données personnelles des citoyens ou des clients.

Comme bien des fois en histoire, il existe des périodes assez courtes où l’on peut comprendre les événements non pas parce qu’ils se produisent suivant un enchaînement logique et linéaire, mais parce qu’ils surviennent de manière quasi-simultanée comme des fruits de l’esprit du temps. Ainsi nous avons d’un côté l’émergence d’une industrie de la donnée personnelle, et, de l’autre l’apparition de nombreuses publications portant sur les enjeux de la vie privée. D’aucuns pourraient penser que, après la publication en 1949 du grand roman de G. Orwell, 1984, la dystopie orwellienne pouvait devenir la clé de lecture privilégiée de l’informationnalisation (pour reprendre le terme de S. Zuboff) de la société américaine dans les années 1960-1970. Ce fut effectivement le cas… plus exactement, si les références à Orwell sont assez courantes dans la littérature de l’époque¹³, il y avait deux lectures possibles de la vie privée dans une société aussi bouleversée que celle de l’Amérique des années 1960. La première questionnait la hiérarchie entre vie privée et vie publique. La seconde focalisait sur le traitement des données informatiques. Pour mieux comprendre l’état d’esprit de cette période, il faut parcourir quelques références.

Vie privée vs vie publique

Deux best-sellers parus en été 1964 effectuent un travail introspectif sur la société américaine et son rapport à la vie privée. Le premier, écrit par Myron Brenton, s’intitule The privacy invaders¹⁴. Brenton est un ancien détective privé qui dresse un inventaire des techniques de surveillance à l’encontre des citoyens et du droit. Le second livre, écrit par Vance Packard, connut un succès international. Il s’intitule The naked Society¹⁵, traduit en français un an plus tard sous le titre Une société sans défense. V. Packard est alors universitaire, chercheur en sociologie et économie. Il est connu pour avoir surtout travaillé sur la société de consommation et le marketing et dénoncé, dans un autre ouvrage (La persuasion clandestine¹⁶), les abus des publicitaires en matière de manipulation mentale. Dans The naked Society comme dans The privacy invaders les mêmes thèmes sont déployés à propos des dispositifs de surveillance, entre les techniques d’enquêtes des banques sur leurs clients débiteurs, les écoutes téléphoniques, la surveillance audio et vidéo des employés sur les chaînes de montage, en somme toutes les stratégies privées ou publiques d’espionnage des individus et d’abus en tout genre qui sont autant d’atteintes à la vie privée. Il faut dire que la société américaine des années 1960 a vu aussi bien arriver sur le marché des biens de consommation le téléphone et la voiture à crédit mais aussi l’électronique et la miniaturisation croissante des dispositifs utiles dans ce genre d’activité. Or, les questions que soulignent Brenton et Packard, à travers de nombreux exemples, ne sont pas tant celles, plus ou moins spectaculaires, de la mise en œuvre, mais celles liées au droit des individus face à des puissances en recherche de données sur la vie privée extorquées aux sujets mêmes. En somme, ce que découvrent les lecteurs de ces ouvrages, c’est que la vie privée est une notion malléable, dans la réalité comme en droit, et qu’une bonne part de cette malléabilité est relative aux technologies et au médias. Packard ira légèrement plus loin sur l’aspect tragique de la société américaine en focalisant plus explicitement sur le respect de la vie privée dans le contexte des médias et de la presse à sensation et dans les contradictions apparente entre le droit à l’information, le droit à la vie privée et le Sixième Amendement. De là, il tire une sonnette d’alarme en se référant à Georges Orwell, et dénonçant l’effet panoptique obtenu par l’accessibilité des instruments de surveillance, la généralisation de leur emploi dans le quotidien, y compris pour les besoins du marketing, et leur impact culturel.

En réalité, si ces ouvrages connurent un grand succès, c’est parce que leur approche de la vie privée reposait sur un questionnement des pratiques à partir de la morale et du droit, c’est-à-dire sur ce que, dans une société, on est prêt à admettre ou non au sujet de l’intimité vue comme une part structurelle des relations sociales. Qu’est-ce qui relève de ma vie privée et qu’est-ce qui relève de la vie publique ? Que puis-je exposer sans crainte selon mes convictions, ma position sociale, la classe à laquelle j’appartiens, etc. Quelle est la légitimité de la surveillance des employés dans une usine, d’un couple dans une chambre d’hôtel, d’une star du show-biz dans sa villa ?

Il reste que cette approche manqua la grande révolution informatique naissante et son rapport à la vie privée non plus conçue comme l’image et l’estime de soi, mais comme un ensemble d’informations quantifiables à grande échelle et dont l’analyse peut devenir le mobile de décisions qui impactent la société en entier¹⁷. La révolution informatique relègue finalement la légitimité de la surveillance au second plan car la surveillance est alors conçue de manière non plus intentionnelle mais comme une série de faits : les données fournies par les sujets, auparavant dans un contexte fermé comme celui de la banque locale, finirent par se retrouver centralisées et croisées au gré des consortiums utilisant l’informatique pour traiter les données des clients. Le même schéma se retrouva pour ce qui concerne les institutions publiques dans le contexte fédéral américain.

Vie privée vs ordinateurs

Une autre approche commença alors à faire son apparition dans la sphère universitaire. Elle intervient dans la seconde moitié des années 1960. Il s’agissait de se pencher sur la gouvernance des rapports entre la vie privée et l’administration des données personnelles. Suivant au plus près les nouvelles pratiques des grands acteurs économiques et gouvernementaux, les universitaires étudièrent les enjeux de la numérisation des données personnelles avec en arrière-plan les préoccupations juridiques, comme celle de V. Packard, qui faisaient l’objet des réflexions de la décennie qui se terminait. Si, avec la société de consommation venait tout un lot de dangers sur la vie privée, cette dernière devrait être protégée, mais il fallait encore savoir sur quels plans agir. Le début des années 1970, en guise de résultat de ce brainstorming général, marquèrent alors une nouvelle ère de la privacy à l’Américaine à l’âge de l’informatisation et du réseautage des données personnelles. Il s’agissait de comprendre qu’un changement majeur était en train de s’effectuer avec les grands ordinateurs en réseau et qu’il fallait formaliser dans le droit les garde-fou les plus pertinents : on passait d’un monde où la vie privée pouvait faire l’objet d’une intrusion par des acteurs séparés, recueillant des informations pour leur propre compte en fonction d’objectifs différents, à un monde où les données éparses étaient désormais centralisées, avec des machines capables de traiter les informations de manière rapide et automatisée, capables d’inférer des informations sans le consentement des sujets à partir d’informations que ces derniers avaient données volontairement dans des contextes très différents.

La liste des publications de ce domaine serait bien longue. Par exemple, la Rand Corporation publia une longue liste bibliographique annotée au sujet des données personnelles informatisées. Cette liste regroupe près de 300 publications entre 1965 et 1967 sur le sujet¹⁸.

Des auteurs universitaires firent école. On peut citer :

• Alan F. Westin : Privacy and freedom (1967), Civil Liberties and Computerized Data Systems (1971), Databanks in a Free Society: Computers, Record Keeping and Privacy (1972)¹⁹ ;
• James B. Rule : Private lives and public surveillance: social control in the computer age (1974)²⁰ ;
• Arthur R. Miller : The assault on privacy. Computers, Data Banks and Dossier (1971)²¹ ;
• Malcolm Warner et Mike Stone, The Data Bank Society : Organizations, Computers and Social Freedom (1970)²².

Toutes ces publications ont ceci en commun qu’elles procédèrent en deux étapes. La première consistait à dresser un tableau synthétique de la société américaine face à la captation des informations personnelles. Quatre termes peuvent résumer les enjeux du traitement des informations : 1) la légitimité de la captation des informations, 2) la permanence des données et leurs modes de rétention, 3) la transférabilité (entre différentes organisations), 4) la combinaison ou le recoupement de ces données et les informations ainsi inférées²³.

La seconde étape consistait à choisir ce qui, dans cette « société du dossier (dossier society) » comme l’appelait Arthur R. Miller, devait faire l’objet de réformes. Deux fronts venaient en effet de s’ouvrir : l’État et les firmes.

Le premier, évident, était celui que la dystopie orwellienne pointait avec empressement : l’État de surveillance. Pour beaucoup de ces analystes, en effet, le fédéralisme américain et la multiplicité des agences gouvernementales pompaient allègrement la privacy des honnêtes citoyens et s’équipaient d’ordinateurs à temps partagé justement pour rendre interopérables les systèmes de traitement d’information à (trop) grande échelle. Un rapide coup d’œil sur les références citées, montre que, effectivement, la plupart des conclusions focalisaient sur le besoin d’adapter le droit aux impératifs constitutionnels américains. Tels sont par exemple les arguments de A. F. Westin pour lequel l’informatisation des données privées dans les différentes autorités administratives devait faire l’objet non d’un recul, mais de nouvelles règles portant sur la sécurité, l’accès des citoyens à leurs propres données et la pertinence des recoupements (comme par exemple l’utilisation restreinte du numéro de sécurité sociale). En guise de synthèse, le rapport de l’U.S. Department of health, Education and Welfare livré en 1973²⁴ (et où l’on retrouve Arthur R. Miller parmi les auteurs) repris ces éléments au titre de ses recommandations. Il prépara ainsi le Privacy Act de 1974, qui vise notamment à prévenir l’utilisation abusive de documents fédéraux et garantir l’accès des individus aux données enregistrées les concernant.

Le second front, tout aussi évident mais moins accessible car protégé par le droit de propriété, était celui de la récolte de données par les firmes, et en particulier les banques. L’un des auteurs les plus connus, Arthur R. Miller dans The assault on privacy, fit la synthèse des deux fronts en focalisant sur le fait que l’informatisation des données personnelles, par les agences gouvernementales comme par les firmes, est une forme de surveillance et donc un exercice du pouvoir. Se poser la question de leur légitimité renvoie effectivement à des secteurs différents du droit, mais c’est pour lui le traitement informatique (il utilise le terme « cybernétique ») qui est un instrument de surveillance par essence. Et cet instrument est orwellien :

« Il y a à peine dix ans, on aurait pu considérer avec suffisance Le meilleur des mondes de Huxley ou 1984 de Orwell comme des ouvrages de science-fiction excessifs qui ne nous concerneraient pas et encore moins ce pays. Mais les révélations publiques répandues au cours des dernières années au sujet des nouvelles formes de pratiques d’information ont fait s’envoler ce manteau réconfortant mais illusoire. »

Pourtant, un an avant la publication de Miller fut voté le Fair Credit Reporting Act, portant sur les obligations déclaratives des banques. Elle fut aussi l’une des premières lois sur la protection des données personnelles, permettant de protéger les individus, en particulier dans le secteur bancaire, contre la tenue de bases de données secrètes, la possibilité pour les individus d’accéder aux données et de les contester, et la limitation dans le temps de la rétention des informations.

Cependant, pour Miller, le Fair Credit Reporting Act est bien la preuve que la bureaucratie informatisée et le réseautage des données personnelles impliquent deux pertes de contrôle de la part de l’individu et pour lesquelles la régulation par le droit n’est qu’un pis-aller (pp. 25-38). On peut de même, en s’autorisant quelque anachronisme, s’apercevoir à quel point les deux types de perte de contrôles qu’il pointe nous sont éminemment contemporains.

• The individual loss of control over personal information  : dans un contexte où les données sont mises en réseau et recoupées, dès lors qu’une information est traitée par informatique, le sujet et l’opérateur n’ont plus le contrôle sur les usages qui pourront en être faits. Sont en jeu la sécurité et l’intégrité des données (que faire en cas d’espionnage ? que faire en cas de fuite non maîtrisée des données vers d’autres opérateurs : doit-on exiger que les opérateurs en informent les individus ?).
• The individual loss of control over the accuracy of his informational profil : la centralisation des données permet de regrouper de multiples aspects de la vie administrative et sociale de la personne, et de recouper toutes ces données pour en inférer des profils. Dans la mesure où nous assistons à une concentration des firmes par rachats successifs et l’émergence de monopoles (Miller prend toujours l’exemple des banques), qu’arrive-t-il si certaines données sont erronées ou si certains recoupements mettent en danger le droit à la vie privée : par exemple le rapport entre les données de santé, l’identité des individus et les crédits bancaires.

Et Miller de conclure (p. 79) :

« Ainsi, l’informatisation, le réseautage et la réduction de la concurrence ne manqueront pas de pousser l’industrie de l’information sur le crédit encore plus profondément dans le marasme du problème de la protection de la vie privée. »

Les échos du passé

La lutte pour la préservation de la vie privée dans une société numérisée passe par une identification des stratégies intentionnelles de la surveillance et par l’analyse des procédés d’extraction, rétention et traitement des données. La loi est-elle une réponse ? Oui, mais elle est loin de suffire. La littérature nord-américaine dont nous venons de discuter montre que l’économie de la surveillance dans le contexte du traitement informatisé des données personnelles est née il y a plus de 50 ans. Et dès le début il fut démontré, dans un pays où les droits individuels sont culturellement associés à l’organisation de l’État fédéral (la Déclaration des Droits), non seulement que la privacy changeait de nature (elle s’étend au traitement informatique des informations fournies et aux données inférées) mais aussi qu’un équilibre s’établissait entre le degré de sanctuarisation de la vie privée et les impératifs régaliens et économiques qui réclament une industrialisation de la surveillance.

Puisque l’intimité numérique n’est pas absolue mais le résultat d’un juste équilibre entre le droit et les pratiques, tout les jeux post-révolution informatique après les années 1960 consistèrent en une lutte perpétuelle entre défense et atteinte à la vie privée. C’est ce que montre Daniel J. Solove dans « A Brief History of Information Privacy Law »²⁵ en dressant un inventaire chronologique des différentes réponses de la loi américaine face aux changements technologiques et leurs répercussions sur la vie privée.

Il reste néanmoins que la dimension industrielle de l’économie de la surveillance a atteint en 2001 un point de basculement à l’échelle mondiale avec le Patriot Act²⁶ dans le contexte de la lutte contre le terrorisme. À partir de là, les principaux acteurs de cette économie ont vu une demande croissante de la part des États pour récolter des données au-delà des limites strictes de la loi sous couvert des dispositions propres à la sûreté nationale et au secret défense. Pour rester sur l’exemple américain, Thomas Rabino écrit à ce sujet²⁷ :

« Alors que le Privacy Act de 1974 interdit aux agences fédérales de constituer des banques de données sur les citoyens américains, ces mêmes agences fédérales en font désormais l’acquisition auprès de sociétés qui, à l’instar de ChoicePoint, se sont spécialisées dans le stockage d’informations diverses. Depuis 2001, le FBI et d’autres agences fédérales ont conclu, dans la plus totale discrétion, de fructueux contrats avec ChoicePoint pour l’achat des renseignements amassés par cette entreprise d’un nouveau genre. En 2005, le budget des États-Unis consacrait plus de 30 millions de dollars à ce type d’activité. »

Dans un contexte plus récent, on peut affirmer que même si le risque terroriste est toujours agité comme un épouvantail pour justifier des atteintes toujours plus fortes à l’encontre de la vie privée, les intérêts économiques et la pression des lobbies ne peuvent plus se cacher derrière la Raison d’État. Si bien que plusieurs pays se mettent maintenant au diapason de l’avancement technologique et des impératifs de croissance économique justifiant par eux-mêmes des pratiques iniques. Ce fut le cas par exemple du gouvernement de Donald Trump qui, en mars 2017 et à la plus grande joie du lobby des fournisseurs d’accès, abroge une loi héritée du gouvernement précédent et qui exigeait que les FAI obtiennent sous conditions la permission de partager des renseignements personnels – y compris les données de localisation²⁸.

Encore en mars 2017, c’est la secrétaire d’État à l’Intérieur Britannique Amber Rudd qui juge publiquement « inacceptable » le chiffrement des communications de bout en bout et demande aux fournisseurs de messagerie de créer discrètement des backdoors, c’est à dire renoncer au chiffrement de bout en bout sans le dire aux utilisateurs²⁹. Indépendamment du caractère moralement discutable de cette injonction, on peut mesurer l’impact du message sur les entreprises comme Google, Facebook et consors : il existe des décideurs politiques capables de demander à ce qu’un fournisseur de services propose à ses utilisateurs un faux chiffrement, c’est-à-dire que le droit à la vie privée soit non seulement bafoué mais, de surcroît, que le mensonge exercé par les acteurs privés soit couvert par les acteurs publics, et donc par la loi.

Comme le montre Shoshana Zuboff, le capitalisme de surveillance est aussi une idéologie, celle qui instaure une hiérarchie entre les intérêts économiques et le droit. Le droit peut donc être une arme de lutte pour la sauvegarde de la vie privée dans l’économie de la surveillance, mais il ne saurait suffire dans la mesure où il n’y pas de loyauté entre les acteurs économiques et les sujets et parfois même encore moins entre les décideurs publics et les citoyens.

Dans ce contexte où la confiance n’est pas de mise, les portes sont restées ouvertes depuis les années 1970 pour créer l’industrie des big data dont le carburant principal est notre intimité, notre quotidienneté. C’est parce qu’il est désormais possible de repousser toujours un peu plus loin les limites de la captation des données personnelles que des théories économique prônent la fidélisation des clients et la prédiction de leurs comportements comme seuls points d’appui des investissements et de l’innovation. C’est vrai dans le marketing, c’est vrai dans les services et l’innovation numériques. Et tout naturellement c’est vrai dans la vie politique, comme le montre par exemple l’affaire des dark posts durant la campagne présidentielle de D. Trump : la possibilité de contrôler l’audience et d’influencer une campagne présidentielle via les réseaux sociaux comme Facebook est désormais démontrée.

Tant que ce modèle économique existera, aucune confiance ne sera possible. La confiance est même absente des pratiques elles-mêmes, en particulier dans le domaine du traitement algorithmique des informations. En septembre 2017, la chercheuse Zeynep Tufekci, lors d’une conférence TED³⁰, reprenait exactement les questions d’Arthur R. Miller dans The assault on privacy, soit 46 ans après. Miller prenait comme étude de cas le stockage d’information bancaire sur les clients débiteurs, et Tufekci prend les cas des réservation de vols aériens en ligne et du streaming vidéo. Dans les deux réflexions, le constat est le même : le traitement informatique de nos données personnelles implique que nous (les sujets et les opérateurs eux-mêmes) perdions le contrôle sur ces données :

« Le problème, c’est que nous ne comprenons plus vraiment comment fonctionnent ces algorithmes complexes. Nous ne comprenons pas comment ils font cette catégorisation. Ce sont d’énormes matrices, des milliers de lignes et colonnes, peut-être même des millions, et ni les programmeurs, ni quiconque les regardant, même avec toutes les données, ne comprend plus comment ça opère exactement, pas plus que vous ne sauriez ce que je pense en ce moment si l’on vous montrait une coupe transversale de mon cerveau. C’est comme si nous ne programmions plus, nous élevons une intelligence que nous ne comprenons pas vraiment. »

Z. Tufekci montre même que les algorithmes de traitement sont en mesure de fournir des conclusions (qui permettent par exemple d’inciter les utilisateurs à visualiser des vidéos sélectionnées d’après leur profil et leur historique) mais que ces conclusions ont ceci de particulier qu’elle modélisent le comportement humain de manière à l’influencer dans l’intérêt du fournisseur. D’après Z. Tufekci : «  L’algorithme a déterminé que si vous pouvez pousser les gens à penser que vous pouvez leur montrer quelque chose de plus extrême (nda : des vidéos racistes dans l’exemple cité), ils ont plus de chances de rester sur le site à regarder vidéo sur vidéo, descendant dans le terrier du lapin pendant que Google leur sert des pubs. »

Ajoutons de même que les technologies de deep learning, financées par millions par les GAFAM, se prêtent particulièrement bien au jeu du traitement automatisé en cela qu’elle permettent, grâce à l’extrême croissance du nombre de données, de procéder par apprentissage. Cela permet à Facebook de structurer la grande majorité des données des utilisateurs qui, auparavant, n’était pas complètement exploitable³¹. Par exemple, sur les milliers de photos de chatons partagées par les utilisateurs, on peut soit se contenter de constater une redondance et ne pas les analyser davantage, soit apprendre à y reconnaître d’autres informations, comme par exemple l’apparition, en arrière-plan, d’un texte, d’une marque de produit, etc. Il en est de même pour la reconnaissance faciale, qui a surtout pour objectif de faire concorder les identités des personnes avec toutes les informations que l’on peut inférer à partir de l’image et du texte.

Si les techniques statistiques ont le plus souvent comme objectif de contrôler les comportements à l’échelle du groupe, c’est parce que le seul fait de catégoriser automatiquement les individus consiste à considérer que leurs données personnelles en constituent l’essence. L’économie de la surveillance démontre ainsi qu’il n’y a nul besoin de connaître une personne pour en prédire le comportement, et qu’il n’y a pas besoin de connaître chaque individu d’un groupe en particulier pour le catégoriser et prédire le comportement du groupe, il suffit de laisser faire les algorithmes : le tout est d’être en mesure de classer les sujets dans les bonnes catégories et même faire en sorte qu’ils y entrent tout à fait. Cela a pour effet de coincer littéralement les utilisateurs des services « capteurs de données » dans des bulles de filtres où les informations auxquelles ils ont accès leur sont personnalisées selon des profils calculés³². Si vous partagez une photo de votre chat devant votre cafetière, et que dernièrement vous avez visité des sites marchands, vous aurez de grandes chance pour vos futures annonces vous proposent la marque que vous possédez déjà et exercent, par effet de répétition, une pression si forte que c’est cette marque que vous finirez par acheter. Ce qui fonctionne pour le marketing peut très bien fonctionner pour d’autres objectifs, même politiques.

En somme tous les déterminants d’une société soumise au capitalisme de surveillance, apparus dès les années 1970, structurent le monde numérique d’aujourd’hui sans que les lois ne puissent jouer de rôle pleinement régulateur. L’usage caché et déloyal des big data, le trafic de données entre organisations, la dégradation des droits individuels (à commencer par la liberté d’expression et le droit à la vie privée), tous ces éléments ont permis à des monopoles d’imposer un modèle d’affaire et affaiblir l’État-nation. Combien de temps continuerons-nous à l’accepter ?

Sortir du marasme

En 2016, à la fin de son article synthétique sur le capitalisme de surveillance³³, Shoshana Zuboff exprime personnellement un point de vue selon lequel la réponse ne peut pas être uniquement technologique :

« (…) les faits bruts du capitalisme de surveillance suscitent nécessairement mon indignation parce qu’ils rabaissent la dignité humaine. L’avenir de cette question dépendra des savants et journalistes indignés attirés par ce projet de frontière, des élus et des décideurs indignés qui comprennent que leur autorité provient des valeurs fondamentales des communautés démocratiques, et des citoyens indignés qui agissent en sachant que l’efficacité sans l’autonomie n’est pas efficace, la conformité induite par la dépendance n’est pas un contrat social et être libéré de l’incertitude n’est pas la liberté. »

L’incertitude au sujet des dérives du capitalisme de surveillance n’existe pas. Personne ne peut affirmer aujourd’hui qu’avec l’avènement des big data dans les stratégies économiques, on pouvait ignorer que leur usage déloyal était non seulement possible mais aussi que c’est bien cette direction qui fut choisie d’emblée dans l’intérêt des monopoles et en vertu de la centralisation des informations et des capitaux. Depuis les années 1970, plusieurs concepts ont cherché à exprimer la même chose. Pour n’en citer que quelques-uns : computocracie (M. Warner et M. Stone, 1970), société du dossier (Arthur R. Miller, 1971), surveillance de masse (J. Rule, 1973), dataveillance (R. Clarke, 1988), capitalisme de surveillance (Zuboff, 2015)… tous cherchent à démontrer que la surveillance des comportements par l’usage des données personnelles implique en retour la recherche collective de points de rupture avec le modèle économique et de gouvernance qui s’impose de manière déloyale. Cette recherche peut s’exprimer par le besoin d’une régulation démocratiquement décidée et avec des outils juridiques. Elle peut s’exprimer aussi autrement, de manière violente ou pacifiste, militante et/ou contre-culturelle.

Plusieurs individus, groupes et organisation se sont déjà manifestés dans l’histoire à ce propos. Les formes d’expression et d’action ont été diverses :

• institutionnelles : les premières formes d’action pour garantir le droit à la vie privée ont consisté à établir des rapports collectifs préparatoires à des grandes lois, comme le rapport Records, computers and the rights of citizens, de 1973, cité plus haut ;
• individualistes, antisociales et violentes : bien que s’inscrivant dans un contexte plus large de refus technologique, l’affaire Theodore Kaczynski (alias Unabomber) de 1978 à 1995 est un bon exemple d’orientation malheureuse que pourraient prendre quelques individus isolés trouvant des justifications dans un contexte paranoïaque ;
• collectives – activistes – légitimistes : c’est le temps des manifestes cypherpunk des années 1990³⁴, ou plus récemment le mouvement Anonymous, auxquels on peut ajouter des collectifs « événementiels », comme le Jam Echelon Day ;
• Associatives, organisées : on peut citer le mouvement pour le logiciel libre et la Free Software Foundation, l’Electronic Frontier Foundation, La Quadrature du Net, ou bien encore certaines branches d’activité d’organisation plus générales comme la Ligue des Droits de l’Homme, Reporter Sans Frontière, etc.

Les limites de l’attente démocratique sont néanmoins déjà connues. La société ne peut réagir de manière légale, par revendication interposée, qu’à partir du moment où l’exigence de transparence est remplie. Lorsqu’elle ne l’est pas, au pire les citoyens les plus actifs sont taxés de complotistes, au mieux apparaissent de manière épisodique des alertes, à l’image des révélations d’Edward Snowden, mais dont la fréquence est si rare malgré un impact psychologique certain, que la situation a tendance à s’enraciner dans un statu quo d’où sortent généralement vainqueurs ceux dont la capacité de lobbying est la plus forte.

À cela s’ajoute une difficulté technique due à l’extrême complexité des systèmes de surveillance à l’œuvre aujourd’hui, avec des algorithmes dont nous maîtrisons de moins en moins les processus de calcul (cf. Z. Tufekci). À ce propos on peut citer Roger Clarke³⁵ :

« Dans une large mesure, la transparence a déjà été perdue, en partie du fait de la numérisation, et en partie à cause de l’application non pas des approches procédurales et d’outils de développement des logiciels algorithmiques du XX^e siècle, mais à cause de logiciels de dernière génération dont la raison d’être est obscure ou à laquelle la notion de raison d’être n’est même pas applicable. »

Une autre option pourrait consister à mettre en œuvre un modèle alternatif qui permette de sortir du marasme économique dans lequel nous sommes visiblement coincés. Sans en faire l’article, le projet Contributopia de Framasoft cherche à participer, à sa mesure, à un processus collectif de réappropriation d’Internet et, partant:

• montrer que le code est un bien public et que la transparence, grâce aux principes du logiciel libre (l’ouverture du code), permet de proposer aux individus un choix éclairé, à l’encontre de l’obscurantisme de la dataveillance ;
• promouvoir des apprentissages à contre-courant des pratiques de captation des vies privées et vers des usages basés sur le partage (du code, de la connaissance) entre les utilisateurs ;
• rendre les utilisateurs autonomes et en même temps contributeurs à un réseau collectif qui les amènera naturellement, par l’attention croissante portée aux pratiques des monopoles, à refuser ces pratiques, y compris de manière active en utilisant des solutions de chiffrement, par exemple.

Mais Contributopia de Framasoft ne concerne que quelques aspects des stratégies de sortie du capitalisme de surveillance. Par exemple, pour pouvoir œuvrer dans cet esprit, une politique rigide en faveur de la neutralité du réseau Internet doit être menée. Les entreprises et les institutions publiques doivent être aussi parmi les premières concernées, car il en va de leur autonomie numérique, que cela soit pour de simples questions économiques (ne pas dépendre de la bonne volonté d’un monopole et de la logique des brevets) mais aussi pour des questions de sécurité. Enfin, le passage du risque pour la vie privée au risque de manipulation sociale étant avéré, toutes les structures militantes en faveur de la démocratie et les droits de l’homme doivent urgemment porter leur attention sur le traitement des données personnelles. Le cas de la britannique Amber Rudd est loin d’être isolé : la plupart des gouvernements collaborent aujourd’hui avec les principaux monopoles de l’économie numérique et, donc, contribuent activement à l’émergence d’une société de la surveillance. Aujourd’hui, le droit à la vie privée, au chiffrement des communications, au secret des correspondances sont des droits à protéger coûte que coûte sans avoir à choisir entre la liberté et les épouvantails (ou les sirènes) agités par les communicants.

Durant longtemps, des canaris et des pinsons ont travaillé dans les mines de charbon. Ces oiseaux étaient utilisés pour donner l’alarme quand les émanations de monoxyde de carbone se faisaient menaçantes.

Dès qu’ils battaient des ailes ou se hérissaient voire mouraient, les mineurs étaient avertis de la présence du gaz avant qu’eux-mêmes ne la perçoivent. Depuis, les alarmes électroniques ont pris le relais, évitant ainsi le sacrifice de milliers d’oiseaux.

(source)

Pour Cory Doctorow (faut-il encore présenter cet écrivain et militant des libertés numériques ?), le canari mort dans la mine, c’est le W3C qui a capitulé devant les exigences de l’industrie du divertissement et des médias numériques.

Il fait le bilan des pressions qui se sont exercées, explique pourquoi l’EFF a quitté le W3C et suggère comment continuer à combattre les verrous numériques inefficaces et dangereux.

Avant de commencer la lecture, vous pourriez avoir besoin d’identifier les acronymes qu’il mentionne fréquemment :

EFF : une organisation non-gouvernementale (Electronic Frontier Foundation) et internationale qui milite activement pour les droits numériques, notamment sur le plan juridique et par des campagnes d’information et de mobilisation. En savoir plus sur la page Wikipédia

W3C : un organisme a but non lucratif (World Wide Web Consortium) qui est censé proposer des standards des technologies du Web pour qu’elles soient compatibles. En savoir plus sur la page Wikipédia

DRM : la gestion des droits numériques (Digital Rights Management). Les DRM visent à contrôler l’utilisation des œuvres numériques. En savoir plus sur la page Wikipédia

EME : des modules complémentaires (Encrypted Media Extensions) créés par le W3C qui permettent aux navigateurs d’accéder aux contenus verrouillés par les DRM. En savoir plus sur la page Wikipédia

Traduction Framalang : FranBAG, simon, jums, Moutmout, Lumibd, Makoto242, redmood, Penguin, goofy

(article original sur le site de l’EFF)

Alerte aux DRM : comment nous venons de perdre le Web, ce que nous en avons appris , et ce que nous devons faire désormais

Par CORY DOCTOROW

L’EFF s’est battue contre les DRM et ses lois depuis une quinzaine d’années, notamment dans les affaires du « broadcast flag » américain, du traité de radiodiffusion des Nations Unies, du standard européen DVB CPCM, du standard EME du W3C, et dans de nombreuses autres escarmouches, batailles et même guerres au fil des années. Forts de cette longue expérience, voici deux choses que nous voulons vous dire à propos des DRM :

1. Tout le monde sait dans les milieux bien informés que la technologie DRM n’est pas pertinente, mais que c’est la loi sur les DRM qui est décisive ;
2. La raison pour laquelle les entreprises veulent des DRM n’a rien à voir avec le droit d’auteur.

Ces deux points viennent d’être démontrés dans un combat désordonné et interminable autour de la standardisation des DRM dans les navigateurs, et comme nous avons consacré beaucoup d’argent et d’énergie à ce combat, nous aimerions retirer des enseignements de ces deux points, et fournir une feuille de route pour les combats à venir contre les DRM.

Les DRM : un échec technologique, une arme létale au plan légal

Voici, à peu près, comment fonctionnent les DRM : une entreprise veut fournir à un client (vous) un contenu dématérialisé (un film, un livre, une musique, un jeu vidéo, une application…) mais elle veut contrôler ce que vous faites avec ce contenu une fois que vous l’avez obtenu.

Alors elles chiffrent le fichier. On adore le chiffrement. Parce que ça fonctionne. Avec relativement peu d’efforts, n’importe qui peut chiffrer un fichier de sorte que personne ne pourra jamais le déchiffrer à moins d’obtenir la clef.

Supposons qu’il s’agisse de Netflix. Ils vous envoient un film qui a été chiffré et ils veulent être sûrs que vous ne pouvez pas l’enregistrer ni le regarder plus tard depuis votre disque dur. Mais ils ont aussi besoin de vous donner un moyen de voir le film. Cela signifie qu’il faut à un moment déchiffrer le film. Et il y a un seul moyen de déchiffrer un fichier qui a été entièrement chiffré : vous avez besoin de la clef.

Donc Netflix vous donne aussi la clef de déchiffrement.

Mais si vous avez la clef, vous pouvez déchiffrer les films de Netflix et les enregistrer sur votre disque dur. Comment Netflix peut-il vous donner la clef tout en contrôlant la façon dont vous l’utilisez ?

Netflix doit cacher la clef, quelque part dans votre ordinateur, dans une extension de navigateur ou une application par exemple. C’est là que la technologie atteint ses limites. Bien cacher quelque chose est difficile. Mais bien cacher quelque chose dans un appareil que vous donnez à votre adversaire pour qu’il puisse l’emporter avec lui et en faire ce qu’il veut, c’est impossible.

Peut-être ne pouvez-vous pas trouver les clefs que Netflix a cachées dans votre navigateur. Mais certains le peuvent : un étudiant en fin d’études qui s’ennuie pendant un week-end, un génie autodidacte qui démonte une puce dans son sous-sol, un concurrent avec un laboratoire entier à sa disposition. Une seule minuscule faille dans la fragile enveloppe qui entoure ces clefs et elles sont libérées !

Et une fois que cette faille est découverte, n’importe qui peut écrire une application ou une extension de navigateur avec un bouton « sauvegarder ». C’est l’échec et mat pour la technologie DRM (les clés fuitent assez souvent, au bout d’un temps comparable à celui qu’il faut aux entreprises de gestion des droits numériques pour révoquer la clé).

Il faut des années à des ingénieurs talentueux, au prix de millions de dollars, pour concevoir des DRM. Qui sont brisés au bout de quelques jours, par des adolescents, avec du matériel amateur. Ce n’est pas que les fabricants de DRM soient stupides, c’est parce qu’ils font quelque chose de stupide.

C’est là qu’intervient la loi sur les DRM, qui donne un contrôle légal plus puissant et plus étendu aux détenteurs de droits que les lois qui encadrent n’importe quel autre type de technologie. En 1998, le Congrès a adopté le Digital Milennium Copyright Act, DCMA dont la section 1201 prévoit une responsabilité pénale pour quiconque contourne un système de DRM dans un but lucratif : 5 ans d’emprisonnement et une amende de 500 000 $ pour une première infraction. Même le contournement à des fins non lucratives des DRM peut engager la responsabilité pénale. Elle rend tout aussi dangereux d’un point de vue légal le simple fait de parler des moyens de contourner un système de DRM.

Ainsi, la loi renforce les systèmes de DRM avec une large gamme de menaces. Si les gens de Netflix conçoivent un lecteur vidéo qui n’enregistrera pas la vidéo à moins que vous ne cassiez des DRM, ils ont maintenant le droit de porter plainte – ou faire appel à la police – contre n’importe quel rival qui met en place un meilleur service de lecture vidéo alternatif, ou un enregistreur de vidéo qui fonctionne avec Netflix. De tels outils ne violent pas la loi sur le droit d’auteur, pas plus qu’un magnétoscope ou un Tivo, mais puisque cet enregistreur aurait besoin de casser le DRM de Netflix, la loi sur les DRM peut être utilisée pour le réduire au silence.

La loi sur les DRM va au-delà de l’interdiction du contournement de DRM. Les entreprises utilisent aussi la section 1201 de la DMCA pour menacer des chercheurs en sécurité qui découvrent des failles dans leurs produits. La loi devient une arme qu’ils peuvent pointer sur quiconque voudrait prévenir leurs consommateurs (c’est toujours vous) que les produits auxquels vous faites confiance sont impropres à l’usage. Y compris pour prévenir les gens de failles dans les DRM qui pourraient les exposer au piratage.

Et il ne s’agit pas seulement des États-Unis, ni du seul DCMA. Le représentant du commerce international des États-Unis a « convaincu » des pays dans le monde entier d’adopter une version de cette règle.

Les DRM n’ont rien à voir avec le droit d’auteur

La loi sur les DRM est susceptible de provoquer des dommages incalculables. Dans la mesure où elle fournit aux entreprises le pouvoir de contrôler leurs produits après les avoir vendus, le pouvoir de décider qui peut entrer en compétition avec elles et sous quelles conditions, et même qui peut prévenir les gens concernant des produits défectueux, la loi sur les DRM constitue une forte tentation.

Certaines choses ne relèvent pas de la violation de droits d’auteur : acheter un DVD pendant que vous êtes en vacances et le passer quand vous arrivez chez vous. Ce n’est de toute évidence pas une violation de droits d’auteur d’aller dans un magasin, disons à New Delhi, d’acheter un DVD et de le rapporter chez soi à Topeka. L’ayant droit a fait son film, l’a vendu au détaillant, et vous avez payé au détaillant le prix demandé. C’est le contraire d’une violation de droits d’auteur. C’est l’achat d’une œuvre selon les conditions fixées par l’ayant droit. Mais puisque le DRM vous empêche de lire des disques hors-zone sur votre lecteur, les studios peuvent invoquer le droit d’auteur pour décider où vous pouvez consommer les œuvres sous droit d’auteur que vous avez achetées en toute honnêteté.

D’autres non-violations : réparer votre voiture (General Motors utilise les DRM pour maîtriser qui peut faire un diagnostic moteur, et obliger les mécaniciens à dépenser des dizaines de milliers de dollars pour un diagnostic qu’ils pourraient sinon obtenir par eux-mêmes ou par l’intermédiaire de tierces parties); recharger une cartouche d’encre (HP a publié une fausse mise à jour de sécurité qui a ajouté du DRM à des millions d’imprimantes à jet d’encre afin qu’elles refusent des cartouches reconditionnées ou venant d’un tiers), ou faire griller du pain fait maison (même si ça ne s’est pas encore produit, rien ne pourrait empêcher une entreprise de mettre des DRM dans ses grille-pains afin de contrôler la provenance du pain que vous utilisez).

Ce n’est pas non plus une violation du droit d’auteur de regarder Netflix dans un navigateur non-approuvé par Netflix. Ce n’est pas une violation du droit d’auteur d’enregistrer une vidéo Netflix pour la regarder plus tard. Ce n’est pas une violation du droit d’auteur de donner une vidéo Netflix à un algorithme qui pourra vous prévenir des effets stroboscopiques à venir qui peuvent provoquer des convulsions potentiellement mortelles chez les personnes atteintes d’épilepsie photosensible.

Ce qui nous amène au W3C

Le W3C est le principal organisme de normalisation du Web, un consortium dont les membres (entreprises, universités, agences gouvernementales, associations de la société civile entre autres) s’impliquent dans des batailles sans fin concernant le meilleur moyen pour tout le monde de fournir du contenu en ligne. Ils créent des « recommandations » (la façon pour le W3C de dire « standards »), ce sont un peu comme des étais invisibles qui soutiennent le Web. Ces recommandations, fruits de négociations patientes et de compromis, aboutissent à un consensus des principaux acteurs sur les meilleures (ou les moins pires) façons de résoudre certains problèmes technologiques épineux.

En 2013, Netflix et quelques autres entreprises du secteur des médias ont convaincu le W3C de commencer à travailler sur un système de DRM pour le Web. Ce système de DRM, Encrypted Media Extensions, constitue un virage à 180 degrés par rapport aux habitudes du W3C. Tout d’abord, les EME ne seraient pas un standard à part entière : l’organisation spécifierait une API au travers de laquelle les éditeurs et les vendeurs de navigateurs pourraient faire fonctionner les DRM, mais le « module de déchiffrement du contenu » (content decryption module, CDM) ne serait pas défini par la norme. Ce qui signifie que les EME n’ont de norme que le nom : si vous lanciez une entreprise de navigateurs en suivant toutes les recommandations du W3C, vous seriez toujours incapables de jouer une vidéo Netflix. Pour cela, vous auriez besoin de la permission de Netflix.

Je n’exagère pas en disant que c’est vraiment bizarre. Les standards du Web existent pour assurer « une interopérabilité sans permission ». Les standards de formatage de texte sont tels que n’importe qui peut créer un outil qui peut afficher les pages du site web du New York Times, les images de Getty ou les diagrammes interactifs sur Bloomberg. Les entreprises peuvent toujours décider de qui peut voir quelles pages de leur site web (en décidant qui possède un mot de passe et quelles parties du site sont accessibles par chaque mot de passe), mais elles ne décident pas de qui peut créer le programme de navigateur web dans lequel vous entrez le mot de passe pour accéder au site.

Un Web où chaque éditeur peut choisir avec quels navigateurs vous pouvez visiter son site est vraiment différent du Web historique. Historiquement, chacun pouvait concevoir un nouveau navigateur en s’assurant qu’il respecte les recommandations du W3C, puis rivaliser avec les navigateurs déjà présents. Et bien que le Web ait toujours été dominé par quelques navigateurs, le navigateur dominant a changé toutes les décennies, de sorte que de nouvelles entreprises ou même des organisations à but non lucratif comme Mozilla (qui a développé Firefox) ont pu renverser l’ordre établi. Les technologies qui se trouvaient en travers de cette interopérabilité sans permission préalable – comme les technologies vidéos brevetées – ont été perçues comme des entraves à l’idée d’un Web ouvert et non comme des opportunités de standardisation.

Quand les gens du W3C ont commencé à créer des technologies qui marchent uniquement quand elles ont reçu la bénédiction d’une poignée d’entreprises de divertissement, ils ont mis leurs doigts – et même leurs mains – dans l’engrenage qui assurera aux géants de la navigation un règne perpétuel.

Mais ce n’est pas le pire. Jusqu’aux EME, les standards du W3C étaient conçus pour donner aux utilisateurs du Web (i.e. vous) plus de contrôle sur ce que votre ordinateur fait quand vous visitez les sites web d’autres personnes. Avec les EME, et pour la toute première fois, le W3C est en train de concevoir une technologie qui va vous enlever ce contrôle. Les EME sont conçus pour autoriser Netflix et d’autres grosses entreprises à décider de ce que fait votre navigateur, même (et surtout) quand vous êtes en désaccord avec ce qui devrait se passer.

Il y a un débat persistant depuis les débuts de l’informatique pour savoir si les ordinateurs existent pour contrôler leurs utilisateurs, ou vice versa (comme le disait l’informaticien visionnaire et spécialiste de l’éducation Seymour Papert « les enfants devraient programmer les ordinateurs plutôt que d’être programmés par eux » – et ça s’applique aussi bien aux adultes). Tous les standards du W3C jusqu’en 2017 ont été en faveur du contrôle des ordinateurs par les utilisateurs. Les EME rompent avec cette tradition. C’est un changement subtil mais crucial.

…et pourquoi le W3C devrait faire ça ?

Aïe aïe aïe. C’est la question à trois milliards d’utilisateurs.

La version de cette histoire racontée par le W3C ressemble un peu à ce qui suit. L’apparition massive des applications a affaibli le Web. À l’époque « pré-applis», le Web était le seul joueur dans la partie, donc les sociétés devaient jouer en suivant ses règles : standards libres, Web libre. Mais maintenant que les applications existent et que presque tout le monde les utilise, les grandes sociétés peuvent boycotter le Web, obligeant leurs utilisateurs à s’orienter vers les applications. Ce qui ne fait qu’accélérer la multiplication des applis, et affaiblit d’autant plus le Web. Les applications ont l’habitude d’implémenter les DRM, alors les sociétés utilisant ces DRM se sont tournées vers les applis. Afin d’empêcher les entreprises du divertissement de tuer le Web, celui-ci doit avoir des DRM également.

Toujours selon cette même théorie, même si ces sociétés n’abandonnent pas entièrement le Web, il est toujours préférable de les forcer à faire leurs DRM en suivant le W3C que de les laisser faire avec les moyens ad hoc. Laissées à elles-mêmes, elles pourraient créer des DRM ne prenant pas en compte les besoins des personnes à handicap, et sans l’influence modératrice du W3C, ces sociétés créeraient des DRM ne respectant pas la vie privée numérique des utilisateurs.

On ne peut pas espérer d’une organisation qu’elle dépense des fortunes pour créer des films ou en acquérir des licences puis distribue ces films de telle sorte que n’importe qui puisse les copier et les partager.

Nous pensons que ces arguments sont sans réel fondement. Il est vrai que le Web a perdu une partie de sa force liée à son exclusivité du début, mais la vérité c’est que les entreprises gagnent de l’argent en allant là où se trouvent leurs clients. Or tous les clients potentiels ont un navigateur, tandis que seul les clients déjà existants ont les applications des entreprises. Plus il y aura d’obstacles à franchir entre vous et vos clients, moins vous aurez de clients. Netflix est sur un marché hyper-compétitif avec des tonnes de nouveaux concurrents (p.ex. Disney), et être considéré comme « ce service de streaming inaccessible via le Web » est un sérieux désavantage.

Nous pensons aussi que les médias et les entreprises IT auraient du mal à se mettre d’accord sur un standard pour les DRM hors W3C, même un très mauvais standard. Nous avons passé beaucoup de temps dans les salles remplies de fumée où se déroulait la standardisation des systèmes de DRM ; la dynamique principale était celles des médias demandant le verrouillage complet de chaque image de chaque vidéo, et des entreprises IT répondant que le mieux que quiconque puisse espérer était un ralentissement peu efficace qu’elles espéraient suffisant pour les médias. La plupart du temps, ces négociations s’effondrent sans arriver nulle part.

Il y a aussi la question des brevets : les entreprises qui pensent que les DRM sont une bonne idée adorent les brevets logiciels, et le résultat est un fouillis sans nom de brevets qui empêchent de parvenir à faire quoi que ce soit. Le mécanisme de regroupement de brevets du W3C (qui se démarque par sa complétude dans le monde des standards et constitue un exemple de la meilleure façon d’accomplir ce genre de choses) a joué un rôle indispensable dans le processus de standardisation des DRM. De plus, dans le monde des DRM, il existe des acteurs-clefs – comme Adobe – qui détiennent d’importants portfolios de brevets mais jouent un rôle de plus en plus réduit dans le monde des DRM (l’objectif avoué du système EME est de « tuer Flash »).

Si les entreprises impliquées devaient s’asseoir à la table des négociations pour trouver un nouvel accord sur les brevets sans le framework du W3C, n’importe laquelle de ces entreprises pourrait virer troll et décider que les autres doivent dépenser beaucoup d’argent pour obtenir une licence sur leurs brevets – elle n’aurait rien à perdre à menacer le processus de négociations et tout à gagner même sur des droits par utilisateur, même minuscules, pour quelque chose qui sera installé dans trois milliards de navigateurs.

En somme, il n’y a pas de raison de penser que les EME ont pour objectif de protéger des intérêts commerciaux légitimes. Les services de streaming vidéo comme Netflix reposent sur l’inscription de leurs clients à toute une collection, constamment enrichie avec de nouveaux contenus et un système de recommandations pour aider ses utilisateurs à s’y retrouver.

Les DRM pour les vidéos en streaming sont ni plus ni moins un moyen d’éviter la concurrence, pas de protéger le droit d’auteur. L’objectif des DRM est de munir les entreprises d’un outil légal pour empêcher des activités qui seraient autorisées sinon. Les DRM n’ont pas vocation à « fonctionner » (au sens de prévenir les atteintes au droit d’auteur) tant qu’ils permettent d’invoquer le DMCA.

Pour vous en convaincre, prenez simplement l’exemple de Widevine, la version des EME de Google. Ce mastodonte a racheté la boîte qui développait Widevine en 2010, mais il a fallu attendre 2016, pour qu’un chercheur indépendant se penche réellement sur la façon dont elle empêchait la fuite de ses vidéos. Ce chercheur, David Livshits a remarqué que Widevine était particulièrement facile à contourner, et ce dès sa création, et que les erreurs qui rendaient Widevine aussi inefficace étaient évidentes, même avec un examen superficiel. Si les millions de dollars et le personnel hautement qualifié affectés aux EME avaient pour but de créer une technologie qui lutterait efficacement contre les atteintes au droit d’auteur, alors vous pourriez croire que Netflix ou une des autres entreprises de médias numériques impliquées dans les négociations auraient utilisé une partie de toutes ces ressources à un rapide audit, pour s’assurer que leur produit fonctionne réellement comme annoncé.

(Détail amusant : Livshits est un Israélien qui travaille à l’université Ben Gourion, et il se trouve que l’Israël est un des rares pays qui ne condamnent pas les violations de DRM, ce qui signifie que les Israéliens font partie des seules personnes qui peuvent faire ce type de recherche, sans craintes de représailles juridiques)

Mais la plus belle preuve que les EME étaient tout simplement un moyen d’éliminer les concurrents légitimes, et non une tentative de protection du droit d’auteur, la voici.

Une expérience sous contrôle

Lorsque l’EFF a rejoint le W3C, notre principale condition était « ne faites pas de DRM ».

Nous avons porté l’affaire devant l’organisation, en décrivant la façon dont les DRM interférent avec les exceptions aux droits auteurs essentielles (comme celles qui permettent à chaque individu d’enregistrer et modifier un travail protégé par droits d’auteur, dans le cadre d’une critique, ou d’une adaptation) ainsi que la myriade de problèmes posés par le DMCA et par d’autres lois semblables à travers le monde.

L’équipe de direction de la W3C a tout simplement réfuté tous les arguments à propos des usages raisonnables et des droits d’utilisateurs prévus par le droit d’auteur, comme étant, en quelque sorte, des conséquences malheureuses de la nécessité d’éviter que Netflix n’abandonne le Web, au profit des applications. Quant au DMCA, ils ont répondu qu’ils ne pouvaient faire quoi que ce soit à propos de cette loi irrationnelle, mais qu’ils avaient la certitude que les membres du W3C n’avaient aucunement l’intention de violer le DMCA, ils voulaient seulement éviter que leurs films de grande valeur ne soient partagés sur Internet.

Nous avons donc changé de stratégie, et proposé une sorte d’expérience témoin afin de savoir ce que les fans de DRM du W3C avaient comme projets.

Le W3C est un organisme basé sur le consensus : il crée des standards, en réunissant des gens dans une salle pour faire des compromis, et aboutir à une solution acceptable pour chacun. Comme notre position de principe était « pas de DRM au W3C » et que les DRM sont une si mauvaise idée, il était difficile d’imaginer qu’un quelconque compromis pouvait en sortir.

Mais après avoir entendu les partisans du DRM nier leurs abus du DCMA, nous avons pensé que nous pouvions trouver quelque chose qui permettrait d’avancer par rapport à l’actuel statu quo et pourrait satisfaire le point de vue qu’ils avaient évoqué.

Nous avons proposé un genre de pacte de non-agression par DRM, par lequel les membres du W3C promettraient qu’ils ne poursuivraient jamais quelqu’un en justice en s’appuyant sur des lois telles que la DMCA 1201, sauf si d’autres lois venaient à être enfreintes. Ainsi, si quelqu’un porte atteinte à vos droits d’auteur, ou incite quelqu’un à le faire, ou empiète sur vos contrats avec vos utilisateurs, ou s’approprie vos secrets de fabrication, ou copie votre marque, ou fait quoique ce soit d’autre, portant atteinte à vos droits légaux, vous pouvez les attaquer en justice.

Mais si quelqu’un s’aventure dans vos DRM sans enfreindre aucune autre loi, le pacte de non-agression stipule que vous ne pouvez pas utiliser le standard DRM du W3C comme un moyen de les en empêcher. Cela protégerait les chercheurs en sécurité, cela protégerait les personnes qui analysent les vidéos pour ajouter des sous-titres et d’autres outils d’aide, cela protégerait les archivistes, qui ont légalement le droit de faire des copies, et cela protégerait ceux qui créent de nouveaux navigateurs.

Si tout ce qui vous intéresse c’est de créer une technologie efficace contre les infractions à la loi, ce pacte ne devrait poser aucun problème. Tout d’abord, si vous pensez que les DRM sont une technologie efficace, le fait qu’il soit illégal de les critiquer ne devrait pas avoir d’importance.

Et étant donné que le pacte de non-agression permet de conserver tous les autres droits juridiques, il n’y avait aucun risque que son adoption permette à quelqu’un d’enfreindre la loi en toute impunité. Toute personne qui porterait atteinte à des droits d’auteur (ou à tout autre droit) serait dans la ligne de mire du DMCA, et les entreprises auraient le doigt sur la détente.

Pas surprenant, mais très décevant

Bien entendu, ils ont détesté cette idée.

Les studios, les marchands de DRM et les grosses entreprises membres du W3C ont participé à une « négociation » brève et décousue avant de voter la fin des discussions et de continuer. Le représentant du W3C les a aidés à éviter les discussions, continuant le travail sur la charte de EME sans prévoir de travail en parallèle sur la protection du Web ouvert, même quand l’opposition à l’intérieur du W3C grandissait.

Le temps que la poussière retombe, les EME ont été publiés après le vote le plus controversé que le W3C ait jamais vu, avec le représentant du W3C qui a déclaré unilatéralement que les problèmes concernant la sûreté des recherches, l’accessibilité, l’archivage et l’innovation ont été traités au mieux (malgré le fait que littéralement rien de contraignant n’a été décidé à propos de ces sujets). La recherche de consensus du W3C a été tellement détournée de son cours habituel que la publication de EME a été approuvée par seulement 58% des membres qui ont participé au vote final, et nombre de ces membres ont regretté d’avoir été acculés à voter pour ce à quoi ils avaient émis des objections.

Quand le représentant du W3C a déclaré que n’importe quelle protection pour un Web ouvert était incompatible avec les souhaits des partisans des DRM, cela ressemblait à une justification ironique. Après tout, c’est comme ça que l’on a commencé avec l’EFF insistant sur le fait que les DRM n’étaient pas compatibles avec les révélations de faille de sécurité, avec l’accessibilité, avec l’archivage ou encore l’innovation. Maintenant, il semble que nous soyons tous d’accord.

De plus, ils se sont tous implicitement mis d’accord pour considérer que les DRM ne concernent pas la protection du droit d’auteur. Mais concerne l’utilisation du droit d’auteur pour s’emparer d’autres droits, comme celui de décider qui peut critiquer ou non votre produit – ou qui peut le concurrencer.

Le simulacre de cryptographie des DRM implique que ça marche seulement si vous n’êtes pas autorisé à comprendre ses défauts. Cette hypothèse s’est confirmée lorsqu’un membre du W3C a déclaré au consortium qu’il devrait protéger les publications concernant les « environnements de tests de confidentialité » des EME permettant l’espionnage intrusif des utilisateurs, et dans la minute, un représentant de Netflix a dit que cette option n’était même pas envisageable.

D’une certaine façon, Netflix avait raison. Les DRM sont tellement fragiles, tellement incohérents, qu’ils sont simplement incompatibles avec les normes du marché et du monde scientifique, où tout le monde est libre de décrire ses véritables découvertes, même si elles frustrent les aspirations commerciales d’une multinationale.

Le W3C l’a implicitement admis, car il a tenté de réunir un groupe de discussion pour élaborer une ligne de conduite à destination des entreprises utilisant l’EME : dans quelle mesure utiliser la puissance légale des DRM pour punir les détracteurs, à quel moment autoriser une critique.

« Divulgation responsable selon nos règles,

ou bien c’est la prison »

Ils ont appelé ça la divulgation responsable, mais elle est loin de celle qu’on voit aujourd’hui. En pratique, les entreprises font les yeux doux aux chercheurs en sécurité pour qu’ils communiquent leurs découvertes à des firmes commerciales avant de les rendre publiques. Leurs incitations vont de la récompense financière (bug bounty), à un système de classement qui leur assure la gloire, ou encore l’engagement de donner suite aux divulgations en temps opportun, plutôt que de croiser les doigts, de s’asseoir sur les défauts fraîchement découverts et d’espérer que personne d’autre ne les redécouvrira dans le but de les exploiter.

La tension qui existe entre les chercheurs indépendants en sécurité et les grandes entreprises est aussi vieille que l’informatique. Il est difficile de protéger un ordinateur du fait de sa complexité. La perfection est inatteignable. Garantir la sécurité des utilisateurs d’ordinateurs en réseau nécessite une évaluation constante et la divulgation des conclusions, afin que les fabricants puissent réparer leurs bugs et que les utilisateurs puissent décider de façon éclairée quels systèmes sont suffisamment sûrs pour être utilisés.

Mais les entreprises ne réservent pas toujours le meilleur accueil aux mauvaises nouvelles lorsqu’il s’agit de leurs produits. Comme des chercheurs ont pu en faire l’expérience — à leurs frais — mettre une entreprise face à ses erreurs peut être une question de savoir-vivre, mais c’est un comportement risqué, susceptible de faire de vous la cible de représailles si vous vous avisez de rendre les choses publiques. Nombreux sont les chercheurs ayant rapporté un bogue à une entreprise, pour constater l’intolérable durée de l’inaction de celle-ci, laissant ses utilisateurs exposés au risque. Bien souvent, ces bogues ne font surface qu’après avoir été découverts par ailleurs par des acteurs mal intentionnés ayant vite fait de trouver comment les exploiter, les transformant ainsi en attaques touchant des millions d’utilisateurs. Bien trop nombreux pour que l’existence de bogues puisse plus longtemps être passée sous silence.

Comme le monde de la recherche renâclait de plus en plus à leur parler, les entreprises ont été obligées de s’engager concrètement à ce que les découvertes des chercheurs soient suivies de mesures rapides, dans un délai défini, à ce que les chercheurs faisant part de leurs découvertes ne soient pas menacés et même à offrir des primes en espèces pour gagner la confiance des chercheurs. La situation s’est améliorée au fil des ans, la plupart des grandes entreprises proposant une espèce de programme relatif aux divulgations.

Mais la raison pour laquelle les entreprises donnent des assurances et offrent des primes, c’est qu’elles n’ont pas le choix. Révéler que des produits sont défectueux n’est pas illégal, et donc les chercheurs qui mettent le doigt sur ces problèmes n’ont aucune obligation de se conformer aux règles des entreprises. Ce qui contraint ces dernières à faire preuve de leur bonne volonté par leur bonne conduite, des promesses contraignantes et des récompenses.

Les entreprises veulent absolument être capables de déterminer qui a le droit de dire la vérité sur leurs produits et quand. On le sait parce que, quand elles ont une occasion d’agir en ce sens, elles la saisissent. On le sait parce qu’elles l’ont dit au W3C. On le sait parce qu’elles ont exigé ce droit comme partie intégrante du paquet DRM dans le cadre EME.

De tous les flops du processus DRM au sein du W3C, le plus choquant a été le moment où les avocats historiques du Web ouvert ont tenté de convertir un effort de protection des droits des chercheurs à avertir des milliards de gens des vulnérabilités de leurs navigateurs web en un effort visant à conseiller les entreprises quant au moment où renoncer à exercer ce droit. Un droit qu’elles n’ont que grâce à la mise au point des DRM pour le Web par le W3C.

Les DRM sont le contraire de la sécurité

Depuis le début de la lutte contre les DRM au W3C, on a compris que les fabricants de DRM et les entreprises de médias qu’elles fournissent n’étaient pas là pour protéger le droit d’auteur, mais pour avoir une base légale sur laquelle asseoir des privilèges sans rapport avec le droit d’auteur. On savait aussi que les DRM étaient incompatibles avec la recherche en sûreté : puisque les DRM dépendent de l’obfuscation (NdT: rendre illisible pour un humain un code informatique), quiconque documente comment les DRM marchent les empêche aussi de fonctionner.

C’est particulièrement clair à travers ce qui n’a pas été dit au W3C : quand on a proposé que les utilisateurs puissent  contourner les DRM pour générer des sous-titres ou mener des audits de sécurité, les intervenants se demandaient toujours si c’était acceptable, mais jamais si c’était possible.

Il faut se souvenir que EME est supposé être un système qui aide les entreprises à s’assurer que leurs films ne sont pas sauvegardés sur les disques durs de leurs utilisateurs et partagés sur Internet. Pour que ça marche, cela doit être, vous savez, compliqué.

Mais dans chaque discussion pour déterminer quand une personne peut être autorisée à casser EME, il était toujours acquis que quiconque voulait le faire le pouvait. Après tout, si vous cachez des secrets dans le logiciel que vous donnez aux mêmes personnes dont vous voulez cacher les secrets, vous allez probablement être déçu.

Dès le premier jour, nous avons compris que nous arriverions à un point où les défenseurs des DRM au W3C seraient obligés d’admettre que le bon déroulement de leur plan repose sur la capacité à réduire au silence les personnes qui examineront leurs produits.

Cependant, nous avons continué à espérer : une fois que cela sera clair pour tout le monde, ils comprendront que les DRM ne peuvent coexister pacifiquement avec le Web ouvert.

Nous avions tort.

Le canari dans la mine de charbon

Le succès des DRM au W3C est une parabole de la concentration des marchés et de la fragilité du Web ouvert. Des centaines de chercheurs en sécurité ont fait du lobbying au W3C pour protéger leur travail, l’UNESCO a condamné publiquement l’extension des DRM au Web, et les nombreuses crypto-monnaies membres du W3C ont prévenu que l’utilisation de navigateurs pour des applications critiques et sûres, par exemple pour déplacer les avoirs financiers des gens, ne peut se faire que si les navigateurs sont soumis aux mêmes normes de sécurité que les autres technologies utilisées dans nos vies (excepté les technologies DRM).

Il ne manque pas de domaines d’activités qui veulent pouvoir contrôler ce que leurs clients et concurrents font avec leurs produits. Quand les membres du Copyright Office des États-Unis ont entendu parler des DRM en 2015, il s’agissait pour eux des DRM dans des implants médicaux et des voitures, de l’équipement agricole et des machines de votes. Des entreprises ont découvert qu’ajouter des DRM à leurs produits est la manière la plus sûre de contrôler le marché, une façon simple et fiable de transformer en droits exclusifs les choix commerciaux pour déterminer qui peut réparer, améliorer et fournir leurs produits .

Les conséquences néfastes sur le marché économique de ce comportement anticoncurrentiel sont faciles à voir. Par exemple, l’utilisation intempestive des DRM pour empêcher des magasins indépendants de réparer du matériel électronique provoque la mise à la poubelle de tonnes de composants électroniques, aux frais des économies locales et de la possibilité des clients d’avoir l’entière propriété de leurs objets. Un téléphone que vous recyclez au lieu de le réparer est un téléphone que vous avez à payer pour le remplacer – et réparer crée beaucoup plus d’emplois que de recycler (recycler une tonne de déchets électroniques crée 15 emplois, la réparer crée 150 emplois). Les emplois de réparateurs sont locaux et incitent à l’entrepreneuriat, car vous n’avez pas besoin de beaucoup de capital pour ouvrir un magasin de réparations, et vos clients voudront amener leurs objets à une entreprise locale (personne ne veut envoyer un téléphone en Chine pour être réparé – encore moins une voiture !).

Mais ces dégâts économiques sont seulement la partie émergée de l’iceberg. Des lois comme le DMCA 1201 incitent à l’utilisation de DRM en promettant de pouvoir contrôler la concurrence, mais les pires dommages des DRM sont dans le domaine de la sécurité. Quand le W3C a publié EME, il a légué au Web une surface d’attaque qu’on ne peut auditer dans des navigateurs utilisés par des milliards de personnes pour leurs applications les plus risquées et importantes. Ces navigateurs sont aussi l’interface de commande utilisée pour l’Internet des objets : ces objets, garnis de capteurs, qui peuvent nous voir, nous entendre, et agir sur le monde réel avec le pouvoir de nous bouillir, geler, électrifier, blesser ou trahir de mille façons différentes.

Ces objets ont eux-mêmes des DRM, conçus pour verrouiller nos biens, ce qui veut dire que tout ce qui va de votre grille-pain à votre voiture devient hors de portée de l’examen de chercheurs indépendants qui peuvent vous fournir des évaluations impartiales et sans fard sur la sécurité et de la fiabilité de ces appareils.

Dans un marché concurrentiel, on pourrait s’attendre à ce que des options sans DRM prolifèrent en réaction à ce mauvais comportement. Après tout, aucun client ne veut des DRM : aucun concessionnaire automobile n’a jamais vendu une nouvelle voiture en vantant le fait que c’était un crime pour votre mécanicien préféré de la réparer.

Mais nous ne vivons pas dans un marché concurrentiel. Les lois telles que DMCA 1201 minent toute concurrence qui pourrait contrebalancer leurs pires effets.

Les entreprises qui se sont battues pour les DRM au W3C – vendeurs de navigateurs, Netflix, géants de la haute technologie, l’industrie de la télévision par câble – trouvent toutes l’origine de leur succès dans des stratégies commerciales qui ont, au moment de leur émergence, choqué et indigné les acteurs du secteur déjà établis. La télévision par câble était à ses débuts une activité qui retransmettait des émissions et facturait ce service sans avoir de licence. L’hégémonie d’Apple a commencé par l’extraction de cédéroms, en ignorant les hurlements de l’industrie musicale (exactement comme Firefox a réussi en bloquant les publicités pénibles et en ignorant les éditeurs du web qui ont perdu des millions en conséquence). Bien sûr, les enveloppes rouges révolutionnaires de Netflix ont été traitées comme une forme de vol.

Ces boîtes ont démarré comme pirates et sont devenus des amiraux, elles traitent leurs origines comme des légendes de courageux entrepreneurs à l’assaut d’une structure préhistorique et fossilisée. Mais elles traitent toute perturbation à leur encontre comme un affront à l’ordre naturel des choses. Pour paraphraser Douglas Adams, toute technologie inventée pendant votre adolescence est incroyable et va changer le monde ; tout ce qui est inventé après vos 30 ans est immoral et doit être détruit.

Leçons tirées du W3C

La majorité des personnes ne comprennent pas le danger des DRM. Le sujet est bizarre, technique, ésotérique et prend trop de temps à expliquer. Les partisans des DRM veulent faire tourner le débat autour du piratage et de la contrefaçon, qui sont des histoires simples à raconter.

Mais les promoteurs des DRM ne se préoccupent pas de ces aspects et on peut le prouver : il suffit de leur demander s’ils seraient partants pour promettre de ne pas avoir recours au DMCA tant que personne ne viole de droit d’auteur. On pourrait alors observer leurs contorsions pour ne pas évoquer la raison pour laquelle faire appliquer le droit d’auteur devrait empêcher des activités connexes qui ne violent pas le droit d’auteur. À noter : ils n’ont jamais demandé si quelqu’un pourrait contourner leurs DRM, bien entendu. Les DRM sont d’une telle incohérence technique qu’ils ne sont efficaces que s’il est interdit par la loi de comprendre leur fonctionnement. Il suffit d’ailleurs de les étudier un peu attentivement pour les mettre en échec.

Demandez-leur de promettre de ne pas invoquer le DMCA contre les gens qui ont découvert des défauts à leurs produits et écoutez-les argumenter que les entreprises devraient obtenir un droit de veto contre la publication de faits avérés sur leurs erreurs et manquements.

Ce tissu de problèmes montre au moins ce pour quoi nous nous battons : il faut laisser tomber les discussions hypocrites relatives au droit d’auteur et nous concentrer sur les vrais enjeux : la concurrence, l’accessibilité et la sécurité.

Ça ne se réglera pas tout seul. Ces idées sont toujours tordues et nébuleuses.

Voici une leçon que nous avons apprise après plus de 15 ans à combattre les DRM : il est plus facile d’inciter les personnes à prêter attention à des problèmes de procédure qu’à des problèmes de fond. Nous avons travaillé vainement à alerter le grand public sur le Broadcasting Treaty, un traité d’une complexité déconcertante et terriblement complexe de l’OMPI, une institution spécialisée des Nations Unies. Tout le monde s’en moquait jusqu’à ce que quelqu’un dérobe des piles de nos tracts et les dissimule dans les toilettes pour empêcher tout le monde de les lire. Et c’est cela qui a fait la Une : il est très difficile de se faire une idée précise d’un truc comme le Broadcast Treaty, mais il est très facile de crier au scandale quand quelqu’un essaie de planquer vos documents dans les toilettes pour que les délégués ne puissent pas accéder à un point de vue contradictoire.

C’est ainsi qu’après quatre années de lutte inefficace au sujet des DRM au sein du W3C, nous avons démissionné ; c’est alors que tout le monde s’est senti concerné, demandant comment résoudre le problème. La réponse courte est « Trop tard : nous avons démissionné, car il n’y a plus rien à faire ».

Mais la réponse longue laisse un peu plus d’espoir. EFF est en train d’attaquer le gouvernement des États-Unis pour casser la Section 1201 du DMCA. Comme on l’a montré au W3C, il n’y a pas de demande pour des DRM à moins qu’il y ait une loi comme le DMCA 1201. Les DRM en soi ne font rien d’autre que de permettre aux compétiteurs de bloquer des offres innovantes qui coûtent moins et font plus.

Le Copyright Office va bientôt entendre des nouveaux échos à propos du DMCA 1201.

Le combat du W3C a montré que nous pouvions ramener le débat aux vrais problèmes. Les conditions qui ont amené le W3C à être envahi par les DRM sont toujours d’actualité et d’autres organisations vont devoir faire face à cette menace dans les années à venir. Nous allons continuer à affiner notre tactique et à nous battre, et nous allons aussi continuer à rendre compte des avancées afin que vous puissiez nous aider. Tout ce que nous demandons est que vous continuiez à être vigilant. Comme on l’a appris au W3C, on ne peut pas le faire sans vous.

Depuis les années 1950 et l’apparition des premiers hackers, l’informatique est porteuse d’un message d’émancipation. Sans ces pionniers, notre dépendance aux grandes firmes technologiques aurait déjà été scellée.

Aujourd’hui, l’avènement de l’Internet des objets remet en question l’autonomisation des utilisateurs en les empêchant de « bidouiller » à leur gré. Pire encore, les modèles économiques apparus ces dernières années remettent même en question la notion de propriété. Les GAFAM et compagnie sont-ils devenus nos nouveaux seigneurs féodaux ?

Une traduction de Framalang : Relec’, Redmood, FranBAG, Ostrogoths, simon, Moutmout, Edgar Lori, Luc, jums, goofy, Piup et trois anonymes

L’Internet des objets nous ramène au Moyen Âge

Par Joshua A. T. Fairfield

Source : The ‘internet of things’ is sending us back to the Middle Ages

Les appareils connectés à Internet sont si courants et si vulnérables que des pirates informatiques ont récemment pénétré dans un casino via… son aquarium ! Le réservoir était équipé de capteurs connectés à Internet qui mesuraient sa température et sa propreté. Les pirates sont entrés dans les capteurs de l’aquarium puis dans l’ordinateur utilisé pour les contrôler, et de là vers d’autres parties du réseau du casino. Les intrus ont ainsi pu envoyer 10 gigaoctets de données quelque part en Finlande.

En observant plus attentivement cet aquarium, on découvre le problème des appareils de « l’Internet des objets » : on ne les contrôle pas vraiment. Et il n’est pas toujours évident de savoir qui tire les ficelles, bien que les concepteurs de logiciels et les annonceurs soient souvent impliqués.

Dans mon livre récent intitulé Owned : Property, Privacy, and the New Digital Serfdom (Se faire avoir : propriété, protection de la vie privée et la nouvelle servitude numérique), je définis les enjeux liés au fait que notre environnement n’a jamais été truffé d’autant de capteurs. Nos aquariums, téléviseurs intelligents, thermostats d’intérieur reliés à Internet, Fitbits (coachs électroniques) et autres téléphones intelligents recueillent constamment des informations sur nous et notre environnement. Ces informations sont précieuses non seulement pour nous, mais aussi pour les gens qui veulent nous vendre des choses. Ils veillent à ce que les appareils connectés soient programmés de manière à ce qu’ils partagent volontiers de l’information…

Prenez, par exemple, Roomba, l’adorable robot aspirateur. Depuis 2015, les modèles haut de gamme ont créé des cartes des habitations de ses utilisateurs, pour mieux les parcourir tout en les nettoyant. Mais comme Reuters et Gizmodo l’ont rapporté récemment, le fabricant de Roomba, iRobot, pourrait envisager de partager ces plans de surface d’habitations privées avec ses partenaires commerciaux.

Les atteintes à la sécurité et à la vie privée sont intégrées

Comme le Roomba, d’autres appareils intelligents peuvent être programmés pour partager nos informations privées avec les annonceurs publicitaires par le biais de canaux dissimulés. Dans un cas bien plus intime que le Roomba, un appareil de massage érotique contrôlable par smartphone, appelé WeVibe, recueillait des informations sur la fréquence, les paramètres et les heures d’utilisation. L’application WeVibe renvoyait ces données à son fabricant, qui a accepté de payer plusieurs millions de dollars dans le cadre d’un litige juridique lorsque des clients s’en sont aperçus et ont contesté cette atteinte à la vie privée.

Ces canaux dissimulés constituent également une grave faille de sécurité. Il fut un temps, le fabricant d’ordinateurs Lenovo, par exemple, vendait ses ordinateurs avec un programme préinstallé appelé Superfish. Le programme avait pour but de permettre à Lenovo — ou aux entreprises ayant payé — d’insérer secrètement des publicités ciblées dans les résultats de recherches web des utilisateurs. La façon dont Lenovo a procédé était carrément dangereuse : l’entreprise a modifié le trafic des navigateurs à l’insu de l’utilisateur, y compris les communications que les utilisateurs croyaient chiffrées, telles que des transactions financières via des connexions sécurisées à des banques ou des boutiques en ligne.

Le problème sous-jacent est celui de la propriété

L’une des principales raisons pour lesquelles nous ne contrôlons pas nos appareils est que les entreprises qui les fabriquent semblent penser que ces appareils leur appartiennent toujours et agissent clairement comme si c’était le cas, même après que nous les avons achetés. Une personne peut acheter une jolie boîte pleine d’électronique qui peut fonctionner comme un smartphone, selon les dires de l’entreprise, mais elle achète une licence limitée à l’utilisation du logiciel installé. Les entreprises déclarent qu’elles sont toujours propriétaires du logiciel et que, comme elles en sont propriétaires, elles peuvent le contrôler. C’est comme si un concessionnaire automobile vendait une voiture, mais revendiquait la propriété du moteur.

Ce genre de disposition anéantit le fondement du concept de propriété matérielle. John Deere a déjà annoncé aux agriculteurs qu’ils ne possèdent pas vraiment leurs tracteurs, mais qu’ils ont, en fait, uniquement le droit d’en utiliser le logiciel — ils ne peuvent donc pas réparer leur propre matériel agricole ni même le confier à un atelier de réparation indépendant. Les agriculteurs s’y opposent, mais il y a peut-être des personnes prêtes à l’accepter, lorsqu’il s’agit de smartphones, souvent achetés avec un plan de paiement échelonné et échangés à la première occasion.

Combien de temps faudra-t-il avant que nous nous rendions compte que ces entreprises essaient d’appliquer les mêmes règles à nos maisons intelligentes, aux téléviseurs intelligents dans nos salons et nos chambres à coucher, à nos toilettes intelligentes et à nos voitures connectées à Internet ?

Un retour à la féodalité ?

La question de savoir qui contrôle la propriété a une longue histoire. Dans le système féodal de l’Europe médiévale, le roi possédait presque tout, et l’accès à la propriété des autres dépendait de leurs relations avec le roi. Les paysans vivaient sur des terres concédées par le roi à un seigneur local, et les ouvriers ne possédaient même pas toujours les outils qu’ils utilisaient pour l’agriculture ou d’autres métiers comme la menuiserie et la forge.

Au fil des siècles, les économies occidentales et les systèmes juridiques ont évolué jusqu’à notre système commercial moderne : les individus et les entreprises privées achètent et vendent souvent eux-mêmes des biens de plein droit, possèdent des terres, des outils et autres objets. Mis à part quelques règles gouvernementales fondamentales comme la protection de l’environnement et la santé publique, la propriété n’est soumise à aucune condition.

Ce système signifie qu’une société automobile ne peut pas m’empêcher de peindre ma voiture d’une teinte rose pétard ou de faire changer l’huile dans le garage automobile de mon choix. Je peux même essayer de modifier ou réparer ma voiture moi-même. Il en va de même pour ma télévision, mon matériel agricole et mon réfrigérateur.

Pourtant, l’expansion de l’Internet des objets semble nous ramener à cet ancien modèle féodal où les gens ne possédaient pas les objets qu’ils utilisaient tous les jours. Dans cette version du XXIe siècle, les entreprises utilisent le droit de la propriété intellectuelle — destiné à protéger les idées — pour contrôler les objets physiques dont les utilisateurs croient être propriétaires.

Mainmise sur la propriété intellectuelle

Mon téléphone est un Samsung Galaxy. Google contrôle le système d’exploitation ainsi que les applications Google Apps qui permettent à un smartphone Android de fonctionner correctement. Google en octroie une licence à Samsung, qui fait sa propre modification de l’interface Android et me concède le droit d’utiliser mon propre téléphone — ou du moins c’est l’argument que Google et Samsung font valoir. Samsung conclut des accords avec de nombreux fournisseurs de logiciels qui veulent prendre mes données pour leur propre usage.

Mais ce modèle est déficient, à mon avis. C’est notre droit de pouvoir réparer nos propres biens. C’est notre droit de pouvoir chasser les annonceurs qui envahissent nos appareils. Nous devons pouvoir fermer les canaux d’information détournés pour les profits des annonceurs, pas simplement parce que nous n’aimons pas être espionnés, mais aussi parce que ces portes dérobées constituent des failles de sécurité, comme le montrent les histoires de Superfish et de l’aquarium piraté. Si nous n’avons pas le droit de contrôler nos propres biens, nous ne les possédons pas vraiment. Nous ne sommes que des paysans numériques, utilisant les objets que nous avons achetés et payés au gré des caprices de notre seigneur numérique.

Même si les choses ont l’air sombres en ce moment, il y a de l’espoir. Ces problèmes deviennent rapidement des cauchemars en matière de relations publiques pour les entreprises concernées. Et il y a un appui bipartite important en faveur de projets de loi sur le droit à la réparation qui restaurent certains droits de propriété pour les consommateurs.

Ces dernières années, des progrès ont été réalisés dans la reconquête de la propriété des mains de magnats en puissance du numérique. Ce qui importe, c’est que nous identifiions et refusions ce que ces entreprises essaient de faire, que nous achetions en conséquence, que nous exercions vigoureusement notre droit d’utiliser, de réparer et de modifier nos objets intelligents et que nous appuyions les efforts visant à renforcer ces droits. L’idée de propriété est encore puissante dans notre imaginaire culturel, et elle ne mourra pas facilement. Cela nous fournit une opportunité. J’espère que nous saurons la saisir.

L’article qui suit n’est pas une traduction intégrale mais un survol aussi fidèle que possible de la conférence TED effectuée par la sociologue des technologies Zeynep Tufecki. Cette conférence intitulée : « Nous créons une dystopie simplement pour obliger les gens à cliquer sur des publicités »
(We’re building a dystopia just to make people click on ads) est en cours de traduction sur la plateforme Amara préconisée par TED, mais la révision n’étant pas effectuée, il faudra patienter pour en découvrir l’intégralité sous-titrée en français. est maintenant traduite en français \o/

En attendant, voici 4 minutes de lecture qui s’achèvent hélas sur des perspectives assez vagues ou plutôt un peu vastes : il faut tout changer. Du côté de Framasoft, nous proposons de commencer par outiller la société de contribution avec la campagne Contributopia… car dégoogliser ne suffira pas !

Mettez un peu à jour vos contre-modèles, demande Zeynep : oubliez les références aux menaces de Terminator et du 1984 d’Orwell, ces dystopies ne sont pas adaptées à notre débutant XXI^e siècle.

Ce qui est à craindre aujourd’hui, car c’est déjà là, c’est plutôt comment ceux qui détiennent le pouvoir utilisent et vont utiliser l’intelligence artificielle pour exercer sur nous des formes de contrôle nouvelles et malheureusement peu détectables. Les technologies qui menacent notre liberté et notre jardin secret (celui de notre bulle d’intimité absolue) sont développées par des entreprises-léviathans qui le font d’abord pour vendre nos données et notre attention aux GAFAM (Tristan Nitot, dans sa veille attentive, signale qu’on les appelle les frightful five, les 5 qui font peur, aux États-Unis). Zeynep ajoute d’ailleurs Alibaba et Tencent. D’autres à venir sont sur les rangs, peut-on facilement concevoir.

Ne pas se figurer que c’est seulement l’étape suivante qui prolonge la publicité en ligne, c’est au contraire un véritable saut vers une autre catégorie « un monde différent » à la fois exaltant par son potentiel extraordinaire mais aussi terriblement dangereux.

Voyons un peu la mécanique de la publicité. Dans le monde physique, les friandises à portée des enfants au passage en caisse de supermarché sont un procédé d’incitation efficace, mais dont la portée est limitée. Dans le monde numérique, ce que Zeynep appelle l’architecture de la persuasion est à l’échelle de plusieurs milliards de consommateurs potentiels. Qui plus est, l’intelligence artificielle peut cibler chacun distinctement et envoyer sur l’écran de son smartphone (on devrait dire spyphone, non ?) un message incitatif qui ne sera vu que par chacun et le ciblera selon ses points faibles identifiés par algorithmes.

Prenons un exemple : quand hier l’on voulait vendre des billets d’avion pour Las Vegas, on cherchait la tranche d’âge idéale et la carte de crédit bien garnie. Aujourd’hui, les mégadonnées et l’apprentissage machine (machine learning) s’appuient sur tout ce que Facebook peut avoir collecté sur vous à travers messages, photos, « likes », même sur les textes qu’on a commencés à saisir au clavier et qu’on a ensuite effacés, etc. Tout est analysé en permanence, complété avec ce que fournissent des courtiers en données.

Les algos d’apprentissage, comme leur nom l’indique, apprennent ainsi non seulement votre profil personnel mais également, face à un nouveau compte, à quel type déjà existant on peut le rapprocher. Pour reprendre l’exemple, ils peuvent deviner très vite si telle ou telle personne est susceptible d’acheter un billet pour un séjour à Las Vegas.

Vous pensez que ce n’est pas très grave si on nous propose un billet pour Vegas.

Le problème n’est pas là.
Le problème c’est que les algorithmes complexes à l’œuvre deviennent opaques pour tout le monde, y compris les programmeurs, même s’ils ont accès aux données qui sont généralement propriétaires donc inaccessibles.

« Comme si nous cessions de programmer pour laisser se développer une forme d’intelligence que nous ne comprenons pas véritablement. Et tout cela marche seulement s’il existe une énorme quantité de données, donc ils encouragent une surveillance étendue : pour que les algos de machine learning puissent opérer. Voilà pourquoi Facebook veut absolument collecter le plus de données possible sur vous. Les algos fonctionneront bien mieux »

Que se passerait-il, continue Zeynep avec l’exemple de Las Vegas, si les algos pouvaient repérer les gens bipolaires, soumis à des phases de dépenses compulsives et donc bons clients pour Vegas, capitale du jeu d’argent ? Eh bien un chercheur qui a contacté Zeynep a démontré que les algos pouvaient détecter les profils à risques psychologiques avec les médias sociaux avant que des symptômes cliniques ne se manifestent…
Les outils de détection existent et sont accessibles, les entreprises s’en servent et les développent.

L’exemple de YouTube est également très intéressant : nous savons bien, continue Zeynep, que nous sommes incités par un algo à écouter/regarder d’autres vidéos sur la page où se trouve celle que nous avons choisie.

Eh bien en 2016, témoigne Zeynep, j’ai reçu de suggestions par YouTube : comme j’étudiais la campagne électorale en sociologue, je regardais des vidéos des meetings de Trump et YouTube m’a suggéré des vidéos de suprématistes (extrême-droite fascisante aux USA) !
Ce n’est pas seulement un problème de politique. L’algorithme construit une idée du comportement humain, en supposant que nous allons pousser toujours notre curiosité vers davantage d’extrêmes, de manière à nous faire demeurer plus longtemps sur un site pendant que Google vous sert davantage de publicités.
Pire encore, comme l’ont prouvé des expériences faites par ProPublica et BuzzFeed, que ce soit sur Facebook ou avec Google, avec un investissement minime, on peut présenter des messages et profils violemment antisémites à des personnes qui ne sont pas mais pourraient (toujours suivant les algorithmes) devenir antisémites.

L’année dernière, le responsable médias de l’équipe de Trump a révélé qu’ils avaient utilisé de messages « non-publics » de Facebook pour démobiliser les électeurs, les inciter à ne pas voter, en particulier dans des villes à forte population d’Afro-américains. Qu’y avait-il dans ces messages « non-publics » ? On ne le saura pas, Twitter ne le dira pas.

Les algorithmes peuvent donc aussi influencer le comportement des électeurs.

Facebook a fait une expérience en 2010 qui a été divulguée après coup.
Certains ont vu ce message les incitant à voter. Voici la version basique :

et d’autres ont vu cette version (avec les imagettes des contacts qui ont cliqué sur « j’ai voté »)

Ce message n’a été présenté qu’une fois mais 340 000 électeurs de plus ont voté lors de cette élection, selon cette recherche, confirmée par les listes électorales.
En 2012, même expérience, résultats comparables : 270 000 électeurs de plus.
De quoi laisser songeur quand on se souvient que l’élection présidentielle américaine de 2016 s’est décidée à environ 100 000 voix près…

« Si une plate-forme dotée d’un tel pouvoir décide de faire passer les partisans d’un candidat avant les autres, comment le saurions-nous ? »

Les algorithmes peuvent facilement déduire notre appartenance à une communauté ethnique, nos opinions religieuses et politiques, nos traits de personnalité, l’intelligence, la consommation de substances addictives, la séparation parentale, l’âge et le sexe, en se fondant sur les « j’aime » de Facebook. Ces algorithmes peuvent identifier les manifestants même si leurs visages sont partiellement dissimulés, et même l’orientation sexuelle des gens à partir de leurs photos de leur profil de rencontres.
Faut-il rappeler que la Chine utilise déjà la technologie de détection des visages pour identifier et arrêter les personnes ?

Le pire, souligne Zeynep est que

« Nous construisons cette infrastructure de surveillance autoritaire uniquement pour inciter les gens à cliquer sur les publicités. »

Si nous étions dans l’univers terrifiant de 1984 nous aurions peur mais nous saurions de quoi, nous détesterions et pourrions résister. Mais dans ce nouveau monde, si un état nous observe et nous juge, empêche par anticipation les potentiels fauteurs de trouble de s’opposer, manipule individus et masses avec la même facilité, nous n’en saurons rien ou très peu…

« Les mêmes algorithmes que ceux qui nous ont été lancés pour nous rendre plus flexibles en matière de publicité organisent également nos flux d’informations politiques, personnelles et sociales… »

Les dirigeants de Facebook ou Google multiplient les déclarations bien intentionnées pour nous convaincre qu’ils ne nous veulent aucun mal. Mais le problème c’est le business model qu’ils élaborent. Ils se défendent en prétendant que leur pouvoir d’influence est limité, mais de deux choses l’une : ou bien Facebook est un énorme escroquerie et les publicités ne fonctionnent pas sur leur site (et dans ce cas pourquoi des entreprises paieraient-elles pour leur publicité sur Facebook ?), ou bien leur pouvoir d’influence est terriblement préoccupant. C’est soit l’un, soit l’autre. Même chose pour Google évidemment.

Que faire ?
C’est toute la structure et le fonctionnement de notre technologie numérique qu’il faudrait modifier…

« Nous devons faire face au manque de transparence créé par les algorithmes propriétaires, au défi structurel de l’opacité de l’apprentissage machine, à toutes ces données qui sont recueillies à notre sujet. Nous avons une lourde tâche devant nous. Nous devons mobiliser notre technologie, notre créativité et aussi notre pouvoir politique pour construire une intelligence artificielle qui nous soutienne dans nos objectifs humains, mais qui soit aussi limitée par nos valeurs humaines. »

 

« Nous avons besoin d’une économie numérique où nos données et notre attention ne sont pas destinées à la vente aux plus offrants autoritaires ou démagogues. »

 

• voir la vidéo : We’re building a dystopia just to make people click on ads
• une autre conférence de Zeynep avec des sous-titres en français : l’intelligence artificielle rend la morale plus importante.

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 3^e 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 !

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.

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 ? 

– 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…

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.

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.

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 🙂

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

• I. Analyser les individus
• II. Analyser les individus dans la finance, les assurances et la santé
• III. Collecte et utilisation massives de données client
• IV. Les courtiers en données/ et le marché des données personnelles
• V. La surveillance en temps réel des comportements quotidiens
• VI. Relier, faire correspondre et combiner des profils numériques
• VII. Gérer les clients et les comportements : personnalisation et contrôle
• VIII. Dans les mailles du filet : vie quotidienne, données commerciales et analyse du risque
• IX. Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial
• X. Vers une société du contrôle social numérique généralisé ?

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

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

Sociétés d’analyse de la solvabilité

Courtiers en données clients

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.