Frank Karlitschek est un développeur de logiciel libre, un entrepreneur et un militant pour le respect de la vie privée. Il a fondé les projets Nextcloud et ownCloud et il est également impliqué dans plusieurs autres projets de logiciels libres.

Il a publié le Manifeste des données utilisateurs dont nous avons tout récemment publié une traduction et il présente régulièrement des conférences. Il a pris la peine de résumer l’une d’elles qui porte sur les limites des licences libres et open source dans l’environnement numérique d’aujourd’hui.

Source : Open source is more than licenses

Traduction Framalang : swifter, goofy, Julien / Sphinx, Damien , Tykayn, Fabrice, Côme

L’open source, c’est plus que des licences

par Frank Karlitschek

Il y a quelques semaines, j’ai eu l’honneur de prononcer une conférence introductive aux Open Source Awards d’Édimbourg. J’ai décidé d’aborder un sujet dont je voulais parler depuis un bon bout de temps sans en avoir eu l’occasion jusqu’alors. Ma conférence n’a pas été filmée mais plusieurs personnes m’ont demandé d’en faire une synthèse. J’ai donc décidé de prendre un peu de mon temps libre dans un avion pour en faire un résumé dans le billet qui suit.

J’ai commencé à utiliser des ordinateurs et à écrire des logiciels au début des années 80 quand j’avais 10 ans. C’est à la même l’époque que Richard Stallman a écrit les 4 libertés, lancé le projet GNU, fondé la FSF et créé la GPL. Son idée était que les utilisateurs et les développeurs devraient avoir le contrôle de leur propre ordinateur, ce qui nécessite des logiciels libres. À l’époque, l’expérience informatique se résumait à un ordinateur personnel devant vous et, avec un peu de chance, les logiciels libres et open source qui s’y trouvaient.

L’équation était :

(matériel personnel) + (logiciel libre)

= (liberté numérique)

Depuis, le monde de l’informatique a changé et beaucoup évolué. Nous avons à présent accès à Internet partout, nous avons des ordinateurs dans les voitures, les télévisions, les montres et tous les autres appareils de l’Internet des Objets. Nous sommes en pleine révolution du tout mobile. Nous avons le Cloud computing (le fameux « nuage ») où le stockage des données et la puissance informatique sont partagés entre plusieurs Data centers (centre de données) possédés et contrôlés par plusieurs groupes et organisations à travers le monde. Nous avons un système de brevets très fort, les DRM, la signature de code et autres outils de cryptographie, les logiciels devenus des services, du matériel propriétaire, des réseaux sociaux et la puissance de l’effet réseau.

Dans son ensemble, le monde a beaucoup changé depuis les années 80. La majorité de la communauté du logiciel libre et de l’open source continue de se concentrer sur les licences logicielles. Je me demande si nous ne perdons pas une vue d’ensemble en limitant le mouvement du logiciel libre et open source aux seules questions des licences.

Richard Stallman souhaitait contrôler son ordinateur. Voyons la situation sur quelques-unes des grandes questions actuelles sur le contrôle numérique :

Facebook

Ces derniers temps, Facebook est sous le feu de nombreuses critiques : que ce soit les innombrables atteintes à la vie privée des utilisateurs, l’implication dans le truquage d’élections, le déclenchement d’un génocide en Birmanie, l’affaiblissement de la démocratie et beaucoup d’autres faits. Voyons si le logiciel libre pourrait résoudre ce problème :

Si Facebook publiait demain son code comme un logiciel libre et open source, notre communauté serait aux anges. Nous avons gagné ! Mais cela résoudrait-il pour autant un seul de ces problèmes ? Je ne peux pas exécuter Facebook sur mon ordinateur car je n’ai pas une grappe de serveurs Facebook. Quand bien même j’y arriverais, je serais bien isolé en étant le seul utilisateur. Donc le logiciel libre est important et génial mais il ne fournit pas de liberté ni de contrôle aux utilisateurs dans le cas de Facebook. Il faut plus que des licences libres.

Microsoft

J’entends de nombreuses personnes de la communauté du logiciel libre et open source se faire les chantres d’un Microsoft qui serait désormais respectable. Microsoft a changé sous la direction de son dernier PDG et ce n’est plus l’Empire du Mal. Ils intègrent désormais un noyau Linux dans Windows 10 et fournissent de nombreux outils libres et open source dans leurs conteneurs Linux sur le cloud Azure. Je pense qu’il s’agit là d’un véritable pas dans la bonne direction mais leurs solutions cloud bénéficient toujours de l’emprise la plus importante pour un éditeur : Windows 10 n’est pas gratuit et ne vous laisse pas de liberté. En réalité, aucun modèle économique open source n’est présent chez eux. Ils ne font qu’utiliser Linux et l’open source. Donc le fait que davantage de logiciels de l’écosystème Microsoft soient disponibles sous des licences libres ne donne pas pour autant davantage de libertés aux utilisateurs.

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une nouvelle technologie importante qui peut être utilisée pour beaucoup de choses, qui vont de la reconnaissance d’images à celle de la voix en passant par les voitures autonomes. Ce qui est intéressant, c’est que le matériel et le logiciel seuls sont inutiles. Pour que l’apprentissage fonctionne, il faut des données pour ajuster l’algorithme. Ces données sont souvent l’ingrédient secret et très précieux nécessaire à une utilisation efficace de l’apprentissage automatique. Plus concrètement, si demain Tesla décidait de publier tous ses logiciels en tant que logiciels libres et que vous achetiez une Tesla pour avoir accès au matériel, vous ne seriez toujours pas en mesure d’étudier, de construire et d’améliorer la fonctionnalité de la voiture autonome. Vous auriez besoin des millions d’heures d’enregistrement vidéo et de données de conducteur pour rendre efficace votre réseau de neurones. En somme, le logiciel libre seul ne suffit pas à donner le contrôle aux utilisateurs.

5G

Le monde occidental débat beaucoup de la confiance à accorder à l’infrastructure de la 5G. Que savons-nous de la présence de portes dérobées dans les antennes-relais si elles sont achetées à Huawei ou à d’autres entreprises chinoises ? La communauté du logiciel libre et open source répond qu’il faudrait que le logiciel soit distribué sous une licence libre. Mais pouvons-nous vraiment vérifier que le code qui s’exécute sur cette infrastructure est le même que le code source mis à disposition ? Il faudrait pour cela avoir des compilations reproductibles, accéder aux clés de signature et de chiffrement du code ; l’infrastructure devrait récupérer les mises à jour logicielles depuis notre serveur de mise à jour et pas depuis celui du fabricant. La licence logicielle est importante mais elle ne vous donne pas un contrôle total et la pleine liberté.

Android

Android est un système d’exploitation mobile très populaire au sein de la communauté du logiciel libre. En effet, ce système est distribué sous une licence libre. Je connais de nombreux militants libristes qui utilisent une version personnalisée d’Android sur leur téléphone et n’installent que des logiciels libres depuis des plateformes telles que F-Droid. Malheureusement, 99 % des utilisateurs lambda ne bénéficient pas de ces libertés car leur téléphone ne peut pas être déverrouillé, car ils n’ont pas les connaissances techniques pour le faire ou car ils utilisent des logiciels uniquement disponibles sur le PlayStore de Google. Les utilisateurs sont piégés dans le monopole du fournisseur. Ainsi, le fait que le cœur d’Android est un logiciel libre ne donne pas réellement de liberté à 99 % de ses utilisateurs.

Finalement, quelle conclusion ?

Je pense que la communauté du logiciel libre et open source concernée par les 4 libertés de Stallman, le contrôle de sa vie numérique et la liberté des utilisateurs, doit étendre son champ d’action. Les licences libres sont nécessaires mais elles sont loin d’être encore suffisantes pour préserver la liberté des utilisateurs et leur garantir un contrôle de leur vie numérique.

La recette (matériel personnel) + (logiciel libre) = (liberté numérique) n’est plus valide.

Il faut davantage d’ingrédients. J’espère que la communauté du logiciel libre peut se réformer et le fera, pour traiter davantage de problématiques que les seules licences. Plus que jamais, le monde a besoin de personnes qui se battent pour les droits numériques et les libertés des utilisateurs.

 

 

Le User Data Manifesto a été initié par Frank Karlitschek un militant du logiciel libre qui a fondé Nextcloud et Owncloud et participé à d’autres projets open source.
La source de cette traduction française figure sur ce dépôt Github, la dernière traduction que je reprends ici avec quelques modifications mineures date de 2015 et semble essentiellement due à Hugo Roy. Le dernier contributeur en date est Philippe Batailler.

[EDIT] Hugo Roy nous apporte cette précision :
hello – la traduction est bien de moi, mais le texte en anglais aussi 😉 la version actuelle du manifeste est une œuvre collaborative avec Frank et @jancborchardt

À la lecture on est frappé de la pertinence des propositions, cependant malgré quelques avancées du côté des directives de l’Union européenne, certains droits revendiqués ici sont encore à conquérir ! Et après 4 ans il faudrait peut-être ajouter d’autres éléments à ce manifeste : le droit d’échapper au pistage publicitaire, le droit d’anonymiser vraiment sa navigation, le droit de ne pas fournir ses données biométriques etc.

Mais c’est plutôt à vous de dire ce qui manque ou est à modifier dans ce manifeste pour qu’il soit solidement inscrit dans les lois et les usages. Comme toujours, le commentaires sont ouverts et modérés.

Manifeste des données utilisateur

Ce manifeste a pour but de définir les droits fondamentaux des utilisateurs sur leurs données à l’ère d’Internet. Chacun devrait être libre sans avoir à faire allégeance aux fournisseurs de service.

 

Par données utilisateur, on entend les données envoyées par un utilisateur ou une utilisatrice pour son propre usage.

Par exemple, les données utilisateur comprennent :

• les fichiers qu’un utilisateur ou qu’une utilisatrice synchronise entre plusieurs appareils ou qu’il ou elle partage avec un⋅e proche
• une bibliothèque d’albums photos, de livres ou d’autres fichiers qu’un utilisateur envoie depuis son appareil afin de pouvoir lire, voir, et modifier tout cela en ligne
• les données générées par un appareil de l’utilisateur (comme un thermostat ou une montre connectée) et envoyées vers un serveur
• les requêtes d’un utilisateur à un moteur de recherche, si de telles requêtes sont enregistrées comme telles

 

Ainsi, les utilisateurs devraient pouvoir…

1. Maîtriser leur accès à leurs données

Les données explicitement et volontairement envoyées par une utilisatrice devraient être sous la pleine maîtrise de l’utilisatrice. Les utilisateurs devraient être capables de décider à qui accorder un accès direct à leurs données et avec quelles permissions et licences cet accès devrait être accordé.

Lorsque les utilisateurs maîtrisent l’accès aux données qu’ils envoient, les données censées restées privées ou partagées à un cercle restreint ne devraient pas être rendues accessibles au fournisseur du service, ni divulguées aux États.

Cela implique que le droit d’utiliser le chiffrement ne devrait jamais être bafoué.

Cela implique également que lorsque des utilisateurs n’ont pas la pleine maîtrise sur l’envoi de leurs données (par exemple s’ils n’utilisent pas le chiffrement avant l’envoi) un fournisseur de service ne doit pas :

• forcer les utilisateurs à divulguer des données privées (ce qui inclut la correspondance privée) pour eux, ni
• imposer des conditions de licence (ex. : de droit d’auteur ou d’exploitation des données personnelles) qui vont au-delà de ce qui est nécessaire pour l’objectif du service.

Lorsque les utilisateurs rendent des données accessibles à d’autres, qu’il s’agisse d’un groupe de gens restreint ou d’un groupe plus large, ils devraient pouvoir décider sous quelles permissions l’accès à leurs données est autorisé. Cependant, ce droit n’est pas absolu et ne devrait pas empiéter sur le droit des tierces personnes à utiliser et exploiter ces données une fois qu’elles leur ont été rendues accessibles. Qui plus est, cela ne signifie pas que les utilisateurs devraient avoir le droit d’imposer des restrictions injustes à d’autres personnes. Dans tous les cas, les systèmes techniques ne doivent pas être conçus pour faire appliquer de telles restrictions (par exemple avec des DRM).

Les données reçues, générées ou collectées à partir de l’activité des utilisateurs dans l’utilisation du service (ex. : les métadonnées ou les données du graphe social) devraient leur être rendues accessibles et être également sous leur maîtrise. Si cette maîtrise n’est pas possible, alors ce type de données devrait être anonyme ou bien ne pas être stockée pour une période plus longue que nécessaire.

Certains services permettent aux utilisateurs de soumettre des données avec l’intention de les rendre publiquement accessibles à toutes et à tous. Y compris dans ces cas de figure, quelques données utilisateur restent privées (ex. : les métadonnées ou les données du graphe social). L’utilisatrice et l’utilisateur devraient pouvoir contrôler aussi ces données.

2. Savoir comment les données sont stockées

Quand les données sont envoyées à un fournisseur de service particulier, les utilisateurs et utilisatrices devraient être informé⋅e⋅s du lieu de stockage des données du fournisseur de service, de la durée, de la juridiction dans laquelle le fournisseur de service particulier opère et des lois qui s’y appliquent.

Lorsque les utilisateurs utilisent des services centralisés pour envoyer leurs données à un fournisseur de stockage particulier plutôt que de reposer sur des systèmes pair à pair, il est important de savoir où les fournisseurs pourraient stocker ces données car ils pourraient être obligés par les États à divulguer ces données qu’ils ont en leur possession.

Ce point est sans objet si les utilisateurs sont capables de stocker leurs propres données sur leurs appareils (ex. : des serveurs) dans leur environnement personnel et sous leur contrôle direct ou bien s’ils font confiance à des systèmes sans contrôle centralisé (ex. : le pair à pair).

Les utilisateurs ne devraient pas reposer sur des services centralisés. Les systèmes pair à pair et les applications unhosted sont un moyen d’y arriver. À long terme, tous les utilisateurs devraient être capables d’avoir leur propre serveur avec des logiciels libres.

3. Être libres de choisir une plateforme

Les utilisatrices devraient toujours être en mesure d’extraire leurs données d’un service à tout moment sans subir l’enfermement propriétaire.

Les utilisateurs ne devraient pas être bloqués par une solution technique particulière. C’est pourquoi ils devraient toujours être capables de quitter une plateforme et de s’installer ailleurs.

Les formats ouverts sont nécessaires pour garantir cela. Évidemment, sans le code source des programmes utilisés pour les données utilisateurs, cela n’est pas pratique. C’est pourquoi des programmes devraient être distribués sous une licence libre.

Si les utilisateurs ont ces droits, ils ont la maîtrise de leurs données plutôt que d’être sous la coupe des fournisseurs de service.

De nombreux services qui gèrent les données utilisateur à ce jour sont gratuits, mais cela ne signifie pas qu’ils soient libres. Plutôt que de payer avec de l’argent, les utilisateurs font allégeance aux fournisseurs de services pour que ceux-ci puissent exploiter les données utilisateurs (par ex. en les vendant, en offrant des licences ou en construisant des profils pour les annonceurs publicitaires).

Abandonner ainsi la maîtrise de sa vie privée et d’autres droits semble être un acte trivial pour de nombreuses personnes, un faible prix à payer en échange du confort que ces services Internet apportent.

Les fournisseurs de service ont ainsi été obligés de transformer leurs précieux services Internet en systèmes massifs et centralisés de surveillance. Il est crucial que chacun réalise et comprenne cela, puisqu’il s’agit d’une menace importante pour les libertés de l’humanité et le respect de la vie privée de chacun.

Enfin, pour assurer que les données utilisateurs soient sous la maîtrise des utilisateurs, les meilleurs conceptions techniques incluent les systèmes distribués ou pair-à-pair, ainsi que les applications unhosted. Juridiquement, cela signifie que les conditions générales d’utilisation devraient respecter les droits des utilisateurs et leur donner la possibilité d’exercer leurs droits aux données définis dans ce manifeste.

 

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

Facebook  dispose des profils de	1,9 milliards d’utilisateurs de Facebook 1,2 milliards d’utilisateurs de Whatsapp 600 millions d’utilisateurs d’Instagram
Google dispose des profils de	2 milliards  d’utilisateurs d’Android + d’un milliard  d’utilisateurs de Gmail + d’un milliard  d’utilisateurs de Youtube
Apple dispose des profils de	1 milliard d’utilisateurs d’iOS

 

Sociétés d’analyse de la solvabilité

Experian	dispose des données de solvabilité de  918 millions de personnes dispose des données marketing de 700 millions de personnes a un “aperçu” sur 2,3 milliards de personnes
Equifax	dispose des données de 820 millions de personnes et d’1 milliard d’appareils
TransUnion	dispose des données d’1 milliard de personnes

 

Courtiers en données clients

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

 

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

Les courtiers en données et le marché des données personnelles

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

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

Quelques exemples de données clients fournies par Acxiom et Oracle

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

Le chant des sirènes de la bonne conscience est hypnotique, et rares sont ceux qui n’ont jamais cédé à la tentation de signer des pétitions en ligne… Surtout quand il s’agit de ces « bonnes causes » qui font appel à nos réactions citoyennes et humanistes, à nos convictions les mieux ancrées ou bien sûr à notre indignation, notre compassion… Bref, dès qu’il nous semble possible d’avoir une action sur le monde avec un simple clic, nous signons des pétitions. Il ne nous semble pas trop grave de fournir notre adresse mail pour vérifier la validité de notre « signature ». Mais c’est alors que des plateformes comme Change.org font de notre profil leur profit…

Voilà ce que dénonce, chiffres à l’appui, la journaliste de l’Espresso Stefania Maurizi. Active entre autres dans la publication en Italie des documents de Wikileaks et de Snowden, elle met ici en lumière ce qui est d’habitude laissé en coulisses : comment Change.org monétise nos données les plus sensibles.

Dans le cadre de notre campagne Dégooglisons, nous sommes sensibles à ce dévoilement, c’est un argument de plus pour vous proposer prochainement un Framapétitions, un outil de création de pétitions libre et open source, respectueux de vos données personnelles…

 

Voilà comment Change.org vend nos adresses électroniques

par Stefania Maurizi

Article original paru dans L’Espresso : Così Change.org vende le nostre email

Traduction Framalang : Marie-Odile, Vincent, goofy, Lyn.

L’Espresso a obtenu les tarifs de l’entreprise (de 1,50 euro à 85 centimes) et a contacté certains clients. Entre les réponses embarrassées et les reconnaissances du bout des lèvres, nous avons étudié l’activité de l’« Amazon des pétitions en ligne ». Elle manipule des données extrêmement sensibles telles que les opinions politiques et fait l’objet en Allemagne d’une enquête sur le respect de la vie privée.

On l’a appelée le « Google de la politique moderne ». Change.org, la plateforme populaire pour lancer des pétitions sur les questions politiques et sociales, est un géant qui compte cent cinquante millions d’utilisateurs à travers le monde et ce nombre augmente d’un million chaque semaine : un événement comme le Brexit a déclenché à lui seul 400 pétitions. En Italie, où elle a débarqué il y a quatre ans, Change.org a atteint cinq millions d’utilisateurs. Depuis la pétition lancée par Ilaria Cucchi pour demander l’approbation d’une loi sur la torture, qui a jusqu’à présent recueilli plus de 232 000 signatures, jusqu’à celle sur le référendum constitutionnel, que celui qui n’a jamais apposé une signature sur Change.org dans l’espoir de faire pression sur telle ou telle institution pour changer les choses lève la main. Au 21^e siècle, la participation démocratique va inévitablement vers les plateformes en ligne. Et en effet on ne manque pas d’exemples dans lesquels ces pétitions ont vraiment déclenché des changements.

Il suffit de quelques clics : tout le monde peut lancer une pétition et tout le monde peut la signer. Mais il y a un problème :  combien de personnes se rendent-elles compte que les données personnelles qu’elles confient à la plateforme en signant les soi-disant « pétitions sponsorisées » — celles qui sont lancées par les utilisateurs qui paient pour les promouvoir (https://www.change.org/advertise) — seront en fait vendues et utilisées pour les profiler ? La question est cruciale, car ce sont des données très sensibles, vu qu’elles concernent des opinions politiques et sociales.

L’Espresso est en mesure de révéler les tarifs que Change.org applique à ceux qui lancent des pétitions sponsorisées : des ONG aux partis politiques qui payent pour obtenir les adresses électroniques des signataires. Les prix vont de un 1,5 € par adresse électronique, si le client en achète moins de dix mille, jusqu’à 85 centimes pour un nombre supérieur à cinq cent mille. Notre journal a aussi demandé à certaines des ONG clientes de Change.org s’il est vrai qu’elles acquièrent les adresses électroniques des signataires. Certaines ont répondu de façon trop évasive pour ne pas susciter d’interrogations. D’autres, comme Oxfam, ont été honnêtes et l’ont confirmé.

Pour Change.org, voici combien vaut votre adresse électronique

 

Beaucoup croient que Change.org est une association sans but lucratif, animée d’idéaux progressistes. En réalité, c’est une véritable entreprise, Change.org Inc, créée dans le Delaware, un paradis fiscal américain, dont le quartier général est à San Francisco, au cœur de cette Silicon Valley où les données ont remplacé le pétrole. Et c’est vrai qu’elle permet à n’importe qui de lancer gratuitement des pétitions et remplit une fonction sociale : permettre jusqu’au dernier sans domicile fixe de s’exprimer. Mais elle réalise des profits avec les pétitions sponsorisées, là où le client paie pour réussir à contacter ceux qui seront probablement les plus enclins à signer et à donner de l’argent dans les campagnes de récolte de fonds. Comment fait Change.org pour le savoir ? Chaque fois que nous souscrivons à un appel, elle accumule des informations sur nous et nous profile. Et comme l’a expliqué clairement la revue américaine Wired : « si vous avez signé une pétition sur les droits des animaux, l’entreprise sait que vous avez une probabilité 2,29 fois supérieure d’en signer une sur la justice. Et si vous avez signé une pétition sur la justice, vous avez une probabilité 6,3 fois supérieure d’en signer une sur la justice économique, 4,4 d’en signer une sur les droits des immigrés et 4 fois d’en signer une autre encore sur l’éducation. »

Celui qui souscrit à une pétition devrait d’abord lire soigneusement les règles relatives à la vie privée, mais combien le font et combien comprennent réellement que, lorsqu’ils signent une pétition sponsorisée, il suffit qu’ils laissent cochée la mention « Tenez-moi informé de cette pétition » pour que leur adresse électronique soit vendue par Change.org à ses clients qui ont payé pour cela ? Ce n’est pas seulement les tarifs obtenus par L’Espresso qui nous confirment la vente des adresses électroniques, c’est aussi Oxfam, une des rares ONG qui a répondu de façon complètement transparente à nos questions : « c’est seulement au moment où les signataires indiquent qu’ils soutiennent Oxfam qu’il nous est demandé de payer Change.org pour leurs adresses », nous explique l’organisation.

Nous avons demandé ce que signifiait exactement « les signataires ont indiqué vouloir soutenir Oxfam », l’ONG nous a répondu en montrant la case cochée par le signataire, par laquelle il demande à rester informé de la pétition. Interpellée par L’Espresso, l’entreprise Change.org n’a pas démenti les tarifs. De plus elle a confirmé qu’ « ils varient selon le client en fonction du volume de ses achats » ; comme l’a expliqué John Coventry, responsable des Relations publiques de Change.org, une fois que le signataire a choisi de cocher la case, ou l’a laissée cochée, son adresse électronique est transmise à l’organisation qui a lancé la pétition sponsorisée. Coventry est convaincu que la plupart des personnes qui choisissent cette option se rendent compte qu’elles recevront des messages de l’organisation. En d’autres termes, les signataires donnent leur consentement.

 

 

Depuis longtemps, Thilo Weichert, ex-commissaire pour la protection des données du Land allemand de Schleswig-Holstein, accuse l’entreprise de violation de la loi allemande en matière de confidentialité. Weichert explique à l’Espresso que la transparence de Change.org laisse beaucoup à désirer : « ils ne fournissent aucune information fiable sur la façon dont ils traitent les données ». Et quand nous lui faisons observer que ceux qui ont signé ces pétitions ont accepté la politique de confidentialité et ont donc donné leur consentement en toute conscience, Thilo répond que la question du consentement ne résout pas le problème, parce que si une pratique viole la loi allemande sur la protection des données, l’entreprise ne peut pas arguer du consentement des utilisateurs. En d’autres termes, il n’existe pas de consentement éclairé qui rende légal le fait d’enfreindre la loi.

Suite aux accusations de Thilo Weichert, la Commission pour la protection des données de Berlin a ouvert sur Change.org une enquête qui est toujours en cours, comme nous l’a confirmé la porte-parole de la Commission, Anja-Maria Gardain. Et en avril, l’organisation « Digitalcourage », qui en Allemagne organise le « Big Brother Award » a justement décerné ce prix négatif à Change.org. « Elle vise à devenir ce qu’est Amazon pour les livres, elle veut être la plus grande plateforme pour toutes les campagnes politiques » nous dit Tangens Rena de Digitalcourage. Elle explique comment l’entreprise s’est montrée réfractaire aux remarques de spécialistes comme Weichert : par exemple en novembre dernier, celui-ci a fait observer à Change.org que le Safe Harbour auquel se réfère l’entreprise pour sa politique de confidentialité n’est plus en vigueur, puisqu’il a été déclaré invalide par la Cour européenne de justice suite aux révélations d’Edward Snowden. Selon Tangens, « une entreprise comme Change.org aurait dû être en mesure de procéder à une modification pour ce genre de choses. »

L’experte de DigitalCourage ajoute qu’il existe en Allemagne des plateformes autres que Change.org, du type Campact.de : « elles ne sont pas parfaites » précise-t-elle, « et nous les avons également critiquées, mais au moins elles se sont montrées ouvertes au dialogue et à la possibilité d’opérer des modifications ». Bien sûr, pour les concurrents de Change.org, il n’est pas facile de rivaliser avec un géant d’une telle envergure et le défi est presque impossible à relever pour ceux qui choisissent de ne pas vendre les données des utilisateurs. Comment peuvent-ils rester sur le marché s’ils ne monétisent pas la seule denrée dont ils disposent : les données ?

Pour Rena Tagens l’ambition de l’entreprise Change.org, qui est de devenir l’Amazon de la pétition politique et sociale, l’a incitée à s’éloigner de ses tendances progressistes initiales et à accepter des clients et des utilisateurs dont les initiatives sont douteuses. On trouve aussi sur la plateforme des pétitions qui demandent d’autoriser le port d’armes à la Convention républicaine du 18 juillet, aux USA. Et certains l’accusent de faire de l’astroturfing, une pratique qui consiste à lancer une initiative politique en dissimulant qui est derrière, de façon à faire croire qu’elle vient de la base. Avec l’Espresso, Weichert et Tangens soulignent tous les deux que « le problème est que les données qui sont récoltées sont vraiment des données sensibles et que Change.org est située aux Etats-Unis », si bien que les données sont soumises à la surveillance des agences gouvernementales américaines, de la NSA à la CIA, comme l’ont confirmé les fichiers révélés par Snowden.

Mais Rena Tangens et Thilo Weichert, bien que tous deux critiques envers les pratiques de Change.org, soulignent qu’il est important de ne pas jeter le bébé avec l’eau du bain, car ils ne visent pas à détruire l’existence de ces plateformes : « Je crois qu’il est important qu’elles existent pour la participation démocratique, dit Thilo Weichert, mais elles doivent protéger les données ».

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Mise à jour du 22 juillet : la traduction de cet article a entraîné une réaction officielle de Change.org France sur leur page Facebook, suite auquel nous leur avons bien évidemment proposé de venir s’exprimer en commentaire sur le blog. Ils ont (sympathiquement) accepté. Nous vous encourageons donc à prendre connaissance de leur réponse, ainsi que les commentaires qui le suivent, afin de poursuivre le débat.

Nous avons tous conscience, pour peu que nous prenions un peu de recul, que nos usages et nos mœurs ont considérablement changé dans les 20 dernières années. Nous en attribuons la cause à l’omniprésence des technologies numériques que nous avons massivement adoptées, du moins dans notre partie du monde.

Cependant ce n’est pas seulement notre manière de communiquer, vivre, travailler, aimer… qui ont complètement changé, c’est aussi notre manière d’être nous-mêmes, ou plutôt : la façon dont notre être apparaît aux yeux du monde numérique désormais.

Lorsque ce monde numérique est quasi entièrement sous la coupe des entreprises de la Silicon Valley et sous la surveillance des gouvernements, nous sommes asservis à une nouvelle féodalité, et plus vraiment dans une démocratie.

C’est ce qu’expose Aral Balkan dans le billet qui suit.

Aral Balkan est le fondateur et principal créateur de Ind.ie, il a déménagé son entreprise aux Pays-Bas l’an dernier lorsqu’il a vu que le nouveau gouvernement britannique voulait accentuer la surveillance de masse et imposer des backdoors, ces portes dérobées dans le code qui permettent les intrusions dans les données confidentielles.

La nature du « soi » à l’ère numérique

Article original sur le blog d’Aral Balkan : https://ar.al/notes/the-nature-of-the-self-in-the-digital-age/

Traduction Framalang : Piup, roptat, line, goofy, Penguin 

3 Mars 2016 – Cet article repose sur une conférence que j’ai donnée au Bucerius Lab à Hambourg le mois dernier et qui s’intitulait : « Émancipation numérique : la propriété de soi à l’ère numérique ».

La nature de la technologie moderne

Votre téléviseur intelligent, la montre à votre poignet, la nouvelle poupée Barbie de votre enfant et la voiture que vous conduisez (c’est plutôt elle qui vous conduit, non ?) ont une chose en commun : tous ces objets fonctionnent en collectant des données — vos informations personnelles — sur vous, vos amis, et votre famille.

Bien que cela puisse sembler effrayant en soi, le vrai problème n’est pas là.

La technologie moderne fonctionne en moissonnant une profusion de données (souvent personnelles). Il s’agit simplement d’une réalité de la vie. On ne la changera pas.

La question cruciale est la suivante : qui possède et contrôle les données vous concernant et les mécanismes par lesquels elles sont recueillies, analysées, et transformées en services utiles ?

Si la réponse à cette question était « c’est moi » alors notre problème serait résolu. Dans ce monde idéal, grâce aux capacités de la technologie, les individus disposant de davantage d’informations sur eux-mêmes et sur le monde qui les entoure pourraient traduire ces informations en superpouvoirs.

Malheureusement, nous ne vivons pas dans ce monde.

Aujourd’hui, la réponse à notre question, c’est que les sociétés multinationales comme Google et Facebook possèdent et contrôlent à la fois vos données personnelles, les moyens de les collecter, de les analyser et d’en faire de l’argent.

Aujourd’hui, ce sont les entreprises, et non les individus, qui  possèdent et contrôlent nos données et la technologie. Nous vivons dans une entreprenocratie, pas une démocratie.

Nous voici dans un état socio-techno-économique que Shoshana Zuboff de la Harvard Business School appelle le capitalisme de surveillance (en).

Pour comprendre pourquoi le capitalisme de surveillance est si problématique, nous devons d’abord comprendre deux concepts fondamentaux : la nature du « soi » et la nature des données à l’ère numérique.

La nature du « soi » à l’ère numérique

Selon Steve Krug, l’auteur de Do not Make Me Think (en), une technologie bien conçue devrait jouer le rôle d’un majordome lors de l’interaction avec un être humain. Disons que je veux me souvenir de quelque chose pour plus tard et que j’ai mon smartphone avec moi. La conversation entre nous pourrait donner quelque chose comme ceci :

Moi : majordome, rappelez-moi ça plus tard.

Mon smartphone : bien entendu, monsieur, je viens de le mettre pour vous dans l’application Notes .

Moi : merci

En réalité, avec des technologies comme Siri, vous pouvez avoir dès aujourd’hui exactement ce type de conversation.

Telle est la façon courante de voir notre relation à la technologie : comme une conversation entre deux acteurs. Dans notre cas, entre moi et mon téléphone. Si c’est ainsi que nous voyons la technologie, la surveillance est la capture des signaux entre les deux acteurs. Ce n’est en rien différent de ce que faisait la Stasi, quand elle installait des mouchards dans votre maison et écoutait vos conversations. Ce n’est pas très sympathique, mais la surveillance est ainsi, traditionnellement.

Mais que se passerait-il si telle n’était pas notre relation à la technologie ?

Lorsque je note une idée sur mon smartphone pour m’en souvenir plus tard, est-ce qu’en réalité je ne donne pas une extension à mon esprit, et par là-même une extension à mon « moi » utilisant le smartphone ?

Aujourd’hui, nous sommes des cyborgs. Cela ne veut pas dire que nous nous greffons des implants technologiques, mais que nous étendons nos capacités biologiques avec la technologie. Nous sommes des êtres éclatés, avec des parties de nous-mêmes dispersées dans nos objets quotidiens et augmentées par eux.

Peut-être est-il temps de repousser les frontières du soi pour inclure les technologies au travers desquelles nous nous étendons nous-mêmes.

L’extension des frontières du « soi »

Si nous commençons à percevoir ainsi nos objets quotidiens, pas en tant qu’acteurs séparés, mais comme des extensions de nous-mêmes, alors plusieurs choses deviennent très claires.

Tout d’abord, la surveillance n’est plus la capture de signaux mais une violation du soi. Considérons le litige actuel entre Apple et le FBI, qui veut créer un précédent pour pouvoir accéder au téléphone de n’importe qui. J’ai entendu dire que la requête se rapprochait d’une requête légale pour accéder au contenu d’un coffre-fort (ici lien vers un article en anglais qui explique les véritables enjeux du conflit Apple contre FBI). Rien ne pourrait être aussi éloigné de la vérité. Mon iPhone n’est pas plus un coffre-fort que mon cerveau n’en est un. C’est une partie de moi. Dans ce cas, si on veut rentrer dans mon iPhone, ce qu’on veut vraiment c’est violer ma personne. C’est une attaque contre le soi. Et nous avons déjà un riche corpus de lois et de règlements qui sanctuarisent le soi et les droits des êtres humains.

La surveillance du « soi » est une agression, une violation du soi.

Ensuite, il apparaît clairement que nous n’avons pas besoin d’une nouvelle Déclaration des Droits relative à Internet ou d’une « Magna Carta » du Web ou quoi que ce soit d’aussi absurde : tout ce dont nous avons besoin, c’est d’appliquer la Déclaration Universelle des Droits de l’Homme (les droits de l’homme que nous connaissons) au monde numérique. Il n’existe pas un monde numérique et un monde réel. Il n’y a pas des droits de l’homme et des « droits numériques ». Nous parlons, en fait, d’une même et unique chose.

Enfin, nous commençons à comprendre la nature véritable de ceux qui fouinent dans nos données personnelles et nous pouvons essayer de réglementer efficacement leurs pratiques néfastes.

Mais pour commencer, il nous faut comprendre ce que sont les données.

La nature des données

On entend souvent dire que les données sont des placements profitables. Selon le magazine Wired , elles seraient l’équivalent moderne du pétrole. C’est seulement parce que nous ne comprenons pas la vraie nature des données que nous ne sommes pas choqués par ce genre de comparaison.
Prenons un exemple :

Supposons que j’aie une petite figurine. Si je dispose d’assez de données sur elle, je peux avec une imprimante 3D en créer une copie conforme à l’original. Imaginez maintenant ce que je peux faire si je dispose d’assez de données sur vous-même.

Les données sur un objet, si vous en avez une quantité suffisante, deviennent cet objet.

Les données sur vous, c’est vous.

Les données personnelles ne sont pas le nouveau pétrole. Les données personnelles, ce sont les gens eux-mêmes.

Maintenant, il ne s’agit pas de dire que Google, Facebook et les innombrables start-ups de la Silicon Valley veulent faire votre copie en 3D. Non, bien sûr que non. Ces entreprises veulent simplement vous profiler. Pour vous imiter. Pour en faire du profit.

Le modèle économique du capitalisme de surveillance, celui de Google, Facebook et des innombrables start-ups de la Silicon Valley, c’est de monétiser les êtres humains. Nous savons tous que Facebook et Google font tourner d’énormes « fermes de serveurs ». Vous êtes-vous jamais demandé ce qu’ils peuvent bien cultiver dans ces fermes ? posez-vous la question et vous devriez arriver rapidement à la conclusion que c’est nous qui sommes « cultivés ». Que sont Google et Facebook si ce n’est des fermes industrielles pour cultiver des êtres humains ?

Une ferme de serveurs

Nous les appelons des fermes de serveurs… Vous êtes-vous jamais demandé ce qu’ils peuvent bien cultiver dans ces fermes ?

Si cela vous paraît familier, c’est normal : voilà bien longtemps que nous utilisons diverses variantes de ce modèle économique.

Nous appelons ce business très rentable et pourtant ignoble qui consiste à vendre le corps des humains : « l’esclavage ». Le modèle économique des plus grosses entreprises technologiques consiste à tout monétiser de vous à l’exception de votre corps. Comment appellerons-nous cela ?

Nous avons tout un passif historique honteux de la commercialisation des individus. Aujourd’hui, le modèle économique des industries technologiques principales consiste à vendre tout ce qui vous concerne, tout ce qui fait que vous êtes vous, à l’exception de votre corps. Comment devrions-nous appeler cela ?

Ce n’est pas un problème technologique…

La Silicon Valley est la version moderne du système colonial d’exploitation bâti par la Compagnie des Indes Orientales, mais elle n’est ni assez vulgaire, ni assez stupide pour entraver les individus avec des chaînes en fer. Elle ne veut pas être propriétaire de votre corps, elle se contente d’être propriétaire de votre avatar. Et maintenant, comme nous l’avons déjà vu, plus ces entreprises ont de données sur vous, plus votre avatar est ressemblant, plus elles sont proches d’être votre propriétaire.

Votre avatar n’est pas figé une fois pour toute, c’est quelque chose de vivant, qui respire (grâce à des algorithmes, pas avec des cellules biologiques). Il vit dans les labos de Google, Facebook et il est soumis constamment à des centaines voire des milliers de tests pour être analysé afin de mieux vous comprendre. Certaines de ces expériences, si elles étaient réalisées sur votre personne physique, conduiraient les dirigeants de ces compagnies en prison pour crime contre l’humanité.

Toutes ces informations personnelles et toute la richesse qui en découle appartiennent à des entreprises et par extension (comme Edward Snowden nous l’a montré) sont partagées avec les gouvernements.

Cela crée un très grand déséquilibre entre le pouvoir des individus et celui des entreprises et entre le pouvoir des individus et celui de leur gouvernement.

Si je me promène avec une caméra chez Google Inc., je serai en arrêté. En revanche, Google enregistre ce qui se passe dans un nombre incalculable de foyers grâce aux caméras Nest [NDT : webcam filmant en continu]. Dans le monde du capitalisme de surveillance, ceux qui ont droit au respect de leur vie privée (les individus) en sont… privés, alors que ceux qui devraient être transparents (les entreprises, les gouvernements) en bénéficient.

Quand Mark Zuckerberg déclare que « la vie privée est morte », il parle uniquement de notre vie privée, pas de la sienne. Quand il achète une maison, il achète également les deux maisons mitoyennes. Sa vie privée, celle de Facebook Inc. et la confidentialité de votre gouvernement sont toujours protégées, et même bien protégées.

Si cela ne ressemble pas à de la démocratie, c’est parce que ce n’en est pas. Le capitalisme de surveillance n’est pas compatible avec la démocratie.

Le système dans lequel nous vivons aujourd’hui pourrait être appelé : « entreprenocratie », le régime féodal des entreprises.

Nous vivons dans une époque néo-coloniale régie par des monopoles multinationaux.

Un impérialisme numérique, si vous préférez.

La montée de l’ « entreprenocratie » est la conséquence de décennies de néo-libéralisme incontrôlé et d’idéologie californienne. Elle a conduit le système à un niveau jamais atteint d’inégalités, pour preuve : 62 personnes possèdent autant de richesses que la moitié du monde la plus pauvre (soit 3,5 milliards de personnes). Elle apporte aussi la destruction à grande échelle de notre environnement à travers l’épuisement des ressources et le changement climatique. Pour le dire crûment, c’est une menace mortelle pour notre espèce.

Ce n’est pas un problème technologique.

C’est un problème du capitalisme.

Et la seule réponse possible est une démocratie meilleure et plus forte.

Des technologies alternatives, décentralisées et à divulgation nulle peuvent jouer un rôle important en nous aidant à obtenir de plus grandes libertés publiques et une meilleure démocratie. Mais la technologie n’est pas un remède miracle. Sans changement au niveau de la régulation ou des statuts, ces technologies seront jugées illégales et ceux d’entre nous qui les auront mises en œuvre deviendront les nouveaux Snowden et Manning.

Notre défi est immense : les alternatives que nous créons doivent être pratiques et accessibles. Elles doivent être conçues de manière éthique et être non-coloniales par construction. Ce n’est pas une tâche simple.  Mais ce n’est pas non plus irréalisable. Je le sais car en ce moment je code moi-même ce type de solution, et d’autres aussi.

La pyramide de la création éthique : les produits doivent respecter les droits de l’homme, être utiles, fonctionnels et fiables, tenir compte de l’expérience utilisateur.

Les solutions alternatives doivent être conçues de façon éthique.

La bataille pour nos libertés publiques et pour la démocratie doit être menée avec nos nouveaux objets quotidiens. Selon le résultat nous verrons si nous resterons des serfs soumis à une féodalité numérique ou si nous pouvons être des citoyens libres, renforcés par une technologie qui nous appartiendra et que nous contrôlerons, des individus qui pourront explorer le potentiel de l’espèce humaine jusqu’à l’infini.

Je souhaite travailler à ces lendemains lointains.

Et j’espère que vous aussi.

Copyright © 2003–2016 Aral Balkan. Sauf mention contraire, tous les contenus de mon blog sont sous licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International et tout code publié est sous licence MIT. Photo d’Aral par Christina von Poser.

Bruce Schneier est un spécialiste reconnu de la sécurité informatique auquel nous donnons souvent un écho sur ce blog. Il chronique régulièrement les avancées et les risques de l’Internet des objets dont la montée en puissance semble irrésistible. On peut présager que dans un délai sans doute très rapproché ces objets vont centupler le volume des données collectées sur nous, puisque non seulement ils nous environnent ou vont le faire, mais ils participeront à notre propre construction sensorielle et mentale du monde, jusqu’au plus secret de notre intimité. (1)

La vitesse de développement de ce marché en fait le nouveau Far-west des géants comme Intel, Cisco, Microsoft ou HP, et bien sûr des fabricants d’électronique. L’espoir de profit qui les anime les fait franchir sans scrupules la barrière de la vie privée (2) : non seulement l’implémentation de la sécurité sur ces objets est minime voire inexistante, mais ils sont aussi de parfaits petits espions programmés pour moucharder.

Nous n’échapperons pas plus à l’Internet des objets que nous n’avons échappé à l’ubiquité des smartphones. Faut-il cependant renoncer définitivement à notre vie privée au profit de ces objets intrusifs ? Quelles limites poser et comment ? Au fait, existe-t-il des objets connectés libres et éthiques ?

 

Voici l’Internet des objets qui parlent derrière votre dos

Par Bruce Schneier

Source : The Internet of Things that Talk About You Behind Your Back (cet article a fait l’objet d’une première publication sur Vice Motherboard).

Traduction Framalang : r0u, goofy, teromene, et un anonyme

SilverPush est une startup indienne qui essaie de lister les différents appareils que vous possédez. Elle embarque des sons inaudibles dans des pages web que vous lisez et dans les publicités télévisées que vous regardez. Un logiciel secrètement embarqué dans vos ordinateurs, tablettes, et smartphones récupère ces signaux, et utilise des cookies pour transmettre ces informations à SilverPush. Au final, cette société peut vous pister d’un appareil à l’autre. Elle peut associer les publicités télévisées que vous regardez avec les recherches web que vous effectuez. Elle peut relier ce que vous faites sur votre tablette avec ce que vous faites sur votre ordinateur.

Vos données numériques parlent de vous derrière votre dos, et la plupart du temps, vous ne pouvez pas les arrêter… ni même savoir ce qu’elles disent.
Ce n’est pas nouveau, mais cela empire.

La surveillance est le business model d’Internet, et plus ces sociétés en savent sur les détails intimes de votre vie, plus elles peuvent en tirer profit. Il existe déjà des dizaines de sociétés qui vous espionnent lorsque vous surfez sur Internet, reliant vos comportements sur différents sites et utilisant ces informations pour cibler les publicités. Vous le découvrez quand vous cherchez quelque chose comme des vacances à Hawaï, et que des publicités pour des vacances similaires vous suivent sur tout Internet pendant des semaines. Les sociétés comme Google et Facebook font d’énormes profits en reliant les sujets sur lesquels vous écrivez et qui vous intéressent avec des sociétés qui veulent vous vendre des choses.

Le pistage entre tous les appareils est la dernière obsession des commerciaux sur internet. Vous utilisez probablement plusieurs appareils connectés à Internet : votre ordinateur, votre smartphone, votre tablette, peut-être même votre télévision connectée… et de plus en plus, des appareils connectés comme les thermostats intelligents et consorts. Tous ces appareils vous espionnent, mais ces différents espions ne sont pas reliés les uns aux autres. Les startups comme SilverPush, 4Info, Drawbridge, Flurry et Cross Screen Consultants, ainsi que les mastodontes comme Google, Facebook et Yahoo sont tous en train de tester différentes technologies pour « régler » ce problème.

Les revendeurs sont très intéressés par ces informations. Ils veulent savoir si leur publicité télévisée incite les gens à rechercher leurs produits sur internet. Ils veulent corréler ce que les gens recherchent sur smartphone avec ce qu’ils achètent sur ordinateur. Ils veulent pister les positions des personnes grâce aux capacités de surveillance de leur téléphone, et utiliser cette information pour envoyer des publicités ciblées géographiquement sur leur ordinateur. Ils veulent que les données de surveillance des appareils connectés soient reliées avec tout le reste.
C’est là que l’Internet des objets aggrave le problème. Comme les ordinateurs sont de plus en plus embarqués dans les objets que nous utilisons au quotidien, et pénètrent encore plus d’aspects de nos vies, encore plus de sociétés veulent les utiliser pour nous espionner sans que nous soyons au courant et sans notre consentement.

Techniquement, bien sûr, nous avons donné notre accord. Les accords de licence que nous ne lisons pas mais que nous acceptons légalement quand nous cliquons sans y penser sur « J’accepte », ou lorsque nous ouvrons un colis que nous avons acheté, donnent à toutes ces sociétés les droits légaux de procéder à cette surveillance. Et quand on voit la façon dont les lois sur la vie privée aux États-Unis sont actuellement écrites, ils sont propriétaires de toutes ces données et n’ont pas besoin de nous laisser y accéder.

Nous acceptons toute cette surveillance internet parce que nous n’y pensons pas réellement. S’il y avait des dizaines de personnes provenant d’entreprises publicitaires avec leurs stylos et leurs carnets qui regardent au-dessus de notre épaule lorsqu’on écrit un mail sur Gmail ou tout simplement quand on navigue sur Internet, la plupart d’entre nous s’y opposeraient. Si les sociétés qui fabriquent nos applications sur smartphones nous suivaient réellement toute la journée, ou si les sociétés qui collectent les plaques d’immatriculation pouvaient être vues lorsque nous conduisons, nous exigerions qu’elles arrêtent. Et si nos télévisions, nos ordinateurs et nos appareils mobiles parlaient de nous à voix haute et se coordonnaient d’une manière qu’on peut entendre, nous serions épouvantés.

La commission fédérale du commerce (FTC) est en train d’examiner les technologies de pistage d’un appareil à l’autre, avec la volonté de pouvoir les réguler. Mais si nous nous fions à l’histoire récente, toute résolution prise sera mineure et inefficace pour s’occuper du plus gros du problème.
Nous devons faire mieux. Nous devons avoir un débat sur les implications du pistage entre appareils sur notre vie privée, mais, surtout, nous devons réfléchir à l’éthique du marché de la surveillance. Voulons-nous vraiment que des entreprises connaissent les détails de notre vie, et qu’elles puissent garder ces données éternellement ? Croyons-nous vraiment que nous n’avons pas le droit d’accéder aux données collectées sur nous, de corriger les données erronées, ou de supprimer celles qui sont trop intimes ou embarrassantes ? Au minimum, nous devons mettre des limites sur les données comportementales qui peuvent légalement être récoltées, savoir pour combien de temps, avoir le droit de télécharger les données collectées sur nous, et pouvoir bannir le pistage par des publicités de parties tierces. Le dernier point est crucial : ce sont les entreprises qui nous espionnent de site en site ou d’appareil en appareil qui causent le plus de dommages à notre vie privée.

Le marché de la surveillance d’Internet a moins de 20 ans, et a émergé parce qu’il n’y avait pas de régulation pour limiter son comportement. C’est désormais une industrie puissante, et qui s’étend au-delà des ordinateurs et téléphones, dans tous les aspects de nos vies. Il est grand temps que nous posions des limites sur ce que peuvent dire et faire avec nous dans notre dos depuis longtemps les ordinateurs et les entreprises qui les contrôlent.

 

(1) Un article parmi d’autres pour en savoir plus sur les objets connectés et comment ils altèrent sensiblement notre mode de vie : Objets connectés : allons-nous tous devenir idiots ?

(2) Voici un article très récent sur les espoirs et les craintes qu’on peut éprouver : « Rapport de l’UIT sur Internet des objets : un grand potentiel de le développement mais des risques pour la confidentialité et l’interopérabilité » (source)

Quelques passages (ma traduction) :

L’UIT (Union Internationale des Télécommunications, un organisme qui dépend de l’ONU) a publié aujourd’hui son rapport [pdf] « Exploiter l’internet des objets pour le développement mondial », produite en collaboration avec Cisco Systems.

Les appareils connectés qui communiquent les uns avec les autres et avec les êtres humains pourraient résoudre les grands défis mondiaux et être un vecteur pour le développement mondial(…) Toutefois, des questions demeurent, telles que les stratégies visant à protéger la vie privée, et l’interopérabilité entre les dispositifs et systèmes.

(…) des défis importants persistent, selon le rapport, en particulier le fait que « la même infrastructure qui permet aux gens de créer, stocker et partager des informations peut également mettre en péril leur vie privée et leur sécurité »

« Ces mêmes techniques peuvent être utilisées pour la surveillance, qu’elle soit ciblée ou à grande échelle », dit le rapport.