Filmés et géolocalisés, nos déplacements n’échappent pas à la surveillance. Même quand nous flânons dans une boutique physique, notre parcours est enregistré.

Voici déjà le 12^e article de la série écrite par Rick Falkvinge. Le fondateur du Parti Pirate suédois s’inquiète aujourd’hui la fin de l’anonymat dans nos achats en raison des moyens électroniques de paiement.

Le fil directeur de la série de ces 21 articles, comme on peut le voir clairement dans les épisodes précédents que nous vous avons déjà livrés, c’est la perte de certaines libertés dont nous disposions encore assez récemment, avant que le passage au tout-numérique ne nous en prive.

Nos parents achetaient des objets sans être pistés, leurs pas en boutique n’étaient pas enregistrés

Source : Rick Falkvinge sur privateinternetaccess.com

Traduction Framalang : goofy, draenog, Moutmout, xi + 2 anonymes

Dans le dernier article, nous nous sommes concentrés sur la façon dont les personnes sont pistées aujourd’hui lorsqu’elles utilisent des cartes bancaires plutôt que du liquide. Mais peu de gens remarquent qu’aujourd’hui, nous sommes également suivis à la trace même si nous utilisons du liquide.

Peu de gens font attention au petit signe (en) sur la porte tambour de l’aéroport d’Amsterdam-Schiphol. Il indique que chacune des personnes dans l’aéroport est suivie par Bluetooth et Wi-Fi.

Ce qui caractérise l’aéroport d’Amsterdam-Schiphol n’est pas le fait que le moindre pas des gens dans une zone commerciale y soit pisté (à des fins commerciales, pas pour la sécurité.) Non, ce qui différencie l’aéroport d’Amsterdam-Schiphol, c’est que les personnes en sont informées. Les Pays-Bas ont tendance à prendre la vie privée au sérieux, comme l’Allemagne, et pour la même raison (en).

Les balises de localisation sont devenues quasiment un standard dans les plus grandes zones commerciales. Elles envoient un signal à votre téléphone par Wi-Fi et par Bluetooth, et par triangulation, en utilisant la force du signal, un réseau de balises est capable de déterminer les déplacements de chaque individu en temps réel avec une précision inférieure à la longueur d’un pas. Tout ceci est utilisé pour « optimiser la vente » – en d’autres termes, trouver des façons de piéger le cerveau des gens pour qu’ils dépensent des ressources qu’ils n’auraient sinon pas dépensées. Notre propre perte de vie privée est utilisée contre nous, comme à chaque fois.

Où est-ce que les gens s’arrêtent un moment, qu’est-ce qui attire leur attention, qu’est-ce qui n’attire pas leur attention, qu’est-ce qui constitue un obstacle pour réaliser plus de ventes ?

Ce sont des questions légitimes. Cependant, retirer aux gens leur vie privée afin de répondre à ces questions n’est pas une méthode légitime pour y répondre.

Ce type de suivi individuel de masse a même été déployé à l’échelle de villes entières, ce qui s’est passé dans le silence le plus total jusqu’à ce que le Bureau de Vigilance pour la Vie Privée d’un gouvernement lointain sonne l’alarme. La ville de Västerås a obtenu le feu vert pour poursuivre le pistage une fois quelques critères de pure forme atteints.

Oui, le déploiement à l’échelle d’une ville de ce type de pistage dans au moins une petite ville d’un coin reculé du monde (Västerås, en Suède) est documenté. Maintenant que le Bureau de Vigilance pour la Vie Privée gouvernemental a haussé les épaules et dit « mouais, qu’importe », ne croyez pas que ça restera confiné à la petite ville de Västerås. Rectification, mauvais temps verbal : ne croyez pas que ce c’est resté qu’à Västerås, où le feu vert a été obtenu il y a trois ans.

Nos parents analogiques avaient le pouvoir de marcher sans être pistés dans la ville et dans la rue de leur choix, sans que cela soit utilisé ou retenu contre eux. Il n’est pas déraisonnable que nos enfants numériques aient le même pouvoir.

Il y a une autre façon d’acheter des choses avec du liquide qui permet d’éviter ce type de pistage, c’est le paiement comptant à la livraison à votre domicile lors de l’achat en ligne ou par téléphone. Dans ce cas, votre achat est aussi consigné et enregistré, simplement dans un autre type de système.

Tout ceci n’est pas seulement utilisé contre le citoyen ordinaire à des fins commerciales, évidemment. C’est utilisé contre le citoyen ordinaire à toutes fins possibles. Mais nous y reviendrons dans un article à venir de la série.

La vie privée demeure de votre responsabilité.

Hier nous n’étions surveillés que suite à un soupçon, aujourd’hui nous sommes surveillés en permanence.

Voici déjà le 6^e article de la série écrite par Falkvinge. Le fondateur du Parti Pirate suédois s’attaque aujourd’hui à la question de notre liberté de nous réunir et échanger en ligne sans être pistés.

Le fil directeur de la série de ces 21 articles, comme on peut le voir clairement dans les épisodes précédents que nous vous avons déjà livrés, c’est la perte de certaines libertés dont nous disposions encore assez récemment, avant que le passage au tout-numérique ne nous en prive.

Tout ce que vous faites, dites, ou pensez aujourd’hui sera utilisé demain contre vous.

source : Rick Falkvinge sur privateinternetaccess.com

traduction Framalang : wyatt, mo, draenog, goofy et 2 anonymes

« Tout ce que vous dites ou faites peut être et sera utilisé contre vous, n’importe quand dans un avenir lointain, lorsque le contexte et l’acceptabilité de ce que vous dites ou faites auront radicalement changé. » Avec la surveillance analogique de nos parents, tout était capté dans le contexte de son temps. La surveillance numérique de nos enfants conserve tout pour un usage futur contre eux.

C’est une réalité si horrible pour nos enfants du numérique, que même 1984 n’y avait pas pensé. Dans le monde de la surveillance analogique, où des personnes sont mises sous surveillance seulement après avoir été identifiées comme suspectées d’un crime, tout ce que nous disions et faisions était passager. Si le télécran de Winston ne le voyait pas faire quelque chose de mauvais, alors il avait raté le moment et Winston était tranquille.

La surveillance analogique était passagère pour deux raisons : premièrement, on savait que toute surveillance était exercée par des personnes sur d’autres personnes ; deuxièmement, que personne n’aurait la capacité de trouver instantanément des mots-clefs dans les conversations des vingt dernières années de quiconque. Dans le monde analogique de nos parents, cela signifiait que quelqu’un aurait dû concrètement écouter vingt ans d’enregistrements sur cassette, ce qui aurait pris soixante ans (nous ne travaillons que 8 heures par jour). Dans le monde numérique de nos enfants, les agences de surveillance saisissent quelques mots et peuvent obtenir la transcription automatique des conversations, sauvegardées à tout jamais, de monsieur tout-le-monde sous surveillance, à l’écran, en temps réel, à mesure qu’ils saisissent ces mots-clefs – pas seulement les conversations d’une seule personne, mais celles de tout le monde (ce n’est même pas exagéré ; c’était la réalité aux environs de 2010 avec le programme XKEYSCORE entre la NSA et le GCHQ).

Dans le monde analogique de nos parents, la surveillance n’existait que quand elle était active, c’était le cas seulement lorsque vous faisiez individuellement et concrètement l’objet de soupçons pour un délit spécifique, grave, et déjà commis.

Dans le monde numérique de nos enfants, la surveillance peut être activée rétroactivement pour quelque raison que ce soit ou même sans raison, avec la conséquence flagrante que chacun d’entre nous est sous surveillance pour tout ce qu’il peut avoir fait ou dit.

Nous devrions dire à tout le monde puisque nous en sommes là : « tout ce que vous dites ou faites peut être utilisé contre vous, pour quelque raison que ce soit ou même sans raison, n’importe quand dans le futur ».

La génération actuelle a complètement échoué à préserver la présomption d’innocence, appliquée à la surveillance, quand on est passé de la génération de l’analogique à celle du numérique.

Tout est enregistré pour pouvoir être ensuite utilisé contre vous : ce nouvel état de fait a décuplé la dangerosité de la surveillance telle qu’on la connaissait.

Supposez que quelqu’un vous demande où vous étiez le soir du 13 mars 1992. Vous aurez, au mieux, une vague idée de ce que vous faisiez cette année-là (« Voyons voir… Je me souviens que mon service militaire a commencé le 3 mars de cette année… et que la première semaine a eu lieu un dur camp d’entraînement dans une forêt d’hiver glaciale… j’étais donc probablement… de retour à la caserne après la première semaine, ayant le premier cours de théorie militaire ou un truc comme ça ? Ou peut-être que si cette date correspond à un samedi ou un dimanche, alors je devais être en permission ? » C’est à peu près la précision maximale qu’est capable de produire votre mémoire en remontant vingt-cinq ans en arrière.)

Cependant, si vous êtes confronté⋅e à des données sûres sur ce que vous avez fait, les personnes que vous affronterez auront sur vous un avantage important et décisif, simplement parce que vous ne pouvez pas le réfuter. « Vous étiez dans cette pièce et avez prononcé telles paroles, d’après notre transcription. Ces autres personnes étaient aussi dans cette pièce. Nous ne pouvons que supposer que ce que vous avez dit a été émis avec l’intention de le leur faire entendre. Qu’avez-vous à dire ? »

Nul besoin de remonter 25 ans en arrière. Quelques mois suffisent pour que la plupart des souvenirs ne soient plus détaillés.

Pour illustrer davantage : considérez que la NSA est connue pour stocker même des copies de correspondances chiffrées aujourd’hui, partant du principe que même si elles ne sont pas cassables pour l’instant, elles le seront probablement dans le futur. Considérez que ce que vous communiquez de façon chiffrée aujourd’hui – texte, message vocal ou vidéo – pourra être utilisé contre vous dans vingt ans. Vous n’en connaissez probablement pas la moité, parce que la fenêtre de comportements acceptables aura bougé de manière imprévisible, comme elle le fait toujours. Dans les années 50, il était absolument acceptable socialement de faire des remarques désobligeantes à propos de certaines minorités en société, ce qui vous ostraciserait socialement aujourd’hui. Pour d’autres minorités c’est encore acceptable d’être désobligeant, mais cela pourrait ne plus l’être à l’avenir.

Quand vous écoutez des personnes qui s’exprimaient il y a cinquante ans, vous savez qu’elles parlent dans le contexte de leur époque, peut-être même avec les meilleures intentions selon nos critères d’aujourd’hui. Cependant, nous pourrions les juger durement pour leurs propos si nous les interprétions dans le contexte actuel, qui est complètement différent.

Nos enfants, ceux du numérique, devront faire face exactement au même scénario, parce que tout ce qu’ils font et disent pourra être et sera utilisé contre eux, n’importe quand dans l’avenir. Il ne devrait pas être en être ainsi. Ils devraient avoir tous les droits de jouir de libertés fondamentales individuelles égales aux libertés analogiques.

La vie privée demeure de votre responsabilité.

Lorsqu’il s’est penché sur l’actualité des GAFAM, comme il le fait souvent pour préparer ses BD, l’ami Gee n’a pas pu s’empêcher de trouver des similitudes entre certaines informations et une série d’anticipation fort populaire… Il vous livre le résumé d’une saison malheureusement bien réelle.

Sources :

• China to have 626 million surveillance cameras within 3 years [EN] (TechNode)
• À Marseille, le big data au service de la sécurité dans la ville (Le Monde)
• Facebook asks users for nude photos in project to combat revenge porn [EN] (The Guardian)
• UK Porn Is About to Change in a Way You’re Not Going to Like [EN] (Vice)
• Extreme Digital Vetting of Visitors to the U.S. Moves Forward Under a New Name [EN] (ProPublica)
• Vous ne pouvez pas regarder Netflix ou Amazon Video en HD sur un OnePlus 5T (Numerama)

Lire aussi :

• Les décennies perdues (nouvelle d’anticipation de Gee)

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

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

Aujourd’hui

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

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

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

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

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

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

Données personnelles : le commerce en a besoin

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vie privée vs vie publique

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

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

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

Vie privée vs ordinateurs

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

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

Des auteurs universitaires firent école. On peut citer :

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Et Miller de conclure (p. 79) :

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

Les échos du passé

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Sortir du marasme

En 2016, à la fin de son article synthétique sur le capitalisme de surveillance⁴, Shoshana Zuboff exprime personnellement un point de vue selon lequel la réponse ne peut pas être uniquement technologique :

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

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

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

• institutionnelles : les premières formes d’action pour garantir le droit à la vie privée ont consisté à établir des rapports collectifs préparatoires à des grandes lois, comme le rapport Records, computers and the rights of citizens, de 1973, cité plus haut ;
• individualistes, antisociales et violentes : bien que s’inscrivant dans un contexte plus large de refus technologique, l’affaire Theodore Kaczynski (alias Unabomber) de 1978 à 1995 est un bon exemple d’orientation malheureuse que pourraient prendre quelques individus isolés trouvant des justifications dans un contexte paranoïaque ;
• collectives – activistes – légitimistes : c’est le temps des manifestes cypherpunk des années 1990³³, ou plus récemment le mouvement Anonymous, auxquels on peut ajouter des collectifs « événementiels », comme le Jam Echelon Day ;
• Associatives, organisées : on peut citer le mouvement pour le logiciel libre et la Free Software Foundation, l’Electronic Frontier Foundation, La Quadrature du Net, ou bien encore certaines branches d’activité d’organisation plus générales comme la Ligue des Droits de l’Homme, Reporter Sans Frontière, etc.

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

À cela s’ajoute une difficulté technique due à l’extrême complexité des systèmes de surveillance à l’œuvre aujourd’hui, avec des algorithmes dont nous maîtrisons de moins en moins les processus de calcul (cf. Z. Tufekci). À ce propos on peut citer Roger Clarke³⁴ :

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

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

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

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

Le projet Caliopen, lancé il y a trois ans, est un projet ambitieux. Alors qu’il est déjà complexe de créer un nouveau logiciel de messagerie, il s’agit de proposer un agrégateur de correspondance qui permette à chacun d’ajuster son niveau de confidentialité.

Ce logiciel libre mûrement réfléchi est tout à fait en phase avec ce que Framasoft s’efforce de promouvoir à chaque fois que des libristes donnent aux utilisateurs et utilisatrices plus d’autonomie et de maîtrise, plus de sécurité et de confidentialité.

Après une nécessaire période d’élaboration, le projet Caliopen invite tout le monde à tester la version alpha et à faire remonter les observations et suggestions. La première version grand public ce sera pour dans un an environ.

Vous êtes curieux de savoir ce que ça donne ? Nous l’étions aussi, et nous avons demandé à Laurent Chemla, qui bidouillait déjà dans l’Internet alors que vous n’étiez même pas né⋅e, de nous expliquer tout ça, puisqu’il est le père tutélaire du projet Caliopen, un projet que nous devons tous soutenir et auquel nous pouvons contribuer.

Bonjour, pourrais-tu te présenter brièvement ?

J’ai 53 ans, dont 35 passés dans les mondes de l’informatique et des réseaux. Presque une éternité dans ce milieu – en tous cas le temps d’y vivre plusieurs vies (« pirate », programmeur, hacktiviste, entrepreneur…). Mais ces temps-ci je suis surtout le porteur du projet Caliopen, même si je conserve une petite activité au sein du CA de la Quadrature du Net. Et je fais des macarons.

Le projet Caliopen arrive ce mois-ci au stade de la version alpha, mais comment ça a commencé ?

Jérémie Zimmermann est venu me sortir de ma retraite nîmoise en me poussant à relancer un très ancien projet de messagerie après les révélations de Snowden. Ça faisait déjà un petit moment que je me demandais si je pouvais encore être utile à la communauté autrement qu’en publiant quelques billets de temps en temps, alors j’ai lancé l’idée en public, pour voir, et il y a eu un tel retour que je n’ai pas pu faire autrement que d’y aller, malgré ma flemme congénitale.

Quand tu as lancé le projet publiquement (sur une liste de diffusion il me semble) quelle était la feuille de route, ou plutôt la « bible » des spécifications que tu souhaitais voir apparaître dans Caliopen ?

Très vite on a vu deux orientations se dessiner : la première, très technique, allait vers une vision maximaliste de la sécurité (réinventer SMTP pour protéger les métadonnées, garantir l’anonymat, passer par du P2P, ce genre de choses), tandis que la seconde visait à améliorer la confidentialité des échanges sans tout réinventer. Ça me semblait plus réaliste – parce que compatible avec les besoins du grand public – et c’est la direction que j’ai choisi de suivre au risque de fâcher certains contributeurs.

J’ai alors essayé de lister toutes les fonctionnalités (aujourd’hui on dirait les « User Stories ») qui sont apparues dans les échanges sur cette liste, puis de les synthétiser, et c’est avec ça que je suis allé voir Stephan Ramoin, chez Gandi, pour lui demander une aide qu’il a aussitôt accepté de donner. Le projet a ensuite évolué au rythme des échanges que j’ai pu avoir avec les techos de Gandi, puis de façon plus approfondie avec Thomas Laurent pendant la longue étape durant laquelle nous avons imaginé le design de Caliopen. C’est seulement là, après avoir défini le « pourquoi » et le « quoi » qu’on a pu vraiment commencer à réfléchir au « comment » et à chercher du monde pour le réaliser.

La question qui fâche : quand on lit articles et interviews sur Caliopen, on a l’impression que le concept est encore super flou. C’est quoi l’elevator pitch pour vendre le MVP de la start-up aux business angels des internets digitaux ? (en français : tu dis quoi pour convaincre de nouveaux partenaires financiers ?)

Ça fait bien 3 ans que le concept de base n’a pas bougé : un agrégateur de correspondances qui réunit tous nos échanges privés (emails, message Twitter ou Facebook, messageries instantanées…), sous forme de conversations, définies par ceux avec qui on discute plutôt que par le protocole utilisé pour le faire. Voilà pour ton pitch.

Ce qui est vrai c’est qu’en fonction du public auquel on s’adresse on ne présente pas forcément le même angle.  Le document qui a été soumis à BPI France pour obtenir le financement actuel fait 23 pages, très denses. Il aborde les aspects techniques, financiers, l’état du marché, la raison d’être de Caliopen, ses objectifs sociétaux, ses innovations, son design, les différents modèles économiques qui peuvent lui être appliqués… ce n’est pas quelque chose qu’on peut développer en un article ou une interview unique.

Si j’aborde Caliopen sous l’angle de la vie privée, alors j’explique par exemple le rôle des indices de confidentialité, la façon dont le simple fait d’afficher le niveau de confidentialité d’un message va influencer l’utilisateur dans ses pratiques: on n’écrit pas la même chose sur une carte postale que dans une lettre sous enveloppe. Rien que sur ce sujet, on vient de faire une conférence entière (à Paris Web et à BlendWebMix) sans aborder aucun des autres aspects du projet.

Si je l’aborde sous l’angle technique, alors je vais peut-être parler d’intégration « verticale ». Du fait qu’on ne peut pas se contenter d’un nouveau Webmail, ou d’un nouveau protocole, si on veut tenir compte de tous les aspects qui font qu’un échange est plus ou moins secret. Ce qui fait de Caliopen un ensemble de différentes briques plutôt qu’une unique porte ou fenêtre. Ou alors je vais parler de la question du chiffrement, de la diffusion des clés publiques, de TOFU et du RFC 7929…

Mais on peut aussi débattre du public visé, de design, d’économie du Web, de décentralisation… tous ces angles sont pertinents, et chacun peut permettre de présenter Caliopen avec plus ou moins de détails.

Caliopen est un projet complexe, fondé sur un objectif (la lutte contre la surveillance de masse) et basé sur un moyen (proposer un service utile à tous), qui souhaite changer les habitudes des gens en les amenant à prendre réellement conscience du niveau d’exposition de leur vie privée. Il faut plus de talent que je n’en ai pour le décrire en quelques mots.

Il reste un intérêt pour les mails ? On a l’impression que tout passe par les webmails ou encore dans des applis de communication sur mobile, non ?

Même si je ne crois pas à la disparition de l’email, c’est justement parce qu’on a fait le constat qu’aujourd’hui la correspondance numérique passe par de très nombreux services qu’on a imaginé Caliopen comme un agrégateur de tous ces échanges.

C’est un outil qui te permet de lire et d’écrire à tes contacts sans avoir à te préoccuper du service, ou de l’application, où la conversation a commencé. Tu peux commencer un dialogue avec quelqu’un par message privé sur Twitter, la poursuivre par email, puis par messagerie instantanée… ça reste une conversation: un échange privé entre deux humains, qui peuvent aborder différents sujets, partager différents contenus. Et quand tu vas vouloir chercher l’information que l’autre t’a donné l’année passée, tu vas faire comment ?

C’est à ça que Caliopen veut répondre. Pour parler moderne, c’est l’User Story centrale du projet.

C’est quoi exactement cette histoire de niveaux de confidentialité ? Quel est son but ?

Il faut revenir à l’objectif principal du projet : lutter contre la surveillance de masse que les révélations d’Edward Snowden ont démontrée.

Pour participer à cette lutte, Caliopen vise à convaincre un maximum d’utilisateurs de la valeur de leur vie privée. Et pour ça, il faut d’abord leur montrer, de manière évidente, que leurs conversations sont très majoritairement espionnables, sinon espionnées. Notre pari, c’est que quand on voit le risque d’interception, on réagit autrement que lorsqu’on est seulement informé de son existence. C’est humain : regarde l’exemple de la carte postale que je te donne plus haut.

D’où l’idée d’associer aux messages (mais aussi aux contacts, aux terminaux, et même à l’utilisateur lui-même) un niveau de confidentialité. Représenté par une icône, des couleurs, des chiffres, c’est une question de design, mais ce qui est important c’est qu’en voyant le niveau de risque, l’utilisateur ne va plus pouvoir faire semblant de l’ignorer et qu’il va accepter de changer – au moins un peu – ses pratiques et ses habitudes pour voir ce niveau augmenter.

Bien sûr, il faudra l’accompagner. Lui proposer des solutions (techniques, comportementales, contextuelles) pour améliorer son « score ». Sans le culpabiliser (ce n’est pas la bonne manière de faire) mais en le récompensant  – par une meilleure note, de nouvelles fonctionnalités, des options gratuites si le service est payant… bref par une ludification de l’expérience utilisateur. C’est notre piste en tous cas.

Et c’est en augmentant le niveau global de confidentialité des échanges qu’on veut rendre plus difficile (donc plus chère) la surveillance de tous, au point de pousser les états – et pourquoi pas les GAFAM – à changer de pratiques, eux aussi.

Financièrement, comment vit le projet Caliopen ? C’était une difficulté qui a retardé l’avancement ?

Sans doute un peu, mais je voudrais quand même dire que, même si je suis bien conscient de l’impression de lenteur que peut donner le projet, il faut se rendre compte qu’on parle d’un outil complexe, qui a démarré de zéro, avec aucun moyen, et qui s’attaque à un problème dont les racines datent de plusieurs dizaines d’années. Si c’était facile et rapide à résoudre, ça se saurait.

Dès l’instant où nous avons pris conscience qu’on n’allait pas pouvoir continuer sur le modèle du bénévolat, habituel au milieu du logiciel libre, nous avons réagi assez vite : Gandi a décidé d’embaucher à plein temps un développeur front end, sur ses fonds propres. Puis nous avons répondu à un appel à projet de BPI France qui tombait à pic et auquel Caliopen était bien adapté. Nous avons défendu notre dossier, devant un comité de sélection puis devant un panel d’experts, et nous avons obtenu de quoi financer deux ans de développement, avec une équipe dédiée et des partenaires qui nous assurent de disposer de compétences techniques rares. Et tout ça est documenté sur notre blog, depuis le début (tout est public depuis le début, d’ailleurs, même si tous les documents ne sont pas toujours faciles à retrouver, même pour nous).

Et finalement c’est qui les partenaires ?

Gandi reste le partenaire principal, auquel se sont joints Qwant et l’UPMC (avec des rôles moins larges mais tout aussi fondamentaux).

Quel est le modèle économique ? Les développeurs (ou développeuses, y’en a au fait dans l’équipe ?) sont rémunérés autrement qu’en macarons ? Combien faudra-t-il payer pour ouvrir un compte ?

Je ne suis pas sûr qu’on puisse parler de « modèle économique » pour un logiciel libre : après tout chacun pourra en faire ce qu’il voudra et lui imaginer tel ou tel modèle (économique ou non d’ailleurs).

Une fois qu’on a dit ça, on peut quand même dire qu’il ne serait pas cohérent de baser des services Caliopen sur l’exploitation des données personnelles des utilisateurs, et donc que le modèle « gratuité contre données » n’est pas adapté. Nous imaginons plutôt des services ouverts au public de type freemium, d’autres fournis par des entreprises pour leurs salariés, ou par des associations pour leurs membres. On peut aussi supposer que se créeront des services pour adapter Caliopen à des situations particulières, ou encore qu’il deviendra un outil fourni en Saas, ou vendu sous forme de package associé, par exemple, à la vente d’un nom de domaine.

Bref : les modèles économiques ce n’est pas ce qui manque le plus.

L’équipe actuelle est salariée, elle comporte des développeuses, et tu peux voir nos trombinettes sur https://www.caliopen.org

Trouver des développeurs ou développeuses n’est jamais une mince affaire dans le petit monde de l’open source, comment ça s’est passé pour Caliopen ?

Il faut bien comprendre que – pour le moment – Caliopen n’a pas d’existence juridique propre. Les gens qui bossent sur le projet sont des employés de Gandi (et bientôt de Qwant et de l’UPMC) qui ont soit choisi de consacrer une partie de leur temps de travail à Caliopen (ce que Gandi a rendu possible) soit été embauchés spécifiquement pour le projet. Et parfois nous avons des bénévoles qui nous rejoignent pour un bout de chemin 🙂

Le projet est encore franco-français. Tu t’en félicites (cocorico) ou ça t’angoisse ?

J’ai bien des sujets d’angoisse, mais pas celui-là. C’est un problème, c’est vrai, et nous essayons de le résoudre en allant, par exemple, faire des conférences à l’étranger (l’an dernier au FOSDEM, et cette année au 34C3 si notre soumission est acceptée). Et le site est totalement trilingue (français, anglais et italien) grâce au travail (bénévole) de Daniele Pitrolo.

D’un autre côté il faut quand même reconnaître que bosser au quotidien dans sa langue maternelle est un vrai confort dont il n’est pas facile de se passer. Même si on est tous conscients, je crois, qu’il faudra bien passer à l’anglais quand l’audience du projet deviendra un peu plus internationale, et nous comptons un peu sur les premières versions publiques pour que ça se produise.

Et au fait, c’est codé en quoi, Caliopen ? Du JavaScript surtout, d’après ce qu’on voit sur GitHub, mais nous supposons qu’il y a pas mal de technos assez pointues pour un tel projet ?

Sur GitHub, le code de Caliopen est dans un mono-repository, il n’y a donc pas de paquet (ou dépôt) spécifique au front ou au back. Le client est développé en JavaScript avec la librarie ReactJS. Le backend (l’API ReST, les workers …) sont développés en python et en Go. On n’a pas le détail mais ce doit être autour de 50% JS+css, 25% python, 25% Go. L’architecture est basée sur Cassandra et ElasticSearch.

Ce n’est pas que l’on utilise des technos pointues, mais plutôt qu’ on évite autant que possible la dette technique en intégrant le plus rapidement possible les évolutions des langages et des librairies que l’on utilise.

Donc il faut vraiment un haut niveau de compétences pour contribuer ?

Difficile à dire. Si on s’arrête sur l’aspect développement pur, les technos employées sont assez grand public, et si on a suivi un cursus standard on va facilement retrouver ses habitudes (cf. https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap).

Effectivement quelqu’un qui n’a pas l’habitude de développer sur ces outils (docker, Go, webpack, ES6+ …) risque d’être un peu perdu au début. Mais on est très souvent disponibles sur IRC pour répondre directement aux questions.

Néanmoins nous avons de « simples » contributions qui ne nécessitent pas de connaître les patrons de conception par cœur ou de devoir monter un cluster; par exemple proposer des corrections orthographiques, de nouvelles traductions, décrire des erreurs JavaScript dans des issues sur github, modifier un bout de css…

Ou même aider la communauté sur https://feedback.caliopen.org/ ou sur les réseaux sociaux, tout ça en fait partie.

Et bien sûr les alpha-testeurs sont bienvenus surtout s’ils font des retours d’expérience.

Qu’est-ce qui différencie le projet Caliopen d’un projet comme Protonmail ?

Protonmail est un Gmail-like orienté vers la sécurité. Caliopen est un agrégateur de correspondance privée (ce qui n’est rien-like) orienté vers l’amélioration des pratiques du grand public via l’expérience utilisateur. Protonmail est centralisé, Caliopen a prévu tout un (futur) écosystème exclusivement destiné à garantir la décentralisation des échanges. Et puis Caliopen est un logiciel libre, pas Protonmail.

Mais au-delà de ces différences techniques et philosophiques, ce sont surtout deux visions différentes, et peut-être complémentaires, de la lutte contre la surveillance de masse: Protonmail s’attaque à la protection de ceux qui sont prêts à changer leurs habitudes (et leur adresse email) parce qu’ils sont déjà convaincus qu’il faut faire certains efforts pour leur vie privée. Caliopen veut changer les habitudes de tous les autres, en leur proposant un service différent (mais utile) qui va les sensibiliser à la question. Parce qu’il faut bien se rendre compte que, malgré son succès formidable, aujourd’hui le nombre d’utilisateurs de Protonmail ne représente qu’à peine un millième du nombre d’utilisateurs de Gmail, et que quand les premiers échangent avec les seconds ils ne sont pas mieux protégés que M. Michu.

Maintenant, si tu veux bien imaginer que Caliopen est aussi un succès (on a le droit de rêver) et qu’il se crée un jour disons une dizaine de milliers de services basés sur noooootre proooojet, chacun ne gérant qu’un petit dixième du nombre d’utilisateurs de Protonmail… Eh ben sauf erreur on équilibre le nombre d’utilisateurs de Gmail et – si on a raison de croire que l’affichage des indices de confidentialité va produire un effet – on a significativement augmenté le niveau global de confidentialité.

Et peut-être même assez pour que la surveillance de masse devienne hors de prix.

Est-ce que dans la future version de Caliopen les messages seront chiffrés de bout en bout ?

À chaque fois qu’un utilisateur de Caliopen va vouloir écrire à un de ses contacts, c’est le protocole le plus sécurisé qui sera choisi par défaut pour transporter son message. Prenons un exemple et imaginons que tu m’ajoutes à tes contacts dans Caliopen : tu vas renseigner mon adresse email, mon compte Twitter, mon compte Mastodon, mon Keybase… plus tu ajouteras de moyens de contact plus Caliopen aura de choix pour m’envoyer ton message. Et il choisira le plus sécurisé par défaut (mais tu pourras décider de ne pas suivre son choix).

Plus tes messages auront pu être sécurisés, plus hauts seront leurs indices de confidentialité affichés. Et plus les indices de confidentialité de tes échanges seront hauts, plus haut sera ton propre indice global (ce qui devrait te motiver à mieux renseigner ma fiche contact afin d’y ajouter l’adresse de mon email hébergé sur un service Caliopen, parce qu’alors le protocole choisi sera le protocole intra-caliopen qui aura un très fort indice de confidentialité).

Mais l’utilisateur moyen n’aura sans doute même pas conscience de tout ça. Simplement le système fera en sorte de ne pas envoyer un message en clair s’il dispose d’un moyen plus sûr de le faire pour tel ou tel contact.

Est-ce qu’on pourra (avec un minimum de compétences, par exemple pour des CHATONS) installer Caliopen sur un serveur et proposer à des utilisateurs et utilisatrices une messagerie à la fois sécurisée et respectueuse ?

C’est fondamental, et c’est un des enjeux de Caliopen. Souvent quand je parle devant un public technique je pose la question : « combien de temps mettez-vous à installer un site Web en partant de zéro, et combien de temps pour une messagerie complète ? ». Et les réponses aujourd’hui sont bien sûr diamétralement opposées à ce qu’elle auraient été 15 ans plus tôt, parce qu’on a énormément travaillé sur la facilité d’installation d’un site, depuis des années, alors qu’on a totalement négligé la messagerie.

Si on veut que Caliopen soit massivement adopté, et c’est notre objectif, alors il faudra qu’il soit – relativement – facile à installer. Au moins assez facile pour qu’une entreprise, une administration, une association… fasse le choix de l’installer plutôt que de déléguer à Google la gestion du courrier de ses membres. Il faudra aussi qu’il soit facilement administrable, et facile à mettre à jour. Et tout ceci a été anticipé, et analysé, durant tout ce temps où tu crois qu’on n’a pas été assez vite !

On te laisse le dernier mot comme il est de coutume dans nos interviews pour le blog…

À lire tes questions j’ai conscience qu’on a encore beaucoup d’efforts à faire en termes de communication. Heureusement pour nous, Julien Dubedout nous a rejoints récemment, et je suis sûr qu’il va beaucoup améliorer tout ça. 🙂

• Devenir alpha-testeur
• Les fonctionnalités de Caliopen
• roadmap et bugreport
• GitHub de Caliopen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Des entreprises mettent notre quotidien sous surveillance

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

Par Wolfie Christl

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

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

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

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

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

Sommaire

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

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

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

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

Eric Schmidt, Google/Alphabet, 2013

Analyser les individus

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Prédire l’état de santé à partir des données client

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

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

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

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

Collecte et utilisation massives de données client

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

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

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

Plateformes en ligne grand public

Sociétés d’analyse de la solvabilité

Courtiers en données clients

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

Les courtiers en données et le marché des données personnelles

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

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

Quelques exemples de données clients fournies par Acxiom et Oracle

Acxiom, un important courtier en données

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

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

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

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

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

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

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

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

Travis May, Directeur général de Acxiom-LiveRamp

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

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

Oracle rassemble des données sur des milliards de consommateurs

 

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

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

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

La surveillance en temps réel des comportements quotidiens

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

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

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

Cartographie de la collecte de données clients

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

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

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

Un pistage et un profilage omniprésents

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

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

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

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

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

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

Publicité programmatique et technologie marketing

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

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

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

De nombreux secteurs rejoignent l’économie de pistage

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

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

Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial

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

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

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

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

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

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

Relier, faire correspondre et combiner des profils numériques

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

Connecter les identités en ligne et hors ligne

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

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

Les plateformes de gestion de données

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

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

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

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

Identifier les gens et relier les profils numériques

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

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

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

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

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

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

Un profilage « anonyme » ?

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

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

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

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

Gérer les clients et les comportements : personnalisation et évaluation

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

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

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

Tracer, profiler et influencer les individus en temps réel

Personnalisation en série

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

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

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

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

Michael Fertik, fondateur de reputation.com, 2013

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

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

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

Tarifs personnalisés et campagnes électorales

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

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

Tests et expériences sur les personnes

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

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

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

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

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

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

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

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

Données relatives aux risques pour le marketing et la gestion client

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

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

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

Katarzyna Szymielewicz, Vice-Présidente EDRi, 2015

Vérification des identités en ligne et détection de la fraude

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Je ne suis pas un robot

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

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

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

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

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

Cartographie de l’écosystème du pistage et du profilage commercial

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Vers une société du contrôle social numérique généralisé ?

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

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

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

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

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

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

Lectures pour approfondir le sujet

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

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

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

Bibliographie

La secrétaire d’État à l’Intérieur du Royaume-Uni demandait fin juillet aux entreprises du numérique de renoncer au chiffrement de bout en bout. Aral Balkan a vivement réagi à ses propos.

L’intérêt de son analyse sans concessions n’est ni anecdotique ni limité au Royaume-Uni. Il s’agit bien de décoder le discours contre le chiffrement dont on abreuve les médias majeurs, que ce soit outre-Manche ou ici même en France, comme presque partout ailleurs en Europe. Un discours qui repose sur le terrorisme comme épouvantail et sur Internet comme bouc-émissaire. Alors que s’empilent des lois répressives qui rendent légale une surveillance de tous de plus en plus intrusive, sans pour autant hélas éradiquer le terrorisme, il est urgent de dénoncer avec force et publiquement la manipulation des esprits par le discours sécuritaire. Il en va de notre liberté.

Ce travail qu’assument courageusement des associations comme la Quadrature du Net et que nous devons tous soutenir est ici plutôt bien mené par Aral Balkan qui « traduit » les déclarations de la ministre pour ce qu’elles signifient réellement : l’appel à la collusion entre le capitalisme de surveillance et le contrôle étatique de la vie de chacun.

Article original paru sur le blog d’Aral Balkan : Decrypting Amber Rudd
Traduction Framalang : hello, mo, FranBAG, goofy, Éric, Bromind, Lumibd, audionuma, karlmo, Todd

[EDIT] Décidément Amber Rudd est toujours prête à récidiver, comme le montre ce tout récent article de Numérama

où elle déclare en substance qu’elle n’a pas besoin de connaître les technologies comme le chiffrement pour… les interdire !

Amber Rudd entre les lignes

par Aral Balkan

Facebook, Microsoft, Twitter et YouTube (Google/Alphabet, Inc) viennent de créer le Forum Internet Global Contre le Terrorisme et Amber Rudd, la ministre de l’Intérieur britannique, leur demande de renoncer discrètement à assurer le chiffrement de bout en bout de leurs produits. Ne croyez plus un traître mot de ce que ces entreprises racontent sur le chiffrement de bout en bout ou le respect de la vie privée sur leurs plateformes.
PS : WhatsApp appartient à Facebook.

Amber Rudd : « les discussions entre les entreprises IT et le gouvernement… doivent rester confidentielles. » Crédit photo : The Independent

Ruddement fouineuse

La tribune sur le chiffrement qu’Amber Rudd a fait paraître dans le Telegraph (article en anglais, payant) est tellement tordue qu’elle a de quoi donner le vertige à une boule de billard. Il est évident que Rudd (célèbre pour avoir un jour confondu le concept cryptographique de hachage avec les hashtags) est tout sauf naïve sur ce sujet. Elle est mal intentionnée.

Ce n’est pas qu’elle ne comprenne pas les maths ou le fonctionnement de la cryptographie. C’est plutôt qu’elle (et le gouvernement britannique avec elle) est déterminée à priver les citoyens britanniques du droit humain fondamental à la protection de la vie privée et qu’elle cherche à mettre en place un État surveillance. Ce n’est malheureusement pas un cas isolé, comme en témoignent les récentes déclarations de Theresa May, de la Chancelière allemande Angela Merkel et d’Emmanuel Macron en faveur d’une régulation similaire à l’échelle européenne, voire mondiale.

Étant donné l’importance de ce qui est en jeu (rien moins que l’intégrité de la personne à l’ère numérique et l’avenir de la démocratie en Europe), je voudrais prendre un moment pour disséquer son article et y répondre point par point.

Petit spoiler pour ceux qui manquent de temps : la partie la plus inquiétante de son article est la deuxième, dans laquelle elle révèle qu’elle a créé le Forum Internet Global Contre le Terrorisme avec Facebook, Microsoft, Twitter et YouTube (Google/Alphabet, Inc.), et qu’elle leur a demandé de supprimer le chiffrement de bout en bout de leurs produits (souvenez vous que c’est Facebook qui détient WhatsApp) sans prévenir personne. Cela a de graves conséquences sur ce que l’on peut attendre de la protection contre la surveillance étatique sur ces plateformes. Si vous n’avez pas le temps de tout lire, n’hésitez pas à sauter directement à la partie II.

Partie I : entente public-privé ; surveillance de masse et contrôle traditionnel.

Amber commence par poser une équivalence entre la lutte contre la propagande publique en ligne des organisations terroristes et la nécessité d’accéder aux communications privées de la population dans son ensemble. Elle prône aussi la surveillance de masse, dont nous savons qu’elle est inefficace, et reste étrangement silencieuse sur la police de proximité, dont nous savons qu’elle est efficace.

Rudd : Nous ne cherchons pas à interdire le chiffrement, mais si nous sommes dans l’impossibilité de voir ce que préparent les terroristes, cela met en danger notre sécurité.

Traduction : Nous voulons interdire le chiffrement parce que si nous le faisons nous serons mieux armés pour attraper les terroristes.

Par où commencer ? Faut-il rappeler qu’on court plus de risques de mourir en tombant de son lit qu’en tombant sur un terroriste ? Ou que la surveillance de masse (ce que Rudd demande) est totalement inapte à enrayer le terrorisme ? (Après tout, quand on cherche une aiguille, une plus grosse botte de foin est la dernière chose dont on ait besoin.)

Voici ce qu’en pense Bruce Schneier, un expert reconnu en cryptologie :

En raison de la très faible occurrence des attaques terroristes, les faux positifs submergent complètement le système, quel qu’en soit le degré de précision. Et quand je dis « complètement », je n’exagère pas : pour chacun des complots terroristes détectés par le système, si tant est qu’il en découvre jamais, des millions de gens seront accusés à tort.

Si vous n’êtes toujours pas convaincu et pensez que le gouvernement britannique devrait avoir le droit d’espionner tout un chacun, ne vous inquiétez pas : il le fait déjà. Il a le pouvoir de contraindre les entreprises IT à introduire des portes dérobées dans tous les moyens de communication grâce à l’Investigatory Powers Act (d’abord connu sous le nom de projet de loi IP et plus familièrement appelé charte des fouineurs). Peut-être n’avez-vous jamais entendu parler de cette loi car elle est passée relativement inaperçue et n’a pas suscité d’opposition dans les rangs du parti travailliste.

Toujours est-il que vos droits sont déjà passés à la trappe. Amber Rudd s’occupe maintenant de désamorcer vos réactions pour le jour où ils décideront d’appliquer les droits qu’ils ont déjà.

Rudd : Les terribles attentats terroristes de cette année confirment que les terroristes utilisent les plateformes Internet pour répandre leur détestable idéologie et planifier des attaques.

Traduction : Nous voulons faire d’internet un bouc émissaire, en faire la source de nos problèmes avec le terrorisme.

Internet n’est pas la cause sous-jacente du terrorisme. Selon Emily Dreyfuss dans Wired, « les experts s’accordent à dire que l’internet ne génère pas de terrorisme et contribue même assez peu aux phénomènes de radicalisation. »

Emily explique :

Les chercheurs spécialisés dans le terrorisme ont remarqué que la violence en Europe et au Royaume-Uni suit un schéma classique. Cela peut donner des clés aux gouvernements pour contrer le problème, à condition d’allouer les crédits et les ressources là où ils sont le plus utiles. La plupart des djihadistes européens sont de jeunes musulmans, souvent masculins, vivant dans des quartiers pauvres défavorisés où le taux de chômage est élevé. Ils sont souvent de la deuxième ou troisième génération de migrants, issus de pays où ils n’ont jamais vécu ; ils ne sont pas bien intégrés dans la société ; quand ils ne sont pas au chômage, leur niveau d’éducation est faible. Leurs vies sont dépourvues de sens, de but.

Rudd déroule son argument :

Rudd : Le numérique est présent dans quasi tous les complots que nous mettons au jour. En ligne, vous pouvez trouver en un clic de souris votre propre set du « parfait petit djihadiste. » Les recruteurs de Daesh (État islamique) déploient leurs tentacules jusque dans les ordinateurs portables des chambres de garçons (et, de plus en plus souvent, celles des filles), dans nos villes et nos cités, d’un bout à l’autre du pays. Les fournisseurs d’extrémisme de droite abreuvent la planète de leur marque de haine sans jamais avoir à sortir de chez eux.

Tous les exemples qui précèdent concernent des informations publiques librement accessibles en ligne. Pas besoin de portes dérobées, pas besoin de fragiliser le chiffrement pour que les services judiciaires y aient accès. Tout l’intérêt, justement, c’est qu’elles soient faciles à trouver et à lire. La propagande n’aurait pas beaucoup d’intérêt si elle restait cachée.

Rudd : On ne saurait sous-estimer l’ampleur du phénomène.

Traduction : Il est impossible d’exagérer davantage l’ampleur du phénomène.

Vous vous souvenez qu’on court davantage de risques de mourir en tombant de son lit qu’en tombant aux mains d’un terroriste ? Tout est dit.

Rudd : Avant d’abattre des innocents sur Westminster Bridge et de poignarder l’agent de police Keith Palmer, Khalid Masood aurait regardé des vidéos extrémistes.

Premièrement, l’article du Telegraph dont Amber Rudd fournit le lien ne fait nulle part mention de vidéos extrémistes que Khalid Masood aurait regardées (que ce soit en ligne, sur le Web, grâce à un quelconque service chiffré, ni où que ce soit d’autre). Peut-être Rudd s’imaginait-elle que personne ne le lirait pour vérifier. À vrai dire, en cherchant sur le Web, je n’ai pas pu trouver un seul article qui mentionne des vidéos extrémistes visionnées par Khalid Massood. Et même si c’était le cas, ce ne serait qu’un exemple de plus de contenu public auquel le gouvernement a accès sans l’aide de portes dérobées et sans compromettre le chiffrement.

Ce que j’ai découvert, en revanche, c’est que Masood « était dans le collimateur du MI5 pour « extrémisme violent », mais n’était pas considéré comme une menace par les services de sécurité. » Voici donc un exemple parfait s’il en est : l’érosion des droits de tout un chacun dans notre société, sous l’effet de la surveillance de masse, n’aurait en rien contribué à son arrestation. Les services de renseignement le connaissaient déjà, mais ne le jugeaient pas menaçant.

Et ce n’est pas la première fois. D’après un article publié en 2015 dans The Conversation :

On se heurte régulièrement au problème de l’analyse et de la hiérarchisation des informations déjà amassées. Il n’est plus rare d’apprendre qu’un terroriste était déjà connu des services de police et de renseignement. C’était le cas des kamikazes du 7 juillet 2005 à Londres, Mohammed Siddique Khan et Shezhad Tanweer, et de certains des présumés coupables des attentats de Paris, Brahim Abdeslam, Omar Ismail Mostefai et Samy Amimour.

Plus récemment, les cinq terroristes qui ont perpétré les attentats de Londres et Manchester étaient tous « connus de la police ou des services de sécurité. » L’un d’entre eux apparaissait dans un documentaire de Channel 4 où il déployait un drapeau de l’État islamique. On nous rebat les oreilles de l’expression « passé à travers les mailles du filet. » Peut-être devrions-nous nous occuper de resserrer les mailles du filet et de mettre au point de meilleures méthodes pour examiner ce qu’il contient au lieu de chercher à fabriquer un plus grand filet.

Rudd : Daesh prétend avoir ouvert 11000 nouveaux comptes sur les réseaux sociaux durant le seul mois de mai dernier. Notre analyse montre que trois quarts des récits de propagande de Daesh sont partagés dans les trois heures qui suivent leur publication – une heure de moins qu’il y a un an.

Une fois encore, ce sont des comptes publics. Utilisés à des fins de propagande. Les messages ne sont pas chiffrés et les portes dérobées ne seraient d’aucun secours.

Rudd : Souvent, les terroristes trouvent leur public avant que nous ayons le temps de réagir.

Alors cessez de sabrer les budgets de la police locale. Investissez dans la police de proximité – dont on sait qu’elle obtient des résultats – et vous aurez une chance de changer la donne. Ce n’est pas le chiffrement qui pose problème en l’occurrence, mais bien la politique d’austérité délétère de votre gouvernement qui a plongé les forces de police locales dans un « état critique » :

Les forces de l’ordre ont du mal à gérer le nombre de suspects recherchés. Le HMIC (NDLT : police des polices anglaise) s’est rendu compte que 67000 suspects recherchés n’avaient pas été enregistrés dans le PNC (Police National Computer, le fichier national de la police). En outre, à la date d’août 2017, le PNC comptait 45960 suspects, où figurent pêle-mêle ceux qui sont recherchés pour terrorisme, pour meurtre et pour viol.

Au lieu de se concentrer là-dessus, Amber cherche à détourner notre attention sur le Grand Méchant Internet. Quand on parle du loup…

Rudd : L’ennemi connecté est rapide. Il est impitoyable. Il cible les faibles et les laissés-pour-compte. Il utilise le meilleur de l’innovation à des fins on ne peut plus maléfiques.

Grandiloquence ! Hyperbole ! Sensationnalisme !

Tremblez… tremblez de peur…

(Non merci, sans façon.)

Rudd : C’est pour cela que j’ai réuni les entreprises IT en mars : pour commencer à réfléchir à la façon de renverser la vapeur. Elles comprennent les enjeux.

De quelles entreprises Internet s’agit-il, Amber ? Serait-ce par hasard celles qui suivent, analysent et monnaient déjà nos moindres faits et gestes ? Les mêmes qui, jour après jour, sapent notre droit à la vie privée ? Un peu, qu’elles comprennent les enjeux ! C’est leur business. Pour reprendre la fameuse analyse de Bruce Schneier : « La NSA ne s’est pas tout à coup réveillée en se disant « On n’a qu’à espionner tout le monde ». Ils ont regardé autour d’eux et se sont dit : « Waouh, il y a des entreprises qui fliquent tout le monde. Il faut qu’on récupère une copie des données. » »

Votre problème, Amber, c’est que ces entreprises n’ont pas envie de partager toutes leurs données et analyses avec vous. Leurs systèmes sont même en partie conçus pour éviter d’avoir à le faire, même si elles le voulaient : certaines données ne leur sont tout simplement pas accessibles (chez Apple, dont le business model est différent de Google et Facebook, les systèmes sont connus pour être conçus de cette façon quand la technologie le permet, mais l’entreprise a démontré récemment qu’elle est capable de livrer la vie privée de ses utilisateurs en pâture pour satisfaire la demande d’un gouvernement répressif.)

Ne vous méprenez pas, Google et Facebook (pour prendre deux des plus gros siphonneurs de données perso) se contrefichent de notre vie privée, tout autant que Rudd. Mais ce que réclame Amber, c’est de pouvoir taper gratuitement dans leur butin (et le butin, pour eux, ce sont nos données). Ils n’apprécient pas forcément, mais on les a déjà vus s’en accommoder s’il le faut.

Ce qui est plus grave, c’est que la requête de Rudd exclut l’existence même de services qui cherchent vraiment à protéger notre vie privée : les outils de communication chiffrée de bout en bout comme Signal, par exemple ; ou les outils de communication décentralisés comme Tox.chat.

Plus grave encore, peut-être : si le gouvernement britannique arrive à ses fins et met en œuvre les pouvoirs qui lui sont déjà conférés par l’Investigatory Powers Act, cela fermera la porte à ceux d’entre nous qui veulent construire des systèmes décentralisés, respectueux de la vie privée, interopérables, libres et ouverts, parce que de tels systèmes deviendront illégaux. Or l’avenir de la démocratie à l’ère numérique en dépend.

Rudd : Grâce au travail accompli avec la cellule anti-terroriste du gouvernement, nous avons pu dépublier 280000 documents à caractère terroriste depuis 2010 et fermer des millions de comptes.

Ok, donc, si je comprends bien, Amber, ce que vous nous expliquez, c’est que les mesures que vous prenez en collaboration avec les entreprises IT pour lutter contre la propagande publique des organisations terroristes fonctionnent bien. Le tout sans le moindre besoin de compromettre le chiffrement ou d’implémenter des portes dérobées dans les systèmes de communication. Mais continuez donc comme ça !

Rudd : Mais il y a bien plus à faire. Voilà pourquoi, lors de la réunion de mars dernier, les entreprises IT les plus puissantes de la planète se sont portées volontaires pour créer le Forum Internet Global Contre le Terrorisme.

Les multinationales n’ont pas à fliquer les citoyens du monde, ce n’est pas leur rôle. Elles aimeraient bien amasser encore plus de données et de renseignements sur la population mondiale, légitimer les structures de surveillance déjà en place et exercer un contrôle encore plus grand. Ça va sans dire. Mais c’est cet avenir que nous devons à tout prix éviter.

Sous prétexte de nous préserver d’un risque statistiquement négligeable, ce qui est envisagé est un panoptique mondial sans précédent. Dans un tel système, nous pourrons dire adieu à nos libertés individuelles (la liberté de parole, le droit à la vie privée…) et à notre démocratie.

Rudd : Le Forum se réunit aujourd’hui pour la première fois et je suis dans la Silicon Valley pour y assister.

Non seulement vous plaidez pour que les entreprises privées s’acoquinent avec les gouvernements pour jouer un rôle actif dans le flicage des citoyens ordinaires, mais vous faites appel à des entreprises américaines, ce qui revient à donner un sceau d’approbation officiel à l’implication d’entreprises étrangères dans le flicage des citoyens britanniques. (Merkel et Macron ont l’intention de saper les droits des citoyens européens de la même façon si on les laisse faire.)

Rudd : Les entreprises IT veulent aller plus vite et plus loin dans la mise au point de solutions technologiques susceptibles d’identifier, de faire disparaître, d’endiguer la diffusion de contenus extrémistes.

Soit ! Mais ça ne nécessite toujours pas de portes dérobées ni de chiffrement moins performant. Encore une fois, il s’agit de contenus publics.

Il faudrait un jour prendre le temps de débattre beaucoup plus longuement de qui est habilité à décréter qu’un contenu est extrémiste, et de ce qui arrive quand les algorithmes se plantent et stigmatisent quelqu’un à tort comme auteur de propos extrémistes en laissant sous-entendre que cette personne est extrémiste alors qu’elle ne l’est pas.

À l’heure actuelle, ce sont des entreprises américaines qui définissent ce qui est acceptable ou pas sur Internet. Et le problème est bien plus vaste que ça : il nous manque une sphère publique numérique, puisque les Facebook et autres Google de la planète sont des espaces privés (pas publics) – ce sont des centres commerciaux, pas des parcs publics.

Ce que nous devrions faire, c’est financer la création d’espaces publics en ligne, encourager la souveraineté individuelle, promouvoir un usage équitable du bien commun. Vous, Madame Rudd, vous êtes bien sûr à des années-lumière de ce genre d’initiatives, mais au moment où je vous parle, certains d’entre nous travaillons à créer un monde aux antipodes de celui que vous appelez de vos vœux.

Rudd : Leur attitude mérite félicitations mais ils doivent également savoir que nous leur demanderons des comptes. Cependant notre défi ne se limite pas à cela. Car au-delà des contenus pernicieux auxquels tout le monde a accès, il y a ceux que nous ne voyons pas, ceux qui sont chiffrés.

Ah, nous y voilà ! Après avoir consacré la moitié de l’article au combat victorieux du gouvernement contre l’expansion en ligne de la propagande publique des organisations terroristes, Rudd passe à son dada : la nécessité d’espionner les communications privées en ligne de chaque citoyen pour garantir notre sécurité.

Partie II : la guerre contre le chiffrement de bout en bout avec la complicité de Facebook, Microsoft, Twitter et YouTube (Google/Alphabet, Inc.)

C’est là qu’il faut prendre un siège si vous êtes sujet au vertige car Mme Rudd va faire mieux qu’un derviche tourneur. Elle va également lâcher une bombe qui aura de graves répercussions sur votre vie privée si vous êtes adeptes des services fournis par Facebook, Microsoft, Twitter ou YouTube (Google/Alphabet, Inc.)

Rudd : le chiffrement joue un rôle fondamental dans la protection de tout un chacun en ligne. C’est un élément essentiel de la croissance de l’économie numérique et de la fourniture de services publics en ligne.

Parfaitement, Amber. La discussion devrait s’arrêter là. Il n’y a pas de « mais » qui tienne.

Mais …

Rudd : Mais, comme beaucoup d’autres technologies efficaces, les services de chiffrement sont utilisés et détournés par une petite minorité d’utilisateurs.

Oui, et donc ?

Rudd : Il existe un enjeu particulier autour de ce qu’on appelle le « chiffrement de bout en bout » qui interdit même au fournisseur de service d’accéder au contenu d’une communication.

Le chiffrement de bout en bout a aussi un autre nom : le seul qui protège votre vie privée à l’heure actuelle (au moins à court terme, jusqu’à ce que la puissance de calcul soit démultipliée de façon exponentielle ou que de nouvelles vulnérabilités soient découvertes dans les algorithmes de chiffrement).

Incidemment, l’autre garant important de la vie privée, dont on parle rarement, est la décentralisation. Plus nos données privées échappent aux silos de centralisation, plus le coût de la surveillance de masse augmente – exactement comme avec le chiffrement.

Rudd : Que ce soit bien clair : le gouvernement soutient le chiffrement fort et n’a pas l’intention d’interdire le chiffrement de bout en bout.

Ah bon, alors est-ce qu’on peut en rester là et rentrer chez nous maintenant … ?

Rudd : Mais l’impossibilité d’accéder aux données chiffrées dans certains cas ciblés et bien particuliers (même avec un mandat signé par un ministre et un haut magistrat) constitue un obstacle de taille dans la lutte anti-terroriste et la traduction en justice des criminels.

Oui, mais c’est la vie. On ne peut pas avoir le beurre et l’argent du beurre.

Rudd : Je sais que certains vont soutenir qu’on ne peut pas avoir le beurre et l’argent du beurre, que si un système est chiffré de bout en bout, il est à jamais impossible d’accéder au contenu d’une communication. C’est peut-être vrai en théorie. Mais la réalité est différente.

Vrai en théorie ? Mme Rudd, c’est vrai en théorie, en pratique, ici sur Terre, sur la Lune et dans l’espace. C’est vrai, point final.

« Mais la réalité est différente », ce doit être la glorieuse tentative d’Amber Rudd pour battre le premier ministre australien, Malcolm Turnbull, dans la course aux âneries sur le chiffrement . M. Turnbull a en effet récemment fait remarquer que « les lois mathématiques sont tout à fait estimables, mais que la seule loi qui s’applique en Australie est la loi australienne. »

Turnbull et Rudd, bien sûr, suivent la même partition. C’est aussi celle que suivent May, Merkel et Macron. Et, après sa remarque illogique, Turnbull a laissé entendre de quelle musique il s’agit quand il a ajouté : « Nous cherchons à nous assurer de leur soutien. » (« leur », en l’occurrence, fait référence aux entreprises IT).

Rudd développe son idée dans le paragraphe qui suit :

Rudd : Dans la vraie vie, la plupart des gens sont prêts à troquer la parfaite inviolabilité de leurs données contre une certaine facilité d’utilisation et un large éventail de fonctionnalités. Il ne s’agit donc pas de demander aux entreprises de compromettre le chiffrement ou de créer de prétendues « portes dérobées ». Qui utilise WhatsApp parce qu’il est chiffré de bout en bout ? On l’utilise plutôt que parce que c’est un moyen incroyablement convivial et bon marché de rester en contact avec les amis et la famille. Les entreprises font constamment des compromis entre la sécurité et la « facilité d’utilisation » et c’est là que nos experts trouvent des marges de manœuvres possibles.

Traduction : Ce que nous voulons, c’est que les entreprises n’aient pas recours au chiffrement de bout en bout.

Voilà donc la pierre angulaire de l’argumentaire de Rudd : les entreprises IT devraient décider d’elles-mêmes de compromettre la sécurité et la protection de la vie privée de leurs usagers, en n’implémentant pas le chiffrement de bout en bout. Et, pour faire bonne mesure, détourner l’attention des gens en créant des services pratiques et divertissants.

Inutile de préciser que ce n’est pas très loin de ce que font aujourd’hui les entreprises de la Silicon Valley qui exploitent les données des gens. En fait, ce que dit Rudd aux entreprises comme Facebook et Google, c’est : « Hé, vous appâtez déjà les gens avec des services gratuits pour pouvoir leur soutirer des données. Continuez, mais faites en sorte que nous aussi, nous puissions accéder à la fois aux métadonnées et aux contenus de leurs communications. Ne vous inquiétez pas, ils ne s’en apercevront pas, comme ils ne se rendent pas compte aujourd’hui que vous leur offrez des bonbons pour mieux les espionner. »

De même, l’argument de l’indispensable « compromis entre la sécurité et la facilité d’utilisation » relève d’un choix fallacieux. Une nouvelle génération d’apps sécurisées et respectueuses de la vie privée, comme Signal, prouvent qu’un tel compromis n’est pas nécessaire. En fait c’est Rudd, ici, qui perpétue ce mythe à dessein et incite les entreprises IT à s’en servir pour justifier leur décision d’exposer leurs usagers à la surveillance gouvernementale.

Pas besoin de réfléchir bien longtemps pour se rendre compte que l’argumentation d’Amber s’écroule d’elle-même. Elle demande « Qui utilise WhatsApp parce que c’est chiffré de bout en bout et non parce que c’est un moyen incroyablement convivial et bon marché de rester en contact avec les amis et la famille ? » Retournons-lui la question : « Qui s’abstient d’utiliser WhatsApp aujourd’hui sous prétexte que le chiffrement de bout en bout le rendrait moins convivial ? » (Et, tant que nous y sommes, n’oublions pas que Facebook, propriétaire de Whatsapp, fait son beurre en récoltant le plus d’informations possible sur vous et en exploitant cet aperçu de votre vie privée pour satisfaire son avidité financière et ses objectifs politiques. N’oublions pas non plus que les métadonnées – interlocuteurs, fréquence et horaires des appels – ne sont pas chiffrées dans WhatsApp, que WhatsApp partage ses données avec Facebook et que votre profil de conversation et votre numéro de téléphone sont liés à votre compte Facebook.`

Rudd : Donc, nous avons le choix. Mais ces choix seront le fruit de discussions réfléchies entre les entreprises IT et le gouvernement – et ils doivent rester confidentiels.

Traduction : Quand les entreprises supprimeront le chiffrement de bout en bout de leurs produits, nous ne souhaitons pas qu’elles en avertissent leurs usagers.

Voilà qui devrait vous faire froid dans le dos.

Les services dont Amber Rudd parle (comme WhatsApp) sont des applications propriétaires dont le code source est privé. Cela signifie que même d’autres programmeurs n’ont aucune idée précise de ce que font ces services (même si certaines techniques de rétro-ingénierie permettent d’essayer de le découvrir). Si la plupart des gens font confiance au chiffrement de bout en bout de WhatsApp c’est qu’un cryptographe très respecté du nom de Moxie Marlinspike l’a implémenté et nous a dit qu’il n’y avait pas de problème. Or, le problème avec les applications, c’est qu’elles peuvent être modifiées en un clin d’œil… et qu’elles le sont. WhatsApp peut très bien supprimer le chiffrement de bout en bout de ses outils demain sans nous en avertir et nous n’en saurons rien. En fait, c’est précisément ce que demande Amber Rudd à Facebook et compagnie.

À la lumière de ces informations, il y a donc deux choses à faire :

Regardez quelles entreprises participent au Forum Internet Global Contre le Terrorisme et cessez de croire un traître mot de ce qu’elles disent sur le chiffrement et les garanties de protection de la vie privée qu’offrent leurs produits. Ces entreprises sont Facebook, Microsoft, Twitter et YouTube (Google/Alphabet, Inc.)

Les experts en sécurité informatique ne doivent pas se porter garants du chiffrement de bout en bout de ces produits sauf s’ils peuvent s’engager à vérifier individuellement chaque nouvelle version exécutable. Pour limiter la casse, les individus comme Moxie Marlinspike, qui a pu se porter garant d’entreprises comme Facebook et WhatsApp, doivent publiquement prendre leurs distances par rapport à ces entreprises et les empêcher de devenir complices de la surveillance gouvernementale. Il suffit d’une seule compilation de code pour supprimer discrètement le chiffrement de bout en bout, et c’est exactement ce que souhaite Amber Rudd.

Rudd : Ce qu’il faut bien comprendre c’est qu’il ne s’agit pas de compromettre la sécurité en général.

Ces actions compromettraient totalement la vie privée et la sécurité des militants et des groupes les plus vulnérables de la société.

Rudd : Il s’agit travailler ensemble pour que, dans des circonstances bien particulières, nos services de renseignement soient en mesure d’obtenir plus d’informations sur les agissements en ligne de grands criminels et de terroristes.

Une fois encore, ni la suppression du chiffrement de bout en bout ni la mise en place de portes dérobées ne sont nécessaires pour combattre le terrorisme. Si Rudd veut arrêter des terroristes, elle devrait plutôt cesser de raboter le budget de la police de proximité, le seul moyen qui ait fait ses preuves. Je me demande si Rudd se rend seulement compte qu’en appelant à la suppression du chiffrement de bout en bout dans les outils de communications en ligne, ce qu’elle fait en réalité, c’est exposer le contenu des communications de tout un chacun à la surveillance continue par – au minimum – les fournisseurs et les hébergeurs de ces services. Sans parler du fait que ces communications peuvent être manipulées par d’autres acteurs peu recommandables, y compris des gouvernements étrangers ennemis.

Rudd : Parer à cette menace à tous les niveaux relève de la responsabilité conjointe des gouvernements et des entreprises. Et nous avons un intérêt commun : nous voulons protéger nos citoyens et ne voulons pas que certaines plateformes puissent servir à planifier des attaques contre eux. La réunion du Forum qui a lieu aujourd’hui est un premier pas dans la réalisation de cette mission.

Je n’ai rien de plus à ajouter, pas plus que Rudd.

Pour conclure, je préfère insister sur ce que j’ai déjà dit :

Ce que souhaite Amber Rudd ne vous apportera pas plus de sécurité. Ça ne vous protégera pas des terroristes. Ça permettra aux gouvernements d’espionner plus facilement les militants et les minorités. Ça compromettra la sécurité de tous et aura des effets glaçants, dont la destruction du peu de démocratie qui nous reste. Ça nous conduira tout droit à un État Surveillance et à un panoptique mondial, tels que l’humanité n’en a jamais encore connu.

Quant aux entreprises membres du Forum Internet Global Contre le Terrorisme (Facebook, Microsoft, Twitter et YouTube (Google/Alphabet, Inc.) – il faudrait être fou pour croire ce qu’elles disent du chiffrement de bout en bout sur leur plateformes ou des fonctionnalités « vie privée » de leurs apps. Vu ce qu’a dit Amber Rudd, sachez désormais que le chiffrement de bout en bout dont elles se targuent aujourd’hui peut être désactivé et compromis à tout moment lors d’une prochaine mise à jour, et que vous n’en serez pas informés.

C’est particulièrement préoccupant pour WhatsApp, de Facebook, dont certains recommandent fréquemment l’usage aux militants.

Vu ce qu’a dit Amber Rudd et ce que nous savons à présent du Forum Internet Global Contre le Terrorisme, continuer à recommander WhatsApp comme moyen de communication sécurisé à des militants et à d’autres groupes vulnérables est profondément irresponsable et menace directement le bien-être, voire peut-être la vie, de ces gens.

P.S. Merci pour ce beau travail, Amber. Espèce de marionnette !

(Un grand merci, non ironique cette fois, à Laura Kalbag pour sa relecture méticuleuse et ses corrections.)

Contacter Aral Balkan

Email (pour les questions urgentes, merci de mettre laura@ind.ie en CC)

Clé publique (94E9AA31)

Mastodon.ar.al
Twitter

Nous avons la chance d’être autorisés à traduire et publier un long article qui nous tient à cœur : les idées et analyses qu’il développe justifient largement les actions que nous menons avec vous et pour le plus grand nombre.

Avant propos

Par Framatophe.

Dans ses plus récents travaux, Shoshana Zuboff procède à une analyse systématique de ce qu’elle appelle le capitalisme de surveillance. Il ne s’agit pas d’une critique du capitalisme-libéral en tant qu’idéologie, mais d’une analyse des mécanismes et des pratiques des acteurs dans la mesure où elles ont radicalement transformé notre système économique. En effet, avec la fin du XX^e siècle, nous avons aussi vu la fin du (néo)libéralisme dans ce qu’il avait d’utopique, à savoir l’idée (plus ou moins vérifiée) qu’en situation d’abondance, chacun pouvait avoir la chance de produire et capitaliser. Cet égalitarisme, sur lequel s’appuient en réalité bien des ressorts démocratiques, est mis à mal par une nouvelle forme de capitalisme : un capitalisme submergé par des monopoles capables d’utiliser les technologies de l’information de manière à effacer la « libre concurrence » et modéliser les marchés à leurs convenances. La maîtrise de la production ne suffit plus : l’enjeu réside dans la connaissance des comportements. C’est de cette surveillance qu’il s’agit, y compris lorsqu’elle est instrumentalisée par d’autres acteurs, comme un effet de bord, telle la surveillance des États par des organismes peu scrupuleux.

La démarche intellectuelle de Shoshana Zuboff est très intéressante. Spécialiste au départ des questions managériales dans l’entreprise, elle a publié un ouvrage en 1988 intitulé In the Age Of The Smart Machine où elle montre comment les mécanismes productivistes, une fois dotés des moyens d’« informationnaliser » la division du travail et son contrôle (c’est-à-dire qu’à chaque fois que vous divisez un travail en plusieurs tâches vous pouvez en renseigner la procédure pour chacune et ainsi contrôler à la fois la production et les hommes), ont progressivement étendu l’usage des technologies de l’information à travers toutes les chaînes de production, puis les services, puis les processus de consommation, etc. C’est à partir de ces clés de lecture que nous pouvons alors aborder l’état de l’économie en général, et on s’aperçoit alors que l’usage (lui même générateur de profit) des Big Data consiste à maîtriser les processus de consommation et saper les mécanismes de concurrence qui étaient auparavant l’apanage revendiqué du libéralisme « classique ».

Ainsi, prenant l’exemple de Google, Shoshana Zuboff analyse les pratiques sauvages de l’extraction de données par ces grands acteurs économiques, à partir des individus, des sociétés, et surtout du quotidien, de nos intimités. Cette appropriation des données comportementales est un processus violent de marchandisation de la connaissance « sur » l’autre et de son contrôle. C’est ce que Shoshana Zuboff nomme Big Other :

« (Big Other) est un régime institutionnel, omniprésent, qui enregistre, modifie, commercialise l’expérience quotidienne, du grille-pain au corps biologique, de la communication à la pensée, de manière à établir de nouveaux chemins vers les bénéfices et les profits. Big Other est la puissance souveraine d’un futur proche qui annihile la liberté que l’on gagne avec les règles et les lois.» ¹

Dans l’article ci-dessous, Shoshana Zuboff ne lève le voile que sur un avatar de ce capitalisme de surveillance, mais pas n’importe lequel : Google. En le comparant à ce qu’était General Motors, elle démontre comment l’appropriation des données comportementales par Google constitue en fait un changement de paradigme dans les mécanismes capitalistes : le capital, ce n’est plus le bien ou le stock (d’argent, de produits, de main-d’oeuvre etc.), c’est le comportement et la manière de le renseigner, c’est à dire l’information qu’une firme comme Google peut s’approprier.

Ce qui manquait à la littérature sur ces transformations de notre « société de l’information », c’étaient des clés de lecture capables de s’attaquer à des processus dont l’échelle est globale. On peut toujours en rester à Big Brother, on ne fait alors que se focaliser sur l’état de nos relations sociales dans un monde où le capitalisme de surveillance est un état de fait, comme une donnée naturelle. Au contraire, le capitalisme de surveillance dépasse les États ou toute forme de centralisation du pouvoir. Il est informel et pourtant systémique. Shoshana Zuboff nous donne les clés pour appréhender ces processus globaux, partagé par certaines firmes, où l’appropriation de l’information sur les individus est si totale qu’elle en vient à déposséder l’individu de l’information qu’il a sur lui-même, et même du sens de ses actions.

Shoshana Zuboff est professeur émérite à Charles Edward Wilson, Harvard Business School. Cet essai a été écrit pour une conférence en 2016 au Green Templeton College, Oxford. Son prochain livre à paraître en novembre 2017 s’intitule Maître ou Esclave : une lutte pour l’âme de notre civilisation de l’information et sera publié par Eichborn en Allemagne, et par Public Affairs aux États-Unis.

Les secrets du capitalisme de surveillance

par Shoshana Zuboff

Article original en anglais paru dans le Franfurter Allgemeine Zeitung : The Secrets of Surveillance Capitalism

Traduction originale : Dr. Virginia Alicia Hasenbalg-Corabianu, révision Framalang : mo, goofy, Mannik, Lumi, lyn

Le contrôle exercé par les gouvernements n’est rien comparé à celui que pratique Google. L’entreprise crée un genre entièrement nouveau de capitalisme, une logique d’accumulation systémique et cohérente que nous appelons le capitalisme de surveillance. Pouvons-nous y faire quelque chose ?

Google a dépassé Apple en janvier en devenant la plus grosse capitalisation boursière du monde, pour la première fois depuis 2010 (à l’époque, chacune des deux entreprises valait moins de 200 milliards de dollars; aujourd’hui, chacune est évaluée à plus de 500 milliards). Même si cette suprématie de Google n’a duré que quelques jours, le succès de cette entreprise a des implications pour tous ceux qui ont accès à Internet. Pourquoi ? Parce que Google est le point de départ pour une toute nouvelle forme de capitalisme dans laquelle les bénéfices découlent de la surveillance unilatérale ainsi que de la modification du comportement humain. Il s’agit d’une intrusion globale. Il s’agit d’un nouveau capitalisme de surveillance qui est inimaginable en dehors des insondables circuits à haute vitesse de l’univers numérique de Google, dont le vecteur est l’Internet et ses successeurs. Alors que le monde est fasciné par la confrontation entre Apple et le FBI, véritable réalité est que les capacités de surveillance d’espionnage en cours d’élaboration par les capitalistes de la surveillance sont enviées par toutes les agences de sécurité des États. Quels sont les secrets de ce nouveau capitalisme, comment les entreprises produisent-elles une richesse aussi stupéfiante, et comment pouvons-nous nous protéger de leur pouvoir envahissant ?

I. Nommer et apprivoiser

La plupart des Américains se rendent compte qu’il y a deux types de personnes qui sont régulièrement surveillées quand elles se déplacent dans le pays. Dans le premier groupe, celles qui sont surveillées contre leur volonté par un dispositif de localisation attaché à la cheville suite à une ordonnance du tribunal. Dans le second groupe, toutes les autres.

Certains estiment que cette affirmation est absolument fondée. D’autres craignent qu’elle ne puisse devenir vraie. Certains doivent penser que c’est ridicule. Ce n’est pas une citation issue d’un roman dystopique, d’un dirigeant de la Silicon Valley, ni même d’un fonctionnaire de la NSA. Ce sont les propos d’un consultant de l’industrie de l’assurance automobile, conçus comme un argument en faveur de « la télématique automobile » et des capacités de surveillance étonnamment intrusives des systèmes prétendument bénins déjà utilisés ou en développement. C’est une industrie qui a eu une attitude notoire d’exploitation de ses clients et des raisons évidentes d’être inquiète, pour son modèle économique, des implications des voitures sans conducteur. Aujourd’hui, les données sur l’endroit où nous sommes et celui où nous allons, sur ce que nous sentons, ce que nous disons, les détails de notre conduite, et les paramètres de notre véhicule se transforment en balises de revenus qui illuminent une nouvelle perspective commerciale. Selon la littérature de l’industrie, ces données peuvent être utilisées pour la modification en temps réel du comportement du conducteur, déclencher des punitions (hausses de taux en temps réel, pénalités financières, couvre-feux, verrouillages du moteur) ou des récompenses (réductions de taux, coupons à collectionner pour l’achat d’avantages futurs).

Bloomberg Business Week note que ces systèmes automobiles vont donner aux assureurs la possibilité d’augmenter leurs recettes en vendant des données sur la conduite de leur clientèle de la même manière que Google réalise des profits en recueillant et en vendant des informations sur ceux qui utilisent son moteur de recherche. Le PDG de Allstate Insurance veut être à la hauteur de Google. Il déclare : « Il y a beaucoup de gens qui font de la monétisation des données aujourd’hui. Vous allez chez Google et tout paraît gratuit. Ce n’est pas gratuit. Vous leur donnez des informations ; ils vendent vos informations. Pourrions-nous, devrions-nous vendre ces informations que nous obtenons des conducteurs à d’autres personnes, et réaliser ainsi une source de profit supplémentaire…? C’est une partie à long terme. »

Qui sont ces « autres personnes » et quelle est cette « partie à long terme » ? Il ne s’agit plus de l’envoi d’un catalogue de vente par correspondance ni le ciblage de la publicité en ligne. L’idée est de vendre l’accès en temps réel au flux de votre vie quotidienne – votre réalité – afin d’influencer et de modifier votre comportement pour en tirer profit. C’est la porte d’entrée vers un nouvel univers d’occasions de monétisation : des restaurants qui veulent être votre destination ; des fournisseurs de services qui veulent changer vos plaquettes de frein ; des boutiques qui vous attirent comme les sirènes des légendes. Les « autres personnes », c’est tout le monde, et tout le monde veut acheter un aspect  de votre comportement pour leur profit. Pas étonnant, alors, que Google ait récemment annoncé que ses cartes ne fourniront pas seulement l’itinéraire que vous recherchez, mais qu’elles suggéreront aussi une destination.

Le véritable objectif : modifier le comportement réel des gens, à grande échelle.

Ceci est juste un coup d’œil pris au vol d’une industrie, mais ces exemples se multiplient comme des cafards. Parmi les nombreux entretiens que j’ai menés au cours des trois dernières années, l’ingénieur responsable de la gestion et analyse de méga données d’une prestigieuse entreprise de la Silicon Valley qui développe des applications pour améliorer l’apprentissage des étudiants m’a dit : « Le but de tout ce que nous faisons est de modifier le comportement des gens à grand échelle. Lorsque les gens utilisent notre application, nous pouvons cerner leurs comportements, identifier les bons et les mauvais comportements, et développer des moyens de récompenser les bons et punir les mauvais. Nous pouvons tester à quel point nos indices sont fiables pour eux et rentables pour nous. »

L’idée même d’un produit efficace, abordable et fonctionnel puisse suffire aux échanges commerciaux est en train de mourir. L’entreprise de vêtements de sport Under Armour réinvente ses produits comme des technologies que l’on porte sur soi. Le PDG veut lui aussi ressembler à Google. Il dit : « Tout cela ressemble étrangement à ces annonces qui, à cause de votre historique de navigation, vous suivent quand vous êtes connecté à l’Internet (Internet ou l’internet), c’est justement là le problème – à ce détail près que Under Armour traque votre comportement réel, et que les données obtenues sont plus spécifiques… si vous incitez les gens à devenir de meilleurs athlètes ils auront encore plus besoin de notre équipement. » Les exemples de cette nouvelle logique sont infinis, des bouteilles de vodka intelligentes aux thermomètres rectaux reliés à Internet, et littéralement tout ce qu’il y a entre les deux. Un rapport de Goldman Sachs appelle une « ruée vers l’or » cette course vers « de gigantesques quantités de données ».

La bataille des données comportementales

Nous sommes entrés dans un territoire qui était jusqu’alors vierge. L’assaut sur les données de comportement progresse si rapidement qu’il ne peut plus être circonscrit par la notion de vie privée et sa revendication. Il y a un autre type de défi maintenant, celui qui menace l’idéal existentiel et politique de l’ordre libéral moderne défini par les principes de l’autodétermination constitué au cours des siècles, voire des millénaires. Je pense à des notions qui entre autres concernent dès le départ le caractère sacré de l’individu et les idéaux de l’égalité sociale ; le développement de l’identité, l’autonomie et le raisonnement moral ; l’intégrité du marché ; la liberté qui revient à la réalisation et l’accomplissement des promesses ; les normes et les règles de la collectivité ; les fonctions de la démocratie de marché ; l’intégrité politique des sociétés et l’avenir de la souveraineté démocratique. En temps et lieu, nous allons faire un bilan rétrospectif de la mise en place en Europe du « Droit à l’Oubli » et l’invalidation plus récente de l’Union européenne de la doctrine Safe Harbor² comme les premiers jalons d’une prise en compte progressive des vraies dimensions de ce défi.

Il fut un temps où nous avons imputé la responsabilité de l’assaut sur les données comportementales à l’État et à ses agences de sécurité. Plus tard, nous avons également blâmé les pratiques rusées d’une poignée de banques, de courtiers en données et d’entreprises Internet. Certains attribuent l’attaque à un inévitable « âge des mégadonnées », comme s’il était possible de concevoir des données nées pures et irréprochables, des données en suspension dans un lieu céleste où les faits se subliment dans la vérité.

Le capitalisme a été piraté par la surveillance

Je suis arrivée à une conclusion différente : l’assaut auquel nous sommes confronté⋅e⋅s est conduit dans une large mesure par les appétits exceptionnels d’un tout nouveau genre du capitalisme, une nouvelle logique systémique et cohérente de l’accumulation que j’appelle le capitalisme de surveillance. Le capitalisme a été détourné par un projet de surveillance lucrative qui subvertit les mécanismes évolutifs « normaux » associés à son succès historique et qui corrompt le rapport entre l’offre et la demande qui, pendant des siècles, même imparfaitement, a lié le capitalisme aux véritables besoins de ses populations et des sociétés, permettant ainsi l’expansion fructueuse de la démocratie de marché.

Le capitalisme de surveillance est une mutation économique nouvelle, issue de l’accouplement clandestin entre l’énorme pouvoir du numérique avec l’indifférence radicale et le narcissisme intrinsèque du capitalisme financier, et la vision néolibérale qui a dominé le commerce depuis au moins trois décennies, en particulier dans les économies anglo-saxonnes. C’est une forme de marché sans précédent dont les racines se développent dans un espace de non-droit. Il a été découvert et consolidé par Google, puis adopté par Facebook et rapidement diffusé à travers l’Internet. Le cyberespace est son lieu de naissance car, comme le célèbrent Eric Schmidt, Président de Google/Alphabet, et son co-auteur Jared Cohen, à la toute première page de leur livre sur l’ère numérique, « le monde en ligne n’est vraiment pas attaché aux lois terrestres… Il est le plus grand espace ingouvernable au monde ».

Alors que le capitalisme de surveillance découvre les pouvoirs invasifs de l’Internet comme source d’accumulation de capital et de création de richesses, il est maintenant, comme je l’ai suggéré, prêt à transformer aussi les pratiques commerciales au sein du monde réel. On peut établir l’analogie avec la propagation rapide de la production de masse et de l’administration dans le monde industrialisé au début du XX^e siècle, mais avec un bémol majeur. La production de masse était en interaction avec ses populations qui étaient ses consommateurs et ses salariés. En revanche, le capitalisme de surveillance se nourrit de populations dépendantes qui ne sont ni ses consommateurs, ni ses employés, mais largement ignorantes de ses pratiques.

L’accès à Internet, un droit humain fondamental

Nous nous étions jetés sur Internet pour y trouver réconfort et solutions, mais nos besoins pour une vie efficace ont été contrecarrés par les opérations lointaines et de plus en plus impitoyables du capitalisme de la fin du XX^e siècle. Moins de deux décennies après l’introduction du navigateur web Mosaic auprès du public, qui permettait un accès facile au World Wide Web, un sondage BBC de 2010 a révélé que 79 % des personnes de 26 pays différents considéraient l’accès à l’Internet comme un droit humain fondamental. Tels sont les Charybde et Scylla de notre sort. Il est presque impossible d’imaginer la participation à une vie quotidienne efficace – de l’emploi à l’éducation, en passant par les soins de santé – sans pouvoir accéder à Internet et savoir s’en servir, même si ces espaces en réseau autrefois florissants s’avèrent être une forme nouvelle et plus forte d’asservissement. Il est arrivé rapidement et sans notre accord ou entente préalable. En effet, les préjudices les plus poignants du régime ont été difficiles à saisir ou à théoriser, brouillés par l’extrême vitesse et camouflés par des opérations techniques coûteuses et illisibles, des pratiques secrètes des entreprises, de fausses rhétoriques discursives, et des détournements culturels délibérés.

Apprivoiser cette nouvelle force nécessite qu’elle soit nommée correctement. Cette étroite interdépendance du nom et de l’apprivoisement est clairement illustrée dans l’histoire récente de la recherche sur le VIH que je vous propose comme analogie. Pendant trois décennies, les recherches des scientifiques visaient à créer un vaccin en suivant la logique des guérisons précédentes qui amenaient le système immunitaire à produire des anticorps neutralisants. Mais les données collectées et croisées ont révélé des comportements imprévus du virus VIH défiant les modèles obtenus auprès d’autres maladies infectieuses.

L’analogie avec la recherche contre le SIDA

La tendance a commencé à prendre une autre direction à la Conférence internationale sur le SIDA en 2012, lorsque de nouvelles stratégies ont été présentées reposant sur une compréhension plus adéquate de la biologie des quelques porteurs du VIH, dont le sang produit des anticorps naturels. La recherche a commencé à se déplacer vers des méthodes qui reproduisent cette réponse d’auto-vaccination. Un chercheur de pointe a annoncé : « Nous connaissons le visage de l’ennemi maintenant, et nous avons donc de véritables indices sur la façon d’aborder le problème. »

Ce qu’il nous faut en retenir : chaque vaccin efficace commence par une compréhension approfondie de la maladie ennemie. Nous avons tendance à compter sur des modèles intellectuels, des vocabulaires et des outils mis en place pour des catastrophes passées. Je pense aux cauchemars totalitaires du XX^e siècle ou aux prédations monopolistiques du capitalisme de l’Âge d’Or. Mais les vaccins que nous avons développés pour lutter contre ces menaces précédentes ne sont pas suffisants ni même appropriés pour les nouveaux défis auxquels nous sommes confrontés. C’est comme si nous lancions des boules de neige sur un mur de marbre lisse pour ensuite les regarder glisser et ne laisser rien d’autre qu’une trace humide : une amende payée ici, un détour efficace là.

Une impasse de l’évolution

Je tiens à dire clairement que le capitalisme de surveillance n’est pas la seule modalité actuelle du capitalisme de l’information, ni le seul modèle possible pour l’avenir. Son raccourci vers l’accumulation du capital et l’institutionnalisation rapide, cependant, en a fait le modèle par défaut du capitalisme de l’information. Les questions que je pose sont les suivantes : est-ce que le capitalisme de surveillance devient la logique dominante de l’accumulation dans notre temps, ou ira-t-il vers une impasse dans son évolution – une poule avec des dents au terme de l’évolution capitaliste ? Qu’est-ce qu’un vaccin efficace impliquerait ? Quel pourrait être ce vaccin efficace ?

Le succès d’un traitement dépend de beaucoup d’adaptations individuelles, sociales et juridiques, mais je suis convaincue que la lutte contre la « maladie hostile » ne peut commencer sans une compréhension des nouveaux mécanismes qui rendent compte de la transformation réussie de l’investissement en capital par le capitalisme de surveillance. Cette problématique a été au centre de mon travail dans un nouveau livre, Maître ou Esclave : une lutte pour le cœur de notre civilisation de l’information, qui sera publié au début de l’année prochaine. Dans le court espace de cet essai, je voudrais partager certaines de mes réflexions sur ce problème.

II. L’avenir : le prédire et le vendre

Les nouvelles logiques économiques et leurs modèles commerciaux sont élaborés dans un temps et lieu donnés, puis perfectionnés par essais et erreurs. Ford a mis au point et systématisé la production de masse. General Motors a institutionnalisé la production en série comme une nouvelle phase du développement capitaliste avec la découverte et l’amélioration de l’administration à grande échelle et la gestion professionnelle. De nos jours, Google est au capitalisme de surveillance ce que Ford et General Motors étaient à la production en série et au capitalisme managérial il y a un siècle : le découvreur, l’inventeur, le pionnier, le modèle, le praticien chef, et le centre de diffusion.

Plus précisément, Google est le vaisseau amiral et le prototype d’une nouvelle logique économique basée sur la prédiction et sa vente, un métier ancien et éternellement lucratif qui a exploité la confrontation de l’être humain avec l’incertitude depuis le début de l’histoire humaine. Paradoxalement, la certitude de l’incertitude est à la fois une source durable d’anxiété et une de nos expériences les plus fructueuses. Elle a produit le besoin universel de confiance et de cohésion sociale, des systèmes d’organisation, de liaison familiale, et d’autorité légitime, du contrat comme reconnaissance formelle des droits et obligations réciproques, la théorie et la pratique de ce que nous appelons « le libre arbitre ». Quand nous éliminons l’incertitude, nous renonçons au besoin humain de lancer le défi de notre prévision face à un avenir toujours inconnu, au profit de la plate et constante conformité avec ce que d’autres veulent pour nous.

La publicité n’est qu’un facteur parmi d’autres

La plupart des gens attribuent le succès de Google à son modèle publicitaire. Mais les découvertes qui ont conduit à la croissance rapide du chiffre d’affaires de Google et à sa capitalisation boursière sont seulement incidemment liées à la publicité. Le succès de Google provient de sa capacité à prédire l’avenir, et plus particulièrement, l’avenir du comportement. Voici ce que je veux dire :

Dès ses débuts, Google a recueilli des données sur le comportement lié aux recherches des utilisateurs comme un sous-produit de son moteur de recherche. À l’époque, ces enregistrements de données ont été traités comme des déchets, même pas stockés méthodiquement ni mis en sécurité. Puis, la jeune entreprise a compris qu’ils pouvaient être utilisés pour développer et améliorer continuellement son moteur de recherche.

Le problème était le suivant : servir les utilisateurs avec des résultats de recherche incroyables « consommait » toute la valeur que les utilisateurs produisaient en fournissant par inadvertance des données comportementales. C’est un processus complet et autonome dans lequel les utilisateurs sont des « fins-en-soi ». Toute la valeur que les utilisateurs produisent était réinvestie pour simplifier l’utilisation sous forme de recherche améliorée. Dans ce cycle, il ne restait rien à  transformer en capital, pour Google. L’efficacité du moteur de recherche avait autant besoin de données comportementales des utilisateurs que les utilisateurs de la recherche. Faire payer des frais pour le service était trop risqué. Google était sympa, mais il n’était pas encore du capitalisme – seulement l’une des nombreuses startups de l’Internet qui se vantaient de voir loin, mais sans aucun revenu.

Un tournant dans l’usage des données comportementales

L’année 2001 a été celle de l’effervescence dans la bulle du dot.com avec des pressions croissantes des investisseurs sur Google. À l’époque, les annonceurs sélectionnaient les pages du terme de recherche pour les afficher. Google a décidé d’essayer d’augmenter ses revenus publicitaires en utilisant ses capacités analytiques déjà considérables dans l’objectif d’accroître la pertinence d’une publicité pour les utilisateurs – et donc sa valeur pour les annonceurs. Du point de vue opérationnel cela signifiait que Google allait enfin valoriser son trésor croissant de données comportementales. Désormais, les données allaient être aussi utilisées pour faire correspondre les publicités avec les des mots-clés, en exploitant les subtilités que seul l’accès à des données comportementales, associées à des capacités d’analyse, pouvait révéler.

Il est maintenant clair que ce changement dans l’utilisation des données comportementales a été un tournant historique. Les données comportementales qui avaient été rejetées ou ignorées ont été redécouvertes et sont devenues ce que j’appelle le surplus de comportement. Le succès spectaculaire de Google obtenu en faisant correspondre les annonces publicitaires aux pages a révélé la valeur transformationnelle de ce surplus comportemental comme moyen de générer des revenus et, finalement, de transformer l’investissement en capital. Le surplus comportemental était l’actif à coût zéro qui changeait la donne, et qui pouvait être détourné de l’amélioration du service au profit d’un véritable marché. La clé de cette formule, cependant, est que ce nouveau marché n’est pas le fruit d’un échange avec les utilisateurs, mais plutôt avec d’autres entreprises qui ont compris comment faire de l’argent en faisant des paris sur le comportement futur des utilisateurs. Dans ce nouveau contexte, les utilisateurs ne sont plus une fin en soi. Au contraire, ils sont devenus une source de profit d’un nouveau type de marché dans lequel ils ne sont ni des acheteurs ni des vendeurs ni des produits. Les utilisateurs sont la source de matière première gratuite qui alimente un nouveau type de processus de fabrication.

Bien que ces faits soient connus, leur importance n’a pas été pleinement évaluée ni théorisée de manière adéquate. Ce qui vient de se passer a été la découverte d’une équation commerciale étonnamment rentable – une série de relations légitimes qui ont été progressivement institutionnalisées dans la logique économique sui generis du capitalisme de surveillance. Cela ressemble à une planète nouvellement repérée avec sa propre physique du temps et de l’espace, ses journées de soixante-sept heures, un ciel d’émeraude, des chaînes de montagnes inversées et de l’eau sèche.

Une forme de profit parasite

L’équation : tout d’abord, il est impératif de faire pression pour obtenir plus d’utilisateurs et plus de canaux, des services, des dispositifs, des lieux et des espaces de manière à avoir accès à une gamme toujours plus large de surplus de comportement. Les utilisateurs sont la ressource humaine naturelle qui fournit cette matière première gratuite.

En second lieu, la mise en œuvre de l’apprentissage informatique, de l’intelligence artificielle et de la science des données pour l’amélioration continue des algorithmes constitue un immense « moyen de production » du XXI^e siècle coûteux, sophistiqué et exclusif.

Troisièmement, le nouveau processus de fabrication convertit le surplus de comportement en produits de prévision conçus pour prédire le comportement actuel et à venir.

Quatrièmement, ces produits de prévision sont vendus dans un nouveau type de méta-marché qui fait exclusivement commerce de comportements à venir. Plus le produit est prédictif, plus faible est le risque pour les acheteurs et plus le volume des ventes augmente. Les profits du capitalisme de surveillance proviennent principalement, sinon entièrement, de ces marchés du comportement futur.

Alors que les annonceurs ont été les acheteurs dominants au début de ce nouveau type de marché, il n’y a aucune raison de fond pour que de tels marchés soient réservés à ce groupe. La tendance déjà perceptible est que tout acteur ayant un intérêt à monétiser de l’information probabiliste sur notre comportement et/ou à influencer le comportement futur peut payer pour entrer sur un marché où sont exposées et vendues les ressources issues du comportement des individus, des groupes, des organismes, et les choses. Voici comment dans nos propres vies nous observons le capitalisme se déplacer sous nos yeux : au départ, les bénéfices provenaient de produits et services, puis de la spéculation, et maintenant de la surveillance. Cette dernière mutation peut aider à expliquer pourquoi l’explosion du numérique a échoué, jusqu’à présent, à avoir un impact décisif sur la croissance économique, étant donné que ses capacités sont détournées vers une forme de profit fondamentalement parasite.

III. Un péché non originel

L’importance du surplus de comportement a été rapidement camouflée, à la fois par Google et mais aussi par toute l’industrie de l’Internet, avec des étiquettes comme « restes numériques », « miettes numériques », et ainsi de suite. Ces euphémismes pour le surplus de comportement fonctionnent comme des filtres idéologiques, à l’instar des premières cartes géographiques du continent nord-américain qui marquaient des régions entières avec des termes comme « païens », « infidèles », « idolâtres », « primitifs », « vassaux » ou « rebelles ». En vertu de ces étiquettes, les peuples indigènes, leurs lieux et leurs revendications ont été effacés de la pensée morale et juridique des envahisseurs, légitimant leurs actes d’appropriation et de casse au nom de l’Église et la Monarchie.

Nous sommes aujourd’hui les peuples autochtones dont les exigences implicites d’autodétermination ont disparu des cartes de notre propre comportement. Elles sont effacées par un acte étonnant et audacieux de dépossession par la surveillance, qui revendique son droit d’ignorer toute limite à sa soif de connaissances et d’influence sur les nuances les plus fines de notre comportement. Pour ceux qui s’interrogent sur l’achèvement logique du processus global de marchandisation, la réponse est qu’ils achèvent eux-mêmes la spoliation de notre réalité quotidienne intime, qui apparaît maintenant comme un comportement à surveiller et à modifier, à acheter et à vendre.

Le processus qui a commencé dans le cyberespace reflète les développements capitalistes du dix-neuvième siècle qui ont précédé l’ère de l’impérialisme. À l’époque, comme Hannah Arendt le décrit dans Les Origines du totalitarisme, « les soi-disant lois du capitalisme ont été effectivement autorisées à créer des réalités » ainsi on est allé vers des régions moins développées où les lois n’ont pas suivi. « Le secret du nouvel accomplissement heureux », a-t-elle écrit, « était précisément que les lois économiques ne bloquaient plus la cupidité des classes possédantes. » Là, « l’argent pouvait finalement engendrer de l’argent », sans avoir à passer par « le long chemin de l’investissement dans la production… »

Le péché originel du simple vol

Pour Arendt, ces aventures du capital à l’étranger ont clarifié un mécanisme essentiel du capitalisme. Marx avait développé l’idée de « l’accumulation primitive » comme une théorie du Big-Bang – Arendt l’a appelé « le péché originel du simple vol » – dans lequel l’appropriation de terres et de ressources naturelles a été l’événement fondateur qui a permis l’accumulation du capital et l’émergence du système de marché. Les expansions capitalistes des années 1860 et 1870 ont démontré, écrit Arendt, que cette sorte de péché originel a dû être répété encore et encore, « de peur que le moteur de l’accumulation de capital ne s’éteigne soudainement ».

Dans son livre The New Imperialism, le géographe et théoricien social David Harvey s’appuie sur ce qu’il appelle « accumulation par dépossession ». « Ce que fait l’accumulation par dépossession » écrit-il, « c’est de libérer un ensemble d’actifs… à un très faible (et dans certains cas, zéro) coût ». Le capital sur-accumulé peut s’emparer de ces actifs et les transformer immédiatement en profit… Il peut aussi refléter les tentatives de certains entrepreneurs… de « rejoindre le système » et rechercher les avantages de l’accumulation du capital.

Brèche dans le « système »

Le processus qui permet que le « surplus de comportement » conduise à la découverte du capitalisme de surveillance illustre cette tendance. C’est l’acte fondateur de la spoliation au profit d’une nouvelle logique du capitalisme construite sur les bénéfices de la surveillance, qui a ouvert la possibilité pour Google de devenir une entreprise capitaliste. En effet, en 2002, première année rentable Google, le fondateur Sergey Brin savoura sa percée dans le « système », comme il l’a dit à Levy,

« Honnêtement, quand nous étions encore dans les jours du boom dot-com, je me sentais comme un idiot. J’avais une startup – comme tout le monde. Elle ne générait pas de profit, c’était le cas des autres aussi, était-ce si dur ? Mais quand nous sommes devenus rentables, j’ai senti que nous avions construit une véritable entreprise « .

Brin était un capitaliste, d’accord, mais c’était une mutation du capitalisme qui ne ressemblait à rien de tout ce que le monde avait vu jusqu’alors.

Une fois que nous comprenons ce raisonnement, il devient clair qu’exiger le droit à la vie privée à des capitalistes de la surveillance ou faire du lobbying pour mettre fin à la surveillance commerciale sur l’Internet c’est comme demander à Henry Ford de faire chaque modèle T à la main. C’est comme demander à une girafe de se raccourcir le cou ou à une vache de renoncer à ruminer. Ces exigences sont des menaces existentielles qui violent les mécanismes de base de la survie de l’entité. Comment pouvons-nous nous espérer que des entreprises dont l’existence économique dépend du surplus du comportement cessent volontairement la saisie des données du comportement ? C’est comme demander leur suicide.

Toujours plus de surplus comportemental avec Google

Les impératifs du capitalisme de surveillance impliquent qu’il faudra toujours plus de surplus comportemental pour que Google et d’autres les transforment en actifs de surveillance, les maîtrisent comme autant de prédictions, pour les vendre dans les marchés exclusifs du futur comportement et les transformer en capital. Chez Google et sa nouvelle société holding appelée Alphabet, par exemple, chaque opération et investissement vise à accroître la récolte de surplus du comportement des personnes, des organismes, de choses, de processus et de lieux à la fois dans le monde virtuel et dans le monde réel. Voilà comment un jour de soixante-sept heures se lève et obscurcit un ciel d’émeraude. Il faudra rien moins qu’une révolte sociale pour révoquer le consensus général à des pratiques visant à la dépossession du comportement et pour contester la prétention du capitalisme de surveillance à énoncer les données du destin.

Quel est le nouveau vaccin ? Nous devons ré-imaginer comment intervenir dans les mécanismes spécifiques qui produisent les bénéfices de la surveillance et, ce faisant, réaffirmer la primauté de l’ordre libéral dans le projet capitaliste du XXI^e siècle. Dans le cadre de ce défi, nous devons être conscients du fait que contester Google, ou tout autre capitaliste de surveillance pour des raisons de monopole est une solution du XX^e siècle à un problème du 20e siècle qui, tout en restant d’une importance vitale, ne perturbe pas nécessairement l’équation commerciale du capitalisme de surveillance. Nous avons besoin de nouvelles interventions qui interrompent, interdisent ou réglementent : 1) la capture initiale du surplus du comportement, 2) l’utilisation du surplus du comportement comme matière première gratuite, 3) des concentrations excessives et exclusives des nouveaux moyens de production, 4) la fabrication de produits de prévision, 5) la vente de produits de prévision, 6) l’utilisation des produits de prévision par des tiers pour des opérations de modification, d’influence et de contrôle, et 5) la monétisation des résultats de ces opérations. Tout cela est nécessaire pour la société, pour les personnes, pour l’avenir, et c’est également nécessaire pour rétablir une saine évolution du capitalisme lui-même.

IV. Un coup d’en haut

Dans la représentation classique des menaces sur la vie privée, le secret institutionnel a augmenté, et les droits à la vie privée ont été érodés. Mais ce cadrage est trompeur, car la vie privée et le secret ne sont pas opposés, mais plutôt des moments dans une séquence. Le secret est une conséquence ; la vie privée est la cause. L’exercice du droit à la vie privée a comme effet la possibilité de choisir, et l’on peut choisir de garder quelque chose en secret ou de le partager. Les droits à la vie privée confèrent donc les droits de décision, mais ces droits de décision ne sont que le couvercle sur la boîte de Pandore de l’ordre libéral. À l’intérieur de la boîte, les souverainetés politiques et économiques se rencontrent et se mélangent avec des causes encore plus profondes et plus subtiles : l’idée de l’individu, l’émergence de soi, l’expérience ressentie du libre arbitre.

Le capitalisme de surveillance ne dégrade pas ces droits à la décision – avec leurs causes et leurs conséquences – il les redistribue plutôt. Au lieu de nombreuses personnes ayant quelques « droits », ces derniers ont été concentrés à l’intérieur du régime de surveillance, créant ainsi une toute nouvelle dimension de l’inégalité sociale. Les implications de cette évolution me préoccupent depuis de nombreuses années, et mon sens du danger s’intensifie chaque jour. L’espace de cet essai ne me permet pas de poursuivre jusqu’à la conclusion, mais je vous propose d’en résumer l’essentiel.

Le capitalisme de surveillance va au-delà du terrain institutionnel classique de l’entreprise privée. Il accumule non seulement les actifs de surveillance et des capitaux, mais aussi des droits. Cette redistribution unilatérale des droits soutient un régime de conformité administré en privé fait de récompenses et des punitions en grande partie déliée de toute sanction. Il opère sans mécanismes significatifs de consentement, soit sous la forme traditionnelle d’un « exit, voice or loyalty »³ associé aux marchés, soit sous la forme d’un contrôle démocratique exprimé par des lois et des règlements.

Un pouvoir profondément antidémocratique

En conséquence, le capitalisme de surveillance évoque un pouvoir profondément anti-démocratique que l’on peut qualifier de coup d’en haut : pas un coup d’état, mais plutôt un coup contre les gens, un renversement de la souveraineté du peuple. Il défie les principes et les pratiques de l’autodétermination – dans la vie psychique et dans les relations sociales, le politique et la gouvernance – pour lesquels l’humanité a souffert longtemps et sacrifié beaucoup. Pour cette seule raison, ces principes ne doivent pas être confisqués pour la poursuite unilatérale d’un capitalisme défiguré. Pire encore serait leur forfait par notre propre ignorance, impuissance apprise, inattention, inconvenance, force de l’habitude, ou laisser aller. Tel est, je crois, le terrain sur lequel notre lutte pour l’avenir devra se dérouler.

Hannah Arendt a dit un jour que l’indignation est la réponse naturelle de l’homme à ce qui dégrade la dignité humaine. Se référant à son travail sur les origines du totalitarisme, elle a écrit : « Si je décris ces conditions sans permettre à mon indignation d’y intervenir, alors j’ai soulevé ce phénomène particulier hors de son contexte dans la société humaine et l’ai ainsi privé d’une partie de sa nature, privé de l’une de ses qualités intrinsèques importantes. »

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

—–

^{1. Shoshana Zuboff, « Big other : surveillance capitalism and the prospects of an information civilization », Journal of Information Technology, 30, 2015, p. 81.↩}

^{2. Le 6 octobre 2015, la Cour de justice de l’Union européenne invalide l’accord Safe Harbor. La cour considère que les États-Unis n’offrent pas un niveau de protection adéquat aux données personnelles transférées et que les états membres peuvent vérifier si les transferts de données personnelles entre cet état et les États-Unis respectent les exigences de la directive européenne sur la protection des données personnelles.↩}

^{3. Référence aux travaux de A. O. Hirschman sur la manière de gérer un mécontentement auprès d’une entreprise : faire défection (exit), ou prendre la parole (voice). La loyauté ayant son poids dans l’une ou l’autre décision.↩}