Introduction
Nous vivons dans une société où l’information et les données sont considérées comme le nouveau pétrole. Le traitement de ces dernières est donc un élément primordial. D’où l’importance du big data. Mais que signifie « big data » ? D’après Célia Zolynski, professeur agrégée de droit privé à l’Université de Versailles Saint Quentin, le big data “désigne la capacité à traiter en temps quasi-réel d’immenses gisements d’informations, de grandes masses de données structurées, semi-structurées, voire non structurées et disparates pour extraire de leur recoupement de nouvelles valeurs qui demeuraient jusqu’alors inconnues”. Selon le conseil d’Etat, le big data se définit par cinq caractéristiques, que l’on surnomme les “5V”. Le premier V renvoie à un volume important de données traitées. En effet, nous parlons de “big data”, donc de gigantesques bases de données. A ce volume s’ajoute la variété, ce phénomène renvoie à une multitude de sources hétérogènes, les données peuvent provenir de réseaux sociaux, de bases de données, de données de navigations etc. Le troisième V correspond à la vélocité du traitement dans ces données. Aujourd’hui, le numérique permet de traiter quasi instantanément les données. Tout va toujours plus vite dans un monde en perpétuel mouvement. A cette vélocité, nous pouvons ajouter la véracité. L’enjeu ici est la fiabilité des données exploitées, elles ne doivent pas être fausses ou biaisées par leur traitement. Enfin, le cinquième V qui paraît être le plus important est la valeur. Les données, quelles qu’elles soient, n’ont aucune valeur intrinsèque si l’homme n’y apporte pas son analyse. C’est souvent ce que nous oublions, il ne faut pas se laisser obnubiler par l’informatisation ou l’automatisation de tâches manuelles. Certes, cela permet un gain de temps quand les logiciels sont bien programmés, mais sans l’homme tout cela est strictement inutile. Les logiciels de veille en soi, n’apportent rien. Dans certains cas, s’ils sont mal programmés par manque de rigueur, ils peuvent conduire à une contre productivité ou à des erreurs d’analyses de la part du veilleur, qui conduiront donc à une mise en danger de la stratégie pour l’entité dans laquelle il opère.
Selon certains auteurs, le big data a toujours existé, seulement sous une forme différente de celle que nous connaissons aujourd’hui. Le big data permet-il des avancés pour l’Homme ou est-il seulement au service de la recherche de toujours plus de profit ? Nous ne prenons que peu conscience de l’argent qui est en jeu concernant toutes nos données. Pourquoi nos données suscitent-elles tant d’intérêt, de débats et de convoitises ? Cela est-il justifié ou seulement au cœur des fantasmes des acteurs de la société du numérique ? Quelle place occupe finalement l’Homme ainsi que ses intérêts au milieu de ces milliards de données ?
Dans une première partie, nous essayerons de comprendre ce que le big data peut apporter à l’Homme. Puis dans une seconde partie, nous verrons les conséquences plutôt négatives du big data, notamment en termes de liberté dans nos vies.
I. Ce que le Big Data apporte à l’Homme
Comme nous l’avons introduit au début de notre article, il est courant aujourd’hui de comparer les données au pétrole. En effet, tout comme l’or noir, les données sont considérées comme une matière première qu’il faut exploiter, travailler, voire raffiner pour obtenir un produit fini. Dans notre cas, l’objectif est d’aboutir à un ensemble d’informations utiles à la décision. Cela fait ainsi référence aux trois étapes du cycle de l’information de Guillaumot théorisées en 1990 que nous nous devons de rappeler puisqu’il fait partie intégrante de l’intelligence économique. La première étape consiste à collecter l’information via, par exemple, la veille web et terrain de l’information. Celle-ci est dite brute. Puis à travers la deuxième étape, il s’agit de transformer ces informations brutes en connaissances en mobilisant notamment deux formes d’intelligence, l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle. Notons ici que l’intelligence artificielle renvoie en partie à des logiciels intelligents et à une puissance de calcul, donc au big data. Enfin, ces connaissances seront transformées en informations utiles à la stratégie, voire à l’action économique. Ces dernières seront présentées sous forme de synthèse.
Ainsi, même si l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle sont complémentaires, il n’en demeure pas moins que l’intelligence artificielle, c’est-à-dire le big data, occupe une place de plus en plus importante dans ce cycle de l’information, car le nombre de données collectées ne cessent de croître. Il faut donc une puissance de calcul de plus en plus conséquente pour pouvoir traiter toute cette masse de données. Mais pourquoi tant d’intérêt pour ces données collectées ? Pourquoi mobiliser une telle puissance de calcul dans le traitement de ces données ? Que peuvent-elles apporter à l’Homme ? C’est ce que nous allons tenter de comprendre à travers une série d’exemples que nous avons collectée en partie via le site web de l’Observatoire des usages du Big Data.
Lors de son existence, l’Homme désire bien souvent acquérir le pouvoir. Il semblerait que le big data puisse l’aider dans cette démarche. C’est ce que nous avons pu relever à travers un reportage de 2014 sur le big data. En effet, aux Etats-Unis, lors des élections présidentielles de 2012, Barack Obama a fait appel à l’analyse prédictive dans le but de sa réélection. Pour cela, ses équipes et son directeur de campagne, Rayid Ghani, ont eu recours au big data à tel point que l’on parlait de la “Data campagne d’Obama”. Selon Rayid Ghani, l’utilisation de bases de données a permis d’une part, de mobiliser des moyens physiques (bénévoles, militants) et des moyens financiers (levée de fonds) et d’autre part, de mieux cibler ceux qui avaient une sensibilité politique proche de celle d’Obama, mais qui ne la traduisait pas dans l’urne. Le but était donc de convaincre ces personnes qui hésitaient à voter pour Barack Obama le jour de l’élection présidentielle. Ainsi, pour beaucoup, Obama a gagné les élections présidentielles de 2012 en grande partie grâce au big data.
Dans une moindre mesure, lors des élections présidentielles françaises de 2012, en s’inspirant de la campagne de Barack Obama, François Hollande et ses équipes ont également utilisé le big data pour faire campagne. Le recours au big data a permis par exemple de mieux définir les zones géographiques dans lesquelles il fallait accentuer le porte-à-porte électoral. L’utilisation du big data a également participé à l’analyse des médias sociaux et à la définition des stratégies sur ces derniers. Ce dernier point est particulièrement intéressant compte tenu de la place qu’occupent les réseaux sociaux dans notre société actuelle. En effet, selon Richard Rogers, “les traces laissées par les internautes lors de leurs activités en ligne nous renseignent sur des pratiques sociales réelles” (N. Smyrnaios et P. Ratinaud). Nous percevons donc tout l’intérêt de pratiquer l’analyse des médias sociaux car, comme le souligne Guillaume Sylvestre, chef de projet veille et analyse de données à l’Agence pour la diffusion de l’information technologique (Adit), cela permet de “comprendre la dynamique des échanges / conversations au sein d’une ou plusieurs communautés, d’identifier des leaders d’opinions au sein des réseaux, de comprendre les liens entre les communautés et de comprendre la formation d’une opinion sur un sujet donné”. Pour cela, il est possible de recourir à certains outils tels que Gephi qui est un logiciel libre et gratuit qui “permet notamment de séparer les communautés d’utilisateurs via l’algorithme de modularité proposé par Blondel et d’utiliser l’algorithme de « Betweenness Centrality », défini par les travaux du sociologue Linton Freeman”. Ainsi, à l’aide de ce logiciel, il est possible de cartographier les relations au sein d’un réseau. Par exemple, “les liens entre les sites pro et anti IVG; avions de chasse: qui vend quoi à qui ? Carrières des énarques; lobbies européens” (G. Sylvestre). Par ailleurs, la cartographie permet également de capter des signaux faibles. C’est ce que démontre Guillaume Sylvestre à travers son article « Détecter des signaux faibles en cartographiant des tweets » (2016).
Autre outil de la datavisualisation, Tableau Software. Ce dernier permet de “visualiser des données issues d’un fichier Excel ou de toutes bases de données [..], de créer des visualisations personnalisables : couleur, format, disposition, croisement des informations….” (ibid). Comme l’indique Guillaume Sylvestre, l’intérêt d’utiliser ce logiciel est triple. Il donne la possibilité de “valoriser ponctuellement des données structurées via Excel dans le cadre d’une analyse – notamment géographiques ou incluant de multiples facteurs”, de “faciliter la réalisation d’infographies dans le cadre d’une prestation de veille/analyse sur le long terme” et enfin de “disposer d’indicateurs et suivre l’évolution de données dans le temps”. Le big data est donc particulièrement adapté à ce contexte.
Dans un tout autre domaine, celui de la sécurité, le big data est un des moyens utilisés pour avoir un monde plus sûr. En effet, à Memphis aux Etats-Unis, les autorités ont recours à un logiciel appelé “Blue crush”. Ce dernier permet l’analyse prédictive du crime. L’objectif étant en quelque sorte de prédire les crimes avant le passage à l’acte. Pour cela, le logiciel analyse et trie en temps réel des bases de données qui recensent tous les crimes passés ainsi qu’un certain nombre d’informations liées au territoire. De ces analyses, en résultent des probabilités qui permettent aux forces de l’ordre de connaître les zones à forte probabilité de délit. Ces résultats se matérialisent sous forme de cartes et de rapports sur lesquels toutes les informations sont indiquées. Les policiers reçoivent également ces résultats sur leurs smartphones, les patrouilles sont ainsi mieux réparties lors de leurs interventions. Elles peuvent s’organiser en fonction de ces résultats. L’utilisation de ce logiciel aurait permis de baisser très nettement les infractions telles que les vols. Toutefois, son utilisation a peu d’incidence sur les meurtres et les viols.
Autre technique utilisée en matière de sécurité, la vidéo analytique. L’objectif étant de retrouver sur les milliers d’heures enregistrées, les crimes commis le plus rapidement possible. Ce qui, à l’heure actuelle, demande énormément de temps. A l’aide de la vidéo, il s’agit également de détecter, à partir d’algorithmes, les attitudes potentiellement dangereuses pour autrui, plus largement pour la société. Ceci renvoie au ciblage comportemental. Par exemple, détecter sur les visages les traits qui traduisent le passage à l’acte. En définitive, à travers ces dispositifs, il s’agit de renforcer la sécurité.
Autre domaine et non des moindres, où le big data est utilisé à différents échelons, celui de la santé. Aux Etats-Unis, le US National Cancer Institute’s Genomic Data Commons a fusionné les deux plus grandes bases de données existantes en matière de cancer afin de progresser sur la combinaison de médicaments et chimiothérapies pour traiter les individus atteints de ces maladies. Le big data, et en particulier l’analyse d’algorithmes, permettent également de diagnostiquer en temps réel les tumeurs et de les localiser précisément.
Autres exemples, à l’aide du big data, des chercheurs en médecine ont pu identifier les premiers signes physiologiques de la maladie d’Alzheimer. Le big data permet également de lutter contre les accidents cardiaques. En effet, l’Institute for Biomedicals Informactics collecte des données d’enregistrements cardiaques et les traite pour prédire en temps réel les risques d’accidents cardiovasculaires.
Toujours sur le continent américain, la société Gliimpse qui a été rachetée par Apple, collecte des données de santé via plusieurs plateformes et les agrègent ensuite pour élaborer des rapports globaux sur les antécédents des patients. Ces rapports permettent aux professionnels de la santé de mieux diagnostiquer et prescrire des traitements.
Le big data permettra également de lutter prochainement contre les fraudes en matière de soins médicaux. Comment ? En cartographiant les médecins, leurs prescriptions, leurs activités et leurs patients. Cartographier pour comparer et détecter les situations anormales. C’est en partie le combat de John Mininno, responsable du National Healthcare Analysis Group.
En outre, le big data via l’intelligence artificielle permet de créer des robots. A titre d’exemple, une association à Nantes essaie de développer des robots qui permettent de sortir certains autistes de leur silence. Nous ne sommes pas sans savoir que la France a un grand retard en la matière. Les familles en souffrent, c’est une douleur difficile au quotidien. Ces robots leur permettent un éveil, de sortir et de libérer les parents de ces enfants quelques heures par semaine. Il en est de même concernant les robots dans les maisons de retraite. En France, nous cherchons à mettre en place des technologies pour permettre aux personnes âgées de mieux vieillir dans les maisons de retraite. Souvent, elles s’ennuient, ne sortent plus, et certaines n’ont plus de famille. Des robots ont donc été mis au point pour reproduire des pièces de théâtre. Le pantin répond même à certaines questions. Le big data répond donc également à des enjeux sociétaux.
Autre secteur proche de la santé, celui du service à la personne. Par exemple, une société française, Senior@home, répond à l’une des problématiques actuelles à savoir comment les personnes âgées peuvent continuer à vivre chez elles le plus longtemps possible dans de bonnes conditions. La solution est en partie, selon cette société, d’avoir une maison connectée afin de collecter des données en temps réel sur le quotidien de ces personnes âgées de manière à détecter les anomalies et à intervenir le plus rapidement possible. En Chine, une simple carte électronique à destination des personnes âgées permet d’accéder à des services gratuits et d’avoir quelques yuans par le gouvernement. L’autre intérêt de cette carte est de collecter un certain nombre de données sur leurs activités quotidiennes. Ces données sont, par la suite, analysées afin de déterminer les besoins en matière de santé pour cette catégorie de population. Vivre en meilleure santé et dans des conditions plus favorables, tel est l’objectif.
Cultiver à l’aide du big data, cela peut paraître étonnant, mais le big data est bien au cœur du secteur agricole. Il participe en effet à la transformation de ce dernier. A l’aide de satellites, des données sont collectées et analysées pour connaître par exemple l’état des sols. En fonction de ces résultats, les agriculteurs adapteront leurs actions. Ils auront par exemple recours ou non aux engrais, au système d’arrosage. En France, la société InVivo conçoit, à partir d’algorithmes, des outils d’aide à la décision en matière de culture. Elle élabore également des applications pour prédire les rendements des cultures. Une autre société française, Weenat, collecte un certain nombre de données telles que les valeurs météorologiques et agronomiques, la température, le pourcentage d’humidité dans le but d’améliorer les récoltes et de limiter le recours aux phytosanitaires. Au Japon par exemple, la société Fujitsu développe une agriculture dite intelligente – c’est-à-dire une agriculture sans insecticide et sans produit chimique – à l’aide de capteurs et d’analyse de données afin de contrôler l’environnement quotidiennement.
Autre moyen particulièrement utilisé dans le secteur agricole pour collecter des données sur l’environnement, le drone. Le groupe Bernard Magrez (viticulture) a, par exemple, recours à cet appareil dans le but d’accroître la qualité de leur production.
En Bretagne, la filière porcine a pris conscience de l’importance des données à tel point qu’elle a fait le choix de centraliser l’ensemble des informations concernant la production de porc dans une base de données commune afin que tous les acteurs de cette filière y ait accès. L’objectif étant d’améliorer la compétitivité de ce secteur.
Par ailleurs, au niveau des machines agricoles, les fabricants, à l’instar de John Deere, utilisent des objets connectés et des capteurs afin de détecter les possibles pannes sur les machines agricoles et ainsi de prévoir les pièces de remplacement à fournir pour ces pannes. Le big data participe ainsi à optimiser la production agricole.
En matière de transport, le big data intervient aussi à différents niveaux. Collecter des données sur le trafic routier afin d’optimiser la circulation d’une part, et d’améliorer la sécurité routière d’autre part. Par exemple, en Angleterre, la société RedBite surveille les autoroutes afin d’optimiser l’accès aux ports. La société Immense Simulation mobilise le big data pour aider les taxis à être plus efficients dans leurs déplacements. Optimiser la circulation passe également par une meilleure gestion des parkings. C’est ce que la société américaine étudie à l’aide de capteurs pour mesurer le taux de remplissage des parkings et ainsi fixer des tarifs adaptés. A l’aide du big data, des instituts de recherche américains sont en mesure de comparer les réseaux de transports de l’ensemble des villes du pays. S’agissant de la sécurité routière, la société Datakind Network (Suède) utilise le big data dans le but de réduire le nombre d’accidentés et de morts sur les routes.
Enfin, concernant le transport aérien, la société américaine Apache Spark étudie un certain nombre de données telles que les données météorologiques ou les retards passés sur les vols afin de prédire les retards. Quant aux sociétés Boeing et Microsoft, elles utilisent le big data notamment pour travailler sur la maintenance prédictive qui est un des points importants dans le secteur du transport. Le big data permet des avancées en matière d’économie de carburant et dans la gestion de vols aériens. Il s’agit donc de collecter des données pour anticiper les anomalies et pouvoir y faire face le plus rapidement possible. Se déplacer plus aisément et de façon plus sûre est désormais envisageable avec l’exploitation massive des données.
Bien souvent, on nous explique qu’il faut collecter des données pour bien comprendre son environnement. C’est encore plus vrai concernant son environnement naturel. Collecter des données sur la faune et la flore, sur les océans afin de comprendre leur évolution dans le temps. Le big data permet de progresser dans les travaux scientifiques. Par exemple, croiser des données passées et actuelles, afin d’arriver à anticiper les catastrophes naturelles telles que les inondations, les ouragans, les tremblements de terre, etc. L’ambition affichée est donc de tenter d’anticiper l’évolution de son environnement naturel pour mieux s’adapter.
Ainsi, nous avons pu constater que le big data est mobilisé dans un grand nombre de secteurs principalement pour traiter rapidement des données dans l’espoir d’obtenir des informations utiles à la décision. En utilisant le big data, l’Homme souhaite pouvoir comprendre, anticiper, voire prédire dans certains cas pour mieux agir et réagir. Le big data est ainsi de plus en plus mobilisé à tel point que selon certains acteurs économiques, son développement va être source de croissance et d’emploi dans les prochaines années. Pour beaucoup, le recours au big data est de plus en plus indispensable, car il participe à notre économie de la connaissance. Mais quelles en sont les conséquences pour l’Homme ? Vers quelle société tendons nous avec l’utilisation accrue du big data ? C’est ce que nous analyserons dans cette seconde partie.
II. Le Big Data, une “industrie de la vie”
Comme nous avons pu le voir dans une première partie, le big data peut aider l’Homme dans son quotidien, soulignons néanmoins que ce n’est qu’une aide et non la substitution de l’Homme par la machine. Mais cette aide est-elle toujours bénéfique ? C’est ce que nous allons tenter d’approfondir dans ce développement.
Tout d’abord, par l’intermédiaire du big data, le libéralisme économique envahit encore plus subtilement nos vies, sous couvert de nous rendre service. Prenons tout d’abord l’exemple des compagnies d’assurances, aux Etats unis ou en Allemagne, des offres telles que “pay as you drive” sont déjà mises en place. Ce dispositif est constitué de capteurs embarqués sur la voiture du client qui quantifie, en temps réel, la conduite du chauffeur, pouvant ainsi détecter ses excès de vitesse, sa propension à prendre des risques, ses réactions brusques ou non. Ainsi, en fonction des données récoltées, l’individu payera plus ou moins cher son assurance de voiture. L’argument mis en avant est la flexibilité du contrat, au plus proche du comportement du client. Mais cela comporte déjà un risque important quant à la conduite de l’assuré. Il est parfois nécessaire de dépasser la vitesse limite autorisée pour dépasser un véhicule dangereux ou même de freiner brusquement si un danger apparaît devant nous. Comment l’assureur le prendra-t-il en compte ? Cela ne le sera malheureusement pas. Ce n’est qu’une illusion de croire que les cotisations baisseront. Le même phénomène se produit dans le domaine de la santé. En effet, le groupe d’assurance Generali envisage de mettre en place un nouveau dispositif qui vise à équiper les salariés de bracelets électroniques, captant ainsi toute leur vie : l’heure du coucher, du lever, à quelle fréquence ils marchent, prennent les escaliers, ce qu’ils mangent. Toutes ces données seront analysées pour pouvoir offrir aux salariés participant à ce programme des bons de réduction par les sociétés partenaires. Jusque-là, le programme pourrait rester alléchant si ensuite ces données n’étaient pas revendues à d’autres sociétés pour les analyser à des fins surtout commerciales.
C’est l’une des dérives importantes du système, les données sont exploitées à leur maximum et déviées de leur but initial. Les sociétés cherchent de plus en plus à tirer profit de chacun de nos mouvements. Tout ce que nous pourrons faire, la manière dont nous le ferons, sera jugé pour devenir une source de business, sans qu’aucun centime ne nous revienne. Au contraire même, nos propres données serviront à nous faire consommer plus. Finalement, le système devient pervers, sous couvert de nous faciliter la vie et d’améliorer sans cesse notre quotidien, nous nous retrouvons prisonniers de celui-ci.
La voiture sans pilote en est le parfait exemple. C’est une cabine pure et simple d’espionnage ! En l’utilisant, chaque fait et geste des passagers sera analysé pour comprendre leurs comportements, leurs habitudes jusqu’à leur débit de parole. Un profil personnel sera alors créé pour leur proposer d’aller à ce magasin plutôt qu’un autre, d’écouter telle musique payante. Ces propositions seront tellement proches des goûts des utilisateurs qu’ils n’auront pas d’autres choix que d’y succomber. C’est une sorte d’esclavage moderne à la consommation, à l’argent, moteur même d’une économie libérale. Nos industries cherchent à faire de chaque souffle humain une source de profit. “Les technologies numériques, qui ne cessent de générer des traces de tous ordres, répondent de façon idoine à la logique du libéralisme qui aspire à la conquête constante de nouveaux marchés. Son ambition ultime semble se réaliser : celle de n’être entravé par aucune limite et de n’être exclu d’aucun domaine.” (E. Sadin).
Le big data semble s’immiscer au plus profond de nos vies, “cherchant à s’adosser à chaque instant de la vie, à se confondre avec la vie toute entière. L’économie de la donnée, c’est l’économie intégrale de la vie intégrale” (ibid). Finalement, ne serait-ce pas une marchandisation de l’homme ? L’humain dans son intégralité est transformé en données, constituant une suite mathématique qui est analysée pour en tirer du profit. Un nouveau type d’activité se crée donc. De grands groupes comme Twitter et des sociétés appelées DATA Broker (courtiers en données) vendent nos données personnelles. Le leader du marché est une société américaine, Acxiom, qui exploite les données de 700 millions de personnes avec un chiffre d’affaires de 1.1 milliard de dollars. Chaque élément et événement de notre vie a un prix : notre âge, adresse, sexe, mariage, enfant, maladies, sport. Les données des Européens représentent 315 milliards de dollars. En 2020, ce chiffre sera multiplié par 3, soit 945 milliards de dollars.
L’un des principaux problèmes qui émanent de ce nouveau type d’activité est le fait que l’individu n’est, en aucun cas, rémunéré pour la vente et l’exploitation de ses données. C’est pourtant lui qui en est la source même. De plus, l’une des conséquences majeures de ce type d’activité est la discrimination qui en résulte ainsi que le risque de censure. L’individu ne demeure plus totalement libre de ses choix. Ils vont désormais influer sur tous les contrats qu’il souscrira, et cela, non sans conséquences. Toutes déviations du comportement moyen attendu seront donc sanctionnées, ou à payer. Payer pour se permettre d’être soi, c’est finalement ce qui tend à nous arriver si nous laissons ce type de modèle régir entièrement notre vie. Le big data permet des avancés pour l’homme, mais le réduit à l’état de données. Voulons-nous vraiment que nos vies et nos sociétés se résument à une idéologie économique ? Cela ne tient qu’à nous de refuser.
D’autre part, une des conséquences de la numérisation massive de nos données est la perte de confidentialité, d’intimité pour les individus. Cela paraît inévitable malgré l’éventuelle anonymisation qui devrait s’opérer. “Les supports de données deviennent permanents (alors que dans le passé, ils pouvaient disparaître physiquement) et immédiatement accessibles (alors que dans le passé, ils pouvaient être enfouis sous d’autres supports), ce qui nous oblige à réinventer un droit à l’oubli ”(F. Lorvo). En effet grâce au numérique et à l’informatique, plus rien ne se perd et est ainsi réutilisable à l’infini. Les données récoltées sur notre vie pourront donc resurgir dans 30 ans. Quel enjeu il y a-t-il derrière ce fardeau que nous traînerons toute notre vie ? Cela pourrait nous desservir à l’avenir ? Qui sont ces entreprises pour avoir un droit à vie sur nos données ? Nous sommes surveillés de partout.
L’une des premières formes de surveillance s’opère sur internet, quand nous faisons des achats en ligne. Par exemple, grâce aux cookies, les entreprises peuvent suivre tous nos déplacements sur leur site internet, et cela, en toute légalité. Elles voient ainsi combien de temps nous restons sur le site, à quelle heure, pour quel produit.Elles essaient ensuite d’anticiper nos désirs via des analyses prédictives. Cela se fait également avec la carte bancaire et les cartes de fidélité. Sommes-nous vraiment conscients de tout cela ? Beaucoup de personnes refuseraient des caméras chez eux, c’est pourtant le même type de surveillance qui s’opère via nos données. Comment ne pas s’en rendre compte ? Nous recevons des mails, des publicités, des courriers en fonction de toutes ces données. Ce qui nous pousse dans une direction plutôt qu’une autre. Où est donc la liberté d’agir et de penser ? Elle n’existe plus à travers tous ces systèmes. La collecte et l’exploitation de données massives provenant d’individus sont une entrave au principe fondamental qu’est la liberté. Avons-nous déjà été libre ? Qu’est-ce que la liberté aujourd’hui dans nos sociétés modernes ? Penser ? Agir ? “Puisque certains de nos principes fondamentaux sont en train d’être défaits, alors nous devons, à l’instar de l’homme révolté d’Albert Camus, dire “non”.
Aujourd’hui, nous nous devons de reprendre ces paroles dans la mesure où est franchie une limite qui nous fait offense, celle qui voit l’intégrité et la dignité humaines niées par l’ambition insatiable du technolibéralisme. Nous devons affirmer haut et fort que “cette limite-là” ne doit pas être dépassée. Elle ne doit pas l’être parce que son franchissement bafoue les valeurs qui constituent le socle de notre vie en commun. Soit le respect d’une part inviolable de nous-mêmes, de notre autonomie de jugement et de notre pouvoir d’action” (E. Sadin). Il faut être conscient que le big data n’est pas uniquement une révolution au service de l’Homme, il nous rend esclave de toutes ces nouvelles technologies. Nous vivons actuellement un moment critique, “Car c’est maintenant et durant la troisième décennie du XXI siècle que se jouera soit le développement irréfréné d’une industrie de la vie entendant nous soumettre intégralement à ses logiques, soit la sauvegarde des valeurs humanistes qui nous constituent.” (ibid.) Il ne faut pas se laisser manipuler par un discours aveuglant, se voulant au service de l’Homme, alors qu’il ne cherche qu’à l’asservir.
A une autre échelle, le big data rend nos sociétés de plus en plus vulnérables. Du fait de l’hyper connectivité de ces dernières, l’interdépendance s’accroît. Les sociétés deviennent plus faibles face aux menaces à l’instar de l’attaque de Twitter vendredi dernier (21.10.2016). Plus nous sommes en réseau, plus nous sommes fragiles. La dépendance est telle que dès qu’un membre ou une composante du réseau est attaqué, c’est tout le réseau qui est mis en danger. Il y a-t-il quelqu’un, à l’heure actuelle, qui est en mesure de nous garantir que le réseau ne tombera jamais en panne ? La réponse est non. Finalement, nous devenons trop reliés entre nous, à nos objets connectés, à nos smartphones, à nos ordinateurs. A titre d’exemple, il existe quelques câbles sous l’océan Atlantique qui relient la France aux Etats-Unis, que se passerait-il si un de ces câbles venait à se briser ? Un plan d’alerte maximum serait mis en place, ce serait une catastrophe pour notre sécurité, pour nos réseaux, pour notre économie. La logistique même, support du big data, est donc un élément de faiblesse indéniable dont il ne faut pas ignorer l’existence.
De plus, l’avènement du big data dans nos sociétés pousse à une uniformisation des comportements qui s’intensifie de jour en jour. Sur le même principe que le contrat d’assurance, il existe un “crédit score”. Ce dernier est un “coefficient de confiance” concernant la capacité d’un individu à rembourser un prêt bancaire. Il se calcule via des analyses de postes publiées par l’internaute sur les réseaux sociaux. Le rapport n’est pas directement évident entre les postes publiés sur des réseaux sociaux et la capacité à rembourser un emprunt, mais cela n’est pas la question ici. “De nombreuses études montrent que l’extraversion et l’ouverture d’esprit traduisent une propension plus élevée à prendre des risques professionnels, comme démissionner sans avoir la certitude de retrouver un emploi. Ainsi, celui qui voyage en se géolocalisant souvent à l’étranger et qui publie de nombreuses photos dans des contextes sociaux, dont le profil digital montre qu’il est ouvert d’esprit et extraverti, pourrait voir son « crédit score » et donc sa capacité à emprunter diminuer” (M. Le Masne).
Adosser le big data à des contrats de type bancaire ou assurantiel renforce donc infailliblement la standardisation des comportements. Les individus n’auront pas d’autres choix que de rester dans la norme pour ne pas payer des contrats à des prix très élevés. Il en est de même concernant la santé. Avec un bracelet électronique en permanence sur soi, qui transmettra nos habitudes, les individus seront incités à faire du sport, se coucher tôt, ne pas boire d’alcool, ne pas fumer, ne pas manger telle catégorie d’aliment, se comportant ainsi comme de parfaits individus, dénués de toute personnalité. En allant plus loin, nous pouvons même craindre “une dictature des données et des algorithmes prédictifs imposant une définition d’un « homme calculé » qui remettrait en cause le principe d’autodétermination, principe qui est, selon notre vision, l’essence même de toute personne humaine” (V. Mayer-Schönberger et K. Cukier).
En cherchant à prédire le comportement des individus, le big data tend à renforcer l’uniformisation des comportements, mais aussi tend à mettre l’Homme en danger. Aujourd’hui aux Etats-Unis, il existe des algorithmes capables de prédire des délits. Le jour où ces données deviendront statistiquement assez fiables, le big data ne poussera-t-il pas à aller plus loin en prédisant le profil d’un délinquant ? Puis, de créer des bases de données avec tous les ADN de ces derniers pour ainsi découvrir un gène commun pour enfin essayer de l’éradiquer de la surface de la terre par le biais de manipulations génétiques ? Prédire les comportements d’individus n’est pas anodin. Jusqu’ici, aucune voix ne s’élève, car ce phénomène concerne principalement la consommation, mais son périmètre s’élargit de plus en plus. L’éthique est un problème complexe mais fondamental pour l’avenir de l’humanité surtout dans une économie qui tend à devenir numérique.
En outre, le big data tend à renforcer le corporatisme. En effet, comme nous avons pu le soulever tout au long de cet article, les utilisateurs qui donnent leurs données ne sont jamais rémunérés pour l’exploitation de ces dernières, au bout de la chaîne, à qui appartiennent-elles ? Certains auteurs “dénoncent les conséquences négatives que peut engendrer ce pouvoir d’information s’il est réservé à quelques opérateurs dominants” (C. Zolynski). C’est finalement toujours aux mêmes élites, aux firmes multinationales que reviennent la propriété et le profit de ces données. Le big data, et nous individus en y participant, renforce le pouvoir des élites toujours plus influentes et n’opérant pas dans l’intérêt général. Ces grands opérateurs dominants ne chercheront ils pas à faire de la rétention d’informations stratégiques ou essentielles pour améliorer le bien-être de l’Homme ou de la société ? Cela peut être malheureusement le risque dans une société guidée par l’intérêt personnel et le profit. Par exemple, ces derniers pourraient être tentés de garder des informations sur le trafic autoroutier en France, alors que ces données permettraient de réduire le nombre d’accident.
Enfin, indéniablement, la dernière conséquence du big data est la perte de contacts humains. Aujourd’hui, nous interagissons plus avec des machines qu’avec des êtres humains. Ce sont des algorithmes qui nous expliquent le monde. Notre perception de la vie est influencée par toutes ces technologies. La preuve en est, nous parlons avec plus de personnes sur les réseaux sociaux que dans la vie réelle. L’expression en public est plus difficile, nous avons besoin d’un écran pour nous cacher. Cela est plus facile, car prendre la parole devant autrui revient à prendre un risque, alors que nous sommes de plus en plus averses aux risques. C’est une situation paradoxale, car le big data ne peut pas fonctionner sans l’Homme, n’a aucun sens sans lui, mais pourrait être la cause de sa perte. Comme nous avons pu le voir dans cette deuxième partie, bon nombre d’enjeux sont à prendre en considération concernant le développement du big data dans les années à venir. Il faut être pleinement conscient de ses avantages, comme de ses inconvénients avant toutes décisions. Aucune conséquence n’est à négliger, c’est l’avenir de nos sociétés qui est en jeu.
Conclusion
Les enjeux et questionnements concernant le big data sont donc aussi multiples et complexes que les données qui le concernent. Une phrase pourrait résumer son usage “Le big data, ce n’est pas du futur, c’est aujourd’hui ! Loin des stéréotypes, le big data n’est pas un métier d’informaticien, il faut penser business” (J.F. Minster, directeur scientifique du groupe Total) avant tout économique, au service du profit. Néanmoins, ne restons pas pessimiste, comme nous l’avons évoqué dans la première partie, ces données massives ont aujourd’hui des usages divers au service de l’homme tel que : l’aide à la santé, à l’agriculture, aux transports, à l’environnement ainsi que de nombreux autres domaines. Ces avancées vont de plus en plus loin, pouvant aller jusqu’à détecter une physiologie de la maladie d’Alzheimer. Mais n’oublions pas que toutes ces avancées possèdent également un revers négatif, concernant la santé par exemple, le plus grand risque est la manipulation génétique. Le droit actuellement étant désuet, un besoin accru de régulation juridique se fait de plus en plus ressentir. Selon Günther Oettinger, commissaire européen pour l’économie et la société numérique, un règlement général sur la protection des données entrera en vigueur en 2018 au niveau européen. Celui-ci “permettra aux citoyens européens de mieux contrôler leurs données personnelles. Il contient aussi des bénéfices importants pour les entreprises. Elles auront dorénavant l’avantage d’un guichet unique et d’un seul jeu de règles européennes pour opérer sur le grand marché unique du numérique”. Mais cela semble bien utopique. Gille Babinet quant à lui mentionne que depuis quatre ans à Bruxelles, les députés discutent sur le règlement européen des données. C’est de très loin le texte sur lequel les lobbies sont les plus actifs. Qu’adviendra-t-il ? Une régulation européenne sur un sujet aussi sensible et flou paraît inimaginable. Les données sont tellement volatiles et peuvent être localisées partout dans le monde, comment la juridiction pourra intervenir quand les données ne seront pas sur le territoire ? Sur quel support se baser ? Autant de questions qui ne sont pas prêtes de trouver réponse.
Par Margaux Laviron et Christophe Maudet, promotion 2016-2017 du M2 IESC d’Angers.
Webographie
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