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Ce dont le Big Data a besoin : un code de pratiques éthiques
À l'ère du Big Data, il y a peu de choses qui ne peuvent pas être suivies dans nos vies en ligne, ou même dans nos vies hors ligne. Considérez une nouvelle entreprise de la Silicon Valley, appelée Color : elle vise à utiliser des appareils GPS dans les téléphones mobiles, combinés à des gyroscopes et des accéléromètres intégrés, pour analyser les flux de photos que les utilisateurs prennent et ainsi localiser leur emplacement. En regardant ces utilisateurs partager des photos et en analysant les aspects des images, ainsi que les sons ambiants captés par le microphone de chaque combiné, Color vise à montrer non seulement où ils se trouvent, mais aussi avec qui ils sont. Bien que ce type de service puisse s'avérer attrayant pour les clients intéressés à exploiter les réseaux sociaux mobiles, il pourrait également effrayer les technophiles les plus ardents.
La couleur illustre une dure réalité : les entreprises trouvent régulièrement de nouvelles façons de capturer des informations sur nous. Ils disposent désormais de la technologie nécessaire pour donner un sens à des quantités massives de données non structurées, en utilisant le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et des architectures logicielles telles que Hadoop, qui gère de gros volumes de requêtes de recherche simultanées. Les données désordonnées de ce type, longtemps reléguées aux entrepôts de données, sont désormais la cible du data mining. Il en va de même pour les informations générées par les réseaux sociaux – profils d'utilisateurs et publications. Sa quantité est stupéfiante : un récent rapport de la société d'intelligence de marché IDC estime qu'en 2009 les informations stockées totalisaient 0,8 zêtaoctet, l'équivalent de 800 milliards gigaoctets. IDC prévoit que d'ici 2020, 35 zétaoctets d'informations seront stockés dans le monde. Il s'agira en grande partie d'informations sur les clients. Au fur et à mesure que le stock de données augmente, les analyses disponibles pour en tirer des conclusions deviendront de plus en plus sophistiquées.
Il n'est pas étonnant que les entreprises soient appelées à créer des postes tels que responsable de la confidentialité, responsable de la sécurité et responsable des données, ou que les législateurs américains et européens aient envisagé plusieurs types de mesures de confidentialité. Dans un effort bipartite, les sénateurs John McCain et John Kerry ont proposé le Consumer Privacy Bill of Rights Act de 2011, qui vise, en partie, à restreindre ce que les entreprises en ligne peuvent faire avec les données des clients. Le sénateur Jay Rockefeller a proposé son propre projet de loi, le Do-Not-Track Online Act de 2011. Le groupe de travail de l'Union européenne sur l'article 29 aborde des préoccupations similaires.
Dans le secteur privé, la Digital Advertising Alliance a cherché à devancer ces règles en introduisant son propre cadre de confidentialité pour assurer la sécurité et la sûreté des informations des clients. Son programme d'autorégulation pour la publicité comportementale en ligne fait suite à plusieurs incidents : l'admission d'Epsilon que des pirates informatiques ont eu accès aux informations sur les clients de clients tels que CitiGroup, Target et Walgreen ; la révélation de Sony selon laquelle sa plate-forme PlayStation n'a pas réussi à protéger les informations de compte de 100 millions de clients ; et la confirmation d'Apple qu'il utilise un fichier non crypté stocké dans des comptes iTunes pour suivre les mouvements des utilisateurs individuels d'iPhone dans le monde physique.
Malgré tous les problèmes de confidentialité, l'économie en ligne crée une valeur énorme en utilisant les informations des clients. En 2009, selon une étude de l'industrie publicitaire citée par le le journal Wall Street , le prix moyen d'une publicité en ligne non ciblée était de 1,98 $ pour mille vues. Le prix moyen d'une publicité ciblée était de 4,12 $ pour mille. Auparavant, nous mesurions le succès des sites Web comme s'il s'agissait de portails, en fonction du trafic qu'ils pouvaient générer. Maintenant, nous les mesurons en tant que réseaux sociaux, en fonction de leur connaissance de leurs utilisateurs. C'est pourquoi Wal-Mart a récemment acquis Kosmix, une startup de la Silicon Valley qui filtre et trouve du sens dans de vastes flux de messages Twitter. D'autres détaillants, ainsi que des acteurs numériques tels que Facebook et Yahoo, utilisent la technologie d'une autre startup, Cloudera, pour trier d'énormes quantités d'informations comportementales compilées au fil des années (parfois des décennies) à la recherche d'informations basées sur des modèles que seules les machines peuvent comprendre. . L'intelligence générée de cette manière peut conduire à de meilleurs jeux d'entreprises comme Zynga et à une meilleure publicité de vos marques préférées. David Moore, PDG de 24/7 Real Media, affirme que lorsqu'une publicité est correctement ciblée, elle cesse d'être une publicité ; cela devient une information importante.
L'opportunité de profit aide à expliquer l'essor de dizaines d'échanges de données, de magasins de données, de moteurs d'analyse prédictive et d'autres intermédiaires. C'est aussi pourquoi des acteurs tels que Google, Facebook et Zynga, entre autres, trouvent des moyens d'agréger toujours plus d'informations sur les utilisateurs. Facebook ne fournit qu'un exemple de l'étendue de ce type de suivi. Son bouton Like apparemment anodin est devenu omniprésent en ligne. Cliquez sur l'un de ces boutons et vous pourrez instantanément partager quelque chose qui vous plaît avec vos amis. Mais visitez simplement une page avec un bouton J'aime pendant que vous êtes connecté à Facebook, et Facebook peut suivre ce que vous y faites. Le premier aspect sonne bien pour les adultes consentants ; ce dernier est plus qu'un peu déstabilisant. Facebook n'est guère seul. Une société appelée Lotame aide à cibler la publicité en ligne en plaçant des balises (parfois appelées balises) sur les navigateurs pour surveiller ce que les utilisateurs tapent sur n'importe quelle page Web qu'ils peuvent consulter.
Le côté obscur potentiel du Big Data suggère la nécessité d'un code de principes éthiques. Voici quelques propositions pour les structurer.
Clarté sur les pratiques : lorsque des données sont collectées, informez les utilisateurs, en temps réel. Une telle divulgation résoudrait le problème des fichiers cachés et du suivi non autorisé. Donner aux utilisateurs l'accès à ce qu'une entreprise sait à leur sujet pourrait grandement contribuer à instaurer la confiance. Google l'a déjà fait. Si vous voulez savoir ce que Google sait de vous, rendez-vous sur www.google.com/ads/preferences , et vous pouvez voir à la fois les données qu'il a collectées et les déductions qu'il, ainsi que des tiers, ont tirées de ce que vous avez fait.
Simplicité des réglages : Une façon d'éviter un cauchemar orwellien est de donner aux utilisateurs la possibilité de déterminer par eux-mêmes le niveau de confidentialité qu'ils souhaitent réellement. En théorie, Facebook fait cela. En pratique, comme Nick Bilton signalé récemment dans le New York Times , la politique de confidentialité de Facebook contient plus de mots (5 830) que la Constitution des États-Unis (4 543 sans compter les amendements). Mais ce n'est que la pointe de l'iceberg. Essayez de modifier vos paramètres de confidentialité et vous rencontrerez plus de 50 bascules de confidentialité donnant lieu à plus de 170 options de confidentialité.
Confidentialité dès la conception : Certains soutiennent que ni la clarté ni la simplicité ne suffisent. Ann Cavoukian, commissaire à la protection de la vie privée de la province de l'Ontario, a inventé l'expression vie privée dès la conception pour proposer que les organisations intègrent des protections de la vie privée dans tout ce qu'elles font. Cela ne signifie pas que les entreprises Web et mobiles ne collectent aucune information sur les clients. Cela signifie simplement qu'ils font de la confidentialité des clients un principe directeur, dès le départ. Microsoft, qui a publié en 2006 un rapport intitulé Privacy Guidelines for Developing Software Products and Services, a adopté ce principe, en mettant l'accent sur la confidentialité comme moyen de se différencier ; la dernière version d'Internet Explorer, IE9, permet aux utilisateurs d'activer des fonctionnalités qui peuvent bloquer les publicités et le contenu tiers.
Échange de valeur : Entrez dans un Starbucks local et vous vous sentirez probablement flatté si un barista se souvient de votre nom et de votre boisson préférée. Quelque chose de similaire s'applique sur le Web : plus un fournisseur de services en sait sur vous, plus grandes sont les chances que vous aimiez le service. Une transparence radicale pourrait permettre aux entreprises numériques de montrer plus facilement aux clients ce qu'elles obtiendront en échange du partage de leurs informations personnelles. C'est ce que Netflix a fait en organisant un concours public offrant aux développeurs tiers un prix d'un million de dollars pour la création du moteur de recommandation de films le plus efficace. C'était une reconnaissance ouverte que Netflix utilisait les historiques de visionnage de films des utilisateurs pour fournir des recommandations de plus en plus ciblées, et donc plus utiles.
Ces principes ne sont en aucun cas exhaustifs, mais ils commencent à décrire comment les entreprises pourraient réaliser la valeur du Big Data et atténuer ses risques. L'adoption de tels principes devancerait également les efforts bien intentionnés mais souvent malavisés des décideurs politiques pour diriger l'économie numérique. Cela dit, la règle la plus importante est peut-être celle qui va sans dire, quelque chose qui s'apparente à la règle d'or : faites aux données des autres ce que vous voudriez qu'ils fassent aux vôtres. Ce genre de réflexion pourrait contribuer grandement à créer le genre de monde numérique que nous voulons et méritons.
Jeffrey F. Rayport est spécialisé dans l'analyse des implications stratégiques des technologies numériques pour la conception des entreprises et des organisations. Il est associé directeur de MarketspaceNext, un cabinet de conseil stratégique ; un partenaire opérationnel chez Castanea Partners ; et ancien membre du corps professoral de la Harvard Business School. Carine Carmy a contribué à la recherche de cet article.