Construire une meilleure économie des données

En association avec Réseau Omidyar

Il est temps de se réveiller et de faire un meilleur travail, déclare l'éditeur Tim O'Reilly, qu'il s'agisse de prendre au sérieux le changement climatique ou de créer une meilleure économie des données. Et la façon dont une meilleure économie des données est construite passe par les données communes - ou les données en tant que ressource commune - et non pas comme les entreprises technologiques géantes agissent maintenant, qui ne se contentent pas de garder les données pour elles-mêmes, mais profitent de nos données et nous causent du tort dans le traiter.

Lorsque les entreprises utilisent les données qu'elles collectent pour notre bénéfice, c'est beaucoup, déclare O'Reilly, fondateur et PDG d'O'Reilly Media. Lorsque les entreprises l'utilisent pour nous manipuler ou nous diriger d'une manière qui nous nuit ou qui renforce leur pouvoir de marché aux dépens de concurrents susceptibles de nous offrir une meilleure valeur, elles nous nuisent avec nos données. Et c'est la prochaine grande chose qu'il étudie : un type spécifique de préjudice qui se produit lorsque les entreprises technologiques utilisent des données contre nous pour façonner ce que nous voyons, entendons et croyons.

C'est ce que O'Reilly appelle les loyers algorithmiques, qui utilisent des données, des algorithmes et la conception de l'interface utilisateur comme moyen de contrôler qui obtient quelles informations et pourquoi. Malheureusement, il suffit de regarder les nouvelles pour voir la propagation rapide de la désinformation sur Internet liée aux troubles dans les pays du monde entier. Cui bono ? Nous pouvons nous demander qui en profite, mais peut-être que la meilleure question est de savoir qui en souffre ? Selon O'Reilly, si vous construisez une économie où vous retirez plus du système que vous n'en récupérez ou que vous créez, alors devinez quoi, vous n'êtes pas long pour ce monde. Cela compte vraiment, car les utilisateurs de cette technologie doivent cesser de penser à la valeur des données individuelles et à ce que cela signifie lorsque très peu d'entreprises contrôlent ces données, même lorsqu'elles sont plus précieuses à l'air libre. Après tout, il y a des conséquences à ne pas créer suffisamment de valeur pour les autres.

Nous abordons maintenant une idée différente : et s'il était vraiment temps de commencer à repenser le capitalisme dans son ensemble ? C'est un très bon moment pour nous de parler de la façon dont nous voulons changer le capitalisme, parce que nous le changeons tous les 30, 40 ans, dit O'Reilly. Il précise qu'il ne s'agit pas d'abolir le capitalisme, mais que ce que nous avons n'est plus assez bon. En fait, nous devons faire mieux et nous pouvons faire mieux. Et pour moi, mieux se définit par l'augmentation de la prospérité pour tous.

Dans cet épisode de Business Lab, O'Reilly discute de l'évolution de la façon dont les géants de la technologie comme Facebook et Google créent de la valeur pour eux-mêmes et nuisent aux autres dans des jardins de plus en plus clos. Il explique également comment des crises comme le covid-19 et le changement climatique sont les catalyseurs nécessaires qui alimentent une décision collective pour surmonter les énormes problèmes de l'économie des données.

Business Lab est hébergé par Laurel Ruma, directrice éditoriale d'Insights, la division d'édition personnalisée de MIT Technology Review. L'émission est une production de MIT Technology Review, avec l'aide à la production de Collective Next.

Cet épisode de podcast a été produit en partenariat avec Omidyar Network.

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Nous avons besoin de plus que de l'innovation pour construire un monde prospère pour tous , par Tim O'Reilly, Radar, 17 juin 2019

Pourquoi nous avons investi dans la construction d'une économie de données équitable , par Sushant Kumar, Omidyar Network, 14 août 2020

Tim O'Reilly - 'Le Covid-19 est une opportunité de briser le paradigme économique actuel', par Derek du Preez, Diginomica, 3 juillet 2020

Juste valeur? Réparer l'économie des données , Aperçu de l'examen de la technologie du MIT , 3 décembre 2020

Transcription complète

Laurier Ruma : De MIT Technology Review, je m'appelle Laurel Ruma, et voici Business Lab, l'émission qui aide les chefs d'entreprise à donner un sens aux nouvelles technologies qui sortent du laboratoire et arrivent sur le marché. Notre sujet aujourd'hui est l'économie des données. Plus précisément, démocratiser les données, rendre les données plus ouvertes, accessibles, contrôlables par les utilisateurs. Et pas seulement les entreprises technologiques et leurs clients, mais aussi les citoyens et même le gouvernement lui-même. Mais à quoi ressemble une économie équitable des données lorsque quelques entreprises contrôlent vos données ?

Deux mots pour vous : rente algorithmique.

Mon invité est Tim O'Reilly, fondateur, PDG et président de O'Reilly Media. Il est partenaire de la société de capital-risque O'Reilly AlphaTech Ventures. Il siège également aux conseils d'administration de Code for America, PeerJ, Civis Analytics et PopVox. Il a récemment écrit le livre WTF ? : Quel est l'avenir et pourquoi cela dépend de nous . Si vous êtes dans le domaine de la technologie, vous reconnaîtrez la marque emblématique O'Reilly : des dessins à la plume et à l'encre d'animaux sur des couvertures de livres technologiques, et vous pourrez probablement choisir l'un de ces livres pour vous aider à bâtir votre carrière, que ce soit en tant que concepteur, logiciel ingénieur ou CTO.

Cet épisode de Business Lab est produit en association avec un réseau Omidyar.

Bienvenue, Tim.

Tim O'Reilly : Content d'être avec toi, Laurel.

Laurier : Eh bien, commençons par mentionner à nos auditeurs que dans ma carrière précédente, j'ai eu la chance de travailler avec vous et pour O'Reilly Media. Et c'est maintenant le moment idéal pour avoir cette conversation parce que toutes ces tendances que vous avez vues arriver avant tout le monde : l'open source, le web 2.0, le gouvernement en tant que plate-forme, le mouvement des makers. Nous pouvons cadrer cette conversation avec un sujet dont vous parlez depuis un certain temps : la valeur des données et l'accès ouvert aux données. Alors en 2021, comment pensez-vous de la valeur des données ?

Tim : Eh bien, il y a plusieurs façons d'y penser. Et la première est que la conversation sur la valeur est assez erronée à bien des égards. Quand les gens disent : « Eh bien, pourquoi n'ai-je pas une part de la valeur de mes données ? » Et bien sûr, la réponse est que vous obtenez une part de la valeur de vos données. Lorsque vous échangez des données Google contre des e-mails, des recherches et des cartes, vous obtenez beaucoup de valeur. En fait, j'ai récemment fait quelques calculs au dos de la serviette, qui concernaient essentiellement, eh bien, quel est le revenu moyen par utilisateur ? Le revenu annuel de Facebook par utilisateur dans le monde est d'environ 30 $. C'est 30 $ par an. Maintenant, la marge bénéficiaire est d'environ 26 $. Cela signifie donc qu'ils gagnent 7,50 $ par utilisateur et par an. Donc, vous obtenez une part qui? Non. Pensez-vous que votre 1 $ ou 2 $ que vous pourriez, à la limite, réclamer comme votre part de cette valeur vaut pour Facebook ?

Et je pense que de la même manière, vous regardez Google, c'est un nombre légèrement plus grand. Leur profit moyen par utilisateur est d'environ 60 $. Donc, OK, encore, disons simplement que vous avez un quart de cela, 15 $ par an. C'est un 1,25 $ par mois. Vous payez 10 fois plus pour votre compte Spotify. Donc, effectivement, vous obtenez une très bonne affaire. La question de la valeur est donc la mauvaise question. La question est de savoir si les données sont utilisées pour vous ou contre tu? Et je pense que c'est vraiment la question. Lorsque les entreprises utilisent les données à notre avantage, c'est beaucoup. Lorsque les entreprises l'utilisent pour nous manipuler ou nous diriger d'une manière qui nous nuit ou qui renforce leur pouvoir de marché aux dépens de concurrents qui pourraient nous fournir une meilleure valeur, elles nous nuisent avec nos données.

Et c'est là que j'aimerais faire avancer la conversation. Et en particulier, je me concentre sur une classe particulière de dommages que j'ai commencé à appeler les rentes algorithmiques. Et c'est, quand vous pensez à l'économie des données, elle est utilisée pour façonner ce que nous voyons, entendons et croyons. Cela est évidemment devenu très évident pour les gens lors des dernières élections américaines. La désinformation en général, la publicité en général, sont de plus en plus guidées par des systèmes algorithmiques basés sur les données. Et la question qui me semble assez profonde est la suivante : ces systèmes fonctionnent-ils pour nous ou contre nous? Et s'ils sont devenus extractifs, où ils travaillent essentiellement pour gagner de l'argent pour l'entreprise plutôt que pour donner des avantages aux utilisateurs, alors nous nous faisons avoir. Et donc, ce que j'ai essayé de faire, c'est de commencer à documenter, à suivre et à établir ce concept de la capacité de contrôler l'algorithme comme un moyen de contrôler qui obtient quoi et pourquoi.

Et je me suis concentré moins sur le côté utilisateur et plus sur le côté fournisseur. Prenons Google. Google est cet intermédiaire entre nous et littéralement des millions ou des centaines de millions de sources d'information. Et ils décident lesquels attirent l'attention. Et pendant la première décennie et demie de l'existence de Google et toujours dans de nombreux domaines qui ne sont pas commerciaux, ce qui représente probablement environ 95 % de toutes les recherches, ils utilisent les outils de ce que j'ai appelé l'intelligence collective. Donc, tout, depuis ' Sur quoi les gens cliquent-ils ?', ' Que nous disent les liens ? ' ' Quelle est la valeur des liens et du classement de la page     ?  ' Toutes ces choses nous donnent le résultat qu'ils pensent vraiment être la meilleure chose qui nous recherchons. Ainsi, lors de l'introduction en bourse de Google en 2004, ils ont joint une interview avec Larry Page dans laquelle il a déclaré: 'Notre objectif est de vous aider à trouver ce que vous voulez et à partir.'

Et Google a vraiment fonctionné de cette façon. Et même leur modèle publicitaire, il a été conçu pour satisfaire les besoins des utilisateurs. Pay-per-click était comme; nous ne vous paierons que si vous cliquez réellement sur l'annonce. Nous ne facturerons l'annonceur que s'il clique sur l'annonce, ce qui signifie qu'elle vous intéresse. Ils avaient un modèle très positif, mais je pense qu'au cours de la dernière décennie, ils ont vraiment décidé qu'ils devaient s'attribuer davantage de valeurs. Ainsi, si vous opposez un résultat de recherche Google dans un domaine à valeur commerciale, vous pouvez l'opposer à Google il y a 10 ans ou vous pouvez l'opposer à une recherche non commerciale d'aujourd'hui. Vous verrez que si elle a une valeur commerciale, la majeure partie de la page est consacrée à l'une des deux choses suivantes : les propres propriétés ou publicités de Google. Et ce que nous avions l'habitude d'appeler les résultats de recherche organiques sur le téléphone, ils se trouvent souvent sur le deuxième ou le troisième écran. Même sur un ordinateur portable, il peut s'agir d'un petit que vous voyez dans le coin. Le contenu généré par l'utilisateur et précieux pour l'utilisateur a été remplacé par le contenu que Google ou les annonceurs veulent que nous voyions. Autrement dit, ils utilisent leur algorithme pour mettre les données devant nous. Non pas qu'ils pensent que c'est mieux pour nous, mais ils pensent que c'est mieux pour eux. Maintenant, je pense qu'il y a autre chose. À l'époque où Google a été fondé, dans le document de recherche Google original que Larry et Sergey ont écrit alors qu'ils étaient encore à Stanford, ils avaient une annexe sur la publicité et les motifs mixtes, et ils ne pensaient pas qu'un moteur de recherche pouvait être juste. Et ils ont passé beaucoup de temps à essayer de comprendre comment contrer cela lorsqu'ils ont adopté la publicité comme modèle, mais, je pense, ils ont finalement perdu.

Amazon aussi. Amazon avait l'habitude de prendre des centaines de signaux différents pour vous montrer ce qu'ils pensaient vraiment être les meilleurs produits pour vous, la meilleure offre. Et il est difficile de croire que c'est toujours le cas lorsque vous faites une recherche sur Amazon et que presque tous les résultats sont sponsorisés. Les annonceurs qui disent, non, nous, prenons notre produit. Et effectivement, Amazon utilise son algorithme pour extraire ce que les économistes appellent les loyers des personnes qui souhaitent vendre des produits sur leur site. Et c'est très intéressant, le concept de loyer n'est vraiment entré dans mon vocabulaire que depuis quelques années. Et il y a vraiment deux types de rentes et toutes deux ont à voir avec un certain type d'asymétrie de pouvoir.

Et le premier est un loyer que vous obtenez parce que vous contrôlez quelque chose de précieux. Vous pensez au passeur du Moyen Âge, qui disait en gros, oui, tu dois me payer si tu veux traverser la rivière ici ou payer un péage de pont. C'est ce que les gens appellent des loyers. C'était aussi le fait que le chef de guerre local était capable de dire à toutes les personnes qui travaillaient sur « ses terres » que vous deviez me donner une part de vos récoltes. Et ce genre de loyer qui résulte d'une asymétrie de pouvoir, je pense que c'est un peu ce que nous voyons ici.

Il y a un autre type de loyer auquel je pense qu'il vaut vraiment la peine de réfléchir, c'est-à-dire lorsque quelque chose prend de la valeur indépendamment de vos propres investissements. Et je n'ai pas tout à fait compris comment cela s'applique à l'économie numérique, mais je suis convaincu que parce que l'économie numérique n'est pas unique aux autres économies humaines, ce qu'elle fait. Et c'est-à-dire, pensez aux loyers fonciers. Lorsque vous construisez une maison, vous avez en fait investi du capital et de la main-d'œuvre et vous avez en fait apporté une amélioration et il y a une augmentation de la valeur. Mais disons que 1 000, ou dans le cas d'une ville, des millions d'autres personnes construisent également des maisons, la valeur de votre maison augmente à cause de cette activité collective. Et cette valeur que vous n'avez pas créée ou que vous avez co-créée avec tout le monde. Lorsque le gouvernement perçoit des impôts et construit des routes et des écoles, des infrastructures, encore une fois, la valeur de votre propriété augmente.

Et ce genre de question intéressante de la valeur qui est créée collectivement et qui est allouée à une entreprise privée, au lieu de tout le monde, est, je pense, un autre élément de cette question des loyers. Je ne pense pas que la bonne question soit, comment pouvons-nous obtenir notre part de 1 $, 2 $ ou 5 $ des bénéfices de Google ? La bonne question est la suivante : Google crée-t-il suffisamment de valeur commune pour nous tous ou conserve-t-il cette augmentation que nous créons collectivement pour lui-même ?

Laurier : Alors non, ce n'est pas juste une valeur monétaire, n'est-ce pas ? Nous venons de parler avec Parminder Singh de IT for Change de la valeur des données communes. Les données communes ont toujours fait partie de l'idée de la bonne partie d'Internet, n'est-ce pas ? Lorsque les gens se réunissent et partagent ce qu'ils ont en tant que collectif, vous pouvez alors partir et découvrir de nouveaux apprentissages à partir de ces données et créer de nouveaux produits. Cela a vraiment stimulé toute la construction d'Internet - cette pensée collective, c'est l'intelligence collective. Voyez-vous cela dans des possibilités algorithmiques de plus en plus intelligentes ? Est-ce cela qui commence à détruire les données communes ou les deux peut-être, plus un comportement humain, un changement sociétal ?

Tim : Eh bien, les deux d'une certaine manière? Je pense que l'une de mes grandes idées que je pense que je vais pousser au cours de la prochaine décennie ou des deux prochaines années (à moins que je ne réussisse, comme je ne l'ai pas fait avec certaines campagnes passées) est de faire comprendre aux gens que notre économie est aussi une système algorithmique. Nous avons ce moment maintenant où nous sommes tellement concentrés sur la grande technologie et le rôle des algorithmes chez Google et Amazon et Facebook et les magasins d'applications et tout le reste, mais nous n'en profitons pas pour nous demander comment fonctionne notre économie comme ça aussi? Et je pense qu'il y a des analogies vraiment puissantes entre, disons, les incitations qui animent Facebook et les incitations qui animent chaque entreprise. La façon dont ces incitations sont exprimées. Tout comme nous pourrions le dire, pourquoi Facebook nous montre-t-il de la désinformation ?

Qu'y a-t-il pour eux ? Est-ce juste une erreur ou y a-t-il des raisons? Et vous dites, Eh bien, en fait, oui, c'est un contenu très engageant et très précieux. À droite. Et vous dites, Eh bien, est-ce la même raison pour laquelle Purdue Pharma nous a donné des informations erronées sur la dépendance d'OxyContin ? Et vous dites, Oh ouais, ça l'est. Pourquoi les entreprises feraient-elles cela ? Pourquoi seraient-ils si antisociaux ? Et puis vous allez, oh, en fait, parce qu'il y a un algorithme maître dans notre économie, qui s'exprime à travers notre système financier.

Notre système financier est maintenant principalement basé sur le cours des actions. Et vous diriez, OK, on ​​dit aux entreprises et ce depuis 40 ans que leur principale directive remonte à Milton Friedman, la seule responsabilité d'une entreprise est d'augmenter la valeur pour ses actionnaires. Et puis cela s'est concrétisé dans la rémunération des dirigeants dans la gouvernance d'entreprise. Nous disons littéralement que les humains n'ont pas d'importance, la société n'a pas d'importance. La seule chose qui compte est de redonner de la valeur à vos actionnaires. Et la façon dont vous le faites est d'augmenter le cours de votre action.

Nous avons donc construit un algorithme dans notre économie, ce qui est clairement faux, tout comme l'accent mis par Facebook sur le fait de montrer aux gens des choses plus engageantes, s'est avéré faux. Les personnes qui ont proposé ces deux idées pensaient qu'elles allaient avoir de bons résultats, mais lorsque Facebook a un mauvais résultat, nous disons que vous devez résoudre ce problème. Quand notre politique fiscale, quand nos incitations, quand notre gouvernance d'entreprise se trompe, nous disons, eh bien, ce n'est que le marché. C'est comme la loi de la gravité. Vous ne pouvez pas le changer. Non. Et c'est vraiment la raison pour laquelle mon livre a été sous-titré, Quel est l'avenir et pourquoi cela dépend de nous , parce que l'idée que nous avons fait des choix en tant que société qui nous donnent les résultats que nous obtenons, que nous les avons intégrés dans le système, dans les règles, les algorithmes économiques fondamentaux sous-jacents, et ces algorithmes sont tout aussi changeants que le algorithmes qui sont utilisés par un Facebook ou un Google ou un Amazon, et ils sont tout autant sous le contrôle du choix humain.

Et je pense qu'il y a une opportunité, au lieu de diaboliser la technologie, de les utiliser comme un miroir et de dire, Oh, nous devons vraiment faire mieux. Et je pense que nous voyons cela de petites manières. Nous commençons à réaliser, oh, quand nous construisons un algorithme pour la justice pénale et la détermination de la peine, et nous disons, Oh, c'est biaisé parce que nous l'avons alimenté avec des données biaisées. Nous utilisons l'IA et les systèmes algorithmiques comme miroir pour voir plus profondément ce qui ne va pas dans notre société. Comme, wow, nos juges ont toujours été biaisés. Nos tribunaux ont toujours été biaisés. Et lorsque nous avons construit le système algorithmique, nous l'avons entraîné sur ces données. Cela a reproduit ces préjugés et nous allons, vraiment, c'est ce que nous avons dit. Et je pense que de la même manière, il nous est difficile de considérer les résultats de notre économie comme les résultats d'un algorithme biaisé.

Laurier : Et c'est vraiment juste une sorte de point d'exclamation sur d'autres problèmes de société, n'est-ce pas ? Donc, si le racisme est ancré dans la société et fait partie de ce que nous connaissons comme un pays en Amérique depuis des générations, en quoi est-ce surprenant ? Nous pouvons voir avec ce miroir, n'est-ce pas, tant de choses sur notre chemin. Et je pense que 2020 a été l'une de ces années charnières qui prouvent à tout le monde que le miroir reflétait absolument ce qui se passait dans la société. Nous n'avions qu'à regarder dedans. Alors, quand on pense à construire des algorithmes, à construire une société meilleure, à changer cette structure économique, par où commencer ?

Tim : Eh bien, je veux dire, évidemment la première étape de tout changement est un nouveau modèle mental de la façon dont les choses fonctionnent. Si vous pensez aux progrès de la science, cela se produit lorsque nous avons, dans certains cas, une meilleure compréhension de la façon dont le monde fonctionne. Et je pense que nous sommes à un point où nous avons une opportunité. Il y a cette merveilleuse ligne d'un gars nommé Paul Cohen. Il est maintenant professeur d'informatique à l'Université de Pittsburgh, mais il était auparavant responsable du programme d'IA à la DARPA. Nous étions à l'un de ces événements sur la gouvernance de l'IA à l'Association américaine pour l'avancement des sciences et il a dit quelque chose que je viens d'écrire et que je cite depuis. Il a déclaré: 'L'opportunité de l'IA est d'aider les humains à modéliser et à gérer des systèmes interactifs complexes.' Et je pense qu'il y a une opportunité incroyable devant nous en ce moment d'IA pour construire de meilleurs systèmes.

Et c'est pourquoi je suis particulièrement triste de ce point des rentes algorithmiques. Et par exemple, le virage apparent de Google et d'Amazon vers la triche dans le système qu'ils utilisaient en tant que courtier équitable. Et c'est qu'ils nous ont montré qu'il était possible d'utiliser de plus en plus de données, des signaux de mieux en mieux pour gérer un marché. Il y a cette idée dans l'économie traditionnelle que, dans un certain sens, l'argent est la fonction de coordination de ce qu'Adam Smith a appelé la main invisible. Alors que les gens poursuivent leur intérêt personnel dans le monde de l'information parfaite, chacun va découvrir quel est son intérêt personnel. Bien sûr, ce n'est pas vrai en réalité, mais dans le monde théorique, disons simplement que c'est vrai que les gens vont dire, Oh ouais, c'est ce que ça vaut pour moi, c'est ce que je vais payer.

Et toute cette question d'utilité marginale tourne autour de l'argent. Et ce qui me fascine tant dans la recherche organique de Google, c'est que c'est le premier exemple à grande échelle que nous ayons. Quand je dis à grande échelle, je veux dire à l'échelle mondiale, par opposition à un marché de troc. C'est un marché avec des milliards d'utilisateurs qui a été entièrement coordonné sans argent. Et vous dites, comment pouvez-vous dire cela? Parce que bien sûr, Google gagnait beaucoup d'argent, mais ils géraient deux marchés en parallèle. Et dans l'un d'eux, la place de marché de la recherche organique, vous vous souvenez des 10 liens bleus, c'est encore ce que fait Google sur une recherche non commerciale. Vous avez des centaines de signaux, de classement de page et de recherche de texte intégral, maintenant effectués avec l'apprentissage automatique.

Vous avez des choses comme le clic long et le clic court. Si quelqu'un clique sur le premier résultat et qu'il revient tout de suite et clique sur le deuxième lien, puis qu'il revient tout de suite et qu'il clique sur le troisième lien, puis [Google] s'en va et pense, Oh, ça ressemble au troisième lien était celui qui a fonctionné pour eux. C'est ça l'intelligence collective. Exploiter toute cette intelligence utilisateur pour coordonner un marché afin que vous ayez littéralement pour des milliards de recherches uniques, le meilleur résultat. Et tout cela est coordonné sans argent. Et puis sur le côté, [Google] avait, eh bien, si cela a une valeur commerciale, alors peut-être une recherche publicitaire. Et maintenant, ils ont en quelque sorte devancé cette recherche organique chaque fois que de l'argent est impliqué. Mais le fait est que si nous cherchons vraiment à dire comment modéliser et gérer des systèmes interactifs complexes, nous avons un excellent cas d'utilisation. Nous avons une grande démonstration que c'est possible.

Et maintenant, je commence à dire : 'Eh bien, quels autres types de problèmes pouvons-nous résoudre de cette façon ?' Et vous regardez un groupe comme l'Institute for Computational Sustainability de Carla Gomes de l'Université Cornell. Ils disent essentiellement, eh bien, examinons divers types de facteurs écologiques. Prenons beaucoup, beaucoup de signaux différents en compte. Et donc, par exemple, nous avons réalisé un projet avec une compagnie d'électricité brésilienne pour les aider à ne pas simplement décider : 'Où devrions-nous implanter notre barrage en fonction de ce qui générera le plus d'électricité, mais qu'est-ce qui perturbera le moins de communautés ?' affecteront le moins les espèces menacées ? » Et ils ont pu obtenir de meilleurs résultats que les résultats normaux. [Institute for Computational Sustainability] a réalisé ce projet incroyable avec des riziculteurs californiens où l'Institut s'est rendu compte que si les agriculteurs pouvaient ajuster le moment où ils libéraient l'eau dans les galettes de riz pour correspondre à la migration des oiseaux, les oiseaux agissaient réellement comme lutte naturelle contre les ravageurs dans les rizières. Juste des choses incroyables que nous pourrions commencer à faire.

Et je pense qu'il y a une énorme opportunité. Et cela fait partie de ce que je veux dire par les données communes, parce que beaucoup de ces choses vont être rendues possibles par une sorte d'interopérabilité. Je pense que l'une des choses qui est si différente entre le début du Web et aujourd'hui est la présence de jardins clos, par exemple, Facebook est un jardin clos. Google est de plus en plus un jardin clos. Plus de la moitié de toutes les recherches Google commencent et se terminent sur les propriétés Google. Les recherches ne sortent nulle part sur le Web. Le web a été ce triomphe de l'interopérabilité. C'était la construction d'un bien commun mondial. Et ces biens communs ont été bloqués par toutes les entreprises essayant de dire : 'Eh bien, nous allons essayer de vous enfermer.' La question est donc de savoir comment nous concentrer sur l'interopérabilité et le manque de verrouillage et de déplacement. cette conversation loin de 'Oh, payez-moi de l'argent pour mes données alors que je reçois déjà des services.' Non, avoir simplement des services qui redonnent réellement à la communauté et créent cette valeur communautaire est beaucoup plus intéressant pour moi.

Laurier : Ouais. Donc, briser ces jardins clos ou devrais-je dire peut-être simplement créer des portes où les données peuvent être extraites, qui devraient appartenir au public. Alors, comment commencer réellement à repenser l'extraction de données et la gouvernance en tant que société ?

Tim : Ouais. Je veux dire, je pense que cela se produit de plusieurs manières et elles ne sont pas exclusives, elles se rejoignent en quelque sorte. Les gens examineront, par exemple, le rôle du gouvernement dans la gestion des défaillances du marché. Et vous pourriez certainement soutenir que ce qui se passe en termes de concentration du pouvoir par les plateformes est une défaillance du marché, et que peut-être l'anti-trust pourrait être approprié. Vous pouvez certainement dire que le travail mené par l'Union européenne en matière de législation sur la protection de la vie privée est une tentative du gouvernement de réglementer certaines de ces utilisations abusives. Mais je pense que nous en sommes aux tout premiers stades de la définition de ce à quoi devrait ressembler une réponse gouvernementale. Et je pense qu'il est vraiment important pour les individus de continuer à repousser les limites de décider ce que nous voulons des entreprises avec lesquelles nous travaillons.

Laurier : Lorsque nous réfléchissons aux choix que nous devons faire en tant qu'individus, puis en tant que membres d'une société ; par exemple, Omidyar Network se concentre sur la façon dont nous réimaginons le capitalisme. Et lorsque nous abordons un sujet aussi vaste que celui-ci, vous et le professeur Mariana Mazzucato de l'University College de Londres étudiez ce genre de défi, n'est-ce pas ? Ainsi, lorsque nous extrayons de la valeur des données, comment pensons-nous réappliquer cela, mais sous la forme du capitalisme, à droite, que tout le monde peut encore se connecter et comprendre. Y a-t-il réellement un juste équilibre où chacun obtient une petite part du gâteau ?

Tim : Je pense qu'il y a. Et je pense que c'est en quelque sorte mon approche tout au long de ma carrière, qui consiste à supposer que, pour la plupart, les gens sont bons et à ne pas diaboliser les entreprises, à ne pas diaboliser les dirigeants et à ne pas diaboliser les industries. Mais pour se demander d'abord, quelles sont les incitations que nous leur donnons ? Quelles sont les directions qu'ils reçoivent de la société? Mais aussi, pour que les entreprises se demandent, comprennent-elles ce qu'elles font ?

Donc, si vous repensez à mon plaidoyer d'il y a 22 ans, ou peu importe quand c'était il y a 23 ans, à propos des logiciels open source, il était vraiment axé sur... Vous pouvez regarder le mouvement du logiciel libre tel qu'il était défini à l'époque comme une sorte d'analogue à beaucoup d'efforts actuels en matière de protection de la vie privée ou de réglementation. C'était comme si nous allions utiliser une solution légale. Nous allons trouver une licence pour empêcher ces mauvaises personnes de faire cette mauvaise chose. Moi et d'autres premiers défenseurs de l'open source avons réalisé que non, en fait, nous devons simplement dire aux gens pourquoi le partage est meilleur, pourquoi cela fonctionne mieux. Et nous avons commencé à raconter une histoire sur la valeur créée en publiant gratuitement le code source, en le rendant modifiable par les gens. Et une fois que les gens ont compris cela, l'open source a conquis le monde, n'est-ce pas ? Parce qu'on s'est dit : 'Oh, c'est en fait mieux.' Et je ne parle pas seulement au sens étroit de l'écologie. Je veux dire, littéralement, les écosystèmes d'affaires, l'économie en tant qu'écosystème. Le fait que pour Google, la santé du Web devrait compter plus que ses propres profits.

Chez O'Reilly, nous avons toujours eu ce slogan, créer plus de valeur que vous n'en capturez. Et c'est un vrai problème pour les entreprises. Pour moi, une de mes missions est de convaincre les entreprises, non, si vous créez plus de valeur pour vous-même, pour votre entreprise, que vous n'en créez pour l'écosystème dans son ensemble, vous êtes perdu. Et bien sûr, c'est vrai dans l'écologie physique où les humains utilisent essentiellement plus de ressources que nous n'en remettons. Où nous transmettons toutes ces externalités à nos descendants. Ce n'est évidemment pas durable. Et je pense que la même chose est vraie dans les affaires. Si vous construisez une économie où vous tirez plus du système que vous n'en récupérez ou que vous ne créez, alors devinez quoi, vous n'êtes pas long pour ce monde. Que ce soit parce que vous allez activer les concurrents ou parce que vos clients vont se retourner contre vous ou simplement parce que vous perdrez votre avantage créatif.

Ce sont toutes des conséquences. Et je pense que nous pouvons apprendre aux entreprises que ce sont les conséquences de ne pas créer suffisamment de valeur pour les autres. Et pas seulement cela, pour qui vous devez créer de la valeur, parce que je pense que la Silicon Valley s'est concentrée sur la pensée : 'Eh bien, tant que nous créons de la valeur pour les utilisateurs, rien d'autre n'a d'importance'. Et je ne le crois pas. Si vous ne créez pas de valeur pour vos fournisseurs, par exemple, ils ne pourront plus innover. Si Google est la seule entreprise capable de tirer profit du contenu Web ou prend une part trop importante, hé, je suppose que les gens vont simplement arrêter de créer des sites Web. Oh, devinez quoi, ils sont allés sur Facebook. Prenez Google, en fait, leur meilleure arme contre Facebook n'était pas de construire quelque chose comme Google+, qui essayait de construire un jardin muré rival. C'était essentiellement pour rendre le Web plus dynamique et ils ne l'ont pas fait. Ainsi, le jardin clos de Facebook a surpassé le Web ouvert en partie parce que, devinez quoi, Google aspirait une grande partie de la valeur économique.

Laurier : En parlant de valeur économique et lorsque les données sont le produit, Omidyar Network définit les données comme quelque chose dont la valeur ne diminue pas. Il peut être utilisé pour porter des jugements sur des tiers qui n'étaient pas impliqués dans votre collecte de données à l'origine. Les données peuvent être plus précieuses lorsqu'elles sont combinées avec d'autres ensembles de données, que nous connaissons. Ensuite, les données doivent avoir de la valeur pour toutes les parties concernées. Les données ne vont pas mal, n'est-ce pas ? Nous pouvons en quelque sorte continuer à utiliser ce produit illimité. Et je dis nous, mais les algorithmes peuvent en quelque sorte prendre des décisions sur l'économie pendant très longtemps. Donc, si vous n'intervenez pas réellement et ne commencez pas à penser aux données d'une manière différente, vous semez en fait les graines de l'avenir et de la façon dont elles sont également utilisées.

Tim : Je pense que c'est tout à fait vrai. Je dirai que je ne pense pas qu'il soit vrai que les données ne deviennent pas obsolètes. Il devient évidemment obsolète. En fait, il y a cette grande citation de Gregory Bateson dont je me souviens probablement pendant la majeure partie de ma vie maintenant, qui est : « L'information est une différence qui fait une différence ». Et quand quelque chose est connu de tous, ça n'a plus de valeur, n'est-ce pas ? C'est donc littéralement cette capacité à faire la différence qui rend les données précieuses. Donc, je suppose que ce que je dirais, c'est que non, les données deviennent obsolètes et elles doivent continuer à être collectées, elles doivent continuer à être cultivées. Mais la deuxième partie de votre argument, à savoir que les décisions que nous prenons maintenant auront des ramifications dans un avenir lointain, je suis tout à fait d'accord. Je veux dire, tout ce que vous regardez dans l'histoire, nous devons penser en avant dans le temps et pas seulement en arrière dans le temps parce que les conséquences des choix que nous faisons seront avec nous longtemps après que nous en aurons récolté les bénéfices et que nous serons rentrés chez nous.

Je suppose que je dirais simplement que je crois que les humains sont fondamentalement des animaux sociaux. Je me suis récemment beaucoup intéressé au travail de David Sloan Wilson, qui est un biologiste de l'évolution. L'une de ses grandes paroles est : « Les individus égoïstes surpassent les individus altruistes, mais les groupes altruistes surpassent les groupes égoïstes. Et à certains égards, l'histoire de la société humaine sont des avancées dans la coopération de groupes de plus en plus grands. Et la chose que je suppose que je résumerais où nous en étions avec Internet - ceux d'entre nous qui étaient au début de la période optimiste disaient: 'Oh mon Dieu, c'était cette incroyable avancée dans la coopération de groupe distribuée', et c'est toujours le cas. Vous regardez des choses comme des projets open source mondiaux. Vous regardez des choses comme le partage universel d'informations sur le Web mondial. Vous regardez les progrès de la science ouverte. Il y a tellement de domaines où cela se produit encore, mais il y a cette contre-force à laquelle nous devons réveiller les gens, qui consiste à créer des jardins clos, à essayer d'enfermer les gens, à essayer d'entraver la libre circulation de l'information, la libre circulation des attention. Ce sont essentiellement des actes contre-évolutifs.

Laurier : Donc, en parlant de ce moment en ce moment, vous avez récemment déclaré que le covid-19 est une grande réinitialisation de la fenêtre d'Overton et de l'économie. Alors, qu'y a-t-il de si différent en ce moment cette année dont nous pouvons profiter ?

Tim : Eh bien, le concept de la fenêtre d'Overton est cette notion que ce qui semble possible est encadré comme une sorte de fenêtre sur l'ensemble des possibilités. Et puis quelqu'un peut changer cela. Par exemple, si vous regardez l'ancien président Trump, il a changé la fenêtre d'Overton sur le type de comportement acceptable en politique, dans le mauvais sens, à mon avis. Et je pense que de la même manière, lorsque les entreprises affichent ce comportement hostile des utilisateurs monopolistiques, elles déplacent la fenêtre Overton dans le mauvais sens. Quand on en vient à accepter, par exemple, cette inégalité massive. Nous déplaçons la fenêtre d'Overton pour dire qu'un petit nombre de personnes ayant d'énormes sommes d'argent et d'autres personnes recevant de moins en moins de part du gâteau, c'est OK.

Mais tout d'un coup, nous avons cette pandémie, et nous pensons: 'Oh mon Dieu, toute l'économie va s'effondrer'. Nous devons sauver les gens ou il y aura des conséquences. Et donc nous disons soudainement: 'Eh bien, en fait, oui, nous devons en fait dépenser de l'argent.' Nous devons en fait faire des choses comme développer des vaccins très rapidement. Nous devons arrêter l'économie, même si cela va nuire aux entreprises. Nous craignions que cela ne nuise au marché boursier, mais il s'est avéré que ce n'est pas le cas. Mais nous l'avons fait quand même. Et je pense que nous entrons dans une période où le genre de choses que le covid nous fait faire - qui est de réévaluer ce que nous pouvons faire et, 'Oh, non, tu ne pourrais pas faire ça' - ça va changer . Je pense que le changement climatique fait cela. Ça nous fait partir, vache sacrée, on doit faire quelque chose. Et je pense qu'il y a une réelle opportunité lorsque les circonstances nous disent que la façon dont les choses ont été doit changer. Et si vous regardez les grands systèmes économiques, ils changent généralement autour d'un événement dévastateur.

Fondamentalement, la période de la Grande Dépression puis de la Seconde Guerre mondiale a conduit à la révolution qui nous a donné la prospérité d'après-guerre, parce que tout le monde était comme, 'Whoa, nous ne voulons pas y retourner.' Donc avec le plan Marshall , nous allons en fait construire les économies des peuples que nous avons vaincus, car, bien sûr, après la Première Guerre mondiale, ils ont écrasé l'Allemagne, ce qui a conduit à la montée du populisme. Et ainsi, ils ont réalisé qu'ils devaient en fait faire quelque chose de différent et nous avons eu 40 ans de prospérité en conséquence. Il y a une sorte de pourriture algorithmique qui se produit non seulement chez Facebook et Google, mais une sorte de pourriture algorithmique qui se produit dans la planification économique, à savoir que les systèmes qu'ils ont construits et qui ont créé une énorme prospérité partagée ont eu l'effet secondaire appelé inflation. Et l'inflation était vraiment, vraiment élevée. Et les taux d'intérêt étaient vraiment très élevés dans les années 1970. Et ils ont dit : « Oh mon Dieu, ce système est cassé. Et ils sont revenus avec un nouveau système, qui se concentrait sur l'écrasement de l'inflation sur l'augmentation des bénéfices des entreprises. Et nous avons en quelque sorte couru avec cela et nous avons eu quelques années de go-go et maintenant nous frappons la crise, où les conséquences de l'économie que nous avons construite au cours des 40 dernières années échouent de manière assez provocante.

Et c'est pourquoi je pense que c'est un très bon moment pour nous de parler de la façon dont nous voulons changer le capitalisme, parce que nous le changeons tous les 30, 40 ans. C'est un changement assez important dans la façon dont cela fonctionne. Et je pense que nous devons en avoir un autre et cela ne devrait pas être considéré comme abolir le capitalisme parce que le capitalisme a été cet incroyable moteur de productivité, mais bon sang, si quelqu'un pense que nous en avons fini avec lui et que nous pensons que nous l'avons perfectionné , ils sont fous. En fait, nous devons faire mieux et nous pouvons faire mieux. Et pour moi, mieux se définit par l'augmentation de la prospérité pour tous.

Laurier : Parce que le capitalisme n'est pas une chose statique ou une idée. Donc, en général, Tim, à propos de quoi êtes-vous optimiste ? A quoi pensez-vous qui vous donne de l'espoir ? Comment allez-vous équiper cette armée pour changer notre façon de penser l'économie des données ?

Tim : Eh bien, ce qui me donne de l'espoir, c'est que les gens se soucient fondamentalement les uns des autres. Ce qui me donne de l'espoir, c'est le fait que les gens ont la capacité de changer d'avis et d'avoir de nouvelles croyances sur ce qui est juste et sur ce qui fonctionne. On parle beaucoup de 'Eh bien, nous allons surmonter des problèmes comme le changement climatique grâce à notre capacité à innover.' Et oui, c'est aussi vrai, mais plus important encore, je pense que nous allons surmonter les énormes problèmes de données l'économie parce que nous sommes arrivés à une décision collective que nous devrions. Parce que, bien sûr, l'innovation se produit, non pas comme un effet de premier ordre, c'est un effet de second ordre. Sur quoi les gens se concentrent-ils ? Nous nous sommes concentrés pendant un certain temps sur les mauvaises choses. Et je pense que l'une des choses qui, d'une manière étrange, me donne de l'optimisme est la montée de crises comme les pandémies et le changement climatique, qui vont nous obliger à nous réveiller et à faire un meilleur travail.

Laurier : Merci de nous avoir rejoint aujourd'hui, Tim, sur le Business Lab.

Tim : Vous êtes les bienvenus.

Laurier : C'était Tim O'Reilly, le fondateur, PDG et président de O'Reilly Media, avec qui j'ai parlé depuis Cambridge, Massachusetts, siège du MIT et du MIT Technology Review, surplombant la rivière Charles. C'est tout pour cet épisode du Business Lab, je suis votre animatrice Laurel Ruma. Je suis le directeur d'Insights, la division de publication personnalisée de MIT Technology Review. Nous avons été fondés en 1899 au Massachusetts Institute of Technology. Et vous pouvez nous trouver sur le Web et lors d'événements organisés chaque année dans le monde. Pour plus d'informations sur nous et sur le salon, veuillez consulter notre site Web à l'adresse technologyreview.com. L'émission est disponible partout où vous obtenez vos podcasts. Si vous avez apprécié cet épisode, nous espérons que vous prendrez un moment pour nous évaluer et nous donner votre avis. Business Lab est une production de MIT Technology Review. Cet épisode a été produit par Collective Next. Merci pour l'écoute.

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