Les big data à l’étude

En cette fin d’année, deux journées d’études sont organisées sur les big data. L’une, qui s’est tenue la semaine dernière à l’ENSAE, portait sur les enjeux éthiques que pose l’usage de ces vastes ensembles de données. L’autre, intitulée « big data, entreprises et sciences sociales », aura lieu le 2 juin au Collège de France. Les lieux comme la multiplication des événements à ce propos le montrent : les big data sont à la mode cette année. Et les questions que posent la production, l’usage et la protection de ces données donnent lieu à de nombreuses interrogations. Au même moment se tenait au Sénat une journée sur « le numérique, le renseignement et la vie privée », et une autre sfds

Une révolution, quelle révolution ?

Les discussions de jeudi ont largement évoqué la révolution qui serait à l’œuvre. Si tout le monde s’accordait sur ce constat, la question du type de révolution comme celle de ce qui change ne faisait pas l’unanimité. Pour deux intervenants du matin, issus du monde de l’entreprise, c’était d’abord une révolution entrepreneuriale. A. Laroche (fondateur d’une société de conseil en management des systèmes) a ouvert la séance en rappelant les enjeux qui se posaient aux entreprises. La « digitalisation du quotidien » fait que l’individu dépose des traces très nombreuses, qu’il faut analyser.

Mais ces données, par rapport à celles collectées avant, sont à la fois diverses, de qualité variée (comprendre sales), et très (souvent trop) nombreuses. Elles arrivent aussi en temps réel, invitant à trouver des moyens pour mettre à jour en permanence les indicateurs de décision. De nombreux changements en découlent. Du côté du traitement statistique, l’avalanche de données favorise un retour vers l’inductivisme. Plutôt que faire un modèle que des données soigneusement nettoyées viendraient valider, il faut faire émerger les hypothèses à partir de ces ensembles de données. La question n’est pas nouvelle, et les statisticiens ont de longue date développé des outils pour traiter ces problèmes d’analyse exploratoire et de fouille (techniques de réduction de donnée, de classification). Ce qui change, c’est l’ampleur prise par ce travail désormais.

Un autre changement évoqué portait lui sur les outils de la décision. La plupart d’entre elles seraient désormais prises sur la base de corrélations détectées, mais sans aucune idée des causes de cette corrélation (ni même de l’existence d’un quelconque lien de causalité). On peut ainsi proposer à un client qui vient d’acheter de la crème solaire après qu’il a entre des milliers d’autres choses regardé des voyages sous les tropiques. Qu’importe alors qu’on ne sache pas pourquoi il va l’acheter, à partir du moment où il le fait. Cette invitation à une analyse des corrélations sans recherche des causes a suscité plusieurs questions et débats au sein d’une salle habituée à s’interroger sur ces enjeux. Car au-delà de la prédiction immédiate, elle pose la question de la qualité des inférences faites. Comme l’ont rappelé plusieurs statisticiens, l’absence de compréhension des mécanismes pourrait rapidement amener à des décisions erronées. Ce à quoi plusieurs personnes répondaient que « tant que ça marche »…

Selon Laroche, les entreprises ont dû s’adapter et mettre en place des services dédiés avec un personnel spécifique. Mais les changements sont plus profonds, selon l’autre intervenant de la matinée issu du monde de l’entreprise. Pour F. Boudoncle, fondateur d’une entreprise de gestion de l’information, les big data sont un enjeu commercial avant tout. Elles seraient un gisement considérable d’emploi et de croissance, dont l’Europe ne pourrait se passer (ni se priver en réglementant). Parlant en tant « qu’industriel », il a invité à ne pas trop se préoccuper d’éthique. Des entreprises comme GoogleMaps, qui peuvent inquiéter quant à l’intrusion dans la vie privée, ne proposent pas que de la géolocalisation. Elles offrent mais aussi des services joints qui permettent d’orienter les consommateurs (des systèmes de commande de taxi, de conseil d’hôtel ou de restaurant). Les maitriser est pour lui un enjeu autrement plus important dans la concurrence internationale.

Un exposé éclairant (quoique relativement inquiétant) portait sur la publicité en ligne et son fonctionnement. Nicolas Grislain, fondateur d’une société de publicité en ligne, est venu présenter le fonctionnement de ce marché en plein développement. Comme d’autres depuis la fin des années 2000, son entreprise propose un système de vente d’espace publicitaire automatisée. Un éditeur (un site de journal par exemple) décide d’un endroit qu’il réserve à la publicité, et d’un prix qu’il souhaite. Séminaire Big Data

À chaque fois qu’un consommateur visite une page, il envoie toute une série d’informations (sur lui, son parcours précédent stocké dans les cookies de son navigateur) vers une plateforme qui propose, en temps réel, une enchère. En moins de 0.1 seconde, une enchère est réalisée qui vient afficher un produit « personnalisé » pour le consommateur. Beaucoup d’informations « personnelles » circulent donc, très vite. Et le marché est lucratif : 30% de la publicité en ligne se fait désormais via du Real-Time Bidding en France, 50% aux États-Unis.

La protection des données personnelles

Nul besoin que le thème de la journée soit « l’éthique » pour que les questions de protection des données individuelles soient évoquées dans un colloque sur les « big data ». La part belle a toutefois été faite à ce thème, avec des exposés abordant des questions variées. Juriste de la CNIL, S. Vulliet-Tavernier est venue évoquer la législation et la place de cette autorité indépendante, ainsi que les évolutions en cours. La plus importante est sûrement la disparition annoncée de la « déclaration CNIL » de constitution de base de donnée nominative, remplacée par un triplet d’information / certification/ sanction.

Car l’autorité a dû s’adapter à la multiplication des bases de données, mais aussi à la diffusion d’outils de fouille de données. Car leur recours fait qu’une personne peut en effet être identifiable dans un vaste ensemble de données non structurées, et qu’il faut donc aller au-delà de la régulation des bases de données. CNIL La règle de base en France, c’est la protection des données personnelles. On ne doit pas pouvoir identifier une personne nominativement dans un fichier sans son accord. Cette règle, plus restrictive que dans d’autres pays, ne va pas sans poser problème aux différentes industries concernées, et les piques à l’encontre de la CNIL étaient perceptibles au cours de la journée. Mais ces règles sont à la fois strictes, et lâches.

Strictes parce que la CNIL impose un principe de pertinence dans la collecte des données. On ne peut pas collecter de données qui ne seraient pas directement liées à l’objet de l’étude. Mais comme le faisait remarquer G. Saporta lors de l’exposé des responsables de l’AVIESAN (venus présenter la situation dans le monde de la recherche biomédicale), ce type de contrainte peut aller contre la logique de la recherche qui procède par tentatives, échecs, et modifications incrémentales plutôt qu’elle ne valide des hypothèses toutes prêtes. Avoir plus de données, sur des sujets connexes, est donc essentiel.

Strictes aussi parce qu’elles imposent de prévenir toutes les personnes concernées par une collecte. Si cela peut paraître de bon sens, cette mesure risque vite de poser problème, surtout quand on touche des sujets moins sensibles que les données médicales personnelles — dont plusieurs personnes ont rappelé qu’elles intéressaient au plus haut point les assureurs à des fins de scoring.

Mais imaginons (car c’est interdit) le cas d’un chercheur qui voudrait géolocaliser l’ensemble des médecins d’une ville ou d’un département, pour une étude sur les désert médicaux. L’information est disponible sur plusieurs sites, dont celui, exhaustif et bien fait, de l’Assurance Maladie. Pour rester dans le cadre de la loi, le chercheur qui collecte les données devrait envoyer un courrier à chacun des médecins collectés pour l’en informer (car quoique disponible en ligne, chaque donnée est personnelle). Ou demander à l’Assurance Maladie de mettre un bandeau qui annonce cette enquête. On voit la lourdeur d’une procédure pour ne collecter ce qui n’est parfois qu’une variable, et qui peut être abandonnée au cours de l’étude. Consciente des enjeux, la responsable de la CNIL évoquait une « demande » de la part de l’autorité d’un retour de la part des chercheurs, mais rappelait aussi que « l’exception recherche » reste limitée. Strices, les mesures prises sont tout aussi lâches.

B. Nguyen, chercheur en informatique et spécialisé dans les questions d’anonymisation, présentait un exposé sur les différentes techniques qui permettent de dé-personnaliser des données. Leur usage est essentiel, car comme il le rappelait au début de son exposé, le fait de retirer le nom d’une personne ne suffit absolument pas à protéger son anonymat. On peut très rapidement retrouver l’identité d’un individu à partir de quelques variables seulement. Nguyen rappelait ainsi l’expérience de Latanya Sweeney, qui avait montré qu’à partir du sexe, de la date de naissance et du code postal d’habitation, on pouvait remonter à l’identité exacte de 87% des habitants du Massachussetts car pour eux, le triplet est unique. Prises ensemble, ces données sont des quasi-noms propres. Cryptography

Philippe Aigrain, co-fondateur de la Quadrature du Net, une association active dans le domaine des libertés publiques et de l’internet, a lui rappelé qu’il existe à l’heure actuelle « un lobbying insensé » pour disposer d’un accès plus grand aux données personnelles. Assureurs, intermédiaires financiers et banques, fournisseurs d’accès à internet aimeraient pouvoir utiliser vos traces d’usage de l’internet pour mieux vous connaître. Et, selon leur rhétorique, vous proposer des services « adaptés à vos besoins ». Ou simplement ne pas vous les proposer car vous êtes considéré comme peu rentable.

La question de l’anonymisation était donc là aussi centrale, et Aigrain a évoqué différents systèmes, en plaidant cette fois pour des solutions architecturales à ce problème. Selon lui, une décentralisation des lieux de stockages (jusqu’à la mise en place de serveurs individuels) permettrait d’éviter que toutes les informations relatives à de très nombreuses personnes soient disponibles à un seul endroit.

Ce qui compte

La dernière partie de la journée a été consacrée à des discussions croisées entre statistiques et sciences humaines et sociales. Dominique Cardon a offert une mise en perspective des différentes manières de compter sur internet. S’inscrivant dans la lignée des travaux d’histoire de la statistique telle que la pratiquait Alain Desrosières, il a proposé de « rentrer dans les calculs » et dans les formules statistiques qu’on trouve sur le web. Car ce faisant, on voit que les métriques diffèrent. Et qu’en fonction de ce qui compte, on arrive à des résultats très différents.

Cardon a donc distingué quatre grandes familles de capteurs. La première, c’est l’audience d’un site. Elle mesure sa popularité, en fonction du nombre de personnes qui se rendent dessus. Propriétaire, cette mesure est peu publique, même s’il existe quelques sites privés qui fournissent des informations sur le sujet, et que des initiatives publiques scientifiques se développent (comme le propose le projet Metroscope).

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Un autre type de mesure consiste à regarder non plus l’audience, mais l’autorité. La question est ici de savoir si vous êtes cité. Et plus encore : qui sont les personnes qui vous citent. Il s’agit, comme le propose le PageRank (l’algorithme de Google auquel Cardon a consacré un article qui reprend des éléments de cette présentation), de regarder l’importance donnée à un site par d’autres. Selon Google, la mesure est méritocratique, car elle rétribue la qualité de la page. Ce genre de techniques vise en effet à séparer les liens fictifs (autocitation, références de complaisance) des liens réels.

Une troisième mesure consiste à mettre les compteurs dans les mains des utilisateurs. Ces derniers sont alors ceux qui font les comptes. En cliquant sur un bouton « Like », en partageant un tweet, ils font augmenter le compteur (individualisé au niveau du billet, du commentateur). Compteur qui est lui même apparent.

Enfin, la quatrième mesure se fait de manière invisible, mais permanente. Elle recense les milliers de traces que laissent les usagers. C’est principalement là que se situent les « big data », thème central de la journée. On ne se situe plus du côté déclaratif ou de l’action expressive (« liker », partager) mais du côté des comportements. Et c’est alors qu’on déploie une série de techniques pour rendre sens des données collectées. Pour D. Cardon, comme pour A. Rouvroy qui parlait avant lui, les big data posent des questions spécifiques aux statistiques, voire remettent en cause les paradigmes dominants (recherche instrumentale de prédiction plutôt que détection de causalité, remise en cause des catégories classiques au profit d’un inductivisme fort et répété, forte personnalisation).

Le propos posait donc autant de questions sur les big data qu’il proposait de réponses, qui montrent que le débat continue. Dès la semaine prochaine d’ailleurs, avec la journée d’étude au Collège de France, et celle organisée par le Ministère de l’Enseignement supérieur et la recherche sur les données ouvertes le 5 juin (PDF).


étienne

Chercheur CNRS (SAGE-Université de Strasbourg). Données numériques, sociologie politique, épistémologie des sciences sociales.

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