{"id":7556,"date":"2017-03-01T12:47:24","date_gmt":"2017-03-01T12:47:24","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8080\/?p=7556"},"modified":"2017-03-01T12:47:24","modified_gmt":"2017-03-01T12:47:24","slug":"bigdata-ou-le-miroir-aux-alouettes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.cfecgc-orange.app\/index.php\/2017\/03\/01\/bigdata-ou-le-miroir-aux-alouettes\/","title":{"rendered":"\u00ab BigData \u00bb ou le miroir aux alouettes"},"content":{"rendered":"

\u00ab Bigdata \u00bb : voil\u00e0 un terme qui fleure bon le r\u00eave am\u00e9ricain fa\u00e7on \u00ab Silicon Valley \u00bb, surtout lorsqu\u2019on voit comment les GAFA (Google Apple Facebook Amazon) – que nos patrons du CAC40 jalousent autant qu\u2019ils adulent – savent tirer profit de cette encore r\u00e9cente abondance de donn\u00e9es que nous permettent d\u00e9sormais de collecter et traiter les derni\u00e8res \u00e9volutions technologique de la d\u00e9cennie. Orange en particulier semble d\u00e9j\u00e0 tant r\u00eaver d\u2019en tirer un in\u00e9luctable profit qu\u2019il en devient n\u00e9cessaire de s\u2019interroger sur sa r\u00e9elle compr\u00e9hension des limites de cet outil.<\/p>\n

Le traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es \u2013 c\u2019est ainsi qu\u2019on les nomme en fran\u00e7ais \u2013 consiste \u00e0 mettre en commun diverses sources d\u2019information collect\u00e9es de fa\u00e7on massive pour en d\u00e9gager ensuite des tendances et corr\u00e9lations inattendues, comme l\u2019illustre le traditionnel exemple \u00ab bi\u00e8re et couches \u00bb<\/a>.<\/p>\n

Ce que cette d\u00e9marche poss\u00e8de de particulier, c\u2019est qu\u2019elle am\u00e8ne \u00e0 d\u00e9couvrir des usages des donn\u00e9es dont la finalit\u00e9 n\u2019est d\u00e9termin\u00e9e qu\u2019apr\u00e8s leur collecte et traitement. De ce fait, elle contrevient d\u2019embl\u00e9e \u00e0 l\u2019article 32 de la CNIL<\/a> d\u00e8s qu\u2019il s\u2019agit de donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel. Evidemment, certains tenteront de pr\u00e9senter la recherche de finalit\u00e9s comme \u00e9tant une finalit\u00e9 en soi, ce qui n\u2019a pas manqu\u00e9 de d\u00e9clencher quelques rires polis chez les juristes de la CNIL auxquels l\u2019id\u00e9e a \u00e9t\u00e9 soumise.<\/p>\n

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Corr\u00e9lation n\u2019est pas causalit\u00e9<\/strong><\/p>\n

Il est important de souligner que ces corr\u00e9lations d\u00e9couvertes par l\u2019analyse de donn\u00e9es massivement collect\u00e9s sont livr\u00e9es sans causalit\u00e9 : il appartient \u00e0 leur d\u00e9couvreur d\u2019en \u00e9prouver la pertinence sans pour autant toujours \u00eatre en mesure d\u2019en comprendre la logique.<\/p>\n

En effet La probabilit\u00e9 veut que plus une base de donn\u00e9es croit en taille, plus les occurrences de r\u00e9plication de certaines valeurs similaires deviennent nombreuses. Cependant le processus d\u2019analyse syst\u00e9matique qui les r\u00e9v\u00e8le n\u2019est en aucune mesure capable d\u2019\u00e9valuer si ces corr\u00e9lations d\u00e9coulent d\u2019une r\u00e9elle causalit\u00e9, ou si elles ne sont jamais que le fruit du hasard statistique.<\/a><\/p>\n

\"ExempleExemple de corr\u00e9lation fallacieuse (source : spurious correlations<\/a>)<\/em><\/p>\n

Ainsi ces traitements ne livrent que des r\u00e9sultats inexploitables en tant que tels puisqu\u2019il est n\u00e9cessaire d\u2019en \u00e9prouver la validit\u00e9. Chose parfaitement ma\u00eetris\u00e9e par une entreprise comme Google, puisqu\u2019elle peut imm\u00e9diatement v\u00e9rifier l\u2019ad\u00e9quation entre une nouvelle caract\u00e9ristique identifi\u00e9e chez ses utilisateurs et la publicit\u00e9 qu\u2019elle s\u2019applique \u00e0 leur mettre sous les yeux. En effet, \u00e0 peine aura-t-elle fait cette modification qu\u2019il lui sera possible de mesurer de quelle fa\u00e7on les utilisateurs ainsi cibl\u00e9s s\u2019en vont cliquer sur le nouveau lien qui leur est propos\u00e9. C\u2019est donc en temps r\u00e9el que l\u2019entreprise est en mesure de d\u00e9cider s\u2019il est pertinent de poursuivre l\u2019exploitation de la corr\u00e9lation d\u00e9couverte, ou d\u2019interrompre une d\u00e9marche inefficace.<\/p>\n

Mais qu\u2019en est-il d\u2019une entreprise comme Orange, qui envisage d\u2019utiliser ces m\u00e9thodes pour analyser les comp\u00e9tences de ses salari\u00e9s afin de d\u00e9terminer leurs aptitudes professionnelles et orienter leurs carri\u00e8res ? Combien de temps dureront ces cycles de validation de la pertinence des analyses, et surtout qu\u2019adviendra-t-il des salari\u00e9s dont l\u2019\u00e9volution professionnelle aura \u00e9t\u00e9 mise \u00e0 mal par un algorithme essentiellement en rodage perp\u00e9tuel ? En effet, sans la capacit\u00e9 d\u2019\u00e9prouver en temps r\u00e9el la pertinence des r\u00e9sultats obtenus inh\u00e9rente \u00e0 toute d\u00e9marche \u00ab Bigdata \u00bb, cette derni\u00e8re est tout simplement inadapt\u00e9e \u00e0 cet usage qu\u2019on veut lui pr\u00eater.<\/p>\n

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Une anonymisation soluble dans l\u2019identification indirecte<\/strong><\/p>\n

Ensuite lorsque des entreprises envisagent pareil traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es r\u00e9colt\u00e9es sur leurs employ\u00e9s et leur activit\u00e9, comme Orange qui se propose de d\u00e9velopper une \u00ab exp\u00e9rience salari\u00e9 de qualit\u00e9 \u00bb dans le cadre de ses objectifs pour l\u2019ann\u00e9e 2020 (cf. essentiels 2020 : \u00ab Le Groupe veut construire un nouveau mod\u00e8le d\u2019employeur digital et humain, qui reposera sur une exp\u00e9rience salari\u00e9 de qualit\u00e9, socle d\u2019une exp\u00e9rience client Orange r\u00e9ussie. \u00bb<\/a><\/em>) , elles l\u00e9gitiment leur collecte et utilisation en soulignant que celles-ci sont d\u2019abord rendues anonymes avant toute analyse.<\/p>\n

Cependant si l\u2019anonymat ne dispense pas de l\u2019obligation fondamentale de finalit\u00e9 inh\u00e9rente \u00e0 tout stockage et traitement de donn\u00e9es personnelles, il n\u2019est envisageable que dans des circonstances tr\u00e8s sp\u00e9cifiques, dixit Jean-Luc Bernard pour la CNIL  : \u00ab Quand la loi ou les textes r\u00e9glementaires l\u2019exigent explicitement comme condition de leur mise en \u0153uvre (ex : le recensement de l\u2019INSEE), quand, dans l\u2019\u00e9tat actuel du droit, il n\u2019y a pas d\u2019autres moyens d\u2019utiliser des donn\u00e9es provenant de fichiers nominatifs prot\u00e9g\u00e9s, d\u00e8s qu\u2019un fichier de donn\u00e9es nominatives doit \u00ab\u00a0sortir\u00a0\u00bb de son environnement naturel, quand les donn\u00e9es personnelles r\u00e9elles doivent servir \u00e0 la constitution de jeux d\u2019essai destin\u00e9s aux \u00e9quipes charg\u00e9es du d\u00e9veloppement ou de la maintenance des applications informatiques \u00bb<\/a><\/em><\/em><\/a><\/a>.<\/p>\n

Cette prudence est d\u2019autant plus l\u00e9gitime que le recoupement d\u2019informations diverses \u2013 essence m\u00eame du traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es \u2013 permet de profiler les pratiques et usages de fa\u00e7ons si pr\u00e9cises qu\u2019il devient possible d\u2019identifier des individus sans avoir \u00e0 les nommer : il s\u2019agit de ce que les juristes du CNIL appellent l\u2019 \u00ab identification indirecte \u00bb, qui est de fait une perte d\u2019anonymat.<\/p>\n

Dans ces conditions dans quelle mesure un salari\u00e9 peut-il faire valoir son droit \u00e0 la consultation, la correction ou encore m\u00eame l\u2019oubli lorsque son profil est parfaitement identifi\u00e9 dans une base de donn\u00e9es qui, si elle recense de fa\u00e7on exhaustive une multitude de d\u00e9tails sur sa vie, les attribue \u00e0 un Monsieur X ? Cette impuissance touche \u00e0 son paroxysme lorsqu\u2019on r\u00e9alise que c\u2019est \u00e0 travers sa ressemblance avec ce profil anonyme sur lequel il n\u2019a aucune prise que les responsables d\u2019un salari\u00e9 pourront \u00eatre amen\u00e9s \u00e0 d\u00e9cider de quelle fa\u00e7on g\u00e9rer sa carri\u00e8re\u2026<\/p>\n

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Toujours plus de donn\u00e9es\u2026 fausses ?<\/strong><\/p>\n

Si le \u00ab Bigdata \u00bb repose sur l\u2019analyse de donn\u00e9es de plusieurs natures, qu\u2019elles soient statiques (date de naissance, sexe, etc) ou dynamiques (donn\u00e9es d\u2019usages), que se passe-t-il si les cobayes d\u00e9cident d\u2019adopter des comportements d\u00e9viants. En effet, si naturellement on ne triche pas sur sa date de naissance avec l\u2019administration, pourquoi aurait-on des scrupules \u00e0 mentir sur des offres commerciales ou les r\u00e9seaux sociaux ?<\/p>\n

Comme il est ind\u00e9niable que la volont\u00e9 d\u2019une partie de la population \u00e0 ne pas \u00eatre trac\u00e9, suivi, la conduit in\u00e9luctablement \u00e0 changer des clefs d\u2019identification pour brouiller les pistes, il devient l\u00e9gitime de penser que les donn\u00e9es d\u2019usage ne sont plus v\u00e9ritables. Qu\u2019en est-il vraiment des amis que l\u2019on a sur Facebook avec lesquels ont interagit ? Sont-ils de vrais amis de la vie r\u00e9elle ? Ne voit-on pas d\u2019ailleurs d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 apparaitre les premi\u00e8res mises en garde sur les publications de ses enfants sur les r\u00e9seaux sociaux ?<\/p>\n

Transpos\u00e9 \u00e0 l\u2019univers professionnel, quelle valeur accorder au d\u00e9claratif lorsqu\u2019on voit d\u00e9j\u00e0 de quelle fa\u00e7on certains CV sont-ils arrang\u00e9s ? En effet, les syst\u00e8mes d\u2019\u00e9valuation d\u2019h\u00f4tels ou de sites touristiques peuvent avoir des vertus, mais en sera-t-il de m\u00eame quand on \u00e9valuera ses coll\u00e8gues ou relations professionnelles ? En effet, tout comme dans certains jeux qui donnent le choix aux deux joueurs de s\u2019entraider plut\u00f4t que de se battre entre eux pour maximiser leur score, n\u2019en sera-t-il pas de m\u00eame en cas d\u2019\u00e9valuation crois\u00e9e ?<\/p>\n

Quant aux fiches de paye, leur d\u00e9mat\u00e9rialisation conduit \u00e0 la baisse drastique de la fiabilit\u00e9 de l\u2019adresse du titulaire qui, n\u2019ayant plus le besoin de la recevoir chez lui, ne prend plus la peine de modifier son adresse r\u00e9elle, rendant impossible toute planification coh\u00e9rente du d\u00e9m\u00e9nagement d\u2019un site pour une entreprise puisque ne sachant plus o\u00f9 ses salari\u00e9s habitent.<\/p>\n

Il n\u2019y a donc aucune certitude, au-del\u00e0 d\u2019hypoth\u00e9tiques corr\u00e9lations, que les bases utilis\u00e9es soient fiables. De fa\u00e7on certaine les plus aguerris aux technologies de l\u2019information seront ceux les plus difficiles \u00e0 profiler. Faudra-t-il en conclure que moins une personne est tra\u00e7able plus elle est de qualit\u00e9 ? Un comble pour les chantres du \u00ab Bigdata \u00bb qui affirment pouvoir d\u00e9couvrir les talents par son truchement.<\/p>\n

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Des ambitions irr\u00e9alistes et leurs d\u00e9rives<\/strong><\/p>\n

Sans entrer dans l\u2019analyse de ce qu\u2019Orange entend pr\u00e9cis\u00e9ment en proposant \u00e0 son personnel de vivre une \u00ab meilleure exp\u00e9rience salari\u00e9 \u00bb par le truchement des vertus que pr\u00eatent les repr\u00e9sentants de cette entreprise au \u00ab Bigdata \u00bb, les points soulev\u00e9s dans cet article illustrent combien ne suffit-il pas de reproduire l\u2019excuse de la \u00ab meilleure exp\u00e9rience client \u00bb – par laquelle les GAFA et consorts justifient le traitement des donn\u00e9es personnelles qu\u2019ils ont appris \u00e0 syst\u00e9matiser pour leur plus grand profit – pour venir \u00e0 bout des avanies qui percluent aujourd\u2019hui encore cette grande entreprise fran\u00e7aise.<\/p>\n

Aussi m\u00eame s\u2019il est pertinent et n\u00e9cessaire de savoir s\u2019approprier les transformations induites par les nouveaux usages num\u00e9riques, leur pr\u00eater des qualit\u00e9s inh\u00e9rentes qui justifieraient leur application sans consid\u00e9ration ni de leurs limitations, ni des particularit\u00e9s du contexte trait\u00e9, rel\u00e8ve d\u2019une certaine b\u00e9atitude qui, lorsqu\u2019elle se refuse au dialogue pour vouloir s\u2019appliquer de gr\u00e9 ou de force, touche avec une ind\u00e9niable dangerosit\u00e9 \u00e0 la d\u00e9rive sectaire.<\/p>\n

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Pour en savoir plus :<\/strong><\/p>\n