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ICTjournal 07/2021

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24 partage de données

24 partage de données sphère privée Les experts d’HestiaLabs s’investissent contre l’exploitation abusive des data ych. Mathématicien expert en Big Data et en protection des données, Paul-Olivier Dehaye vient d’annoncer le lancement, en Suisse, du projet HestiaLabs. Constituée d’une dizaine de développeurs, data scientists et experts en intelligence artificielle, la structure vise à aider les utilisateurs de services numériques à reprendre le contrôle de leurs données. «Le modèle dominant basé sur l’exploitation de nos données, c’est comme l’agriculture intensive: nous l’avons subi, pas choisi. La démarche d’HestiaLabs réplique dans le numérique les initiatives pour une consommation plus durable: nous allons créer les circuits courts de la donnée», s’enthousiasme Paul- Olivier Dehaye, connu pour être à l’origine des révélations de l’affaire Facebook-Cambridge Analytica. Mise en place de collectifs de données Avec le soutien du Fonds Pionnier Migros, HestiaLabs offre son expertise technique et juridique aux entrepreneurs, chercheurs et particuliers. La structure crée avec eux ce qu’elle désigne comme des collectifs de données, en lien avec les problématiques de la collecte et de l’usage de données pour différents domaines et cas de figure. L’un des collectifs déjà mis sur pied fournit des exemples de l’activité d’HestiaLabs. Pour favoriser de meilleures pratiques dans les rencontres en ligne, la structure a contribué à la création du collectif Dating privacy. HestiaLabs a dans ce cadre développé un «générateur de demande d’accès au sujet», qui simplifie le processus de réappropriation des données par les utilisateurs d’applis de rencontre. D’autres projets en cours se focalisent sur les données des écosystèmes de mobilité, la collecte des données des chauffeurs de services VTC (par exemple Uber). Ou encore sur l’élaboration de solutions contre les mécanismes de captage de l’attention employés notamment par les géants du web. Paul-Olivier Dehaye, CEO et fondateur d’HestiaLabs, est à l’origine des révélations sur Facebook-Cambridge Analytica. La Confédération renonce à discriminer l’open data ych. On se souvient que Swisstopo a ouvert l’accès à ses cartes et photos aériennes ce printemps. Une aubaine pour Apple, notamment, qui peut désormais puiser gratuitement dans les données de Swisstopo pour alimenter son outil de navigation Maps. Or, la question du libre accès aux données publiques en fonction du profil de l’utilisateur et de la finalité de leur exploitation suscite le débat à Berne depuis plusieurs années. En réponse à un postulat parlementaire sur cette question, le Conseil fédéral a refusé la création d’un système de régulation de l’accès aux données publiques. Dans son postulat du 22 mars 2019, la conseillère nationale Jacqueline Badran (PS/Zurich) demandait au Conseil fédéral «d’élaborer un système simple de régulation de l’accès aux données publiques, en lien avec la Stratégie Open Government Data (OGD). Des critères uniformes préciseront quelles seront les données disponibles sans restriction ou sur demande, gratuitement ou contre paiement, pour quelles utilisations et pour quels utilisateurs.» La régulation souhaitée nécessiterait de catégoriser aussi bien l’offre que la demande de données publiques. Critères impossibles à définir Les auteurs du rapport ont conclu à l’impossibilité de définir des critères permettant de prédire avec certitude le potentiel économique de telles ou telles données. Ils ont aussi estimé impossible de fixer des critères pour définir différents buts d’utilisation des données en fonction de leur intérêt public. Les auteurs du rapport notent en outre que le système de régulation demandé demanderait de déterminer systématiquement le profil des utilisateurs de données. A Berne, la question du libre accès aux données publiques suscite le débat depuis plusieurs années. 07 / 2021 www.ictjournal.ch © netzmedien ag

partage de données méthodes 25 Comment partager les données collectivement et à dessein? Les données personnelles peuvent servir à du profilage, mais aussi à quantité de projets et recherches d’utilité publique. Plusieurs mécanismes de gouvernance permettent aux individus de partager leurs données en s’assurant qu’elles serviront leurs aspirations. Rodolphe Koller Si vous avez été hospitalisé récemment, on vous a peutêtre demandé de remplir un questionnaire pour consentir à ce que vos données médicales soient utilisées pour la recherche. Au-delà de l’assurance que les données sont codées ou anonymisées, ce type de consentement garantit que seuls des chercheurs ayant reçu une autorisation de la commission d’éthique de la recherche compétente pourront les exploiter, si l’on prend l’exemple du consentement mis en place par le CHUV et l’Université de Lausanne. Partager ses données pour des usages utiles La même pratique peut être mise en œuvre dans d’autres domaines que la recherche médicale, ayant eux aussi des visées d’utilité publique et tributaires de l’accès à des données personnelles. Alors que les utilisateurs sont échaudés par la collecte et l’usage débridé de leurs données par les géants du numérique, on peut faire l’hypothèse qu’ils seraient plus enclins à partager leurs informations dans un but affiché et un cadre contrôlé. Que ce soit pour un usage dont ils bénéficieront directement ou pour contribuer à répondre à un défi global (médecine, environnement, économie, mobilité, alimentation, etc.). C’est sur ce modèle que le spécialiste en mobilité Waze collecte et échange des données avec les transports publics et des millions d’usagers volontaires pour mieux répondre aux perturbations du trafic. Trust et collectifs Ces modèles de partage délibéré actuellement en vigueur présentent deux limites. D’une part, le cadre du partage est statique et peine à répondre à de nouvelles opportunités d’exploitation utile des données qui apparaîtraient. La question est pertinente tant pour les données médicales que de mobilité. D’autre part, la collecte, l’exploitation et la transmission des données se font à l’initiative et dans l’objectif défini par un acteur tiers auquel il faut faire confiance (le CHUV et Waze dans les exemples cités plus haut). Pour dépasser ces écueils, l’institut britannique Ada Lovelace* a formé un groupe de travail réunissant des experts juridiques, techniques et politiques. Dans un document fouillé, ils proposent trois mécanismes de gouvernance déléguée permettant aux personnes de partager www.ictjournal.ch © netzmedien ag leurs données de manière à la fois collective, responsable, contrôlée et flexible: ∙∙ Trusts de données: l’idée consiste à ce que des personnes créent une organisation fiduciaire (le trust) et de lui confier le mandat d’utiliser ou de partager leurs données conformément à leurs aspirations. Avec ce mécanisme de délégation, le trust se charge de surveiller l’usage des données et peut le cas échéant décider d’un nouveau traitement des données au bénéfice des participants. ∙∙ Collectifs de données: le mécanisme consiste à ce que des personnes ayant des visées communes se réunissent en tant que collectif, et rassemblent et partagent volontairement leurs données dans cette optique. Le collectif fait ainsi office d’interlocuteur auprès d’organisations intéressées par les données mutualisées. Les initiatives de MIDATA et de HestiaLabs reposent sur cette forme de partage (voir ci-contre). ∙∙ Mécanismes contractuels: cette forme de gouvernance s’adresse aux organisations susceptibles elles aussi de vouloir partager leurs données dans un but établi. L’idée consiste à déléguer à un organisme tiers (data steward) la tâche de partager les données dans des termes convenus. L’intérêt étant notamment de créer un cadre de confiance pour le partage de données au sein d’un écosystème entre des organisations qui ne se connaissent pas. Image: Anna Samoylova/Unsplash.com (*) Référence Exploring legal mechanisms for data stewardship, Ada Lovelace Institute, mars 2021 07 / 2021