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ArgumentaireCet appel &#224; contribution s&#8217;adresse aux chercheurs en math&#233;matiques appliqu&#233;es, en informatique, en &#233;conomie de la sant&#233;, en &#233;conomie et &#233;conom&#233;trie, en droit, en philosophie et sociologie, ainsi qu&#8217;aux acteurs du champ de la protection sociale.La soci&#233;t&#233; contemporaine conna&#238;t de rapides changements dont l&#8217;un des traits distinctifs est la num&#233;risation de la plupart des secteurs d&#8217;activit&#233;. Cette num&#233;risation s&#8217;accompagne du d&#233;veloppement des activit&#233;s de r&#233;seau (objets connect&#233;s, r&#233;seaux sociaux, forums, plateformes num&#233;riques), qui g&#233;n&#232;rent des donn&#233;es toujours plus nombreuses, des traitements de plus en plus automatis&#233;s, complexes et rapides. La donn&#233;e est alors au c&#339;ur de la cr&#233;ation de valeur dans le num&#233;rique et, plus largement, dans l&#8217;&#233;conomie. De nouveaux acteurs (Google, Facebook, Uber, Airbnb, pour citer quelques-uns des plus embl&#233;matiques) &#233;mergent et remettent en question, souvent tr&#232;s violemment, le mod&#232;le &#233;conomique des acteurs install&#233;s parfois depuis des si&#232;cles. Certains secteurs qui interagissent avec le champ social connaissent ainsi et conna&#238;tront dans un avenir proche des bouleversements particuli&#232;rement profonds, notamment la sant&#233;, le logement, la mobilit&#233;, l&#8217;assurance, la finance ou l&#8217;&#233;ducation. La g&#233;n&#233;ralisation de l&#8217;exploitation de cette masse croissante de donn&#233;es, tant par la taille que par la diversit&#233; cr&#233;e de nouvelles connaissances, de nouveaux services et de nouvelles organisations sociales. Elle est souvent d&#233;nomm&#233;e &#171;&#160;Big data&#160;&#187;, ou, en fran&#231;ais, traitement de donn&#233;es massives.La quantit&#233; et la vari&#233;t&#233; grandissantes de donn&#233;es stock&#233;es, ainsi que les capacit&#233;s de traitement informatique toujours plus puissantes ont ainsi donn&#233; naissance &#224; un nouveau domaine de recherche et d&#8217;applications, &#224; la fronti&#232;re entre la statistique et l&#8217;informatique. Le Big data fait tout autant r&#233;f&#233;rence &#224; certaines caract&#233;ristiques des donn&#233;es, qu&#8217;aux m&#233;thodes utilis&#233;es pour les exploiter, ainsi qu&#8217;aux finalit&#233;s en jeu. Sa d&#233;finition et ses contours sont flous et &#233;volutifs, mais suffisamment pr&#233;sents dans le d&#233;bat public (colloques, ouvrages, rapports&#8230;) et dans les travaux acad&#233;miques (au-del&#224; des nombreux articles publi&#233;s dans des revues th&#233;matiques, le Big data a m&#234;me sa revue anglo-saxonne[1]) pour justifier que la RFAS y consacre un dossier. Dans notre vie quotidienne en France et &#224; l&#8217;&#233;tranger, le Big data intervient &#233;galement via la g&#233;n&#233;ration de publicit&#233;s personnalis&#233;es lors de la consultation des bo&#238;tes de messagerie, la localisation des taxis Uber, la surveillance des lieux publics, la pr&#233;diction du d&#233;veloppement du diab&#232;te ou l&#8217;orientation pr&#233;coce dans les services d&#8217;urgence gr&#226;ce &#224; la mobilisation de donn&#233;es hospitali&#232;res (Isra&#235;l), la d&#233;tection de la fraude aux allocations, l&#8217;obtention d&#8217;un cr&#233;dit immobilier, etc.Le concept de Big data a &#233;merg&#233; &#224; la fin des ann&#233;es 1990 et a trouv&#233; un &#233;cho large &#224; la fin des ann&#233;es 2000, lorsqu&#8217;il a trouv&#233; sa d&#233;finition la plus r&#233;pandue, celle des &#171;&#160;3V&#160;&#187; : volume, vari&#233;t&#233; et v&#233;locit&#233;. Il sera ici retenu dans une acception plus large, reposant certes sur le croisement de donn&#233;es aux types et aux finalit&#233;s originellement diff&#233;rentes (&#171;&#160;vari&#233;t&#233;&#160;&#187;), souvent volumineuses (pas syst&#233;matiquement) mais il englobera aussi un ensemble de techniques d&#8217;analyse et de traitements relevant de l&#8217;apprentissage statistique.On s&#8217;int&#233;ressera aux deux grandes cat&#233;gories d&#8217;usages du Big data telles qu&#8217;elles &#233;mergent des projets en cours&#160;: des usages &#224; vocation de connaissance et de recherche, permettant d&#8217;&#233;clairer les d&#233;terminants des comportements, des in&#233;galit&#233;s, de l&#8217;&#233;tat de sant&#233;, etc.&#160;; et des usages, en fort d&#233;veloppement actuellement, se rapportant &#224; des cas individuels, &#224; finalit&#233; d&#8217;aide &#224; la d&#233;cision&#160;: aide &#224; la recherche d&#8217;emploi, au diagnostic et &#224; la strat&#233;gie th&#233;rapeutique, etc.Polymorphes, les Big data recouvrent des donn&#233;es &#171;&#160;structur&#233;es&#160;&#187; traditionnelles dans le champ des sciences humaines et sociales, comme le sont les fichiers administratifs (donn&#233;es des h&#244;pitaux et de l&#8217;assurance maladie, donn&#233;es de gestion des caisses d&#8217;allocation familiale ou de P&#244;le emploi, etc.) ou les donn&#233;es d&#8217;enqu&#234;tes. Leur nouveaut&#233; tient au fait qu&#8217;elles portent &#233;galement sur des donn&#233;es dites &#171;&#160;non structur&#233;es&#160;&#187; comme le sont les donn&#233;es textuelles, les donn&#233;es d&#8217;imagerie, les m&#233;tadonn&#233;es, les donn&#233;es des r&#233;seaux sociaux, des forums, etc. Le champ des donn&#233;es sur lequel peut s&#8217;appuyer la recherche en sant&#233; et en protection sociale est ainsi en forte expansion, et s&#8217;enrichit de donn&#233;es produites en dehors du syst&#232;me de protection sociale&#160;: on pense &#233;videmment aux donn&#233;es produites par de nouveaux acteurs priv&#233;s (via les objets connect&#233;s en sant&#233; notamment), mais aussi &#224; des donn&#233;es produites dans des contextes compl&#232;tement diff&#233;rents et pour des finalit&#233;s n&#8217;ayant a priori pas de lien avec la sant&#233; et la protection sociale (e-mails envoy&#233;s par des consommateurs ou des usagers, achats au supermarch&#233;, passages &#224; proximit&#233; des antennes de t&#233;l&#233;phonie mobile, etc.). Certaines donn&#233;es utiles au Big data rel&#232;vent de l&#8217;open data (elles sont ou pourraient &#234;tre en acc&#232;s libre car elles ne sont pas prot&#233;g&#233;es par un secret pr&#233;vu par la loi&#160;: secret de la vie priv&#233;e, secret des affaires&#8230;)&#160;; d&#8217;autres sont prot&#233;g&#233;es par un secret l&#233;gal, qui ne peut alors &#234;tre lev&#233; que dans certaines conditions et pour certaines finalit&#233;s. Ce sujet pourrait particuli&#232;rement faire l&#8217;objet d&#8217;articles juridiques.Cet appel &#224; contributions balaie de mani&#232;re large les enjeux li&#233;s au Big data dans le champ de la RFAS&#160;: nouvelles techniques statistiques, nouveaux usages individuels et collectifs, nouvelles r&#233;gulations. Les enjeux &#233;thiques et juridiques feront l&#8217;objet d&#8217;une attention particuli&#232;re. Des &#233;clairages apport&#233;s par des exp&#233;riences &#233;trang&#232;res seront &#233;galement bienvenus.Axe 1&#160;: Statistique classique et apprentissage statistiqueLe Big data recouvre un ensemble de m&#233;thodes statistiques depuis longtemps connues mais remises au go&#251;t du jour par l&#8217;existence de ces donn&#233;es massives et des capacit&#233;s techniques d&#233;sormais disponibles pour les traiter. Recherche de signaux faibles, d&#233;tection de profils, r&#233;seaux de neurones&#8230; viendraient compl&#233;ter (voire supplanter&#160;?) la statistique classique. Le Big data se caract&#233;rise notamment par sa capacit&#233; &#224; mettre au jour des corr&#233;lations inconnues et cherche essentiellement&#160;&#224; les observer&#160;et&#160;&#224; pr&#233;dire des &#233;v&#232;nements&#160;(ce qui peut poser des difficult&#233;s lorsque les corr&#233;lations&#160;sont instables dans le temps)&#160;et non &#224; les expliquer. Quelles sont donc les sp&#233;cificit&#233;s du Big data face aux m&#233;thodes &#171;&#160;traditionnelles&#160;&#187;&#160;? N&#8217;existerait-il pas des passerelles entre statistique classique, qui repose sur la d&#233;finition d&#8217;un mod&#232;le et la recherche d&#8217;une causalit&#233;, et l'apprentissage statistique dont l&#8217;objectif premier est la pr&#233;diction d&#8217;une variable d&#8217;int&#233;r&#234;t ? De nombreuses m&#233;thodes semblent en effet leur &#234;tre communes. La RFAS souhaite s&#8217;interroger sur leurs liens. Sur ces sujets techniquement complexes, la Revue attend des articles p&#233;dagogiques.En parall&#232;le, une r&#233;flexion sur l&#8217;&#233;volution du syst&#232;me statistique public, fran&#231;ais, europ&#233;en, voire international, sous l&#8217;impulsion du d&#233;veloppement du Big data, serait bienvenue.Plus sp&#233;cifiquement dans le champ des &#233;tudes sur le m&#233;dicament, les &#233;tudes &#171;&#160;en vie r&#233;elle&#160;&#187; permettent le plus souvent d&#8217;analyser le m&#233;susage et les effets ind&#233;sirables. Des d&#233;bats existent cependant sur la valeur probante de ces &#233;tudes pour d&#233;montrer l&#8217;efficacit&#233; des m&#233;dicaments, alors qu&#8217;il est complexe, en dehors du laboratoire, d&#8217;imputer &#224; coup s&#251;r un effet &#224; un facteur en particulier, au contraire des essais randomis&#233;s en double aveugle. Face &#224; l&#8217;afflux de donn&#233;es de plus en plus nombreuses et de plus en plus riches, la possibilit&#233; de recourir aux &#233;tudes en vie r&#233;elle, au moins en compl&#233;ment des &#233;tudes cliniques, repr&#233;sente n&#233;anmoins un enjeu majeur, en termes de co&#251;ts pour les laboratoires pharmaceutiques, mais aussi et surtout en termes de connaissance et donc de prise de d&#233;cision pour les pouvoirs publics.Par ailleurs, il est l&#233;gitime de s&#8217;interroger sur le statut de ces nouvelles donn&#233;es, au regard des pr&#233;occupations classiques des statisticiens&#160;: contexte de leur production, qualit&#233;, reproductibilit&#233;, repr&#233;sentativit&#233;. L&#8217;opposition entre repr&#233;sentativit&#233; et exhaustivit&#233; en particulier constitue l&#8217;un des angles morts de bien des discours contemporains sur le Big data. Il est probable que ces pr&#233;occupations &#171;&#160;traditionnelles&#160;&#187;, garantes de la qualit&#233; scientifique de la statistique, ne dispara&#238;tront pas&#160;: la RFAS accueillera volontiers des contributions explorant cette question.Axe 2&#160;: Quels usages du Big data au sein de notre syst&#232;me de protection sociale&#160;?Le Big data bouleverse des secteurs entiers de l&#8217;organisation &#233;conomique et sociale (transports, t&#233;l&#233;communication, industrie, finance, assurances&#8230;). Comme bien d&#8217;autres secteurs de l&#8217;industrie et des services, la plupart des organismes de protection sociale sont concern&#233;s par le Big data et le seront de plus en plus. Ils doivent donc s&#8217;interroger sur ses enjeux&#160;: nouveaux services, nouvelles solidarit&#233;s, efficience, mais aussi fragilisation des solidarit&#233;s existantes, voire remise en cause du mod&#232;le de la protection sociale issu du XXe&#160;si&#232;cle, assis sur la solidarit&#233; professionnelle ou nationale, organis&#233; autour de la redistribution de prestations mon&#233;taires couvrant les principaux risques de la vie et de services peu individualis&#233;s.En mati&#232;re de sant&#233;, le minist&#232;re de la Sant&#233; et des Affaires sociales a lanc&#233; en 2015 une r&#233;flexion qui a questionn&#233; les usages possibles du Big data en sant&#233;[2]. Le Big data, alli&#233; aux potentialit&#233;s ouvertes par la g&#233;nomique et les biotechnologies, fait na&#238;tre de (trop&#160;?) grandes attentes en mati&#232;re de pr&#233;vention, de prise en charge des patients, de m&#233;decine de pr&#233;cision, voire de m&#233;decine personnalis&#233;e. Le cancer, par exemple, est une pathologie dont la prise en charge pourrait conna&#238;tre des progr&#232;s consid&#233;rables dans l&#8217;avenir, avec des traitements &#171;&#160;sur-mesure&#160;&#187; en fonction des sp&#233;cificit&#233;s g&#233;n&#233;tiques et biologiques de la tumeur et en tenant compte de l&#8217;environnement du patient et de son mode de vie. La connaissance des liens et causalit&#233;s entre environnement et sant&#233; devrait &#233;galement b&#233;n&#233;ficier fortement des apports du Big data.Au-del&#224; de la sant&#233;, le Big data pourrait sans doute faire &#233;merger de nouveaux usages dans les autres domaines de la protection sociale, afin de mieux lutter contre la perte d&#8217;emploi, la pauvret&#233; et l&#8217;exclusion sociale, l&#8217;invalidit&#233;... On pense en particulier au domaine de l&#8217;emploi et de la formation professionnelle&#160;: des exp&#233;riences assises sur le Big data apparaissent qui visent &#224; mieux accompagner les demandeurs d&#8217;emploi et les recruteurs. Des exemples et les enseignements qui peuvent en &#234;tre tir&#233;s seraient bienvenus dans le dossier.L&#8217;ONU, au travers de l&#8217;initiative&#160;United Nations Global Pulse, ainsi que la Banque Mondiale, promeuvent &#233;galement le r&#244;le essentiel que le Big data peut jouer dans la lutte contre la pauvret&#233; dans les pays en voie de d&#233;veloppement. Des exp&#233;riences en la mati&#232;re pourraient &#234;tre rapport&#233;es. Dans les pays d&#233;velopp&#233;s, ne pourrait-il pas venir en aide aux personnes en exclusion sociale, par exemple pour lutter contre l&#8217;isolement social via les r&#233;seaux sociaux et les objets connect&#233;s&#160;?Tous les champs de la protection sociale qui font intervenir des services pourraient &#224; terme &#234;tre concern&#233;s par le Big data, via la cr&#233;ation de plateformes (qu&#8217;elles soient collaboratives ou qu&#8217;elles permettent le d&#233;veloppement de march&#233;s bifaces[3]) et la mise en &#339;uvre de services personnalis&#233;s&#160;: l&#8217;accompagnement de l&#8217;invalidit&#233; (handicap, d&#233;pendance), la garde d&#8217;enfants, etc. Ces nouveaux usages posent cependant la question des normes de qualit&#233; et de s&#233;curit&#233;, ainsi que celle des modalit&#233;s de leur encadrement.Dans chacun de ces champs, on s&#8217;interrogera sur le r&#244;le que peuvent jouer les acteurs institutionnels financeurs (cr&#233;ateurs, promoteurs, financeurs de nouveaux services&#160;?) et les organismes (publics et priv&#233;s) producteurs des services, ainsi que sur le r&#244;le r&#233;gulateur de l&#8217;&#201;tat.D&#232;s lors que le Big data est porteur d&#8217;usages nouveaux, d&#8217;organisations et de collaborations innovantes, on peut s&#8217;interroger sur sa capacit&#233; &#224; am&#233;liorer l&#8217;efficience globale de notre syst&#232;me de protection sociale, soit par l&#8217;am&#233;lioration de la qualit&#233; du service rendu, soit par la ma&#238;trise ou la r&#233;duction des d&#233;penses sociales. On pense notamment aux exemples suivants&#160;:- l&#8217;am&#233;lioration du service rendu &#224; l&#8217;usager ou au patient et la cr&#233;ation de nouveaux services&#160;: information sur la qualit&#233; des soins ou des services de protection sociale, m&#233;decine personnalis&#233;e, acc&#232;s &#224; l&#8217;offre de soins, t&#233;l&#233;m&#233;decine, plateformes, dans tous les domaines de la protection sociale, gestion de la qualit&#233; des services, cr&#233;ation d&#8217;entreprise et gestion des pr&#233;l&#232;vements, etc.&#160;;&#160;- la meilleure gestion des moyens, dans le secteur sanitaire comme dans le secteur m&#233;dico-social&#160;: gestion de l&#8217;offre de soins, coordination des acteurs, mise en &#339;uvre des recommandations de bonne pratique et d&#233;tection des pratiques m&#233;dicales &#224; risque, gestion des achats, etc.&#160;;- l&#8217;&#233;valuation des politiques publiques, de leur efficience et de leur impact sur les citoyens&#160;;- la diminution du non recours aux prestations par une d&#233;tection pr&#233;coce des personnes potentiellement b&#233;n&#233;ficiaires mais non recourantes&#160;;- la d&#233;tection de la fraude, que cette derni&#232;re &#233;mane des allocataires, des professionnels, des patients.Des articles th&#233;oriques et prospectifs, et d&#8217;autres plus pratiques d&#233;crivant des exp&#233;riences pass&#233;es ou en cours, seront bienvenus dans le dossier.Le fonctionnement des acteurs de la protection sociale pourra &#233;galement &#234;tre &#233;tudi&#233;&#160;: ces nouveaux outils et services sont en effet susceptibles d&#8217;avoir des cons&#233;quences profondes sur les organisations existantes, en mati&#232;re de syst&#232;mes d&#8217;information, de ressources humaines, de relation avec les assur&#233;s.Axe 3&#160;: Comment concilier Big data et solidarit&#233;&#160;?Le Big data peut favoriser des services nouveaux et des solidarit&#233;s nouvelles, mais il peut aussi menacer des solidarit&#233;s existantes et accro&#238;tre les in&#233;galit&#233;s. Ce dossier de la RFAS voudrait explorer cette tension, situ&#233;e au c&#339;ur des nouveaux usages envisag&#233;s. Le champ de l&#8217;interrogation est vaste, prospectif, et peut &#233;videmment donner lieu si l&#8217;on n&#8217;y prend garde &#224; un certain catastrophisme. L&#8217;objectif de ce dossier se veut pragmatique et consiste &#224; se placer au plus pr&#232;s des usages connus ou envisag&#233;s du Big data.La probl&#233;matique la mieux balay&#233;e concerne les &#233;volutions de la prise en charge en sant&#233;. Les outils num&#233;riques rendent n&#233;cessaire une &#233;ducation &#224; la donn&#233;e&#160;; le bon usage des algorithmes repose sur leur transparence et leur lisibilit&#233;. De mani&#232;re plus g&#233;n&#233;rale, on associe souvent sant&#233; num&#233;rique, Big data et autonomie des patients. Mais celle-ci n&#8217;est possible que si le patient est inform&#233;, capable et soucieux de l&#8217;&#234;tre. Le Big data peut ainsi faire peser un risque de segmentation croissante entre les patients &#171;&#160;autonomes&#160;&#187; et les autres. De la m&#234;me mani&#232;re, le d&#233;veloppement d&#8217;une m&#233;decine plus pr&#233;dictive, &#233;dictant des diagnostics probabilistes, peut cr&#233;er des in&#233;galit&#233;s entre les patients inform&#233;s et les autres, en renvoyant &#224; la responsabilit&#233; individuelle des d&#233;cisions qui ne peuvent pas toujours l&#8217;&#234;tre. Cela pose en miroir la question du droit &#224; la non information des patients&#160;: un patient peut ne pas souhaiter conna&#238;tre le risque encouru de d&#233;velopper telle ou telle maladie. L&#8217;essor du Big data invite ainsi &#224; revisiter les concepts de droits des patients et de d&#233;mocratie sanitaire.Un autre usage du Big data en sant&#233; qui est souvent discut&#233; renvoie &#224; l&#8217;assurance, avec un risque d&#8217;individualisation des garanties et des contrats. Si des dispositions r&#233;gissent strictement les modalit&#233;s de segmentation des contrats selon des caract&#233;ristiques individuelles, si des mesures existent et ont &#233;t&#233; renforc&#233;es dans la loi de modernisation de notre syst&#232;me de sant&#233; pour organiser, en mati&#232;re de sant&#233;, un droit &#224; l&#8217;oubli interdisant de stigmatiser les personnes ayant &#233;t&#233; concern&#233;es par des probl&#232;mes de sant&#233; sp&#233;cifiques, si l&#8217;&#233;tat de sant&#233; est lui-m&#234;me reconnu comme un crit&#232;re au vu duquel une situation de discrimination peut &#234;tre caract&#233;ris&#233;e (cf. art. 225-1 du Code p&#233;nal), le Big Data met n&#233;anmoins ces principes en tension et appelle &#224; discuter les cadres &#233;thique et r&#233;glementaire. L&#8217;exemple le plus parlant est celui de l&#8217;assurance en sant&#233;. La contradiction entre l&#8217;individualisation rendue possible par des donn&#233;es de plus en plus nombreuses et la mutualisation qui est au c&#339;ur m&#234;me du principe de l&#8217;assurance, est aujourd&#8217;hui un objet de r&#233;flexion et de pr&#233;occupation pour l&#8217;ensemble des acteurs de l&#8217;assurance.Il serait int&#233;ressant de rapporter des exp&#233;riences internationales de modulations tarifaires de la couverture assurancielle priv&#233;e en sant&#233; en fonction des comportements effectivement observ&#233;s. Cela g&#233;n&#232;re-t-il une prise de conscience des assur&#233;s ou cela entra&#238;ne-t-il plut&#244;t une aggravation de certaines in&#233;galit&#233;s, notamment de prise en charge ?Certes, tous les usages du Big data par des assureurs sant&#233; ne concernent pas directement la tarification individuelle ; certains des usages prioritairement envisag&#233;s &#224; ce jour portent sur des services d&#8217;accompagnement, de pr&#233;vention et d&#8217;information. Mais ces usages ne sont-ils pas &#233;galement porteurs d&#8217;un risque de segmentation ou d&#8217;&#233;viction des &#171;&#160;mauvais risques&#160;&#187; (c&#8217;est &#224; dire des personnes dont les prestations sont plus &#233;lev&#233;es que les cotisations)&#160;?Au-del&#224; de la sant&#233; et de l&#8217;assurance, les autres secteurs de la protection sociale pourraient &#233;galement voir les solidarit&#233;s actuelles fragilis&#233;es par les nouveaux outils et pratiques du Big data. Des questions de nature tr&#232;s diff&#233;rentes peuvent ainsi &#234;tre pos&#233;es. Si l&#8217;insertion dans la formation professionnelle et dans l&#8217;emploi repose de plus en plus sur des outils num&#233;riques, quid de ceux qui ne les ma&#238;trisent pas&#160;? Si le Big data, alli&#233; aux nouveaux outils de la domotique et de la surveillance &#224; distance, am&#233;liore l&#8217;accompagnement des personnes &#226;g&#233;es &#224; domicile, sera-t-il compl&#233;mentaire de l&#8217;aide formelle et informelle existante ou ne risque-t-il pas de s&#8217;y substituer en partie, au d&#233;triment du temps relationnel qui est n&#233;cessaire &#224; un vieillissement r&#233;ussi&#160;?A plus long terme, le Big data pose &#233;galement la question de son impact sur les in&#233;galit&#233;s sociales, qu&#8217;elles soient de sant&#233;, mais aussi d&#8217;emploi, de conditions de travail, de revenu, ou d&#8217;&#233;ducation. Peut-on l&#8217;&#233;valuer&#160;? Que peut-on en attendre&#160;? Des algorithmes &#171;&#160;impartiaux&#160;&#187; (si le concept m&#234;me existe) permettant une objectivation totale de la prise de d&#233;cision pour l&#8217;attribution des logements, des places en cr&#232;ches, pour le choix d&#8217;une &#233;cole&#160;? Des personnes averties qui sauront en tirer profit et en user et d&#8217;autres moins inform&#233;es qui pourraient en p&#226;tir&#160;?Plus globalement, un questionnement peut-&#234;tre encore tr&#232;s th&#233;orique au stade de d&#233;veloppement qu&#8217;a atteint le Big data, pourrait porter sur la conciliation d&#8217;une protection sociale num&#233;rique avec l&#8217;architecture de la protection sociale issue du XXe&#160;si&#232;cle. Les dispositifs actuels sont marqu&#233;s par une grande complexit&#233;, reposent sur de nombreux acteurs et des circuits de financement pas toujours per&#231;us par les citoyens. Comment cette situation peut-elle se concilier avec les principes nouveaux des services num&#233;riques, d&#233;mat&#233;rialis&#233;s, personnalis&#233;s, adaptables et exp&#233;rimentables&#160;? L&#8217;individualisation des services qui est au c&#339;ur du Big data est-elle compatible avec la solidarit&#233; nationale qui fonde la s&#233;curit&#233; sociale&#160;? A quelles conditions&#160;?Au fond, le Big data ne risque-t-il pas de cristalliser la situation annonc&#233;e par Pierre Rosanvallon il y a vingt ans, qui voyait une remise en cause de l&#8217;&#201;tat Providence et de la logique d&#8217;assurance sous la pression de la mont&#233;e de l&#8217;individualisme&#160;? D&#8217;autant plus que les anciennes solidarit&#233;s ne s&#8217;affaiblissent pas seulement sous les coups de boutoir de l&#8217;individualisme&#160;: se cr&#233;ent en parall&#232;le de nouvelles communaut&#233;s num&#233;riques, potentiellement riches de nouvelles entraides, qui pourraient &#224; terme se poser en concurrentes des solidarit&#233;s traditionnelles de l&#8217;&#201;tat-Providence.Axe 4&#160;: Le Big data, un changement soci&#233;tal&#160;?Le Big data n&#8217;est certes pas Big brother, en tout cas pas encore. Mais il en rev&#234;t certains aspects, &#224; travers sa pr&#233;tention &#224; recueillir et &#224; analyser une multitude de donn&#233;es sur l&#8217;ensemble de la vie humaine, individuelle et collective. Bien &#233;videmment, cette dimension inh&#233;rente au Big data fait l&#8217;objet de nombreux d&#233;bats et mises en garde. Comment s&#8217;assurer du respect de la vie priv&#233;e et de la protection des donn&#233;es personnelles&#160;? Le concept m&#234;me de vie priv&#233;e a-t-il encore un sens ou doit-il &#233;voluer&#160;?Les autorit&#233;s publiques font un effort pour s&#8217;assurer du respect des droits des personnes en termes de conservation et de traitement des donn&#233;es. Mais peut-on en dire autant de l&#8217;ensemble des donn&#233;es que nous g&#233;n&#233;rons et c&#233;dons sans en &#234;tre forc&#233;ment conscients&#160;? Donn&#233;es de t&#233;l&#233;phonie mobile, objets connect&#233;s, e-mails, requ&#234;tes internet&#8230; L&#8217;ensemble de ces informations dont nous ignorons quelquefois l&#8217;existence nous identifient et sont utilis&#233;es &#224; notre insu pour d&#233;finir de nouveaux algorithmes &#224; but le plus souvent lucratif. La protection de la vie priv&#233;e, assur&#233;e en droit par la loi n&#176;78-17 du 6 janvier 1978 relative &#224; l&#8217;informatique, aux fichiers et aux libert&#233;s et renforc&#233;e au niveau europ&#233;en par le r&#233;cent r&#232;glement g&#233;n&#233;ral sur la protection des donn&#233;es[4], pourrait devenir de fait un enjeu essentiel de la protection sociale, publique ou priv&#233;e.La prise en compte des r&#233;sultats des algorithmes dans les d&#233;cisions humaines (par exemple, en &#171;&#160;automatisant&#160;&#187; le management) constitue &#233;galement un terrain de r&#233;flexion et de recherche lourd d&#8217;enjeux. Si la rationalit&#233; algorithmique peut apporter des progr&#232;s, individuels et collectifs (en mati&#232;re de sant&#233; notamment), elle comporte des limites et des risques qui doivent &#234;tre encadr&#233;s et d&#233;battus.L'accompagnement des personnes (y compris des plus vuln&#233;rables) pour prendre conscience de leurs droits et les faire valoir, en mati&#232;re de ma&#238;trise des donn&#233;es personnelles, de consentement et d&#8217;enjeux li&#233;s aux algorithmes, ne pourrait-il pas &#224; ce titre constituer un nouveau service, voire un nouveau service public&#160;?&#160;Des informations compl&#233;mentaires sur le contenu de cet appel &#224; contributions peuvent &#234;tre obtenues aupr&#232;s de Magali Beffy&#160; ou de Franck von Lennep qui ont en charge la pr&#233;paration du num&#233;ro, aux adresses suivantes : magali.beffy@sante.gouv.fr&#160;et&#160;rfas-drees@sante.gouv.fr&#160;Modalit&#233;s pratiques d'envoi des propositionsLes auteurs souhaitant proposer &#224; la revue un article sur cette question devront l'adresser&#160;accompagn&#233; d'un r&#233;sum&#233; et d'une pr&#233;sentation de l'auteur&#160;(cf. les &#171;&#160;conseils aux auteurs&#160;&#187;&#160; de la RFAS [en ligne] http://drees.social-sante.gouv.fr/etudes-et-statistiques/publications/revue-francaise-des-affaires-sociales/) &#224; cette adresse : rfas-drees@sante.gouv.frAvant le 31 mars 2017[1]&#160;https://journalofbigdata.springeropen.com/[2]&#160;http://social-sante.gouv.fr/IMG/pdf/colloque_big_data_synthese.pdf.&#160;Voir aussi le rapport de l&#8217;Institut Montaigne, http://francestrategie1727.fr/wp-content/uploads/2016/02/resume-objets-connectes-institut-montaigne.pdf[3]&#160;Ces march&#233;s ont pour point commun de mettre en relation deux cat&#233;gories distinctes de clients par l'interm&#233;diaire d'un agent ou d'une "plate-forme", Voir par exemple http://www.autoritedelaconcurrence.fr/doc/ocde_cp_06_2009.pdf[4]&#160;R&#200;GLEMENT (UE) 2016/679 du 27 avril 2017 relatif &#224; la protection des personnes physiques &#224; l'&#233;gard du traitement des donn&#233;es &#224; caract&#232;re personnel et &#224; la libre circulation de ces donn&#233;es&#160;http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX%3A32016R0679