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Jeudi 21 novembre s'est tenu à l'ENS Lyon le colloque sur "la politique des données personnelles" organisée par l'Institut des Systèmes Complexes (IXXI), avec la participation des élèves du Master Architecture de l'Information. Cette journée pourra être utilement prolongée par la lecture de l'ouvrage récent de Lisa Gitelman, Raw Data is an oxymoron, qui sera au coeur de notre prochain séminaire, courant décembre. Voici en attendant un (long...) compte rendu des diverses interventions :Big but Personal Data (Yves-Alexandre de Montjoye, MediaLab MIT, Boston) : l'intervenant a d'abord posé le cadre, et retracé une brève histoire de l'identification, depuis le Traité de Criminalistique d'Edmond Locard (1931), fondée sur l'identification à partir des empreintes digitales, jusqu'aux big data, caractérisées par la prolifération et la complexification des données sur l'individu (données de localisation, données transactionnelles...), qui s'accompagnent d'une identification et d'un "traçage" de plus en plus rapide et facile. Dans ce contexte, le MIT a développé le programme "New Deal Data" pour aider les citoyens à retrouver une privacy, qui repose sur deux piliers : le contrôle de la collecte des données et métadonnées à partir du logiciel Open PDS d'une part, et le logiciel SafeAnswers pour répondre au problème de l'anonymisation et de la sécurité des données d'autre part.François Taïani (ESIR, Rennes 1) spécialiste de la décentralisation des données, a entrepris de faire le lien entre la protection des données et l'histoire de l'informatique. Il a utilement rappelé l'investissement considérable en terme de capital et de savoir-faire que nécessite l'architecture de Google ou de Facebook, et l'investissement symétriquement considérable que nécessiterait la protection des données qu'ils manipulent. Face à ces enjeux éthiques, François Taïani a proposé une solution technique fondée sur la décentralisation des données, sous la forme d'une recommandation "peer-to-peer". Cette solution reste un projet, mais elle a suscité beaucoup d'intérêt. Il reste à résoudre la question du modèle économique, et trouver un compromis entre coûts financiers, protection obtenue et blocage des services.Antoinette Rouvroy (CDRIS, Université de Namur) à proposer de décaler le regard pour dépasser l'alternative entre vertus du partage / risque de contrôle. Les big data marque selon elle un véritable changement de paradigme : l'avènement d'une production algorithmique du monde et des savoirs, qui entraîne le passage d'une gouvernementalité politique ou juridique (par le droit) à une gouvernementalité algorithmique. Elle a mis en garde contre la croyance de la transparence des données, et la possibilité d'une production immanente des savoirs, d'une modélisation à même le réel et le social à partir de ces données supposées 'brutes" et "neutres". Il serait dangereux de croire que les données permettent de dépasser des catégorisations sociales et statistiques prétendument éculées, fortement critiquées au sein des sciences sociales mêmes (Alain Desrosières) pour leur sélectivité, leur réductionnisme et leur artificialité. Loin de réhabiliter le sujet, elle transforme le consommateur en cible victime d'un nouveau "comportementalisme numérique" et d'une nouvelle forme de "naturalisation" du social. Selon Antoinette Rouvroy, c'est moins l'appropriation des données privées qui pose problème, que celle des instruments de critiques dont dispose l'internaute-consommateur. Contre cet "envoûtement algorithmique", elle invite à "faire face" (Antonin Artaud), à retrouver notre capacité à "faire forme" en résistant aux préemptions et aux nouvelles formes cachées de catégorisations numériques.La table-ronde de l'après-midi a fait dialoguer trois inventions :Dominique Cardon (sociologue à Orange Lab) s'est posé en "travailleur de la donnée" pour révéler le côté sale et rugueux qui se cache derrière leur apparente transparence. Il a rappelé qu'au-delà de leurs désaccords, prophètes et détracteurs des big data sont animés d'une même croyance dans ce mythe du "double clic" (Bruno Latour) : l'illusion d'une chaîne transparente et sans médiation depuis la donnée jusqu'aux résultats qu'elle permet d'obtenir.  Les big data entraînent ainsi une changement de paradigme dans les milieux de la statistique : le passage d'une statistique hypothético-déductive à une statistique qui prétend se passer des causes et des interprétations causales, en vertu des "nouvelles techniques d'apprentissage". Il a mis en garde contre le mythe de la donnée "brute" et complète, qui justifie l'abandon de l'échantillonnage et de la représentativité. Face aux big data, les sciences sociales sont placées dans une situation délicate : à la fois productrice et consommatrice de données, privées ou scientifiques, de quel droit aurait-elle un statut d'exception pour traiter les données confidentielles ? Comment réagir face à la remise en cause de leurs catégorisations et leurs méthodes "traditionnelles" (catégories sociales de l'INSEE, échantillonnage, statistiques hypothético-déductive), parfois présentées comme obsolètes ? Comment les chercheurs peuvent-ils au contraire remobiliser leurs savoirs, savoir faire et savoir être "traditionnels" pour ressaisir de manière critique ces big data et se réapproprier la production des savoirs sur le social ? Le sociologue a appelé à ne pas avoir peur des algorithmes, à cultiver une "littératie algorithmique" pour les comprendre de l'intérieur et éviter de succomber à un certain  "fétichisme" algorithmique.Daniel Kaplan (Fondation Internet Nouvelle Génération) a présenté le programme "Identités actives" qui vise à répondre au paradoxe de la vie privée, entre tendances à l'exhibition de soi et revendications d'intimité et de contrôle de ses données. A partir du glissement sémantique de la notion de "confiance" devenue synonyme de "sécurité", il a montré que le marketing publicitaire avait abandonné la stratégie de fidélisation du consommateur : derrière les promesses de personnalisation et de ciblage individualisé, ce sont plutôt des goûts et des comportements "types" que cherchent à identifier les marketers.Stéphane Grumbach (INRIA) a conclu la journée sur l'économie de la donnée : ses enjeux économiques, industriels et (géo)politiques. Le phénomène majeur est celui de la concentration des données, multiforme, autant par les Etats, les entreprises, que par des entités régionales ou locales.Cette journée pourra être utilement prolongée par la lecture de l'ouvrage récent de Lisa Gitelman, Raw Data is an oxymoron, qui sera au coeur de notre prochain séminaire, courant décembre.