Commit 144f36f8 authored by framatophe's avatar framatophe

corrections encore

parent 3096ebb7
......@@ -39,7 +39,7 @@ Il ne faut pas sous-estimer la valeur opérationnelle du NPS. Notamment parce qu
Savoir si cette approche du marketing est née d'un nouveau contexte économique ou si au contraire ce sont les approches de la valeur vie client qui ont configuré l'économie d'aujourd'hui, c'est se heurter à l'éternel problème de l’œuf et de la poule. Toujours est-il que les stratégies de croissance et de rentabilité de l'économie reposent sur l'acquisition et l'exploitation des données personnelles de manière à manipuler les processus de décision des individus (ou plutôt des groupes d'individus) de manière à orienter les comportements et fixer des prix non en rapport avec la valeur des biens mais en rapport avec ce que les consommateurs (ou même les acheteurs en général car tout ne se réduit pas à la question des seuls biens de consommation et des services) sont à même de pouvoir supporter selon la catégorie à laquelle ils appartiennent.
Le fait de catégoriser ainsi les comportements et les influencer, comme nous l'avons vu dans les épisodes précédents de la série Leviathans, est une marque stratégique de ce que Shoshana Zuboff a appelé le *[capitalisme de surveillance](https://framablog.org/2017/03/28/google-nouvel-avatar-du-capitalisme-celui-de-la-surveillance/)*[^lev44]. Les entreprises ont aujourd'hui un besoin vital de rassembler les données personnelles dans des silos de données toujours plus immenses et d'exploiter ces *big data* de manière à optimiser leurs modèles économiques. Ainsi, du point de vue des individus, c'est le quotidien qui est scruté et analysé de telle manière que, il y a à peine une dizaine d'années, nous étions à mille lieues de penser l'extrême granularité des données qui cartographient et catégorisent nos comportements. Tel est l'objet du récent rapport publié par Cracked Lab [Corporate surveillance in everyday life](http://crackedlabs.org/en/corporate-surveillance)[^lev45] qui montre à quel point tous les aspect du quotidien font l'objet d'une surveillance à une échelle quasi-industrielle (on peut citer les activités de l'entreprise Acxiom), faisant des données personnelles un marché dont la matière première est traitée sans aucun consentement des individus. En effet, tout le savoir-faire repose essentiellement sur le recoupement statistique et la possibilité de catégoriser des milliards d'utilisateurs de manière à produire des représentations sociales dont les caractéristiques ne reflètent pas la réalité mais les comportements futurs. Ainsi par exemple les secteurs bancaires et des assurances sont particulièrement friands des possibilités offertes par le pistage numérique et l'analyse de solvabilité.
Le fait de catégoriser ainsi les comportements et les influencer, comme nous l'avons vu dans les épisodes précédents de la série Leviathans, est une marque stratégique de ce que Shoshana Zuboff a appelé le *[capitalisme de surveillance](https://framablog.org/2017/03/28/google-nouvel-avatar-du-capitalisme-celui-de-la-surveillance/)*[^lev44]. Les entreprises ont aujourd'hui un besoin vital de rassembler les données personnelles dans des silos de données toujours plus immenses et d'exploiter ces *big data* de manière à optimiser leurs modèles économiques. Ainsi, du point de vue des individus, c'est le quotidien qui est scruté et analysé de telle manière que, il y a à peine une dizaine d'années, nous étions à mille lieues de penser l'extrême granularité des données qui cartographient et catégorisent nos comportements. Tel est l'objet du récent rapport publié par Cracked Lab [Corporate surveillance in everyday life](http://crackedlabs.org/en/corporate-surveillance)[^lev45] qui montre à quel point tous les aspects du quotidien font l'objet d'une surveillance à une échelle quasi-industrielle (on peut citer les activités de l'entreprise Acxiom), faisant des données personnelles un marché dont la matière première est traitée sans aucun consentement des individus. En effet, tout le savoir-faire repose essentiellement sur le recoupement statistique et la possibilité de catégoriser des milliards d'utilisateurs de manière à produire des représentations sociales dont les caractéristiques ne reflètent pas la réalité mais les comportements futurs. Ainsi par exemple les secteurs bancaires et des assurances sont particulièrement friands des possibilités offertes par le pistage numérique et l'analyse de solvabilité.
Cette surveillance a été caractérisée déjà [en 1988](http://www.rogerclarke.com/DV/CACM88.html) par le chercheur en systèmes d'information Roger Clarke[^lev46] :
......@@ -57,7 +57,7 @@ Elle n'est plus descriptive (mais l'a-t-elle jamais été ?) parce qu'elle
Tout l'enjeu consiste à savoir comment influencer ces facteurs et c'est en cela que l'exploitation des données passe d'une dimension prédictive à une dimension prescriptive. Pour prendre encore l'exemple de Facebook, cette firme a [breveté un système capable de déterminer la solvabilité bancaire](https://venturebeat.com/2015/08/04/facebook-patents-technology-to-help-lenders-discriminate-against-borrowers-based-on-social-connections/) des individus en fonction de la solvabilité moyenne de leur réseau de contacts[^lev49]. L'important ici, n'est pas vraiment d'aider les banques à diminuer les risques d'insolvabilité de leurs clients, car elles savent très bien le faire toutes seules et avec les mêmes procédés d'analyse en *big data*. En fait, il s'agit d'influencer les stratégies personnelles des individus par le seul effet [panoptique](https://fr.wikipedia.org/wiki/Panoptique)[^lev410] : si les individus savent qu'ils sont surveillés, toute la stratégie individuelle consistera à choisir ses amis Facebook en fonction de leur capacité à maximiser les chances d'accéder à un prêt bancaire (et cela peut fonctionner pour bien d'autres objectifs). L'intérêt de Facebook n'est pas d'aider les banques, ni de vendre une expertise en statistique (ce n'est pas le métier de Facebook) mais de normaliser les comportements dans l'intérêt économique et augmenter la valeur vie client potentielle de ses utilisateurs : si vous avez des problèmes d'argent, Facebook n'est pas fait pour vous. Dès lors il suffit ensuite de revendre des profils sur-mesure à des banques. On se retrouve typiquement dans un épisode d'anticipation de la série Black Mirror ([Chute libre](https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89pisodes_de_Black_Mirror#%C3%89pisode_1_:_Chute_libre))[^lev411].
La fiction, l'anticipation, la dystopie… finalement, c'est-ce pas un biais que de toujours analyser sous cet angle l'économie de la surveillance et le rôle des algorithmes dans notre quotidien ? Tout se passe en quelque sorte comme si nous découvrions un nouveau modèle économique, celui dont nous venons de montrer que les préceptes sont déjà anciens, et comme si nous appréhendions seulement aujourd'hui les enjeux de la captation et l'exploitation des données personnelles. Au risque de décevoir tous ceux qui pensent que questionner la confiance envers les GAFAM est une activité d'avant-garde, la démarche a été initiée dès les prémisses de la révolution informatique.
La fiction, l'anticipation, la dystopie… finalement, c'est-ce pas un biais que de toujours analyser sous cet angle l'économie de la surveillance et le rôle des algorithmes dans notre quotidien ? Tout se passe en quelque sorte comme si nous découvrions un nouveau modèle économique, celui dont nous venons de montrer que les préceptes sont déjà anciens, et comme si nous appréhendions seulement aujourd'hui les enjeux de la captation et l'exploitation des données personnelles. Au risque de décevoir tous ceux qui pensent que questionner la confiance envers les GAFAM est une activité d'avant-garde, la démarche a été initiée dès les prémices de la révolution informatique.
......
No preview for this file type
No preview for this file type
Markdown is supported
0% or
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
Finish editing this message first!
Please register or to comment