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<p>Pour résumer, il s'agit du matériel (hardware) et du logiciel (software). Mais pour comprendre pour quelles raisons cet essor fut aussi une réussite économique, il faut prendre en compte le besoin auquel il répondait. La production informatique aurait très bien pu se contenter des applications nombreuses dans les secteurs de la recherche, de l'ingénierie (en aéronautique, en automobile, etc.). On se doute rarement du grand chamboulement juridique qu'apportèrent les technologies informatiques dans le traitement automatisé des banques de données. Cependant, on ne peut distinguer aussi artificiellement les secteurs. Par exemple, les chercheurs (pour ceux qui n'ont pas participé directement à la recherche informatique depuis les années 1940) ont très vite éprouvé des besoins en matière de logiciels de traitement de bases de données scientifiques (comme en biologie) ou en traitement de bases de données bibliographiques. Mais le plus important négoce, le plus rentable pour l'industrie informatique, résidait dans les applications utilisées par les secteurs d'activité dont les bases de données (et le traitement automatisé de listes) était le cœur de métier.</p>
<p>À ce point, nous devons faire preuve de prudence. Ce qui va suivre n'est pas une histoire de l'Intelligence Artificielle (IA) et de ses applications dans le <em>data mining</em> ou les systèmes experts. En effet, nous verrons que la convergence entre l'IA, l'automatisation de l'analyse de données en statistique et les applications en marketing viendra beaucoup plus tard, malgré l'essor de l'IA dans la recherche durant toute la seconde moitié du <span style="font-variant: small-caps;">xx</span><sup>e</sup> siècle. Nous allons parler de banques de données aussi bien que de bases de données : les deux termes sont pratiquement équivalents, à ceci près que, dans les années 1960 et 1970, les <em>banques</em> de données relèvent d'un stockage d'informations où l'on puise ce qui paraît pertinent pour un travail statistique, alors qu'une base de données représente le contenu structuré (la manière dont la banque de données est organisée, notamment par des solutions logicielles). Aussi, le sujet qui fait débat ici concerne les outils informatiques de l'analyse statistique, elle-même définie comme une activité consistant à manipuler, combiner, transformer des données de manière à en tirer des conclusions utiles à la décision. Et comme ces décisions concernent les individus, elles mettent en jeu l'utilisation des données personnelles.</p>
<p>Se remémorant ces années où prenait naissance le réseau Internet, le juriste de l'Electronic Frontier Fondation Eben Moglen, rappelait dans une conférence tenue à Berlin en 2012 : « nous n'avons pas inventé l'anonymat lorsque nous avons inventé Internet »<span class="citation"> (Moglen, <a href="#ref-Moglen2012">2012</a>)</span>. Comment aurait-il pu en être autrement ? En effet, le secteur le plus exigeant en matière de bases de données était celui du crédit bancaire. Avec la montée des monopoles bancaires, la mise en réseau des ordinateurs et les bases de données nominatives ont fini par constituer un moteur de croissance inédit.</p>
<p>Pour en donner la mesure, on peut se pencher sur l'histoire de l'informatisation du renseignement bancaire aux États-Unis. Dès l'apparition sur le marché des ordinateurs <em>mainframe</em> à temps partagé, la course à l'informatisation bancaire commença. Par exemple, en 1964, sortit l'IBM System/360, une machine à prix abordable et surtout dont le design comprenait des applications à visées professionnelles dans d'autres secteurs que la recherche ou moins spécialisés que dans des secteurs industriels comme l'aéronautique. Si bien que cette série de machines fut énormément employée pour des besoins de gestion et de tâches procédurales. On peut noter aussi que les banques en furent très friandes, notamment parce qu'avec cette gamme venait tout un ensemble de dispositifs d'enregistrement tels la reconnaissance magnétique des caractères (MICR – Magnetic Ink Character Recognition) qui servait notamment à la gestion des chèques, ainsi que la possibilité de créer des systèmes d'information beaucoup plus rapides et en réseau<a href="#fn3" class="footnoteRef" id="fnref3"><sup>3</sup></a>.</p>
<p>Pour en donner la mesure, on peut se pencher sur l'histoire de l'informatisation du renseignement bancaire aux États-Unis. Dès l'apparition sur le marché des ordinateurs <em>mainframe</em> à temps partagé, la course à l'informatisation bancaire commença. Par exemple, en 1964, sortit l'IBM System/360, une machine à prix abordable et surtout dont le design comprenait des applications à visées professionnelles dans d'autres secteurs que la recherche ou moins spécialisés que dans des secteurs industriels comme l'aéronautique. Si bien que cette série de machines fut énormément employée pour des besoins d'automatisation, de tâches procédurales et, de manière générale pour toutes les entreprises bancaires, la mise en place de systèmes informatisés de gestion, un secteur qui deviendra très vite une science. On peut noter aussi qu'avec cette gamme venait tout un ensemble de dispositifs d'enregistrement tels la reconnaissance magnétique des caractères (MICR – Magnetic Ink Character Recognition) qui servait notamment à la gestion des chèques, ainsi que la possibilité de créer des systèmes d'information beaucoup plus rapides et en réseau<a href="#fn3" class="footnoteRef" id="fnref3"><sup>3</sup></a>.</p>
<p>Rassemblant alors de manière exponentielle, années après années, des sommes de données sur leurs clients, entreprises et particuliers, les organismes de crédit bancaire commencèrent à voir la valeur de ces données augmenter tout autant. Le profilage de la clientèle se faisait de plus en plus finement grâce à des ordinateurs en réseau. Une concurrence s'établit dans une course à l'automatisation et au traitement du <em>credit reporting</em>, le secteur le plus stratégique des institutions bancaires. Les petits bureaux de crédit locaux, dans lesquels se rendaient traditionnellement les Américains furent petit à petit absorbés par des monopoles bancaires dont la puissance résidait dans la centralisation de l'information bancaire, le partage rapide de celle-ci et le profilage de la clientèle (les degrés de solvabilité, la mesure de risque dans les emprunts, etc.).</p>
<p>Ramenée à ce succès de l'informatique bancaire, on peut prétendre que la course à la base de données inaugurée par les banques américaines (et plus exactement avec leurs prestataires en gestion de données) durant la seconde moitié des années 1960 marqua une seconde révolution informatique après l'industrialisation des ordinateurs : l'industrialisation de la base de données.</p>
<p>Dans un article visionnaire du Chicago Tribune en 1961<span class="citation"> (Knoch, <a href="#ref-Knoch1961">1961</a>)</span>, Robert W. Galvin, président de Motorola plaidait en faveur d'un dépôt central de données de crédits à la consommation. Sous le nom de FACTS (Fully Automated Credit Transaction System), il imaginait une carte que le client pourrait insérer dans un terminal, donnant ainsi au commerçant un accès à toutes ses informations bancaires. Selon Galvin, le « rêve » du renseignement de solvabilité parfait, l'évaluation permanente des clients, était sur le point de naître.</p>
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professionnelles dans d'autres secteurs que la recherche ou
moins spécialisés que dans des secteurs industriels comme
l'aéronautique. Si bien que cette série de machines fut
énormément employée pour des besoins de gestion et de
tâches procédurales. On peut noter aussi que les banques
en furent très friandes, notamment parce qu'avec cette
gamme venait tout un ensemble de dispositifs
énormément employée pour des besoins d'automatisation, de
tâches procédurales et, de manière générale pour toutes les entreprises bancaires, la mise en place de systèmes informatisés de gestion, un secteur qui deviendra très vite une science. On peut noter aussi qu'avec cette gamme venait tout un ensemble de dispositifs
d'enregistrement tels la reconnaissance magnétique des
caractères (MICR &ndash;&nbsp;Magnetic Ink Character Recognition)
qui servait notamment à la gestion des chèques, ainsi que la possibilité de créer des systèmes d'information beaucoup plus rapides et en réseau[^etenfrance].
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