Article écrit par Fernanda Arreola (ESSCA) et Álvaro Hidalgo pour le blog du réseau de recherche sur l'innovation (RRI).
Les entreprises peuvent facilement accéder à nos informations personnelles et les utiliser, souvent avec notre consentement — que nous en soyons pleinement conscients ou non.
Les applications, logiciels et outils numériques conduisent à un partage massif de données. Mais la collecte de données ne s’arrête pas à nos interactions numériques. Il ne s’agit pas seulement de ce que nous partageons en ligne ; cela concerne aussi les appareils du quotidien que nous utilisons.
Prenons, par exemple, le Roomba, l’aspirateur intelligent. À première vue, il semble être un simple appareil ménager conçu pour faciliter le nettoyage. Cependant, derrière cette apparence inoffensive se cache un outil sophistiqué de collecte de données, capable de révéler bien plus sur nous que ce que nous imaginons.
Au-delà des apparences : comment Roomba collecte et utilise les données ?
L’aspirateur Roomba ne se contente pas de nettoyer les sols. Il cartographie la maison, suit nos habitudes et enregistre nos routines de nettoyage.
Bien que cela puisse sembler anodin, les données collectées fournissent un aperçu détaillé de notre environnement domestique. Voici ce que Roomba peut révéler :
- Disposition de la maison et utilisation : En cartographiant une maison et en suivant les schémas de nettoyage, il est possible de déduire quelles pièces sont les plus utilisées, en fonction de la fréquence et du moment du nettoyage.
- Taille et valeur de la propriété : Les données collectées autour de la taille, ainsi que la géolocalisation, permettent d’estimer la valeur marchande de la maison. Même sans adresse précise, il est possible de déduire l’emplacement de la maison via notre adresse IP.
- Profil financier : En combinant la taille de la propriété avec les registres publics, il est possible d’estimer la valeur de la maison, l’hypothèque et d’autres détails financiers. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour établir un profil de la situation financière de la personne concernée, y compris sa valeur nette et ses revenus.
L’étendue du profilage de données
Une fois qu’une entreprise qui exploite nos données dispose d’un profil détaillé, elle ne s’arrête pas là. En théorie, Roomba pourrait tout-à-fait permettre d’identifier certaines pratiques privées grâce à une chaîne complexe de collecte de données :
- Locataire vs propriétaire : En croisant notre adresse IP avec les contrats de télécommunication, les entreprises peuvent déterminer si nous sommes propriétaire ou locataire de notre logement.
- Profilage complet : Grâce aux courtiers de données, des informations supplémentaires, comme les détails des cartes de fidélité et les habitudes d’achat peuvent être recueillies. Les données de Roomba sur le nombre de personnes du foyer et leurs routines aident les entreprises à créer des profils personnels et des habitudes de consommation très détaillés.
- Informations personnelles : Ces profils pourraient révéler des informations sensibles telles que l’état de santé, les habitudes alimentaires ou encore les affiliations politiques, établies à partir de l’analyse de nos données et grâce à l’utilisation de modèles probabilistes.
Microciblage et puissance de l’analyse prédictive
L’intégration de données apparemment insignifiantes dans une compréhension plus large du comportement personnel n’est pas simplement théorique ; cela se produit déjà.
Le microciblage, une stratégie marketing qui utilise des données sur les préférences personnelles, les connexions et les données démographiques, permet aux entreprises de segmenter les utilisateurs pour un contenu ciblé. Par exemple, lors du référendum sur le Brexit, des données personnelles ont été utilisées pour influencer le comportement des électeurs.
Le documentaire The Great Hack montre comment des données provenant de multiples sources ont été exploitées pour concevoir des publicités ciblées qui ont à leur tour influencé l’opinion publique.
L’une des révélations les plus frappantes ? À quel point il était « étonnamment facile et peu coûteux » de manipuler le vote à l’aide de tactiques basées sur les données.
Vue d’ensemble
Roomba n’est qu’un exemple de la manière dont les appareils modernes collectent et utilisent les données.
Les réfrigérateurs intelligents, les téléviseurs connectés, les assistants vocaux comme Alexa et Siri et même les voitures sont également capables de collecter des quantités significatives de données.
Dans de nombreux cas, nous donnons inconsciemment notre consentement en acceptant les conditions d’utilisation (voir notre article précédent).
À mesure que l’intelligence artificielle s’intègre davantage dans la technologie quotidienne, il devient encore plus difficile pour les consommateurs de résister à cette collecte de données.
L’élaboration de profils personnels détaillés ne se contente pas d’informer les entreprises sur ce que souhaite une personne — cela leur permet également de savoir quand l’inciter à agir.
Les études montrent que les achats impulsifs, déclenchés par des stratégies marketing bien chronométrées, représentent 39 % des revenus des grands magasins. En comprenant nos habitudes et en déclenchant ces impulsions à travers des publicités microciblées, les entreprises en font une stratégie gagnante.
Un appel à la transparence
Il est essentiel que les consommateurs soient conscients de la manière dont leurs données sont utilisées et qu’ils exigent plus de transparence et de contrôle.
Ce qui semble être un simple aspirateur, téléviseur, voiture ou réfrigérateur est souvent une porte d’entrée vers un monde beaucoup plus vaste de collecte et d’analyse de données. Cela nous rappelle le réseau complexe d’informations qui nous entoure — et la nécessité de rester vigilants quant à la gestion de nos empreintes numériques.
