Big, Fast, Open Data. Sous la direction de
Yannick Lejeune, EPITA Edition, Paris, 191 pages, octobre 2014. Fiche de lecture rédigée par Daniel Ventre. 3 Décembre 2014
Sous la direction de Yannick Lejeune, 23 auteurs
traitent de la notion de « données » dans un ouvrage structuré en 5
chapitres.
- L’humain et ses données, le « quantified
self »
- L’informatique des données et les mondes
numériques
- Société et gouvernance : le citoyen et la
cité
- Les entreprises et le business des données
- La science à l’ère des mégadonnées
Nous retenons de cette lecture quelques arguments
qui nous paraissent refléter l’essentiel des principaux messages véhiculés au
travers du livre.
Sur les modifications, conséquences, voire révolutions induites par la data
(big, fast, open)
- Les rapports qu’entretient l’homme avec ses
données sont modifiés. Les big data, fast et open data, transforment le rapport
à soi.
- Le big data transforme notre manière de vivre et
de penser. Il révolutionne notre rapport au monde : on ne collecte plus ni
ne traite de petits échantillons, des sous-ensembles de données. Le changement
d’échelle entraîne nécessairement changement de point de vue.
- Aujourd’hui tout autour de nous produit des
données. Ces données se réfèrent aux comportements humains. Les données sont
partout : directes, ouvertes, prédictives… Explosion du volume de données
produites car explosion des relations individus-systèmes, du nombre de
capteurs, senseurs. Cette quantité de données permet de voir le monde sous un
angle nouveau : on lit le monde au travers de données. Mais davantage que
la masse de données, c’est la complexité qui définit le big data (p.151). Le
big data se définit grâce aux trois mots : analyser, prédire, réagir
(p.137).
- Le big data montre des corrélations (connexions
apparentes entre des données) et non une relation de causalité
- La capacité à collecter, traiter, produire des
masses énormes de données nous libère des contraintes existant jusqu’alors. On peut
désormais s’appuyer sur des quantités de données bien plus massives. Mais quel
que soit le volume de données, celles-ci ne sont jamais le reflet de l’entière
réalité, elles sont toujours incomplètes, imparfaites (p.20)
- Les problèmes, enjeux, défis liés au Big Data
sont multiples : surveillance (p.51) ; risque d’abus dans l’utilisation
des approche probabilistes, prédictives ; risque de dictature de la donnée.
Doug Laney a défini les problématiques propres à ces données sous le célèbre
principe des 3V : volume, vélocité, variété. D’autres attributs peuvent
être ajoutés : véracité, variabilité, valeur…
- Importance de l’accessibilité à la donnée
- Malgré le big data, les prévisions ont toujours
leurs limites
- Le problème n’est pas tant la production et la
collecte des données, que leur manipulation et leur interprétation, leur
utilisation.
Le point de vue du juriste
Le droit à la propriété des données n’existe pas aujourd’hui
dans le monde (p.105). Or si elles n’appartiennent
à personne, il ne peut pas y avoir vol. Il faut créer le droit à la
souveraineté, à l’autodétermination par l’utilisateur de ses droits (p.106), c’est-à-dire
droit de pouvoir contrôler ses données et décider de leur utilisation. Les défis posés par le big data du point de vue
juridique sont principalement les suivants : comment appliquer la règlementation informatique et liberté ;
comment faire respecter le droit à l’oubli (tout en respectant le droit à l’histoire)
(p.109). Le droit des algorithmes reste à inventer (p.110).
Le point de la vue de la Défense
Ce qui intéresse l’auteur, c’est la dimension
humaine du big data : la donnée personnelle, qui explose. « La
mission fondamentale de l’Etat est de protéger les citoyens, ici les données
des citoyens » (p.87). Il distingue 3 cercles de souveraineté : sur
la donnée personnelle, des entreprises/organisations, des Etats. Globalement le
chapitre dédié au point de vue de la Défense ne traite guère du big data.
D’autres parties du livre évoquent (survolent) les
usages du big data à des fins de sécurité (p.51 et suiv.) : le big data
contribue à la surveillance, au « cyberint » (cyber intelligence) c’est-à-dire
au renseignement de masse. L’une de ses méthodes consiste à collecter
massivement des données, sur une longue période, et à mesurer les différences,
puis tirer des conclusions, déclencher des signaux d’alerte, dès qu’une telle
différence est identifiée.
Sur la définition des concepts
Ce livre est l’occasion, pour
tous ceux qui sont peu familiers de ces sujets, de découvrir quantité de concepts : bio-informatique, dataïsé, homo-data-sapiens, algorithmiste,
soi quantifié (quantifier tout
ce qui se passe à propos de soi-même), médecin
data-scientist … La nouveauté (la révolution de l’humanité en cours ?) se
dit visiblement mieux en anglais: big data, open data, fast data, open
access, data scientist, quantified self, quantified others (données qui portent
sur les autres), sport-scientist, dispractices (mauvaises pratiques), frames
(images par seconde), open government, etc.
- Open data : données ouvertes par les
administrations dans un premier temps. Ce processus n’est pas lisse, homogène,
n’est pas naturel. Il y a de nombreuses résistances.
- Open access : libre accès aux publications
scientifiques
- Open science : open access + open data +
logiciel open source + recherche participative et contributive
- Open web : considérer les connaissances
comme des biens communs
- Les fast data : celles qui arrivent en
temps réel. Peu de lignes sont accordées aux fats data elles-mêmes dans cet
ouvrage, qui se concentre en réalité sur le big data et l’open data.
Sur la « valeur » de la donnée
Il est à maintes reprises dans l’ouvrage question
de la « valeur » de la donnée :
- elle ne réside plus seulement dans l’objectif
pour lequel elle a été collectée, mais dans les utilisations et réutilisations
possibles ultérieurement (p.19)
- la valeur des données réside avant tout dans la
capacité à les utiliser intelligemment (p.182)
- la notion de valeur a priori des données (n’a
pas) beaucoup de sens. C’est la contextualisation qui confère de la valeur aux
données (p.141).
Commentaires
Les regards portés sur les
transformations induites par l’explosion des données hésitent entre un
solutionnisme technologique, non pas simplement webcentré tel que le décrit et
critique Evgeny Morozov par exemple, mais mathématico-centré, plus précisément
centré sur l’algorithme. Les algorithmes (re)deviennent centraux. Ils permettent
de faire parler les données et d’en produire de nouvelles. La généralisation du
big data fait émerger de nouveaux algorithmes (p.151). Exit les outils de
gestion de bases de données, traditionnels (les auteurs ne vont pas jusqu’à les
qualifier d’archaïques). On s’interroge sur le pouvoir qui leur est conféré :
« s’oriente-t-on vers la gouvernance algorithmique ? » (p.185)
Vision technocentrée utopique :
le bonheur est à portée de main grâce à cette nouvelle évolution technologique
(le même discours était tenu aux balbutiements de l’internet, des autoroutes de
l’information, qui devaient rendre l’humanité prospère). Grâce aux données, aux
mathématiques, « nous sommes aptes à découvrir le fonctionnement réel de
notre société » (p.22) Les maîtres de ces données et technologies (les
data scientists) seraient donc les nouveaux maîtres du progrès, si ce n’est de
l’humanité ? Le big data apparaît comme une solution à bien des problèmes :
avec les objets connectés, la société deviendra intelligente (smart cities,
smart cars, smart phones, …), et le big data permettra « d’améliorer l’organisation
du pays… rendre le système de télécommunications bien plus efficace… le système
de santé bien plus robuste… améliorer les services de transport » (p.26).
Le big data peut améliorer nos sociétés (p.26). La data redéfinit les rapports
de force dans le monde commercial, industriel. Le big data est l’avenir du
marketing (p.143). Le bonheur, le progrès, passent par les données : « tout
peut être dataïsé » (p.27), l’ouverture des données c’est la démocratie
(p.75). L’un des auteurs rêve d’une société
qui sera plus quantitative (p.29). Le bonheur et le progrès par la science, et
surtout par les chiffres, les mathématiques. « Nous allons construire un
monde meilleur » (p.36). On a déjà entendu cela… On y lit même que les sciences
humaines, de « bonne science », c’est-à-dire essentiellement
qualitatives, deviendraient véritable science, parce qu’elles vont désormais
utiliser les données massivement, se servir du big data, devenir réellement
quantitative (p.22) Les sciences humaines seront plus précises et plus
prédictives (p.29), elles « deviennent une vraie science ».
L’ouvrage se termine sur des
considérations plus humbles, plus retenues. Le big data ne fait pas tout. Il
produit certes de la donnée, mais « un même savoir produit des effets bien
différents » (p.188), accordant encore à l’être humain le choix, le
pouvoir de décision. Car les algorithmes ne sont pas des entités autonomes :
les résultats qu’ils produisent sont aussi le reflet des stratégies qui ont gouverné
leur conception.
