Les différences entre la gestion de la vie privée aux É-U et en Europe

Comme je l'aborde dans différents billets sur ce blog, la question de la gestion des données sur la vie privée est un débat social important dans la société d'aujourd'hui.

Au niveau législatif, il est intéressant de constater le grand contraste dans ce débat entre l'approche du gouvernement américain et l'Union européenne.

Dans ce billet, je vais présenter très sommairement les approches de chacun de ces deux grands gouvernements. Comme vous le verrez, l'UE et les É-U semble aller dans deux directions opposés.

Dans le cas des É-U, on adopte une politique beaucoup plus souple, tandis que l'Europe a opté pour une restriction plus sévère de l'accès des entités commerciales aux données de la vie privée.

La gestion de la vie privée aux É-U

Aux États-Unis, le “Consumer Privacy Bill of Rights Act of 2015” [S.1158 - 114th Congress] voté en 2015 sous l'administration Obama a été révoqué en mars de cette année [S.J.Res.34 - 115th Congress]. Ceci permet aux fournisseurs d’accès internet de collecter des informations sur les utilisateurs.

Les entreprises de télécommunication voient cela d'un bon oeil. Elles pourraient par contre perdre la confiance des internautes qui considèrent leur vie privée comme presque aussi importante que leur sécurité informatique, ce qui pourrait les amener à faire attention aux sites sur lesquels ils écrivent ou magasinent [eMarketer, 31 mars 2017]. Pour citer De Moy (directeur privacy and data au Center for Democracy & Technology) :

Lorsque les gens cessent de faire confiance à l'Internet, nous perdons non seulement la confiance, mais aussi des dollars.

Néanmoins, le risque de cette perte de confiance auprès de la population ne semble se refléter au niveau législatif ou politique. Car les Google, Facebook, Amazon et al maintiennent une assez grande liberté dans la collecte de données. Par ricochet, cette souplesse du gouvernement donne lieu à une intensification du recours à des logiciels de type « ad blocking, » initiant la course aux armements entre bloqueurs et anti-bloqueurs que se livrent les internautes et les éditeurs [Khattak 2017].

En résumé, on peut ramener l'approche américaine aux caractéristiques suivants :

• Le marché américain est très peu réglementé
• La collecte de données peut être incroyable
• La confiance des internautes doit quand même être ménagée
• Le recours aux bloqueurs d’annonce, aux logiciels d’anonymisation et aux VPN va s’intensifier

La gestion de la vie privée en Europe

En 2016, l'Union Européenne a adopté son cadre réglementaire sur la collecte et la protection des informations personnelles [Règlement (UE) 2016/679, 27 avril 2017]. Le règlement est entré en vigueur pour les membres de l'union depuis mai 2018. C'est une réponse directe aux attentes du public tel que définis lors de la European conference of Data Protection Authorities [Information Commissioner's Office, mai 2015].

Le but direct est de protéger les données personnelles des citoyens de l'union. Ceci est en partie une réponse au scandale de l'espionnage américain révélé par le site Wikileaks. Le scandal des fausses nouvelles des élections américaines en 2016 a bien entendu renforcé cette position. Mais c'est peut-être aussi un moyen détourné pour l'Europe de favoriser l'émergence d'un marché protégé de la donnée européenne [eMarketer, 14 mars 2017]. Pour citer Todd Ruback :

Ils tentent de créer les conditions à l'intérieur de l'UE pour engendrer le prochain Facebook ou Google - essentiellement une compagnie technologique européenne.

En résumé, on peut ramener l'approche américaine aux caractéristiques suivants :

• Le marché européen est fortement réglementé
• La collecte de données est difficile et doit être prudente
• La mesure a un effet de protectionnisme sur les données d’audience de l’Europe
• C’est une opportunité pour entreprises technologique de l’Europe

La dichotomie entre l'approche de gestion de ces deux puissances mondiales pourrait à terme complexifier l'élaboration d'un standard international. Le tout reste à suivre...

Vers une expérience web participatif « cross-device »

Depuis son émergence, le web social est principalement une expérience vécue sur un seul écran, soit l'écran de son ordinateur ou l'écran de son téléphone intelligent plus récemment. Mais de plus en plus, les utilisateurs cherchent à unifier leur expérience tandis qu'ils naviguent d'un écran à l'autre.

Un moment on regarde un film sur Netflix devant son écran de télévision. Un peu plus tard, on peut continuer de regarder le même film sur l'écran de son téléphone dans un café Starbucks. L'application de streaming Netflix fait le lien entre les deux appareils pour le même utilisateur avec son identifiant. Ce faisant, l'activité de streaming reprend exactement au moment où le film s'est arrêté dans l'écran de télévision.

Cette expérience multi-écrans de Netflix et YouTube reflète bien l'augmentation du nombre d'écrans par individu en moyenne. Selon les chiffres de Statista.com, en 2016, 23% des canadiens utilisent 5 appareils ou plus.

C'est pourquoi les développeurs d'applications et d'appareils technologiques tentent de répondre à cette réalité en améliorant la communication entre les appareils de l'utilisateur.

Dans le contexte de la description du web participatif donnée dans la section 7.4. du cours INF 6107, « le web participatif est basé sur l’activité et non sur le « contenu ». Si l'activité n'est plus restreinte à un seul écran, il est normal de s'attendre à ce que la technologie, qui elle sert d'intermédiaire à la participation sur le web, voit une évolution corollaire. 

C'est d'ailleurs ce qui est en train de se produire. Un exemple courant est l'assistant à domicile, dont Google Home et Amazon Alexa, qui servent en quelque sorte de centre nerveux pour nos différents appareils et écrans dans la maison. Via l'assistant Google ou Amazon, d'une simple commande de la voix, on peut contrôler la plupart de nos écrans. 

Par contre, on ne parle pas encore de « cross-device » car les appareils ne communiquent pas nécessairement entre eux via Google Home ou Alexa.

Pour répondre à cette problématique, des nouvelles technologies sont présentement en R&D chez les Google, Facebook, Amazon et Apple de ce monde. L'exemple que je vais présenter dans ce billet est la technologie « cross-device » avec ultrason sous le nom de uXDT.

Le uXDT (ultrasound Cross Device Tracking) a été lancé sur le marché en 2014 par SilverPush pour suivre les habitudes des consommateurs par l’utilisation de signaux ultrasons.

À titre d'exemple d'utilisation, imaginons un scénario avec une publicité télévisée, une balise dans une boutique, une publicité sur un site internet ou une application dans l’appareil d’une tierce personne.

Avec une application basée sur la technologie uXDT, on peut émettre des ultrasons qui seront captés par les appareils qui y sont connectés. Les informations sur les déplacements et fréquentations de l’utilisateur sont envoyés aux serveurs de l'application pour créer un identifiant unique entre les appareils.

Une étude publiée l'an passé a dévoilé que 234 applications androids intégraient le code de SilverPush [Arp et al. 2017]. 

Par contre, étant donné la nature sourdine de cette technologie, elle a soulevé un tollé qui a mené à des réactions négatives du public. Par exemple, la compagnie Samsung a reçu très mauvaise presse après avoir été soupçonnée de vouloir utiliser des balises ultrasons sans autorisation des utilisateurs [The Sun, 8 juin 2017]. D’autres études actuelles portent sur les questions de confidentialité [Zimmeck et al. 2017] et de sécurité [Mavroudis et al. 2017] soulevés par cette technologie.

Malgré tout, nombreuses autres compagnies ont commencé à adopter la technologie uXDT ou de nature semblable. Google par exemple a relâché le Nearby Messages API permettant de développer des applications qui utilisent un mélange de moyens, incluant les ultrasons, pour parvenir aux mêmes fins [Google developers, 18 mai 2017]. 

Avec la controverse autour de la vie privée, on peut s'attendre à une resistance envers cette prochaine génération de web participatif. Pour l'instant, il faudra se contenter d'une activité multi-écrans restreinte à des applications comme les réseaux sociaux (pensons à Facebook Messenger) ou YouTube. 

Néanmoins, c'est à surveiller pour l'avenir...

Est-ce que Facebook Messenger deviendra le nouveau courriel ?

En 2017, Facebook Messenger, la plateforme texto interne de Facebook, comptait plus de 1,2 milliards d'utilisateurs. C'est énorme !

D'ailleurs, un article du site HubSpot pose la question aux marketers numériques à savoir si Facebook Messenger n'allait pas bientôt remplacer les Courriels.

Si on se base sur les résultats de leur test de campagne mesurant le taux d'engagement et d'ouverture entre Facebook Messenger et les courriels, tout semble pointer vers un changement à l'horizon.

Voici comment HubSpot décrit les paramètres de leur test :

Nous avons offert aux lecteurs deux options: soumettre le formulaire et recevoir le contenu immédiatement et par e-mail - de manière traditionnelle - ou ignorer le formulaire et accéder immédiatement au contenu de Facebook Messenger. Environ 20% ont choisi cette dernière option.
Nous avons ensuite envoyé des diffusions de messageries régulières aux personnes qui avaient opt-in, les supprimant des envois d'e-mails et étudié leur comportement. 

Après quatre semaines de test, voici à quoi ressemble les résultats :



On constate que le taux d'ouverture de message et le taux de clics sont radicalement plus élevé sur Facebook Messenger.

Bien entendu, il ne s'agit ici que d'un seul test et il serait simpliste d'en tirer des conclusions générales à propos de l'avenir du canal traditionnel de courriels. Néanmoins, ce test est un bon portrait de l'évolution de la typologie des relations humaines sur le Web Social.

Les médias sociaux comme Facebook ainsi que l'émergence des textos sur les appareils mobiles ont fondamentalement altérés les interactions entre les gens. 

Tandis que le courriel reste le canal de prédilection pour communiquer dans le milieu professionnel, c'est de moins en moins vrai pour la communication sociale amicale ou de récréation. 

Assistons-nous à un changement de paradigme de communication ? Peut-être que oui. Le site web Business Insider rapporte les statistiques suivantes à ce sujet :

Les quatre principales applications de messagerie - Messager, WhatsApp, WeChat et Viber de Facebook - comptent maintenant près de 3 milliards d'utilisateurs actifs mensuels combinés, surpassant de peu les utilisateurs actifs combinés sur les quatre plus grands réseaux sociaux du monde, y compris Facebook.

En voici l'illustration :

Comprendre le phénomène derrière l'objet social de Snapchat

L'un des réseaux sociaux les plus populaires mais les moins bien compris est la plateforme Snapchat. À bien des niveaux, incluant l'introduction de la réalité augmentée dans le monde du web participatif, ce réseau est venu changer et faire évoluer le concept de l'object social sur le web.

Son expansion est d'ailleurs non négligeable. Un analyse par eMarketer prédit que Snapchat comptera 85 millions d'américains d'ici 2020.


D'un point de vue démographique, la plateforme a donné un coup de vieux à son rival prédécesseur Facebook, en séduisant une audience démographique beaucoup plus jeune, encore plus jeune que Instagram.

La question qui se pose c'est, comment Snapchat a réussi à connaitre autant de succès aussi rapidement auprès des jeunes de 13 à 18 ans ? Par quel objet social la plateforme s'est-elle démarquée (pour être ensuite copiée par ses consoeurs) ?

L'idée principalement est simple, il s'agit essentiellement de s'exprimer et de communiquer avec des images au lieu des mots. Dans cette petite vidéo, l'équipe de Snapchat explique dans ses mots comment fonctionne la plateforme en 60 secondes.

Pour vous aider à comprendre le phénomène Snapchat et la réussite de son nouveau format d'objet social, je vous invites à consulter la vidéo :

Quelles sont les composantes du contenu viral sur le Web Social ?

Dans la section 4.2.2 du module 4 pour le cours INF 6107, il est question du phénomène de la propagation virale du contenu dans les médias sociaux. Une des observations importantes soulevées pour décrire le phénomène est l'analogie du comportement d'un virus biologique qui se répand dans une population.

En effet, une étude rapportée par le magazine Scientific American confirme mathématiquement cette analogie. L'étude initiale qui date de juin 2017 a été publiée dans le journal Nature: Human Behavior par Filippo Menczer et al du Center for Complex Networks and Systems Research, School of Informatics and Computing, Indiana University.

Dans l'article, intitulé Limited individual attention and online virality of low-quality information, les auteurs présentent un modèle qui tentent mathématiquement de comprendre pourquoi des êtres humains en bonne santé mentale, majeurs et vaccinés, partagent-ils en si grand nombre des fausses nouvelles avec des titres comme : NASA runs a child-slave colony on Mars!

En résumé, selon les chercheurs trois grands facteurs semblent contribuer à la propagation virale d'une fausse nouvelle :

1. l'énorme quantité d'informations disponibles
2. la quantité limitée de temps et d'attention que les gens peuvent consacrer au défilement de leurs fils de nouvelles et au choix de ce qu'ils doivent partager
3. la structure des réseaux sociaux sous-jacents

Ces facteurs sont bien entendu intimement liés à l'excès d'information qui bombarde nos cerveaux depuis l'explosion du Web Social. Tel que discuté dans mon billet précédent à propos du module 4, « L'état de la Blogosphère en 2018 : Les blogues sont-ils saturés ? », la quantité de blogs qui alimentent en bonne partie le contenu des fils d'actualité sur Facebook, Twitter et autres ne cesse d'augmenter. Il devient donc beaucoup plus difficile de filtrer ces données, surtout si on dépend de nos contacts sur les réseaux sociaux comme filtre collectif de l'information. 

Pour imager l'effet de cette surcharge de contenu social et des risques de propagation de fausses nouvelles qu'il engendre, Menczer et al offre dans leur article scientifique une image des différents états d'un réseau selon le volume et la diversité de l'information qu'il propage entre ses participants (amis Facebook ou abonnés Twitter.)

L'illustration 'c' du modèle Menczer ci-haut montre le compromis entre le pouvoir discriminant du système dans la diffusion des pièces de contenu de qualité et la diversité du contenu dans le réseau. Les nœuds représentent les utilisateurs qui consomment le contenu, leur couleur représente le dernier contenu partagé et leur taille indique la qualité de ce contenu (plus le nœud est grand, plus la qualité est élevée). 

Les arêtes représentent les liens sociaux entre les utilisateurs, tels que les abonnés sur Twitter ou les amis sur Facebook. Lorsque la charge d'information μ est faible, seuls des pièces de contenu de haute qualité sont présents, avec une faible diversité. Lorsque μ augmente, nous observons une plus grande diversité et un pouvoir discriminant plus faible. Ici N = 128 et α = 10. 

En résumé, ce que le modèle cherche à nous faire comprendre, c'est que plus le volume d'information augmente dans un réseau social, plus le réseau a de la difficulté à discriminer le 'vrai' contenu du 'faux'. Par conséquent, plus la force du taux de propagation du 'faux' contenu augmente. 

Dans son interprétation des résultats du modèle, l'article du magazine Scientific American observe que ce type de comportement de réseau est structurellement le même que celui de l'influenza dans une population. Selon le journaliste de SA Madhusree Mukerjee :

Si, par exemple, Alice est «infectée» par un virus de la grippe ou une fausse nouvelle, elle peut transmettre la contagion le long de ces liens à ses amis Bob et Clive en leur serrant la main ou en partageant le même [contenu] avec eux, respectivement. Bob et Clive pourraient à leur tour transmettre la contagion à leurs contacts, et ainsi de suite. En étoffant ce cadre squelettique, les scientifiques tentent de simuler jusqu'à quel point un mème [contenu] peut se propager dans différentes conditions.

Le plus alarmant, observe adroitement Mukeriee, c'est que « dans le cas d'une grippe, nous sommes habituellement confrontés à une souche à la fois, ou au pire à quelques-uns. » Cependant, en ce qui a trait à l'épidémie de fausses nouvelles des quelques dernières années, le nombre d'articles bidons qui tentent de nous infecter est comparativement bien plus grand. Une chance que ça ne tue pas... du moins pas encore. 

6 grandes sources de données privées commercialisables

La donnée d’audience numérique représente la nouvelle denrée d’exploitation pour les entreprises partout dans le monde. Depuis l’émergence des technologies capables de collecter cette donnée aux débuts des années 2000, les modes d’exploitation et les opportunités ont grandement évolué.

Ce billet porte sur les principales formes et canaux d’exploitation de la donnée d’audience numérique.

1. Nos données de déplacements

La donnée à propos des déplacements de l’utilisateur est l’une des plus convoitées par les compagnies de données comme Google et Facebook ou même Météo Média. Une fois anonymisées et agrégées, elles alimentent les algorithmes d’apprentissage machine pour mieux comprendre nos habitudes de vie.

2. La donnée faciale

Liée par vos contacts sur Google, Google + et Facebook

Ces tags sont théoriquement privés, mais comme ils sont liés à de vrais contacts, il est facile d'imaginer que l'information pourrait être utilisée de plusieurs façons.

La reconnaissance faciale est également un moyen de savoir, par apprentissage machine, quel est l’état d’esprit de l’utilisateur. Cette exploitation de données peut être agrégée pour approfondir la compréhension des comportements sociaux.

Des pistes de recherche du MIT, notamment la discipline de la physique social (social physics) offre des modèles d’analyse qui peuvent se porter à ce type de données.

3. Les données de fureteur

Jumpshot est un exemple de fournisseur qui utilise les accords avec des acteurs tiers pour voir des données à partir des activités des internautes sur leur fureteur web. 

En fonction de votre historique de recherches et de visites de sites web, Jumpshot est en mesure de vendre des services d'analyse marketing concurrents d’une haute granularité (i.e. données transactionnelles portants sur des ventes d’un produit sur Amazon vs. Walmart.

Ces rapports sont vendus à des tarifs très élevés par le fournisseur.

4. Les données de voyages

Adara est un exemple de compagnie qui utilise les données en ligne et hors ligne de ses partenaires parmi les plus grandes lignes aériennes et les grands hôteliers à travers le monde pour identifier les habitudes de voyage.

Les données suivantes sont agrégées, modélisées et monétisées par le fournisseur et ses partenaires:

• Type de carte de crédit
• Destination, origine,
• Heure de vol, siège, 
• Hôtel, étoiles, prix,
• Nombre de dépliants, enfants, fréquence et bien plus encore.

5. Les données d'écoute de conversations

Au Canada des services de données ont été utilisées par la GRC pour s’attaquer à des groupes de pornographie juvénile en camouflant des ultrasons dans les contenus interceptés par la police.


Rien n’empêche les publicitaires d’en tirer profit sur les appareils mobile. C'est d'ailleurs pourquoi il peut vous arriver de parler d'un sujet spécifique et d'étrangement voir quelques heures plus tard une publicité à ce sujet sur YouTube ou Facebook. Un hasard ?

Certaines recherches ont détecté plus de 140 heures de donnée d’écoute privée sur des appareils de particuliers [Arp et al. 2017]

6. Les données de comportement à domicile

La nouvelle vague de technologie IoT (Internet of Things) ne vient pas seulement avec des avancées au niveau de l’intelligence artificielle. Elle offre également une nouvelle porte d’entrées aux géants de la donnée en enregistrant l’ensemble des activités de votre vie privée à la maison. L’ensemble de ces données résident dans des serveurs de compagnies américaines, dont Google et Amazon sont les principaux garants.

Au-delà de l’enregistrement d’un très grand volume de vos données privées à domicile via Alexa ou Google Home, d’autres types d’IoT comme l’aspirateur Roomba collectent des données complémentaires.

Dans le cas d’espèce, la compagnie Roomba a manifesté l’intention de vendre ces données à Google en été 2017. Quelques jours après la fuite de cette nouvelles dans les médias, Roomba s’est rétracté [The Verge, 28 juillet 2017] et affirme que la compagnie ne vendra jamais les données de ses utilisateurs. 

Conclusion

Comme on peut le constater, l'exploitation des données à propos des individus partagées sur le web social a eu pour effet d'engendrer toute une industrie. La population se doit d'être sensibilisée à ce sujet, car même avec l'avènement du GDRP en Europe, l'industrie de la donnée est encore mal comprise. 

Les plugins : La sauce secrète de la réussite de Wordpress ?

Dans le module 3 du cours INF 6107, nous étudions les différentes technologies propres aux plateformes de blogging. Un des facteurs ayant contribué à la croissance exponentielle de la Blogosphère, c'est justement d'avoir radicalement baissé les barrières à l'entrée de la création d'un blog.

Il y a 10 ou 15 ans, un grand nombre de blogs étaient créés sur mesure et nécessitaient une expertise de développeur web et / ou de programmation de base.

Mais avec l'émergence des plateformes comme Blogger, Tumblr et Wordpress, plus besoin de savoir coder en HTML ou CSS. On peut créer son blog dans une interface intuitive à la WYSIWYG (What You See Is What You Get). Très peu de connaissances informatiques sont requises et messieurs / madame tout le monde peut s'improviser blogueur en 2018.

Par contre, parmi les plateformes de création de blogs, Wordpress s'est nettement démarqué depuis quelques années. En effet, selon drsoft.com, Wordpress représenterait aujourd’hui 60% de tous les sites web sur l’Internet.

La question s'impose, pourquoi Wordpress ? Qu'est-ce qui distingue cette plateforme des autres pour expliquer sa réussite ?

Je propose qu'une bonne partie de la réponse est dans la supériorité technologique de la plateforme conférée par son immense bassin de plugins.

Pour citer le module 3.4 du cours INF 6107, la définition d'un plugin est la suivante :

Les plugins ou plugiciels viennent apporter de nouvelles fonctionnalités au logiciel de blogue, qui joue le rôle de noyau auquel ils viennent se greffer. Les plugins permettent à des développeurs sans lien avec les créateurs du logiciel de blogue de contribuer à son développement. Ils permettent donc des utilisations imprévues au départ du logiciel de blogue et lui donnent de la flexibilité. Ils ont aussi l’avantage de réduire la taille de l’application-noyau.

Tandis que la plupart des plateformes CMS offrent des options de modules pour enrichir les fonctionnalités d'un site web ou blog, Wordpress s'est vraiment démarqué dans cette catégorie. Pour vous donner une idée de la taille du bassin de plugins Wordpress, voici des statistiques concrètes :

• Plus de 55 000 plugins WordPress dans le répertoire officiel, et de nouveaux modules ajoutés quotidiennement. [Source]
• 1,250,000,000+ téléchargements de plugin total se sont produits sur WordPress.org en 2016 (ce nombre a probablement augmenté de beaucoup depuis. [Source]

Il existe une très grande communauté active de développeurs pour ces plugins Wordpress. Dans bien des cas, ces plugins sont d'ailleurs gratuits, dont certains avec des options de fonctionnalités plus avancées payantes. 

Grâce à ces plugins, incluant toute la série de fonctions en commerce électronique de Woo Commerce, les utilisateurs de Wordpress peuvent créer facilement des sites complexes et riches en expérience utilisateur. 

Cette démarcation est selon moi l'un des principaux facteurs de la grande réussite de cette plateforme dans le monde du Web Social.