CONCOURS SESSION 2-26 AVRIL 2014 CYCLE MASTER RESPONSABLE COMMUNICATION ET MEDIAS (2 ère année) Épreuve d analyse, de réflexion et de synthèse

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1 CONCOURS SESSION 2-26 AVRIL 2014 CYCLE MASTER RESPONSABLE COMMUNICATION ET MEDIAS (2 ère année) Épreuve d analyse, de réflexion et de synthèse ******************************************************************************************** SUJET : «Données de masse : quelles perspectives pour la communication et les médias?» INSTRUCTIONS : Le candidat est invité à apporter une réponse personnelle à la question en s appuyant sur tout ou partie des sources du dossier joint. Format : 4 à 6 pages manuscrites. COEFFICIENT : 6 DUREE : 4 heures

2 SOURCES UTILISEES Liste des sources par ordre de présentation : CUKIER, Kenneth et MAYER-SCHONBERGER, Viktor, «Mise en données du monde, le déluge numérique», Le Monde Diplomatique, 07/2013 LAROUSSERIE, David, «Les médias dans la moulinette du «big data»», Le Monde, 08/01/2014 SCHERER, Eric, dir., dossier «Algorithmes et éditeurs», cahier de tendance Meta-médias n 6, automne hiver COUSIN, Capucine, «Big Data, le nouveau carburant marketing», Stratégies, 06/09/2012 ROY, Frédéric, «Data : «reversez la valeur ajoutée!» CB News, 03/2014 MERCANTI-GUERIN, Maria, «Lʼamélioration du reciblage par les Biig Data : une aide à la décision qui menace lʼimage des marques?» Revue Internationale dʼintelligence Economique, 2013/2, vol.5 p Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 2/32

3 CUKIER, Kenneth et MAYER-SCHONBERGER, Viktor, «Mise en données du monde, le déluge numérique», Le Monde Diplomatique, 07/2013 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 3/32

4 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... AU-DELÀ DE LʼESPIONNAGE TECHNOLOGIQUE Mise en données du monde, le déluge numérique Amitiés, pensées, échanges, déplacements : la plupart des activités humaines donnent désormais lieu à une production massive de données numérisées. Leur collecte et leur analyse ouvrent des perspectives parfois enthousiasmantes qui aiguisent lʼappétit des entreprises. Mais la mise en données du monde risque aussi de menacer les libertés, comme le montre le tentaculaire programme de surveillance conduit aux Etats-Unis. par Kenneth Cukier et Viktor Mayer-Schönberger, juillet 2013 Au IIIe siècle avant notre ère, on disait de la bibliothèque d Alexandrie qu elle renfermait la totalité du savoir humain. De nos jours, la masse d informations disponibles est telle que, si on la répartissait entre tous les Terriens, chacun en recevrait une quantité trois cent vingt fois supérieure à la collection d Alexandrie : en tout, mille deux cents exaoctets (milliards de milliards d octets). Si on enregistrait le tout sur des CD, ceux-ci formeraient cinq piles capables chacune de relier la Terre à la Lune. L hyperinflation des données est un phénomène relativement nouveau. En 2000, un quart seulement des informations consignées dans le monde existaient au format numérique. Papier, film et support analogique se partageaient tout le reste. Du fait de l explosion des fichiers leur volume double tous les trois ans, la situation s est renversée dans des proportions inouïes. En 2013, le numérique représente plus de 98 % du total. Les Anglo-Saxons ont forgé un terme pour désigner cette masse devenue si gigantesque qu elle menace d échapper au contrôle des gouvernants et des citoyens : les big data, ou données de masse. Devant leur démesure, il est tentant de ne les appréhender qu en termes de chiffres. Mais ce serait méconnaître le cœur du phénomène : l immense gisement de données numériques découle de la capacité à paramétrer des aspects du monde et de la vie humaine qui n avaient encore jamais été quantifiés. On peut qualifier ce processus de «mise en données» (datafication). Par exemple, la localisation d un lieu ou d une personne a d abord été mise en données une première fois par le croisement de la longitude et de la latitude, puis par le procédé satellitaire et numérique du Global Positioning System (GPS). A travers Facebook, même les goûts personnels, les relations amicales et les «j aime» se changent en données gravées dans la mémoire virtuelle. Il n est pas jusqu aux mots qui ne soient eux aussi traités comme des éléments d information depuis que les ordinateurs explorent des siècles de littérature mondiale numérisée. Les bases ainsi constituées se prêtent à toutes sortes d usages étonnants, rendus possibles par une mémoire informatique de moins en moins coûteuse, des processeurs toujours plus puissants, des algorithmes toujours plus sophistiqués, ainsi que par le maniement de principes de base du calcul statistique. Au lieu d apprendre à un ordinateur à exécuter une action, comme conduire une voiture ou traduire un texte objectif sur lequel des cohortes d experts en intelligence artificielle se sont cassé les dents durant des décennies, la nouvelle approche consiste à le gaver d une quantité d informations suffisante pour qu il déduise la probabilité qu un feu de circulation soit vert plutôt que rouge à chaque instant, ou dans quel contexte on traduira le mot anglais light par «lumière» plutôt que par «léger». Pareil usage suppose trois changements majeurs dans notre approche. Le premier consiste à recueillir et à utiliser le plus grand nombre possible d informations plutôt que d opérer un tri sélectif comme le font les 1 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 4/32

5 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... statisticiens depuis plus d un siècle. Le deuxième implique une certaine tolérance à l égard du désordre : mouliner des données innombrables, mais de qualité inégale, s avère souvent plus efficace qu exploiter un petit échantillon impeccablement pertinent. Enfin, le troisième changement implique que, dans de nombreux cas, il faudra renoncer à identifier les causes et se contenter de corrélations. Au lieu de chercher à comprendre précisément pourquoi une machine ne fonctionne plus, les chercheurs peuvent collecter et analyser des quantités massives d informations relatives à cet événement et à tout ce qui lui est associé afin de repérer des régularités et d établir dans quelles circonstances la machine risque de retomber en panne. Ils peuvent trouver une réponse au «comment», non au «pourquoi» ; et, bien souvent, cela suffit. Google et lʼalgorithme de la grippe De même qu Internet a bouleversé les modes de communication entre individus, la manière dont la société traite l information se trouve radicalement transformée. Au fur et à mesure que nous exploitons ces gisements pour élucider des faits ou prendre des décisions, nous découvrons que, à bien des égards, nos existences relèvent de probabilités davantage que de certitudes. Ce changement d approche à l égard des données numériques exhaustives et non plus échantillonnées, désordonnées et non plus méthodiques explique le glissement de la causalité vers la corrélation. On s intéresse moins aux raisons profondes qui président à la marche du monde qu aux associations susceptibles de relier entre eux des phénomènes disparates. L objectif n est plus de comprendre les choses, mais d obtenir une efficacité maximale. Prenons l exemple de United Parcel Service (UPS), la plus grande compagnie mondiale de livraison. Elle a installé des capteurs sur certaines pièces de ses véhicules pour identifier les problèmes de surchauffe ou de vibration corrélés aux défaillances que ces pièces ont présentées par le passé. En procédant ainsi, elle peut anticiper la panne et remplacer les pièces défectueuses au garage plutôt que sur le bord de la route. Les données n identifient pas le lien de causalité entre augmentation de la température et dysfonctionnement de la pièce ; elles ne diagnostiquent pas la source du problème. En revanche, elles indiquent à UPS la marche à suivre pour prévenir des incidents coûteux. La même approche peut s appliquer aux défaillances de la machinerie humaine. Au Canada, des chercheurs ont ainsi trouvé le moyen de localiser les infections chez les bébés prématurés avant que les symptômes visibles n apparaissent. En créant un flux de plus de mille données par seconde, combinant seize indicateurs, parmi lesquels le pouls, la tension, la respiration et le niveau d oxygène dans le sang, ils sont parvenus à établir des corrélations entre des dérèglements mineurs et des maux plus sérieux. Cette technique devrait permettre aux médecins d intervenir en amont pour sauver des vies. Au fil du temps, l enregistrement de ces observations pourrait également les aider à mieux comprendre ce qui provoque de telles infections. Cependant, lorsque la vie d un nourrisson est en jeu, il est plus utile d anticiper ce qui pourrait se produire que de savoir pourquoi. L application médicale illustre bien cette possibilité d identifier des corrélations, même lorsque les causes qui les sous-tendent demeurent obscures. En 2009, des analystes de Google ont publié dans la revue Nature un article qui a fait sensation dans les milieux médicaux (1). Ses auteurs affirmaient qu il était possible de repérer les foyers de grippe saisonnière à partir des archives du géant de l Internet. Celui-ci gère pas moins d un milliard de requêtes par jour sur le seul territoire américain, et conserve scrupuleusement trace de chacune de ces opérations. Il a sélectionné les cinquante millions de termes les plus fréquemment saisis sur son moteur de recherche entre 2003 et 2008, puis les a croisés avec le fichier de la grippe des centres pour le contrôle et la prévention des maladies (Centers for Disease Control and Prevention, CDC). Objectif : découvrir si la récurrence de certains mots-clés coïncidait avec les apparitions du virus ; en d autres termes, évaluer la possible corrélation entre la fréquence de certaines recherches sur Google et les pics statistiques enregistrés par les CDC sur une même zone géographique. Ceux-ci recensent notamment les consultations hospitalières des malades de la grippe à travers tout le pays, mais ces chiffres brossent un tableau souvent en décalage d une semaine ou deux : une éternité dans le contexte d une pandémie. Google, lui, peut fournir des statistiques en temps réel. 2 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 5/32

6 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... La société ne disposait d aucun élément pour deviner quels mots-clés pouvaient fournir une indication probante. Elle s est contentée de soumettre tous ses échantillons à un algorithme conçu pour calculer leur corrélation avec les attaques du virus. Son système a ensuite combiné les termes retenus pour tenter d obtenir le modèle le plus fiable. Après cinq cents millions d opérations de calcul, Google est parvenu à identifier quarante-cinq mots-clés comme «mal de tête» ou «nez qui coule» dont la réitération recoupait les statistiques des CDC. Plus leur fréquence était grande sur une zone donnée, plus le virus faisait de ravages sur ce même périmètre. La conclusion peut paraître évidente mais, à raison d un milliard de recherches par jour, il aurait été impossible de l établir par d autres moyens. Les informations traitées par Google étaient pourtant imparfaites. Dans la mesure où elles avaient été saisies et stockées à bien d autres fins que l altruisme sanitaire, fautes de frappe et phrases incomplètes pullulaient. Mais la taille colossale de la banque de données a largement compensé sa nature brouillonne. Ce qui en ressort n est qu une simple corrélation. Elle ne livre aucun indice sur les raisons qui ont poussé l internaute à effectuer sa recherche. Etait-ce parce qu il avait la fièvre lui-même, parce qu on lui avait éternué au visage dans le métro, ou encore parce que le journal télévisé l avait rendu anxieux? Google n en sait rien, et peu lui chaut. Il semble d ailleurs qu en décembre dernier son système ait surestimé le nombre de cas de grippe aux Etats-Unis. Les prévisions ne sont que des probabilités, jamais des certitudes, surtout lorsque la matière qui les alimente des recherches sur Internet est de nature aussi mouvante et vulnérable aux influences, en particulier médiatiques. Reste que les données de masse peuvent identifier des phénomènes en cours. Nombre de spécialistes assurent que leur utilisation remonte à la révolution numérique des années 1980, lorsque la montée en puissance des microprocesseurs et de la mémoire informatique a rendu possibles le stockage et l analyse de données toujours plus pléthoriques. Ce n est vrai qu en partie. Les progrès technologiques et l irruption d Internet ont certes contribué à réduire les coûts de la collecte, du stockage, du traitement et du partage des informations. Mais les données de masse constituent surtout la dernière manifestation en date de l irrépressible désir humain de comprendre et de quantifier le monde. Pour sonder la signification de cette étape nouvelle, il faut jeter un regard de côté ou plutôt, vers le bas. Koshimizu Shigeomi est professeur à l Institut avancé de technologie industrielle de Tokyo. Sa spécialité consiste à étudier la manière dont ses contemporains se tiennent assis. C est un champ d études peu fréquenté, et pourtant riche d enseignements. Lorsqu un individu pose son postérieur sur un support quelconque, sa posture, ses contours et la distribution de sa masse corporelle constituent autant d informations quantifiables et analysables. Grâce à des capteurs placés sur un siège d automobile, Koshimizu et son équipe d ingénieurs ont mesuré la pression exercée par le fessier du conducteur sur un réseau de trois cent soixante points, chacun indexé sur une échelle de zéro à deux cent cinquante-six. Les données ainsi recueillies permettent de composer un code numérique propre à chaque être humain. Un test a démontré que son système permettait d identifier une personne avec une précision de 98 %. Ces travaux sont moins saugrenus qu il n y paraît. L objectif de Koshimizu est de trouver une application industrielle pour sa découverte, par exemple un système antivol pour l industrie automobile. Une voiture équipée de ces capteurs fessiers pourrait reconnaître son propriétaire et exiger de tout autre conducteur un mot de passe avant de démarrer. La transformation d une paire de fesses en un bouquet de données numériques représente un service appréciable et une affaire potentiellement lucrative. Elle pourrait d ailleurs servir à d autres fins que la protection du droit de propriété sur un véhicule : par exemple éclairer le lien entre la posture de l automobiliste et la sécurité routière, entre sa gestuelle au volant et le risque qu il provoque un accident. Les capteurs pourraient aussi déclencher une alerte ou un freinage automatique lorsque le conducteur s assoupit au volant. Prévention des incendies à New York Koshimizu s est emparé d un objet qui n avait encore jamais été traité comme une donnée, ni même perçu comme recelant le moindre intérêt en termes d information, pour le convertir en un format numériquement quantifié. La mise en données désigne autre chose que la numérisation, laquelle consiste à traduire un contenu analogique texte, film, photographie en une séquence de 1 et de 0 lisible par un 3 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 6/32

7 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... ordinateur. Elle se réfère à une action bien plus vaste, et aux implications encore insoupçonnées : numériser non plus des documents, mais tous les aspects de la vie. Les lunettes élaborées par Google équipées d une caméra, d un micro et connectées à Internet changent notre regard en données ; Twitter met en données nos pensées ; LinkedIn fait de même avec nos relations professionnelles. A partir du moment où une chose subit ce traitement, il est possible de changer son usage et de transformer l information qu elle recèle en une nouvelle forme de valeur. IBM, par exemple, a obtenu en 2012 un brevet pour la «sécurisation de bureaux par une technologie informatique de surface» : une formule savamment absconse pour désigner un revêtement de sol équipé de récepteurs, à la manière d un écran de smartphone que l on actionnerait avec les pieds. La mise en données du sol ouvre toutes sortes de perspectives. Votre plancher pourrait réagir à votre présence, déclencher l allumage de la lumière lorsque vous rentrez chez vous, identifier un visiteur à partir de son poids ou de sa manière de bouger. Il pourrait sonner l alarme lorsque quelqu un fait une chute et ne se relève pas une application susceptible d intéresser les personnes âgées. Les commerçants pourraient suivre le cheminement de leurs clients dans leur boutique. A mesure que toute activité humaine devient enregistrable et exploitable, on en apprend davantage sur le monde. On apprend ce qu on n aurait jamais pu apprendre auparavant, faute d outils commodes et accessibles pour le mesurer. M. Michael Bloomberg a fait fortune dans l industrie des données numériques. Il n est donc pas étonnant que la ville de New York, dont il est le maire, les utilise pour renforcer l efficacité des services publics et, surtout, pour en diminuer le coût. La stratégie de prévention de la ville contre les incendies fournit un bon exemple de cette démarche. Les immeubles illégalement sous-divisés en parts locatives présentent plus de risques que les autres de partir en flammes. New York enregistre chaque année vingt-cinq mille plaintes pour des bâtisses surpeuplées, mais ne compte que deux cents inspecteurs pour y répondre. A la mairie, une petite équipe d analystes s est penchée sur le problème. Afin d atténuer le déséquilibre entre besoins et ressources, elle a créé une banque de données recensant les neuf cent mille bâtiments de la ville, complétée par les indicateurs de dix-neuf agences municipales : liste des exemptions fiscales, utilisation irrégulière des équipements, coupures d eau ou d électricité, loyers impayés, rotations d ambulances, taux de délinquance, présence de rongeurs, etc. Les analystes ont ensuite tenté de dresser des correspondances entre cette avalanche d informations et les statistiques relatives aux incendies survenus en ville au cours des cinq années précédentes. Sans surprise, ils ont établi que le type de bâtiment et sa date de construction jouaient un rôle important dans son exposition aux incendies. Plus inattendue a été la découverte que les immeubles ayant obtenu un permis pour des travaux de ravalement extérieurs présentaient nettement moins de risques d incendie. Le croisement de ces données a permis à l équipe municipale d élaborer un schéma susceptible de déterminer les critères en fonction desquels une plainte pour surpopulation nécessitait une attention particulière. Aucune des caractéristiques retenues par les analystes ne peut être considérée en soi comme une cause d incendie ; mises bout à bout, elles sont pourtant étroitement corrélées avec un risque accru de départ de feu. Cette trouvaille a fait la joie des inspecteurs new-yorkais : alors que, par le passé, 13 % seulement de leurs visites donnaient lieu à un ordre d évacuation, la proportion a grimpé à 70 % après l adoption de la nouvelle méthode. Les données de masse peuvent aussi contribuer à plus de transparence dans la vie démocratique. Un vaste mouvement s est formé autour de la revendication d ouverture des données publiques (open data), laquelle va au-delà d une simple défense de la liberté d information. Il s agit de faire pression sur les gouvernements pour qu ils rendent accessibles à tous les montagnes de données qu ils ont accumulées du moins celles qui ne relèvent pas du secret d Etat. Les Etats-Unis se montrent plutôt en pointe dans ce domaine, avec la mise en ligne des archives de l administration fédérale (expurgées de leurs éléments sensibles) sur le site Data.gov. D autres pays leur emboîtent le pas. A mesure que les Etats promeuvent l utilisation des données de masse, une nécessité se fait jour : la protection des citoyens contre la prédominance de certains acteurs du marché. Des compagnies comme Google, Amazon ou Facebook auxquelles il faut ajouter le milieu plus discret mais non moins 4 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 7/32

8 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... redoutable des «courtiers de données», comme Acxiom ou Experian amassent jour après jour des quantités colossales d informations sur n importe qui et n importe quoi. Il existe des lois qui interdisent la constitution de monopoles dans l industrie des biens et des services, tels que les logiciels ou les médias. Cet encadrement porte sur des secteurs relativement faciles à évaluer. Mais comment appliquer la législation antimonopoles à un marché aussi insaisissable et mutant? Une menace pèse donc sur les libertés individuelles. Et ce d autant plus que plus les données s amassent, plus leur utilisation sans le consentement des personnes qu elles concernent devient probable. Une difficulté que le législateur et la technologie paraissent incapables de résoudre. Les tentatives pour mettre en place une forme de régulation du marché pourraient conduire à une foire d empoigne sur la scène internationale. Les gouvernements européens ont commencé à réclamer des comptes à Google, dont la position dominante et le mépris pour la vie privée suscitent une certaine inquiétude, un peu à l image de la société Microsoft, qui s était attiré les foudres de la Commission européenne il y a dix ans. Facebook aussi pourrait se retrouver dans le collimateur judiciaire de plusieurs pays, en raison de la quantité astronomique de données qu il détient sur ses usagers. La question de savoir si les flux d informations doivent bénéficier des lois encadrant le libre-échange laisse augurer quelques âpres batailles entre diplomates. Si la Chine persiste à censurer l utilisation des moteurs de recherche sur Internet, on peut imaginer qu elle soit un jour ou l autre poursuivie par une juridiction internationale, non seulement pour violation de la liberté d expression, mais aussi, et peut-être surtout, en raison des entraves qu elle impose au commerce. En attendant que les Etats apprennent à considérer les libertés individuelles comme un bien digne d être protégé, l industrie des données de masse réactualise en toute quiétude la figure de Big Brother. En juin 2013, les journaux du monde entier ont révélé que M. Edward Snowden avait rendu publiques des informations concernant les activités de surveillance de son employeur : la National Security Agency (NSA), principale agence de renseignement américaine. Outre les télécommunications, étaient concernés les requêtes sur les moteurs de recherche, les messages publiés sur Facebook, les conversations sur Skype, etc. Les autorités américaines ont expliqué que les données, collectées avec l aval de la justice, ne concernaient que des individus «suspects». Mais, comme toutes les activités de la NSA demeurent secrètes, nul n est en mesure de le vérifier. L affaire Snowden souligne le pouvoir des Etats dans le domaine des données. Les collecteurs-exploitants de données numériques menacent en effet de générer une nouvelle forme de totalitarisme, pas si éloignée des sombres fantaisies de la science-fiction. Sorti en 2002, le film Minority Report, adapté d une nouvelle de Philip K. Dick, imagine la dystopie d un monde futur régi par la religion de la prédiction. Le héros, interprété par Tom Cruise, dirige une unité de police capable d arrêter l auteur d un crime avant même que celui-ci soit commis. Pour savoir où, quand et comment ils doivent intervenir, les policiers recourent à d étranges créatures dotées d une clairvoyance supposée infaillible. L intrigue met au jour les erreurs d un tel système et, pis encore, sa négation du principe même de libre arbitre. Identifier des criminels qui ne le sont pas encore : l idée paraît loufoque. Grâce aux données de masse, elle est désormais prise au sérieux dans les plus hautes sphères du pouvoir. En 2007, le département de la sécurité intérieure sorte de ministère de l antiterrorisme créé en 2003 par M. George W. Bush a lancé un projet de recherche destiné à identifier les «terroristes potentiels», innocents aujourd hui mais à coup sûr coupables demain. Baptisé «technologie de dépistage des attributs futurs» (Future Attribute Screening Technology, FAST), le programme consiste à analyser tous les éléments relatifs au comportement du sujet, à son langage corporel, à ses particularités physiologiques, etc. Les devins d aujourd hui ne lisent plus dans le marc de café, mais dans les logiciels de traitement des données (2). Dans nombre de grandes villes, telles que Los Angeles, Memphis, Richmond ou Santa Cruz, les forces de l ordre ont adopté des logiciels de «sécurisation prédictive», capables de traiter les informations sur des crimes passés pour établir où et quand les prochains pourraient se produire. Pour l instant, ces systèmes ne permettent pas d identifier des suspects. Mais il ne serait pas surprenant qu ils y parviennent un jour. Redécouvrir les vertus de lʼimprévisibilité 5 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 8/32

9 Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kennet... Il arrive cependant que les dirigeants américains se mordent les doigts d avoir tout misé sur l infaillibilité des chiffres. Ministre de la défense sous les présidences de John Kennedy et de Lyndon Johnson, Robert McNamara ne jurait que par les statistiques pour mesurer les exploits de ses troupes au Vietnam (lire «Tout savoir sans rien connaître»). Avec son équipe, il scrutait la courbe du nombre d ennemis éliminés. Transmis aux commandants à titre de réprimande ou d encouragement, diffusé quotidiennement dans les journaux, le comptage des Vietcongs morts devint la donnée cardinale d une stratégie et le symbole d une époque. Aux partisans de la guerre, il donnait l assurance que la victoire était proche. Aux opposants, il apportait la preuve que la guerre était une infamie. Mais les chiffres étaient souvent erronés et sans rapport avec la réalité du terrain. On ne peut que se réjouir lorsque l interprétation des données améliore les conditions de vie de nos contemporains, mais elle ne devrait pas conduire à remiser son sens commun A l avenir, c est par elle que va passer toujours davantage, pour le meilleur ou pour le pire, la gestion des grands problèmes planétaires. Lutter contre le réchauffement climatique, par exemple, impose de réunir toutes les informations disponibles sur les phénomènes de pollution, afin de localiser les zones où intervenir en priorité. En disposant des capteurs tout autour de la planète, y compris dans les smartphones de millions d usagers, on permet aux climatologues d échafauder des modèles plus fiables et plus précis. Mais, dans un monde où les données de masse orientent de plus en plus étroitement les pratiques et les décisions des puissants, quelle place restera-t-il au commun des mortels, aux réfractaires à la tyrannie numérique ou à quiconque marche à contre-courant? Si le culte des outils technologiques s impose à chacun, il se peut que, par contrecoup, l humanité redécouvre les vertus de l imprévisibilité : l instinct, la prise de risques, l accident et même l erreur. Pourrait alors se faire jour la nécessité de préserver un espace où l intuition, le bon sens, le défi à la logique, les hasards de la vie et tout ce qui compose la substance humaine tiendront tête aux calculs des ordinateurs. De la fonction attribuée aux données de masse dépend la survie de la notion de progrès. Elles facilitent l expérimentation et l exploration, mais elles se taisent quand apparaît l étincelle de l invention. Si Henry Ford avait interrogé des algorithmes informatiques pour évaluer les attentes des consommateurs, ils lui auraient probablement répondu : «Des chevaux plus rapides.» Kenneth Cukier et Viktor Mayer-Schönberger Respectivement journaliste et professeur à l université d Oxford, auteurs de Big Data : A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Houghton Mifflin Harcourt, Boston, Cet article est tiré de leur livre Big Data : A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think, Houghton Mifflin Harcourt, Boston, Avec l aimable autorisation de Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company (tous droits réservés). (1) Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski et Larry Brilliant, «Detecting influenza epidemics using search engine query data [http://www.nature.com/nature/journal/v457/n7232/full/nature07634.html]», Nature, n 457, Londres, 19 février (2) Lire Pablo Jensen, «Simulation numérique des conflits sociaux», Le Monde diplomatique, avril Lire aussi le courrier des lecteurs, dans l édition de septembre Science Internet Commerce Économie Industrie Information Technologie Informatique Électronique Droits humains Services secrets Télécommunications Technologies de lʼinformation États-Unis 6 sur 6 11/04/14 14:26 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 9/32

10 LAROUSSERIE, David, «Les médias dans la moulinette du «big data»», Le Monde, 08/01/2014 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 10/32

11 Mercredi 8janvier 2014 SCIENCE &MÉDECINE actualité Les médias dans la moulinette du «big data» numérique Pour mieuxcomprendre la façondont les informationsse diffusent, vivent et meurent, deschercheursont constitué de larges bases de données qu ils sondent avec de nouveauxoutils informatiques David Larousserie Le«big data»s empare des médias. Onneparlepaslàdelamodemédiatique qui use de cette expression désignantlacollecte, l analyse et l utilisation de grandes quantités de données qu il s agisse des données scientifiques ou de celles récupérées par les espionsde l Agence nationalede sécurité (NSA) américaine en passant par les traces laissées sur le Webpar les internautes. On veut signifier que, désormais, c est l activité journalistique ellemême, grandepourvoyeusede documents, qui est l objet d investigations àlasauce big data. Ils agitderépondreàdevieillesquestions:qui parlede quoidanslesmédias?quisontleslanceurs d informations et les suiveurs?quels thèmes restent dans les oubliettes?les sujets sontils traités de la même façon par la télé, la radio, la presse écrite et le Web?L irruption d un nouvel acteur comme Internet peut aussi poser de nouvelles questions, comme celle-ci:ladiversité des sourcesd informationsfavorise-t-ellelepluralisme ou non?oubien, ya-t-il des lois du buzz? «Larecherchesurcesthèmesn estpasnouvelle maisily aaujourd huiune convergenced outils Désormais, c est l activité journalistique elle-même, grande pourvoyeuse de documents, qui est l objet d investigations à lasauce «big data» qui permettent de la rénover. Un paysage se construit sur l analyse opérationnelle des médias»,indique Marie-Luce Viaud, en ouverture du colloque «Lebig data pour l analyse des médias», qui s est tenu à Issy-les-Moulineaux (Hauts-de-Seine) les 16 et 17décembre «Nous observonsun monde en mutation,celui des médias», ajoute cette chercheuse à InaExpert, la société de formation de l Institut national de l audiovisuel (INA), qui est aussi coresponsable de l outil le plus complet sur le sujet,otmedia,dontlapremièrephase,financée entreautres par l Agence nationale de la recherche(anr), vient de s achever. Ce projet, développé notamment par l INA, l Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), les universités Sorbonne-Nouvelle et Paris-Est, l Ecole des ponts, l Agence France-Presse (AFP) et l entreprise Syllabs, est un vrai glouton. Depuis juin 2011, il acollecté les vidéos de 21chaînes de télévision, les émissions de neuf radios, tout le fil d actualités de l AFP, plus de 1500fluxd informationsen lignede médias, le contenu d environ 1300sites Web de partis politiques ou d institutions, de blogs Soit au total près de 4millions de documents écrits et 5millions d images. Et la moisson devrait continuer. Impressionnant également, dans un autre registre, l Europe Media Monitor (EMM), développé depuis 2002 par l un des centres communs de recherche de l Union européenne à Ispre (Italie). Cent soixante quinze mille articles par jour provenantde4000sources d informationsécritesdans70langues!lesystèmeestspécialisé dans l identification d événements politiques, sociaux ou sanitaires. Il fournit notamment des classements d histoires marquantes et compare ce que disent des sources étrangères d un événement national. Enanglais,d autresgrandsprojetsontétéévoqués lors du colloque. L université de Columbia et l Institut Millward Brown pour l innovation dans les médias ont depuis peu un prototype, news rover, qui s intéresse àplus de 100chaînes de télé et près de 500sujets d actualité par jour. L outilpeutproposerdesarticleset desvidéosen rapport avec un thème donné. Une option dite desérendipitépermetdeliredesarticlesassociés àune recherche, sans yêtre directement reliée. Collectern estpastout,ilfautaussiexploreret analyser ces masses de données. La plupart de ces projets reposent sur des extractions dans les textes de mots-clés, de noms de personne ou de lieux, de dates Rapidement,desindicesdecouverturemédiatique sont calculables pour voir quelle vedette, quel homme politique aleplus de succès dans le corpus.pluscruel,desexpertsdel INAontétudié descorrélations entre la couverture médiatique des événementsculturels et leur fréquentation réelle. Hellfest, festival consacré à la musique metal, est l un des plus fréquentés de France mais recueille le moins d articles Souvent, les logiciels permettent d agréger automatiquement plusieurs articles sous un même chapeau. Franck Rebillard et Dario Compagno (université Sorbonne-Nouvelle) ont ainsi montrécomment,avecotmedia,ils ontrésumé automatiquementletraitementdedeuxtueries (en Finlande et en France) en quelques thèmes (aspects politiques, psychologiques, critique de la police ).Sans avoir àlire, en première analyse, le contenu même des documents. Grâce à un outil repérant les copies ou plagiats, couplé à l identification des citations de sources, leurs collègues de l INA ont commencé àexplorer le réseau des interactions entre médias. Sans surprise, l AFP apparaît centrale dans cette représentation. Dans OTMedia, deux outils impressionnent encore davantage :unmoteur de recherche d images et un détecteur d événements. Issu des travaux de recherche de l Inria, le logiciel d analyse des images est capable de retrouver dans un corpus le détail d une image sélectionnée par l utilisateur: un logo de marque, une façade d immeuble, un monument De quoi suivre les réutilisations d une image danslesmédias ou étudierles détournements. «Images et textes véhiculent aussi des informations différentes», insiste Alexis Joly de l Inria. La technique consiste, pour chaque image, à générer des descripteurs caractéristiques de quelques pixels (deuxmilliards de descripteurs au totalpour les cinqmillions d images dans la base de données) qui sont autant de «mots visuels». Les requêtes se font donc sans taper des mots-clés mais en sélectionnant des bouts d image. Le détecteur d événements,encore en rodage, consiste àregrouperautomatiquementdes articles «proches», à un instant donné, afin d étudier la fréquence d apparition de ce paquet dans le corpus. En aveugle, l agenda médiatique est reconstruit. Cette véritable fouille de données est plus riche qu un moteur de recherche, qui ne réagit qu à des requêtes pour trouver des documents.là, on trouve ce qu on ne cherchait pas Inversement,celarendpossiblel étudedes«résidus», c est-à-direl ensemble des articlesn ayant pas fait «événement». Ou le silence contre le bruit médiatique. «Ilest facile de dire des choses fausses avec ces outils»,met en garde Marie-LuceViaud. «Acombien nos analyses sont-elles justes, à combien sont-elles fausses? Personne ne sait le dire, en fait», ajoute-t-elle. L exercice aeneffet ses limites. Les flux reçus des différentes sources peuvent ne pas être propres:des articles manquent, lesdatessontincorrectes, des misesàjourd un article multiplient sa présence dans la base «Avec le big data, on passe notre temps à essayerde comprendrela base de données, plus qu à l utiliser», complète Dario Compagno. Et puis, méthode phare de la sociologie, il faut aussi établir des «vérités terrain», c est-à-dire comparer les résultats des machines àdes corpus ou des situations bien connues. Ce qui peut prendre du temps. Les chercheurs doivent également apprendre l interdisciplinarité.auseind OTMedia,sociologues et informaticiens travaillent ensemble. Des linguistes sont fondamentaux dans la réussite d EMM. Des géographes sont impliqués dans d autres projets. Seuls les journalistes sont encore peu présents p Internet peut aussi être utile contre les troubles alimentaires Unrapport souligneque dessites, blogs ou forums peuventaider les anorexiqueset les boulimiques àrompreleur isolement Pascale Santi L edéveloppement de communautés en ligne, de blogs, deforumssur l anorexieoulaboulimieencourage-t-il les troubles du comportement alimentaire (TCA)? Un rapport intitulé «Les jeunes et le Web des troubles alimentaires: dépasser la notion de pro-ana», disponible sur anamia.fr, apporte un démenti àcette accusation fréquemment émise. Ce rapport est le fruit d une étu- maladiessontmultiplesetcompleriés en 2010, 593 en 2012 proba- Les jeunes Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère filles vont parfois jusnautésdans un entre-soi»,estime année) Session 2 11/32 de coordonnée par Antonio Casilli,sociologueàTélécomParis- Tech, et Pierre-Antoine Chardel, philosophe àtélécom Ecole de management. Appelé Anamia (dans le jargon d Internet, Ana et Mia désignent respectivement l anorexieetlaboulimie),ceprojet de recherche, financé par l Agence nationalede la recherche (ANR), a démarré en 2010, coordonné notamment par l Institut Mines- Télécomet l Ecole des hautes études en sciences sociales. Il vise à étudierlastructure, la fonctionet l influence des réseaux sociaux regroupant des personnes touchées par des TCA. L anorexie mentale toucherait entre 1%et 2%de la population, et laboulimie3%à4%,maisil n existe pas de données épidémiologiques en France. Les causes de ces xes. Les communautés en ligne regroupant des personnes souffrant de TCA sont apparues au début des années Depuis, une soixantaine d études analysant le contenu de tels sites ont été publiées, surtout par des médecins, mais peu de cette ampleur. Pour cette étude, Anamia a d abord réalisé une cartographie du Web afin d extraire un corpus de données par data mining (fouille). L étude comportait aussi des questionnaires en ligne, des entretiens et une analyse de réseaux sociaux. Les contenus de ces sites, forums, réseaux sociaux, blogs d usagers, dont certainsdévoilent des pans de vie, représentent une massededonnéesimpressionnante, qui aété passée au crible. En France, 559sites ont été réperto- blement une fourchette basse, car ces chiffrent n incluent pas les groupes de réseaux de type Facebook. 287 questionnaires en ligne exploitables ont été collectés, puis 37 entretiens ont été réalisées. Premier enseignement de ces travaux : «Contrairement aux idées reçues, ces sites ne font ni l apologie des troubles alimentaires ni du prosélytisme», explique Antonio Casilli. Certes, le ton est souvent provocateur, plusieurs sites affirmant que ces troublessont un choix de vie plutôt qu une maladie, et les images parfois choquantes, ce qui avalu àces sitesl appellationpéjorative de pro-ana. M. Casilli juge cependantl expressionabusive,et lui préfère celle d anamia. Offre de soutien en ligne qu àdécrirelesméthodespours af- famer ou se faire vomir, et mettent en ligne des photos personnelles ou de célébrités retouchées et très amincies. Certaines font l éloge du thighgap,ou«espaceentrelescuisses», Graal de celles qui veulent s identifier àdes mannequins. ILLUSTRATION :FABRICE MONTIGNIER Pareil phénomène, dangereux pour la santé, inquiète. Le psychiatre Gérard Apfeldorfer, spécialisé dansces pathologies,dénonceainsi la façon dont ces sites glorifient les TCA. Et une proposition de loi, portée par la députée UMP Valérie Boyer, visant àpunir la promotion de la maigreur, aété adoptée en avril2008 mais elle n est jamais parvenue au Sénat. Autre enseignementde l étude: «Lacensure ne fonctionne pas, elle peut être nuisible et avoir pour effet un enfermement des commu- Antonio Casilli. Pour ce dernier, les espaces en ligne aident certains malades à retrouver, du moins partiellement, la commensalité alors que ces maladies entraînent souvent la perte des valeurs de partage et du plaisir alimentaire. Les blogs sont aussi vécus comme vecteurs d entraide, de conseil. Leur lecture aide les maladesàrompreleprofondisolement qu ils ressentent. L étude relève en outre que certains malades ne trouvent pas forcément en milieu clinique un suivi médical qui leur convienne et vont le chercher sur Internet. Plus de 50 %des internautes souffrant d untroubleducomportementalimentaire sont suivis par plusieurs professionnels, mais l offre de soins disponible est souvent jugée insuffisante. Ces sites s inscrivent dans une mouvance de désintermédiation médicale. Les chercheurs préconisent donc d intégrer la sociabilité en ligne aux thérapeutiques visant les TCA,notammentpar la miseen place d une offre de soutien sur Internet émanant de professionnels de santé. p

12 SCHERER, Eric, dir., dossier «Algorithmes et éditeurs», cahier de tendance Meta-médias n 6, automne hiver Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 12/32

13 ALGORITHMES & EDITEURS Un algorithme est une séquence explicite, précise et non ambiguë d instructions élémentaires exécutables par une machine. Les programmes informatiques sont des représentations concrètes d algorithmes, mais les algorithmes ne sont pas des programmes ; ils ne doivent pas être décrit dans un langage particulier de programmation. Jeff Erickson, professeur d informatique, université de l Illinois C est une procédure. Nous allons être de plus en plus contextualisés. L ordinateur n est pas quelque chose que vous allez utiliser, mais quelque chose qui va être autour de vous en permanence et davantage intégré à votre vie, plutôt qu une chose à part. Peter Norvig, responsable de l intelligence artificielle chez Google 24 LA RECOMMANDATION, PASSAGE OBLIGÉ POUR LES DIFFUSEURS Par Guy St-Onge, chef du Groupe de la veille stratégique, Radio-Canada It s not information overload. It s filter failure. («Ce n est pas un problème de surcharge d'information, mais de défaillance des filtres.») Clay Shirky, spécialiste américain des aspects sociaux et économiques d'internet. Trop de choix tue le choix La fragmentation des offres et la concurrence de toutes parts amènent les médias à remettre en question leurs stratégies de diffusion. Pour être lu, vu, écouté, aimé, encore faut-il que le contenu émerge du bruit et parvienne à la conscience des gens. D un point de vue «mise en marché de l inventaire», les contenus s accumulent dans la longue traîne de la chaîne de production et ne parviennent plus à faire le plein optimal d auditoire. Face à cette surabondance d expériences et de contenus, nous atteignons le point de saturation. C est le paradoxe du choix, décrit par le blogueur Barry Schwartz. Pour retrouver un équilibre, la notion de repère, de guide, d assistant personnel s offre aux éditeurs. Les systèmes de recommandations peuvent permettre aux médias de diffuser leurs produits avec plus de pertinence, pourvu qu ils investissent en retour dans la relation avec les auditoires, afin de mieux comprendre les intérêts et attentes des utilisateurs, et raffinent l offre en conséquence. La recommandation en trois piliers Trois systèmes servent à faire circuler l information : les choix éditoriaux, le partage social et les algorithmes. Les médias disposent de l expérience des «curateurs» naturels (personnel d antenne et créateurs, mais aussi des employés mobilisés qui exploitent leurs propres réseaux personnels ou professionnels). Il leur est aussi possible de miser sur le partage par leurs adeptes ou les outils de recommandation automatisés. Tisser la toile : les exemples d Amazon, Facebook, Netflix Amazon a jeté les bases de la recommandation au siècle dernier («vous aimez ceci, vous aimerez cela»). Un redoutable outil de gestion des stocks, qui sera probablement utile à Jeff Bezos pour mousser les articles de son nouveau joujou, le Washington Post. Aujourd hui, les réseaux sociaux ont raffiné le graphe. L accumulation des «like» et autres données comportementales a permis de tisser la plus grande toile sociologique à ce jour. Plus d un milliard d humains n ont plus rien à se cacher, au Internet, Affinités prédictives TV, cinéma : Hold-up Automne sur - Hiver Hollywood Printemps - Eté 2013 grand plaisir de Facebook, qui exploite une régie pub prometteuse et décide de ce qui apparaît ou pas sur notre fil d info, via son algorithme. Netflix «écoule son inventaire» avec une précision chirurgicale à des dizaines de millions de membres, dans une cinquantaine de pays. Près de 75% des flux regardés sont déclenchés par les recommandations de l algorithme. Plus de 800 ingénieurs y travaillent, une quarantaine d employés classent les films et séries en fonction de métadonnées presque aussi pointues que «films noirs de 1960 avec une actrice dont le prénom commence par la lettre T»... Netflix tire parti des visualisations précédentes et des «événements» (pause, retour en arrière, abandon avant la fin du flux) pour raffiner sans cesse ses propositions, prenant soin de conserver une certaine «sérendipité» ou hasards heureux afin de crever le «filter bubble», ce risque de s enfoncer dans un seul genre de contenus, ou de ne pas «grandir» avec l utilisateur, alors qu il avance dans la vie et que ses intérêts changent. Netflix a même lancé le jeu Max' pour la PlayStation, qui questionne de façon humoristique les participants sur leurs acteurs favoris, afin de raffiner les suggestions futures. Les publicitaires se prennent à rêver d un accès à cette base de données pour y cibler des consommateurs potentiels. On imagine la valeur d un tel algorithme, qui nous connaît à ce point et pourrait évoluer en nous proposant des sorties cinéma, des destinations vacances ou des partenaires de squash. C est d ailleurs cette base cyclopéenne qui a permis au géant américain du streaming de donner le feu vert à la série originale House of Cards, sans tourner de pilote au préalable. En analysant soigneusement les comportements des abonnés, ils ont pu concevoir une production avec des acteurs et une intrigue en adéquation avec les préférences des utilisateurs. Face à l efficacité de la machine, on peut se demander si la curation par l humain est appelée à disparaître. Les grilles horaires, les choix éditoriaux seront-ils remplacés par des automates personnalisés qui devineront ce dont on a besoin avant même de l exprimer? Le PDG de Netflix, Reed Hastings, avoue que malgré des millions investis dans son algorithme, la recommandation par des pairs a encore beaucoup d influence. Les réseaux sociaux permettent une «atomisation» des contenus pour mieux les partager et les recommander, mais surtout un feedback direct des auditoires. La sagesse des foules s exprime également par les sites de critiques comme Rotten Tomatoes ou Metacritics, offrant un système de recommandations autorégulé. La mise en contexte par les «experts», jumelée aux liens partagés par les collègues et proches stimulerait certaines actions que même le plus performant des algorithmes ne peut accomplir (pour le moment?). Le partage des données, un enjeu Présentement, chaque algorithme fonctionne en autarcie. Nos profils Netflix ou Amazon ne communiquent pas entre eux. Ces joueurs connaissent une partie de nous seulement. Facebook a un avantage avec son système de login unifié, qui permet un certain partage de données entre les services, mais les craintes liées à la vie privée (parlez-en à la NSA ) sont encore un frein à un profilage plus holistique. On imagine le potentiel du croisement des données 25 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 13/32

14 ALGORITHMES & EDITEURS 26 d utilisation numériques avec les habitudes d achat dans le monde physique. Autant de points d information qui bonifieront les algorithmes de recommandation de joueurs comme Google, Apple, mais aussi les fournisseurs de services de télécommunications, qui engrangent aussi les données client de leurs boîtiers décodeurs (set top boxes) et réseaux Wi-Fi. Au Canada, l opérateur Bell (diffuseur, fournisseur en téléphonie, mobilité et Internet) s'est attiré récemment les foudres des organismes de défense des consommateurs et de la Commissaire à la vie privée, pour avoir voulu partager des infos personnelles avec d'autres entreprises. Quelles occasions pour les diffuseurs publics? Les diffuseurs publics n ont pas les moyens des joueurs privés. Ils devront peut-être s allier avec des partenaires (éditeurs numériques, géants du web, fondations) pour accélérer leur transformation et profiter des systèmes déjà en place en matière d algorithmes et de collecte de données. On pense à Facebook, qui partage des données en temps réel avec les diffuseurs et offre des outils, ainsi que Twitter et son programme Amplify. Les diffuseurs pourront négocier leur place chez différents partenaires ou agrégateurs, ou développer leur propre écosystème de chaînes de contenus (la BBC vient de dévoiler un plan pour personnaliser l accès à ses services ). Les attentes en matière d éthique, de confidentialité, d intégrité et d usage des données sont plus élevées pour les diffuseurs publics, des facteurs à prendre en compte au moment d investir dans de tels systèmes. Une véritable «course à l armement» est engagée pour colliger le plus efficacement les données des utilisateurs. Les joueurs majeurs disposent d écosystèmes englobant des moteurs de recherche, des réseaux sociaux, du hardware, des services, des contenus, des canaux et des données. Certains entrevoient la mutation des magazines, chaînes télé et radio vers des applications et services de diffusion à la demande, exploitant le feedback des utilisateurs. Des interfaces combinant les aspects éditoriaux, sociaux et algorithmiques, avec des histoires choisies par la rédaction, des suggestions d amis et des recommandations personnalisées y compris en pub. Des questions demeurent : quel est le volume optimal de contenus qu un diffuseur devrait produire pour rejoindre chaque public? Quel niveau de dialogue souhaite-t-on atteindre avec nos auditoires et pour quelles fins? Le défi pour quiconque publie sur le web maintenant est de saisir le potentiel des différents types de filtres et mécanismes de rétroaction, adapter sa stratégie pour être plus en adéquation avec les auditoires, et apparaître comme un phare de pertinence dans cette mer de choix. 1 La conférence TED de Barry Schwartz sur le paradoxe du choix 2 voir cet article de Wired (http://wrd.cm/16qh0tq) ou un extrait rigolo sur CBC avec le PDG Reed Hastings (http://bit.ly/16qh7p3) 3 Article de ZDNet (MIPCOM 2013 : Facebook ouvre ses API TV à TF1, Canal+ et d'autres acteurs internationaux) 4 Détail du programme Amplify de Twitter sur leur blog 5 Discours du PDG Tony Hall, le 8 octobre Même le site de conférences TED.com y pense dans le cadre de son revamping : Internet, Affinités prédictives TV, cinéma : Hold-up Automne sur - Hiver Hollywood Printemps - Eté 2013 L ADN JOURNALISTIQUE, CET ÉTRANGE ALGORITHME REBELLE. Par Nicolas Becquet, journaliste et développeur éditorial à L'Écho, quotidien économique et financier belge EST-IL VRAIMENT RAISONNABLE DE S OPPOSER, PAR PRINCIPE, AUX ALGORITHMES? EST-IL D AILLEURS ENCORE TEMPS POUR LES ÉDITEURS DE PRESSE DE PRENDRE POSITION? LA RÉPONSE EST NON. IL EST BIEN TROP TARD. CES FORMULES MATHÉMATIQUES COMPLEXES ET ÉNIGMATIQUES ORGANISENT DÉJÀ UNE PART CONSIDÉRABLE DE NOS VIES EN MAÎTRISANT LES FLUX D INFORMATIONS. Le pragmatisme semble devoir l emporter sur l alarmisme et les positions dogmatiques. La seule certitude communément partagée consiste à constater la puissance phénoménale et le développement fulgurant du mainstream algorithmique. Cette force insatiable qui se nourrit de données pour grandir et devenir encore plus performante. Rien ne lui résiste : vie privée, relations sociales, commerce en ligne, économie, objets connectés, etc. Mais la logique du fait accompli ne saurait justifier la passivité des éditeurs de presse, un quelconque fatalisme ou même une admiration béate. Au milieu de ce raz-de-marée technologique, la presse et les médias sont emportés par le courant au même titre que les autres secteurs de l économie. Pourtant, informer n est pas un métier comme un autre. L information n est pas un produit lambda transporté en conteneurs de port en port ou même un produit de divertissement destiné à répondre point par point aux attentes des consommateurs. nombre de clics, ainsi que l impératif de visibilité sur le web, ont conduit la majorité des rédactions à écrire pour satisfaire des algorithmes. Rédiger un article «Google friendly» nécessite d embrasser de nombreuses contraintes éditoriales : titre et intertitres conformes aux mots-clés les plus partagés à un instant donné, récurrence de ces termes, taille idéale de texte, nombres de paragraphes... Cette écriture adaptée aux règles du référencement a insidieusement conduit à une uniformisation des angles, des formats et du type d information traité. Les trending topics, ou machines à clics, ont en partie remplacé les spécificités rédactionnelles. D un impératif technique, censé favoriser la visibilité et la libre circulation de l information sur les réseaux, les journalistes ont hérité de nouveaux impératifs éditoriaux. L information est une matière vivante et fragile dont les conditions de production déterminent la valeur. D un point de vue journalistique, il s agit de s interroger sur l impact réel des formules mathématiques sur la production de l information. Il est également nécessaire de mesurer le degré de conformation et d allégeance induit par le système algorithmique. De la ligne éditoriale aux trending topics Cette «suite d opérations ou d'instructions permettant de résoudre un problème» impose ses propres règles du jeu. Des règles communes qui mettent en concurrence des secteurs différents sur un même terrain numérique, celui de l attention et de la visibilité. Nul besoin d être mathématicien ou développeur informatique pour déceler les effets des algorithmes sur l information en ligne. L indexation des contenus par les robots des moteurs de recherche a sérieusement formaté les articles et pas uniquement d un point de vue technique. La logique des revenus publicitaires indexés au Éditeurs et versatilité des algorithmes Du SEO (Search Engine Optimization) au SMO (Social Media Optimization), ce sont les algorithmes qui sont désormais aux manettes de la plupart des sites d actualité. Pire, la dépendance aux moteurs de recherche, en s accentuant, se transforme en enjeu de pouvoir. Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 14/32

15 ALGORITHMES & EDITEURS En 2011, Google a montré toute l étendue de sa puissance en désindexant, du jour au lendemain, l ensemble des contenus des éditeurs belges rassemblés au sein de Copiepresse, un organisme en procès avec le géant de Moutain View à propos de Google Actualités. À la nécessaire indépendance des éditeurs face aux pouvoirs politique et économique s ajoute une nouvelle lutte, celle pour un accès sans entraves aux canaux de diffusion. La continuelle modification des critères d indexation en constitue l un des principaux aspects. Les règles sans cesse changeantes et l importance prise par le service Google+ pour le référencement envoient un message sous forme de rappel : non, Google n est pas une organisation philanthropique dont les algorithmes œuvrent à la construction d une grande démocratie numérique. 28 La dépendance aux «référenceurs» et l exposition grandissante à la versatilité des algorithmes placent une épée de Damoclès au-dessus des éditeurs de presse qui construisent leur stratégie éditoriale et commerciale sur un terrain instable et fluctuant. La presse, exsangue, n a pourtant d autre choix que de se conformer si elle veut tenter de conquérir une audience réputée vagabonde et semble-t-il indomptable. De ce côté, le pari est gagné, l information devient de plus en plus liquide afin de circuler toujours plus vite sur les réseaux. Mais quel est le véritable impact du formatage des contenus? Comment déterminer un degré de conformation acceptable face aux exigences techniques, commerciales et éditoriales de Google, Apple, Facebook ou Amazon? Doit-on rappeler que deux de ces mastodontes cherchent encore leur modèle économique et que toutes les règles qu ils imposent sont extrêmement jeunes et balbutiantes à l échelle de l histoire de l économie mondiale? Tel un raz-de-marée, l écosystème créé par les géants du web s est imposé avec tant de soudaineté et de rapidité qu'il a créé un sentiment mêlé de stupeur et d'incrédulité dont on commence seulement à s extirper. Les robots au service du journalisme? Face à cette course effrénée et incontournable au référencement, certains éditeurs tentent de mettre les algorithmes de leur côté afin de produire des contenus Internet, Affinités prédictives TV, cinéma : Hold-up Automne sur - Hiver Hollywood Printemps - Eté 2013 et de les valoriser. Deux grandes tendances émergent : les «robots journalistes» d un côté et les «détecteurs de buzz» de l autre. Le sport et l économie sont les deux domaines dans lesquels les robots-journalistes excellent en venant piocher dans des bases de données pour créer des articles. Depuis 2012, grâce au logiciel de Narrative Science, une start-up de Chicago, le magazine Forbes sous-traite aux algorithmes certains comptes-rendus boursiers. Grâce à une analyse statistique des chiffres journaliers récoltés, ceux-ci produisent des articles en suivant un squelette narratif correspondant à un scénario déterminé par la situation. Les exemples de ce type se multiplient et s industrialisent aux États-Unis pour l actualité sportive. En juin 2013, dans un article publié sur le site frenchweb.fr et intitulé «Journalistes, réjouissons-nous, les machines nous piquent notre job!», Cyrille Frank appelait les producteurs de contenus à repenser leur rôle face aux nouveaux outils d optimisation éditoriale et aux solutions d agrégation automatique de contenus. Dans un contexte de réduction drastique des effectifs des rédactions, sous-traiter certaines tâches aux robots pour se concentrer sur une information plus rare semble une perspective tout à fait souhaitable. Par ailleurs, le factchecking, l analyse et la visualisation des données font partie des domaines qui nécessitent la puissance des algorithmes. L autre grande tendance consiste à déléguer sa ligne éditoriale aux formules mathématiques. C est le cas de la solution Trendsboard, développé par le Français Benoît Raphaël. On y trouve deux types d offres. La première se présente sous la forme d un algorithme qui analyse en temps réel les sujets et les thématiques les plus discutés sur le web et les réseaux sociaux. La seconde propose une prise en charge de la hiérarchisation de l information sur le site. Sans remettre en cause l efficacité de la solution proposée par Trendsboard, on peut affirmer que déléguer ces deux tâches à des algorithmes revient à abandonner toute velléité journalistique. Sous-traiter sa ligne éditoriale à un «détecteur de buzz» permettra sans nul doute de sauver quelques emplois, mais accentuera encore un peu plus la faillite des métiers de l information. Cet exemple illustre pourtant parfaitement cette tendance qui consiste à vendre des solutions technologiques comme des remèdes miracles à la crise de la presse, en abandonnant au passage toute exigence qualitative et éthique propre à la presse et au journalisme. Enfin, de tels dispositifs consacrent le règne de l informatique prédictive capable d anticiper un peu plus l actualité «qui monte». Là encore, le décalage est énorme avec les pratiques réelles de rédactions déjà inscrites dans une course débridée et sans fin pour suivre le rythme de «l info continue». Ajouter une couche d anticipation ne semble pas réunir les conditions optimales pour un traitement en profondeur de l actualité, la grande faiblesse actuelle de la presse en ligne. Par ailleurs, les médias ont déjà fort à faire pour repenser l organisation des rédactions, favoriser l innovation et embrasser les technologies existantes. Réseaux sociaux, journalisme de données, nouvelles formes narratives, gestion des contenus multimédias autant de nouveaux domaines qui demandent une appropriation et une expertise. La phase d appropriation d un nouveau processus d organisation ou d un nouvel outil est fondamentale pour garantir son succès. Cela demande du temps, de l accompagnement et de l investissement. Autant de ressources chères et rares dans les rédactions. Si ce travail est bien fait, les algorithmes peuvent parfaitement devenir un allié de circonstance et un outil performant pour la diffusion des contenus. Mais à l heure actuelle, ils représentent avant tout de formidables opportunités pour un business technologique qui prétend être capable de produire un contenu au bon format, au bon moment, bien ciblé et en ligne avec les sujets consommés à un moment donné. Détecter les tendances, cibler avec précision son audience et être présent sur un maximum de support n est pas une option ; mais la bataille de l info ne se joue pas sur ce seul terrain. Subjectivité et enjeux démocratiques À l opposé de ces solutions prêtes à l emploi, les journalistes semblent devoir reprendre la main sur l information et réaffirmer leur subjectivité face à la rationalité froide des algorithmes. L éthique, la déontologie, le combat pour le pluralisme des opinions, les exigences de transparence des institutions ne sont pas de simples expressions vides de sens. Au même titre que les enjeux liés au respect de la vie privée ou à l encadrement de la gestion des données personnelles et du Big Data, le balisage et le décryptage des algorithmes font partie des enjeux démocratiques. Faire des algorithmes un champ d investigation à part 29 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 15/32

16 ALGORITHMES & EDITEURS entière est un premier pas ; mais il cache la forêt des défis liés à l exercice même du métier de journaliste : la protection des sources, l accès aux données publiques et le droit à l anonymat en ligne. 30 Est-il d ailleurs encore possible de s extraire de la «bulle de filtres» décrite par Eli Pariser en 2011 dans l ouvrage intitulé The Filter Bubble? Une question également posée par Françoise Laugée, ingénieur d études à Paris 2, dans le n 27 de la Revue européenne des médias. Dans l article intitulé «La viralité ou l illusion d hyperchoix : l information qu il nous faut», on peut lire ceci : «En apportant toujours plus de confort quotidien aux internautes, Facebook, Apple, Google, Twitter et Amazon dirigent ainsi la vie en ligne en détenant la clé de l accès au réseau et donc aux contenus qu il diffuse. [ ] Les internautes ont délégué la gestion de l accès aux contenus à des groupes dont la préoccupation première est la rentabilité des contenus qu ils proposent. [ ] L individualisation des usages ne contribue pas à apporter davantage de choix à chaque individu, mais plutôt à le conforter dans ses choix.» La sérendipité est menacée. Le droit au hasard et à la liberté de choix également. Les algorithmes personnalisent et affinent chaque jour un peu plus les résultats de recherche en puisant dans nos données personnelles : historique de navigation, préférences en tout genre, localisation... Cette hyperindividualisation de l accès à l information pose de sérieux problèmes éthiques et philosophiques. La presse est l un des derniers contrepoids démocratiques capables d informer sur la mécanique et les objectifs de ces intermédiaires technologiques. Le surplus de confort et la personnalisation de l offre ne doivent pas aboutir à une anesthésie progressive de la subjectivité. Un algorithme journalistique? Une ligne éditoriale n est pas la somme des affinités et des exigences individuelles des internautes ; et c est en cela que le travail journalistique se distingue le plus de la logique algorithmique. Connaître finement son audience et son comportement est une nécessité pour améliorer l expérience de lecture, mais ce n est sûrement pas un motif suffisant pour adapter en permanence ses choix rédactionnels. Si le succès du site américain Buzzfeed a légitimement de quoi interpeller Internet, Affinités prédictives TV, cinéma : Hold-up Automne sur - Hiver Hollywood Printemps - Eté 2013 les patrons de presse, l infotainment ne répond pas aux mêmes exigences que l information journalistique. Les éditeurs ne peuvent agir comme des girouettes éditoriales qui tourneraient à la faveur de chaque nouveau courant d air échappé du réseau des réseaux. Devenir un «média de précision», pourquoi pas, mais pas au prix de l abandon ou de la disparition progressive des lignes éditoriales. L algorithme, comme le journaliste, tente de donner un sens à des données fragmentées et sans lien apparent. Ils tentent tous les deux de créer du sens à partir du chaos et de la complexité. Leurs différences fondamentales se situent dans la méthode, la temporalité et l objectif. L un s adresse au consommateur via des suggestions automatisées, personnalisées et géolocalisées, tout en rêvant de l avènement du «neuromarketing». L autre interpelle le citoyen, conçu comme un individu libre de ses choix et inscrit dans une société donnée, en confrontant des points de vue et en interrogeant les évidences et les conforts anesthésiants. L un agit instantanément, l autre réclame du temps. L un se nourrit du cadre qu il crée lui-même, l autre demande à en sortir. L ADN journalistique, cet étrange algorithme rebelle. Diarrhée de données : 6 tuyaux pour nous aider à penser Le patron des filiales numériques de Publicis, Rishad Tobaccowala, a livré en novembre six tuyaux pour faire face au déluge de données qui va dominer les prochaines années, lors de la conférence annuelle de l IDATE à Montpellier : 1 Poser la bonne question Les données ne sont pas la solution. Tout y est question de perspective. Qu est-ce qui est plus important, le qualitatif ou l algorithmique? Ni l un, ni l autre. L important c est la question. Que voulez-vous trouver? C est ce filtre-là qui révélera les bonnes réponses. 5% de données vous donneront 90% de sens si vous avez la bonne perspective à l esprit. 2 S entourer des meilleurs experts Peu de gens savent les exploiter. Il vous faut des experts de données de niveau mondial dotés de trois compétences clés : }l aisance avec les maths, l informatique et les statistiques }la curiosité du détective }savoir raconter une histoire 3 Respecter les règles de bon sens sur la vie privée Entre Google qui prétend que la vie privée est un phénomène récent et le Parlement allemand qui interdit aux députés d entrer avec un iphone, il y a un juste milieu déterminé d un point de vue humain pour que la confiance soit présente. Donc : collectées Les gens ont plusieurs personnalités! 4 Fournir les données avec ponctualité Le moment où les données doivent être fournies est aussi important que leur qualité. Un tweet a une vie active d environ 6 mn. Au bout de 10 à 12 minutes, il est mort! Avoir plein de données est facile, mais les avoir au bon moment est crucial. 5 Regrouper des données différentes Personne ne peut prétendre posséder toutes les données dont vous avez besoin. Le plus souvent une adresse est d ailleurs bien plus intéressante qu un cookie! Associez-la à une carte de crédit et c est gagné! Demandez donc à Amazon ou à Apple, qui en possèdent plus de 500 millions chacun! 6 Nouer des partenariats de données Des alliances improbables vont se nouer dans les prochaines années entre des entreprises qui ont des listes de données très différentes mais complémentaires. Chacun d entre nous en produit aujourd hui plus qu une seule entreprise il y a dix ans. «Cette diarrhée de données, qu on ne peut stopper et qui va empirer, représentera en 2020 plus de 8% du PNB mondial», rappelle le président de Digitas et Razorfish, Frank Voris. 31 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 16/32

17 COUSIN, Capucine, «Big Data, le nouveau carburant marketing», Stratégies, 06/09/2012 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 17/32

18 Document sans titre Big data, le nouveau carburant marketing numérique 06/09/ Jamais les consommateurs-internautes n auront laissé autant de traces sur leurs modes de consommation. Un gisement de données qu une nouvelle génération de technologies et d algorithmes permettent de trier et d'exploiter. La révolution de demain? Une petite bombe. Lundi 3 septembre, l'agence Associated Press révélait que le candidat républicain à la présidentielle américaine, Mitt Romney, recourait à un logiciel fourni par Buxton Company, spécialisée dans l'analyse de bases de données, pour identifier les riches donateurs potentiels pro-républicains. Cet outil aurait ainsi passé au crible des informations sur plus de deux millions de ménages autour de San Francisco, et permis à l'équipe de campagne de Mitt Romney de récolter cet été plus de dollars de donations autour de ce bassin de population traditionnellement démocrate. Quand le marketing politique s'empare du «big data»! Cette discipline naissante est un des champs de bataille de demain. Le «big data» est un ensemble de technologies et d'algorithmes qui permettent de trier (presque) en temps réel de manière toujours plus fine une masse considérable de données sur le Web, et de cerner plus subtilement les comportements des internautes-consommateurs. Des «like» sur Facebook au téléchargement d'applications mobiles et aux achats sur des sites d'e-commerce, en passant par la recherche d'un nouveau job via Linked In, l'utilisation de cartes de fidélité en ligne, la géolocalisation dans des boutiques! jamais les particuliers n'ont partagé autant d'informations et laissé autant de traces. Les ordinateurs, smartphones et tablettes génèrent une multitude de fichiers, voire de cookies (témoins de connexion), et d'informations, stockés dans une nouvelle génération de «cloud» (serveur en réseau, comme Gmail par exemple) et des centres de données de plus en plus puissants. Une mine potentielle pour les marques. D'après l'étude «Extracting value from chaos» («Extraire de la valeur du chaos»), publiée par John Grantz et David Reinstel en 2011, le nombre de «data» collectées dans le monde double tous les deux ans. Entre statuts, liens, «like» et interactions, les «data» enregistrées par Facebook représenteraient quelque 500 teraoctets (soit gigaoctets) de données chaque jour, révélait en août Jay Parikh, vice-président en charge de l'infrastructure chez Facebook. Bienvenue dans «l'âge du big data», comme l'écrit Wired, bible des technophiles, qui titre sur «The Exabyte Revolution» dans son édition d'août. Dénicher du sens Sans grande surprise, Facebook, Google, Twitter et autres Amazon ont en grande partie initié ce phénomène. Parce que tous permettent aux internautes d'accéder à des services gratuits en cédant, en échange, des informations personnelles. Ils bâtissent donc leur modèle économique autour de ce trésor de guerre de données relatives à des millions d'internautes près d'un milliard d'utilisateurs pour Facebook. Lequel s'est précisément doté d'une «data team» d'une douzaine de personnes aux Etats-Unis (bientôt le double), qui analysent les statistiques des utilisateurs (cf. Stratégies n 1686 du 5 juillet 2012). Du marketing à l'énergie en passant par la finance, la santé et même les médias (lire le sous-papier), tous les secteurs économiques ont recours au «big data». Et en premier lieu la grande distribution, habituée à drainer des millions de contacts via ses cartes de fidélité. En 2006, c'est le créateur de la Clubcard de Tesco, Clive Humby, qui proclamait déjà «Data is the new oil» («les données sont le nouveau pétrole [de l'économie]»). Le vrai trésor, bien sûr, ce ne sont pas les données, mais la capacité d'y dénicher du sens. «Les marques ont pris conscience qu'il serait essentiel pour demain d'être très bon dans la data, pour avoir des leviers d'acquisition et de performance. Et de savoir donner du sens aux multiples données extraites», estime Matts Carduner, CEO de la start-up Fifty Five, conseil en bases de données. «Avec ces nouveaux outils qui permettent d'agréger des données de sources multiples, il y a un enjeu phénoménal de meilleure connaissance du consommateur», estime Jérôme Toucheboeuf, président de la délégation Customer Marketing de l'association des agences-conseils en communication (AACC). Exemple: Delamaison.fr (groupe Adeo), site d'e-commerce en décoration et ameublement en ligne, compte ainsi sur le «big data» pour «identifier un comportement type de Copyright Stratégies 1 sur 3 31/03/14 14:33 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 18/32

19 Document sans titre l'internaute lié à ses visites sur notre site, et lui présenter un contenu personnalisé, par exemple des suggestions en rapport avec sa navigation», résume Ludovic Moulard, son responsable marketing. Les agences de marketing services s'emparent aussi du sujet. En ligne de mire: cerner au mieux les comportements des internautes. Et optimiser les campagnes marketing, rigueur oblige. «Le big data, les algorithmes et les modèles statistiques nous permettent de traiter en temps réel de gros volumes de données et de mesurer davantage l'efficacité des différents canaux: le CRM, les médias sociaux, l' ing!», décrypte Pierre-Emmanuel Cros, directeur général de Performics (Zenith-Optimedia). «Par exemple, on peut récupérer et classifier les personnes comme ambassadeurs d'une marque chez Facebook, et analyser ce qu'elles disent», souligne Jérôme Saunier, directeur du pôle data marketing de Publicis Dialog. D'ailleurs, l'agence a créé une entité pour son client Nissan, au sein de laquelle elle gère à la fois CRM et Web. De même, Fullsix utilise désormais l'ensemble des données récoltées pour Les Galeries Lafayette. Des expertises plus pointues L'avantage des «big data» est qu'elles peuvent être aussi utilisées de façon transverse entre le CRM (la relation client) et l'achat d'espace publicitaire. «La segmentation et les modèles de scoring [score sur la probabilité qu'un individu réponde à une sollicitation ou appartienne à la cible recherchée] sont les mêmes entre la publicité, le CRM et les sites d'e-commerce», souligne Anne Browaeys, directrice générale de Fullsix. Du coup, l'agence de marketing travaille, au sein du même groupe, avec l'agence d'achat médias 6 AM. De fait, l'enjeu devient aussi crucial pour les agences médias, pour lesquelles ces «data» triées et analysées vont se combiner avec les «ad exchanges», ces plates-formes d'achat d'espace publicitaires en plein développement (lire page 23). «On y achète essentiellement des profils types de consommateur que l'on peut combiner avec les inventaires publicitaires», souligne Jérôme Bourgeais, vice-président de Capgemini Consulting. «Les agences médias disposent désormais de data plus précises, qu'elles peuvent conjuguer entre elles: data comportementales issues, par exemple, de Weborama, data médias, d'annonceurs!», ajoute Thierry Jadot, président d'aegis Media France. Encore faut-il créer du sens à partir d'océans de chiffres et transformer des données brutes en infographies ludiques, le métier du futur. A l'ère du «big data», de nouveaux profils émergent ainsi: développeur, statisticien, analyste (voire «quantitative analyst»), mathématicien... Ces métiers comptent parmi les fonctions les plus porteuses relevées par le site américain d'offres d'emplois Career Cast dans son dernier classement annuel. «Avec le big data, nous cherchons des expertises plus pointues, issues de Google ou Yahoo, que nous sommes prêts à recruter dans la Silicon Valley», nous expliquait ce printemps Jean-Baptiste Rudelle, patron de la start-up Criteo (cf. Stratégies n 1685 du 28 juin 2012). Les agences de marketing digital en ont saisi l'enjeu, et développent leurs pôles «data», telle Performics, qui embauche des statisticiens, des développeurs et autres «data miners». «C'est notre poste d'investissement le plus important», précise Pierre-Emmanuel Cros, directeur général de Performics. Publicis Dialog, pour sa part, s'est dotée il y a trois ans d'un pôle data marketing. Optimisation Forcément, les start-up et les cabinets de conseil en «big data» ont fleuri. Ainsi, X plus one, qui développe de la publicité digitale en temps réel, ou encore Tiny Clues, qui cherche «des petits indices dans de grandes masses de données» pour des géants de l'e-commerce. En France, Criteo a fait de l'or de son système de «retargeting» publicitaire, qui s'appuie sur les données comportementales des internautes. Fifty Five, quarante salariés, dont la moitié a fait ses armes chez Google, est précisément spécialisée dans l'optimisation de la performance des annonceurs sur Internet, à partir de l'analyse et l'exploitation de data. Elle va jusqu'à conseiller ses clients (Ferrero, McDonald's, L'Oréal, Renault, Pixmania, Darty!) sur la manière d'optimiser leurs campagnes et leurs plan médias. Quitte à recourir aux métiers traditionnels des agences médias. Fifty Five lançait ainsi le 28 août dernier une offre d'achat médias pilotée par la méthode «analytics» (analyse des données), avec Marin Software, entreprise spécialisée dans les solutions d'optimisation et de gestion publicitaire. Concours 2 sur 3SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 19/32 31/03

20 Document sans titre Le mouvement ne cesse de prendre de l'ampleur. Des entreprises publiques et des collectivités locales ont décidé de révéler au grand jour certaines de leurs données, pour permettre par exemple aux développeurs de concevoir des services mobiles. Longtemps rétive, la RATP s'y est mise. Elle va publier ce mois-ci les flux d'entrée et de sortie des voyageurs dans chaque station du métro parisien, annonçait-elle lundi 3 septembre. Fin juillet, elle a ainsi rendu accessible les plans des lignes de métro et du RER. De nouvelles perspectives, donc. A condition de ne pas franchir la ligne rouge, alors que les pratiques de Facebook et Google sur la question de la vie privée ont déjà fait polémique. «Demain, on pourra valoriser directement le client quand il vient dans un magasin ou sur le site, le reconnaître et le remercier», imagine Jérôme Saunier, de Publicis Dialog. De là à avoir un schéma à la Minority Report, tel le personnage incarné par Tom Cruise auquel un avatar sur un écran demande s'il a apprécié son dernier T-shirt acheté chez Gap! «On se conforme à la loi en matière de vie privée des internautes. Il n'y a pas d'intérêt pour nous à travailler sur des données personnelles, mais sur des données comportementales», temporise Pierre-Emmanuel Cros, de Performics. Encadré Lexique Big data. Volumétrie importante de données (data) issues de sources multiples sur Internet, qui peuvent être triées et analysées grâce à des nouvelles technologies et des algorithmes. Algorithme. Suite de calculs nécessaires à la résolution d'un problème. Open data. Données brutes en accès ouvert et gratuit, mises en ligne sur Internet, qui permettent de créer de nouveaux services. Capucine Cousin Information traitée dans Stratégies Magazine n 1689 Concours SciencesCom 2014 Épreuve d analyse - Cycle master (2 ère année) Session 2 20/32

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