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Kit de protection des données personnelles

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Kit de protection des données personnelles

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Alexandra Maurer, Denis Weiss

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01 Utiliser des dictionnaires et encyclopédies sur tous supports

02 Utiliser des documents de vulgarisation scientifique

03 Exploiter le centre de ressources comme outil de recherche de l'information

04 Avoir connaissance du fonds d'ouvrages en langue étrangère ou régionale disponible au CDI et les utiliser régulièrement

05 Se familiariser avec les différents modes d'expression des médias en utilisant leurs canaux de diffusion

06 Utiliser les genres et les outils d'information à disposition adaptés à ses recherches

07 Découvrir comment l'information est indexée et hiérarchisée, comprendre les principaux termes techniques associés

08 Exploiter les modes d'organisation de l'information dans un corpus documentaire (clés du livre documentaire, rubriquage d'un périodique, arborescence d'un site)

09 Classer ses propres documents sur sa tablette, son espace personnel, au collège ou chez soi sur des applications mobiles ou dans le " nuage ". Organiser des portefeuilles thématiques

10 Acquérir une méthode de recherche exploratoire d'informations et de leur exploitation par l'utilisation avancée des moteurs de recherche

11 Adopter progressivement une démarche raisonnée dans la recherche d'informations

12 Distinguer les sources d'information, s'interroger sur la validité et sur la fiabilité d'une information, son degré de pertinence

13 S'entrainer à distinguer une information scientifique vulgarisée d'une information pseudo-scientifique grâce à des indices textuels ou paratextuels et à la validation de la source

14 Apprendre à distinguer subjectivité et objectivité dans l'étude d'un objet médiatique

15 Découvrir des représentations du monde véhiculées par les médias

16 S'interroger sur l'influence des médias sur la consommation et la vie démocratique

17 Comprendre ce que sont l'identité et la trace numérique

18 Se familiariser avec les notions d'espace privé et d'espace public

19 Pouvoir se référer aux règles de base du droit d'expression et de publication en particulier sur les réseaux

20 Se questionner sur les enjeux démocratiques liés à la production participative d'informations et à l'information journalistique

21 S'initier à la déontologie des journalistes

22 Utiliser les plates formes collaboratives numériques pour coopérer avec les autres

23 Participer à une production coopérative multimédia en prenant en compte les destinataires

24 S'engager dans un projet de création et publication sur papier ou en ligne utile à une communauté d'utilisateurs dans ou hors de l'établissement qui respecte droit et éthique de l'information

25 Développer des pratiques culturelles à partir d'outils de production numérique

26 Distinguer la citation du plagiat

27 Distinguer la simple collecte d'informations de la structuration des connaissances

SNT Sciences Numériques et Technologie (2de) : Internet Le Web. Les réseaux sociaux. Les données structurées et leur traitement. Localisation, cartographie et mobilité Informatique embarquée et objets connectés. La photographie numérique.

EMC Enseignement Moral et Civique (2de) : La liberté, les libertés | (1ère) : Fondements et fragilités du lien social. Les recompositions du lien social.

NSI Numérique et Sciences Informatique (1ère): Histoire de l'informatique.

Fr Français seconde (2de) : Esprit critique | 1ère : recherche d'information et de documentation.

PhyChi Physique-chimie (2de) : Rechercher et organiser l'information

SVT Sciences de la vie et de la terre (2de) : Vérifier les sources d'information et leur légitimité. Approche critique des informations. Distinguer les informations fiables.

SES Sciences économiques et sociales (2de) : exercice du sens critique

HLP Humanités, littérature et philosophie (HLP) : les représentations du monde

HGSP Histoire-Géographie, géopolitique et sciences politiques (1ère) : S'informer : un regard critique sur les sources et modes de communication

LV Langues vivantes (2de) : nouvelles formes de communication écrite. Place du numérique | 1ère et Tle : nouvelles formes de communication écrite, et notamment en interaction. Formation culturelle et interculturelle : Citoyenneté et mondes virtuels.

OCIT Création et innovation technologique (2de) : Utiliser des outils de communication

OCC Création et culture-design (2de) : Hiérarchiser, expliciter, transmettre un message synthétique (graphiquement, oralement et par écrit)

OMG Management et gestion : Organisation. Structure/organigramme. Coordination. Prévision. Ressources.

OSS Santé et social : Producteurs de données, qualité et et fiabilité des sources d'information.

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sciences numériques et technologie (snt)

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Un parcours d'éducation aux médias et à l'information présenté sous forme de modules indépendants que l'on peut parcourir librement ou sous forme thématique, par éléments de programmes du collège ou du lycée.

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L'expression " Big Data " fait partie des buzzwords de ces derniers mois. Derrière ce terme se cachent des professionnels qui œuvrent au quotidien pour recueillir des données, les analyser et prendre des décisions ou déployer des solutions techniques. Pour en savoir plus sur les métiers de la data, nous avons rencontré Benjamin Cohen Boulakia, enseignant-chercheur au sein de l'école d'ingénieurs exia.CESI. Il présente ces nouvelles professions, très recherchées par les entreprises, ainsi que les compétences à acquérir pour les exercer.

Typologie des métiers de la data

On retrouve dans les propositions d'offres d'emploi plusieurs dénominations concernant les ingénieurs informatiques, qui se recoupent parfois (et qui s'appuient sur des anglicismes la plupart du temps difficiles à traduire). Les plus répandus sont Data Scientist et Data Architect, parfois appelé Big Data Architect.. D'autres métiers, tout aussi importants, s'appuient souvent plus sur une expertise métier, voire juridique, et moins sur l'aspect scientifique et technologique. On va retrouver le Data Analyst, le Master Data Manager, le Chief Data Officer, le Data Protection Officer... Les dénominations ne manquent pas !

Tous ces profils interviennent de manière plus ou moins rapprochée dans le processus de traitement de la data. Au début de ce process, on collecte de la donnée brute, qui peut être plus ou moins structurée, en plus ou moins grande quantité, et issue de sources parfois hétérogènes. On la transforme ensuite en information en nettoyant, en catégorisant, en corrélant, bref, en interprétant ces données brutes. On doit ensuite transformer cette information en connaissance, en la contextualisant, en la comparant avec d'autres informations. De cette connaissance peuvent alors être tirées des décisions, des actions.

Data Scientist

Le Data Scientist intervient essentiellement dans la transformation de la donnée en information, et en connaissance. Il s'appuie pour cela sur ses compétences scientifiques importantes, sur sa maîtrise des outils technologiques associés, et sur une bonne connaissance du domaine d'application concerné.

Big Data Architect

Le Big Data Architect va quant à lui créer et optimiser les infrastructures de stockage, de manipulation, et de restitution des données brutes. Son rôle est fondamental lorsque cette donnée brute est présente en très grande quantité et manque de structure (par exemple lorsqu'il s'agit d'indexer l'ensemble du web mondial). C'est un interlocuteur important du Data Scientist, à qui il fournira les données brutes que celui-ci va traiter.

Data Analyst

Le Data Analyst est lui aussi un interlocuteur important du Data Scientist, mais de l'autre côté de la chaîne de traitement. C'est à lui que revient la tâche d'exploiter les informations ou les connaissances pour en tirer une analyse menant à une prise de décision. Son expertise métier est pour le Data Scientist une ressource importante, qui lui permettra de traiter la donnée de la manière la plus adaptée aux besoins de l'entreprise.

Les autres profils, Master Data Manager, Chief Data Officer, Data Consultant, Data Protection Officer, jouent un rôle transverse dans l'entreprise, et travaillent en général sur des considérations à moyen terme concernant la stratégie de gestion et/ou de protection de la donnée, que ce soit au niveau métier ou technologique. Ils sont souvent au contact du top management de l'entreprise.

Les compétences à acquérir pour exercer ces métiers

Le référentiel de compétences du Data Scientist s'organise autour de 3 axes.

Modéliser

Il s'agit de structurer logiquement la donnée en vue de son exploitation. Sur cet axe, le Data Scientist est un expert. Il s'appuie sur des concepts déterministes (graphes, modèles linéaires...) ou probabilistes (chaines de Markov, processus stochastiques...), ainsi que sur des outils techniques adaptés (NoSQL, MongoDB) pour organiser la donnée, les corrélations ou les rapprochements permettant de créer l'information et la connaissance.

Exploiter

Créer les outils permettant d'extraire l'information, de créer la connaissance. Là aussi, le Data Scientist fait preuve d'une maitrise avancée. Il s'appuie sur ses connaissances en algorithmique et en programmation scientifique, en intelligence artificielle, en calcul hautes performances, ainsi que sur sa maitrise des outils techniques (R, Python, MapReduce, Spark) pour parcourir les données et trouver les regroupements, les corrélations etc. qui construiront à terme la connaissance.

Déployer

Mettre en place une réponse technique, une infrastructure permettant de déployer les outils conçus. C'est le domaine où le Data Scientist est le moins expert. Il se positionne surtout comme " client " de ces compétences. Ses connaissances techniques ainsi que sa vision très fine des besoins auxquels il faut répondre lui permettront d'appuyer l'activité du Big Data Architect et du Chief Data Officer, notamment pour sélectionner et paramétrer les outils d'infrastructures les plus adaptés (Hadoop, MongoDB).

Des métiers porteurs sur le marché du travail

Les métiers de la data sont extrêmement recherchés depuis environ 3 à 4 ans. Cela s'explique en grande partie par l'explosion de la puissance de calcul, qui a rendu le domaine accessible aux entreprises. De nombreux outils et méthodologies utilisés dans ces métiers de la data existent depuis longtemps (bases de données semi-structurées, méthodes par apprentissage, algorithmique et architectures parallèles...), mais l'évolution récente des capacités de calcul a permis de regrouper tous ces outils, de les faire fonctionner sur des quantités de données parfois extrêmement grandes, et de les placer à portée de l'entreprise pour un usage quotidien. Or, les spécialistes du domaine se font encore rares sur le marché du travail.

De nombreux grands groupes sont à la recherche de ces profils d'experts de la data pour leur activité cœur de métier. On retrouvera par exemple les constructeurs automobiles qui conçoivent des systèmes autonomes d'aide à la conduite, voire des voitures totalement autonomes, des sociétés de finance de marché qui conçoivent et utilisent des algorithmes de trading à haute fréquence, des groupes industriels qui utilisent la Data Science et le machine learning pour faire de la maintenance prédictive, des géants du commerce ou du marketing qui cherchent à anticiper dans les grands volumes de données de vente les tendances des consommateurs, et bien d'autres applications industrielles ou dans le service. Par ailleurs, on voit émerger depuis peu l'idée d'un " Big Data managérial ", dont l'idée générale est d'utiliser la data et son analyse pour le pilotage stratégique de l'entreprise. Une sorte d'évolution de la Business Intelligence, en quelque sorte.

Si cette évolution est finalement assez prévisible, l'explosion des capacités de calcul a été telle qu'elle a eu une conséquence bien plus importante, et qui est l'un des effets les plus marquants de cette évolution : les métiers de la data ne sont plus l'apanage de ces grands groupes, même si ceux-ci en restent les premiers " consommateurs ". Une PME, voire une petite start-up technologique à forte culture disruptive, peut tout à fait se positionner sur ce marché, et proposer des outils, des services, des modèles économiques nouveaux, avec une forte valeur ajoutée. Les plus grands acteurs ne s'y trompent pas, et Google, par exemple, est l'un des plus gros " racheteurs " de start-up dans le domaine de l'Intelligence Artificielle.

L'option Data Science de l'exia.CESI

L'option Data Science de l'exia.CESI, à destination des étudiants en dernière année du cycle d'ingénieur, est composée de 240H de formation, soit 7 semaines. L'ensemble de la formation s'appuie sur plusieurs séquences pédagogiques, une exposition à la recherche (très active en la matière), des activités pratiques (sous forme de workshops), le tout positionné sur les deux principaux silos de compétences du Data Scientist : la modélisation, et l'exploitation. La question des outils de déploiement est traitée de manière transverse, essentiellement dans l'optique de permettre aux étudiants de travailler dans un environnement technique concret et réaliste. Les compétences développées sur ces silos de compétences abordent autant les aspects scientifiques que technologiques.

La question du pilotage d'une unité stratégique est aussi abordée, de manière à positionner systématiquement la formation dans un contexte économique et industriel représentatif du marché du travail.

Enfin, cette option est totalement en phase avec la méthode pédagogique de l'exia.CESI, et s'articule donc intégralement autour un projet d'application transverse. Ce projet est déployé en fil rouge, avec un jalon intermédiaire. Le but de séparer le projet en deux parties est d'identifier de manière très claire les deux axes de compétences principaux, et leurs interactions. Ce projet peut par exemple consister à créer un logiciel de reconnaissance du langage naturel (pour un moteur de recherche documentaire), un logiciel d'analyse de chaines d'ADN (pour calculer par exemple la probabilité d'apparition d'une maladie), un outil de reconnaissance faciale, un système de prévision de trafic routier etc.
Plus d'informations sur l'option Data Science sur le site de l'exia.CESI.

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Panorama des métiers de la data - Blog du Modérateur

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L'expression " Big Data " fait partie des buzzwords de ces derniers mois. Derrière ce terme se cachent des professionnels qui œuvrent au quotidien pour recueillir des données, les analyser et prendre des décisions ou déployer des solutions techniques.

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Store photos and docs online. Access them from any PC, Mac or phone. Create and work together on Word, Excel or PowerPoint documents.

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Jacques Ellul

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Traces, données, big data, vous avez dit éduquer ?

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Traces, données, big data, vous avez dit éduquer ?

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Article de Bruno DEVAUCHELLE écrit suite à la journée

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Jacques Ellul, philosophe, nous a mis en garde sur l'aveuglement technologique dans l'ensemble de ses écrits. Les questions autour des traces, des données, des big datas, des algorithmes, de l'intelligence artificielle ou encore des capacités d'apprentissage des machine (deep learning - Yan LeCun, machine learning etc..) sont de plus en plus fréquentes. Afin de clarifier ces questions et surtout de se mettre en projet " d'éduquer avec le numérique " à propos de cette thématique, nous proposons un cheminement pédagogique et réflexif.
Notions et concepts
Un premier rappel concerne les notions et les mots qui y sont associés (en lien avec ce que E Bruillard a présenté lors de la journée académique des documentalistes Poitou Charentes le 30 mai 2017).

- Les faits, les activités, les évènements sont les matières premières de l'humain et du vivant en général. C'est sur ces faits que vont se construire les éléments qui vont permettre d'en extraire une mise en langage.

- Les traces : Lorsque nous marchons sur le sable mouillé, nos pieds laissent une trace qui s'effacera progressivement au gré des marées. Lorsque nous utilisons notre ordinateur connecté à Internet nous laissons aussi des traces. Il y a de bonnes chances que nous ne sachions pas ce que sont ces traces. Elles sont de deux natures, implicites et explicites. Les traces explicites ce sont nos contributions volontaires dans des forums, des messages et autres participations actives. Les traces implicites ce sont les enregistrement techniques faits par différents moyens et qui gardent la trace de toutes les formes d'activité : ouverture, fermeture de page, clic de souris

- Les données (obtenues) : elles sont la traduction structurée ou non des traces de l'activité, dont les discours, les actions captées. Les données peuvent être construite (invoquées) ou récupérées (évoquées). La traduction est désormais principalement fondée sur la numérisation. Le principal problème des données est leur qualité. Entre une donnée qui reflète une action (clic de souris) et une donnée qui reflète un témoignage (couleur d'une voiture qui passe), les variations peuvent être très grandes. Les données sont donc fragiles et nécessitent une critique méthodologique a priori amenant à envisager ce que l'on nomme un " biais ".

- Les informations : En rassemblant les données pour en exprimer le sens et leur donner forme, on produit une information. C'est souvent le matériau de départ dont on dispose, ignorant souvent l'amont de cette information et donc les possibles approximations qu'elles contiennent. Cependant c'est souvent la base à partir de laquelle nous travaillons dans l'enseignement et la formation. L'arrivée des médias nouveaux a modifié principalement la fabrication et la diffusion de l'information en la rendant accessible à tous.

- Les connaissances : elles sont avant tout ce que chacun fait des données, des informations et des savoirs qu'il côtoie. Face au savoir, aux informations, aux situations, chacun " incorpore " une partie de ce à quoi il a accès. Ce faisant il transforme pour lui ce qu'il capte et en construit une représentation qu'il rend plus ou moins durable (disponible en mémoire) selon l'importance d'usage qu'il lui accorde.

- Les savoirs : Ils sont des informations qui ont un degré de validation suffisant pour être reconnus temporairement comme valides. Il s'agit principalement d'une validation par les pairs et sont basés sur la preuve méthodologique. Tous les savoirs ne sont pas de même teneur, de même nature, mais tous reposent sur l'idée d'un consensus à défaut d'une vérification. Attention, les savoirs sont toujours provisoires, comme le monte l'histoire des sciences.

- La mémoire défaillante ? : La tradition orale des sociétés primitives était fondée sur la mémoire de chaque individu. Les travaux menés depuis de nombreuses années montrent que la mémoire est défaillante dans de nombreux cas. Approximative, inexacte, fausse même, la " mémoire des faits " reste quelque chose de fragile. L'humain a très tôt " externalisé " la mémoire en peignant sur la pierre et même sur le verre, gravant et taillant dans la pierre, en inventant l'écriture sur le papier d'abord et désormais sur les écrans. Cette externalisation est une forme d'objectivation d'un instant. Les archéologues sont confrontés à ces objets de mémoire dont ils connaissent la qualité, mais aussi la fragilité. Face à de grandes quantités de données, l'humain n'est pas capable de les mémoriser et il va utiliser la technique pour l'aider à traiter ces données. Ce phénomène est désormais ordinaire, mais peu connu de chacun de nous. De la trace aux savoirs, il y a un chemin complexe et parfois hasardeux dont il est souhaitable que chacun prenne conscience. L'éducateur est donc invité à développer des stratégies et des dispositifs pour permettre aux jeunes de rentrer dans ces questionnements.
Former les jeunes
Il a été fait un large écho de la médiatisation, voir de la spectacularisation de la question des big datas dans notre société. Chacun a pu prendre conscience de l'ampleur du phénomène dont il faut rappeler que la question centrale qu'il pose n'est pas nouvelle : collecter des données sur l'humain pour mieux le surveiller, le contrôler, le diriger et désormais de plus en plus le faire " acheter ". Entre l'indifférence du " on n'y peut rien " et le catastrophisme du " je n'avais imaginé ça, on me l'a caché ", il y a une exigence éthique et professionnelle (les 2 V) de vigilance et de vérification qui doit mettre en interrogation les fameux (?) 4V des big datas (volume, variété, vitesse, vélocité). Pour cela il est nécessaire de tenter de comprendre ces évolutions qui sont surtout technologiques.

Dans une visée éducative il y a un ensemble d'impératifs de formation des jeunes qu'il semble important de tenter de mettre en œuvre dans les domaines suivant :
1 - L'accès aux informations, aux données
La recherche d'information ne suffit pas, il faut remonter à la source (au sens large du terme). C'est à dire identifier les données à l'origines de l'information et le chemin de ces données. Ce ne sont parfois même pas des données, mais de simples traces auxquelles il va parfois être donné du sens, les transformer en données (ou en obtenues pour reprendre le propos de Bruno Latour)

2 - Le recueil des données
Les travaux sur les datas de toutes sortes mettent évidence la nécessité de questionner la qualité des données et ainsi d'éviter des biais liés à la collecte des données. Ainsi en est-il d'une note donnée à un travail différente d'un enseignant à l'autre. De même en est-il lorsque l'on enquête auprès de gens qui témoignent : l'erreur de témoignage est aussi connue des enquêteurs de police que des historiens. Le biais déclaratif par exemple (lors des sondages) est la mise en évidence du fait que l'on ne répond pas forcément la réalité de ce que l'on croit, mais parfois ce que l'on pense que l'autre attend comme réponse. Les données sont des objets très fragiles...

3 - Le traitement des données
C'est la partie la plus obscure et magique. Souvent rappelée par le terme d'algorithme, le traitement des données c'est une série d'étapes qui sépare la donnée brute de sa mise en forme. L'exemple le plus connu est celui du redressement des sondages. Mais nombre de traitements sont inconnus et invisibles pour l'utilisateur. Or ces traitements parfois automatisés vont du nettoyage des données à leur mise en image. Chaque étape fait l'objet d'un travail réel qui doit être fait avec maîtrise. Mais il est souvent difficile, voire impossible de faire émerger ces processus

4 - La visualisation des données
La caractéristique de la mise en scène des données est la mise en spectacle au travers de différents moyens de visualisation. Apprendre à faire le lien entre une représentation des données et les données d'origine est une nécessité. En effet la traduction graphique peut créer un effet de présentation qui modifie le sens que l'on peut trouver aux données traitées.

5 - L'interprétation des données
Lorsque l'on est en fin de travail sur des données, on donne une lecture de ces données. Corrélation n'est pas causalité a-t-on l'habitude de dire en recherche. Mais cela n'est pas le seul questionnement que l'on peut faire aux rapports d'interprétation des données. Généraliser sur quelques cas, faire des statistiques prédictives en mettant de côté certains facteurs explicatifs etc.... sont des erreurs courantes. Celui ou celle qui interprète les données, en exprime le sens doit s'interroger sur sa rigueur d'analyse

6 - L'intention
Lorsque l'on travaille sur les données, et que l'on tente d'en extraire le sens, il faut s'interroger sur l'intention de celui qui construit ce discours, mais aussi sur l'intention de celui qui accueille, lit, regarde ces données. L'un des biais connus de la psychologie sociale et bien repéré par de nombreux spécialistes du traitement des données est que nous sommes d'abord à la recherche de ce qui nous ressemble, ce qui nous rassure. Nous allons donc aller plutôt vers ce que l'on connaît et éviter, par exemple, les opinions contraires à nos idées. Cette intention en réception se trouve doublée de l'intention en émission : celui qui met en spectacle des données et leur interprétation tente de " manipuler " de manière consciente ou inconsciente. Les technologies informatiques n'ont eu de cesse de s'effacer face à l'utilisateur pour ne lui donner que le résultat (exemple de la programmation informatique par rapport à l'écran du smartphone). Aussi l'intention en émission est-elle toujours à interroger dans une démarche d'éducation

Le retour de l'intelligence artificielle
Quand l'intelligence artificielle revient à la surface des débats médiatiques en 2010 après les avoir quittés dans les années 1990, on a semble-t-il oublié les leçons de la première époque. Non, il n'y a d'intelligence artificielle ! Il n'y a que des tentatives plus ou moins abouties de concurrencer les performances exceptionnelles du cerveau humain. L'émergence des notions de " machine learning ", " deep learning " etc.... montrent bien que le chemin pris par l'informatique dans le domaine n'est pas, quoiqu'ils s'en réclament, de l'intelligence artificielle. D'ailleurs les spécialistes scientifiques du domaine expliquent bien cela (cf. Gérard Berry, Yann leCun). Ce qui émerge désormais c'est que l'on a réussi à augmenter les puissances de calcul et de traitement des données, on a aussi amélioré la manière d'étudier les problèmes (algorithmique, mathématique...). C'est cette combinatoire qui amène parfois à des déclarations qui méritent d'être interrogées dès lors qu'elles sont mises volontairement sur la place publique :

Ainsi, à l'adresse : http://lesclesdedemain.lemonde.fr/dossiers/titre-edu_f-178.html on peut lire le passage suivant (dans la troisième partie de la page web)

En 2012, un site américain listait déjà les 10 manières dont l'intelligence artificielle pourrait réinventer l'éducation (http://www.onlineuniversities.com/blog/2012/10/10-ways-artificial-intelligence-can-reinvent-education/) :

1. Automatiser les activités de base dans l'éducation comme les évaluations
2. S'adapter aux besoins des élèves
3. Aider les enseignants à améliorer leurs cours
4. Créer des tuteurs virtuels pour les élèves
5. Faire un retour utile aux enseignants et aux élèves
6. Changer notre rapport à l'information et notre façon d'interagir avec elle
7. Modifier le rôle des enseignants8. Rendre l'apprentissage par essai et erreur moins intimidant
9. Changer la façon dont les écoles trouvent, forment et aident les étudiants
10. Transformer les lieux d'apprentissage et la manière d'apprendre

L'ensemble des articles de cette page proposé par IBM visent à faire le lien entre les évolutions du traitement des données, les sciences cognitives et l'éducation et en montrer que des changements, des évolutions peuvent être attendus... Le point de vue est, logiquement celui d'une entreprise qui se positionne sur ce chantier et qui a pour habitude (cf. leurs autres publicités) d'articuler questions humaines et questions techniques, informatiques. Les analyses prospectives qui sous-tendent les propositions doivent nous alerter. On peut y retrouver la chaîne de traitement qui va de la trace à l'information puis au savoir. Mais cette fois-ci le savoir est incarné par des actions ou des cadres d'actions que l'on nous invite à envisager pour les années à venir.

Les développements informatiques et algorithmiques (cf. Dominique Cardon) ont été importants au cours des dernières années. Souvent invisibles pour l'usager ils se caractérisent par une sorte de couche souterraine qui associe captation de données et exploitation de ces données en vue de les rendre utiles. Comme d'habitude, lorsqu'une technique se développe, la recherche de son utilité est associée souvent pour en prouver le bienfondé (l'histoire des technologies en témoigne). Cependant il faut garder du recul par rapport à ces hypothèses d'usage et encore plus aux hypothèses d'utilité et d'utilisation. Or ce sont souvent ces hypothèses qui sont médiatisées et qui font du bruit auprès du public. C'est pourquoi il convient d'être prudent et critique, aussi bien sur le catastrophisme que sur l'enthousiasme que peuvent susciter de tels travaux.
En conclusion
Il semble nécessaire, dans l'espace éducatif, d'agir dans le cadre d'une philosophie de l'école fondée sur " l'apprendre à faire société ". Cela signifie que face à l'apparition de la question des données (qu'il faut situer en amont des informations), un champ de travail, d'analyse et de réflexion s'ouvre pour chacun de nous enseignant documentaliste mais plus largement éducateur. Le devoir d'humanisation est un devoir éducatif qui vise à faire en sorte que les fruits de la technologie ne soient pas prescripteurs, conducteurs de nos vies, comme elles peuvent être tentées de le faire sous l'impulsion des pouvoirs marchands et politiques. Il est souhaitable que pour chacun des jeunes et des adultes qui nous entourent nous encouragions les facultés de curiosité et de sérendipité et la " capacité d'étonnement ".

A suivre et à débattre
BD

PS : cet article a été écrit suite à la journée académique des enseignants documentalistes de l'académie de Nouvelle Aquitaine, Poitou Charentes qui a eu lieu le 30 mai 2017 à Poitiers

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Traces, données, big data, vous avez dit éduquer ?

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Jacques Ellul, philosophe, nous a mis en garde sur l'aveuglement technologique dans l'ensemble de ses écrits. Les questions autour des traces, des données, des big datas, des algorithmes, de l'intelligence artificielle ou encore des capacités d'apprentissage des machine (deep learning - Yan LeCun, machine learning etc..) sont de plus en plus fréquentes.

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Président
(Elu de Toulouse Métropole)

Vice-Président
(Elu de Bordeaux Métropole)

Vice-Président (Elu de Nantes Métropole)

(GIP Territoire Numérique Bourgogne Franche Comté)

Vice-Présidente (Elue du Conseil Régional PACA)

Vice-Président
(Elu de la Ville de Digne-les-Bains)

Administrateur
(Elu du Conseil Départemental de Loire-Atlantique)

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Président (Elu de Toulouse Métropole) Vice-Président (Elu de Bordeaux Métropole) Vice-Président (Elu de Nantes Métropole) (GIP Territoire Numérique Bourgogne Franche Comté) Vice-Présidente (Elue du Conseil Régional PACA) Vice-Président (Elu de la Ville de Digne-les-Bains) Administrateur (Elu du Conseil Départemental de Loire-Atlantique)

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This is "The Catalogue" by Chris Oakley on Vimeo, the home for high quality videos and the people who love them.

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Les données numériques transforment nos vies, nos projets. Soyons-en acteurs !

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infolabs.io | Le portail de la communauté des infolabs

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Parce qu'elles sont une grande opportunité professionnelle comme personnelle, économique, scientifique, sociale et citoyenne. Parce qu'elles peuvent rendre votre association, votre organisation, votre entreprise plus réactive, mieux informée, plus proche de ses publics. Parce que ceux qui savent les trouver, les produire et les exploiter prendront l'avantage sur ceux qui ne le savent pas...

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série documentaire personnalisée
consacrée à la vie privée et à l'économie du Web.

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Do Not Track, a personalized web series about privacy and the web economy. Directed by Brett Gaylor, coproduced by Upian, Arte, ONF & BR.

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The conversation : Big data, big money : qui profite de l’explosion des données ? 

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The conversation : Big data, big money : qui profite de l’explosion des données ? 

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Est-ce réel ? Bernard Goldbach/Flickr, CC BY

Nous en sommes certains : la data va révolutionner le monde, mais qui va vraiment en profiter ? En 2011, la société de conseil Gartner indiquait : " Les informations sont le pétrole du XXI e siècle, et l'analytique en est le moteur à combustion ". Filant cette métaphore, chacun se pose légitimement la question de qui seront demain les de la donnée... Plus encore, quelles seront les méthodes des géants d'aujourd'hui et de demain : seront-elles, comme les géants du pétrole en leur temps, à la limite de la légalité ? Aura-t-on des marées noires de data ? Il y aura-t-il collusion avec nos politiques ?

Le pétrole du XXIe siècle

Notre société, notre économie, nos modes de vie vont être profondément modifiés par la data qui porte aujourd'hui une bonne partie de la croissance des pays occidentaux. En ce sens, il s'agit bien du pétrole du XXI e siècle. Mais là où un propriétaire s'enrichissait grâce à un puits de pétrole sur ses terres, qu'en est-il de nos données ? Quelle est leur valeur ? Va-t-elle nous revenir ? Chaque jour, chaque instant même, chacun d'entre nous génère de nombreuses données personnelles ou professionnelles, données appartenant à lui-même, à son entreprise ou encore publiées sur Internet ou récoltées par des entreprises tierces.

Digital Democracy/Flickr, CC BY-NC-SA

Les outils pour protéger la vie privée, la propriété, le droit à les connaître, modifier, supprimer sont multiples : propriété intellectuelle, CNIL, droit français, droits internationaux... Mais qu'en est-il de la valeur de ces données ? Les informations issues de votre montre connectée, de votre smartphone mais aussi vos photographies, vidéos, vos factures numériques, les rendez-vous de votre agenda parlent de vous à votre place. Elles définissent, bien plus que vous ne le pensez, ce que vous êtes, recherchez, appréciez...

Vos relations et commentaires sur Facebook permettent d'inférer de nombreux traits de votre personnalité... Y compris votre orientation sexuelle. Plus vous êtes présents sur la toile, plus le profil dont disposent les entreprises sera précis et ciblera vos attentes. Votre profil n'est pas seulement ce que vous entrez dans vos informations personnelles : il est le fruit d'algorithmes complexes élaborés par des experts du machine learning et du big data. Ainsi, certains articles affirment que votre banque peut prédire votre divorce avant même que vous n'ayez entamé des démarches ! Il est évident aujourd'hui que nos données sont aujourd'hui la valeur principale des entreprises de l'Internet.

La valorisation à tout prix et la tentation de tricher

animatedheaven/Pixabay

C'est pourquoi de nombreuses sociétés vous proposent des services gratuits de mail, de partage de données. La donnée n'a en effet de valeur que si elle est massive. Disposer de services permettant une collecte mondiale des usages des internautes est vital pour les GAFAM - Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft - passés maîtres dans la valorisation et la monétisation de nos données personnelles.

Dans cette course effrénée, les algorithmes qui personnalisent et améliorent nos services préférés peuvent être parfois considérés comme discutables d'un point de vue déontologique, voire contraire à la loi. Dans le contexte de Machine Learning appliqué à des données personnelles, les entreprises sont en effet systématiquement confrontées à de sérieuses questions éthiques et de législation. De nombreux exemples démontrant la complexité de contrôler et de faire respecter le droit. Citons par exemple l' enquête lancée en mai 2017 contre Uber et son algorithme Greyball lui permettant de détecter les policiers et d'ainsi échapper aux contrôles. On pourrait aussi citer les expérimentations menées en grand secret par Facebook et les collisions Facebook-Tinder malvenues. La justice et la police se retrouvent confrontées aux algorithmes et sont encore aujourd'hui démunies face à ces dossiers complexes défiant les règles traditionnelles de nos sociétés.

De futures marées noires de données

Si les data sont le nouveau pétrole, que se passe-t-il lorsque les données s'échappent ? Que ce soit l'œuvre de pirates qui volontairement dérobent des données ou qu'il s'agisse de fuites accidentelles, nul n'est à l'abri. L'actualité regorge de révélations d'incidents de grande ampleur. On peut citer le vol de 412 millions de comptes du site de rencontre AldultFriendFinder en 2016 ou alors une erreur qui a permis la dispersion d'informations confidentielles sur les membres du G20. On pourrait encore évoquer d'autres exemples pour illustrer ces fuites massives mais un danger bien plus grand guette les utilisateurs.

Ainsi, nombre de sites font commerce de vos données de connexion mais, au-delà de la vente, les informations sont agrégées à partir de différentes sources afin de les rendre plus pertinentes pour les pirates. Les règles élémentaires de sécurité dictent aux utilisateurs de ne pas utiliser le même identifiant de connexion et mot de passe sur différents sites. Mais honnêtement ne vous est il pas arrivé de déroger à cette règle ?

Si tel est le cas, des pirates ont pu récupérer différentes informations à partir de plusieurs leaks (fuites) afin de reconstruire votre(vos) identité(s) numérique(s). Ces informations peuvent permettre de pénétrer dans d'autres systèmes d'information ou d'utiliser vos identifiants pour tromper vos relations personnelles ou professionnelles.

Byseyhanla/wikimedia, CC BY-SA

Au-delà des leaks connus, combien d'entreprises n'ont pas communiqué sur les fuites de données ou, plus grave encore, combien ne savent pas que leurs données sont compromises ? Les entreprises peuvent être victimes de tentatives de rançon. En mars 2017, un groupe de hackers a affirmé pouvoir compromettre des centaines de milliers de comptes iCloud si une rançon n'était pas versée. Bluff ou réalité ? Apple n'a communiqué ni sur ce sujet ni sur le versement ou non de la rançon. Et, bien sûr, il y a eu l'affaire WannaCry.

Les marées noires sont visibles sur nos plages, les fuites de données ne le sont pas et sont souvent cachées au grand public. À l'heure où vous lisez ces lignes, il n'est pas impossible que des pirates regardent vos photos de vacances sur Google Drive en écoutant votre playlist de Deezer (rassurez-nous, ce n'est pas le même mot de passe...) Tel un oiseau qui essaie de s'extirper du pétrole dans lequel il est englué, serez-vous capable de survivre à la fuite de toutes vos données ?

Un enjeu géopolitique fort

Ne soyons pas naïfs : maîtriser la donnée est un enjeu géopolitique primordial. On a souvent tendance, et les grands groupes y participent, à croire qu'Internet, le cloud et tous les outils autour de la data échappent à toute notion de nationalité. Or, à regarder de plus près, les États-Unis, et la Californie en particulier, sont hégémoniques sur nos données. En caricaturant à l'extrême, à la question " Qui profite de l'explosion de nos données ? ", une réponse pourrait être : la Silicon Valley.

Samykolon/Wikipedia, CC BY-SA

Pour se convaincre de l'aspect géopolitique des données, notons par exemple la décision de la justice américaine, confirmée en appel le 19 avril dernier, d'obliger Google à fournir les données stockées en dehors des États-Unis. La Chine l'a aussi bien compris en menant une politique de protectionnisme déterminée qui a permis aux BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi) de prospérer face aux GAFAM. Les BATX, fortement soutenus par l'État chinois, ont maintenant pour objectif de conquérir le marché international et l'Europe en particulier.

OPEP de la data

Cette dernière semble quant à elle coincée dans une vision désuète de l'informatique et de l'Internet. Certes, les bénéficiaires de l'explosion des données seront nombreux en Europe : les opérateurs téléphoniques et les ESN (entreprises de services du numérique) : ils profiteront de cette révolution. Et nous n'oublierons pas les nombreuses start-up qui émergent autour de l' Internet des objets et de l'analyse des data. Mais, ne nous y trompons pas, les seuls et véritables bénéficiaires de l'explosion des données seront ceux qui les posséderont au sein de leurs data-centers ! Les GAFAM et autres BATX créeront-ils, grâce à leurs infrastructures, l'OPEP de la data qui fixera le cours de vos données sur les marchés mondiaux ?

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Big data, big money : qui profite de l'explosion des données ?

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Nous en sommes certains : la data va révolutionner le monde, mais qui va vraiment en profiter ? En 2011, la société de conseil Gartner indiquait : " Les informations sont le pétrole du XXI e siècle, et l'analytique en est le moteur à combustion ".

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Toutes les informations de la Bibliothèque Nationale de France

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Portail gouvernemental des données ouvertes

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Portail gouvernemental des données ouvertes

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Datavisualisation : information is beautiful

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Datavisualisation : information is beautiful

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Distilling the world's data, information & knowledge into beautiful infographics & visualizations

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Je décide de poster plusieurs vidéos de musique, de foot et de contenus liés à l'islam, dont je change la date pour que le profil soit crédible : une vidéo de la victoire du PSG le 17 mai 2014 que je commente " Paris champion !

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Les petites cases | Fourre-tout personnel virtuel de Got

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Dans mon précédent billet sur la préparation des données, j'avais fait part de mon enthousiasme pour la solution DSS de Dataiku dans le cadre de la préparation des données. J'ai donc poursuivi ma pratique du logiciel dans un contexte que j'apprécie particulièrement : la mise au point d'un mashup de données.

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Retour sur la journée des documentalistes

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Retour sur la journée des documentalistes

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Big data : le boom des données numériques

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Big data : le boom des données numériques

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Big data : le boom des données numériques

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Avec l'émergence du numérique, le monde qui nous entoure est devenu de plus en plus connecté. De cette connexion omniprésente sont nées les données numériques. Les collecter massivement et les...

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Eduscol : Formation aux compétences informationnelles

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Eduscol : Formation aux compétences informationnelles

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éduscol, le site des professionnels de l'éducation

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La formation s'appuie sur un ensemble de modules indépendants regroupés en 5 thématiques correspondant aux différentes étapes du processus de recherche d'information et de rédaction d'un travail académique : Plan de recherche documentaire, Comment trouver l'information, Trier, Rédaction et communication et Plagiat. L'une des spécificités de cette formation réside à la fois dans sa grande liberté et flexibilité, mais aussi dans le choix du support pédagogique vidéo.

Un cours en 24 épisodes

La plateforme InfoTrack peut être utilisée soit en auto-formation soit comme support de formation dans le cadre d'un cours. Un test de niveau est proposé en préambule au parcours. Chaque module comprend une vidéo didactique au ton décalé de 3 à 4 minutes environ, une transcription textuelle de la leçon, un quiz d'auto-évaluation ainsi que des ressources complémentaires pour aller plus loin.

Pour les enseignants, il est possible selon les auteurs d'organiser un cours de méthodologie de recherche documentaire et d'utiliser InfoTrack comme support pédagogique selon trois modes d'intégration, en fonction des besoins : auto-formation (formation autonome en ligne avec séance d'introduction en présentiel), formation hybride (modules à visionner avant la formation ou entre 2 sessions pour préparer les étudiants), ou en face à face (module(s) utilisé(s) pendant la formation pour introduire ou résumer une thématique).

Le concept pédagogique et les contenus (vidéos, textes, documents, quizzes, etc.) publiés sur la plateforme InfoTrack sont placés sous licence CC BY-NC-SA 4.0.
Sources Réseaux et médias sociaux Veille Éducation Numérique - Publication du Centre de documentation de la DGESCO
Abonnement : https://listes.education.fr/sympa/subscribe/veille-education-numerique

Fil RSS : http://eduscol.education.fr/numerique/tout-le-numerique/veille-education-numerique/fil/rss.xml

Voir aussi les dossiers documentaires : http://eduscol.education.fr/numerique/dossier

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La formation s'appuie sur un ensemble de modules indépendants regroupés en 5 thématiques correspondant aux différentes étapes du processus de recherche d'information et de rédaction d'un travail académique : Plan de recherche documentaire, Comment trouver l'information, Trier, Rédaction et communication et Plagiat.

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The conversation : Vérifier les informations à l'heure de la post-vérité et du big data

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The conversation : Vérifier les informations à l'heure de la post-vérité et du big data

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Intervention artistique dans les couloirs du métro parisien en 2007. Gilles Jlein/Flickr, CC BY-SA

L'actualité récente regorge de fausses informations, de rumeurs, de " faits alternatifs " ou de désinformation pure et simple. Le défi est double : d'une part arriver à suivre le rythme de l'information diffusée par de plus en plus de canaux et d'intermédiaires, les médias ; d'autre part, réussir à vérifier l'information diffusée pour s'assurer de son exactitude ou objectivité. La nature même des médias, eux-mêmes confrontés aux défis ci-dessus, est d'assurer un droit du public à une information de qualité, complète, libre, indépendante et pluraliste.

Or, les formats papiers, télévisuels ou même Internet sont de plus en plus contraints. Peut on fournir en 1/8 e de page, ou en 30 secondes, une information complète ? Comment faire pour fournir une information indépendante lorsque tous les groupes de presse appartiennent à des fortunes privées ? Où trouver chaque jour des spécialistes, experts, de sujets pour apporter leur analyse en continu ?

Face aux " opérations d'information " russes, efficaces car venant en soutien à leurs opérations tactiques, ou aux déclarations du Président Trump, tonitruantes mais correspondant à ses déclarations de campagne, des médias ont commencé à réagir. Certains proposent des " ressources pour la collecte et la vérification d'informations à destination des journalistes " ou " un outil de vérification de l'information ... les Décodeurs, venons en aux faits ".

On pourrait critiquer ces initiatives en remettant en doute leur objectivité, les médias présentant souvent une orientation politique, présentée comme ligne éditoriale, contraire à la charte de déontologie de la profession en France :

" un journaliste tient l'esprit critique, la véracité, l'exactitude, l'intégrité, l'équité, l'impartialité, pour les piliers de l'action journalistique ; tient l'accusation sans preuve, l'intention de nuire, l'altération des documents, la déformation des faits, (...) la non vérification des faits, pour les plus graves dérives professionnelles (...) proscrit tout moyen déloyal et vénal pour obtenir une information (...) n'use pas de la liberté de la presse dans une intention intéressée (...) ne confond pas son rôle avec celui du policier ou du juge ".

Cette approche est saine d'autant que la diffusion d'information volontairement, ou non, fausses ou biaisées peut avoir des conséquences judiciaires, jugée comme diffamation, violation du secret défense ou du secret de l'instruction.

Un exemple de fausse information économique : Vinci

Il faut ici mettre cette problématique en perspective avec un cas récent ayant touché la société Vinci : le 22 novembre 2016, le cours en bourse de la société a brusquement chuté après la diffusion à quelques rédactions, et aux principales agences d'information, d'un faux communiqué annonçant le licenciement du directeur financier de la société suite à de mauvais résultats.

Malgré des " indices étonnants " certaines des agences, dont une très importante en matière financière (Bloomberg), ont diffusé ce communiqué, sans aucune vérification, entraînant une perte de capitalisation de 7 milliards d'euros sur 36 le jour même. Pire, un faux démenti est parvenu aux rédactions. Le vrai démenti de Vinci est arrivé immédiatement après.

En l'espace d'une heure pourtant le mal était fait : le temps de l'attaque rends difficile la vérification du fait, au vu des volumes d'informations ne serait ce que sur cette société, l'action se déroulant sur moins d'une heure. On pourrait alors dire que les médias diffusent de fausses informations en oubliant qu'une partie des communiqués sont générés et utilisés quasi automatiquement par des robots. Au demeurant la sensibilité du sujet, et le fait que des cas similaires ont déjà eu lieu, devrait pousser les rédactions à une attention particulière pour les informations dont la diffusion a clairement un impact financier et donc social.

Accélération, accumulation

Certains journalistes eux-mêmes ont conscience de ces problématiques, en particulier de la " dictature de l'instantané ", le fait de devoir produire en permanence du contenu menant à confondre avis, sentiment, opinion, réaction et informations ou faits, dans un " éditorialisme en continu ". En mettant à disposition des outils et méthodes, les médias ne font que décaler le problème du producteur vers le consommateur.

Or à son échelle, le consommateur/lecteur n'a pas le temps de mettre en application cette approche. Si tant est qu'il le veuille : car l'individu a naturellement des jugements, avis et biais cognitifs qui lui font choisir un média ou préférer une idée, posture et idéologie en particulier.

Malgré cette limite, contradictoire avec le fait de lire, de se bâtir sa propre conviction ou d'avoir l'esprit critique, du fait de l'accélération de la vie personnelle ou professionnelle et de la diffusion de plus en plus massive d'informations, seule la vérification des faits, la diversité des sources en plusieurs langues si besoin et l'utilisation de méthode permet de distinguer faits, information (faits exploités et mis en forme) et opinions.

Mais là apparaît un nouvel obstacle : pouvons-nous vérifier une information ?

Les limites du savoir ou le biais de la connaissance

La multiplicité des sites Internet de référence, pour s'en tenir au média le plus accessible et disponible, semble l'affirmer : nous pouvons explorer le monde par imagerie satellite, trouver des données macro-économiques sur tous les pays, reconstituer les parcours et réseaux des dirigeants, ou acheter en un clic tous les livres sur un sujet.

Mais il s'agit d'une illusion d'information : les moteurs de recherche ne couvrent pas la totalité du net ; de nombreux sites sont inaccessibles ou payants ; la masse d'information réellement disponible dépasse le temps de traitement disponible. Ce biais de connaissance est induit par les moyens technologiques mis à notre disposition.

Même les méthodes de visualisation des données les plus performantes, l'analyse des big data, ne peuvent traiter que les informations que nous leur fournissons. Au demeurant les utiliser, en connaissant cette limite, permet de représenter une réalité, celle que l'on a choisi d'étudier, et non pas la réalité dans son ensemble.

En matière de méthodologie on doit rappeler qu'il faut qualifier l'information mais également sa source de façon indépendante : des sites sérieux ont diffusé de fausses information (a posteriori celles sur les armes de destruction massives en Irak) et des séries télé ou des romans, par définition imaginaires, ont annoncé des scenarii qui se sont déroulés.

Les sites dits complotistes ont eux un objectif annoncé à savoir servir de caisses de résonnance aux opérations d'information d'un pays ou de l'autre. Les États-Unis, l'Angleterre, l'Allemagne et la France ont théorisé l'utilisation des actions psychologiques en soutien à leurs opérations militaires, avec l'utilisation des réseaux sociaux pour diffuser des messages calibrés ou capter du renseignement. Et c'est là que nous atteignons l'ultime limite de la vérification de l'information : certaines sont confidentielles, certaines sont techniques et certaines sont créées pour une opération d'influence.

Un exemple dont nous ne pouvons pas encore connaître tous les tenants et aboutissants : l'annonce du piratage du réseau électrique Nord américain par des hackers russes fin décembre 2016. Après que le Washington Post l'ait annoncé comme tel, dans le contexte que nous connaissons, l'article a été amendé suite à la modération des autorités officielles elles-mêmes. Sans parler de l'action politique ou médiatique, il est difficile pour un lecteur, même averti de vérifier par lui-même la réalité de cette attaque, qui plus dans un domaine où la danse des miroirs est techniquement faisable.

En conclusion, il faut garder à l'esprit que " le paysage narratif devient un champ de bataille permanent " où seule " l'éducation aux médias et à l'information, et la formation de futur.e.s citoyen.ne.s critiques " permet non pas d'avoir une réponse définitive, tant les intérêts privés et politiques s'entrechoquent, mais de pondérer l'information transmise, par la connaissance des limites de chaque élément de la chaîne de transmission.

On peut aussi citer l'utilisation de méthodes d'analyse, certes issues du renseignement, pour avancer en fonction des informations trouvées et qualifiées : la méthode des hypothèses comparées par exemple permet de réfléchir à toutes les possibilités tout en restant dépendante de ses " inputs ". Car l'information est un cycle, pas une série de points...

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Vérifier les informations à l'heure de la post-vérité et du big data

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L'actualité récente regorge de fausses informations, de rumeurs, de " faits alternatifs " ou de désinformation pure et simple. Le défi est double : d'une part arriver à suivre le rythme de l'information diffusée par de plus en plus de canaux et d'intermédiaires, les médias ; d'autre part, réussir à vérifier l'information diffusée pour s'assurer de son exactitude ou objectivité.

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Eduscol : Ressources sur la citoyenneté numérique

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Eduscol : Ressources sur la citoyenneté numérique

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éduscol | Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse - Direction générale de l'enseignement scolaire

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Centre d'Études sur la Citoyenneté, l'Informatisation et les Libertés

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Centre d'Études sur la Citoyenneté, l'Informatisation et les Libertés

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(re)prenez en main votre identité numérique

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La digitalisation a bouleversé la manière dont les entreprises gèrent leurs données, et dans ce contexte, la dématérialisation est devenue une nécessité, conduisant à l'adoption massive de la Gestion Électronique des Données (GED). En tant que professionnel de la...

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La digitalisation a bouleversé la manière dont les entreprises gèrent leurs données, et dans ce contexte, la dématérialisation est devenue une nécessité, conduisant à l'adoption massive de la Gestion Électronique des Données (GED). En tant que professionnel de la...

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Vademecum sur l'ouverture et le partage des données publiques

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Vademecum sur l'ouverture et le partage des données publiques

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L'open data a son vade-mecum | Modernisation

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Le " Vade-mecum sur l'ouverture et le partage des données publiques ", à destination des administrations pour la mise à disposition de leurs données sur le portail data.gouv.fr, est publié et accessible en ligne.

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Terra Data, nos vies à l'ère du numérique

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Terra Data, nos vies à l'ère du numérique

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Cité de la science et de l'industrie

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Présentation de Christophe POUPET - JA- 30 mai 2017

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Create cinematic presentations, share them with a link, and collaborate with others in real time.

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Présentation de Jean-Charles Bouniol

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Data, information et société Aaron Koblin artiste américain, pionnier dans l'utilisation artistique de la data visualisation, créateur de la Data Arts Team au sein de Google. Ses oeuvres sont exposées au Moma ou au centre Georges Pompidou http://www.aaronkoblin.com/work/flightpatterns/ Flight Patterns "Nous créons chaque jour 2,5 trillions d'octets de données.

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Si les algorithmes suscitent une attention médiatique de plus en plus grande, ils sont pourtant encore mal connus des Français. Selon un récent sondage effectué par l'institut IFOP pour la CNIL, 83 % des individus interrogés ont déjà entendu parler des algorithmes mais ils ne sont que 31 % à savoir précisément de quoi il s'agit. Leurs représentations sont globalement négatives : ils sont 53 % à penser qu'ils sont davantage une source d'erreur que de fiabilité et 64 % qu'ils représentent plutôt des menaces que des opportunités.

Plusieurs essais portant sur ce sujet ont récemment été publiés, dont celui des informaticiens Serge Abiteboul et Gilles Dowek, intitulé Le Temps des Algorithmes (Le Pommier, 2017), qui brosse de façon très didactique et équilibrée les enjeux du changement de paradigme que nous vivons. Ils reviennent aussi sur le concept d'algorithme qui n'est pas circonscrit à l'informatique puisqu'il s'agit d'un procédé qui permet de " résoudre un problème sans avoir besoin d'inventer une solution à chaque fois ". Par exemple, un théorème de mathématiques ou une recette de cuisine sont des algorithmes. En informatique, c'est une procédure automatisée conçue par des ingénieurs. Les algorithmes suivent une procédure définie par des humains, ils n'ont pas libre-arbitre ou de capacité d'interprétation.

Sur le moteur de recherche Google, il est assez facile de déceler certains biais. Il suffit de regarder les images qui sont associées au terme " beauté " pour se rendre compte que ce concept est quasi-uniquement incarné par des jeunes femmes blanches et minces... On a pu observer le même biais lors du Beauty.AI 2016, un concours de beauté en ligne dont les prix ne sont pas décernés par un vote du public ou de spécialistes mais par des algorithmes. Les résultats ont déconcerté tant les participants que les organisateurs car ce sont des individus blancs qui ont quasi-systématiquement été récompensés, alors que les hommes et femmes qui s'y étaient inscrits provenaient du monde entier.

Ces exemples illustrent parfaitement un risque lié au développement des algorithmes. Souvent promus comme plus neutres et objectifs que les humains, ils peuvent être discriminatoires s'ils répercutent les biais de leurs développeurs et/ou des bases de données.

Pour les journalistes, les algorithmes constituent un nouveau terrain d'enquête qui est encore peu exploré en dehors des États-Unis. Les médias ont la double mission de sensibiliser l'opinion publique aux problématiques associées à leur expansion et de dévoiler des traitements injustes qui peuvent nous affecter tant individuellement que collectivement.

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Si les algorithmes suscitent une attention médiatique de plus en plus grande, ils sont pourtant encore mal connus des Français. Selon un récent sondage effectué par l'institut IFOP pour la CNIL, 83 % des individus interrogés ont déjà entendu parler des algorithmes mais ils ne sont que 31 % à savoir précisément de quoi il s'agit.

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Tracer mon ombre numérique : c'est le nom d'un site et d'un outil en ligne gratuit et non intrusif pour découvrir les traces que vos laissez sur Internet et connaître divers moyens de les réduire.

Ce projet a été développé par Tactical Technology, organisation à but non lucratif créé en 2003 et basée à Berlin qui propose des outils pratiques notamment en matière de respect des données personnelles et de la , de confidentialité de l'information... Ceci avec la volonté d'un nécessaire recul critique par rapport au numérique au sens large.

Comment gérer concrètement son empreinte numérique

Le site Tracer mon ombre numérique propose de découvrir les " ombres numériques " utilisées au quotidien ( traces laissées en ligne) et fournit les moyens de changer et/ou réduire les informations et données confidentielles déposées en ligne.

Vous, vos amis, votre famille et vos collègues apprenez ainsi à préserver votre sécurité et vie privée dans le monde numérique.

Outil pratique et conseils

Concrètement, il suffit de cocher les appareils que vous utilisez pour vous connecter à Internet (ordinateur, appareils mobiles) et les usages (accès à Internet, services en ligne) et ensuite de " cliquer pour investiguer ".

Les traces laissées en ligne sont alors comptabilisées, analysées avec des explicitations formelles (adresse MAC ; historique de navigation ; spécification de l'ordinateur ; empreinte du navigateur...) et des conseils (achat de biens ; ce qu'il faut savoir sur le matériel informatique ; comment cacher l'empreinte de votre navigateur...).

Données personnelles et vie privée : des ressources et outils pour agir

Dans sa version en anglais, le site Me And My Shadow ( Mon ombre et moi) délivre :

Licence : Contrat spécifique : merci de prendre contact
Géographie : Europe

Tags: allemagne, association, conseil, donnee personnelle, education au numerique, moteur de recherche, outil en ligne, vie privée

Posté par Jean-Luc Raymond le jeudi 29 octobre 2015
Crédit média : Tactical Technology
Catégories : Autoformation, guides, Blog NetPublic, Création multimédia, Culture, éducation, Droit, netiquette, sécurité, Formation Internet, Formation numérique, Ressources NetPublic, Sécurité sur Internet, Tutoriels, supports de cours

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Tracer mon ombre numérique : Outils en ligne pour gérer ses données personnelles et privées

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Tracer mon ombre numérique : c'est le nom d'un site et d'un outil en ligne gratuit et non intrusif pour découvrir les traces que vos laissez sur Internet et connaître divers moyens de les réduire.

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Les 10 principes de base pour protéger sa vie privée en ligne illustrés par Martin Vidberg.

Tout savoir sur les traces que vous laissez en ligne, suivez nos éclairages pour protéger votre vie privée !

Limiter le nombre d'informations personnelles que vous mettez en ligne en configurant vos terminaux et comptes sociaux !

Retrouvez quelques conseils pratiques pour réagir rapidement et efficacement en cas de problème avec votre identité numérique !

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Les 10 principes de base pour protéger sa vie privée en ligne illustrés par Martin Vidberg. Tout savoir sur les traces que vous laissez en ligne, suivez nos éclairages pour protéger votre vie privée ! Limiter le nombre d'informations personnelles que vous mettez en ligne en configurant vos terminaux et comptes sociaux !

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Parcours Éducation aux Médias et à l'Information

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Parcours Éducation aux Médias et à l'Information

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Alexandra Maurer, Denis Weiss

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	Contrôle tes données (Quadrature du net)

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	Contrôle tes données (Quadrature du net)

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Le collectif Le collectif regroupe près de 60 structures Voir membres du collectif Les missions

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Voyant grâce à... Internet !

La fédération belge du secteur financier (febdelfin) a réalisé une campagne de sensibilisation afin d'alerter les internautes sur les risques liés aux informations personnelles laissées sur la toile.

Cette campagne n'est pas en lien direct avec l'enseignement, mais elle peut permettre aux enseignants d'engager avec les élèves une réflexion sur l'utilisation des réseaux sociaux.
Voir la vidéo sur le site febelfin
Voir cette nouvelle vidéo La vidéo sous-titrée en français
Une autre campagne de juillet 2013 reprends le support de la vidéo sensation sur le même sujet.

Identité numérique, des traces laissées
Statistiques mondiales en temps réel des usages du web
Quatre raisons de vous soucier de votre empreinte numérique par InterSocietyVidéo
Point de vue de Frédéric Cavazza
Le concept

L'identité numérique regroupe l'ensemble des informations (traces) déposées sur le web par un utilisateur.
Certaines traces sont sécurisées et ne peuvent être rendues publiques. C'est le cas pour les connexions à un portail (ENT, banques...). Mais, d'autres possibilités du web 2.0 sont en plein essor, l'e-commerce, les réseaux sociaux, les forums, les blogs, les messageries instantanées... Elles entraînent de nouvelles pratiques sociales où l'identité numérique des utilisateurs peut être rendue publique ou détounée même contre leur volonté.
Si une vigilance toute particulière est nécessaire lorsqu'un jeune utilisateur s'ouvre aux possibilités du web 2.0, celui-ci doit surtout apprendre à gérer les nouvelles pratiques et sa future identité numérique.

Quelques éléments constitutifs

De nombreuse informations sur une personnalité peuvent se retrouver en ligne :

l'expression → ce que je dis

la publication → ce que je partage

la profession → ce que je fais

l'avis → ce que j'apprécie

les coordonnées → comment et où me trouver

la réputation → ce qui se dit sur moi

les hobbies → ce qui me passionne

les avatars → ce qui me représente

la consommation → ce que j'achète sur la toile

la connaissance → ce que je sais

les certificats → qui atteste de mon identité

l'audience → qui je connais

Tous ces fragments d'identité sont souvent dispersés en de multiples endroits sur la toile : blogs, réseaux sociaux, travail, e-commerce. Ce qui ne facilite pas vraiment une gestion rationnelle et prudente de notre identité.

Certains sites comme Webmii ou directement Google permettent de relever les traces vous concernant.

Droits et devoirs

La loi informatique et libertés reconnaît aux citoyens des droits spécifiques pour préserver leur vie privée et leurs libertés dans un monde numérique. En contre partie, elle impose des obligations aux utilisateurs de données personnelles. Ne prenez pas le risque d'une sanction : adoptez les bonnes pratiques Informatique et libertés !
CNIL : vos droits
CNIL : vos devoirs

Une utilisation raisonnée d'Internet

Depuis l'arrivée du Web 2.0 et de ses nouvelles possibilités, il est nécessaire de sensibiliser les enfants et les jeunes adolescents pour les aider à gérer sans risque leur identité en ligne.

Netpublic : limiter nos traces
Education aux médias : Ma vie en numérique
Education aux médias : Maîtriser son identité numérique
Netecoute : protéger ses données
NetPublic : Protéger ses données FaceBook

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La fédération belge du secteur financier (febdelfin) a réalisé une campagne de sensibilisation afin d'alerter les internautes sur les risques liés aux informations personnelles laissées sur la toile. Cette campagne n'est pas en lien direct avec l'enseignement, mais elle peut permettre aux enseignants d'engager avec les élèves une réflexion sur l'utilisation des réseaux sociaux.