Aussi convaincantes que soient devenues ces avanc\u00e9es,\u00a0<\/i>les dangers de la Data Science sans consid\u00e9rations \u00e9thiques sont tout aussi \u00e9vidents<\/i><\/b>\u00a0– qu\u2019il s\u2019agisse de la protection de donn\u00e9es personnellement identifiables, de la partialit\u00e9 implicite dans la prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e, de l\u2019illusion du libre choix dans le rapport \u00e0 la segmentation d\u00e9mographique, des impacts sociaux de l\u2019automatisation ou du divorce \u00e9vident entre confiance et r\u00e9alit\u00e9 dans la communication virtuelle.\u00a0<\/i><\/p>\n Justifier la n\u00e9cessit\u00e9 de mettre l’accent sur l’\u00e9thique de la Data Science va au-del\u00e0 d\u2019une simple observation de ces opportunit\u00e9s et de ces d\u00e9fis, car la pratique de la <\/i>Data Science remet en question notre perception de ce que signifie d\u2019\u00eatre humain<\/i><\/b>.<\/i><\/p>\n Cette contribution a \u00e9t\u00e9 inspir\u00e9e par la remarquable contribution de Julie Compagny\u00a0dans un article\u00a0qu\u2019elle a \u00e9crit pour Digital Me Up.\u00a0Digital Me up est le blog de nos \u00e9tudiants du Master Sp\u00e9cialis\u00e9 international en Strat\u00e9gie Num\u00e9rique<\/a> (Digital Business Strategy) de Grenoble Ecole de Management, o\u00f9 j\u2019enseigne. Julie en est l’une des \u00e9tudiantes de l’ann\u00e9e acad\u00e9mique 2018-2019.\u00a0Ce sujet sera au menu de la conf\u00e9rence du mois prochain sur \u00abTechnologie et innovation\u00bb, que je pr\u00e9senterai dans les locaux de l’incubateur de Vinci, qui porte bien son nom, Leonard.<\/p>\n Margo Boenig-Liptsin souligne que notre recours croissant \u00e0 la technologie de l’information a fondamentalement transform\u00e9 les concepts traditionnels de \u00ab\u00a0confidentialit\u00e9\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0\u00e9quit\u00e9\u00a0\u00bb et de \u00ab\u00a0repr\u00e9sentation\u00a0\u00bb, sans oublier celui de \u00ab\u00a0Libre choix\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0v\u00e9rit\u00e9\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0confiance\u00a0\u00bb\u00a0. Ces mutations soulignent l’empreinte et les responsabilit\u00e9s croissantes de la Data Science \u2014\u00a0et pas seulement en termes de 0 et de 1 \u2014 car la Data Science \u00e9branle les fondements perceptuels de la valeur, de la communaut\u00e9 et de l’\u00e9quit\u00e9.<\/p>\n Si les universit\u00e9s ont rapidement mis en place des programmes de Data Science ax\u00e9s sur les statistiques, le calcul et le g\u00e9nie logiciel, peu de programmes r\u00e9pondent aux pr\u00e9occupations soci\u00e9tales plus vastes de la Data Science. Moins nombreux encore sont ceux qui analysent la fa\u00e7on dont les pratiques responsables en mati\u00e8re de donn\u00e9es peuvent \u00eatre conditionn\u00e9es et m\u00eame encourag\u00e9es. D\u00e9crivons en grandes lignes ce d\u00e9fi qui se pr\u00e9sent \u00e0 nous.<\/p>\n Peut-\u00eatre aucun des domaines de l\u2019\u00e9thique li\u00e9s \u00e0 Data Science n\u2019a retenu plus d\u2019attention que la protection des donn\u00e9es personnelles<\/b>.\u00a0La transformation num\u00e9rique de nos interactions avec les communaut\u00e9s sociales et \u00e9conomiques r\u00e9v\u00e8le qui nous sommes, ce que nous pensons et ce que nous faisons.<\/p>\n L\u2019\u00a0introduction r\u00e9cente de la l\u00e9gislation en Europe (RGPD), en Inde (loi sur la protection des donn\u00e9es personnelles de 2018 – \u00ab\u00a0Personal Data Protection Act\u00a0\u00bb), et en Californie (\u00ab\u00a0California Consumer Privacy Act\u00a0\u00bb de 2018) reconnaissent sp\u00e9cifiquement les droits des citoyens num\u00e9riques et abordent implicitement les dangers de l’utilisation commerciale de donn\u00e9es personnelles et personnellement identifiables.<\/p>\n Ces cadres juridiques tentent de r\u00e9\u00e9quilibrer les relations in\u00e9gales en termes de pouvoir et d\u2019influence entre les organisations et les individus au travers de la codification de crit\u00e8res \u00e9thiques, notamment le droit \u00e0 l\u2019information, le droit de s\u2019opposer, le droit d\u2019acc\u00e8s, le droit de rectification et le droit \u00e0 l\u2019oubli.<\/p>\n L\u2019attention accord\u00e9e \u00e0 cette l\u00e9gislation va bien au-del\u00e0 des pr\u00e9occupations li\u00e9es \u00e0 la protection des donn\u00e9es.\u00a0Ces tentatives de d\u00e9finition de pratiques appropri\u00e9es et illicites en mati\u00e8re de donn\u00e9es r\u00e9pondent \u00e0 un certain nombre de questions \u00e9thiques.<\/p>\n \u00c0 mesure que les donn\u00e9es deviennent la nouvelle monnaie d\u2019\u00e9change de l’\u00e9conomie mondiale, les fronti\u00e8res entre public et priv\u00e9, entre individus et soci\u00e9t\u00e9, et entre riches et pauvres sont en train d’\u00eatre redessin\u00e9es.<\/p>\n Qui est propri\u00e9taire des donn\u00e9es personnelles et quels droits peuvent \u00eatre attribu\u00e9s avec un consentement explicite ou implicite\u00a0?\u00a0Dans quelle mesure les organisations publiques et priv\u00e9es devraient-elles \u00eatre capables de collecter et de contr\u00f4ler les vastes archives de nos interactions humaines\u00a0?<\/p>\n Dans quelle mesure ceux responsables du contr\u00f4le et du traitement des donn\u00e9es devraient-ils \u00eatre tenus pour responsables de la perte ou de la mauvaise utilisation de nos donn\u00e9es\u00a0?<\/p>\n La capacit\u00e9 \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en toute conscience entre diff\u00e9rentes possibilit\u00e9s a longtemps \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9e comme une condition qui s\u00e9pare l\u2019homme (ou du moins le vivant) des machines.<\/p>\n \u00c0 mesure que les innovations en science des donn\u00e9es progressent dans le commerce algorithmique, les voitures autonomes et la robotique, la distinction entre intelligence humaine et intelligence artificielle devient de plus en plus difficile \u00e0 distinguer.<\/p>\n Les applications actuelles de l’apprentissage automatique franchissent le seuil des syst\u00e8mes d’aide \u00e0 la d\u00e9cision et entrent dans le domaine de l’intelligence artificielle o\u00f9 des algorithmes sophistiqu\u00e9s sont con\u00e7us pour remplacer la prise de d\u00e9cision humaine.<\/p>\n Le franchissement de ce seuil introduit plusieurs consid\u00e9rations \u00e9thiques.\u00a0Les organisations \u00e9conomiques et \/ ou sociales peuvent-elles s’appuyer sur des m\u00e9thodologies de plus en plus complexes dans lesquelles beaucoup ne comprennent ni les hypoth\u00e8ses ni les limites des mod\u00e8les sous-jacents\u00a0?<\/p>\n Sommes-nous dispos\u00e9s \u00e0 accepter le fait que ces applications, qui de par leur nature m\u00eame, tirent les le\u00e7ons de notre exp\u00e9rience – nous rendent prisonniers de notre pass\u00e9 et limitent notre potentiel de croissance et de diversit\u00e9\u00a0?<\/p>\n Comprenons-nous que la logique inh\u00e9rente \u00e0 ces plateformes peut \u00eatre mise en jeu – ce qui cr\u00e9e des opportunit\u00e9s pour \u00abtricher\u00bb avec le syst\u00e8me\u00a0?<\/p>\n Enfin et surtout, qui est l\u00e9galement responsable du biais implicite inh\u00e9rent \u00e0 la prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e\u00a0?<\/p>\n John Battelle a sugg\u00e9r\u00e9 il y a plusieurs ann\u00e9es que nos empreintes num\u00e9riques vont\u00a0fournir des feuilles de route ind\u00e9l\u00e9biles \u00e0 travers la base de donn\u00e9es de nos intentions\u00a0.\u00a0<\/span><\/p>\n Le leitmotiv de la Data Science a \u00e9t\u00e9 d’aider les organisations \u00e0 comprendre les objectifs, les motivations et les actions des individus et des communaut\u00e9s.\u00a0Les travaux de Michal Kosinski et David Stillwell ont \u00e9t\u00e9 encore plus prometteurs en sugg\u00e9rant que la pertinence de l’analyse prescriptive\u00a0peut \u00eatre grandement\u00a0am\u00e9lior\u00e9e en se concentrant sur les mod\u00e8les de comportement<\/a>\u00a0(traits de personnalit\u00e9, croyances, valeurs, attitudes, int\u00e9r\u00eats ou modes de vie) plut\u00f4t que des grappes de donn\u00e9es d\u00e9mographiques.<\/p>\n Les applications du micro-ciblage ont depuis \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9es comme de puissants outils d\u2019influence dans les domaines du marketing, de la politique et de l\u2019\u00e9conomie.<\/p>\n M\u00eame si la capacit\u00e9 d’un individu \u00e0 exercer le \u00ablibre choix\u00bb a longtemps fait l’objet de d\u00e9bats, la pratique consistant \u00e0 ne fournir aux consommateurs que des informations avec lesquelles ils seront d’accord pousse le bouchon encore plus loin.<\/p>\n De plus, les techniques de micro-ciblage permettent aux chercheurs d\u2019extrapoler des informations sensibles et les pr\u00e9f\u00e9rences personnelles des individus m\u00eame lorsque ces donn\u00e9es ne sont pas captur\u00e9es de mani\u00e8re sp\u00e9cifique.<\/p>\n Enfin, lorsque le \u00abclient devient le produit\u00bb, il existe un risque r\u00e9el que la Data Science soit moins utilis\u00e9e pour am\u00e9liorer l’offre de produits ou de services d’une entreprise que pour transformer les consommateurs en objets de manipulation.<\/p>\n Les technologies de l\u2019information ont longtemps eu pour objectif de fournir une version unique de la v\u00e9rit\u00e9 afin de faciliter les \u00e9changes de produits, de services et d\u2019id\u00e9es.\u00a0\u00a0\u00a0Pour un certain nombre de raisons li\u00e9es \u00e0 l’\u00e9volution de l’\u00e9conomie mondiale et des march\u00e9s nationaux, un foss\u00e9 de perception s’est creus\u00e9 entre cette v\u00e9rit\u00e9 du terrain et la confiance des consommateurs dans les interm\u00e9diaires (comme l’\u00c9tat, les banques et les entreprises) qui captent, collectent et mon\u00e9tisent ces donn\u00e9es.\u00a0Les m\u00e9canismes sociaux du World Wide Web d\u00e9forment encore plus la relation en mettant sur un pied d’\u00e9galit\u00e9 la r\u00e9alit\u00e9 et la fiction, favorisant les extr\u00eames au point de leur donner l\u2019apparence banale de la normalit\u00e9.<\/p>\n En principe, les technologies de registre distribu\u00e9, et les technologies de Blockchain en particulier, sont une lueur d\u2019espoir en vue de la mise \u00e0 nu d\u2019une plus grande transparence et d\u2019une meilleure tra\u00e7abilit\u00e9 dans les sources d\u2019informations.<\/p>\n Pourtant, cette vision d’un Internet am\u00e9lior\u00e9 est partiellement assombrie par les d\u00e9fis soci\u00e9taux potentiels de technologies largement non test\u00e9es.\u00a0La technologie en soi peut-elle \u00eatre la norme en mati\u00e8re de v\u00e9rit\u00e9 et de confiance\u00a0?\u00a0Dans quelle mesure les personnes et les organisations accepteront-elles la primaut\u00e9 de la transparence\u00a0?\u00a0Sur quelle base les valeurs sociales \u2014 comme\u00a0le droit \u00e0 l\u2019oubli\u00a0\u2014 peuvent-elles \u00eatre concili\u00e9es avec les exigences techniques des registres\u00a0 <\/span>publics\u00a0?\u00a0Lib\u00e9r\u00e9e des conventions et de la logique du capitalisme financier, la nature humaine peut-elle accepter une base radicalement diff\u00e9rente pour la r\u00e9partition de la richesse\u00a0?<\/p>\n Bien que l\u2019impact des technologies de l\u2019information sur l\u2019organisation des entreprises priv\u00e9es et publiques a \u00e9t\u00e9 largement d\u00e9battu au cours des quatre derni\u00e8res d\u00e9cennies, l\u2019impact de la Data Science sur la gestion des entreprises a fait l\u2019objet de beaucoup moins d\u2019attentions.\u00a0Dans la presse sp\u00e9cialis\u00e9e, la technologie est souvent consid\u00e9r\u00e9e comme \u00e9thiquement neutre, constituant un miroir num\u00e9rique des paradigmes de gestion dominants \u00e0 tout moment.<\/p>\n Dans le monde universitaire, les relations sont soumises \u00e0 un examen plus approfondi. Des auteurs tels que Latour, Callon et Law ont montr\u00e9 comment diff\u00e9rentes technologies influent sur la mani\u00e8re dont les gestionnaires, les employ\u00e9s et les clients per\u00e7oivent la r\u00e9alit\u00e9 des \u00e9changes sociaux et \u00e9conomiques, des march\u00e9s et des secteurs \u00e9conomiques.<\/p>\n En se concentrant sur la Data Science, ces pr\u00e9occupations relatives au contexte mettent en lumi\u00e8re leurs propres consid\u00e9rations \u00e9thiques.\u00a0Si les donn\u00e9es ne sont jamais objectives, dans quelle mesure la direction doit-elle comprendre le contexte dans lequel les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es, analys\u00e9es et transmises\u00a0?<\/p>\n De m\u00eame, les algorithmes \u00e9tant de plus en plus r\u00e9pandus et complexes, dans quelle mesure les gestionnaires doivent-ils appr\u00e9hender leurs propres hypoth\u00e8ses et leurs limites\u00a0?\u00a0Comme les applications assument des r\u00f4les de plus en plus importants dans les processus m\u00e9tier cl\u00e9s, dans quelle mesure faut-il d\u00e9finir la gestion en fonction de la coordination des agents humains et virtuels\u00a0?\u00a0\u00a0Vu sous un autre angle, \u00e0 mesure que l’intelligence artificielle \u00e9volue, quelles fonctions de gestion devraient \u00eatre d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es aux robots et lesquelles devraient \u00eatre r\u00e9serv\u00e9es aux humains\u00a0?<\/p>\n La session d\u2019automne du BAI explorera les opportunit\u00e9s et les d\u00e9fis des citoyens num\u00e9riques,\u00a0\u00e0 la prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e, au micro-ciblage, aux registres distribu\u00e9s et \u00e0 l\u2019intelligence artificielle \u00e0 l’aide de t\u00e9moignages et de cas d’entreprise issus des secteurs public et priv\u00e9.\u00a0La session est ouverte aux\u00a0\u00e9tudiants en gestion et \u00e9l\u00e8ves ing\u00e9nieurs, ainsi qu\u2019aux professionnels en activit\u00e9.\u00a0Pour plus de d\u00e9tails et pour s\u2019inscrire, veuillez consulter\u00a0Baifall.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Science et \u00e9thique sont-elles compatibles ? La force combin\u00e9e des donn\u00e9es et des technologies de l\u2019information fait progresser l\u2019innovation dans presque tous les domaines\u00a0de l\u2019entreprise humaine.\u00a0De la m\u00eame mani\u00e8re,\u00a0la Data Science [NDT: je garderai ici le terme anglais de Data Science que je ne peux traduire par l\u2019expression litt\u00e9rale \u00ab\u00a0Science des Donn\u00e9es\u00a0\u00bb, m\u00eame si …<\/p>\n","protected":false},"author":71,"featured_media":51714,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1613],"tags":[],"class_list":["post-30449","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-marketing-digital-marketing"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/visionarymarketing.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/L\u00e9onard-04-219-1-of-1-e1584346521146.jpg\")
<\/a><\/p>\nLa Data Science influence les pratiques commerciales d’aujourd’hui<\/b><\/h3>\n
Citoyens au royaume de la Data Science<\/b><\/h3>\n
Prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e<\/b><\/h3>\n
Micro-ciblage et Data Science Ethique<\/b><\/h3>\n
Registres distribu\u00e9s<\/b><\/a> \u00e9thique et Data Science<\/b><\/h3>\n
Intelligence humaine et machine<\/b><\/h3>\n
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