Les scores secrets de surveillance : comment les entreprises exploitent les données ?

Les scores secrets de surveillance : comment les entreprises exploitent les données ?

15/03/2023 Non Par Jean-Philippe Paumard

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, la collecte et l’analyse des données sont devenues monnaie courante. Cependant, un aspect moins connu mais tout aussi inquiétant est l’émergence de scores secrets de surveillance. Ces scores sont générés par des entreprises d’analyse de données opérant dans l’ombre et peuvent avoir un impact significatif sur la vie des individus sans qu’ils en soient conscients. Dans cet article, nous explorons le fonctionnement de ces scores, leurs implications et comment ils perpétuent les inégalités.

Comment fonctionnent les scores secrets de surveillance ?

Les scores secrets de surveillance sont produits par des entreprises d’analyse de données qui collectent et traitent des milliers d’informations sur chaque individu. Ces données sont ensuite utilisées pour calculer un chiffre attribué à chaque personne. Les individus n’ont généralement pas connaissance de l’existence de ces scores, ni des critères utilisés pour les calculer.

Parmi les données utilisées pour générer ces scores, on retrouve des éléments tels que l’âge, le genre, le code postal, le niveau de revenu, le nombre de chambres dans leur maison et bien d’autres. Ces données sont ensuite utilisées pour déterminer si une personne est considérée comme “valable” pour une entreprise et, en conséquence, pour déterminer la manière dont elle sera traitée.

Les scores secrets de surveillance : comment les entreprises exploitent les données ?

Les conséquences des scores secrets de surveillance

Les scores secrets de surveillance peuvent avoir des conséquences réelles et tangibles pour les individus. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour décider si une personne obtient un emploi, un logement ou d’autres services. Les entreprises qui utilisent ces scores opèrent souvent dans l’ombre et sont vagues quant à leurs activités, ce qui rend difficile l’identification des scores générés et de leurs implications.

Un exemple concret est celui de Sift, une entreprise d’analyse de données qui génère un score de fiabilité générale pour ses clients, dont Starbucks, Airbnb et Wayfair. L’un des individus affectés a découvert que son dossier contenait 5647 pages d’informations sur lui, remontant jusqu’en 2014, y compris des détails sur ses commandes de nourriture. Il est difficile de comprendre comment ces données sont liées à la “fiabilité générale” d’une personne.

Les scores secrets de surveillance et les inégalités

L’une des principales préoccupations liées aux scores secrets de surveillance est leur potentiel à perpétuer les inégalités. Les personnes les plus aisées ou vivant dans des quartiers plus riches sont plus susceptibles d’avoir des scores plus élevés, ce qui peut les avantager dans diverses situations. À l’inverse, les personnes moins aisées ou vivant dans des quartiers moins favorisés peuvent être pénalisées et subir des discriminations en raison de leur score.

Facteurs influençant le score Exemple d’impact
Nombre de chambres dans la maison Les personnes vivant dans de petites maisons pourraient être considérées comme moins solvables et avoir des scores inférieurs.
Historique des commandes Les personnes ayant des habitudes de consommation inhabituelles pourraient être considérées comme moins fiables.
Activités sur les réseaux sociaux Les publications sur les réseaux sociaux pourraient être utilisées pour évaluer la fiabilité d’une personne dans divers contextes, tels que l’emploi ou la location de logements.
Fréquentation de sites internet La visite de certains sites web pourrait être utilisée pour évaluer les préférences ou les habitudes de consommation d’une personne.

Ce tableau met en évidence les différents facteurs qui peuvent influencer les scores secrets de surveillance et les exemples d’impact qu’ils peuvent avoir sur les individus. Il est important de noter que l’impact varie en fonction des contextes et des situations, et que les exemples donnés ne sont pas exhaustifs.

Les enjeux éthiques et légaux des scores secrets de surveillance

Au-delà des inégalités qu’ils peuvent engendrer, les scores secrets de surveillance posent également des questions éthiques et légales. Le manque de transparence autour de la collecte et de l’utilisation des données soulève des inquiétudes quant au respect de la vie privée et à la protection des données personnelles. En outre, l’utilisation de ces scores peut mener à des discriminations indirectes basées sur des facteurs tels que l’âge, le genre ou le lieu de résidence, en violation des principes d’égalité et de non-discrimination.

Les régulations pour encadrer les scores secrets de surveillance

Face aux enjeux soulevés par les scores secrets de surveillance, il est nécessaire de mettre en place des régulations et des contrôles pour encadrer ces pratiques. Certaines mesures pourraient inclure :

  • La transparence : Les entreprises d’analyse de données devraient être tenues de divulguer les critères et les sources de données utilisées pour générer les scores, ainsi que les implications de ces scores pour les individus concernés.

  • Le consentement : Les individus devraient être informés de la collecte et de l’utilisation de leurs données, et donner leur consentement explicite avant que leurs informations ne soient utilisées pour générer des scores.

  • La possibilité de contester et de rectifier : Les individus devraient avoir le droit de contester un score qui leur est attribué et de demander la rectification de leurs données si elles sont inexactes ou obsolètes.

  • L’interdiction de la discrimination : Les entreprises et les organisations qui utilisent ces scores devraient être tenues de respecter les principes d’égalité et de non-discrimination, en veillant à ce que les scores ne soient pas utilisés pour discriminer les individus sur la base de critères interdits.

Conclusion

Les scores secrets de surveillance sont un phénomène inquiétant qui peut avoir des conséquences néfastes pour les individus et perpétuer les inégalités. Il est essentiel que les entreprises d’analyse de données opèrent de manière transparente et responsable, et que les régulateurs mettent en place des mesures pour protéger la vie privée et les droits des individus. En fin de compte, il est important de trouver un équilibre entre l’exploitation des données pour améliorer les services et la protection des droits fondamentaux des personnes concernées.