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CRITICA MASONICA

CRITICA MASONICA

Etude Critique et Académique du fait maçonnique, reflets de la revue. Envisage la Franc-Maçonnerie comme un univers culturel dont l’étude nécessite d’employer les outils des sciences humaines, de procéder à une nette séparation du réel et du légendaire et de procéder à la prise en compte de ce légendaire comme un fait social et historique.


"Big Data" ou le spectre de "Big Brother"

Publié par Rédac' sur 6 Décembre 2016, 20:20pm

Catégories : #articles

Georges Bormand

La notion de Big Data et les problèmes liés à l'usage de ces données massives collectées de manière systématique par certaines entreprises, fait ressortir le spectre du Big Brother (du roman 1984 de George Orwell, 1949) et de la surveillance totale. Elle est apparue en arrière plan d'un colloque mathématique organisé, entre autres partenaires, par l'Institut Henri Poincaré (IHP) et son directeur Cédric Villani, qui s'est tenu à l'université Pierre et Marie Curie, dans un amphithéâtre de l’Université de Jussieu, les 20 et 21 octobre 2016.

Le colloque s'appelait « Mathématiques, oxygène du numérique » et son objet était donc de bien montrer comment une bonne formation en mathématiques sous-tendait les progrès de l'informatique, de la connectique et, bien sûr, l'analyse des données massives, le fameux Big Data.

A chaque fois que le sujet de la collecte massive et de l'analyse de ces données était évoqué, les intervenants se sentaient obligés de faire appel, pour l'écarter sans même discuter la question, au spectre de Big Brother sus-évoqué. Mais, à force d'entendre des présentateurs d'applications basées sur cette collecte de données massives, les questions non posées et, de ce fait, non résolues, ne faisaient que s'amasser dans les non-dits du colloque.

Quand un directeur expliquait comment, par l'analyse de tous les échanges publics sur Facebook, Twitter et sur les autres réseaux, il avait pu annoncer à ses clients les résultats de certains votes, en particulier du référendum sur le « Brexit », avec plusieurs jours d'avance (alors même que son échantillon d'études est biaisé puisque nombre de gens ne se connectent pas aux réseaux sociaux et qu'il faut donc interpréter et modifier les résultats, en fonction des erreurs observées sur les sondages antérieurs), nous aurions pu l'attaquer sur les problèmes liés au caractère chaotique de ses sujets, caractère qui mettrait en fait en échec l'apprentissage par l'erreur pratiqué en intelligence artificielle parce que les votes successifs ne suivent pas une courbe régulière et une évolution continue suivant les lois simples de la causalité, mais présentent un caractère chaotique, fractal. Mais la question que nous avons posée était plus simple, et la réponse aura aggravé notre malaise : nous avons demandé si les études auxquelles il était fait référence n'étaient pas, d'une certaine façon, des prophéties auto-réalisatrices, ces sondages influençant les résultats ultérieurs. Il  nous fut répondu, alors, que ces résultats étaient réservés à quelques clients et par conséquent non publics. De là à se poser des questions sur les possibilités de manipulation cachée...

Davantage que les différents débats, ce sont les différentes démonstrations de systèmes visant à améliorer la surveillance (biométrie) ou la connaissance de ce qui devrait rester privé qui ont, de manière répétée, rappelé ce risque, à chaque fois écarté en une phrase par les conférenciers.

Nous revoyons sur Internet une publicité pour un de ces systèmes d'étude de données massives, Watson d'IBM qui, lui aussi, pose la question de qui l'utilise et de quelle manière, en plus de celle de la validité de l'apprentissage par l'erreur déjà évoquée.

Nous n'avons pu participer à la suite de la deuxième journée du colloque qui, a priori, à part un débat éthique dont  nous n'avons eu connaissance que du début, ne comportait plus que des questions vraiment technologiques. Mais l'impression que  nous en conservonse est, avant tout, l'absence complète de conscience de la gravité du problème et la bonne conscience, sans le moindre trouble, des intervenants venus nous expliquer à quel point ils considéraient la totalité des actions et déclarations sur Internet comme des données publiques et leur capitalisation par quelques uns comme normale.

Il y eut d'autres questions intéressantes traitées dans le colloque, moins problématiques. Mais celle qui ne fut pas traitée, des risques induits par le big date, reste à nos yeux  la plus urgente à soulever et à discuter.

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