livres, ebooks et produits culturels - l’éthique en contexte info … · 2018. 12. 10. · et...

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Déontologie, régulation, algorithme, espace public

Sous la direction de Laurence Balicco, Evelyne Broudoux,

Ghislaine Chartron, Viviane Clavier et Isabelle Pailliart

L’éthique en contexte info-communicationnel numérique

Actes du colloque « Document numérique et société », Échirolles-Grenoble, 2018

Depuis 2006, la conférence « Document numérique et société » se donne pour mission d’apporter des éclairages sur les transformations des dispositifs d’information à l’ère numérique, en privilégiant la dimension sociale.

La 6e édition s’est tenue à l’Institut de la Communication et des Médias (Échirolles) en septembre 2018 et a été co-organisée par le Dicen-IDF (Cnam) et le Gresec (Université Grenoble Alpes), laboratoires en Sciences de l’information et de la communication.

L’éthique était au cœur des questionnements, qu’il s’agisse d’évoquer les pratiques de recherche, l’édition de documents ou les logiques d’acteurs. Les actes de ce colloque se répartissent entre algorithmes et éthique, régulations et auto-régulations, production d’informations sur les plateformes et accès aux documents.

LAURENCE BALICCO est professeure au Gresec. Ses recherches portent sur la représentation des connaissances, la recherche d’information spécialisée et le document numérique (conception, traitements et usages).

EVELYNE BROUDOUX est maître de conférences au Dicen-IDF. Ses travaux de recherche portent sur l’évolution des pratiques auctoriales, éditoriales et des mesures d’autorité à l’heure du web et des données massives. Elle est co-fondatrice de la conférence « Document numérique et société ».

GHISLAINE CHARTRON est professeure au Dicen-IDF. Elle est titulaire de la chaire d’ingénierie documentaire. Ses travaux concernent les transformations des modes de production et de diffusion de l’information ainsi que l’évolution des modèles économiques des industries des contenus. Elle est co-fondatrice du laboratoire Dicen-IDF et de la conférence « Document numérique et société ».

VIVIANE CLAVIER est maître de conférences HDR au Gresec. Ses recherches s’inscrivent dans le champ de l’information spécialisée et professionnelle et portent plus particulièrement sur l’organisation des connaissances dans les dispositifs info-communicationnels.

ISABELLE PAILLIART est professeure et directrice du Gresec. Ses thématiques de recherche sont la communication des collectivités territoriales, l’espace public, la communication des institutions publiques, la publicisation et la médiatisation des questions sociétales (sciences et santé en particulier).

Créée en 1963, l’ADBS (Association des Professionnels de l’information) fédère une grande variété de professionnels de l’information numérique (veilleurs, knowledge managers, gestionnaires de contenus numériques, documentalistes, records managers, etc.). Elle compte près de 3000 membres en France. En 2013, l’ADBS s’associe aux éditions De Boeck pour créer la collection « Information & Stratégie » qui allie les savoir-faire des deux partenaires.


Pour les professionnels de l’information ; pour les chercheurs, enseignants et étudiants eninformation, communication, documentation et humanités numériques.

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www.deboecksuperieur.com

ISBN 978-2-8073-1577-8ISSN 2295-3825

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regroupe des ouvrages pratiques et de réflexion destinés à l’entreprise et à ses professionnels, aux enseignants et aux étudiants concernés par la gestion de l’information et toutes les problématiques stratégiques qui y sont liées.

La collection s’adresse tant aux responsables marketing, communication, business analysts, RH, docu-mentalistes, ingénieurs, chercheurs, bibliothécaires ou journalistes qu’aux étudiants et enseignants de ces filières. Elle fournit des outils et analyses de qualité, au contenu complet bien que concis, avec des exemples concrets et des illustrations. Des encadrés thématiques et une structure bien découpée per-mettent, au choix, une lecture fragmentée ou continue des ouvrages, toujours opérationnelle.

« Information & Stratégie » porte le label de l’ADBS, l’Association des professionnels de l’information et de la documentation, la plus importante association professionnelle de France dans le domaine des métiers de l’information. Créée en 1963, l’ADBS compte près de 3000 membres actifs.

La collection est dirigée par Stéphane Cottin, chargé de mission pour le développement des systèmes d’information et la valorisation des ressources documentaires auprès du cabinet du Secrétaire général du Gouvernement, et Ghislaine Chartron, professeur au Conservatoire national des arts et métiers de Paris (CNAM) et directrice d’un institut de formation des professionnels de l’information (INTD). Tous deux lui apportent leur expertise dans les domaines de l’information et de la documentation.

DÉJÀ PARUS :

Laurence Balicco, Evelyne Broudoux, Ghislaine Chartron, Viviane Clavier et Isabelle Pailliart (dir.) L’éthique en contexte info-communicationnel numérique. Déontologie, régulation, algorithme, espace public

Actes du colloque « Document numérique et société », Échirolles, 2018

Joumana Boustany, Evelyne Broudoux, Ghislaine Chartron (dir.) La médiation numérique : renouvellement et diversification des pratiques. Actes du colloque « Document numérique et société », Zagreb, 2013

Evelyne Broudoux, Ghislaine Chartron (dir.) Big data – Open data. Quelles valeurs ? Quels enjeux ? Actes du colloque « Document numérique et société », Rabat, 2015

Franck Bulinge Maîtriser l’information stratégique. Méthodes et techniques d’analyse

Lisette Calderan, Pascale Laurent, Hélène Lowinger et Jacques Millet (coord.) BIG DATA. Nouvelles partitions de l’information. Actes du séminaire IST Inria, octobre 2014

Lisette Calderan, Pascale Laurent, Hélène Lowinger et Jacques Millet (coord.) Publier, éditer, éditorialiser. Nouveaux enjeux de la production numérique

Gonzague Chastenet de Géry Le knowledge management. Un levier de transformation à intégrer

Pascal Junghans Les dirigeants face à l’information. Traitement, appropriation, décision

Véronique Mesguich, Armelle Thomas Net Recherche 2013. Surveiller le web et trouver l’information utile

Véronique Mesguich Rechercher l’information stratégique sur le web. Sourcing, veille et analyse à l’heure de la révolution numérique

Sébastien Rouquette (dir.) Site internet : audit et stratégie

Jean-Michel Salaün, Benoît Habert (dir.) Architecture de l’information. Méthodes, outils, enjeux

Frédéric Simonet WordPress, Joomla, Drupal. Comprendre avant de s'engager : guide pratique des trois CMS les plus utilisés

André Tricot, Gilles Sahut, Julie Lemarié Le document : communication et mémoire


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L’éthique en contexte info-communicationnel numériqueDéontologie, régulation, algorithme, espace public

Actes du colloque « Document numérique et société », Échirolles, 2018

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Couverture et maquette intérieure : cerise.beMise en page : PCA

© De Boeck Supérieur s.a., 2018 1re édition Rue du Bosquet, 7 – B-1348 Louvain-la-Neuve Tous droits réservés pour tous pays. Il est interdit, sauf accord préalable et écrit de l’éditeur, de reproduire (notamment par photocopie) partielle-

ment ou totalement le présent ouvrage, de le stocker dans une banque de données ou de le communiquer au public, sous quelque forme et de quelque manière que ce soit.

Dépôt légal : Bibliothèque nationale, Paris : décembre 2018 ISSN 2295-3825

Bibliothèque royale de Belgique, Bruxelles : 2018/13647/120 ISBN 978-2-8073-1577-8

Pour toute information sur notre fonds et les nouveautés dans votre domaine de spécialisation, consultez notre site web : www.deboecksuperieur.com

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SOMMAIRESOMMAIREINTRODUCTION 7

CONFÉRENCE INTRODUCTIVE

Conduire des recherches en régime numérique : vers un cadre conceptuel de réflexion éthique

Brigitte SIMONNOT 11

PARTIE 1

Algorithmes et éthique 23

Big data & éthique : la qualité des données en débatBéa ARRUABARRENA 25

Éthique de l’intention et gouvernement des donnéesFranck CORMERAIS 39

PARTIE 2

Régulations et auto-régulations 51

Régimes de vérité et de sincérité des livrables des prestataires de services en intelligence économique

Patrick CANSELL, Lucile DESMOULINS 53

L’éthique des données de la recherche en sciences humaines et sociales

Bernard JACQUEMIN, Joachim SCHÖPFEL, Stéphane CHAUDIRON, Eric KERGOSIEN, 71

Les enjeux éthiques d’usage des données numériques massives pour les communicants : entre les stratégies d’acteurs et les règles institutionnelles

Alexander KONDRATOV 87

L’éthique des pratiques de recherche liées au numérique en sic : le rôle de la société française pour les sciences de l’information et de la communication

Jean-Claude DOMENGET, Carsten WILHELM 101

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PARTIE 3

Production et accès aux documents 113

Needle, la navigation web contributive comme modalité d’accès éthique aux documents numériques

Julien FALGAS 115

Enjeux socio-éthiques des pratiques d’autorégulation éditoriales sur Facebook

Zineb MAJDOULI, Tiphaine ZETLAOUI 127

« L’éthique du numérique » au sein de l’éducation à l’information : regards et pratiques d’enseignants en début de carrière

Anne CORDIER, Camille CAPELLE, Anne LEHMANS 141

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PARTIE 1

ALGORITHMES ET ÉTHIQUE

SommaireBig data & éthique : la qualité des données en débat 25

Éthique de l’intention et gouvernement des données 39

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BIG DATA & ÉTHIQUE : LA QUALITÉ DES DONNÉES EN DÉBATBéa ARRUABARRENA, DICEN-IDF (EA7339), [email protected]

RésuméFace au développement du Big data, la qualité des données a connu en quelques années, un regain d’intérêt pour devenir un thème central dans le débat sur le traitement des données massives tant du point de vue de la recherche scientifique que de celui des organisations. L’analyse quantitative de données, tributaire des caractéristiques du big data : son Volume, sa Vélocité, sa Variété et sa Valeur, soulèvent de nombreuses questions quant au traitement éthique des données.Cet article a pour objectif d’analyser au travers des débats actuels scien-tifiques les questions qui se rapportent à la qualité des données et à l’éthique des données tant au niveau des individus, des organisations que de la société. Dans un premier temps, cette démarche conduit à définir la qualité des données, ainsi que les objectifs qu’elle poursuit. Dans un second temps, il est examiné les différents enjeux qu’elle soulève, qu’ils soient éthiques, juridiques, technologiques ou organisationnels. À travers ces analyses, il est ensuite proposé une réflexion sur la qualité des données comme approche éthique inclusive dans les parcours de formation de data sciences.

Mots-clés : Big data, qualité des données, éthique, RGPD

INTRODUCTION

Avec le développement des technologies du Big data, chaque jour, des milliers de données sont captées, traitées et analysées par des algorithmes, eux-mêmes alimentés par des flux de données mas-sives. Netflix, Amazon, Facebook, Google, Uber, AirBnb, et autres capteurs. Tous collectent des données sur nos interactions sociales sur le web, nos flux financiers, nos transactions commerciales, notre géolocalisation ou encore sur notre santé, les croisant pour créer de nouveaux services de plus en plus personnalisés. Si le Big data est souvent présenté comme une opportunité, car il permet d’apporter des améliorations dans le domaine de la santé comme la pharma-cologie ou encore le diagnostic médical, il n’en reste pas moins que

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l’analyse de données massives est susceptible de générer de « méga-erreurs » (Liu et al., 2016), ayant des conséquences directes sur la signification des données et donc sur les décisions qui en découlent.

Aussi, face aux questions posées par l’analyse quantitative de données, la qualité des données a connu en quelques années, un regain d’intérêt pour devenir un thème central dans le débat sur le traitement des données massives aussi bien pour la recherche scientifique que pour les organisations (Liu et al., 2016). La qualité de données est également confrontée à de nombreux défis posés par le Big data : son Volume, sa Vélocité, sa Variété et sa Valeur (Katal et al., 2013) qui résident principalement dans la collecte de données issues de sources multiples, dans leur analyse rapide, et dans leurs capacités de traitement et d’analyse plus élevées. Dans ce contexte, la qualité des données devient un enjeu majeur de l’éthique des données, en particulier quant à l’utilisation des données person-nelles et à l’introduction de procédures algorithmiques automatisées dans les prises de décision (Bonenfant, 2015 ; Balagué, 2016).

Cet article a pour objectif d’analyser au travers des débats actuels académiques et scientifiques les questions qui se rapportent à la qualité des données et à l’éthique des données tant au niveau des individus, des organisations que de la société. Dans un premier temps, cette démarche nous conduira à définir la qualité des données, ainsi que les objectifs qu’elle poursuit. Dans un second temps, nous examinerons les différents enjeux qu’elle soulève, qu’ils soient éthiques, juridiques, technologiques ou organisationnels. À travers ces analyses, nous proposons dans une troisième et dernière partie, une réflexion sur la qualité des données comme approche éthique inclusive dans les parcours de formation de data sciences.

1. QUALITÉ DES DONNÉES, DÉFINITION ET OBJECTIFS

1.1 Les dimensions de la qualité des données

Les recherches s’intéressant à la qualité des données ont débuté dans les années 1990. Aujourd’hui, il s’agit d’une discipline à part entière. Le groupe de gestion de la qualité des données de l’Uni-versité du MIT dirigé par le professeur Richard Y. Wang a défini la qualité des données selon un certain nombre de dimensions qui correspondent à des critères que l’on peut définir comme un ensemble d’attributs de qualité des données (Wang et Strong, 1996). Plusieurs typologies de dimensions de la qualité des données, qui la définissent et qui permettent de l’évaluer, ont vu le jour avec des définitions variant selon le domaine étudié. En revanche, si chaque discipline s’accorde sur le fait que la qualité d’une donnée peut se mesurer via un certain nombre de dimensions, il n’existe pas de véritable consensus sur la définition de la qualité des données (Laure-Equille, 2004). On peut néanmoins retrouver ces dimensions réparties en deux grandes catégories d’attributs :

– les attributs objectifs : ils se réfèrent aux attributs objectifs et natifs des données. Ils sont mesurés selon quatre dimensions

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(Berti-Equille, 2004) : la complétude, la fraîcheur, l’exactitude, la cohérence (Wang et Strong, 1996). D’autres dimensions leur sont aussi parfois associées : la précision, l’opportunité, la transpa-rence, la documentation, etc. ;

– les attributs subjectifs (et contextuels) : on retrouve également dans la littérature scientifique des attributs contextuels, se référant aux attributs qui dépendent de l’environnement dans lequel les données sont produites ou utilisées. Les dimensions contextuelles incluent la pertinence, la valeur ajoutée, la quantité (Wang et Strong, 1996), la crédibilité, l’accessibilité, la réputation des données et l’autorité (Zhu & Gauch, 2000). Si la mesure de ces dimensions contextuelles était jusqu’alors difficile à réaliser, dans le contexte du Big data, avec la multiplication des sources de données, il est possible d’affiner ces dimensions contextuelles en s’appuyant sur des informations qualitatives telles que des questionnaires utilisateurs (Batini et al., 2009).

Si l’approche de la qualité des données par ses dimensions est d’abord technique (Berti-Equille, 2004), ces dimensions peuvent aussi être définies comme des critères cherchant à respecter une « conformité aux exigences » (Crosby, 1988). En effet, les différentes dimensions et les attributs se référant à la qualité des données renvoient à un ensemble d’exigences visant à rendre exploitables les données. Aussi, la qualité des données permet de formuler des exigences à tous les niveaux afin de garantir une éthique par défaut aussi bien pour la recherche scientifique que pour l’usage des données.

1.2 Objectifs de la qualité des données

Le principal objectif de la qualité des données peut être défini comme une « aptitude à l’emploi » (Wang et Strong, 1996). Autrement dit, il s’agit de les rendre exploitables en procédant à leur qualification puisque, dans la collecte massive de données, de nombreuses données n’ont pas de signification isolée, seule leur qualification peut leur fournir du sens et donc de la valeur. En 2016, le CIGREF a publié un rapport sur l’économie des données personnelles expliquant que, pour créer de la valeur à partir des données, encore faut-il qu’elles soient valorisées. En cela, la qualité des données est un prérequis d’ana-lyse pertinente de données, elle conditionne totalement le processus d’exploitation et de signification des données (Teboul et al., 2015).

L’objectif de la qualité des données va être de lutter contre les données de mauvaise qualité dues à une collecte de données incom-plètes, incorrectes, contenant des doublons, des valeurs manquantes, rendant peu fiables les analyses. Ces problèmes peuvent affecter le processus de traitement des données à tout moment, de la collecte à la visualisation en passant par l’analyse. En effet, les applications dédiées à l’analyse de données requièrent des étapes incontournables de préparation, de nettoyage, et de normalisation des données (Berti-Equille, 2004). Si aujourd’hui il existe des outils entièrement dédiés à la qualité des données permettant d’automatiser un certain nombre de processus, un écart demeure entre la quantité des données col-lectées et les systèmes de gestion de la qualité encore très lourds à mettre en œuvre pour les organisations. Pourtant, selon une étude

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publiée par IBM, la donnée de mauvaise qualité coûterait, rien que pour les États-Unis, 3,1 trillions de dollars chaque année. Or, dans une économie de plus en plus centrée sur la donnée, la gestion et la maîtrise de la qualité des données deviennent un enjeu considérable qui nécessite d’élaborer une véritable stratégie.

2. ENJEUX DE LA QUALITÉ DES DONNÉES EN CONTEXTE BIG DATA

2.1 Enjeux éthiques

2.1.1. Profilage, prédiction, biais et discrimination

Dans son ouvrage Black Box Society, Franck Pasquale Professeur de droit à l’Université du Maryland montre comment « de nombreux algo-rithmes sont rendus opaques, et comment ils influencent nos choix, statuent sur notre solvabilité, jugent de notre employabilité, prédisent nos actions » (Pasquale, 2015). Ces dernières années plusieurs cas de discriminations résultant d’un profilage systématique par des algo-rithmes basés sur des mégadonnées ont été dénoncés dans l’emploi, la santé, le logement et l’éducation. De surcroît, avec le Big data, il est possible de croiser des données internes des entreprises avec les données externes issues des réseaux sociaux par exemple pour faire du profilage ou de l’analyse des comportements clients. Aux États-Unis, les pratiques de scoring à partir des réseaux sociaux ont déjà été dénoncées par certains chercheurs (Morozov, 2013). On retrouve ces pratiques dans le domaine de la finance qui calcule le risque client selon le type de relations que les clients peuvent avoir dans leur réseau social. Un internaute peut par exemple se voir refuser sa demande de crédit, parce qu’il est « ami » avec une personne au chômage (Pasquale, 2015).

Aux États-Unis, certaines prisons utilisent un logiciel « Compas » destiné aux juges, aux services de police et aux agents de libération conditionnelle, pour décider du risque de récidive des criminels. L’idée est qu’un algorithme est susceptible d’être plus objectif et cohérent que le jugement plus subjectif de personnes responsables. Un autre cas similaire de discrimination raciale, identifié par un algorithme sur Airbnb.com, a été mis en évidence par deux professeurs de Harvard, Benjamin Edelman et Michael Luca : les personnes noires sont obli-gées de louer leur maison 12 % moins cher que les autres annonceurs, sous-entendant que les clients étant moins susceptibles de répondre à leurs annonces. Dans la même veine, le cas de l’algorithme déter-ministe APB (Admission post-bac) suivi de Parcours sup montre qu’un algorithme, même simple, traduit souvent des implicites qui peuvent avoir des effets discriminatoires inattendus (Abitboule, 2017).

2.1.2. À la recherche de standard de transparence des algorithmes

Actuellement, aux États-Unis des travaux dans le domaine des médias sont menés pour trouver un standard de transparence des algorithmes (Paveil et Serris, 2017). Nicholas Diakopoulos, chercheur

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au Tow Center for Journalism, à l’Université de Columbia, s’intéresse au mécanisme des algorithmes qui interviennent dans les médias numériques. Il pointe dans ces recherches les opérations effectuées par des algorithmes : priorisation, classification, association, mon-trant ainsi que les algorithmes peuvent avoir des biais et faire des erreurs inhérentes à la structure de l’algorithme. Par exemple pour un algorithme de classification, il peut y avoir une incertitude dans la décision de l’algorithme de classer d’une façon ou d’une autre les données (Diakopoulos, 2014). C’est dans cette même perspective, que l’INRIA a développé TransAlgo, une plateforme d’évaluation du niveau de transparence des algorithmes qui s’appuie sur l’analyse des données utilisées et sur la vérification de l’ouverture du code (Balagué, 2016). Dans la même optique, DataIA, un institut de conver-gence sur la science des données a été créé sur le plateau de Saclay. L’objectif de ce projet est de comprendre les assemblages sociotech-niques des algorithmes par des procédés de retro-engineering, afin d’expliquer leur fonctionnement (Pavel & Serris, 2017). On peut aussi noter l’émergence d’approches inclusives du type Ethic by design (William, 2018) où il s’agit d’introduire une forme de régulation éthique dès la conception des services.

2.2 Enjeux juridiques

2.2.1. Respects des droits fondamentaux

Face aux enjeux éthiques, une des réponses choisies a été celle de la voie juridique. Aussi, en France dès 2014, le Conseil d’État, afin de réguler l’utilisation d’algorithmes, publiait un rapport sur « Le numérique et les droits fondamentaux », concluant sur la nécessité de définir un droit des algorithmes prédictifs. L’année suivante sera publié le rapport de la Maison-Blanche sur la régulation des algorithmes : On algorithmic systems, opportunity and civil rights.

Mais, c’est récemment, en 2017, avec le rapport du Conseil Général de l’Économie concernant les Modalités de régulation des algorithmes de traitement des contenus (Pavel & Serris, 2017) que seront pré-sentés les principaux risques liés à l’utilisation non contrôlée des algorithmes : – une opacité dans le fonctionnement des algorithmes qui vient

impacter les comportements sans que les personnes en aient conscience ;

– une confiance biaisée dans le résultat des algorithmes ayant des conséquences dommageables ;

– des résultats conduisant à des interprétations discriminatoires des personnes.

Comme le souligne Dominique Cardon dans son ouvrage À quoi rêvent les algorithmes ? : « l’agencement de ces algorithmes corres-pond au résultat d’un ordre socio-économique sous-jacent où se règle une compétition sur la manière d’organiser la visibilité des informations sur le web » (Cardon, 2015, p. 19). Les algorithmes sont conçus avec des objectifs précis, et leur rôle, n’est pas spécifique-ment d’augmenter la connaissance de la société sur elle-même, il est plutôt de trouver de nouveaux moyens de persuasion, et d’influence « en alignant les calculs personnalisés sur les comportements des

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internautes, les plateformes ajustent leurs intérêts économiques à la satisfaction de l’utilisateur. » (Ibid.). On voit que les risques éthiques ne sont pas forcément les mêmes selon les données traitées, mais certains peuvent avoir des conséquences importantes en donnant une vision biaisée des données analysées, voire coercitives pour l’utilisateur final.

2.2.2. Règlement Général sur Protection de Données à caractère personnel (RGPD)

L’entrée en vigueur du Règlement Européen de Protection des Données à caractère personnel en 2018 vise ainsi à introduire une responsabilisation accrue des acteurs et à établir des rapports de confiance à tous les niveaux, entre les individus et les organi-sations (y compris les sous-traitants). Désormais tous les traitements de données doivent respecter les principes fondamentaux cités à l’article 6 du RGPD :(cf. tableau 1)

Tableau 1. Les principes fondamentaux cités à l’article 6 du RGPD

Principes Descriptif

Licéité, loyauté et transparence

Les données doivent être traitées de manière « licite, loyale et transparente au regard de la personne concer-née ». Ce principe renvoie à l’information aux personnes concernées.

Limitation des finalités

Les finalités doivent être : « déterminées explicites et légitimes ». La finalité sous-tend l’interdiction de collec-ter des données à caractère personnel pour des finalités non déterminées ou pour d’autres finalités pour les-quelles elles ont été initialement collectées

Minimisation des données

La collecte et le traitement des données à caractère per-sonnel doit être « adéquate, pertinentes et limitées », et se limiter aux données qui sont nécessaires pour atteindre ces finalités

Exactitude S’assurer que les données à caractère personnel sont « exactes et tenues à jour » au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées, et les corriger le cas échéant

Limitation de la conservation

Les données sont conservées pendant « une durée n’ex-cédant pas celle nécessaire au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées ». S’assurer que les données à caractère personnel ne sont pas conservées plus long-temps que nécessaire pour atteindre les finalités pour les-quelles elles ont été collectées

Intégrité et confidentialité

Les données doivent être traitées de façon à « garantir une sécurité appropriée des données à caractère per-sonnel », y compris la protection contre la perte, la des-truction ou les dégâts d’origine accidentelle, à l’aide de la technologie appropriée

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TABLE DES MATIÈRES

SOMMAIRE 5

INTRODUCTIONViviane CLAVIER, Isabelle PAILLIART, Laurence BALICCO, Evelyne BROUDOUX, Ghislaine CHARTRON 71. Responsables de la conférence 92. Comité de lecture 9

CONFÉRENCE INTRODUCTIVEConduire des recherches en régime numérique : vers un cadre conceptuel de réflexion éthique

Brigitte SIMONNOT 111. L’éthique en recherche scientifique 122. Le numérique dans les activités de recherche 14

2.1 Publier en régime numérique 142.2 Confidentialité des données et anonymisation 152.3 Obtenir un consentement éclairé 16

3. Transparence du chercheur 18Conclusion 18Bibliographie 20

PARTIE 1 ALGORITHMES ET ÉTHIQUE 23

Big data & éthique : la qualité des données en débatBéa ARRUABARRENA 25Introduction 251. Qualité des données, définition et objectifs 26

1.1 Les dimensions de la qualité des données 261.2 Objectifs de la qualité des données 27

2. Enjeux de la qualité des données en contexte Big data 282.1 Enjeux éthiques 28

2.1.1. Profilage, prédiction, biais et discrimination 282.1.2. À la recherche de standard de transparence

des algorithmes 28

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2.2 Enjeux juridiques 292.2.1. Respects des droits fondamentaux 292.2.2. Règlement Général sur Protection de Données

à caractère personnel (RGPD) 302.2.3. De nouveaux dispositifs pour renforcer

une chaine de confiance 312.3 Enjeux technologiques et organisationnels 32

2.3.1. Sécurité des données, Architecture & Data lake 322.3.2. Une gouvernance des données 33

3. Réflexion sur la qualité des données dans les parcours deformation de « data sciences » 343.1 Nouvelles exigences, nouvelles compétences 343.2 Diffuser une nouvelle culture scientifique

de la donnée dans les parcours de formation 35Conclusion 36Bibliographie 36

Éthique de l’intention et gouvernement des donnéesFranck CORMERAIS 39Introduction 391. L’avènement de l’économie de l’intention 40

1.1 La mutation de l’économie et l’information (signe, attention, intention) 40

1.2 La mécompréhension du rôle des données informatiques et l’intention virale 41

1.3 La pensée asservie par la machine et son extension, ou la « chute de finalité » 42

1.4 Le conflit des intentions dans le milieu digital 442. Éthique et droit de l’intention 45

2.1 Le besoin du droit face au non-respect de la vie privée, au vol des données et à l’extorsion du consentement 45

2.2 La servitude inversée et l’intention collective 462.3 Construire une volonté politique de l’intention

collective 48Bibliographie 49

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PARTIE 2 RÉGULATIONS ET AUTO-RÉGULATIONS 51

Régimes de vérité et de sincérité des livrables des prestataires de services en intelligence économique

Patrick CANSELL, Lucile DESMOULINS 53Introduction 531. Une auto-ethnographie doublée d’une enquête

qualitative et sémio-discursive sur une série de « livrables » 55

2. Audibilité des analyses, censure des commanditaires et effets d’autocensure/lissage 562.1 Quand le commanditaire ne peut entendre… 562.2 …le consultant en IE est enclin à l’autocensure 58

3. Le statut axiologique des livrables des consultants en IE : des outils de réduction du risque 60

Conclusion 67Bibliographie 68

L’éthique des données de la recherche en sciences humaines et sociales

Bernard JACQUEMIN, Joachim SCHÖPFEL, Stéphane CHAUDIRON, Eric KERGOSIEN 711. Une gestion FAIR, mais aussi éthique ? 722. L’éthique comme élément des plans de gestion 743. Les données à caractère personnel 754. Respect des personnes, conflits d’intérêts 765. La crédibilité des données 78

5.1 La qualité des données 795.2 La qualité des dispositifs 795.3 La qualité de la recherche 79

6. La sécurité des données 807. La propriété intellectuelle 81Conclusion 82Remerciements 83Bibliographie 84

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Les enjeux éthiques d’usage des données numériques massives pour les communicants : entre les stratégies d’acteurs et les règles institutionnelles

Alexander KONDRATOV 87Introduction 881. Macro niveau de la régulation éthique de Big data :

des cadres européen et national qui se superposent 881.1 Contextes règlementaires 881.2 Nature des données traitées par les communicants 911.3 Faible régulation des pratiques des communicants 911.4 Organisation des débats sur l’éthique des données

massives 922. Micro niveau de la régulation éthique de big data :

éthique personnelle des communicants en formation 952.1 Absence de documents cadre 952.2 Limites éthiques 962.3 « Fake data » 962.4 Stratégies des acteurs, premiers constats 97

Conclusion 98Bibliographie 99

L’éthique des pratiques de recherche liées au numérique en SIC : le rôle de la société française pour les sciences de l’information et de la communication

Jean-Claude DOMENGET, Carsten WILHELM 101Introduction 1021. Origines du projet PERL et interrogation

sur le rôle potentiel de la SFSIC 1032. Choix méthodologiques du projet PERL 1043. Questionnement éthique et rôle de la SFSIC

vus par les chercheurs en SIC 1064. Comparaison internationale et perspectives 108Bibliographie 110

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PARTIE 3 PRODUCTION ET ACCÈS AUX DOCUMENTS 113

Needle, la navigation web contributive comme modalité d’accès éthique aux documents numériques

Julien FALGAS 1151. Des constats convergents entre chercheurs et praticiens 1152. Démonstration du service de navigation web

contributive needle 1173. Prendre en compte notre responsabilité

et celle de nos organisations académiques 1194. Faire primer l’intelligence humaine sur l’intelligence

artificielle des algorithmes 1205. Un projet utopique fondé sur l’engagement

du monde universitaire 122Bibliographie 123

Enjeux socio-éthiques des pratiques d’autorégulation éditoriales sur Facebook

Zineb MAJDOULI, Tiphaine ZETLAOUI 127Introduction 1281. L’inscription éthique des règles formelles d’utilisation

de Facebook 1301.1 La mimétique et routinière adhésion aux contraintes

du réseau social 1301.2 Des pratiques d’autorégulation pragmatiques 132

2. Interactions et civilités numériques informelles 1333. Situations dysphoriques et vulnérabilités numériques 1344. Crises sociales et amitiés numériques 135Conclusion 137Bibliographie 138

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« L’éthique du numérique » au sein de l’éducation à l’information : regards et pratiques d’enseignants en début de carrière

Anne CORDIER, Camille CAPELLE, Anne LEHMANS 141Introduction 1421. Saisir les représentations et pratiques enseignantes

en lien avec « le numérique » 1431.1 L’éthique au cœur des cultures de l’information 1431.2 Protocoles de recherche 144

2. La dimension éthique de l’éducation au numérique : des perceptions contrastées 1452.1 Des pratiques numériques juvéniles dépourvues

d’éthique ? 1452.2 Conscience éthique d’une responsabilité vs action

pédagogique ? 1473. Intégrer la dimension de l’éthique dans la formation

initiale et continue des enseignants au numérique 1493.1 Place actuelle de l’éthique dans la formation

au numérique 1493.2 Demandes de formation des enseignants

volontaires 149Conclusion 150Bibliographie 150

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Déontologie, régulation, algorithme, espace public




Actes du colloque « Document numérique et société », Échirolles-Grenoble, 2018

Depuis 2006, la conférence « Document numérique et société » se donne pour mission d’apporter des éclairages sur les transformations des dispositifs d’information à l’ère numérique, en privilégiant la dimension sociale.

La 6e édition s’est tenue à l’Institut de la Communication et des Médias (Échirolles) en septembre 2018 et a été co-organisée par le Dicen-IDF (Cnam) et le Gresec (Université Grenoble Alpes), laboratoires en Sciences de l’information et de la communication.

L’éthique était au cœur des questionnements, qu’il s’agisse d’évoquer les pratiques de recherche, l’édition de documents ou les logiques d’acteurs. Les actes de ce colloque se répartissent entre algorithmes et éthique, régulations et auto-régulations, production d’informations sur les plateformes et accès aux documents.

LAURENCE BALICCO est professeure au Gresec. Ses recherches portent sur la représentation des connaissances, la recherche d’information spécialisée et le document numérique (conception, traitements et usages).

EVELYNE BROUDOUX est maître de conférences au Dicen-IDF. Ses travaux de recherche portent sur l’évolution des pratiques auctoriales, éditoriales et des mesures d’autorité à l’heure du web et des données massives. Elle est co-fondatrice de la conférence « Document numérique et société ».

GHISLAINE CHARTRON est professeure au Dicen-IDF. Elle est titulaire de la chaire d’ingénierie documentaire. Ses travaux concernent les transformations des modes de production et de diffusion de l’information ainsi que l’évolution des modèles économiques des industries des contenus. Elle est co-fondatrice du laboratoire Dicen-IDF et de la conférence « Document numérique et société ».

VIVIANE CLAVIER est maître de conférences HDR au Gresec. Ses recherches s’inscrivent dans le champ de l’information spécialisée et professionnelle et portent plus particulièrement sur l’organisation des connaissances dans les dispositifs info-communicationnels.

ISABELLE PAILLIART est professeure et directrice du Gresec. Ses thématiques de recherche sont la communication des collectivités territoriales, l’espace public, la communication des institutions publiques, la publicisation et la médiatisation des questions sociétales (sciences et santé en particulier).

Créée en 1963, l’ADBS (Association des Professionnels de l’information) fédère une grande variété de professionnels de l’information numérique (veilleurs, knowledge managers, gestionnaires de contenus numériques, documentalistes, records managers, etc.). Elle compte près de 3000 membres en France. En 2013, l’ADBS s’associe aux éditions De Boeck pour créer la collection « Information & Stratégie » qui allie les savoir-faire des deux partenaires.


Pour les professionnels de l’information ; pour les chercheurs, enseignants et étudiants eninformation, communication, documentation et humanités numériques.

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www.deboecksuperieur.com

ISBN 978-2-8073-1577-8ISSN 2295-3825

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