chroniques
À Santiago, au Chili, les analystes de la Universidad del Desarrollo, de l’ISI Foundation, de l’UNICEF et de GovLab ont collaboré avec Telefónica, plus grand opérateur mobile de la ville, dans l’étude des modèles de mobilité en fonction du sexe des individus, afin d’élaborer une politique plus équitable en matière de transports. Enfin, dans le cadre du projet Open Data Access de l’Université de Yale, les sociétés médicales Johnson & Johnson, Medtronic et SI-BONE confèrent désormais aux chercheurs un accès à des données auparavant protégées, issues de 333 essais cliniques, afin d’ouvrir la voie à de possibles nouvelles innovations dans le domaine de la médecine.
Voici trois exemples de collaboration autour des données, ou « data collaboratives », une forme émergente de partenariat dans laquelle les participants échangent des données pour le bien public.
Ces rapprochements font généralement intervenir des organismes publics, qui utilisent les données issues d’entreprises et autres entités privées, au service de la société. Mais les collaborations autour des données peuvent également aider les entreprises elles-mêmes, les sociétés pharmaceutiques partageant par exemple des données relatives aux biomarqueurs afin d’accélérer leurs démarches de recherche de médicaments. Les initiatives de partage de données revêtent également un potentiel immense dans l’amélioration de l’intelligence artificielle (IA). Elles doivent toutefois être élaborées de manière responsable, et les questions de confidentialité des données être prises en considération.
Comprendre le bien-fondé sociétal et commercial des collaborations en matière de données, ainsi que la forme que peuvent prendre ces rapprochements, est essentiel pour apprécier pleinement le potentiel et les limites de ces initiatives. GovLab a identifié plus de 150 collaborations autour des données, sur différents continents et secteurs, Air France, Zillow et Facebook comptant parmi les sociétés concernées. À trois principaux égards, nos recherches révèlent la valeur que peuvent créer ces partenariats.
Pour commencer, les collaborations en matière de données permettent d’améliorer l’analyse situationnelle et causale. Ces collectes uniques de données aident les responsables publics à mieux comprendre les problématiques liées par exemple aux transports ou aux inégalités financières, et pour y remédier à élaborer des politiques plus agiles et davantage axées sur des renseignements réels.
Les échanges de données améliorent par ailleurs la capacité prédictive des dirigeants politiques. L’immense réservoir de données publiques et privées d’aujourd’hui peut fournir de puissantes informations sur les événements futurs, et par conséquent aider les décideurs à planifier et mettre en œuvre des mesures plus efficaces.
Enfin, et plus important encore, ces collaborations peuvent ouvrir la voie à une IA plus solide, plus précise et plus réactive. Bien que les analystes s’attendent à ce que l’IA s’inscrive au cœur de la gouvernance au XXIe siècle, les capacités de cette intelligence dépendront des modèles qui la sous-tendent. Or, la sophistication et la précision de ces modèles sont fonction de la qualité, profondeur, complexité et diversité des données qui les composent. Les collaborations en matière de données peuvent par conséquent jouer un rôle crucial dans la construction de meilleurs modèles d’IA, en faisant disparaître les barrières ainsi qu’en cumulant les données issues de sources nouvelles et alternatives.
Les collaborations public-privé autour des données peuvent considérablement bénéficier à la société.
En analysant les tendances de circulation et de développement économique au sein des villes, les dirigeants politiques pourraient parfaire leurs modèles, en exploitant par exemple les registres d’appels des prestataires de télécommunication. Les chercheurs pourraient optimiser leurs modèles de prévisions climatiques en y ajoutant les données issues des opérateurs de satellites commerciaux. Les échanges de données pourraient se révéler tout aussi utiles pour le secteur privé, en permettant aux entreprises d’améliorer leur réputation de marque, d’orienter plus efficacement leurs dépenses en recherche et développement, d’enregistrer des bénéfices plus élevés, ainsi que d’identifier de nouveaux risques et opportunités.
Malgré ces promesses de progrès, la collaboration autour des données demeure naissante, et nous commençons tout juste à en comprendre les avantages et inconvénients potentiels. Au sein de GovLab, notre approche consiste à souligner les avantages mutuels de la collaboration, avec pour objectif de bâtir la confiance entre les fournisseurs de données et les utilisateurs.
Sur cette voie, nous avons commencé à élaborer un cadre institutionnel, qui place la responsabilité en matière de collaboration autour des données au cœur des opérations des entités publiques et privées. Nous identifions pour cela des gestionnaires de données au sein de ces organisations, susceptibles de conduire l’élaboration et la mise en œuvre d’efforts collaboratifs méthodiques, durables et éthiques. L’objectif consiste à bâtir un réseau d’acteurs des secteurs public et privé, chargés de promouvoir la gestion des données.
Compte tenu des inquiétudes profondes qui entourent la confidentialité des données et leur mauvaise utilisation – le phénomène du techlash – il est compréhensible que beaucoup se méfient des initiatives de partage des données. Nous avons conscience de ces inquiétudes légitimes, ainsi que des raisons qui expliquent plus généralement l’érosion de la confiance du public. Mais nous croyons également que l’élaboration de cadres rigoureux et d’approches plus systématiques dans la collaboration autour des données constitue le meilleur moyen de répondre à ces préoccupations.
Les collaborations en matière de données permettent de rassembler des données à défaut compartimentées, et des expertises dispersées, contribuant ainsi à faire se rencontrer l’offre et la demande en informations. Les initiatives correctement structurées peuvent garantir une responsabilité dans l’utilisation des données par les institutions et individus compétents, afin de maximiser le potentiel de politiques sociales innovantes. L’accélération des collaborations en matière de données est par ailleurs essentielle au développement futur de l’IA.
Le partage des données implique des risques, mais revêt également un formidable potentiel dans la manière dont nous sommes gouvernés. En exploitant la puissance de la collaboration autour des données, les États peuvent élaborer des politiques plus intelligentes, qui permettront d’améliorer l’existence des individus.
Traduit de l’anglais par Martin Morel
Stefaan G. Verhulst est cofondateur et directeur de recherche et développement de GovLab à l’Université de New York.
© Project Syndicate 1995–2019
Voici trois exemples de collaboration autour des données, ou « data collaboratives », une forme émergente de partenariat dans laquelle les participants échangent des données pour le bien public.
Ces rapprochements font généralement intervenir des organismes publics, qui utilisent les données issues d’entreprises et autres entités privées, au service de la société. Mais les collaborations autour des données peuvent également aider les entreprises elles-mêmes, les sociétés pharmaceutiques partageant par exemple des données relatives aux biomarqueurs afin d’accélérer leurs démarches de recherche de médicaments. Les initiatives de partage de données revêtent également un potentiel immense dans l’amélioration de l’intelligence artificielle (IA). Elles doivent toutefois être élaborées de manière responsable, et les questions de confidentialité des données être prises en considération.
Comprendre le bien-fondé sociétal et commercial des collaborations en matière de données, ainsi que la forme que peuvent prendre ces rapprochements, est essentiel pour apprécier pleinement le potentiel et les limites de ces initiatives. GovLab a identifié plus de 150 collaborations autour des données, sur différents continents et secteurs, Air France, Zillow et Facebook comptant parmi les sociétés concernées. À trois principaux égards, nos recherches révèlent la valeur que peuvent créer ces partenariats.
Pour commencer, les collaborations en matière de données permettent d’améliorer l’analyse situationnelle et causale. Ces collectes uniques de données aident les responsables publics à mieux comprendre les problématiques liées par exemple aux transports ou aux inégalités financières, et pour y remédier à élaborer des politiques plus agiles et davantage axées sur des renseignements réels.
Les échanges de données améliorent par ailleurs la capacité prédictive des dirigeants politiques. L’immense réservoir de données publiques et privées d’aujourd’hui peut fournir de puissantes informations sur les événements futurs, et par conséquent aider les décideurs à planifier et mettre en œuvre des mesures plus efficaces.
Enfin, et plus important encore, ces collaborations peuvent ouvrir la voie à une IA plus solide, plus précise et plus réactive. Bien que les analystes s’attendent à ce que l’IA s’inscrive au cœur de la gouvernance au XXIe siècle, les capacités de cette intelligence dépendront des modèles qui la sous-tendent. Or, la sophistication et la précision de ces modèles sont fonction de la qualité, profondeur, complexité et diversité des données qui les composent. Les collaborations en matière de données peuvent par conséquent jouer un rôle crucial dans la construction de meilleurs modèles d’IA, en faisant disparaître les barrières ainsi qu’en cumulant les données issues de sources nouvelles et alternatives.
Les collaborations public-privé autour des données peuvent considérablement bénéficier à la société.
En analysant les tendances de circulation et de développement économique au sein des villes, les dirigeants politiques pourraient parfaire leurs modèles, en exploitant par exemple les registres d’appels des prestataires de télécommunication. Les chercheurs pourraient optimiser leurs modèles de prévisions climatiques en y ajoutant les données issues des opérateurs de satellites commerciaux. Les échanges de données pourraient se révéler tout aussi utiles pour le secteur privé, en permettant aux entreprises d’améliorer leur réputation de marque, d’orienter plus efficacement leurs dépenses en recherche et développement, d’enregistrer des bénéfices plus élevés, ainsi que d’identifier de nouveaux risques et opportunités.
Malgré ces promesses de progrès, la collaboration autour des données demeure naissante, et nous commençons tout juste à en comprendre les avantages et inconvénients potentiels. Au sein de GovLab, notre approche consiste à souligner les avantages mutuels de la collaboration, avec pour objectif de bâtir la confiance entre les fournisseurs de données et les utilisateurs.
Sur cette voie, nous avons commencé à élaborer un cadre institutionnel, qui place la responsabilité en matière de collaboration autour des données au cœur des opérations des entités publiques et privées. Nous identifions pour cela des gestionnaires de données au sein de ces organisations, susceptibles de conduire l’élaboration et la mise en œuvre d’efforts collaboratifs méthodiques, durables et éthiques. L’objectif consiste à bâtir un réseau d’acteurs des secteurs public et privé, chargés de promouvoir la gestion des données.
Compte tenu des inquiétudes profondes qui entourent la confidentialité des données et leur mauvaise utilisation – le phénomène du techlash – il est compréhensible que beaucoup se méfient des initiatives de partage des données. Nous avons conscience de ces inquiétudes légitimes, ainsi que des raisons qui expliquent plus généralement l’érosion de la confiance du public. Mais nous croyons également que l’élaboration de cadres rigoureux et d’approches plus systématiques dans la collaboration autour des données constitue le meilleur moyen de répondre à ces préoccupations.
Les collaborations en matière de données permettent de rassembler des données à défaut compartimentées, et des expertises dispersées, contribuant ainsi à faire se rencontrer l’offre et la demande en informations. Les initiatives correctement structurées peuvent garantir une responsabilité dans l’utilisation des données par les institutions et individus compétents, afin de maximiser le potentiel de politiques sociales innovantes. L’accélération des collaborations en matière de données est par ailleurs essentielle au développement futur de l’IA.
Le partage des données implique des risques, mais revêt également un formidable potentiel dans la manière dont nous sommes gouvernés. En exploitant la puissance de la collaboration autour des données, les États peuvent élaborer des politiques plus intelligentes, qui permettront d’améliorer l’existence des individus.
Traduit de l’anglais par Martin Morel
Stefaan G. Verhulst est cofondateur et directeur de recherche et développement de GovLab à l’Université de New York.
© Project Syndicate 1995–2019
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