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Big Data : 5 façons dont les données sont utilisées à mauvais escient

Le Big Data peut être très utile et bénéfique, mais peut aussi être utilisé de façon malveillante. Profilage, discrimination, cyberattaque, manipulation… découvrez le côté obscur de l’analyse de données. 

Une pièce a toujours deux faces. Si le Big Data peut être très bénéfique, il peut aussi se révéler très dangereux. Tout dépend en réalité de la façon dont sont collectées et utilisées les données. A l’heure où les services web, les applications mobiles et les objets connectés prennent de plus en plus de place dans nos quotidiens, il est important d’en prendre conscience. Voici 5 façons dont le Big Data est détourné à mauvais escient.

Big Data et profilage immoral

profilage immoral

Le profilage est sans nul doute le cas d’usage le plus répandu du Big Data. De nombreuses entreprises collectent des données sur leurs clients, et utilisent des algorithmes pour trier ces informations afin de créer des catégories d’utilisateurs. Ceci permet notamment de créer des campagnes marketing mieux ciblées.

Cependant, les internautes se rendent rarement compte que chacun de leur action sur la toile est utilisée pour le profilage. Dans certains cas, cette technologie est utilisée à des fins très discutables moralement. Par exemple, il est possible de créer des listes contenant les noms et informations de contact de personnes victimes de violences domestique ou atteintes d’une maladie spécifique. Ces listes peuvent ensuite être vendues à des entreprises intéressées sans le consentement des personnes concernées. Or, ces dernières n’ont pas forcément envie qu’une entreprise se mêle de ces sujets très personnels.

Big Data et discrimination

discrimination

Le Big Data peut être une source de discrimination. Par exemple, une étude Google a prouvé que le hommes et les femmes ne se voient pas proposer les mêmes publicités pour des offres d’emploi. Les hommes sont ainsi davantage exposés à des annonces pour des postes mieux payés.

De même, la façon dont la police de Chicago utilise le Big Data entretient les préjugés racistes, en séparant les citoyens en classes sociales afin de surveiller en priorité les personnes de couleur. On peut aussi citer l’exemple de la Chine, qui utilise désormais le Big Data pour évaluer ses citoyens. Les personnes mal notées n’ont plus le droit de voyager…

Big Data et erreurs fatales

erreur

Le Big Data n’est pas infaillible. Les algorithmes peuvent se tromper. Par exemple, vous vous êtes sûrement déjà vu recommander un produit qui ne vous intéresse pas du tout, à cause d’une recherche effectuée sur internet dans un contexte particulier.

Cependant, cette marge d’erreur peut avoir des conséquences bien plus graves. Par exemple, des citoyens australiens se sont retrouvés affublés de fausses dettes à cause d’un système automatisé dysfonctionnel, tandis que des Américains se sont vus couper leurs aides sociales pour des raisons erronées. Faire entièrement confiance à la technologie n’est pas toujours une bonne idée…

Big Data et cyberattaques

cyberattaque

Les données collectées par les entreprises sont stockées au sein de Data Centers. Or, ces serveurs peuvent être victimes d’attaques informatiques visant à dérober les données.

Ainsi, les cybercriminels peuvent mettre la main sur les informations personnelles de milliers, voire de millions de personnes : identité, informations de contact, adresse, coordonnées bancaires… les malfaiteurs peuvent alors faire chanter ou même voler de l’argent aux victimes.

Big Data et manipulation

manipulation

Le Big Data peut aussi être utilisé pour manipuler les masses. Les fameuses ” fake news ” propagées sur les réseaux sociaux afin d’influencer l’opinion publique sont par exemple bien souvent générées à partir de données collectées par leurs auteurs. Il s’agit d’une nouvelle forme de propagande ” data-driven “.

De même, Facebook s’est récemment retrouvé au coeur d’un scandale d’envergure mondiale suite à l’affaire Cambridge Analytica. L’entreprise en question a collecté les données de 37 millions d’utilisateurs du réseau social, afin de leur envoyer des messages personnalisés visant à les inciter à voter pour Donald Trump en 2016.

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