Pour une culture critique des données | Samuel GOËTA | TEDxUTCompiègne

Cette présentation a été faite lors d'un événement TEDx local, produit indépendamment des conférences TED.

Qu'est-ce qu'une donnée ? Comment l'obtient-on ? Comment doit-on l'aborder ? Qui la détient ? Que peut-on en faire ? Comment pouvons-nous prendre possession de nos données et des données à notre disposition ?

Actuellement doctorant en sociologie à Telecom ParisTech, Samuel Goëta étudie dans sa thèse l’impact des politiques d’open data sur les organisations et le travail de production des données. Cofondateur et administrateur de l’association Open Knowledge France, il milite pour l’ouverture des connaissances (contenus et données) profite à tous. En particulier, il a participé au lancement du projet École des Données (http://ecoledesdonnees.org) qui permet à chacun d’utiliser des données ouvertes sans compétence préalable. Passionné des enjeux politiques des technologies, il enseigne sur ces questions dans le master Governing the Large Metropolis (GLM) à Sciences Po Paris et Médias Informatisés et Stratégies de Communication (MISC) au Celsa Paris Sorbonne.

(Applaudissements)

Chaque semaine, il m'arrive
de tomber sur un article, un rapport,

ou un reportage qui dit
que les données sont le nouveau pétrole,

que leur exploitation générera
une nouvelle ère de la connaissance,

ou encore qu'elles prédiront l'avenir.

C'est particulièrement le cas depuis
que le Big data est sur toutes les lèvres.

Vous savez, l'exploitation de données
volumineuses, de méga données.

Par exemple, il y a Sergeï Brin,
le fondateur de Google

qui mise sur l'exploitation
de données médicales

pour guérir la maladie
de Parkinson qui le guette.

On a aussi beaucoup dit pendant
la Coupe du Monde de football

que l'équipe d'Allemagne
avait infligé un 7-1 à l'équipe du Brésil

grâce à l'exploitation
des données des matchs.

C'est simple,

il n'y a pas un domaine
ou un type d'organisations

pour lesquelles le Big data

n'est pas annoncé comme
la baguette magique qui va permettre

de résoudre des problèmes
extrêmement complexes.

Et je dois avouer
que j'ai un certain malaise,

face à ce discours
que je trouve assez simpliste,

qui selon moi occulte
les enjeux économiques,

environnementaux,

politiques,

ou ethiques, de la production
massive de données.

N'allez pas croire que je suis sceptique

ou dubitatif à l'égard des données

ou que je sois opposé
à toute forme de quantification.

Au contraire,

je vis au milieu des données.

Le jour, je fais une thèse
en sociologie à Télécom ParisTech

où j'étudie l'Open data.

Vous savez, ce grand mouvement
d'ouverture des données publiques.

Et j'étudie les conséquences
de l'Open data

pour le fonctionnement
des administrations.

La nuit, je suis administrateur
d'une association,

l'Open Knowledge Foundation France,

qui milite pour que l'ouverture du savoir
et des données bénéficient à tous.

Aujourd'hui, je voudrais vous convaincre

qu'à l'heure où les données
s'imposent à nous,

il est nécessaire de prendre
un petit peu de recul.

Le sacre des données auquel on assiste

à l'heure de l'Open data et du Big data

nécessite qu'on développe
une culture critique des données.

On sera capable de comprendre
comment elles sont produites, utilisées,

et comment on peut s'en émanciper.

Je veux aussi partager
les résultats d'une expérimentation

qu'on a fait au sein de l'OKF France,

qui s'appelle « l'École des données ».

Pour vous dire que
c'est par l'utilisation des données,

qu'on arrivera à développer
cette culture critique

et qu'on arrivera à développer
de nouveaux contre-pouvoirs.

Alors, quels sont les problèmes
avec les données ?

Le premier problème,
c'est que les données ont toujours raison.

Alors, n'allez pas croire
que c'est quelque chose qui est nouveau.

Historiquement, le mot donnée
vient du latin « datum »

qui, en mathématiques et en théologie,

désignait, au XVe siècle,

ce qui était admis avant un argument,

ce qui n'était pas à remettre en cause.

Aujourd'hui, vous le savez,
les données ça désigne

tout ce qui circule dans votre ordinateur.

C'est-à-dire, que les 0 et les 1
qui passent d'une clé usb à un disque dur

sont des données.

Par contre,

le caractère de ce qui est admis,

de ce qui est donné,

de ce qu'on ne remet pas en cause,

est resté.

Le deuxième problème avec les données,

c'est qu'on ne sait pas
vraiment d'où elles viennent.

En général, quand quelqu'un
utilise des données,

vous avez extrêmement
peu d'information sur la manière

dont elles ont été produites.

Au mieux, vous aurez accès
à des métadonnées,

c'est-à-dire, des données sur les données,

qui vont vous expliquer le contenu
du fichier et puis, occasionnellement,

vous dire comment elles ont été produites.

Pourtant, les données ont un lourd passé.

Elles ont été collectées.

Elles ont été traitées, mises en forme,

elles ont été agrégées,
sont passées dans des algorithmes,

et ont été visualisées avant
que vous puissiez y accéder.

C'est pour ça
que le sociologue Bruno Latour

appelle à ne pas parler
de données mais d'obtenues,

pour justement rendre
compte de ce lourd passé

qui va guider un certain nombre d'usages.

Enfin, le troisième
problème avec les données

c'est qu'on ne les voit pas vraiment.

Avez-vous déjà vu un data center,

ne serait-ce même que de l'extérieur,
ou même depuis la route ?

Est-ce que vous avez une idée
d'où sont stockées vos données ?

Mais je veux dire où, physiquement,
elles sont stockés ?

Avez-vous une idée
de ce qu'elles vont devenir dans 10 ans ?

En tout cas, je n'ai pas la réponse
à ces 3 questions.

Pourtant même si on arrive pas à les voir,
on arrive à mesurer leurs effets.

Alors au niveau vraiment très individuel,

quand Facebook change
ses conditions d'utilisation

ou le fonctionnement de son algorithme,
ça a des conséquences sur votre vie privée

et la manière dont vous vous représentez
en tant qu'individu.

Et au niveau le plus macroscopique,
l'affaire Snowden a montré

que la production massive de données

pouvait avoir des conséquences
sur la souveraineté des États

ou encore la diplomatie.

C'est pour ça qu'il faut
arriver à développer

cette culture critique des données.

Alors pour m'inspirer,

je me suis inspiré d'un ouvrage,
qui s'appelle « Stat-activisme ».

Le stat-activisme, c'est un néologisme

qui a été proposé par des chercheurs
et des artistes,

et qui désigne l'ensemble des expériences
qui permettent de s'émanciper

du pouvoir des données.

Le constat de base du stat-activisme,

c'est de dire que les données
nous gouvernent,

et qu'elles s'imposent à nous comme
des arguments d'autorité.

Le mot d'ordre du stat-activisme,
il est presque révolutionnaire.

L'idée, c'est que d'autres
données soient possibles.

Il ne s'agit pas de s'opposer
à toutes les données,

il s'agit justement d'utiliser
le pouvoir des données

pour proposer d'autres réalités,

pour arriver à mieux les critiquer,

ou proposer d'autres indicateurs.

Bref, à proposer d'autres données.

Il y a une figure dans le livre
que je trouve particulièrement parlante,

c'est celle du judoka.

Le judoka prolonge la force
de son adversaire pour mieux le retourner.

C'est ce que je voudrais
vous inviter à faire aujourd'hui :

réfléchir à comment utiliser
des données pour mieux les critiquer.

Et je pense justement
qu'à l'heure de l'Open data,

la nécessité de développer
une culture critique des données,

est de plus en plus cruciale.

Ne vous trompez pas, l'Open data
c'est une opportunité extraordinaire.

Le volume de données explose

et les données ne sont plus
le privilège des puissants.

Aujourd'hui, vous pouvez
utiliser des données

sans demander d'autorisation à personne.

Et c'est une bonne nouvelle puisque
des données publiques sont disponibles.

Mais je pense qu'il y a un risque,

à penser que la simple
diffusion des données

suffirait à émanciper la société,

que les individus arriveraient
à s'émanciper du pouvoir des données

juste parce qu'ils ont accès aux données.

Il y a un sociologue canadien
qui s'appelle Michael Gurstein,

qui a proposé une formule qui, selon moi,
résume un des risques de l'Open data,

qui est celle qu'il appelle :
« Empower the Empowered »,

c'est-à-dire, donner plus
de pouvoir à ceux qui en ont déjà.

C'est pour ça qu'il est crucial
de développer une culture critique,

être capable de comprendre
comment elles sont produites,

utilisées, et comment vous pouvez
les utiliser pour prendre du recul.

Alors ça, c'est la théorie.

Je voudrais vous faire part
des premiers résultats d'une expérience

qu'on a faite au sein de mon association :
l'Open Knowledge Foundation France

On fait partie d'un réseau mondial dédié
à l'ouverture du savoir et des données.

On est présent dans plus de 50 pays.

Et l'idée de notre association
et de ce mouvement mondial

c'est que chacun puisse bénéficier,
puisse profiter,

d'œuvres, d'articles
scientifiques, de contenus,

pour créer, divertir, éduquer
ou monter une entreprise.

Open Knowledge a un très
grand nombre de projets.

Je vais vous parler d'un en particulier,
la « School of data ».

On a participé à la traduction,
de manière collaborative, de ce projet,

c'est « l'École des données ».

L'École des données c'est, à la fois,
des ressources en ligne

qui sont gratuites et accessibles à tous,

et c'est aussi des événements.

On propose d'abord des cours.

Dans ces cours, on vous demande
même pas de savoir ce qu'est une donnée.

Ou de savoir utiliser un tableur,
qui est vraiment l'outil de base.

Tout ça, on vous l'apprend dans nos cours.

Il n'y a aucune compétence exigée,

on vous guide étape par étape
dans l'utilisation des données.

On a aussi un autre format,
qui est particulièrement didactique,

qui est celui des recettes.

Les recettes, c'est comme en cuisine,
vous avez des ingrédients

et des étapes.

Les ingrédients, ça va être des données,

des logiciels, libres si possible,

pour que vous puissiez
utiliser des données.

L'idée c'est que, faire une carte
des résultats électoraux

ou un graphique des résultats
de l'équipe de France,

soit aussi simple que de faire
une tarte tatin ou une sauce béchamel.

Vous trouvez les ressources en ligne

et on vous accompagne,
étape par étape pour le faire.

On essaye aussi de développer
un autre format qui est plus présentiel,

qui est celui des expéditions.

Alors les expéditions,
c'est comme en montagne,

vous avez un guide, un « data sherpa »,

qui va vous accompagner,

le long d'une cordée,

et on est une dizaine,
une vingtaine de participants

à participer pendant un week-end
ou parfois quelques heures.

Notre première expédition de données,

on l'a faite sur la question
de la pollution de l'air en Île-de-France.

Je ne sais pas si vous avez en tête

ces images de Paris
avec des nuages noirs de pollution.

Ça nous a particulièrement
marqués et on s'est dit :

« Tiens, on va aller creuser
la question de ces données-là ».

La première étape, quand on a fait
cette expédition de données,

c'était d'identifier
les données disponibles.

On s'est rendu compte
qu'il n'y avait aucune donnée disponible,

librement réutilisable, c'est-à-dire,
que vous avez le droit de les réutiliser

sans demander de permission,
sur cette question cruciale.

Du coup, on a dû aller extraire
des données qui sont sur des sites,

dans des rapports
ou même dans des graphiques.

Imaginez la galère que c'est d'ouvrir
des données qui sont dans un graphique.

On s'est aussi rendu compte qu'Airparif,

l'organisme qui est en charge
de la production des données

qui régulent la question de la pollution
de l'air en Île-de-France,

ne vous permet pas d'utiliser
librement ses données.

Il faut réclamer la permission ou payer.

On a quand même pu passer ces contraintes,

et on a conduit cette expédition,

guidée par notre sherpa, Pierre.

Dans cette expédition de données,

on s'est regroupé dans des petits groupes
et chaque groupe était assigné à un angle.

Un des principes de ces expéditions :
vous avez un angle, comme en journalisme,

on se pose une question
qui pourrait être le titre d'un article.

Le premier groupe s'est demandé

si la pratique du vélo avait fait
diminuer la pollution de l'air à Paris.

Le deuxième groupe,

alors c'était une période de grève,

s'est donc justement demandé,
si les grèves des transports publics

faisaient augmenter la pollution
de l'air en Île-de-France.

Et le troisième groupe s'est demandé
si tous les territoires sont égaux

face à la pollution de l'air,
si la géographie, l'environnement,

pouvaient impacter et si on pouvait
le voir dans les données.

Le résultat de cette expédition,

je suis désolé,
il va être un peu décevant.

On n'a pas montré de corrélation,
un lien causal parfait

avec de beaux points,
une belle courbe, une belle droite,

qui prouvent que nos hypothèses
sont prouvées.

On n'est pas arrivé à faire ça,
mais on a travaillé pendant 4 heures.

Ce qu'on est arrivé à montrer par contre,

c'est que c'est extrêmement difficile

d'utiliser les données sur une question
aussi cruciale que la pollution de l'air,

de comprendre comment
elles sont produites,

extrêmement difficile de les utiliser,

que les indicateurs les plus simples
ne sont pas accessibles,

et que vous n'avez pas forcément
le droit de les réutiliser.

C'est justement ce qu'on a essayé
de faire dans cet événement :

de développer une culture critique
de la manière dont les données

sont utilisées sur la question
de la pollution de l'air.

On essaye de développer aussi ce format
d'expéditions et d'événements présentiels

avec un autre public,

qui est moins attendu,

qui est celui des enfants.

On s'est posé la question lors
d'un événement qu'on a fait avec Etalab,

l'institution gouvernementale
en charge de data.gouv.fr,

le portail des données
ouvertes de l’État français.

On leur a proposé d'imaginer des portails
Open data radicalement différents.

C'étaient des projets fictifs,
juste des maquettes.

Il y a un groupe qui est sorti avec
une maquette qui s'appelle Tada.gouv.fr.

Tada.gouv.fr, c'est un portail fictif,
un peu idéal, destiné aux enfants.

Les données sont présentées non pas par
compétence gouvernementale, par ministère,

mais par discipline, c'est-à-dire
que vous avez des données

sur l'histoire et la géographie,
la physique et la chimie

ou les sciences de la vie et de la Terre.

À cette occasion, on s'est rendu compte
que les données ouvertes

pouvaient être une formidable
ressource pour l'école

parce que ça permettait de développer
le travail inter-disciplinaire,

et cette culture critique
des données à laquelle j'appelle.

On n'est pas resté juste dans le constat,

on a essayé de faire
une première expérimentation

et je voudrais vous parler
des premiers résultats.

On s'est associé avec Sillicon Banlieue,

qui est un lieu dédié
au numérique à Argenteuil,

et on leur a proposé de faire un événement

avec des enfants de 8 à 14 ans,

qui sont venus à l'Open World Forum,

un événement dédié
au logiciel libre à Paris.

Là c'est moi que vous voyez de dos.

On a travaillé avec ces enfants
de 8 à 14 ans sur la question du cinéma,

parce que ça les intéresse,
et c'est un sujet assez facile avec eux.

D'abord on a collecté des données,

rien de très compliqué,
c'était juste un formulaire papier,

on leur a demandé combien
de fois par mois ils allaient au cinéma,

quels films ils avaient vus sur une liste,
puis on a comparé cela aux données

qui sont disponibles dans l'enquête
des pratiques culturelles des Français,

sur lesquelles vous avez
exactement le même type de données.

On a produit avec ces enfants
une infographie à cette occasion.

Alors moi qui suis vraiment
une brêle en maths, qui ai eu 7,5 au Bac,

je me suis retrouvé à expliquer
ce qu'était et comment on faisait

une moyenne dans un tableur,
ce qui était assez surprenant.

Je leur ai expliqué le fonctionnement.

On en est ressorti avec une infographie
et on a pu à cette occasion,

je pense que c'est là qu'il est important
de développer une culture critique,

Je leur ai expliqué ce qu'est une donnée,
comment elles sont utilisées,

comment ils peuvent les utiliser,

comment elles nous gouvernent
d'une certaine manière,

mais qu'on peut aussi reprendre
du pouvoir sur ces données.

Je vous assure qu'avec un sujet
aussi attractif que le cinéma,

on peut faire passer ce genre de message

et avoir une discussion
sur ces questions-là.

J'espère que je vous ai convaincus
qu'il est nécessaire aujourd'hui

de prendre un peu de recul
face aux données

et de développer une culture critique,
d'être capable de comprendre

comment elles sont produites
et comment vous pouvez les utiliser,

pour justement éviter que ce soit
les données qui s'imposent à vous.

Alors dès aujourd'hui,
mettez les mains dans le cambouis,

trouvez un sherpa,
toutes les ressources sont en ligne,

et partez en expédition de données.

Je vous remercie.

(Applaudissements)