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Dans la partie précédente de cette série d’articles (voir blog 1 & blog 2), nous avons établi qu’être éthique est un moyen puissant de différencier positivement votre marque de la concurrence, en attirant au passage des consommateurs, des employés et des partenaires partageant les mêmes idées.

Mais existe-t-il encore en 2022 des possibilités d’être plus éthique que la concurrence ?

La réponse est « oui », et bien plus que vous ne le pensez.

Il suffit de penser à notre écosystème de données actuel. Aujourd’hui, nous avons un accès sans précédent aux données et des options sans précédent pour analyser ces données. Il n’y a pratiquement aucune limite à ce que la science des données peut faire. Cela signifie-t-il que nous devons faire tout ce qui est possible ? Ou y a-t-il des choses que nous devrions accepter de ne pas faire ?

Examinons le cycle de vie des données brutes que nous traitons :

1

Les données sont collectées.

2

Ajouter un contexte à ces données les transforme en information.

3

Ajouter une signification à l’information la transforme en connaissance.

4

L’extraction d’une vue d’ensemble à partir de ces connaissances génère le bon sens.

5

Et enfin, ce bon sens nous permet de réaliser des actions.

Le problème est qu’en général, l’action a un impact sur l’auteur des données. Et dans la plupart des cas, l’auteur est un être humain. Et c’est ce qui rend l’éthique nécessaire dans le traitement des données aujourd’hui : si la plupart des données d’intérêt sont générées par des humains, concernent des humains et, en fin de compte, ont un impact sur les humains, nous devons réfléchir soigneusement à nos actions lorsque nous travaillons avec des données. Nous devons respecter le consensus sociétal, c’est-à-dire l’éthique.

Alors, quel est le consensus aujourd’hui ? Quelles sont les caractéristiques que les personnes concernées considèrent comme obligatoires dans la manière dont leurs données sont traitées ?

Nous pouvons en citer sept :

  • L’information. La personne concernée veut de la transparence. Elle veut savoir ce qui va être fait de ses données. Dans quel contexte, dans quel but.
  • Le libre consentement. La personne concernée veut pouvoir décider, sans aucune contrainte, si elle est d’accord avec la manière dont ses données vont être utilisées. Elle veut pouvoir dire non.
  • Autonomie. La personne concernée veut avoir le contrôle de ses actions et de leurs conséquences, tout au long du cycle de vie de ses données. Elle veut pouvoir changer d’avis à tout moment sans avoir à se justifier.
  • La confidentialité. La personne concernée veut pouvoir choisir les données à divulguer à son sujet et à qui les divulguer.
  • Anonymat. La personne concernée souhaite que ses données soient gérées, stockées et traitées d’une manière qui ne permette pas à des tiers de l’identifier ou de deviner certaines de ses caractéristiques privées.
  • Validité des données. Étant donné que les données vont être utilisées pour prendre des décisions à son sujet, et que ces décisions peuvent avoir un impact important sur elle, la personne concernée veut que ses données soient valides et actualisées à tout moment, afin de réduire le risque de mauvaises décisions.
  • Équité des algorithmes. La personne concernée souhaite que les processus d’IA utilisés pour prendre des décisions soient équitables, bénéfiques et non maléfiques. Elle ne veut pas que ces algorithmes soient biaisés. Elle ne veut pas qu’ils entraînent la suppression de minorités, des inégalités et une perte de diversité.

Alors, respectez-vous vraiment ces sept principes dans la façon dont vous traitez vos données ?

Dans les articles suivants de cette série, nous allons nous plonger dans chacun de ces principes, et nous verrons que même si nous pensons faire les bonnes choses, il y a encore beaucoup de choses à améliorer.

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