mardi 19 juillet 2016

Réguler par la data : un discours de la méthode démocratique ?


Le Président de l'ARCEP, dans une interview donnée à l'hebdomadaire L'Usine Digitale (30 juin 2016), en appelle à la multitude pour qu'elle contribue à la régulation. La multitude, c'est tout le monde.
Dans cette interview essentielle, il propose de faire évoluer la régulation des télécoms en lui substituant, ou au moins lui adjoignant, une régulation par les données, "plus focalisée, plus humble et plus agile". Il s'agit d'un véritable discours de la méthode qui peut être étendu à d'autres secteurs de l'économie des services (sur la notion de multitude : ici). Ou comment limiter "le handicap informationnel du régulateur ?" (Jean Tirole).

"La multitude, pour Sébastien Soriano, ce sont les utilisateurs, les observateurs, la société civile. Cela inclut les consommateurs, mais pas uniquement. Et la question centrale, c’est comment utiliser le pouvoir de l’information pour avoir un maximum d'effet de levier sur le marché et grâce à la multitude. La réponse, c’est la régulation par la data".

Qu'est-ce que la data ? 
  • C'est ce qui est produit par les activités et les opinions en acte, manifestes, de la multitude. Récriminations de consommateurs, comportements observables, doléances, expression des mécontentements, de préférences, d'opinions : les données sont partout et peuvent être extraites de nombreuses situations d'échange (discussions, enquêtes, sentiments, observations passives, etc.). La réputation ? 
  • La data "brute" doit être collectée, son exploitation suppose un travail préalable : extraction (séparation de la gangue), nettoyage, formatage, structuration. Ensuite peut commencer le travail d'analyse et d'interprétation, précédant l'aide à la décision : c'est le rôle de la data science (mathématique, statistique, algorithmique, intelligence artificielle).
  • La collecte et la production de data peut concerner, a priori, tous les services : qu'ils soient directement payants (abonnements, par exemple) ou partiellement, indirectement (financement fiscal) : école publique, secteur public des médias, poste, transports publics, énergie, sécurité publique, santé publique, etc.
L'empire de la data, c'est le pouvoir de l'information

Au fondement de la régulation, se trouve donc l'information des décideurs à tous les niveaux y compris l'attention aux lanceurs d'alertes (et d'abord leur protection) : chaque consommateur, chaque citoyen, chaque contribuable est un "apporteur d'information", un lanceur d'alerte potentiel. En toute logique sociale, son comportement dépend de son niveau d'éducation publique dans le domaine. Cf. l'éducation financière, qui, selon l'AMF, "doit permettre à chacun de faire des choix éclairés", (ce que souligne le Gouverneur de la Banque de France).
Comme l'opinion publique, la data est produite sous contrainte sociologique : qui vote, qui exprime un jugement par un geste de consommateur (se désabonner, modifier son abonnement, etc.) ? La propension à générer une opinion (performance), et plus encore, la propension à l'exprimer (compétence) sont inégalement réparties dans la multitude des consommateurs. Il faut donc abaisser les barrières à l'entrée dans la génération de data : par exemple, flexibilité des abonnements (durée d'engagement), comparateurs de prix, crowdsourcing, associations de consommateurs y contribuent (exemple : partenariats, ARCEP).
Comment réduire la démotivation, le renoncement des consommateurs à faire valoir leurs droits (Vivre en pannes). Quel rôle pour la régulation de la concurrence ? On peut suivre les illustrations du marché américain de la télévision (MVPD / FCC) : désabonnements (cord-cutting, cord-shaving) ou non abonnement de nouvelles générations (cord-nevers), rôle de la set-top box, des mini-bouquets (skinny bundles), volatilité des abonnements lorsqu'il n'y a pas d'engagement (Netflix)...
On n'en fait jamais trop pour connaître, entendre les opinions des utilisateurs, clients, usagers (beaucoup d'enquêtes sont menées pour la forme, de type cafétaria, aux réponses faciles à traiter aboutissant à un "score de satisfaction") ; un marché de l'enquête de complaisance s'est développé sur le Web, qui occulte la production de données. Plutôt que de se satisfaire à bon compte d'enquêtes d'autosatifaction, on a besoin d'enquêtes d'insatisfaction.

Pour qu'une démarche d'information fondée sur la multitude et la data aboutisse, il faut sans doute que soient réunies plusieurs conditions, entre autres :
  • que la production systématique de data soit conçue comme un service public (open data ?), qu'il y ait volonté publique, "ardente obligation" du moins, de collecter et traiter la data
  • que le traitement de la data soit une activité économique et commerciale rentable, concurrentielle
  • que soit mis en place un audit systématique du travail de production de data pour vérifier qu'il s'effectue selon l'état de l'art, sans biais méthodologique (dont l'omission)
La démocratie économique et politique (digital economy) s'avère l'enjeu primordial de la data : passer "de la plainte à l'acte citoyen". Enjeu qui va bien au-delà du ciblage publicitaire. 

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