TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Alessandro Acquisti: Pourquoi le respect de la vie privée est important.
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La distinction entre public et privé s'est estompée dans la dernière décennie, à la fois en ligne et dans la vraie vie. Alessandro Acquisti est là pour nous expliquer ce que cela signifie, et pourquoi c'est important. Dans cet exposé qui donne à réfléchir et donne parfois le frisson, il nous fait partager les détails de recherches récentes et en cours - y compris un projet qui montre combien il est facile de faire correspondre la photographie d'un étranger avec ses informations personnelles sensibles.
Alessandro Acquisti - Privacy economist
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
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00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
Je voudrais vous raconter une histoire
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
qui fait le lien
entre le célèbre incident qui s'est produit
entre le célèbre incident qui s'est produit
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
dans la vie privée d'Adam et Eve,
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
et le remarquable
déplacement de la frontière
déplacement de la frontière
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
entre vie publique et vie privée
qui s'est produit
qui s'est produit
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
dans les 10 dernières années.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Vous connaissez l'incident.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Adam et Eve, un jour,
au Jardin d'Eden,
au Jardin d'Eden,
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
réalisent qu'ils sont nus.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Ils paniquent.
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
On connait la suite.
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
De nos jours, Adam et Eve
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
se comporteraient sans doute
différemment.
différemment.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
[@Adam Cette nuit était trop top ! Adoré 7 pom LOL]
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
[@Eve Ok...Baby, T sais ce ki est arrivé à mon pantalon ?
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Nous révélons tellement plus d'informations
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
sur nous-mêmes, en ligne,
que jamais auparavant,
que jamais auparavant,
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
et tant d'informations
qui nous concernent
qui nous concernent
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
sont collectées
par des organisations.
par des organisations.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Nous avons certes
beaucoup à gagner et à bénéficier
beaucoup à gagner et à bénéficier
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
de cette analyse géante
d'informations personnelles,
d'informations personnelles,
01:03
or big data,
21
51886
1946
ou Big Data,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
mais il y a aussi
des contreparties complexes
des contreparties complexes
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
à abandonner notre vie privée.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
Mon histoire
parle de ces contreparties.
parle de ces contreparties.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Commençons par une observation qui,
dans mon esprit,
dans mon esprit,
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
est devenue de plus en plus claire
ces dernières années :
ces dernières années :
01:21
that any personal information
27
69502
2097
toute information personnelle
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
peut devenir une information sensible.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
En 2000,
environ 100 milliards de photos
environ 100 milliards de photos
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
ont été prises dans le monde,
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
mais seule une infime proportion
de celles-ci
de celles-ci
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
ont été mises en ligne.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
En 2010, rien que sur Facebook,
en un seul mois,
en un seul mois,
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
2,5 milliards de photos
ont été mises en ligne,
ont été mises en ligne,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
la plupart identifiées.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
Pendant ce temps,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
la capacité des ordinateurs
à reconnaître des personnes sur photo
à reconnaître des personnes sur photo
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
s'est améliorée de trois ordres de grandeur.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
Que se passe-t-il quand on combine
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
ces technologies ?
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
Disponibilité croissante
des données faciales ;
des données faciales ;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
capacité améliorée de reconnaissance faciale
par les ordinateurs ;
par les ordinateurs ;
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
mais aussi le cloud computing,
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
qui donne à chacun de nous
dans cette salle
dans cette salle
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
la puissance de calcul
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
qui, il y a quelques années à peine,
était du registre
était du registre
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
des services spéciaux ;
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
et l'informatique omniprésente,
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
qui permet à mon téléphone,
pourtant pas un super-ordinateur,
pourtant pas un super-ordinateur,
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
de se connecter à Internet
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
et d'y réaliser des centaines de milliers
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
de mesures faciales
en quelques secondes.
en quelques secondes.
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Et bien, nous émettons l'hypothèse
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
que le résultat
de cette combinaison de technologies
de cette combinaison de technologies
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
sera un changement radical
de nos conceptions mêmes
de nos conceptions mêmes
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
de la vie privée et de l'anonymat.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Pour tester cela,
on a réalisé une expérience
on a réalisé une expérience
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
sur le campus
de l'Université Carnegie Mellon.
de l'Université Carnegie Mellon.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
On a demandé
à des étudiants qui passaient
à des étudiants qui passaient
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
de participer à une étude,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
on a pris une photo d'eux
avec une webcam,
avec une webcam,
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
et on leur a demandé de répondre à un sondage
sur un PC portable.
sur un PC portable.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Pendant qu'ils répondaient au sondage,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
on a téléchargé leur photo
sur un groupe de cloud-computing,
sur un groupe de cloud-computing,
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
et on a utilisé
un outil de reconnaissance faciale
un outil de reconnaissance faciale
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
pour faire correspondre cette photo
à une base de données
à une base de données
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
de centaines de milliers d'images,
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
qu'on avait téléchargée
depuis des profils Facebook.
depuis des profils Facebook.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
Avant que le sujet
n'ait atteint la dernière page du sondage,
n'ait atteint la dernière page du sondage,
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
celle-ci avait été mise à jour
de façon dynamique
de façon dynamique
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
avec les 10 meilleures photos correspondantes
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
que l'outil de reconnaissance avait trouvées,
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
et on a demandé aux sujets d'indiquer
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
si ils ou elles s'étaient reconnus sur la photo.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Vous voyez le sujet ?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
Et bien, l'ordinateur l'avait vu,
et en fait, il l'a vu
et en fait, il l'a vu
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
chez un sujet sur trois.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
On peut donc partir d'un visage anonyme,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
en ligne ou hors ligne,
et on peut utiliser la reconnaissance faciale
et on peut utiliser la reconnaissance faciale
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
pour donner un nom à ce visage anonyme
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
grâce aux données des réseaux sociaux.
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
Mais quelques années auparavant,
on a fait quelque chose d'autre.
on a fait quelque chose d'autre.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
A partir des données des réseaux sociaux,
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
combinées statistiquement avec les données
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
de la Sécurité Sociale
du gouvernement américain,
du gouvernement américain,
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
on a réussi à déduire
les numéros de sécurité sociale,
les numéros de sécurité sociale,
03:52
which in the United States
87
220774
1512
ce qui est, aux Etats-Unis,
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
une information extrêmement sensible.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Vous voyez où je veux en venir ?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Si vous combinez les deux études,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
la question devient :
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
peut-on partir d'un visage et,
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
en utilisant la reconnaissance faciale,
trouver le nom
trouver le nom
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
et les informations disponibles
de façon publique
de façon publique
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
sur ce nom et sur cette personne,
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
puis, à partir de ces informations publiques,
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
en déduire des informations
non publiques,
non publiques,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
beaucoup plus sensibles,
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
que l'on peut relier au visage ?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
Et la réponse est, oui,
on peut, et on l'a fait.
on peut, et on l'a fait.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
Bien sûr,
la précision est de pire en pire.
la précision est de pire en pire.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
[27% des 5 premiers chiffres
du numéro de SS identifiés (après 4 essais)]
du numéro de SS identifiés (après 4 essais)]
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
En fait, nous avons même décidé
de développer une application iPhone
de développer une application iPhone
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
qui utilise la caméra interne du téléphone
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
pour prendre un sujet en photo
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
et la télécharger sur le cloud
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
et puis faire ce que je vous ai décrit
en temps réel :
en temps réel :
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
chercher une correspondance,
trouver des informations publiques,
trouver des informations publiques,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
essayer d'en déduire
des informations sensibles,
des informations sensibles,
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
et la renvoyer sur le téléphone
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
pour qu'elle s'affiche
sur le visage du sujet,
sur le visage du sujet,
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
un exemple de réalité augmentée,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
probablement un exemple effrayant
de réalité augmentée.
de réalité augmentée.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
En fait, nous n'avons pas développé l'appli
pour la rendre publique,
pour la rendre publique,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
mais seulement
comme une preuve du concept.
comme une preuve du concept.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
En fait, prenez ces technologies,
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
et poussez-les
jusqu'à leur extrémité logique.
jusqu'à leur extrémité logique.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Imaginez un futur
où des inconnus autour de vous
où des inconnus autour de vous
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
vous regarderont
à travers leurs Google Glasses
à travers leurs Google Glasses
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
ou bien, un jour, leurs lentilles de contact,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
et utiliseront 7 ou 8 données sur vous
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
pour en déduire n'importe quoi d'autre
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
qui pourrait être connu à votre sujet.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
A quoi ressemblera ce futur
sans secrets ?
sans secrets ?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
Et devons-nous
nous en préoccuper ?
nous en préoccuper ?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
On pourrait aimer croire
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
qu'un futur avec une telle richesse de données
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
serait un futur sans plus de parti-pris,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
mais en fait, avoir autant d'informations
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
ne veut pas dire
que nous prendrons des décisions
que nous prendrons des décisions
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
plus objectives.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
Dans une autre expérience,
nous avons présenté à nos sujets
nous avons présenté à nos sujets
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
des informations à propos
d'un candidat potentiel à un emploi.
d'un candidat potentiel à un emploi.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Nous avons inclus dans ces informations
des références à des choses
des références à des choses
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
plutôt drôles, absolument légales,
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
mais peut-être un peu embarrassantes
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
que le sujet avait postées en ligne.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
De façon intéressante,
parmi nos sujets,
parmi nos sujets,
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
certains avaient posté
des choses de même nature,
des choses de même nature,
06:00
and some had not.
140
348162
2362
et d'autres non.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Quel groupe, d'après vous,
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
a été le plus enclin
à juger durement notre sujet ?
à juger durement notre sujet ?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
De façon paradoxale,
c'est le groupe
c'est le groupe
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
qui avait posté des choses similaires,
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
un exemple de dissonance morale.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Vous pourriez vous dire,
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
ceci ne s'applique pas à moi,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
parce que je n'ai rien à cacher.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Mais en réalité,
la vie privée n'a rien à voir
la vie privée n'a rien à voir
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
avec le fait d'avoir quelque chose
de négatif à cacher.
de négatif à cacher.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Imaginez que vous êtes le directeur des R.H.
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
d'une certaine organisation,
et que vous receviez des CV,
et que vous receviez des CV,
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
et que vous décidiez de trouver plus d'informations
au sujet de vos candidats.
au sujet de vos candidats.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Pour cela, vous Googlez leur noms
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
et dans un certain univers,
06:39
you find this information.
156
387903
2008
vous trouvez ces informations.
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
Ou, dans un univers parallèle,
vous trouvez celles-ci.
vous trouvez celles-ci.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Pensez-vous que chaque candidat
aurait autant de chance
aurait autant de chance
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
que vous l'appeliez
pour un entretien ?
pour un entretien ?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
SI vous pensez ça,
alors vous n'êtes pas
alors vous n'êtes pas
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
comme les employeurs américains
qui, en fait, font
qui, en fait, font
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
partie de notre expérience,
je veux dire que c'est exactement ce qu'on a fait.
je veux dire que c'est exactement ce qu'on a fait.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
On a créé des profils Facebook,
déformé certains faits,
déformé certains faits,
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
et on a commencé à envoyer nos CV
à des sociétés aux Etats-Unis,
à des sociétés aux Etats-Unis,
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
puis nous avons détecté et suivi
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
s'ils faisaient des recherches
sur nos candidats,
sur nos candidats,
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
et s'ils agissaient
en fonction des informations
en fonction des informations
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
qu'ils avaient trouvées sur les réseaux sociaux.
Et ils le faisaient.
Et ils le faisaient.
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
La discrimination se faisait à travers
les réseaux sociaux
les réseaux sociaux
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
pour des candidats
de même niveau de qualification.
de même niveau de qualification.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Les spécialistes du marketing
voudraient nous faire croire
voudraient nous faire croire
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
que toutes les informations nous concernant
seront toujours
seront toujours
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
utilisées pour notre bénéfice.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Mais pensez-y.
Pourquoi devrait-ce toujours être le cas ?
Pourquoi devrait-ce toujours être le cas ?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
Dans un film sorti
il y a quelques années,
il y a quelques années,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
« Minority Report »,
une scène célèbre
une scène célèbre
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
montre Tom Cruise
marchant dans un centre commercial
marchant dans un centre commercial
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
alors qu'une une publicité holographique
personnalisée
personnalisée
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
apparaît autour de lui.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Ce film était censé se passer en 2054,
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
dans environ 40 ans,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
et aussi excitante que semble cette technologie,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
elle sous-estime déjà largement
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
la quantité d'informations
que les organisations
que les organisations
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
peuvent recueillir à votre sujet,
et comment elles peuvent les utiliser
et comment elles peuvent les utiliser
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
pour vous influencer d'une manière
que vous ne détecterez même pas.
que vous ne détecterez même pas.
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
A titre d'exemple,
voici une autre expérience
voici une autre expérience
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
qui est encore en cours,
pas encore terminée.
pas encore terminée.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Imaginez qu'une organisation ait accès
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
à votre liste d'amis sur Facebook,
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
et grâce à une sorte d'algorithme
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
elle peut détecter les deux amis
que vous aimez le plus.
que vous aimez le plus.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
Puis elle crée, en temps réel,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
un composé du visage de ces deux amis.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Des études avant les nôtres
ont démontré que les gens
ont démontré que les gens
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
ne se reconnaissent même plus eux-mêmes
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
dans des visages composés,
mais ils réagissent
mais ils réagissent
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
envers ces composés d'une manière favorable.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
Ainsi, la prochaine fois
que vous chercherez un produit donné,
que vous chercherez un produit donné,
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
et qu'il y aura une pub
vous proposant de l'acheter,
vous proposant de l'acheter,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
ce ne sera pas juste un acteur standard.
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
Ce sera l'un de vos amis,
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
et vous ne remarquerez même pas
que cela se passe comme ça.
que cela se passe comme ça.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Aujourd'hui, le problème est que
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
les mécanismes de régulations actuels
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
pour nous protéger contre les abus
liés à l'utilisation des informations personnelles
liés à l'utilisation des informations personnelles
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
sont comme affronter une mitraillette
armé seulement d'un couteau.
armé seulement d'un couteau.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
L'un de ces mécanismes
est la transparence,
est la transparence,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
on doit informer les personnes
de ce que l'on va faire avec leurs données.
de ce que l'on va faire avec leurs données.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
Et, en principe,
c'est une très bonne chose.
c'est une très bonne chose.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
C'est nécessaire,
mais pas suffisant.
mais pas suffisant.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
La transparence peut être détournée.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
Vous pouvez dire aux gens
ce que vous allez faire,
ce que vous allez faire,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
et les pousser encore à divulguer
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
des quantités arbitraires
d'informations personnelles.
d'informations personnelles.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Ainsi, dans une autre expérience,
menée avec des étudiants,
menée avec des étudiants,
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
nous leur avons demandé
de fournir des informations
de fournir des informations
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
sur leur comportement
sur le campus,
sur le campus,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
y compris des questions très sensibles,
comme celle-ci :
comme celle-ci :
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
[Avez-vous déjà triché à un examen ? ]
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
Nous avons dit à un groupe de sujets :
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
«Seuls d'autres étudiants
vont voir vos réponses.»
vont voir vos réponses.»
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
Nous avons dit à un autre groupe :
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
«Les étudiants et les professeurs
vont voir vos réponses.»
vont voir vos réponses.»
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Transparence. Notification.
Et, bien sûr, ça a marché,
Et, bien sûr, ça a marché,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
dans le sens où
le premier groupe de sujets
le premier groupe de sujets
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
était beaucoup plus enclin à donner des informations
que le second.
que le second.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
C'est logique, n'est-ce pas ?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
Mais nous avons ensuite
ajouté le détournement.
ajouté le détournement.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Nous avons répété l'expérience
avec les deux mêmes groupes,
avec les deux mêmes groupes,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
cette fois-ci, en ajoutant un délai
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
entre le moment où on a dit aux sujets
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
comment nous utiliserions leurs données
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
et le moment où on a commencé
à leur poser des questions.
à leur poser des questions.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Combien de temps pensez-vous
que nous ayonsdû ajouter
que nous ayonsdû ajouter
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
pour neutraliser l'effet inhibiteur
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
de savoir que les professeurs
verraient vos réponses ?
verraient vos réponses ?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
Dix minutes ?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
Cinq minutes ?
10:23
One minute?
240
611224
1776
Une minute ?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
Que diriez-vous de 15 secondes ?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
Quinze secondes ont suffit
pour que les deux groupes
pour que les deux groupes
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
divulguent la même quantité d'informations,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
comme si le deuxième groupe
ne se souciait plus
ne se souciait plus
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
que les professeurs
puissent lire ses réponses.
puissent lire ses réponses.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Je dois reconnaître que cette conférence,
jusqu'ici,
jusqu'ici,
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
peut sembler excessivement sombre,
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
mais ce n'est pas l'essentiel
de mon message.
de mon message.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
En fait, je veux vous montrer
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
qu'il existe des alternatives.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
La façon dont on fait les choses aujourd'hui
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
n'est pas la seule manière de faire,
10:54
they can be done.
253
642231
2027
ni certainement la meilleure.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Si quelqu'un vous dit,
« Les gens se fichent de préserver leur vie privée »,
« Les gens se fichent de préserver leur vie privée »,
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
demandez-vous si le jeu n'a pas été conçu
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
et truqué dans le but
qu'ils ne puissent pas s'en soucier.
qu'ils ne puissent pas s'en soucier.
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
Réaliser que ces manipulations
se produisent,
se produisent,
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
c'est déjà être à mi-chemin
du processus
du processus
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
qui nous rend capables
de nous protéger nous-mêmes.
de nous protéger nous-mêmes.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Si quelqu'un vous dit que la protection
de la vie privée est incompatible
de la vie privée est incompatible
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
avec les avantages du Big Data,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
considérez qu'au cours
des 20 dernières années,
des 20 dernières années,
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
les chercheurs ont créé des technologies
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
qui permettent à virtuellement
toutes les transactions électroniques
toutes les transactions électroniques
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
de se dérouler d'une manière
plus respectueuse de la vie privée.
plus respectueuse de la vie privée.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
On peut naviguer sur Internet
de façon anonyme.
de façon anonyme.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
On peut envoyer des mails
qui ne pourront être lus
qui ne pourront être lus
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
que par le destinataire,
pas même par la NSA.
pas même par la NSA.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Il peut même y avoir une exploitation des bases de données respectueuse de la vie privée.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
En d'autres termes, nous pouvons avoir
les avantages du Big Data
les avantages du Big Data
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
tout en protégeant la vie privée.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
Bien sûr, ces technologies
impliquent un changement
impliquent un changement
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
de la répartition des coûts
et des revenus
et des revenus
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
entre les détenteurs de données
et les personnes concernées,
et les personnes concernées,
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
ce qui explique peut-être pourquoi
vous n'en entendez pas beaucoup parler.
vous n'en entendez pas beaucoup parler.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
Ce qui me ramène au Jardin d'Eden.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Il y a une seconde interprétation
à propos de la vie privée
à propos de la vie privée
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
dans l'histoire du Jardin d'Eden
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
qui n'a rien à voir avec le fait
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
qu'Adam et Eve se sentent nus
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
et honteux.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
Vous pouvez trouver les échos
de cette interprétation
de cette interprétation
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
dans "Le Paradis perdu"
de John Milton.
de John Milton.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
Dans le jardin, Adam et Eve
sont contentés sur le plan matériel.
sont contentés sur le plan matériel.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Ils sont heureux.
Ils sont satisfaits.
Ils sont satisfaits.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Cependant, ils n'ont ni la connaissance,
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
ni la conscience d'eux-mêmes.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
Au moment où ils mangent
le bien nommé
le bien nommé
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
fruit de la connaissance,
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
c'est là qu'ils se découvrent eux-mêmes.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Ils prennent conscience.
Ils parviennent à l'autonomie.
Ils parviennent à l'autonomie.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
Cependant, le prix à payer,
c'est de quitter le jardin.
c'est de quitter le jardin.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
La vie privée, d'une certaine manière,
c'est à la fois le moyen
c'est à la fois le moyen
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
et le prix à payer pour la liberté.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
Encore une fois,
les spécialistes du marketing nous disent
les spécialistes du marketing nous disent
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
que le Big Data
et les réseaux sociaux
et les réseaux sociaux
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
ne sont pas seulement pour eux
un paradis du profit,
un paradis du profit,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
mais aussi un Jardin d'Eden
pour nous autres.
pour nous autres.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
Nous bénéficions de contenus gratuits.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Nous avons la chance de jouer à Angry Birds.
Nous avons des applications ciblées.
Nous avons des applications ciblées.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Mais en fait, dans quelques années,
ces organisations
ces organisations
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
sauront tant de choses sur nous,
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
qu'ils seront en mesure
de déduire nos désirs
de déduire nos désirs
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
avant que nous les ayons formés,
et peut-être
et peut-être
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
d'acheter des produits en notre nom
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
avant qu'on ne réalise
qu'on en a besoin.
qu'on en a besoin.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Il y a un auteur anglais
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
qui a anticipé ce genre de futur
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
dans lequel nous abandonnerions
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
notre autonomie et notre liberté
pour du confort.
pour du confort.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
Plus encore que George Orwell,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
cet auteur est, bien sûr,
Aldous Huxley.
Aldous Huxley.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
Dans « Le Meilleur des Mondes »,
il imagine une société
il imagine une société
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
dans laquelle les technologies
que nous avons créées
que nous avons créées
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
à l'origine pour la liberté
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
finissent par nous contraindre.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
Toutefois, dans ce livre,
il nous offre aussi une porte de sortie
il nous offre aussi une porte de sortie
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
de cette société,
semblable au chemin
semblable au chemin
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
qu'Adam et Ève ont eu à suivre
pour quitter le jardin.
pour quitter le jardin.
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Selon les termes du Sauvage,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
retrouver l'autonomie et la liberté
est possible,
est possible,
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
bien que le prix à payer soit élevé.
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Je crois fermement
que l'un des combats décisifs
que l'un des combats décisifs
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
de notre époque sera le combat
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
pour le contrôle des informations personnelles,
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
le combat pour savoir si les Big Data
peuvent devenir un vecteur
peuvent devenir un vecteur
14:20
for freedom,
327
848397
1289
de liberté,
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
plutôt qu'un moyen
de nous manipuler à notre insu.
de nous manipuler à notre insu.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
À l'heure actuelle,
bon nombre d'entre nous
bon nombre d'entre nous
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
ne savent même pas
que le combat a commencé,
que le combat a commencé,
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
mais c'est le cas,
que ça vous plaise ou non.
que ça vous plaise ou non.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
Et au risque de jouer les serpents,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
je vous dirais
que les outils pour ce combat
que les outils pour ce combat
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
sont là,
la conscience de ce qui est en train de se passer,
la conscience de ce qui est en train de se passer,
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
et dans vos mains,
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
à quelques clics seulement.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Merci.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Alessandro Acquisti - Privacy economistWhat motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks.
Why you should listen
Online, we humans are paradoxical: We cherish privacy, but freely disclose our personal information in certain contexts. Privacy economics offers a powerful lens to understand this paradox, and the field has been spearheaded by Alessandro Acquisti and his colleagues' analyses of how we decide what to share online and what we get in return.
His team's surprising studies on facial recognition software showed that it can connect an anonymous human face to an online name -- and then to a Facebook account -- in about 3 seconds. Other work shows how easy it can be to find a US citizen's Social Security number using basic pattern matching on public data. Work like this earned him an invitation to testify before a US Senate committee on the impact technology has on civil liberties.
Read about his work in the New York Times »
Alessandro Acquisti | Speaker | TED.com