monde subatomique

Des physiciens comprennent enfin pourquoi l’interaction forte est si tenace 

Il existe quatre forces fondamentales : la force de gravité, l’électromagnétisme, l’interaction faible et l’interaction (ou force) forte. Cette dernière est la plus intense. L’interaction forte agit en liant les quarks au sein des protons et des neutrons. Elle maintient ainsi les nucléons ensemble pour former des noyaux atomiques. La force forte est jusqu’à 100 000 milliards de milliards de fois plus intense que la force de gravité. Malgré cette intensité, elle est relativement peu comprise, par rapport aux autres forces. Récemment, des chercheurs ont percé l’un des mystères de l’interaction forte expliquant sa ténacité et sont notamment parvenus à la mesurer de façon plus précise.

L’interaction forte est quantifiée par la constante de couplage (que les auteurs de l’étude choisissent d’appeler simplement " couplage "), notée αs (alpha s). Il s’agit d’un paramètre fondamental dans la théorie de la chromodynamique quantique (QCD).

La difficulté de la mesure de αs réside principalement dans sa nature très variable : plus deux quarks sont éloignés, plus le couplage est élevé, et plus l’attraction entre eux devient forte. À des distances faibles, où αs est encore faible, les physiciens parviennent à appliquer des méthodes de calcul basique pour déterminer le couplage. Cependant, ces techniques deviennent inefficaces à des distances plus importantes. Dans une nouvelle étude, des physiciens ont ainsi réussi à appliquer de nouvelles méthodes pour mieux déterminer αs à des distances plus importantes. 

Un calcul basé sur l’intégrale de Bjorken

Poussé par sa curiosité, l’un des chercheurs a testé l’utilisation de l’intégrale de Bjorken pour prédire αs sur de longues distances. Cette méthode permet de définir des paramètres relatifs à la rotation de la structure des nucléons et ainsi de calculer le couplage de la force forte à courte distance. Le scientifique ne s’attendait donc pas à faire une découverte de ce calibre en faisant cet essai. Pourtant, contre toute attente, ses résultats ont montré qu’à un moment donné, αs cesse d’augmenter pour devenir constant. Il a ainsi partagé ses découvertes avec son mentor qui avait, lui aussi, obtenu des résultats similaires dans des travaux antérieurs.

 " Ce fut une chance, car même si personne ne s’en était encore rendu compte, l’intégrale de Bjorken est particulièrement adaptée aux calculs de αs sur de longues distances ", déclarent les chercheurs dans un article du Scientific American. Les résultats ont été présentés lors de diverses conférences de physique, durant l’une desquelles l’auteur principal a rencontré un autre physicien, Stanley Brodsky, qui aurait appuyé les résultats obtenus.

Une méthode par holographie

En parallèle à cette découverte, d’autres physiciens ont travaillé sur la mise au point d’une autre méthode de calcul de αs sur de longues distances, qu’ils ont appelée " holographie du front lumineux ". L’holographie est une technique mathématique qui a initialement été développée dans le contexte de la théorie des cordes et de la physique des trous noirs.

Cependant, en physique des particules, elle sert à modéliser des phénomènes en quatre dimensions (incluant les trois dimensions spatiales et une dimension temporelle) en se basant sur des calculs effectués dans un espace à cinq dimensions. Dans cette méthode, la cinquième dimension n’est pas nécessairement une dimension physique réelle, mais peut servir d’outil mathématique pour faciliter les calculs. L’idée est que certaines équations complexes en quatre dimensions peuvent devenir plus simples ou plus intuitives quand elles sont envisagées dans un espace à cinq dimensions.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Miotisoa Randrianarisoa & J. Paiano·15 avril 2024

[ gluons ] [ force de cohésion nucléaire ]

régression linguistique

Baisse du QI, appauvrissement du langage et ruine de la pensée

L’effet de Flynn du nom de son concepteur, a prévalu jusque dans les année 1960. Son principe est que le Quotient Intellectuel (QI) moyen ne cesse d’augmenter dans la population. Or depuis les années 1980, les chercheurs en sciences cognitives semblent partager le constat d’une inversion de l’effet Flynn, et d’une baisse du QI moyen.

La thèse est encore discutée et de nombreuses études sont en cours depuis près de quarante ans sans parvenir à apaiser le débat. Il semble bien que le niveau d’intelligence mesuré par les tests de QI diminue dans les pays les plus développés, et qu’une multitude de facteurs puissent en être la cause.

A cette baisse même contestée du niveau moyen d’intelligence s’ajoute l’appauvrissement du langage. Les études sont nombreuses qui démontrent le rétrécissement du champ lexical et un appauvrissement de la langue. Il ne s’agit pas seulement de la diminution du vocabulaire utilisé, mais aussi des subtilités de la langue qui permettent d’élaborer et de formuler une pensée complexe.

La disparition progressive des temps (subjonctif, passé simple, imparfait, formes composées du futur, participe passé…) donne lieu à une pensée au présent, limitée à l’instant, incapable de projections dans le temps. La généralisation du tutoiement, la disparition des majuscules et de la ponctuation sont autant de coups mortels portés à la subtilité de l’expression. Supprimer le mot "mademoiselle" est non seulement renoncer à l’esthétique d’un mot, mais également promouvoir l’idée qu’entre une petite fille et une femme il n’y a rien.

Moins de mots et moins de verbes conjugués c’est moins de capacités à exprimer les émotions et moins de possibilité d’élaborer une pensée.

Des études ont montré qu’une partie de la violence dans la sphère publique et privée provient directement de l’incapacité à mettre des mots sur les émotions.

Sans mots pour construire un raisonnement la pensée complexe chère à Edgar Morin est entravée, rendue impossible. Plus le langage est pauvre, moins la pensée existe.

L’histoire est riche d’exemples et les écrits sont nombreux de Georges Orwell dans 1984 à Ray Bradbury dans Fahrenheit 451 qui ont relaté comment les dictatures de toutes obédiences entravaient la pensée en réduisant et tordant le nombre et le sens des mots. Il n’y a pas de pensée critique sans pensée. Et il n’y a pas de pensée sans mots. Comment construire une pensée hypothético-déductive sans maîtrise du conditionnel? Comment envisager l’avenir sans conjugaison au futur? Comment appréhender une temporalité, une succession d’éléments dans le temps, qu’ils soient passés ou à venir, ainsi que leur durée relative, sans une langue qui fait la différence entre ce qui aurait pu être, ce qui a été, ce qui est, ce qui pourrait advenir, et ce qui sera après que ce qui pourrait advenir soit advenu? Si un cri de ralliement devait se faire entendre aujourd’hui, ce serait celui, adressé aux parents et aux enseignants: faites parler, lire et écrire vos enfants, vos élèves, vos étudiants.

Enseignez et pratiquez la langue dans ses formes les plus variées, même si elle semble compliquée, surtout si elle est compliquée. Parce que dans cet effort se trouve la liberté. Ceux qui expliquent à longueur de temps qu’il faut simplifier l’orthographe, purger la langue de ses "défauts", abolir les genres, les temps, les nuances, tout ce qui crée de la complexité sont les fossoyeurs de l’esprit humain. Il n’est pas de liberté sans exigences. Il n’est pas de beauté sans la pensée de la beauté.

Auteur: Clavé Christophe

Info: 17.11.2019, l'Agefi

[ décadence culturelle ] [ mutation numérique ] [ simplification ]

cyberguerre

Des chercheurs créent le tout premier ver informatique capable de se répandre dans les systèmes d'IA

Vous vous demandiez si l’intelligence artificielle pouvait être infectée par des virus ou des malwares ? Maintenant, oui.

C’est, selon l’équipe qui l’a développé, une grande première dans le monde de l’intelligence artificielle. Afin de rappeler au monde les risques inhérents à toute technologie connectée, un groupe de chercheurs vient de créer le tout premier ver informatique capable d’infecter les agents IA. Une démonstration qui doit alerter sur l’émergence possible de nouveaux types de cyberattaques.

La résurgence du spectre Morris à l’ère de l’intelligence artificielle

Baptisé Morris II en référence à Morris,  célèbre pour avoir semé le chaos sur Internet en 1998, ce ver informatique d’un genre nouveau aurait la capacité de se répandre d’un système d’IA à l’autre. Créé par une équipe de chercheurs dans un environnement de test, Morris est aujourd’hui capable d’attaquer des agents IA génératifs pour siphonner des données et propager des malwares. Dans le cadre des essais menés par le groupe de recherche, le ver a pu s’en prendre à un assistant autonome de messagerie pour dérober des informations contenues dans les mails et envoyer des spams.

Une expérience qui souligne la vulnérabilité croissante des modèles de langage à grande échelle (LLM), alors qu’ils sont de plus en plus performants, polyvalents et multimodaux. Bien que ces vers IA n'aient pas encore été observés en conditions réelles, ils représentent un risque de sécurité que les start-up, les développeurs et les entreprises tech doivent prendre au sérieux et anticiper.

Des prompts auto-réplicatifs pour jailbreaker les systèmes d’IA générative

Pour créer ce ver, les équipes de Cornell Tech ont créé un prompt " auto-réplicatif ". En clair, un ensemble d’instructions conduisant un système d’IA génératif à autoproduire des instructions supplémentaires dans ses réponses. Un procédé que l’on retrouve dans des attaques classiques par injection de SQL ou de type buffer overflow. En parallèle, ils ont aussi créé un système de mails capable d’envoyer et de recevoir des messages en recourant à différents agents intelligents comme ChatGPT et Gemini, ainsi qu’au LLM open source LLaVA.

L’expérience s’est révélée concluante en utilisant deux méthodes d’auto-réplication des instructions. La première via des prompts textuels, la seconde en intégrant un prompt dans un fichier image. Dans le premier cas, les chercheurs ont réussi à " empoisonner " la base de données des assistants de messagerie, forçant le déclenchement de la RAG – retrieval-aumented generation, techno permettant d’améliorer les réponses de l’IA à l’aide d’informations plus récentes sans modifier le LLM en profondeur.

(Photo - Schéma de la propagation du ver dans les systèmes d'IA générative intégrant la RAG © Cornell Tech)

Une fois le mail récupéré par la RAG en réponse à une requête de l’utilisateur, et envoyé à GPT-4 ou Gemini, il parvient à contourner les mesures de sécurité des systèmes d’IA et dérobe les données du message. " La réponse générée contenant les données utilisateur sensibles infecte plus tard les nouveaux hôtes lorsqu'elle est utilisée pour répondre à un mail envoyé à un nouveau client puis stockée dans la base de données du nouveau client ", a expliqué Ben Nassi, l’un des membres du groupe de recherche.

Avec la seconde méthode (intégration du prompt malveillant dans une image), le processus a permis d’obliger l’assistant à transférer plusieurs fois le mail infecté à d’autres systèmes de messagerie.

(Photo -  Schéma de la propagation du ver dans les systèmes d'IA à l'aide d'un prompt malveillant dissimulé dans une image © Cornell Tech)

Pour anticiper de telles attaques qu’ils estiment probables d’ici deux à trois ans, les chercheurs de Cornell Tech ont partagé leurs travaux avec Google et OpenAI qui travaillent à rendre leurs systèmes plus résilients, tout en encourageant les développeurs à s'assurer qu'ils travaillent avec des outils sains.

(Ajout de 2024 : librairie d'invites informatiques mise en ligne par Anthropic) 

 

Auteur: Internet

Info: https://www.clubic.com/, Chloé Claessens, 2 mars 2024, source : Technion - Israel Institute of Technology, Ron Bitton, Ben Nassi, Stav Cohen

[ conflits numériques ] [ homme-machine ]

singularité paramétrées

L’ANONYMAT DIGITAL N’EXISTE PAS, AUTANT LE SAVOIR UNE BONNE FOIS POUR TOUTES

Toutes les traces que nous générons, toutes les données nous concernant, que nous communiquons d’une manière ou d’une autre, même les plus anonymes et les plus incomplètes, toutes ces informations permettent… de nous identifier avec une quasi-certitude! Telle est la conclusion d’une recherche menée par Luc Rocher, aspirant FNRS au pôle en ingénierie mathématique de l’UClouvain.

Le doctorant a travaillé avec un spécialiste du domaine, le Pr Yves-Alexandre de Montjoye, désormais professeur assistant, responsable du Computational Privacy Group à l’Imperial College de Londres.

Les deux chercheurs, accompagnés par Julien Hendrickx (Icteam/UCLouvain) ont élaboré un algorithme qui permet d’estimer, avec grande précision, si des données anonymes, mais " réidentifiées ", appartiennent bien à une même personne ou non. L’algorithme évalue la probabilité pour une combinaison de caractéristiques connues d’être suffisamment précise pour décrire un seul individu parmi plusieurs milliards de personnes.

Une réidentification à 99,98%

En utilisant cette méthode, les chercheurs de l’UCLouvain et de l’Imperial College London ont montré que 99.98% des Américains seraient correctement réidentifiés dans n’importe quelle base de données en utilisant 15 attributs démographiques, avec des chiffres similaires à travers le monde (16 attributs en ajoutant la nationalité).

" Beaucoup de personnes vivant à New York sont des hommes et ont la trentaine. Parmi elles, beaucoup moins sont également nées le 5 janvier, conduisent une voiture de sport rouge, ont deux enfants et un chien ", précise Luc Rocher, dans un communiqué de l’UCLouvain. " Des informations plutôt standards, que les entreprises demandent régulièrement. Et qui permettent de réidentifier les individus ".

Après avoir appris quelles caractéristiques rendent les individus uniques, les algorithmes des chercheurs génèrent des populations synthétiques pour estimer si un individu peut se démarquer parmi des milliards de personnes.

" En Belgique, depuis 2017, certaines données médicales collectées par des hôpitaux sont revendues de manière anonyme. Le sont-elles vraiment ? C’est là tout l’intérêt du modèle développé par les chercheurs de l’UCLouvain et du Imperial College London, puisqu’il permet désormais de vérifier la réalité, ou non, de cet anonymat ", estime l’UCLouvain.

Tout le monde recueille des données

Voici un peu plus d’un an, l’ingénieur civil Yves-Alexandre de Montjoye, qui jongle avec les mathématiques appliquées et la protection de la vie privée avait déjà indiqué à Bruxelles, lors d’une conférence " Science & Cocktails ", qu’au départ de quelques bribes de données, il était possible d’identifier avec quasi certitude un individu.

À quoi peuvent servir les données d’un téléphone portable ? Comment utiliser en toute sécurité les données volumineuses tout en allant de l’avant ? Ces questions étaient au centre de cette rencontre avec un large public.

" Nous vivons à une époque où l’information sur la plupart de nos mouvements et de nos actions est recueillie et stockée en temps réel. Tout le monde recueille des données sur vous : vos recherches sur Google, vos commandes de nourriture en ligne, vos lieux de vacances et les profils d’autres personnes que vous consultez sur Facebook. Et la disponibilité d’un téléphone mobile à grande échelle, d’une carte de crédit, d’un historique de navigation, etc., augmente considérablement notre capacité à comprendre et potentiellement affecter le comportement des individus et des collectifs.

Toutefois, l’utilisation de ces données soulève des préoccupations légitimes en matière de protection de la vie privée. Lors de cet événement, Yves-Alexandre de Montjoye a expliqué comment les mécanismes traditionnels de protection des données ne parviennent pas à protéger la vie privée des personnes à l’ère des grandes données. Et il explique comment des informations sensibles peuvent souvent être déduites de données apparemment inoffensives.

Les mots de passe et la cryptographie n’y changent rien

Et pour celles et ceux qui pensent qu’avec quelques bons mots de passe et autres outils de cryptographie, il est possible de protéger durablement ses données… Mieux vaut tout de suite faire son deuil de cette idée.

" Qu’il s’agisse de messages, de photos de vacances ou de tout autre type d’informations personnelles transmises ou stockées sur internet: ces données sont absolument transparentes. Ou du moins, elles le seront dans un proche avenir ", martèle le scientifique québécois Gilles Brassard, spécialiste de la cryptographie quantique.

De passage à Bruxelles en début d’année dans le cadre de la chaire du Québec à l’Académie royale des Sciences, ce professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal disait: " rien de ce que vous confiez en ligne n’est sûr. Ou plus exactement, rien de ce que vous avez confié ou transmis jusqu’à présent, et ce depuis les débuts de l’internet, n’est confidentiel "…

Auteur: Internet

Info: Daily mail, 24 Jjuily 2019, Christian Du Brulle

[ profils numériques ] [ éthique des métadonnées ]

réseaux sociaux

Le shadow banning et son rôle dans la censure moderne

Les médias sociaux nous observent et contrôlent ce que nous voyons.

Ce n'est pas un secret, les algorithmes dominent nos vies sociales en ligne - ce n'est pas comme si nous ne prenions pas nos propres décisions lorsqu'il s'agit de savoir à qui nous parlons ou quels médias nous consommons, mais ce serait faire preuve d'une vraie ignorance qu'ignorer comment les systèmes ont été programmés pour catégoriser, collecter et suggérer des données simplement en fonction de nos goûts et de nos suivis. Cela nous expose à des contenus, des personnes et des idées que nous n'aurions pas trouvés par nous-mêmes, mais cela soulève la question du degré de contrôle que ces systèmes exercent sur ce que nous voyons. Voilà qui nous amène au shadow banning. 

Le shadow banning est la décision d'une plateforme de médias sociaux d'empêcher partiellement ou totalement l'interaction avec le contenu d'une personne - empêcher de nouvelles personnes de rechercher votre contenu, s'assurer que vous n'apparaissez pas sous les hashtags ou même limiter la fréquence à laquelle vous êtes suggéré comme personne à suivre... ne sont que quelques exemples de la façon dont cela peut être réalisé. Les plateformes telles qu'Instagram et Tiktok reconnaissent rarement les allégations de cette nature, mais soulignent plutôt leur droit de supprimer les publications qui ne sont pas conformes à leurs directives communautaires et le fait qu'en acceptant d'utiliser la plateforme, vous consentez à leur pouvoir de le faire. 

D'une manière générale, le fait que vos vidéos soient supprimées ou que moins de personnes puissent y accéder n'est pas le plus grand préjudice du monde, mais il faut noter que les personnes qui font l'objet d'un bannissement caché présentent un profil significatif. Si je me réfère aux directives de la communauté Tiktok, il est dit que sont mises au rebut les vidéos créées dans le but de nuire à autrui. Mais dans ces directives, ils s'efforcent de répéter que sont autorisés "les contenus éducatifs, historiques, satiriques, artistiques et autres qui peuvent être clairement identifiés comme des contre-discours ou qui visent à sensibiliser aux dommages causés par des individus et/ou des organisations dangereuses". Cette citation et leur déclaration de soutien au mouvement Black Lives Matter surprendront surtout tous les de créatifs noirs qui ont vu leur taux de fréquentation chuter et leurs vidéos être retirées de leur profil. 

Instagram s'est montré tout aussi complice dans cette affaire - il y a eu un retour de bâton significatif de la part des travailleurs du sexe, des éducateurs sexuels et souvent des espaces inclusifs, queer et sexuellement positifs sur cette application. Dans son article publié dans le Guardian, Chante Joseph a exposé la zone grise qui n'est pas aussi clairement définie que la politique de non-nudité d'Instagram, où les administrateurs peuvent signaler un contenu comme étant "sexuellement suggestif" ; beaucoup de gens affirment que c'est nécessaire afin de s'assurer que les enfants ne sont pas exposés à des contenus inappropriés - plutôt que de responsabiliser les parents ou que les plateformes de médias sociaux tentent au moins d'introduire une forme de restriction d'âge, la charge est donc placée sur les créateurs. Mais considérons, par exemple, les créateurs LGBTQIA+ ; leurs comptes fournissent des informations auxquelles des jeunes qui n'ont peut-être même pas fait leur coming out pourraient avoir accès afin de pouvoir traiter et comprendre leurs sentiments dans un espace sain qui ne leur était pas accessible il y a seulement dix ans. En substance, ces directives sur ce qu'une personne est autorisée à partager sont définies par une norme morale arbitraire où les discussions sur le sexe, en particulier celles qui se situent en dehors du domaine de l'hétéronormatif, sont quelque chose dont il faut se protéger, même s'il y a très peu d'espaces qui les autorisent dans la vie réelle.

Instagram, Twitter, TikTok, Facebook ont tous la réputation d'être superficiels et de reposer sur l'auto-gratification des gens qui veulent exister et être vus (ce qui n'est même pas une mauvaise chose en soi), mais à côté de cela, ils peuvent être utilisés pour partager des idées, des pensées politiques et des savoirs. Ainsi, lorsque des créateurs noirs qui tentent d'informer les masses sont empêchés de partager des informations ou lorsque des messages de travailleurs du sexe sur la misogynie sont inaccessibles parce que leur page est considérée comme trop "sexuellement suggestive" (terme indéfini et donc difficile à traiter), le silence est assourdissant. Le shadowbanning est une menace pour nous tous car il maintient l'illusion du contrôle. Or, cette idée est synonyme de censure et d'obstruction à l'information. De plus, cette obstruction est dictée par ce que les plateformes considèrent comme approprié, de sorte que le pouvoir que nous supposions avoir dans nos voix peut constamment être réduit au silence.

Auteur: Oluwakemi Agunbiade

Info: https://cherwell.org/, 3 septembre 2020

[ pouvoir numérique ]

positivisme

La science-fiction propose enfin des futurs désirables

La science-fiction ne produit pas que des romans catastrophistes. De plus en plus d’auteurs et autrices renouent avec l’utopie et imaginent des avenirs heureux. Une bouffée d’air.

Un autre monde est possible… Oui, mais à quoi ressemble-t-il ? Inventer des avenirs heureux sans pétrole, dessiner un futur post-effondrement désirable : la tâche paraît ardue, tant l’époque nous a plongés dans l’apathie. " Les gens ont peur, ils n’arrivent plus à imaginer l’avenir ", constate l’écrivaine Catherine Dufour.

" There is no alternative " assénait Margaret Thatcher, Première ministre du Royaume-Uni. Depuis quarante ans, le fatalisme semble s’être insidieusement diffusé dans nos esprits. Pire, il nous paralyse. " La résignation présentée comme seule position réaliste face à un présent trop complexe est une arme au service du maintien de l’ordre ", rappelait la journaliste Évelyne Pieiller dans un article du Monde diplomatique.

Pourtant, à l’aune de la crise écologique, un nouveau mot d’ordre commence à essaimer : " Il faut désincarcérer le futur, martèle Catherine Dufour. Rouvrir les possibles, remettre en marche nos neurones d’optimisme. " Et pour l’autrice, pas de doute : " La science-fiction (SF) a un rôle essentiel à jouer, pour donner des pistes, des voies d’espoir collectif. "

Longtemps associé au catastrophisme, le genre littéraire connaît ainsi " un renouveau des utopies vertes ", selon l’auteur Ugo Bellagamba. Renouveau ? Aux origines de la science-fiction, " les utopies du XVIe siècle portaient déjà l’idée d’un avenir conditionné au respect de la nature, souligne-t-il. La question écologique a ainsi, d’une certaine manière, toujours été présente ".

Autogestion, femmes au pouvoir, sobriété...

Après-guerre, à contre-courant d’un flot de dystopies — en particulier Soleil vert, paru en 1966 —, quelques écrivains esquissaient déjà des chemins de traverse. En 1974, Ursula Le Guin exposait, dans Les Dépossédés, un monde anarchiste fondé sur la liberté absolue et la coopération. Un an plus tard, en 1975, Écotopia, récit utopique d’Ernest Callenbach, décrivait une société écologique radicale — femmes au pouvoir, autogestion, semaine de 22 heures.

Malgré ces rares pépites, la mode littéraire a toujours été à l’apocalypse. " La science-fiction aime la catastrophe ", remarque Ugo Bellagamba. La catastrophe… et la technologie. " La SF du XXIe siècle tourne désespérément autour des “trois piliers” du transhumanisme ; immortalité, biotechnologies et intelligence artificielle ", analysait ainsi Catherine Dufour dans un article du Monde diplomatique.

Mais la tendance pourrait s’inverser. Face au mur climatique — " parce que le pessimisme est un luxe qu’on ne peut plus de permettre ", selon Catherine Dufour — un courant émerge : le solarpunk. " De plus en plus de romans renouvellent l’imaginaire utopiste, autour de deux idées phares, la sobriété (technologique, énergétique) et la fin du capitalisme ", décrit Ugo Bellagamba. Outre-Atlantique, Kim Stanley Robinson, auteur du remarquable Ministère du futur, et Becky Chambers figurent parmi les têtes de proue de ce mouvement.

En France, la mayonnaise utopiste prend lentement. La maison d’édition La Volte a créé une collection, Eutopia, pour porter ces nouveaux récits. " Mais on ne publie qu’un livre par an, regrette son éditeur, Mathias Echenay. Même si la question travaille les autrices et auteurs, on reçoit encore très peu de propositions abouties. "

La faute, selon lui, à la difficulté d’écrire des utopies : " Faire une histoire dans un monde où tout se passe bien, on ne sait pas comment faire ", illustre-t-il. " Une histoire, c’est intéressant quand ça déraille », sourit Joëlle Wintrebert, pionnière de la SF à la française. Un de ses romans, Pollen, raconte ainsi une société matriarche et pacifiste, mais qui repose sur la reproduction maîtrisée génétiquement. " L’utopie, c’est toujours ambigu… Un monde parfait, ça n’existe pas ", dit l’écrivaine.

La faute, aussi, à nos imaginaires trop limités ? Pour l’écrivain Elio Possoz, la SF post-capitaliste se heurte à deux murs, politique — quel système concevoir autre qu’une dictature  ? — et technique. Renoncer à la technologie, penser un monde sans électricité… " Ce sont encore des impensés. " Le trentenaire vient de finir un roman (à paraître l’an prochain chez La Volte) qui décrit un road trip dans une France post-pétrole parsemée de " communats ", des zones autonomes et autogérées. 

S’approprier les futurs

Low-tech, vélo solaire et anarchie : tout ça fait rêver, mais comment passer des écrits aux actes ? " Ces récits permettent de faire vivre aux lecteurs d’autres possibles, de les toucher, par le sensible, et donc de les familiariser avec ce qui pourrait advenir ", estime Mathias Echenay. C’est ainsi que des scientifiques du Giec ont sollicité des écrivains et écrivaines afin de produire " des récits pour nous approprier les futurs " décrits dans leurs rapports. Le résultat, No(s) Futur(s), paru en 2020, permet d’" imaginer les possibles du changement climatique ".

Les plus intéressés par ces collaborations littéraires sont à chercher du côté des armées. Dès 2016, un des départements de l’armée de terre des États-Unis a lancé son propre concours de nouvelles de science-fiction, pour façonner leur future stratégie militaire. Constituée en 2019 dans l’Hexagone, la Red team regroupe auteurs et experts militaires en vue d’" anticiper les aspects technologiques, économiques, sociétaux et environnementaux de l’avenir qui pourraient engendrer des potentiels de conflictualités à horizon 2030-2060 ".

" À quand une Red team au ministère de la Santé ou de l’Écologie, s’interroge Ugo Bellagamba. Les politiques ont encore du mal à saisir l’intérêt de la SF pour ouvrir les possibles. " Sans prendre toute fiction pour argent comptant, auteurs et éditeurs espèrent ainsi que leurs ouvrages participeront à " casser le récit dominant ", selon les propos de Mathias Echenay. Comme le disait Alain Damasio, " la lutte des imaginaires " fait partie des moyens pour " battre le capitalisme sur le terrain du désir ". 

Auteur: Lavocat Lorène

Info:

[ littérature ] [ malheur nécessaire ] [ incubateur ] [ nurserie ] [ prévoir ] [ adaptation ] [ créativité ]

pouvoir sémantique

La bataille pour le contrôle de votre esprit

Dans son roman dystopique classique 1984, George Orwell a écrit : "Si vous voulez une image du futur, imaginez une botte piétinant un visage humain - pour toujours." Cette image frappante a servi de symbole puissant pour le totalitarisme au 20e siècle. Mais comme l'a récemment observé Caylan Ford, avec l'émergence des passeports de santé numériques dans l'État de sécurité biomédicale, le nouveau symbole de la répression totalitaire n'est "pas une botte, mais un algorithme : sans émotion, imperméable à tout appel, façonnant silencieusement la biomasse.

Ces nouveaux mécanismes de surveillance et de contrôle numériques ne seront pas moins oppressifs parce que plus virtuels que physiques. Les applications de traçage des contacts, par exemple, ont proliféré avec au moins 120 applications diverses utilisées dans 71 États différents, et 60 autres mesures numériques de traçage des contacts ont été utilisées dans 38 pays. Rien ne prouve actuellement que les applications de recherche des contacts ou autres méthodes de surveillance numérique ont contribué à ralentir la propagation du covid ; mais comme pour beaucoup de nos politiques de lutte contre les pandémies, cela ne semble pas avoir dissuadé leur utilisation.

D'autres technologies de pointe ont été déployées dans le cadre de ce qu'un écrivain a appelé, avec un clin d'œil à Orwell, "réflexe de la piétaille", pour décrire la propension des gouvernements à abuser des pouvoirs d'urgence. Vingt-deux pays ont utilisé des drones de surveillance pour repérer les contrevenants aux règles du covid, d'autres ont déployé des technologies de reconnaissance faciale, vingt-huit pays ont eu recours à la censure d'Internet et treize pays ont eu recours à la coupure d'Internet pour gérer les populations pendant le covid. Au total, trente-deux pays ont eu recours à l'armée ou à des engins militaires pour faire respecter les règles, ce qui a entraîné des pertes humaines. En Angola, par exemple, la police a tiré et tué plusieurs citoyens alors qu'elle imposait un confinement.

Orwell a exploré le pouvoir que le langage a de façonner notre pensée, et notamment la capacité d'un langage négligé ou dégradé à la déformer. Il a exprimé ces préoccupations non seulement dans ses romans Animal Farm et 1984, mais aussi dans son essai classique, "Politics and the English Language", où il affirme que "si la pensée corrompt le langage, le langage peut aussi corrompre la pensée".

Le régime totalitaire décrit dans 1984 exige des citoyens qu'ils communiquent en Newspeak, une langue soigneusement contrôlée, à la grammaire simplifiée et au vocabulaire restreint, conçue pour limiter la capacité de l'individu à penser ou à exprimer des concepts subversifs tels que l'identité personnelle, l'expression personnelle et le libre arbitre. Avec cette abâtardissement du langage, des pensées complètes sont réduites à des termes simples ne véhiculant qu'un sens simpliste.  

Cette novlangue (newspeak)  élimine la possibilité de nuance, rendant impossible la considération et la communication des nuances de sens. Le Parti a également l'intention, avec les mots courts du Newspeak, de rendre le discours physiquement automatique et donc de rendre le discours largement inconscient, ce qui diminue encore la possibilité d'une pensée véritablement critique. Dans le  roman, le personnage Syme évoque son travail de rédaction de la dernière édition du dictionnaire du Newspeak :

"D'ici 2050 - probablement plus tôt - toute connaissance réelle de l'Oldspeak [anglais standard] aura disparu. Toute la littérature du passé aura été détruite. Chaucer, Shakespeare, Milton, Byron - n'existeront plus que dans des versions en novlangue, pas seulement transformées en quelque chose de différent, mais en réalité contradictoires avec ce qu'ils étaient. Même la littérature du Parti changera. Même les slogans changeront. Comment peut-on avoir un slogan comme "La liberté, c'est de l'esclavage" alors que le concept de liberté a été aboli ? Tout le climat de la pensée en sera différent. En fait, il n'y aura pas de pensée, telle que nous l'entendons aujourd'hui. L'orthodoxie signifie ne pas penser - ne pas avoir besoin de penser. L'orthodoxie, c'est l'inconscience."

Plusieurs termes dénigrants ont été déployés de manière répétée pendant la pandémie, des phrases dont la seule fonction était d'empêcher toute possibilité de pensée critique. Il s'agit, entre autres, des mots "négationniste du virus", "anti-vax" et "théoricien de la conspiration". Certains commentateurs vont sans doute déformer ce livre, et en particulier ce chapitre, en utilisant ces termes et d'autres similaires - des raccourcis tout faits qui évitent aux critiques la peine de lire le livre ou d'examiner de manière critique mes preuves ou mes arguments. Un bref commentaire sur chacun de ces termes peut être utile pour illustrer leur fonctionnement.

Le premier terme, "négationniste du covidien", nécessite peu d'attention. Ceux qui lancent cette accusation à toute personne critiquant notre réponse à la pandémie assimilent imprudemment le covid à l'Holocauste, ce qui suggère que l'antisémitisme continue d'infecter le discours à droite comme à gauche. Nous n'avons pas besoin de nous attarder sur cette phrase.

L'épithète " anti-vax ", déployé pour caractériser toute personne qui soulève des questions sur la campagne de vaccination de masse ou sur la sécurité et l'efficacité des vaccins covidés, fonctionne de la même manière comme un frein à la conversation plutôt que comme une étiquette descriptive précise. Lorsque les gens me demandent si je suis anti-vax parce que je conteste le mandat de vaccination, je ne peux que répondre que la question a autant de sens pour moi que la question "Dr. Kheriaty, êtes-vous 'pro-médication' ou 'anti-médication' ?". La réponse est évidemment contingente et nuancée : quel médicament, pour quel patient ou population de patients, dans quelles circonstances et pour quelles indications ? Il n'existe clairement pas de médicament, ni de vaccin d'ailleurs, qui soit toujours bon pour tout le monde, en toute circonstance et tout le temps.

En ce qui concerne le terme "conspirationniste", Agamben note que son utilisation sans discernement "témoigne d'une surprenante ignorance historique". Car quiconque est familier avec l'histoire sait que les récits des historiens retracent et reconstruisent les actions d'individus, de groupes et de factions travaillant dans un but commun pour atteindre leurs objectifs en utilisant tous les moyens disponibles. Il cite trois exemples parmi les milliers que compte l'histoire.

En 415 avant J.-C., Alcibiade déploya son influence et son argent pour convaincre les Athéniens de se lancer dans une expédition en Sicile, entreprise qui se révéla désastreuse et marqua la fin de la suprématie athénienne. En représailles, les ennemis d'Alcibiade engagent de faux témoins et conspirent contre lui pour le condamner à mort. 

En 1799, Napoléon Bonaparte viole son serment de fidélité à la Constitution de la République, renverse le directoire par un coup d'État, s'arroge les pleins pouvoirs et met fin à la Révolution. Quelques jours auparavant, il avait rencontré ses co-conspirateurs pour affiner leur stratégie contre l'opposition anticipée du Conseil des Cinq-Cents.

Plus près de nous, il mentionne la marche sur Rome de 25 000 fascistes italiens en octobre 1922. On sait que Mussolini prépara la marche avec trois collaborateurs, qu'il prit contact avec le Premier ministre et des personnalités puissantes du monde des affaires (certains affirment même que Mussolini rencontra secrètement le roi pour explorer d'éventuelles allégeances). Les fascistes avaient d’ailleurs répété leur occupation de Rome par une occupation militaire d'Ancône deux mois auparavant. 

D'innombrables autres exemples, du meurtre de Jules César à la révolution bolchévique, viendront à l'esprit de tout étudiant en histoire. Dans tous ces cas, des individus se réunissent en groupes ou en partis pour élaborer des stratégies et des tactiques, anticiper les obstacles, puis agir résolument pour atteindre leurs objectifs. Agamben reconnaît que cela ne signifie pas qu'il soit toujours nécessaire de recourir aux "conspirations" pour expliquer les événements historiques. "Mais quiconque qualifierait de "théoricien de la conspiration" un historien qui tenterait de reconstituer en détail les complots qui ont déclenché de tels événements ferait très certainement preuve de sa propre ignorance, voire de son idiotie."

Quiconque mentionnant "The Great Reset" en 2019 était accusé d'adhérer à une théorie du complot - du moins jusqu'à ce que le fondateur et président exécutif du Forum économique mondial, Klaus Schwab, publie en 2020 un livre exposant l'agenda du WEF avec le titre utile, Covid-19 : The Great Reset. Après de nouvelles révélations sur l'hypothèse de la fuite dans un laboratoire, le financement par les États-Unis de la recherche sur le principe du gain de fonction à l'Institut de virologie de Wuhan, les questions de sécurité des vaccins volontairement supprimés, et la censure coordonnée des médias et les campagnes de diffamation du gouvernement contre les voix dissidentes, il semble que la seule différence entre une théorie du complot et une nouvelle crédible aura été d'environ six mois.

Auteur: Kheriaty Aaron

Info: The Brownstone Institute, mai 2022

[ propagande numérique ] [ complotisme ]

machine-homme

Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

[ censure numérique ] [ triage web ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ]

big brother consumériste

Nulle part où se cacher : Les collecteurs de données sont venus pour capter votre vie privée - et ils l'ont trouvée

La manière dont vos données sont stockées et partagées évolue et votre activité en ligne peut être utilisée pour vous catégoriser d'une manière qui modifie radicalement votre vie. Il existe des moyens de reprendre le contrôle.

Un vendredi de 2021, je suis entré dans un hôtel d'Exeter, au Royaume-Uni, à 17:57:35. Le lendemain matin, j'ai fait 9 minutes de route pour me rendre à l'hôpital le plus proche. J'y suis resté trois jours. Le trajet de retour, qui dure normalement 1 heure 15 minutes, a duré 1 heure 40 minutes. La raison de cette lenteur : mon tout nouveau bébé dormait à l'arrière.

Ce ne sont pas les détails d'un journal. Il s'agit plutôt de ce que Google sait de la naissance de ma fille, sur la base de mon seul historique de localisation.

Un aperçu des données de ce week-end révèle que ce n'est pas tout ce que les entreprises savent de moi. Netflix se souvient que j'ai regardé toute une série d'émissions de bien-être, dont Gilmore Girls et How to Lose a Guy in 10 Days (Comment perdre un homme en 10 jours). Instagram a enregistré que j'ai "aimé" un post sur l'induction du travail, puis que je ne me suis pas reconnectée pendant une semaine.

Et alors ? Nous savons tous maintenant que nous sommes suivis en ligne et que les données collectées sur nous sont à la fois granulaires et constantes. Peut-être aimez-vous que Netflix et Instagram connaissent si bien vos goûts en matière de cinéma et de mode.

Mais un nombre croissant d'enquêtes et de poursuites judiciaires révèlent un nouveau paysage du suivi en ligne dans lequel la portée des entreprises qui collectent des données est plus insidieuse que beaucoup d'entre nous ne le pensent. En y regardant de plus près, j'ai découvert que mes données personnelles pouvaient avoir une incidence sur tout, depuis mes perspectives d'emploi et mes demandes de prêt jusqu'à mon accès aux soins de santé. En d'autres termes, elles peuvent façonner ma vie quotidienne d'une manière dont je n'avais pas conscience. "Le problème est énorme et il y a toujours de nouvelles horreurs", déclare Reuben Binns, de l'université d'Oxford.

On pourrait vous pardonner de penser qu'avec l'introduction d'une législation comme le règlement général sur la protection des données (RGPD) - des règles de l'Union européenne mises en œuvre en 2018 qui donnent aux gens un meilleur accès aux données que les entreprises détiennent sur eux et limitent ce que les entreprises peuvent en faire - la confidentialité des données n'est plus un vrai problème. Vous pouvez toujours refuser les cookies si vous ne voulez pas être suivi, n'est-ce pas ? Mais lorsque je dis cela à Pam Dixon, du groupe de recherche à but non lucratif World Privacy Forum, elle se met à rire d'incrédulité. "Tu y crois vraiment ?" me dit-elle.

Les gratteurs de données

Des centaines d'amendes ont été infligées pour violation du GDPR, notamment à Google, British Airways et Amazon. Mais les experts en données affirment qu'il ne s'agit là que de la partie émergée de l'iceberg. Une étude réalisée l'année dernière par David Basin de l'ETH Zurich, en Suisse, a révélé que 95 % des sites web pourraient enfreindre les règles du GDPR. Même l'objectif de la législation visant à faciliter la compréhension des données que nous acceptons de fournir n'a pas été atteint. Depuis l'entrée en vigueur de la législation, les recherches montrent que les accords de confidentialité sont devenus plus compliqués, rein de moins. Et si vous pensiez que les bloqueurs de publicité et les réseaux privés virtuels (VPN) - qui masquent l'adresse IP de votre ordinateur - vous protégeaient, détrompez-vous. Bon nombre de ces services vendent également vos données.

Nous commençons à peine à saisir l'ampleur et la complexité du paysage de la traque en ligne. Quelques grands noms - Google, Meta, Amazon et Microsoft - détiennent l'essentiel du pouvoir, explique Isabel Wagner, professeur associé de cybersécurité à l'université de Bâle, en Suisse. Mais derrière ces grands acteurs, un écosystème diversifié de milliers, voire de millions, d'acheteurs, de vendeurs, de serveurs, de traqueurs et d'analyseurs partagent nos données personnelles.

Qu'est-ce que tout cela signifie pour l'utilisateur lambda que je suis ? Pour le savoir, je me suis rendu chez HestiaLabs à Lausanne, en Suisse, une start-up fondée par Paul-Olivier Dehaye, mathématicien et lanceur d'alerte clé dans le scandale de l'utilisation des données de Facebook par la société de conseil politique Cambridge Analytica. Cette société a utilisé des données personnelles pour influencer l'élection de Donald Trump à la présidence des États-Unis en 2016. L'enquête de Dehaye sur Cambridge Analytica a montré de manière frappante à quel point l'influence des entreprises qui achètent et vendent des données est profonde. Il a créé HestiaLabs pour changer cette situation.

(Photo : Votre téléphone suit votre position même si les données mobiles sont désactivées)

Avant d'arriver, j'ai demandé mes données personnelles à diverses entreprises, un processus plus compliqué qu'il ne devrait l'être à l'ère du RGPD. Je rencontre Charles Foucault-Dumas, le chef de projet de HestiaLabs, au siège de l'entreprise - un modeste espace de co-working situé en face de la gare de Lausanne. Nous nous asseyons et téléchargeons mes fichiers dans son portail sur mesure.

Mes données s'étalent devant moi, visualisées sous la forme d'une carte de tous les endroits où je suis allé, de tous les posts que j'ai aimés et de toutes les applications qui ont contacté un annonceur. Dans les lieux que je fréquente régulièrement, comme la crèche de ma fille, des centaines de points de données se transforment en taches semblables à de la peinture. À l'adresse de mon domicile, il y a une énorme cible impossible à manquer. C'est fascinant. Et un peu terrifiant.

L'une des plus grandes surprises est de savoir quelles applications de mon téléphone contactent des entreprises tierces en mon nom. Au cours de la semaine écoulée, c'est un navigateur web que j'utilise parce qu'il se décrit comme "le respect de la vie privée avant tout" qui a été le plus grand contrevenant, en contactant 29 entreprises. Mais pratiquement toutes les applications de mon téléphone, du service d'épicerie au bloc-notes virtuel, étaient occupées à contacter d'autres entreprises pendant que je vaquais à mes occupations.

En règle générale, une entreprise qui souhaite vendre un produit ou un service s'adresse à une agence de publicité, qui se met en relation avec des plates-formes chargées de la diffusion des publicités, qui utilisent des échanges publicitaires, lesquels sont reliés à des plates-formes d'approvisionnement, qui placent les publicités sur les sites web des éditeurs. Chaque fois que vous ouvrez un site web ou que vous survolez momentanément un message sur un média social, cette machine - dont la valeur est estimée à 150 milliards de livres sterling par an - se met en marche.

Que partageaient exactement ces entreprises à mon sujet ? Pour le savoir, il faudrait que je fasse des demandes auprès de chacune d'entre elles. Et même avec celles que j'ai contactées avec l'aide de HestiaLabs, ce n'est pas toujours clair.

Prenons l'exemple d'Instagram. Il m'a fourni des données montrant qu'il a enregistré 333 "intérêts" en mon nom. Certains d'entre eux sont très éloignés de la réalité : le rugby, le festival Burning Man, la promotion immobilière, et même "femme à chats". Lecteur, je n'ai jamais eu de chat. Mais d'autres sont plus précis, et un certain nombre d'entre eux, sans surprise, sont liés au fait que je suis devenue parent, qu'il s'agisse de marques telles que Huggies et Peppa Pig ou de sujets tels que les berceaux et le sevrage pour bébés.

Je me demande comment ces données ont pu affecter non seulement mes achats, mais aussi la vie de ma fille. Son amour pour le cochon rose de dessin animé est-il vraiment organique, ou ces vidéos nous ont-elles été "servies" en raison des informations qu'Instagram a transmises à mon sujet ? Est-ce que les posts sur le sevrage dirigé par les bébés se sont retrouvés partout dans mon fil d'actualité - et ont donc influencé la façon dont ma fille a été initiée à la nourriture - par hasard, ou parce que j'avais été ciblée ? Je n'ai pas accès à cette chaîne de causes et d'effets, et je ne sais pas non plus comment ces divers "intérêts" ont pu me catégoriser pour d'éventuels spécialistes du marketing.

Il est pratiquement impossible de démêler l'écheveau complexe des transactions de données dans l'ombre. Les données personnelles sont souvent reproduites, divisées, puis introduites dans des algorithmes et des systèmes d'apprentissage automatique. En conséquence, explique M. Dixon, même avec une législation comme le GDPR, nous n'avons pas accès à toutes nos données personnelles. "Nous avons affaire à deux strates de données. Il y a celles qui peuvent être trouvées", dit-elle. "Mais il y a une autre strate que vous ne pouvez pas voir, que vous n'avez pas le droit légal de voir - aucun d'entre nous ne l'a."

Profilage personnel

Des rapports récents donnent un aperçu de la situation. En juin, une enquête de The Markup a révélé que ce type de données cachées est utilisé par les publicitaires pour nous classer en fonction de nos convictions politiques, de notre état de santé et de notre profil psychologique. Pourrais-je être considérée comme une "mère accro au portable", une "indulgente", une "facilement dégonflée" ou une "éveillée" ? Je n'en ai aucune idée, mais je sais qu'il s'agit là de catégories utilisées par les plateformes publicitaires en ligne.

Il est troublant de penser que je suis stéréotypée d'une manière inconnue. Une autre partie de moi se demande si cela a vraiment de l'importance. Je comprends l'intérêt d'une publicité qui tient compte de mes préférences, ou de l'ouverture de mon application de cartographie qui met en évidence des restaurants et des musées qui pourraient m'intéresser ou que j'ai déjà visités. Mais croyez-moi, il y a peu de façons de faire grimacer un expert en données plus rapidement qu'avec la désinvolture de ce compromis.

D'une part, l'utilisation de ces données va bien au-delà de la vente de publicité, explique M. Dixon. Quelque chose d'apparemment anodin comme le fait de faire des achats dans des magasins discount (signe d'un revenu inférieur) ou d'acheter des articles de sport (signe que vous faites de l'exercice) peut avoir une incidence sur tout, de l'attrait de votre candidature à l'université au montant de votre assurance maladie. "Il ne s'agit pas d'une simple publicité", précise M. Dixon. "Il s'agit de la vie réelle.

Une législation récente aux États-Unis a contraint certaines de ces entreprises à entrer dans la lumière. Le Vermont's 2018 Data Broker Act, par exemple, a révélé que les courtiers en données enregistrés dans l'État - mais qui sont également actifs ailleurs - vendent des informations personnelles à des propriétaires et des employeurs potentiels, souvent par l'intermédiaire de tierces parties. En juillet, le Bureau américain de protection financière des consommateurs a appris que cette deuxième strate cachée de données comprenait également des informations utilisées pour établir un "score de consommation", employé de la même manière qu'un score de crédit. "Les choses que vous avez faites, les sites web que vous avez visités, les applications que vous utilisez, tout cela peut alimenter des services qui vérifient si vous êtes un locataire convenable ou décident des conditions à vous offrir pour un prêt ou une hypothèque", explique M. Binns.

À HestiaLabs, je me rends compte que j'ai moi aussi été concrètement affectée, non seulement par les publicités que je vois, mais aussi par la façon dont les algorithmes ont digéré mes données. Dans les "inférences" de LinkedIn, je suis identifiée à la fois comme "n'étant pas un leader humain" et "n'étant pas un leader senior". Et ce, bien que j'aie dirigé une équipe de 20 personnes à la BBC et que j'aie été rédacteur en chef de plusieurs sites de la BBC auparavant - des informations que j'ai moi-même introduites dans LinkedIn. Comment cela peut-il affecter mes opportunités de carrière ? Lorsque j'ai posé la question à LinkedIn, un porte-parole m'a répondu que ces déductions n'étaient pas utilisées "de quelque manière que ce soit pour informer les suggestions de recherche d'emploi".

Malgré cela, nous savons, grâce à des poursuites judiciaires, que des données ont été utilisées pour exclure les femmes des annonces d'emploi dans le secteur de la technologie sur Facebook. En conséquence, le propriétaire de la plateforme, Meta, a cessé d'offrir cette option aux annonceurs en 2019. Mais les experts en données affirment qu'il existe de nombreuses solutions de contournement, comme le fait de ne cibler que les personnes ayant des intérêts stéréotypés masculins. "Ces préjudices ne sont pas visibles pour les utilisateurs individuels à ce moment-là. Ils sont souvent très abstraits et peuvent se produire longtemps après", explique M. Wagner.

À mesure que les données collectées sur notre vie quotidienne prolifèrent, la liste des préjudices signalés par les journaux ne cesse de s'allonger. Des applications de suivi de l'ovulation - ainsi que des messages textuels, des courriels et des recherches sur le web - ont été utilisés pour poursuivre des femmes ayant avorté aux États-Unis depuis que l'arrêt Roe v Wade a été annulé l'année dernière. Des prêtres ont été démasqués pour avoir utilisé l'application de rencontres gay Grindr. Un officier militaire russe a même été traqué et tué lors de sa course matinale, prétendument grâce à des données accessibles au public provenant de l'application de fitness Strava. La protection des données est censée prévenir bon nombre de ces préjudices. "Mais il y a manifestement une énorme lacune dans l'application de la loi", déclare M. Binns.

Le problème réside en partie d'un manque de transparence. De nombreuses entreprises s'orientent vers des modèles "préservant la vie privée", qui divisent les points de données d'un utilisateur individuel et les dispersent sur de nombreux serveurs informatiques, ou les cryptent localement. Paradoxalement, il est alors plus difficile d'accéder à ses propres données et d'essayer de comprendre comment elles ont été utilisées.

Pour sa part, M. Dehaye, de HestiaLabs, est convaincu que ces entreprises peuvent et doivent nous rendre le contrôle. "Si vous allez consulter un site web en ce moment même, en quelques centaines de millisecondes, de nombreux acteurs sauront qui vous êtes et sur quel site vous avez mis des chaussures dans un panier d'achat il y a deux semaines. Lorsque l'objectif est de vous montrer une publicité pourrie, ils sont en mesure de résoudre tous ces problèmes", explique-t-il. Mais lorsque vous faites une demande de protection de la vie privée, ils se disent : "Oh, merde, comment on fait ça ?".

Il ajoute : "Mais il y a un moyen d'utiliser cette force du capitalisme qui a résolu un problème dans une industrie de plusieurs milliards de dollars pour vous - pas pour eux".

J'espère qu'il a raison. En marchant dans Lausanne après avoir quitté HestiaLabs, je vois un homme qui s'attarde devant un magasin de couteaux, son téléphone rangé dans sa poche. Une femme élégante porte un sac Zara dans une main, son téléphone dans l'autre. Un homme devant le poste de police parle avec enthousiasme dans son appareil.

Pour moi, et probablement pour eux, ce sont des moments brefs et oubliables. Mais pour les entreprises qui récoltent les données, ce sont des opportunités. Ce sont des signes de dollars. Et ce sont des points de données qui ne disparaîtront peut-être jamais.

Reprendre le contrôle

Grâce aux conseils de M. Dehaye et des autres experts que j'ai interrogés, lorsque je rentre chez moi, je vérifie mes applications et je supprime celles que je n'utilise pas. Je supprime également certaines de celles que j'utilise mais qui sont particulièrement désireuses de contacter des entreprises, en prévoyant de ne les utiliser que sur mon ordinateur portable. (J'ai utilisé une plateforme appelée TC Slim pour me dire quelles entreprises mes applications contactent). J'installe également un nouveau navigateur qui (semble-t-il) accorde la priorité à la protection de la vie privée. Selon M. Wagner, les applications et les navigateurs open source et à but non lucratif peuvent constituer des choix plus sûrs, car ils ne sont guère incités à collecter vos données.

Je commence également à éteindre mon téléphone plus souvent lorsque je ne l'utilise pas. En effet, votre téléphone suit généralement votre position même lorsque les données mobiles et le Wi-Fi sont désactivés ou que le mode avion est activé. De plus, en me connectant à mes préférences Google, je refuse d'enregistrer l'historique de mes positions, même si la nostalgie - pour l'instant - m'empêche de demander que toutes mes données antérieures soient supprimées.

Nous pouvons également réinitialiser notre relation avec le suivi en ligne en changeant notre façon de payer, explique Mme Dixon. Elle suggère d'utiliser plusieurs cartes de crédit et d'être "très prudent" quant au portefeuille numérique que nous utilisons. Pour les achats susceptibles de créer un signal "négatif", comme ceux effectués dans un magasin discount, il est préférable d'utiliser de l'argent liquide, si possible. M. Dixon conseille également de ne pas utiliser d'applications ou de sites web liés à la santé, si possible. "Ce n'est tout simplement pas un espace clair et sûr", dit-elle.

En réalité, quelles que soient les mesures que vous prenez, les entreprises trouveront toujours de nouveaux moyens de contourner le problème. "C'est un jeu où l'on ne peut que perdre", affirme M. Dehaye. C'est pourquoi la solution ne dépend pas des individus. "Il s'agit d'un véritable changement de société.

En réunissant suffisamment de voix individuelles, M. Dehaye pense que nous pouvons changer le système - et que tout commence par le fait que vous demandiez vos données. Dites aux entreprises : "Si vous vous dérobez, notre confiance est perdue"", déclare-t-il. "Et dans ce monde de données, si les gens ne font pas confiance à votre entreprise, vous êtes mort.

Auteur: Ruggeri Amanda

Info: https://blog.shiningscience.com/2023/08/nowhere-to-hide-data-harvesters-came.html, 26 août 2023

[ idiosyncrasie numérique ] [ capitalisme de surveillance ] [ internet marchand ]