Les « données » n’existent pas… Ce que nous avons, ce sont d’innombrables collections d’informations différentes, chacune d’entre elles étant spécifique à une application particulière.
La technologie est pleine de récits, mais l’un des plus bruyants et des plus persistants concerne l’intelligence artificielle et quelque chose appelé « données ».
L’IA est l’avenir, nous dit-on, et tout est question de données – et les données sont l’avenir, et nous devrions les posséder et peut-être être payés pour cela. Les pays ont également besoin de stratégies et de souveraineté en matière de données. Les données sont le nouveau pétrole.
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Il s’agit principalement d’un non-sens. Les « données » n’existent pas, elles ne valent rien et ne vous appartiennent pas de toute façon.
De toute évidence, les données ne sont pas une seule chose, mais d’innombrables collections d’informations différentes, chacune d’entre elles étant spécifique à une application particulière, qui ne peut être utilisée pour autre chose.
Par exemple, Siemens dispose d’un système de télémétrie pour les éoliennes et la RATP dispose d’un système de lecture des tickets, et ces systèmes ne sont pas interchangeables. Vous ne pouvez pas utiliser la télémétrie des éoliennes pour planifier une nouvelle ligne de bus, et si vous donnez les deux ensembles de données à Google ou à Tencent, cela ne les aidera pas à construire un meilleur système de reconnaissance d’images.
Cela peut sembler trivial, mais cela montre l’inutilité d’affirmations très courantes du type « la Chine a plus de données » – plus de données de quoi ? Meituan livre 50 millions de commandes de restaurants par jour, ce qui lui permet de construire un algorithme de routage plus efficace, mais vous ne pouvez pas utiliser ces données pour un système de guidage de missiles. Vous ne pouvez même pas l’utiliser pour construire un système de livraison de restaurants à Londres. Les « données » n’existent pas – il y a simplement de nombreux ensembles de données.
Bien sûr, lorsque les gens parlent de données, ils parlent surtout de « vos » données – vos informations et les choses que vous faites sur l’internet, dont certaines sont passées au crible, agrégées et déployées par les entreprises technologiques. Nous voulons davantage de contrôles de la vie privée, mais nous pensons aussi que nous devrions être propriétaires de ces données, où qu’elles se trouvent.
Le problème est que la plupart de la signification de « vos » données ne se trouve pas en vous, mais dans toutes les interactions avec d’autres personnes. Ce que vous publiez sur Instagram ne signifie pas grand-chose : le signal se trouve dans les personnes qui ont aimé vos publications et celles qui les ont aimées, dans ce que vous avez aimé et celles qui l’ont aimé, dans les personnes qui vous suivent, celles qu’elles suivent et celles qui les suivent, et ainsi de suite dans un réseau d’interactions entre des millions de personnes.
Si j’aime votre photo, ce ne sont pas seulement « mes » données ou « vos » données, et elles ne valent rien sans ce contexte. Vous ne pouvez pas emporter ces données avec vous, car elles ne vous appartiennent pas vraiment, et même si vous le faisiez, vous ne pourriez pas les brancher sur TikTok, car TikTok a un maillage complètement différent.
Cela a fait dire au gourou de la technologie Tim O’Reilly : « Les données ne sont pas le nouveau pétrole. C’est du sable. » Les données n’ont de valeur que si elles sont regroupées par millions. En effet, cela peut être vrai même sur une simple base de flux de trésorerie. Par exemple, au premier trimestre 2022, Meta n’a réalisé que 99 cents de cash-flow libre par utilisateur actif quotidien et par mois.
Cela s’applique même aux données dont vous pouvez dire qu’elles vous appartiennent. Votre consommation d’électricité ne concerne pas les autres personnes, mais elle n’a pas de valeur en soi, seulement dans l’ensemble de la consommation d’électricité domestique dans le sud de Londres ou à Brooklyn, ou ailleurs. Et, encore une fois, les données ne sont pas fongibles – une compagnie d’électricité a besoin de ces données, mais elles ne sont d’aucune utilité pour LinkedIn.
En effet, pour nombre de ces systèmes, la valeur ne réside pas du tout dans les données, mais dans le flux d’activité qui les entoure – le sens n’est pas dans la photo ou la vidéo que vous publiez, mais dans la façon dont le réseau y réagira demain. On pourrait voir TikTok ou PageRank comme de vastes « Turcs mécaniques » – nous ne disposons pas encore d’une IA capable de comprendre ce que chaque page, image ou vidéo représente en soi, et nous avons donc besoin d’humains, de nous tous, dans la boucle quelque part, au bon point d’effet de levier, d’appréciation, de lien, de clic et d’observation. Ce sont des systèmes, pas des données, et la valeur est dans le flux.
Nous sommes déjà passés par là : l’IA d’aujourd’hui ressemble beaucoup aux bases de données des années 1980. Ces deux technologies transforment ce que nous pouvons faire avec les informations, les questions que nous pouvons poser et le fonctionnement des organisations.
Lorsque les bases de données étaient nouvelles, nous nous sommes inquiétés, tout comme nous le faisons maintenant au sujet de l’IA. Certaines de ces inquiétudes étaient réelles, mais personne ne se demande aujourd’hui si l’Amérique possède plus de bases de données, ou si le fait que SAP soit allemand est important. Personne à Davos ne parle de « colonialisme SQL ».
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Ces technologies ne sont pas des actifs stratégiques. Tout le monde peut les avoir, mais pour quoi faire ? Les bases de données ont permis aux chaînes d’approvisionnement en flux tendu, à Walmart, et ont permis à Apple de fabriquer des iPhones en Chine – ce sont les questions stratégiques. La même chose est vraie pour l’IA, et les données. Ce n’est pas le nouveau pétrole, juste plus de logiciels. La vraie question est de savoir ce que l’on construit avec.
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