Et donc en France, grâce au soutien d'un certain nombre de grandes entreprises qui ont osé y aller alors que rien ne les y forçait,
puisque là on n'a pas voulu que ce soit un projet gouvernemental, parce qu'en France, quand c'est un projet gouvernemental,
c'est encore pire qu'au Royaume-Uni, ça arrête tout le monde.
Donc là, voilà, c'est un projet qui est soutenu financièrement par le ministère qui s'appelle encore, jusqu'à demain, du redressement productif,
mais qui est complètement volontaire de la part d'entreprise qui en dit, ben oui, ça m'intéresse pour toute une série de raisons.
Donc des entreprises comme AXA, France, comme Orange, comme Intermarché, comme la Société Générale, la Banque Postale, le Crédit Coopératif,
je suis sûr que je vais en oublier, mais c'est pas grave, on dit, moi, ça m'intéresse d'expérimenter ce que ça donnerait,
si on prenait des vrais consommateurs, des vrais gens, et on leur disait, voilà, j'y sais donner sur vous, je vous les donne, dans un espace qui est à vous.
Donc c'est ça qu'on a commencé à faire aujourd'hui avec l'aide de Benjamin, qu'on va entendre tout à l'heure, avec l'aide de la CNIL,
parce que ce qui était super important pour nous, c'était de dire, c'est pas parce qu'on redonne ce pouvoir aux gens
que, d'un coup, ce qui était interdit devient autorisé. On leur redonne du pouvoir, on ne les est pas en train de faire un truc en 12,
donc les données sensibles restent sensibles, on doit continuer de dire pourquoi on demande des données, de faire ce qu'on a dit et pas ce qu'on n'a pas dit,
on doit continuer d'effacer les données quand on n'a plus besoin. En fait, tout ce qui constitue ces règles-là
qui intéressent de plus en plus les Américains aujourd'hui restent valides, mais on dit, dans ce contexte-là,
il peut se passer un truc vraiment intéressant et probablement vraiment intéressant dans la relation entre les individus et les entreprises,
qui est que les individus font quelque chose de leur donner. Alors ils en font quoi quand on a commencé à travailler là-dessus?
On a identifié six grands domaines, il y a un domaine très simple qui est celui de la gestion de son quotidien.
Si vous êtes comme moi et que vous adorez la paparaz, ça vous sert à rien,
mais évidemment pour les quelques-uns ici qui aiment pas tellement l'administratif, le pointage de trucs bancaires, la gestion des factures,
tout ces choses-là, c'est pas complètement idiot de se dire, et si mes factures étaient des données qui disent ces machins qui facturent,
ça coûte de temps, voilà ce qu'il y a derrière qui justifie les factures, ça serait à payer à tel moment,
et puis voilà comment vous pourriez le payer, et si c'était des choses qui pouvaient traiter par un ordinateur,
ça n'a pas complètement idiot quand même, par exemple, et puis les papiers, et puis les contrats d'assurance avec toutes les conditions, etc.
Donc voilà, on voit bien comment il peut y avoir quelque chose, et il y a déjà des entreprises notamment en France
qui se sont développées dans ce monde-là, dans le monde du coffre-fort électronique,
il y a même déjà eu des plantages qui est le bon signe du fait qu'on est en train d'apprendre,
mais il y en a qui continuent d'exister et de se développer.
Ensuite, il y a évidemment une fonction qui est de maîtriser ces données personnelles.
Si j'ai mes données, je peux éventuellement créer des formes de dialogue avec des entreprises qui voudraient utiliser ces données dans tel ou tel contexte,
qui soient peut-être un petit peu plus conscientes, transparentes, négociatrices, etc.,
où on peut aussi imaginer, comme dans le cas de mon renouvellement de bagnole,
qu'émergent des intermédiaires qui disent « donnez-moi plein d'informations sur votre besoin, moi je vais les stocker quelque part,
je vais les présenter au marché en disant que c'est Monsieur X et le marché ne saura jamais qui vous êtes,
sauf évidemment le jour où vous faites l'achat de la voiture, où là ça servira quand même à quelque chose.
Mais ce ne sera pas tout le marché, ce sera celui qui aura gagné la décision.
On peut imaginer les choses de ce type-là.
Le troisième aspect très bien personifié par la quantification de soi, le quantify de celles, c'est la connaissance de soi.
Il y a plein de raisons pour lesquelles mieux se connaître, et pas complètement idiot pour les raisons de santé,
mais vous pouvez prendre un autre exemple dans lequel il y a beaucoup de choses qui ont du mal à émerger,
qui ont été assez mal designées depuis longtemps, mais qui, où l'intuition est juste,
c'est ce qu'on appelle l'iportfolio dans la formation, dans la formation tout au long de la vie.
L'idée qu'un individu pourrait stocker toute une série de preuves de compétences dont on sait bien,
notamment ici, qu'elles ne sont pas représentées que par les diplômes, ni même par les expériences,
par les postes occupés, mais par plein d'autres choses.
Machin a fait ce projet et c'était génial la manière dont il a géré l'équipe.
Ah là, ça c'est une preuve de compétences.
Est-ce que je peux trouver une manière de valoriser ça?
Mais est-ce que du coup je peux aussi revenir sur mes compétences et mes expériences passées,
en me disant, moi je voudrais aller dans telle direction,
comment est-ce qu'il faudrait que je fasse pour y aller,
et pour progresser, et pour effectivement pouvoir faire quelque part là-dedans.
Donc la connaissance de soi, ça peut servir, par exemple, pour faire ses propres bilans de compétences.
La conscience, un exemple très simple intermarché,
voilà l'un de ceux que j'ai oublié, intermarché nous dit,
propose donc à ses clients testeurs,
de récupérer le ticket de caisse, détaillé.
C'est-à-dire j'ai tous les produits que j'ai achetés, avec le prix, la quantité, etc.
Imaginez que vous décidiez d'être un consommateur responsable,
quel que soit votre critère pour marquer ces dettes bio,
pour vous c'est plutôt écolo, pour vous c'est plutôt commerce équitable.
Bon voilà, c'est comme ça, vos critères sont pas tout à fait les mêmes.
Aujourd'hui de toute façon, pour aucun d'entre vous c'est facile.
En gros, aucun d'entre vous ne va le faire vraiment,
sauf à être hyper militant et à être prêt à passer des heures
sur les revues passionnantes de Naturalia et tout ça,
et à se lire des articles sur le film Feng Shui et tout ça.
Bon, donc en général on fait quoi?
On prend du café là parce qu'il y a une étiquette verte, un truc là,
puis bon pour le reste on fait comme d'habitude parce qu'on n'a pas que ça à faire dans nos vies.
Si là vous avez quelqu'un qui prend, un intermédiaire qui prend,
votre étiquette qu'est-ce qu'il dise, mais en fait en fonction de vos préférences,
peut-être même dans la même enseigne ou pas,
ou en payant 3% de plus, mais pas 20%.
Vous pourriez vous rapprocher de vos valeurs dans votre consommation.
Et c'est facile, on vous le propose, on vous le présente
et puis vous pouvez cliquer sur des liens pour vérifier que c'est ça.
Donc c'est pas du tout la même chose, d'un coup ça devient possible,
alors que dans la pratique aujourd'hui, ça n'est tout simplement pas possible,
dans la quasi-totalité des cas.
Évidemment ensuite il y a le champ de la décision et de l'action,
je pense que j'ai donné pas mal d'exemples,
et puis la contribution, il ne faut pas négliger cette idée
que si j'ai donné éventuellement, je peux les mettre à disposition
de projets qui produisent de la connaissance.
Et on a un certain nombre d'exemples chez Orange par exemple qui sort là d'un concours
absolument passionnant où ils ont fait travailler des dizaines d'équipes de chercheurs
sur le monde entier, sur les déplacements dans je ne sais plus quelle ville d'Afrique,
en Côte d'Ivoire, et avec vraiment des résultats absolument remarquables.
Alors évidemment, on fallait faire un gros travail d'anonymisation,
faire très attention à ça, les gens signent des chats,
il ne faut pas faire n'importe quoi, on peut faire n'importe quoi facilement.
Mais on peut imaginer aussi que des gens, c'est pareil sur patient's like me,
le modèle économique du réseau de patients patient's like me aux États-Unis,
est très largement fondé sur un service gratuit
où les gens se racontent des trucs incroyables sur leur vie avec une sclérose en plaques,
et où, quand ils peuvent en tout cas,
une partie du modèle économique est fondée sur le fait que ça leur permet
de faire des études cliniques sur des choses sur lesquelles on ne pourrait jamais les faire.
Genre les postologies atypiques, les gens qui prennent 5 fois plus
que la dose prescrite normalement d'un médicament.
Vous ne pouvez pas faire une étude clinique, on va dire, on va donner 5 fois plus à des cobayes.
Mais par contre, s'il y a des gens qui le font et il y en a, vous pouvez.
Et donc voilà un certain nombre d'exemples dans lesquels il peut se passer pas mal de choses.
Je passe sur les bénéfices.
On va plutôt être assez concret.
Qu'est-ce qu'on fait aujourd'hui?
Bien aujourd'hui, donc on a rassemblé 300 consommateurs qui étaient d'accord là-dessus.
On a travaillé sur leur accord et leur formulaire d'accord avec l'ACNIL.
C'était vachement important de le faire comme ça pendant 6 mois.
Et donc, cette entreprise que j'ai mentionnée
ont effectivement topé ces consommateurs dans leur base.
Et quand ils existaient dans leur base et qu'ils avaient rempli ça sans nombre de conditions,
la carte de fidélité par exemple chez Attermarché,
et bien, leur ont envoyé dans un espace géré par Benjamin ici,
donc par Koziklal plutôt que par Benjamin d'ailleurs, heureusement,
dans cet espace-là, leur ont envoyé leur données.
Alors les pâres, d'accord, ils ont leur donné la belle affaire.
Parce que c'est un peu brut quand on regarde les données d'ACSAR.
Par exemple, c'est super riche, c'est super intéressant,
mais bon, il faut un petit temps d'apprentissage au départ.
Et donc, l'autre chose qu'on avait à faire,
c'était d'une part de cartographier modéliser, d'écrire un petit peu ces données,
pas tellement pour les individus qu'on n'a pas que ça à faire,
mais en fait pour des développeurs,
pour toute une série d'étudiants, d'entrepreneurs, de designers, de chercheurs,
le genre que ça a intéressé et à qui on a dit, voilà les modèles de données,
voilà les conditions dans lesquelles vous pouvez vous adresser au testeur,
puisque c'est les testeurs qui vont décider ou pas d'utiliser vos applications,
imaginez des applications qui pourraient proposer du sens une valeur d'usage
à partir de ces données aux consommateurs en question.
Le contexte est bien précis,
c'est pas des applications qui pourraient permettre aux entreprises partenaires
de croiser des données pour apprendre des choses, etc.
C'est des applications qui s'adressent aux individus,
parce que les individus doivent décider d'installer et d'utiliser.
C'est uniquement ce type, donc il faut complètement penser à la création de valeur
à partir des data en direction des individus,
ce qui n'est pas tout de tout à fait l'habitude,
mais ce qui nous intéresse dans cette histoire,
c'est que si on trouve ça, et on voit qu'on le trouve en réalité,
c'est carrément un marché nouveau,
c'est un marché qui existe à peu près pas du tout aujourd'hui,
en dehors effectivement du monde du quantified self,
mais qui a un bel exemple,
c'est-à-dire que c'est quel bel exemple quand même en 5 ans d'avoir réussi
à s'imposer dans tous les magasins de sport
et dans tous les magasins d'électronique et d'électroménager grand public.
Donc, il y a une idée que si on commence à dire,
on pourrait le faire sur la courseau de tout,
sur la mobilité, sur la gestion de ses finances, sur la gestion, etc.
Bon, il y a une vraie perspective économique,
et même une perspective probablement monésisable,
parce que si par exemple ça fait gagner,
ça fait faire des économies aux gens de manière significative,
on peut discuter argent, même dans un monde
dans lequel on a l'habitude de faire plein de choses gratuites.
Dans ces cas-là, on peut commencer à discuter,
il y a un vrai surplus économique,
mesurable, visible, provable, bon.
Ici, je ne rentre pas dans le détail,
mais ça, c'est un peu toutes les catégories des applications
qui ont été en tout cas pensées.
Nous venons de clôturer hier le concours Mes Infos,
dans lequel on proposait d'une part à des applications de venir
de se programmer pour être prototypés et testés en face des consommateurs.
On en attendait entre 10 et 15 effectivement programmés,
on en aura 12 extérieurs à nous,
et 3 ou 4 au moins qu'on aura développé nous-mêmes,
donc on sera à l'objectif,
et on a également demandé à des gens
de nous raconter des concepts d'application
qui n'ont pas eu le temps de développer,
parce que c'est quand même du boulot,
ils ont d'autres choses à faire dans la vie,
mais de nous les scénariser quand même.
On en attendait 30 à 40,
de l'extérieur, donc candidats au concours,
on s'en est arrivé 27,
et donc sur l'ensemble, on est plutôt à 50 ou 60,
donc c'est dire que quand on commence à débrider
les imaginations autour de ce sujet-là,
il y a plein de choses qui commencent à venir.
Et on va commencer à élargir les croisements,
on a par exemple une file de GDF-SOS
qui ne sera pas dans l'expérimentation,
parce qu'il est trop tard, on va la finir en mai,
mais qui dit, moi ça m'intéresse,
et qu'on commence à réfléchir
à s'il y avait toutes ces données,
de tous ces partenaires,
et en plus les miennes de consommation d'énergie,
qu'est-ce que ça donnerait,
et à quelles autres applications on pourrait penser.
Donc voilà, il y a plein de choses aujourd'hui
qui commencent à tourner,
on a par exemple des petits bilans de sa consommation,
dans laquelle on essaie de permettre aux gens
vraiment de voir un peu comment se structure
leur conso d'une manière assez simple et graphique,
avec des petits concours et des choses,
des corrélations marrantes entre les achats de bière
et les achats de, je ne sais plus, de couches culottes, je crois.
Bon, l'échantillon est petit,
donc n'en tirer pas trop de conclusions.
La même chose, mais travaillée avec une base de données
qui s'appelle OpenFoodFacts,
qui depuis quelque temps propose aux internautes
de rassembler des informations
sur les qualités nutritionnelles de produits
dans une base publique.
Donc en gros, ils lisent les étiquettes
et puis ils renseignent ça
parce que les constructeurs n'ont pas forcément fait.
Alors certains fabricants, du coup,
par exemple bio, etc.,
du coup amènent leur base de données dans OpenFoodFacts,
en disant, je vais montrer que je suis vachement mieux que les autres,
que les qualités nutritionnelles sont meilleures.
Donc on commence à pouvoir croiser l'achat
chez Intermarché avec cette base de données
pour dire, voilà,
ce que vous avez absorbé comme substance de ceci et cela,
et éventuellement permettre,
il n'y a pas encore des dimensions décisionnelles,
il y a juste une dimension informationnelle,
mais permettre éventuellement de comparer
ou d'imaginer d'autres solutions.
On a la même chose sur les consommations téléphoniques
puisque Orange nous remet la facture détaillée,
celle que vous recevez ou receviez,
si vous n'êtes plus chez Orange,
et donc avec l'ensemble de vos communications téléphoniques,
c'est à vous,
et donc vous pourriez très bien évidemment,
vous pouvez du coup sommer le temps passé avec tel numéro,
bon, faire des courbes,
imaginer des choses, des graphes relationnels
et toute une série d'autres choses
qu'on peut imaginer derrière.
Comme ce n'était pas évident comme ça de démarrer un petit peu,
on y reviendra en deux secondes,
de capter l'intérêt au départ de certains détesteurs
qui s'étaient encore un peu abstraits.
On a commencé à imaginer des applications en push
où en fait on leur renvoie des petits rapports
qui sont que pour eux,
qui sont construits de manière automatique évidemment,
et dans lequel on va croiser un certain nombre de choses
de ce qui s'est fait ce mois-ci.
Des trucs un peu marrants pour qu'ils disent,
« Ah, tiens, c'est marrant, qu'est-ce que c'est... »
Donc on vient, voilà, quel est le poids de nourriture
que vous avez acheté,
vous avez beaucoup bougé,
et puis voilà votre consommation,
et on n'en tire pas plus de conclusions que ça,
c'est éventuellement eux qui ont tiré des conclusions,
mais il y a trois ou quatre comme ça,
états qui leur sont envoyés.
Alors pour terminer, c'est tout neuf,
enfin c'est la première fois que je le présente en français en tout cas,
j'ai présenté à Londres il y a deux semaines,
mais bon, on n'a pas fini l'expérimentation,
donc il y a encore plein de leçons qu'on va essayer d'en tirer,
mais quand même un certain nombre de premiers enseignements
de cette expérimentation, mes infos, quatre, juste.
Le premier, je l'ai déjà dit,
c'est quand vous commencez à lâcher les gens
sur l'imagination de nouveaux services
destinés aux gens croisant des données personnelles,
il n'y a vraiment pas de limites,
on n'a pas eu grand chose à faire
pour avoir une soixantaine de concepts actifs
dans certains qui sont vraiment passionnants,
c'est pas, et si votre levée bancaire
était fait que de liens clicables,
et vous pouvez descendre,
c'est une manière de descendre dans votre vie
et d'aller raconter des choses,
de retrouver des preuves,
savoir où vous étiez, des exemples comme ça,
il y en a plein.
Donc vraiment, le potentiel est énorme
et c'est un marché inexistant,
c'est un marché nouveau,
ce n'est pas si souvent qu'il y a ça,
donc ça vaut la peine.
Deuxième élément, par contre,
les systèmes d'information des grandes entreprises
et même probablement des petites
sont en général pas prêts,
et ce n'est pas pour faire injure à telle ou telle entreprise.
A peu près aucun des systèmes d'information
n'a été pensé dans l'idée de se dire,
attiens, et si chacun de mes x centaines de milliers de clients
venaient de temps en temps
prendre les données qu'il y a sur lui et les rassembler.
Ce n'est clairement pas un scénario qui a été construit.
Et donc, il y a un vrai sujet-là difficile,
qui a à la fois un sujet d'architecture,
un sujet économique, un sujet de sécurité,
un sujet juridique qu'il va falloir travailler.
Et donc ça, c'est vraiment une de nos premières prochaines étapes,
c'est d'essayer de voir comment,
ayant, nous semble-t-il, valider la valeur d'usage
que ça peut représenter, la pertinence que ça peut représenter,
comment ça devient possible à une échelle industrielle
pour des entreprises qui n'ont pas changé d'objectifs entre temps,
qui sont toujours là, en principe, pour gagner de l'argent.
Troisième élément, pour les gens, si vous dites,
c'est vos données personnelles, vous les avez chez vous,
ils disent, ouais, super, OK, bon.
C'est aussi abstrait que quand ils se disent,
je suis espionné et c'est Big Brother, c'est la même chose.
Et bon, qu'est-ce que c'est qu'une donnée personnelle?
Ah bon, j'ai mes données d'accès, oui, bon, d'accord.
Je n'essayais de les lire, je n'ai pas compris.
Bon, c'est fini.
Ou la banque, etc.
C'est complètement abstrait.
C'est au travers des usages.
C'est le jour où quelqu'un va leur dire justement,
ah, tiens, vous avez envie d'être un consommateur comme si,
je le rends possible, voilà, ou quoi que ce soit d'autre.
Mais c'est au travers d'usages que petit à petit, les gens vont se dire,
ah mais c'est parce que j'ai l'accès à ces données-là que c'est possible.
C'est comme ça que ça va se passer et pas j'ai accès aux données,
maintenant, qu'est-ce que je pourrais en faire?
Ça, c'est 0,1% de la population, les geeks et les autres noms.
Troisième élément, si on veut progresser pour les fois suivantes,
l'enjeu, c'est d'arriver à trouver un chemin vers le marché
qui ne soit plus, on devait le faire là pour apprendre un certain nombre de choses,
mais qui ne soit plus un simple chemin purement exploratoire,
sans perspective de marché à court terme,
parce que la plupart des startups, et c'est normal,
et je ne vais pas leur reprocher, on ne va pas que ça va faire.
Elles, leur enjeu, c'est la semaine prochaine, les deux semaines, les trois semaines,
et ce que je commence à avoir des clients, etc.
Donc si je leur dis, on a pu leur dire une fois,
écoutez, faites un truc, mais le marché, le vrai marché là-dessus,
c'est quand même dans quelques temps.
Donc en tout cas, vous n'allez pas vous enrichir là-dessus,
vous n'allez pas gagner en valeur financière, etc.
Donc il faut essayer de trouver maintenant des chemins beaucoup plus pragmatiques,
et c'est sur quoi on va travailler,
notamment avec les premières entreprises, mais il y en a quelques autres.
J'ai mis à dessin ici une entreprise qui n'est pas notre partenaire,
mais qui a fait un chemin un peu proche, encore mono-entreprise,
mais très intéressant, qui est le C.A. Store.
Donc c'est très mal qu'ils ne soient pas notre partenaire,
mais c'est très bien qu'ils aient fait ce chemin-là.
Et donc, voilà, essayez d'imaginer des manières,
dont dans l'état actuel du marché, on peut progresser par petits pas,
par petites applications pertinentes pour les gens,
de manière à pouvoir vraiment travailler avec des startups
qui ont besoin de faire du chiffre d'affaires.
Je pense que Benjamin ne me contredira pas sur ce point.
Voilà. Et donc, là, elle est encore en anglais, mais c'est pas grave.
Donc on va travailler là-dessus.
Et grâce à ça, on a identifié toute une série
d'assez grosses questions que je ne vais pas décrire ici,
mais d'assez grosses questions qu'il va falloir traiter
pour pouvoir passer à l'étape du monde réel,
c'est-à-dire de 300 consommateurs à 60 millions de Français et puis les autres.
Et donc pour ça, il y a énormément de questions économiques, juridiques,
marketing, d'architecture, technique, etc.
Et donc, énormément besoin d'innovation.
