1. Que valent-elles ?
1.1. 2011 : 315 milliards de dollars pour l'Europe
1.2. faut-il parler de travail gratuit ?
1.3. "si c'est gratuit, vous êtes le produit"
2. Que peut-on faire ?
2.1. visualiser
2.1.1. Séries Do No Track
2.1.2. outil : tracer mon ombre
2.2. utiliser la navigation privée
2.3. moteur de recherche
2.3.1. DuckduckGo
2.3.2. Qwant
2.4. applications
2.4.1. bien lire les accès
2.4.2. sécuriser son smartphone
2.5. en général
2.5.1. éviter de naviguer en étant connecté (compte gmail, facebook...)
2.5.2. ne pas se connecter sous une identification commune (ex. Facebook ou Google)
2.5.3. avoir plusieurs identifiants
2.5.4. suivre les conseils de la CNIL
3. Quels enjeux informationnels
3.1. contexte : information numérique, fil d'actu facebook, twitter
3.2. chacun devient éditeur en choisissant l'information qu'il souhaite afficher
3.3. Bulles de filtre
3.4. consommation culturelle
4. données "observées" / collecte implicite
4.1. à prendre en compte si le sujet est identifié
4.2. ce qui est : lu, regardé, écouté
4.3. exemple : survol, clic, temps de lecture, passage au prochain épisode, liste des éléments écoutés, regardés en ligne, temps passé...
4.3.1. https://clickclickclick.click
4.4. navigation
4.4.1. Lightbeam
4.4.2. MyActivity de google
5. Définition
5.1. Toute information identifiant directement ou indirectement une personne physique [...] CNIL
5.2. Exemple : nom, n° d’immatriculation, n° de téléphone, photo, adresse IP, date de naissance, commune de résidence, empreinte digitale...
5.3. Donnée sensible ou pas ?
6. Des données personnelles collectées...
6.1. données "soumises" = saisie / collecte explicité
6.1.1. recherche
6.1.2. échanges sur les reseaux sociaux, messagerie
6.1.3. dans les applis smartphone
6.1.3.1. Exercice groupes de 3
6.1.4. likes, tags, achats...
6.2. Amélioration des outils : recherche, applications...
6.3. données "inférées" = recoupement de données
7. Que deviennent les données collectées ?
7.1. cédées à un tiers
7.1.1. publicité, annuaire contact...
7.1.2. surveillance
7.2. basées sur le comportement passé d'un utilisateur
7.2.1. Google Adsense
7.3. publicité
7.4. système de recommandations ou "prédictions"
7.4.1. personnalisées
7.4.2. objet
7.4.2.1. on rapproche un utilisateur qui a lu (écouté regardé) tel genre, tel auteur... avec tel livre, musique, film du même genre, ou auteur...
7.4.2.1.1. Exemple Babelio
7.4.3. sociales
7.4.3.1. si des utilisateurs ont partagés des mêmes intérêts dans le passé, il y a de fortes chances qu'ils partagent aussi les mêmes goûts dans le futur
7.4.3.1.1. Twitter, Lastfm
7.4.3.1.2. exemple tableau
7.4.4. hybrides
7.4.4.1. Exemple : Amazon, Netflix