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Comment la communauté Data For Good utilise-t-elle les algorithmes ? Qu’est-ce qui vous différencie des grandes entreprises tech ? Avec Data For Good, on veut permettre aux associations, aux projets citoyens et aux institutions d’avoir accès à la data science, qui est utilisée uniquement par les grandes entreprises comme les GAFA et les start-up pour l’instant, car c’est un service qui coûte très cher. Notre communauté bénévole soutient certains projets comme celui de l’association Frateli, qui travaille sur du mentorat. On leur a créé une plateforme de matching, avec des algorithmes, pour matcher en un clic un mentor avec un mentoré, alors qu’avant tout était fait à la main sur un tableur Excel. L’humain garde la décision finale, il peut changer les résultats donnés par l’algorithme, mais cela reste beaucoup plus rapide.

Notre but n’est pas de récolter des données, on ne fait pas des algorithmes qui utilisent les données des utilisateurs pour faire de la publicité. De plus, les codes sources produits par Data For Good sont tous en open source, donc si une autre association veut les utiliser, elle peut le faire gratuitement et librement. Les GAFA ouvrent certains de leurs codes sources, mais c’est avant tout pour attirer des développeurs, et ils n’ouvrent que des bribes de leurs codes. Et ils savent très bien que sans les données qu’ils possèdent, ces extraits de codes ne servent à rien.

Vous travaillez aussi chez AlgoTransparency, une plateforme qui cherche à décrypter les mécanismes de l’algorithme de YouTube : avez-vous réussi à savoir comment était construit cet algorithme, qui est un secret bien gardé par YouTube ? Sur YouTube, on est enfermé dans une spirale de recommandations qui ne montre pas forcément le meilleur de l’humanité... Sur AlgoTransparency, on a mis en place un robot qui est capable de mesurer quelle vidéo est recommandée, à partir de quelle vidéo. On a donc des données sur ces vidéos, mais comprendre comment fonctionne l’algorithme est très compliqué car celui-ci est très complexe, et il évolue en permanence car il est ré-entraîné tous les jours. Nous, on a décidé d’étudier nos données, en rentrant des mots clés, et de voir ce qu’il en sort.

Cette  monnaie numérique est le dernier étage de la fusée pour l'entreprise américaine. Facebook est déjà un géant médiatique et social d'une puissance inédite, avec plus de 2,4 milliards d'utilisateurs sur sa plateforme. Le fait de créer sa propre monnaie la positionne comme une puissante étatique.A l'échelle de l'humanité, aucune banque ni même un Etat n'a, une fois, été en mesure de proposer une monnaie à plus de 2 milliards d'individus. Le sentiment est, lui, mitigé, car il existe un risque évident en termes d'ingérence envers les activités originellement dévolues à l'Etat et de nombreuses questions relatives à la vie privée. Même si Facebook  promet comme d'habitude de forts standards de confidentialité .

Facebook a toujours dit que son prochain milliard d'utilisateurs se trouvait sur les marchés émergents, c'est-à-dire en Amérique du Sud, en Afrique, mais aussi en Inde (la Chine et la Russie n'étant pas accessibles, politiquement parlant). Avec cette monnaie numérique, Facebook vise avant tout à fournir des accès bancaires en ligne aux habitants des pays en développement et leur permettre d'effectuer des opérations monétaires élémentaires.

Aucune entreprise n'a jamais possédé un tel pouvoir, étant en mesure de toucher autant de gens quotidiennement et en possédant autant de données individualisées sur eux. Le faire en 15 ans, c'est totalement inédit.Les enjeux de la création d'une monnaie sont énormes, tant en matière de confidentialité, que de commerce et de libre concurrence. Or, Facebook, on l'a vu avec la gestion des discours de haine et de la  désinformation sur sa plateforme , s'est montré incapable de faire sa propre régulation. Celle-ci doit être prise en charge notamment par l'Etat.