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Naturellement, la majorité du peuple de la Silicon Valley ne voit rien de mal à ce contrat numérique implicite. Hal Varian, chef économiste chez Google, affirme que les consommateurs reçoivent en retour des services très populaires et très pratiques, et ce gratuitement. Les annonceurs bénéficient d’un moyen bon marché et efficace pour mieux cibler leur audience. Si les utilisateurs n’aiment pas l’offre de Google, ils peuvent facilement le quitter pour d’autres services. Les concurrents peuvent générer ou acheter leurs propres données, libres de droits. La concurrence est à portée de clic.

Mais une équipe de chercheurs universitaires et technologues, sous la direction de M. Lanier, a récemment publié une étude qui remet en cause ce point de vue. Ils affirment que les données devraient être vues comme le produit du travail, et non le sous-produit des loisirs.

L'économie des données s’est développée par accident, plus que volontairement. Elle est inefficace, injuste et contre-productive, et devrait être totalement repensée, soutiennent-ils. Ils font la différence entre d’un côté, le modèle existant de Data as Capital, ou “données comme capital” (DaC en anglais), qui traite les données comme les produits de combustion de notre mode de consommation, la matière première d’un capitalisme de surveillance ; et de l’autre, un modèle théorique de Data as Labour, (DaL) ou “données comme travail”, qui traite les données comme une propriété générée par les utilisateurs et qui devrait profiter en priorité à ces derniers. Ils lancent un appel aux économistes du travail et aux entrepreneurs pour créer un véritable marché des données des utilisateurs. Un tel marché rémunérerait les données, créant ainsi de nouveaux emplois, tout en nourrissant une culture de “dignité numérique” et en donnant un coup de pouce à la productivité de l’économie. Cette idée est développée dans ‘Radical Markets’ (Les marchés radicaux), un livre d’Eric Posner et Glen Weyl, à paraître prochainement, et qui présente à la fois une critique féroce du “techno-féodalisme” et un appel idéaliste au partage plus équitable des fruits de notre intelligence collective. Pour M. Weyl, “le modèle actuel de propriété des données n’est pas économiquement viable”.

y 2030, up to 30% of the hours worked globally could be automated, according to a new report by the McKinsey Global Institute. Analysts in the consultancy’s research arm estimate that between 400 million and 800 million people could find themselves displaced by automation and in need of new jobs, depending on how quickly new technologies are adopted. Of this group, as many as 375 million people—about 14% of the global workforce—may need to completely switch occupational categories and learn a new set of skills to find work.

Notably, McKinsey argues that demand for work will increase as automation grows. Technology will drive productivity growth, which will in turn lead to rising incomes and consumption, especially in developing countries. Meanwhile, there will be more jobs in health care to meet the demands of aging societies and more investment in infrastructure and energy.

For these benefits to be realised, everyone needs to gain new skills, with governments and private companies taking on the unprecedented task of retraining millions of people in the middle of their careers. “Even if there is enough work to ensure full employment by 2030, major transitions lie ahead that could match or even exceed the scale of historical shifts out of agriculture and manufacturing,” the report says.