Priv-C : une politique de confidentialité personnalisable

Les politiques de confidentialité définissent comment les services en ligne collectent, utilisent et partagent les données des utilisateurs. Bien qu’étant le principal moyen pour informer les usagers de l’utilisation de leurs données privées, les politiques de confidentialité sont en général ignorées par ces derniers. Pour cause, les utilisateurs les trouvent trop longues et trop vagues, elles utilisent un vocabulaire souvent difficile et n’ont pas de format standard. Les politiques de confidentialité confrontent également les utilisateurs à un dilemme : celui d’accepter obligatoirement tout le contenu en vue d’utiliser le service ou refuser le contenu sous peine de ne pas y avoir accès. Aucune autre option n’est accordée à l’utilisateur. Les données collectées des utilisateurs permettent aux services en ligne de leur fournir un service, mais aussi de les exploiter à des fins économiques (publicités ciblées, revente, etc). Selon diverses études, permettre aux utilisateurs de bénéficier de cette économie de la vie privée pourrait restaurer leur confiance et faciliter une continuité des échanges sur Internet. Dans ce mémoire, nous proposons un modèle de politique de confidentialité, inspiré du P3P (une recommandation du W3C, World Wide Web Consortium), en élargissant ses fonctionnalités et en réduisant sa complexité. Ce modèle suit un format bien défini permettant aux utilisateurs et aux services en ligne de définir leurs préférences et besoins. Les utilisateurs ont la possibilité de décider de l’usage spécifique et des conditions de partage de chacune de leurs données privées. Une phase de négociation permettra une analyse des besoins du service en ligne et des préférences de l’utilisateur afin d’établir un contrat de confidentialité. La valeur des données personnelles est un aspect important de notre étude. Alors que les compagnies disposent de moyens leur permettant d’évaluer cette valeur, nous appliquons dans ce mémoire, une méthode hiérarchique multicritères. Cette méthode va permettre également à chaque utilisateur de donner une valeur à ses données personnelles en fonction de l’importance qu’il y accorde. Dans ce modèle, nous intégrons également une autorité de régulation en charge de mener les négociations entre utilisateurs et services en ligne, et de générer des recommandations aux usagers en fonction de leur profil et des tendances. Privacy policies define the way online services collect, use and share users’ data. Although they are the main channel through which users are informed about the use of their private data, privacy policies are generally ignored by them. This is due to their long and vague content, their difficult vocabulary and their no standard format. Privacy policies also confront users to a dilemma. Indeed, they must agree to all their content in order to use the service or reject it, and in this case they do not have access to the service. No other alternative is given to the user. Online services process data collected from users to provide them a service, but they also exploit those data for economic purposes (targeted advertising, resale, etc.). According to various studies, allowing users to benefit from the use of their data could restore their trust towards online services and facilitate data exchanges on the Internet. In this work, we propose a new model of privacy policy, inspired by the P3P (a World Wide Web Consortium - W3C Recommendation) but increasing its functionalities and reducing its complexity. This model defines a specific structure allowing users and online services to define their preferences and needs. Users have the opportunity to decide for each of their private data, specifying how it will be used and shared. A negotiation phase will allow a needs analysis of the online service and preferences of the user to establish a confidentiality agreement. The value of personal data is also an important aspect of our study. While companies have resources allowing them to rate this value, we apply in this thesis, a hierarchical multi-criteria method. This method will allow each user to give value to his personal data according to the importance he attaches to it. In this model, we also integrate a regulation authority. It is in charge of conducting negotiations between users and online services, and generate recommendations to users based on their profile and current trends.

Keyphrases: Politique de confidentialité, Personnalisation, Négociation, Économie de la vie privée, Incitations économiques, Personalisation, Options, Privacy Policy, Options, Negotiation, Economics of privacy, Economic incentives