# Données numériques de masse, “ données citoyennes ” et confiance dans la statistique publique

Evelyn Ruppert, Fransisca Grommé, Funda Upsec-Spilda, Baki Cakici

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Evelyn Ruppert, Fransisca Grommé, Funda Upsec-Spilda, Baki Cakici. Données numériques de masse, “ données citoyennes ” et confiance dans la statistique publique. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2018, 505-506, pp.179-193. 10.24187/ecostat.2018.505d.1971. hal-05328296

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# Données numériques de masse, « données citoyennes » et confiance dans la statistique publique

## Citizen Data and Trust in Official Statistics

## Evelyn Ruppert*, Francisca Grommé*, Funda Ustek-Spilda** et Baki Cakici***

**Résumé** – Des smartphones, compteurs, réfrigérateurs, des automobiles aux plateformes Internet, les données issues des technologies numériques et les citoyens sont indissociables. Au-delà des questions politiques et éthiques sur le respect de la vie privée, la confidentialité et la protection des données, cela implique de repenser les relations avec le public dans la production de données statistiques si l'on veut que les citoyens leur fassent confiance. Nous esquissons une approche qui implique la co-production de données, avec des citoyens comme partenaires de la production statistique, de la conception de plateformes de production de données à leur interprétation et leur l'analyse. Si des questions sur la qualité et la fiabilité des données méritent d'être posées, nous estimons que la co-production a le potentiel d'atténuer les problèmes associés à la ré-utilisation de données massives à des fins statistiques. Nous avançons que, dans une période en proie aux « faits alternatifs », ce qui fonde la légitimité d'un savoir et d'une expertise fait l'objet de controverses et de confrontations politiques non négligeables, imposant de dépasser la défense des pratiques existantes pour en inventer de nouvelles. Dans ce contexte, nous estimons que l'avenir des statistiques publiques repose non seulement sur des données et des méthodes inédites, mais aussi sur la mobilisation des possibilités offertes par les technologies numériques pour établir de nouvelles relations avec le public.

**Abstract** – From smartphones, meters, fridges and cars to internet platforms, the data of digital technologies are the data of citizens. In addition to raising political and ethical issues of privacy, confidentiality and data protection, this calls for rethinking relations to citizens in the production of data for statistics if they are to be trusted by citizens. We outline an approach that involves co-producing data, with citizens as partners of statistical production, from the design of a data production platform to the interpretation and analysis of data. While raising issues such as data quality and reliability, we argue co-production can potentially mitigate problems associated with the re-purposing of Big Data. We argue that in a time of “alternative facts”, what constitutes legitimate knowledge and expertise are major political sites of contention and struggle and require going beyond defending existing practices towards inventing new ones. In this context, we argue that the future of official statistics not only depends on inventing new data sources and methods but also mobilising the possibilities of digital technologies to establish new relations with citizens.

Codes JEL / JEL Classification : A14, C93, O35, O38

Mots-clés : sciences participatives, co-production, expérimentalisme, protection de la vie privée dès la conception, statistiques intelligentes

Keywords: citizen science, co-production, experimentalism, privacy-by-design, smart statistics

<footnote>* Department of Sociology, Goldsmiths University of London (E.Ruppert@gold.ac.uk; F.Gromme@gold.ac.uk)</footnote>

<footnote>** Department of Media and Communications, London School of Economics (f.ustek-spilda@lse.ac.uk)</footnote>

<footnote>*** Technologies in Practice, IT University of Copenhagen (bakc@itu.dk)</footnote>

<footnote>Nous remercions deux rapporteurs anonymes pour leurs commentaires et suggestions. Nous tenons aussi à remercier, pour leur soutien et leur participation, les nombreux statisticiens des instituts de statistique du Royaume-Uni (ONS), des Pays-Bas (CBS), d'Estonie, de Turquie, de Finlande, ainsi que ceux d'Eurostat et de l'UNECE, qui ont rendu cette recherche possible. Cette recherche a été soutenue par un financement du Conseil européen de la recherche (ERC, convention n° 615588, sous la direction d'Evelyn Ruppert, Goldsmith – Université de Londres).</footnote>

<footnote>Reçu le 18 août 2017, accepté après révisions le 6 juin 2018</footnote>

<footnote>L'article en français est une traduction de la version originale en anglais</footnote>
Depuis maintenant environ cinq ans, les instituts nationaux de statistique (INS) mènent des expériences sur le potentiel d'exploitation dans le cadre de l'élaboration de la statistique publique des données massives générées par diverses technologies numériques. Ces expériences ont permis d'identifier plusieurs sujets de préoccupation, tels que l'accès aux données, la propriété des données, le respect de la vie privée et de l'éthique, la représentativité des données, la qualité des données, et ainsi de suite. Comme l'indique un rapport du groupe de travail de l'UNECE sur la confidentialité des Big Data (UNECE, 2014), les préoccupations traduisent notamment des risques d'atteinte à la réputation et à l'image publique des INS qui ont recours aux sources de données massives. Le rapport en question fait la synthèse d'un certain nombre de stratégies visant à atténuer ces risques, parmi lesquelles : appliquer des principes d'éthique au moyen de dispositifs de redevabilité et de consentement éclairé ; mettre en place des contrôles de conformité rigoureux ; élaborer des systèmes de veille pour le suivi des menaces réputationnelles ; assurer la transparence et la compréhension, en communiquant clairement avec les parties prenantes sur l'usage des données et en organisant des discussions avec le public ; et concevoir un plan de communication de crise. Ce même rapport fait aussi valoir, à l'instar de rapports d'autres organismes internationaux, tels que celui du groupe de travail d'Eurostat sur le Big Data, que réutiliser les données de masse, au-delà des défis techniques, peut également miner la confiance des citoyens dans la manière dont les INS génèrent les données et produisent la statistique publique. Des défis semblables émergent lorsque les INS entreprennent de réutiliser des données administratives, ce qui présente là aussi des enjeux techniques, mais suscite également, du moins pour certains instituts nationaux, des inquiétudes au niveau du partage, de l'appariement et de l'utilisation de données pour une finalité autre que celle prévue initialement.

Bien entendu, la question de la confiance du grand public dans la statistique publique ne date pas d'hier. Si elle préoccupe aussi d'autres parties prenantes, notamment les ministères, les organismes gouvernementaux, les médias, les universités et d'autres organismes de recherche publics ou privés qui s'appuient sur la statistique publique, c'est la confiance des citoyens qui nous intéresse ici. L'histoire des méthodes établies de production de statistique sociale et de population, telles que les questionnaires de recensement ou d'enquêtes, les carnets d'emploi

du temps, montre que s'attacher la confiance des citoyens dans la manière dont les données sont générées et utilisées dans la statistique publique a nécessité des pratiques élaborées. Avec des pratiques telles que la mobilisation de groupes de réflexion, les questionnaires pilotes et la consultation d'organismes de la société civile sur les problématiques de consentement, de protection des données, de confidentialité, d'impartialité et de normes professionnelles, les INS se sont attachés à gagner la confiance des citoyens (Struijs et al., 2014). Vue sous cet angle, la confiance est le produit non pas d'une, mais de maintes pratiques qui concourent à la fiabilité de la statistique publique.

Les Big Data n'étant pas produites par les administrations publiques mais par des entreprises privées, comme les propriétaires de plateformes, leur exploitation éventuelle à des fins statistiques est susceptible de mettre à mal ces pratiques et la confiance qu'elles ont su relativement bien établir. Comme certains statisticiens l'ont observé, « les implications de l'utilisation des Big Data sur la perception d'un INS par le grand public sont de la plus haute importance, du fait de leur impact direct sur la confiance dans la statistique publique » (Struijs et al., 2014). Alors que Struijs et al. affirment qu'il est possible d'atténuer ces risques en adoptant d'autres pratiques, comme « faire preuve de transparence quant à la nature et au mode d'utilisation des sources des Big Data », nous envisageons les insuffisances d'une telle approche, sans pour autant en contester la nécessité, à la lumière d'un autre enjeu de taille : l'idée que la réutilisation des données massives à des fins de statistique publique marque une rupture et une distanciation dans la relation entre les INS et les citoyens. Bien qu'imparfaites, les méthodes traditionnelles de collecte impliquent peu ou prou un rapport direct entre les INS et les citoyens, qui ancre les données dans la réalisation collective et le bien commun. Ce rapport permet au public une relative identification à ces données, par exemple, lorsque les enquêtés transmettent leurs connaissances et leurs expériences en répondant à des questions. Il contribue par la suite, selon notre hypothèse, à asseoir la confiance dans la statistique publique et la légitimité de celle-ci.

Cette proposition a été initialement formulée dans le cadre du projet « Socialising Big Data » (socialisation des données massives), qui comprenait des ateliers collaboratifs avec des statisticiens nationaux et internationaux et a débouché sur un projet de cadre social pour les Big Data (Ruppert et al., 2015). Ce cadre
proposait des modèles d'appropriation sociale privilégiant les possibilités de partage, de collaboration et de coopération, et appréhendant les Big Data plutôt comme une ressource sociale et collective que privée. L'approche que nous exposons dans le présent article repose sur l'ambition de développer le concept de « données citoyennes » dans une logique de rattachement et d'appropriation sociale fondant de nouvelles relations avec des citoyens co-producteurs de données pour la statistique publique, et non pas sujets de plus en plus éloignés dont il faut gérer les perceptions et la confiance.

Comprendre ces nouvelles relations nous semble crucial à double titre. Tout d'abord, aux antipodes de certains usages qui définissent les données citoyennes comme des données concernant les citoyens, notre conception admet que les Big Data et les citoyens ne font qu'un : les données issues des technologies numériques sont les données des citoyens. Ensuite, des relations impliquant une participation plus directe du public sont nécessaires pour remédier à une autre conséquence de la distanciation, née de la réutilisation de données que génèrent par exemple les médias sociaux, les téléphones mobiles et les navigateurs Internet : le risque d'un écart grandissant entre les actions, les repères et les expériences des citoyens et les modes de catégorisation, d'inclusion et d'exclusion correspondants en termes statistiques, l'interprétation de ces données et l'identification des citoyens avec les statistiques obtenues<fnref n="1" />. Nous qualifions de « grandissant » ce risque d'écart, car cet écart n'est pas entièrement nouveau, ni l'apanage du Big Data<fnref n="2" />. L'ancien Directeur général d'Eurostat, Walter Radermacher, a évoqué plus généralement un écart entre les expériences des citoyens et la statistique publique, appellant une « statistique subjective »<fnref n="3" />. Ce faisant, il avait souligné la nécessité d'un débat plus démocratique entre les citoyens et les producteurs et propriétaires de données pour aboutir à une « compréhension différenciée et plus subjective de notre monde », plutôt que de voir « des technocrates et des politiciens se réunir à huis clos et faire face aux citoyens a posteriori »<fnref n="4" />. S'agissant de notre concept de « données citoyennes », cela exige des processus de co-production qui impliquent de produire les données nécessaires à l'élaboration de la statistique publique moyennant des relations directes avec les citoyens.

Les arguments aboutissant à notre concept de données citoyennes sont le fruit d'un travail ethnographique de terrain de plusieurs années mené avec des INS et deux organismes statistiques

internationaux (voir encadré et Grommé et al., 2017). Cette recherche avait conduit à identifier quatre principes de « données citoyennes », sur la base de sujets de préoccupations exprimés par les statisticiens dans le cadre de notre travail de terrain. Nous considérons ces principes comme des sujets de préoccupation pour deux raisons. Tout d'abord, pour leur reconnaître la qualité de normativités qui influencent et orientent l'action des statisticiens et le développement de solutions pratiques (Boltanski & Chiapello, 2007). Ensuite, pour entreprendre une critique qui n'écarte pas les concepts des statisticiens, mais s'intéresse en premier lieu à la manière dont ces derniers conçoivent et définissent les concepts, avant d'envisager leur redéfinition (Latour, 2004). En d'autres termes, prendre en compte les préoccupations, et les suppositions, exprimées par les statisticiens ne signifie pas les partager, mais repenser ces préoccupations. Les quatre sujets de préoccupation qui nous sont apparus particulièrement importants par rapport à notre concept de données citoyennes sont l'expérimentalisme, les sciences participatives, les statistiques intelligentes et la protection de la vie privée dès la conception. Dans la section suivante de cet article, nous présentons chacune de ces préoccupations, en nous appuyant sur un ensemble de publications dans le domaine des sciences sociales pour les redéfinir, puis nous les présentons sous forme de principes des données citoyennes. Au cœur de notre redéfinition, l'idée que l'avenir de la statistique publique ne repose pas seulement sur l'exploitation des nouvelles technologies numériques, sources de données et invention de méthodes, mais également sur l'instauration d'une nouvelle relation au citoyen (Ruppert, 2018).

Les réflexions développées ici sur le concept de données citoyennes s'adressent principalement aux statisticiens, mais également aux chercheurs en sciences sociales, pour trois raisons principales. La première, c'est que nous

<footnote n="1">1. Par exemple, les expériences s'appuyant sur les données de téléphonie mobile pour modéliser la mobilité se heurtent à des obstacles dans leurs efforts pour interpréter la signification des schémas de déplacement.</footnote>

<footnote n="2">2. Nous sommes conscients que les questions de représentation affectent également les méthodes statistiques établies. Le produit intérieur brut, par exemple, constitue l'une de ces statistiques publiques faisant vivement débat. L'économiste Joseph Stiglitz, de l'Université de Columbia, dénonce la « fétichisation » avérée du PIB en tant qu'indicateur « roi» de la performance d'une économie nationale, en dépit de ses insuffisances (Stiglitz et al., 2009). Par conséquent, Fleurbaey (2009) suggère d'aller « au-delà du PIB » et préconise d'autres approches, y compris les évolutions récentes en matière d'analyse de la durabilité, le bonheur et la théorie du choix social et du partage équitable, ainsi que les études sur le bien-être social. Les indicateurs sur l'emploi se sont vu opposer des arguments similaires, s'agissant notamment des personnes occupant des formes d'emploi irrégulier (cf. Hussmanns, 2004).</footnote>

<footnote n="3">3. Notes de terrain, Eurostat Agility Conference, novembre 2016.</footnote>

<footnote n="4">4. Notes de terrain, Eurostat Agility Conference, novembre 2016.</footnote>
## ENCADRÉ – Le projet de recherche

Notre concept de « données citoyennes » est le fruit de plusieurs années d'un travail ethnographique mené sur le terrain auprès de cinq INS et de deux organisations statistiques internationales, qui a consisté à savoir observer des conférences et des réunions, faire le suivi et l'analyse de publications, mener des interviews et échanger avec des statisticiens. Plus précisément, cet article s'appuie sur un document de travail ARITHMUS de Grommé et al. (2017) et en résume les points clés. ARITHMUS (Peopling Europe : How data make a people), un projet financé par l'ERC (European Research Council), a débuté en 2014 avec une équipe de 6 chercheurs : Evelyn Ruppert (directrice du projet), Baki Cakici, Francisca Grommé, Stephan Scheel et Funda Ustek-Spilda (chercheurs post-doctorants), et Ville Takala (doctorante).

Nous avons suivi les pratiques de travail de cinq INS (Office for National Statistics du Royaume-Uni, Statistics Netherlands, Statistics Estonia, l'institut statistique de Turquie et Statistics Finland) et de deux organisations internationales (Eurostat et UNECE). Entre autres, nous avons

notamment suivi les débats des statisticiens à propos des expérimentations menées sur les technologies numériques et les Big Data, et leur incidence sur la statistique publique. Sur la base de ce travail de terrain, nous avons organisé deux ateliers avec un groupe consultatif de statisticiens pour échanger sur certaines de nos analyses, comme l'évolution du rapport entre les INS et les citoyens avec ces nouvelles technologies et les sources de données massives. Cela a débouché sur un document de travail synthétisant certains des arguments développés dans cet article, et introduit le concept de données citoyennes, qui a été examiné dans le cadre du groupe consultatif (cf. Grommé et al., 2017). Cet examen a abouti à un atelier collaboratif avec ce groupe et un groupe élargi de statisticiens, de chercheurs universitaires et de concepteurs d'information, portant sur l'élaboration de principes de conception pour la co-production d'une application de données citoyennes. Plutôt que de synthétiser le matériau empirique issu de notre ethnographie et des ateliers, notre ambition est ici d'expliciter la notion de données citoyennes que nous avons développée dans le prolongement de cette recherche.

mobilisons des concepts et des perspectives des sciences sociales pour aborder les sujets de préoccupation exprimés par les statisticiens. Nous contribuons ainsi, de manière plus globale, aux méthodes de recherche en sciences sociales. La deuxième raison, c'est que le concept de données citoyennes et les principes qui s'y rattachent valent également pour les débats sur les méthodes de recherche s'appuyant sur les technologies numériques et les sources de Big Data qui animent le champ des sciences sociales. Autrement dit, si les problématiques et les objectifs de la recherche en sciences sociales diffèrent, la relation au citoyen dans le cadre de la production des savoirs relève d'une préoccupation partagée. La troisième, reflétée dans notre démarche de recherche qui comportait des ateliers avec des statisticiens, est qu'un concept de données citoyennes appelle des collaborations expérimentales non seulement avec les citoyens, mais également entre spécialistes des sciences sociales et statisticiens.

## L'expérimentalisme

L'expérimentalisme est le premier sujet de préoccupation rencontré dans le cadre de notre travail de terrain. Pour les organismes gouvernementaux et les entreprises, l'expérimentation fait partie intégrante de l'innovation. La statistique publique en est une bonne illustration, comme l'atteste le développement de laboratoires d'innovation, de sandboxes, hackathons et de projets de

recherche exploratoire<fnref n="5" />. Pour les statisticiens, les expérimentations faisant appel aux nouvelles technologies numériques et aux Big Data sont un moyen de développer des modes de pensée, des techniques et des compétences inédits en matière de production de statistique publique. En outre, diverses composantes du champ des sciences sociales se tournent vers l'expérimentalisme. Toutefois, le choix de l'expérimentation comme méthode pour ouvrir l'expertise scientifique et technologique à différents acteurs dans l'optique de générer de nouveaux modes de pensée est, lui, relativement récent. Dans des domaines aussi différents que la conception de fauteuils roulants, les Big Data ou la biologie synthétique, les spécialistes en sciences sociales ont adopté l'expérimentalisme pour créer de nouveaux espaces de formulation des problèmes, collaborer avec différents acteurs et étudier différents scénarios<fnref n="6" />. En d'autres termes, un postulat majeur est que les modes expérimentaux de collaboration sont de nature à engendrer de nouveaux modes de pensée.

Globalement, on distingue deux modèles permettant aux expériences collaboratives d'y prétendre. Le premier consiste en diverses formes de participation visant à atteindre un certain degré de démocratisation, en ouvrant au public l'accès aux débats scientifiques et techniques et aux processus (Marres, 2012). Le second repose

<footnote n="5">5. Voir, par exemple, les statistiques expérimentales produites par Eurostat : http://ec.europa.eu/eurostat/web/experimental-statistics/.</footnote>

<footnote n="6">6. Pour ces trois exemples, voir : https://entornoalasilla.wordpress.com/english/; Ruppert et al. (2015) ; et http://www.anthropos-lab.net/about.</footnote>
sur l'expérimentation collaborative dans l'op-
tique de développer et d'explorer de nouvelles
formulations de problèmes, de transcender des
modes de raisonnement solidement ancrés, de
bousculer les hiérarchies existantes et d'exami-
ner de façon critique le processus de création
des savoirs (Rabinow & Bennett, 2012). C'est le
modèle du « collaboratoire » (ou co-laboratoire),
selon lequel les participants explorent un thème
en commun. Le projet « Socialising Big Data »
précédemment mentionné a fait usage de ce
modèle en animant des ateliers et des discussions
avec des statisticiens, des chercheurs en géno-
mique et des ingénieurs en gestion des déchets de
divers pays pour définir et élaborer des concepts
partagés permettant d'appréhender les Big Data
(Ruppert et al., 2015). Autre forme de collabora-
tion : co-produire une « chose » – soit un produit
fini tangible –, au travers de laquelle les collabo-
rateurs explorent et développent en pratique des
concepts et des problématiques qu'ils partagent.
Travailler à un produit commun permet « une
disponibilité expérimentale des problématiques
dans une mesure telle que le « possible » devient
tangible, façonnable et accessible » (Binder et al.,
2015, p. 12). Du point de vue méthodologique,
cela oblige les participants à préciser les futurs
modes de travail (Muniesa & Linhardt, 2011).
En général, l'étude sociale des sciences nous
enseigne que les expériences collaboratives de ce
type exigent aussi de redessiner les relations entre
participants, technologies et savoirs. Il s'agit là,
par ailleurs, d'un des principes de ce qu'il est
convenu d'appeler dans le champ des sciences
sociales et humaines « la recherche fondée sur la
pratique », qui implique, en dehors du texte et de
la parole, un rapprochement entre les participants
et les compétences, les matériaux, les tâches
mineures et le travail de tous les jours inhérents
à la fabrication des choses (Jungnickel, 2017).
Fabriquer des choses, plutôt que les décomposer
ou les défaire, nécessite de se mêler étroitement
aux différents participants et peut enrichir la com-
préhension des compétences, des relations et des
infrastructures qui composent un produit fini.

L'expérimentalisme est tout particulièrement
perçu comme une approche fondamentale
face à l'incertitude et au changement. À titre
d'exemple, dans un article portant sur la col-
laboration entre universitaires, agriculteurs et
écologistes, Waterton et Tsouvalis (2015, p. 477)
se posent la question de savoir comment « la
politique de la nature peut s'envisager dans une
ère consciente de la complexité, de la contin-
gence et de la relationnalité du monde ». Ils ana-
lysent une collaboration entre eux-mêmes, en
leur qualité de spécialistes en sciences sociales,

et des experts environnementaux, ainsi que des
agriculteurs. Dans le cadre de leur expérience,
la recherche partagée a amené des questions
sur la manière d'appréhender la pollution de
l'eau : causes isolées ou bien rapports ou anté-
cédents socio-techniques au sens large ? Ils ont
ainsi adopté un programme d'expérimentation
qui conçoit la production des savoirs comme
nécessitant des « forums hybrides » (Callon
et al., 2011) ou des « nouveaux collectifs »
(Latour, 2006), au sein desquels les participants
s'engagent de manière réflexive dans la reconstr-
uction des relations, des histoires et des parties
prenantes impliquées dans une problématique.
L'incertitude n'est pas quelque chose qui appelle
une résolution, mais plutôt une reconnaissance
et un apprivoisement dans le cadre d'un proces-
sus collectif continu de production des savoirs.
Dans la pratique, il s'agit d'une approche bien-
veillante et prudente dite « care-full » (Grommé,
2015) qui implique : l'exercice de responsabili-
tés pour le suivi et la documentation de ce qui
est (inévitablement) inclus et exclu ; d'éviter
les ambiguïtés quant aux modalités d'évalua-
tion en précisant de façon explicite comment les
résultats sont évalués ; d'admettre qu'un échec
s'explique vraisemblablement par une myriade
de facteurs ; et de comprendre que les valeurs
sont indissociables des faits. « Care-full » ne
renvoie donc pas uniquement à une approche
prudente, mais aussi à la reconnaissance du fait
que les expérimentations remodèlent continuel-
lement les relations et en redistribuent les effets
de manière parfois inattendue.

En tant que principe des données citoyennes,
l'expérimentalisme fait donc non seulement
appel à l'expérimentation, mais également à la
collaboration pour ouvrir les modes de pensée
et la production des savoirs à l'influence et à
la réflexion d'autrui et, ce faisant, imaginer et
réfléchir à des alternatives et des possibilités
(Stengers, 2010). Il impose de rendre compte
et de répondre des procédures et des pratiques
relatives aux expériences. Enfin, il signifie être
réceptif à une organisation potentiellement
différente des relations entre les divers parti-
cipants associés à la construction des savoirs.
Dans la perspective de nouvelles relations entre
les citoyens et les INS qui est la nôtre, l'expé-
rimentalisme implique donc des formes actives
et ouvertes de participation et d'influence. Nous
approfondissons cette idée avec un deuxième
principe, celui de la « science citoyenne », pour
explorer comment les relations entre les INS et
les citoyens dans le cadre l'élaboration des don-
nées et des statistiques officielles pourraient être
redéfinies plus avant.
La science citoyenne

En matière de production de données, cer-
tains organismes statistiques ont commencé
à expérimenter des modèles de participation
citoyenne. Ces modèles s'inspirent souvent de
conceptions des sciences participatives, dont
nous ferons ici un bref examen avant d'envi-
sager leur possible redéfinition. À l'inverse des
approches traditionnelles qui considèrent géné-
ralement les citoyens comme de simples répon-
dants, divers modèles de sciences participatives
voient en eux non seulement des sujets d'étude,
mais aussi des acteurs de la production de don-
nées. S'agissant de l'élaboration de données,
les définitions et les interprétations relatives
aux sciences participatives et aux modalités
de participation citoyenne ne manquent pas.
La Commission européenne, par exemple,
les définit comme la « production de connais-
sances hors du cadre scientifique professionnel,
souvent désignée par connaissance générales,
 locales ou traditionnelles » (Commission euro-
péenne, 2013, p. 5). Goodchild (2007) utilise
cette dénomination pour décrire les communau-
tés ou les réseaux citoyens qui interviennent en
tant qu'observateurs dans un domaine scien-
tifique quelconque. C'est la définition la plus
communément acceptée, comme l'atteste en
particulier l'importante dynamique enregistrée
par les sciences participatives dans le domaine
des sciences naturelles ces dernières années
(Kullenberg & Kasperowski, 2016, p. 2). Cela
dit, la pratique consistant à associer des
membres du public à la collecte et à la trans-
mission de données à des fins scientifiques date
au moins des années 1960, bien qu'il ait fallu
attendre les années 1990 pour que le terme en
lui-même entre dans l'usage (ibid.)<fnref n="7" />.

Une variante de cette approche fait intervenir
les citoyens non seulement en qualité d'observa-
teurs, mais également en tant que co-producteurs
ou producteurs de données et d'études scienti-
fiques traduisant leurs propres préoccupations,
besoins et interrogations. Cette variante com-
prend des approches locales et militantes que
l'on désigne par « audit communautaire »,
« science civique », « surveillance environ-
nementale communautaire », « sciences de la
rue », « épidémiologie populaire », « sciences
citoyennes » et « science do-it-yourself »
(Kullenberg & Kasperowski, 2016, p. 2). Ces
approches accueillent aussi bien les citoyens en
quête d'alliances étroites avec les établissements
scientifiques et les centres de connaissance
que les citoyens participant à la production de
savoirs indépendants aux côtés de scientifiques.

La participation des citoyens à la production de données scientifiques répond à des objectifs multiples, allant de la documentation des préoccupations sur les questions environnementales à la création de cartes d'archives de sites historiques locaux, ou encore à la transcription de textes des contemporains de Shakespeare<fnref n="8" />. Goodchild (2007) laisse entendre que les personnes qui participent et partagent des informations sur Internet en général sont plus disposées à communiquer volontairement des renseignements géographiques et à contribuer aux initiatives de collecte de données type « OpenStreetMap ». Sur cette base, il fait valoir que deux types d'individus sont susceptibles de participer : ceux qui cherchent à faire leur auto-promotion et communiquent sciemment des renseignements personnels sur Internet afin de les rendre « accessibles à des amis et des relations, indépendamment du fait qu'ils deviennent alors accessibles à tous ; et ceux qui recherchent la satisfaction personnelle que procure la transmission d'informations anonymes et l'apparition de celles-ci au sein d'une mosaïque de contributions collectives en devenir » (Goodchild, 2007, p. 219).

Sheila Jasanoff (2003, pp. 235–236) remarque que les modèles des sciences participatives peuvent faciliter une interaction fructueuse entre les décideurs, les experts scientifiques, les entreprises et l'opinion publique. Elle soutient que la pression pour la responsabilisation des experts dans la prise de décisions est manifeste dans la revendication de transparence accrue et de participation plus large. Toutefois, les initiatives participatives ne peuvent prétendre assurer seules la gouvernance démocratique et représentative des sciences et de la technologie. Jasanoff souligne que les États modernes ont focalisé leur attention sur l'amélioration des « technologies de l'hubris », conçues pour faciliter la gestion et le contrôle en faisant peu de cas de l'incertitude, des objections politiques et des complexités imprévues de la vie quotidienne (ibid., p. 238). Ce n'est pas seulement la connaissance qui fait défaut, mais les moyens de faire intervenir des méthodes, et des processus incertains et inconnus, dans la dynamique du débat démocratique (ibid., pp. 239–240). C'est pourquoi Jasanoff met en avant les sciences participatives comme modèle possible de concertation démocratique entre les différentes parties prenantes de la production scientifique. Ainsi, on peut considérer

<footnote n="7">7. Certains chercheurs incluent dans cette définition le recensement annuel des oiseaux de Noël de la National Audubon Society du début des années 1900, à l'occasion duquel des citoyens ont participé à l'observation et au comptage des espèces aviaires.</footnote>

<footnote n="8">8. Certains de ces exemples sont documentés sur www.zooniverse.org.</footnote>
les sciences participatives comme des « tech-
nologies de l'humilité », autrement dit, des
technologies sociales (en italique dans le texte
original) qui impliquent des relations entre les
administrations, les décideurs, les experts et
les citoyens au niveau de la gestion des tech-
nologies pour « évaluer l'inconnu et l'incertain,
des "évaluations modestes" » qui mobilisent les
citoyens en tant qu'agents actifs de la connais-
sance, des idées et de la mémoire (ibid., p. 243).

L'une des préoccupations sur le rôle des non-
scientifiques dans la production savante concerne
les implications vis-à-vis de principes scienti-
fiques établis<fnref n="9" />. Cependant, comme le démontre
Goodchild (2007), bien que les sciences par-
ticipatives ne répondent pas toujours, stricto
sensu, aux critères scientifiques en soi, elles
peuvent ouvrir la voie à de nouveaux modes de
pensée et d'appréhension des données. C'est
particulièrement pertinent pour les pratiques de
démocratisation qui appellent différentes
formes de raisonnement, comme l'illustre dans
le domaine de la prise de décisions la notion
de « satisficing » d'Herbert Simon (1947), par
opposition à la « maximisation » ou à l« opti-
misation ». À contre-pied d'abstractions comme
la théorie de l'utilité, il prône une interprétation
basée sur le mode de raisonnement pratique
des individus. Le raisonnement pratique, fait-il
valoir, consiste à jongler avec une foule de
critères et à parvenir à une solution « suffisam-
ment bonne », plutôt que de se lancer dans une
quête sans fin de toutes les options possibles, de
les évaluer, puis d'aboutir à la meilleure. Gabrys
et Pritchard (2015) empruntent une approche
similaire pour suggérer que l'adéquation d'une
réponse dépend de la dimension pratique des
questions. En lieu et place, elles définissent le
concept de « données tout juste suffisantes »
pour contrecarrer la toute-puissance de la pré-
cision de mesure en tant qu'uniques objectif et
critère pour évaluer les données environnemen-
tales recueillies par le biais de pratiques de télé-
détection citoyenne. La mesure des phénomènes
environnementaux s'inscrit dans des objectifs
ou des questions de natures différentes, souvent
méconnus au départ. Par exemple, il est pos-
sible qu'une mesure « approximative » visant à
identifier un épisode de pollution, en cours ou
terminé, soit suffisante et « suffisamment
bonne ». Ce que Gabrys et Pritchard mettent
en évidence, c'est que, la plupart du temps, les
utilisations potentielles ou la valeur des don-
nées ne sont pas connues à l'avance, et qu'il est
utile d'instituer la production et l'interprétation
des données comme pratiques de recherche de
potentiel plutôt que de répéter et de reproduire

des objectifs ou des questions déjà connus avec
des méthodes précédemment établies.

Parmi les expériences reposant sur des modèles
de participation citoyenne menées récem-
ment par les organismes statistiques figure
un projet pilote de l'INS Canadien qui uti-
lise OpenStreetMap (OSM) dans le cadre
d'une opération participative visant à combler
les lacunes des données de géolocalisation
(Statistics Canada, 2016)<fnref n="10" />. OSM est une ini-
tiative collaborative visant à créer une carte
du monde gratuite et modifiable. L'application
OSM de Statistics Canada permet aux utili-
sateurs de sélectionner une géolocalisation et
de modifier le nom d'une rue, par exemple.
Un autre exemple est le Centre commun de
recherche de la Commission européenne sur
les sciences et données ouvertes citoyennes,
qui a étudié des modèles possibles de participa-
tion citoyenne pour le suivi de la propagation
de espèces exotiques envahissantes (EEE)
 Cardoso et al., 2017). Le rapport a estimé que
la mise en œuvre du règlement EEE pouvait
bénéficier de contributions citoyennes pour la
transmission « d'informations précises, détail-
lées et opportunes relatives à l'apparition et
à la répartition d'EEE afin de permettre une
prévention efficace, une détection précoce,
une intervention rapide, ainsi qu'une évalua-
tion des mesures de gestion » (p. 5). De plus,
cette forme de participation citoyenne pourrait
sensibiliser et renforcer le soutien de l'opinion
publique en faveur de la règlementation, tout en
aidant les citoyens à acquérir des compétences
et une meilleure compréhension des travaux
scientifiques (Socientize Consortium, 2014).
Les Nations Unies ont également jugé, pour
les questions environnementales, que la pro-
duction de données issues des sciences partici-
patives était nécessaire à la mesure et au suivi
des objectifs de développement durable (ODD)
(ONU, 2016). Les modes de participation
citoyenne sont perçus comme essentiels pour
que l'Agenda pour le développement durable
2030 soit maîtrisé par le pays concerné, adapté
au contexte et assorti d'objectifs en lien avec les
valeurs et les priorités nationales. Bien que ces
initiatives envisagent la participation citoyenne
sous des angles différents, elles limitent géné-
ralement celle-ci à des tâches telles que la
production, la vérification et/ou la classification

<footnote n="9">9. Voir aussi Gabrys et al. (2016) pour des réflexions concernant la qua-
lité et la crédibilité des données.</footnote>

<footnote n="10">10. Le projet pilote a été organisé par Statistique Canada en collaboration avec OpenNorth, MapBox, la Ville d'Ottawa et OSM Canada. OpenNorth est un organisme à but non lucratif qui élabore des outils numériques au service de la participation civique.</footnote>
de données. Ces formes de sciences participatives ont, par conséquent, fait l'objet de critiques dénonçant une exploitation des citoyens comme de la main d'œuvre publique gratuite (DataShift, s. d. ; Piovesan, 2017 ; Paul, 2018). Ces critiques font observer que les tâches de nettoyage, de codage ou d'analyse des données, tout comme celles de conception, d'architecture ou d'interprétation, sont réservées aux experts, tandis que les citoyens sont cantonnés au rôle de sujets d'étude ou d'assistants de recherche.

Notre redéfinition des sciences participatives est plus proche de ce que Jasanoff décrit comme la production inclusive des savoirs. Mais, dans la lignée de notre argumentaire sur la distanciation, nous suggérons que l'inclusivité comprend le droit d'émettre des revendications et d'exprimer des préoccupations sur la façon dont il convient de catégoriser et de qualifier les questions environnementales, économiques et sociales<fnref n="11" />. C'est sans doute là la revendication précise qu'émettent les « scientifiques citoyens » lorsqu'ils collaborent à la production indépendante de données ou enrichissent les connaissances scientifiques et officielles. Néanmoins, notre concept de données citoyennes n'envisage pas les citoyens comme autonomes, mais comme co-producteurs. À ce titre, nous concevons les données citoyennes comme reposant sur des nouvelles relations entre les citoyens et les INS mariant sciences statistiques et sciences participatives. Une telle approche pourrait supposer la participation des citoyens à tous les stades de la production, pour aboutir à une statistique plus représentative et inclusive de leurs préoccupations, de leurs besoins et de leurs expériences, sans oublier leurs propres repères. Cela demanderait une approche souple et expérimentale en termes de critères (Paul, 2018) pour pouvoir s'adapter à l'évolution des besoins et des exigences des citoyens, certes, mais également de ce qui leur tient à cœur. Comme nous le proposons ci-dessous, cela implique une conception élargie de l'éthique, qui va au-delà du consentement, de l'équité et de la protection des données, pour s'orienter vers ce qui est sans doute le moteur de l'ascension des sciences participatives : des citoyens contribuant activement à l'élaboration et au façonnage des données servant à produire la statistique et la connaissance publiques. Dans la section suivante, nous examinons les implications potentielles d'une telle conception de l'éthique dans une autre perspective : celle de propositions pour des « statistiques intelligentes ».

## Les statistiques intelligentes

Les propositions d'Eurostat pour l'élaboration de « statistiques intelligentes » s'appuient sur l'idée des « villes intelligentes », qui regroupe en général l'utilisation des Big Data, des capteurs urbains, de l'internet des objets (IoT, Internet of Things) et d'autres formes de production et d'intégration de données visant à simplifier la gouvernance municipale et les infrastructures de transport, à régénérer l'économie locale, à transformer l'environnement urbain pour le rendre plus durable, vivable et socialement inclusif (voir par exemple Henriquez, 2016). Si les villes intelligentes font l'objet de définitions en tous genres, le concept renvoie généralement, d'une part, « à l'informatique envahissante et omniprésente qui caractérise de plus en plus la composition et la surveillance des villes, dont, d'autre part, l'économie et la gouvernance sont portées par l'innovation, la créativité et l'esprit d'entreprise décrétés par des individus intelligents » (Kitchin, 2014). Vues sous cet angle, les Big Data permettent d'analyser la vie urbaine en temps réel, de faire émerger des modes de gouvernance urbaine nouveaux, et d'imaginer et de bâtir des villes plus efficaces, plus durables, plus compétitives, plus productives, plus ouvertes et plus transparentes.

L'un des objectifs des propositions en faveur de « statistiques intelligentes » avancées par le groupe de travail sur le Big Data d'Eurostat consiste à tirer parti des « systèmes intelligents » tels que l'énergie intelligente, les compteurs intelligents, les transports intelligents et ainsi de suite. Ces propositions visent à exploiter le potentiel associé à la prolifération des périphériques numériques et des capteurs connectés à Internet, et la manière d'intégrer les données qu'ils génèrent aux systèmes de production statistique pour pouvoir produire des statistiques en « temps réel » et « automatiquement »<fnref n="12" />. Dans cette perspective, il est envisagé d'intégrer la collecte, l'analyse et le traitement des données dans des activités qui génèrent et analysent simultanément les données. L'adoption d'une telle approche pourrait transformer radicalement le mode de production de la statistique publique et invite à repenser les processus et les architectures opérationnels, les lois et les règlements, l'éthique, les méthodologies, etc.

<footnote n="11">11. Il s'agit d'une conception avancée dans le champ d'étude de la citoyenneté critique, dont Isin & Ruppert (2015) et Isin & Saward (2013) font la synthèse. Être citoyen s'entend comme une subjectivité politique, qui suppose non seulement la possession de droits, mais également le droit de revendiquer des droits, comme le droit des citoyens de façonner les données produites les concernant, ainsi que les populations auxquelles on les rattache (Ruppert, 2018).</footnote>

<footnote n="12">12. « Statistiques intelligentes », groupe de travail d'Eurostat sur le Big Data. Projet de document, octobre 2016.</footnote>
Pour générer des statistiques intelligentes, deux approches ont été proposées dans cette logique : utiliser des systèmes tiers à vocation autre que statistique, mais depuis lesquels il est possible d'extraire de l'information statistique (les téléphones mobiles, par exemple) ; ou mettre au point des pratiques de production de données entièrement nouvelles, comme des capteurs et des périphériques numériques exclusivement destinés à la production d'informations statistiques<fnref n="13" />. L'approche privilégiant le recours à un tiers est à l'origine de nombre des préoccupations précédemment identifiées, telles que l'accès aux données et leur propriété, le respect de la vie privée et de l'éthique, la représentativité et la qualité des données, ainsi que la confiance et une distanciation accrue entre les citoyens et les INS. En revanche, la seconde approche consistant à concevoir de nouveaux dispositifs de production de données offre la perspective d'atténuer ces problèmes. Autrement dit, notre redéfinition des statistiques intelligentes exige non seulement de repenser les aspects techniques et organisationnels des systèmes de production statistique, mais aussi leur relation au citoyen. Comme indiqué dans nos observations sur les sciences participatives, cela pourrait impliquer des modèles de production qui favorisent la participation des citoyens à tous les stades de la production de statistiques intelligentes.

Toutefois, cela signifierait adopter l'approche « care-full » décrite plus haut, y compris une conception élargie de l'éthique tout au long du processus de production de la statistique publique. L'éthique figure évidemment depuis longtemps au cœur des principes fondamentaux de la statistique publique, qui intègrent des valeurs telles que l'utilité, les normes professionnelles et règles déontologiques, les principes scientifiques, la transparence, la qualité, l'actualité, les coûts, la charge pour les enquêtés et la confidentialité (ONU, 2014)<fnref n="14" />. Ces principes constituent ce que l'on pourrait qualifier d'« éthique du care appliquée aux données », à savoir le souci de la qualité, de l'accessibilité et de la clarté des données, mais également celui de la relation au citoyen et des responsabilités à son égard, à travers des pratiques telles que la protection des données, la confidentialité, le consentement et la confiance. Bien que ces principes trouvent leurs racines dans un imbroglio de logiques et d'exigences juridiques, étatiques, politiques et professionnelles, ils ont tendance à s'inscrire dans les valeurs et les engagements professionnels de tous les jours, ce qui ressort des déclarations des statisticiens à propos de l'utilisation des sources de Big Data : « pouvoir faire n'est pas devoir faire. »

Les principes fondamentaux de la statistique publique manifestent ainsi une conception élargie de l'éthique qui intègre la relation au citoyen, ou « éthique procédurale », selon le terme consacré par la recherche en sciences sociales (Guillemin & Gillam, 2004), qui renvoie à l'appréciation de problèmes éthiques pouvant survenir dans le cadre de la recherche ou de la production de données. Cependant, Guillemin et Gillam identifient une seconde dimension en matière d'éthique dans la recherche, qu'ils nomment « l'éthique en pratique » (ibid., p. 261). Celle-ci a trait aux moments éthiques récurrents, itératifs et incertains qui émaillent la recherche et peuvent aller à l'encontre des résultats d'une évaluation d'éthique procédurale. Cette derrière est pertinente dans le cadre de pratiques de co-production de statistiques intelligentes, qui, par définition, supposent incertitude, adaptation et réactivité face aux interactions, aux intérêts et aux demandes des diverses parties prenantes. En cela, la co-production exige une éthique de la responsabilité qui admette et prenne en compte la dépendance vis-à-vis de la relation au citoyen et ses apports en matière « de création, de détention et de pérennité des données » (Puig de la Bellacasa, 2012, p. 198).

Le concept de données citoyennes que nous proposons redéfinit donc les statistiques intelligentes comme impliquant de nouvelles relations avec des citoyens co-producteurs de plateformes de production de données. Il nécessite une approche « care-full » qui offre une conception élargie de l'éthique associant les demandes, les intérêts et les contributions des citoyens à tous les stades du développement des nouveaux dispositifs de production de données, plutôt qu'a posteriori en aval ou en mode correctif. À ce titre, c'est un modèle qui s'appuie sur la protection de la vie privée dès la conception, autre sujet de préoccupation qui aborde les questions du respect de la vie privée et du consentement dans la conception logicielle en amont, que nous traitons maintenant.

<footnote n="13">13. Ibid. Un exemple possible est la collecte par l'INS des Pays-Bas (ECB) de données à vocation statistique relatives à l'intensité du trafic routier qui sont générées exclusivement au moyen de capteurs routiers. Voir : https://www.cbs.nl/en-gb/our-services/innovation/nieuwsberichten/recente-berichten/new-steps-in-big-data-for-traffic-and-transport-statistics.</footnote>

<footnote n="14">14. Six principes stipulent que la statistique publique doit : satisfaire à un critère d'utilité pratique ; être déterminée en fonction de considérations purement professionnelles, de principes scientifiques et de règles déontologiques ; fournir, en fonction de normes scientifiques, des informations sur les sources, les méthodes et les procédures qu'elle utilise ; pouvoir être générée à partir de toutes sortes de sources, qu'il s'agisse d'enquêtes statistiques ou de fichiers administratifs, la source étant choisie en tenant compte de la qualité, de l'actualité, des coûts et de la charge des répandants ; être strictement confidentielle et n'être utilisée qu'à des fins statistiques ; et porter à la connaissance du public les textes législatifs et réglementaires, et toutes dispositions la régissant.</footnote>
La protection de la vie privée
dès la conception

Qui dit sources de Big Data et nouvelles sources de données dit nouvelles interrogations en matière de respect de la vie privée, de consentement et de confidentialité, auxquelles les cadres réglementaires existants ne répondent pas toujours en détail. Ainsi, la protection de la vie privée dès la conception est devenue un sujet de préoccupation pour les INS. La protection de la vie privée dès la conception renvoie au fait d'intégrer la protection de la vie privée dans la conception logicielle de plateformes de production de données, de périphériques ou d'applications. Elle implique d'avoir le citoyen à l'esprit dès le départ et de mettre en œuvre les conceptions obtenues de manière transparente. De ce fait, la protection de la vie privée dès la conception constitue une réponse logicielle aux problèmes de respect de la vie privée, de consentement et de confidentialité, pouvant s'utiliser de pair avec d'autres dispositifs tels que les analyses d'impact sur la vie privée. La protection de la vie privée dès la conception permet de traiter les questions liées au respect de la vie privée dès l'entame du processus de conception, contrairement à d'autres approches qui visent, elles, à résoudre de telles questions une fois la phase de développement logiciel terminée, ou bien font de cette problématique l'affaire du cadre juridique ou réglementaire.

Cavoukian et al. (2010) définissent la protection de la vie privée dès la conception à l'aide de sept principes fondamentaux : mesures proactives et non réactives, et mesures préventives et non correctives ; protection implicite de la vie privée ; intégration de la protection de la vie privée dans la conception des systèmes et des pratiques ; fonctionnalité débouchant sur un résultat à somme positive et non à somme nulle ; sécurité de bout en bout ; visibilité et transparence ; et respect de la vie privée des utilisateurs. Ces principes imposent aux conceptions de respecter la vie privée dès le départ et de limiter la production de données dans le respect des attentes des citoyens. Ils prévoient aussi que la production d'applications générant les données tienne compte du fait que les données survivent probablement au logiciel. Les auteurs insistent également sur la nécessité de prendre en compte le cycle de vie du logiciel au moment de déterminer le meilleur moyen de protéger la vie privée, et notamment de prendre des dispositions quant à la suppression des données une fois l'application en fin de vie. Enfin, ces mêmes principes contraignent les organisations qui traitent des

données personnelles à faire preuve de transpa-
rence sur les finalités, et à demeurer redevables
envers les citoyens.

La production et le traitement de données à caractère personnel, en revanche, posent de nombreux autres défis, aussi bien en termes de respect de la vie privée que de protection des données individuelles. Selon Nissenbaum (2004), les normes de protection de la vie privée doivent s'inscrire dans des contextes spécifiques. Elle présente trois principes qui ont dominé les débats sur le respect de la vie privée tout au long du 20e siècle, à savoir : limiter la surveillance des citoyens par les pouvoirs publics, restreindre l'accès aux informations personnelles et empêcher les intrusions dans les espaces privés. Elle propose un nouveau terme, l'« intégrité contextuelle », pour faire face aux nouveaux défis qu'engendrent les technologies numériques. L'intégrité contextuelle suppose une collecte d'information adaptée au contexte, ainsi que le respect des normes intrinsèques qui en régissent la circulation. L'idée directrice est que les normes de circulation de l'information varient en fonction des cultures, des périodes historiques, des lieux, ainsi que d'autres facteurs. En outre, l'intégrité contextuelle exige de connaître non seulement le lieu précis de production de données, mais également la pertinence des institutions sociales qui y sont associées (Nissenbaum, 2009).

Les approches visant à protéger les données
individuelles peuvent produire malgré tout, dans
le cadre de la production de données à grande
échelle, des résultats indésirables. Lorsque des
données ayant fait l'objet d'une anonymisation
individuelle sont liées pour créer des profils,
les personnes correspondant à un profil donné
peuvent en subir les effets, même si elles ne
peuvent pas être identifiées personnellement.
Graham (2005), par exemple, explique comment
on peut utiliser un logiciel pour catégoriser dif-
férentes zones urbaines en fonction de la réus-
site scolaire, du prix de l'immobilier, du taux de
criminalité, etc., ce qui peut éventuellement pro-
voquer des inégalités et des discriminations entre
les habitants, quand bien même ils ne sont pas
personnellement identifiés. De même, Zwitter
(2014) a distingué et problématisé le potentiel dis-
criminatoire d'« effets de groupe », comme dans
des profilages à partir de données anonymisées.

L'utilisation des Big Data amène également
d'autres défis en matière de respect de la vie pri-
vée. Barocas et Nissenbaum (2014) sont d'avis
que l'anonymat et le consentement sont souvent
compromis dans les applications des Big Data, et que d'autres approches sont nécessaires afin de protéger l'intégrité des données, à la manière des stratégies fondées sur des principes moraux et politiques qui répondent à des objectifs et des valeurs contextuels précis. Plutôt que de se focaliser sur l'anonymat dans les applications des Big Data, ils mettent l'accent sur l'obtention d'un consentement éclairé, non seulement pour donner le choix aux personnes concernées de retirer ou non leur consentement, mais également pour obliger les collecteurs de données à justifier leurs actions à l'aune des règles, des normes et des attentes. Dans une certaine mesure, ce point est couvert par le Règlement général sur la protection des données (RGPD) récemment mis en œuvre dans les États membres de l'Union européenne, qui s'appuie sur une conception élargie des données à caractère personnel et de la vie privée, et mettra fin aux pratiques de consentement général par défaut en ce qui concerne la production de données personnelles<fnref n="15" />. Le RGPD oblige l'ensemble des parties prenantes publiques et privées qui sollicitent, détiennent ou archivent les données personnelles à réfléchir à la définition des « données à caractère personnel », ainsi qu'aux pratiques éthiques nécessaires à leur traitement, étant donné la complexité et la connectivité des systèmes de données, et la non-neutralité avérée des algorithmes. En somme, le respect de la vie privée n'est pas une entité isolée, mais dépend de l'environnement de production, de la redevabilité à l'égard des effets de groupe et des mécanismes de consentement éclairé.

Récemment, des chercheurs s'attelant à résoudre les défis techniques du respect de la vie privée avec les Big Data ont proposé une méthode de protection mettant à profit la technologie de la « chaîne de blocs », ou *blockchain* (Montjoye et al., 2014 ; Zyskind et al., 2015). La *blockchain* est une méthode de calcul décentralisé, dans laquelle de nombreux périphériques communiquent entre eux sur un réseau partagé, sans qu'un serveur central soit nécessaire pour automiser la participation de chacun des membres ou la tenue d'une liste des membres connectés. En appliquant la technologie de la *blockchain* au respect de la vie privée, il devient possible de chiffrer et de diffuser des données privées sur un vaste réseau sans avoir recours à un serveur central sécurisé.

Les méthodes de protection de la vie privée reposant sur la *blockchain* ont vocation à résoudre les défis sous-jacents au respect de la vie privée en s'appuyant sur un cadre technique pendant la

phase de développement logiciel. Néanmoins, comme nous l'avons mentionné plus haut, elles n'incarnent pas à elles seules l'unique solution pour garantir la protection de la vie privée, venant plutôt, *via* la conception logicielle, en complément de considérations telles que l'intégrité contextuelle, les effets de groupe et les modes du consentement. Ainsi, notre redéfinition de la protection de la vie privée dès la conception va-t-elle au-delà de l'aspect logiciel pour intégrer le droit du citoyen au respect de sa vie privée, tant dans la conception logicielle en amont que dans les relations avec un citoyen co-producteur de statistique publique à tous les stades de sa production. Autrement dit, tout comme l'éthique, la question du respect de la vie privée relève du processuel et ne saurait se régler uniquement par l'octroi d'un consentement ponctuel ou la conception logicielle, ni sans tenir compte de contextes précis.

* * *
* *

Nous avons, en définitive, repris les sujets de préoccupation exprimés par les statisticiens, puis procédé à leur redéfinition sous forme de principes des données citoyennes. À travers l'analyse des quatre principes que constituent l'expérimentalisme, la science citoyenne, les statistiques intelligentes et la protection de la vie privée dès la conception, nous avons examiné la manière dont les données citoyennes peuvent renouveler les relations entre les citoyens et les INS, entre les actions, les repères et les expériences des citoyens, et les catégories, inclusions et exclusions correspondants en termes statistiques. Nous soutenons à cet égard que les données citoyennes ont le potentiel d'engendrer de nouvelles variables statistiques souhaitées et définies par les citoyens, de renforcer l'identification de ces derniers avec la statistique publique et aussi, éventuellement, de faire évoluer leur usage de la statistique. Car c'est bien là, de fait, un effet collatéral possible de la co-production de statistiques avec les citoyens, selon des procédés plus adaptés à leurs expériences et à leurs connaissances.

Notre concept de données citoyennes trouve son sens dans la prolifération actuelle des plateformes de production de données, qui

<footnote n="15">15. Le Règlement général sur la protection des données est entré en vigueur en mai 2018. Voir : https://www.eugdpr.org/.</footnote>
permettent à une pléthore de producteurs (les
propriétaires de plateformes, par exemple) et
d'analystes (tels que les chercheurs, les pouvoirs
publics et les médias) de créer de la statistique
et de la connaissance sociétales (Ruppert et al.,
2013). En effet, les données massives générées
par les navigateurs, les médias sociaux ou les
 périphériques tels que les téléphones mobiles
– que divers acteurs peuvent consulter et ana-
lyser – permettent de mesurer de nombreux
thèmes d'intérêt pour les INS, comme le niveau
des prix, l'économie, la confiance des consom-
mateurs ou le tourisme. D'aucuns y verront la
marque d'une « démocratisation » du savoir et
du déclin des connaissances et des expertises
sociétales homologuées. Cependant, comme
l'avancent Ruppert et al. (2013), étendre de la
sorte les champs de diffusion des données et
d'analyse signifie que les connaissances socié-
tales ne forment pas des blocs d'un seul tenant
faisant autorité, en tout cas sans commune
mesure peut-être avec un passé récent. À l'in-
verse, ce qui fonde la légitimité d'un savoir et
d'une expertise fait à présent l'objet de contro-
verses et de confrontations politiques non
négligeables, comme l'illustrent les débats
actuels sur les « faits alternatifs ».

Les propositions qui appellent les INS à
défendre la qualité et la légitimité de la sta-
tistique publique au moyen de pratiques de
contrôle telles que faire la preuve de sa fiabi-
lité en assurant la transparence, et donc
l'évaluabilité, de leur pratique statistique, vérifier
les statistiques contradictoires et « montrer du
doigt les mauvais élèves » ont indubitablement
un rôle à jouer. En revanche, elles nourrissent
probablement le postulat selon lequel il ne s'agit
là que de remporter une bataille de « faits ».
Elles méconnaissent la nécessité de soumettre
ce qui constitue un « fait public » à la contest-
tation et à la délibération démocratiques, car
celui-ci suppose inévitablement des jugements
normatifs en termes de signification sociale
et des choix quant aux réalités expérientielles
pertinentes (Jasanoff & Simmit, 2017). Nous
suggérons donc que les INS ont aussi vocation à
promouvoir la statistique publique comme une
réussite sociale et collective, dont la légitimité
procède de modalités de co-production qui sol-
licitent les personnes concernées en qualité de
citoyens habilités à participer activement. Une
telle approche conçoit les données et la statis-
tique publique comme des technologies sociales
qui nécessitent des nouvelles formes de parti-
cipation et de relations entre les experts, les
décideurs et les citoyens en vue de la résolution
des problèmes collectifs (Jasanoff, 2003), et

comme des questions relevant de la délibération
démocratique, où les citoyens contribuent acti-
vement à construire et à façonner les savoirs des
sociétés dont ils sont membres.

Nous convenons que le concept de données
citoyennes soulève de nombreuses questions
pratiques et politiques. En premier lieu, loin de
nous l'idée de sous-entendre que les méthodes
existentes et leur relation au citoyen seront
frappées d'obsolescence. Cela dit, les méthodes
comme les enquêtes et les questionnaires seront
probablement amenées à se réinventer, face à
l'adoption croissante des technologies numé-
riques. Un concept de données citoyennes peut,
le cas échéant, ouvrir la voie à de tels chan-
gements. Cela signifie, au-delà des sources de
Big Data et selon notre modèle de données ci-
toyennes, pouvoir redéfinir la manière dont les
INS produisent des données à l'aide de diverses
méthodes. Bien qu'en cours d'adoption, les
enquêtes et les recensements en ligne ou
numériques, par exemple, n'envisagent pas de
scénarios de co-production. On pourrait
opter pour différents modes de co-production
s'appuyant sur les possibilités offertes par les
technologies numériques et capables de pro-
duire des données reflétant plus fidèlement les
expériences et les connaissances des citoyens.

Tout au long de notre réflexion, nous avons
défini la co-production comme la participation
des citoyens à tous les stades du processus de
production. Les implications pratiques qui y
sont liées représentent, bien entendu, une incon-
nue majeure et posent également la question de
la représentativité et de l'inclusion au sein du
processus. Il s'agit là d'une préoccupation inhé-
rente à toutes les méthodes statistiques, en par-
ticulier si l'on considère l'hétérogénéité de la
population. S'agissant des méthodes qui mobi-
lisent les technologies numériques, telles que
les recensements et les enquêtes en ligne, cette
problématique est potentiellement exacerbée
par ce qu'il est désormais convenu d'appeler
la « fracture numérique ». Ce n'est là qu'un
aperçu des questions politiques et pratiques
eventuelles que font naître les données ci-
toyennes, interrogations qui ont par ailleurs été
abordées dans le cadre de l'atelier collaboratif
avec des statisticiens lors de notre recherche.
Bien que le présent article ne fasse pas état des
résultats de l'atelier concerné, l'un d'entre eux
imaginait d'autres « feuilles de route » pour
permettre aux citoyens de participer à tous les
stades du processus de production des données,
allant de la co-conception de prototypes pour
plateformes et applis de production de données
à la mise en place de formes coopératives de
propriété des données. En d'autres termes, les
données citoyennes appellent à repenser les pro-
cessus de production statistique et certains de
leurs principes fondamentaux.

Par exemple, la normalisation et la qualité des
données sont deux aspects de la production
statistique qu'il serait bon de revoir. Cependant,
comme cela a déjà été dit, le principe même
de l'expérimentalisme invite à s'ouvrir à ces
questions et à ne pas y apporter de réponse
préalable, y compris concernant ce qu'il con-
vient ou conviendrait d'entendre par qualité.
Paradoxalement, cela vaut également pour les
expériences des INS qui s'appuient sur des don-
nées massives générées par des systèmes tiers,
où des préoccupations relatives à la qualité, et
d'autres comme la représentativité des données,
sont apparues. L'une des solutions proposée par
les statisticiens consiste à exploiter les statis-
tiques qui réutilisent des données massives non
pas dans une logique de remplacement, mais
en qualité d'accessoire, de complément ou de
supplétif aux sources de données existantes.

Si cela équivaut peut-être à reléguer les don-
nées concernées à un rang et un rôle autres, cette
réponse est en tout cas l'occasion de repenser
à ce qui fait les statistiques « publiques ». Elle
suggère, par ailleurs, qu'il n'est pas de mode de
production ou de série de normes établissant le
caractère public des données. Pour nous, cela
vaut également pour les méthodes existantes
de production de données pour la statistique
publique, qui impliquent une myriade de normes
et où la qualité n'est pas nécessairement définie
ou mesurable. Cela étant, le concept de données
citoyennes que nous avons développé présente
une différence cruciale, au-delà des questions
normatives et qualitatives. Il propose que l'au-
torité et l'expertise nécessaires pour décider du
caractère public de la statistique dépendent non
pas d'une seule et même institution, mais de pro-
cessus de co-production et de relations directes
avec les citoyens. À cet égard, les données ci-
toyennes envisagent les revendications de « faits
alternatifs » non pas sous l'angle de l'exactitude
et de la norme, mais de la relation au citoyen
qui permet aux données, et par conséquent à la
statistique, de devenir publiques.
☐

BIBLIOGRAPHIE

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