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N’est-ce qu’un aspirateur ? Les profondeurs cachées de la collecte de données

17 décembre 2024 Du côté de la Recherche
Publié par Patrick BOUILLET
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Article écrit par Fernanda Arreola (ESSCA) et Álvaro Hidalgo pour le blog du réseau de recherche sur l'innovation (RRI).

Une version en anglais est disponible sur EK : https://www.essca-knowledge.fr/en/all-posts/posts-articles/hidden-depths-data-collection/

Les entreprises peuvent facilement accéder à nos informations personnelles et les utiliser, souvent avec notre consentement — que nous en soyons pleinement conscients ou non.

 

Les applications, logiciels et outils numériques conduisent à un partage massif de données. Mais la collecte de données ne s’arrête pas à nos interactions numériques. Il ne s’agit pas seulement de ce que nous partageons en ligne ; cela concerne aussi les appareils du quotidien que nous utilisons.

 

Prenons, par exemple, le Roomba, l’aspirateur intelligent. À première vue, il semble être un simple appareil ménager conçu pour faciliter le nettoyage. Cependant, derrière cette apparence inoffensive se cache un outil sophistiqué de collecte de données, capable de révéler bien plus sur nous que ce que nous imaginons.

Au-delà des apparences : comment Roomba collecte et utilise les données ?

L’aspirateur Roomba ne se contente pas de nettoyer les sols. Il cartographie la maison, suit nos habitudes et enregistre nos routines de nettoyage.

 

Bien que cela puisse sembler anodin, les données collectées fournissent un aperçu détaillé de notre environnement domestique. Voici ce que Roomba peut révéler :

  • Disposition de la maison et utilisation : En cartographiant une maison et en suivant les schémas de nettoyage, il est possible de déduire quelles pièces sont les plus utilisées, en fonction de la fréquence et du moment du nettoyage.
  • Taille et valeur de la propriété : Les données collectées autour de la taille, ainsi que la géolocalisation, permettent d’estimer la valeur marchande de la maison. Même sans adresse précise, il est possible de déduire l’emplacement de la maison via notre adresse IP.

  • Profil financier : En combinant la taille de la propriété avec les registres publics, il est possible d’estimer la valeur de la maison, l’hypothèque et d’autres détails financiers. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour établir un profil de la situation financière de la personne concernée, y compris sa valeur nette et ses revenus.

L'étendue du profilage des données 

Une fois qu’une entreprise qui exploite nos données dispose d’un profil détaillé, elle ne s’arrête pas là. En théorie, Roomba pourrait tout-à-fait permettre d’identifier certaines pratiques privées grâce à une chaîne complexe de collecte de données :

  • Locataire vs propriétaire : En croisant notre adresse IP avec les contrats de télécommunication, les entreprises peuvent déterminer si nous sommes propriétaire ou locataire de notre logement. .../...



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