ÉTUDE TRAVAIL ET JUSTICE SOCIALE LES DROITS ÉCO­NOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES La propriété collective des données, les droits des travailleurs et travailleuses et le rôle du secteur public Le contrôle des données et de l’intelligence numérique constitue la clé du pouvoir dans la société numérique émergente et façonne de plus en plus l’ordre économique, social et politique mondial. Aujourd’hui, les données de la société sont entre les mains de quelques entreprises du numérique. L’accès généralisé à ces données est une condition nécessaire pour garantir une économie juste, des services publics de qualité, l’exercice public du pouvoir politique et une gouvernance démocratique. Parminder Jeet Singh Janvier 2020 Les employé(e)s du secteur public et leurs syndicats devront être des acteurs déterminants pour établir le rôle de ce secteur dans la société numérique, en fournissant des données et de l’intelligence numérique.

TRAVAIL ET JUSTICE SOCIALE LES DROITS ÉCO­NOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES La propriété collective des données, les droits des travailleurs et travailleuses et le rôle du secteur public L’Internationale des Services Publics rassemble plus de 20 millions de travailleurs/euses, représentés par plus de 700 syndicats dans 154 pays et territoires. Nous sommes une fédération syndicale internationale qui se consacre à la promotion des services publics de qualité partout dans le monde.

Table des matières 1 SOMMAIRE ................................................................................. 2 2 LA NATURE DE L’ÉCONOMIE NUMÉRIQUE............. 3 3 LE CONTRÔLE DES DONNÉES … ET COMMENT SE LES RÉAPPROPRIER 7 4 LES DONNÉES COMME BIEN PUBLIC, ET LE SECTEUR PUBLIC 12 5 QUEL RÔLE POUR LES TRAVAILLEURS ET TRAVAILLEUSES DE LA FONCTION PUBLIQUE? 16 1

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES 1 SOMMAIRE L’avènement de l’ère numérique transforme radicalement nos relations économiques et sociales et s’accompagne de changements si profonds et rapides que les décideurs et la plupart des autres acteurs peinent à s’y adapter. En parallèle, les géants mondiaux du numérique, américains pour la majorité et maintenant rejoints par des sociétés chinoises, imposent leurs conditions et définissent l’architecture socio-économique mondiale par défaut de cette nouvelle ère, dans un contexte où les politiques publiques se montrent particulièrement timides sur ces questions et ne proposent que des directives très limitées. La première section apporte une description de la nature de la production et de l’économie numériques. La suivante traite de l’économie politique des principales ressources de l’économie numérique, à savoir les données et l’intelligence numérique qui en est issue. La troisième section est consacrée au rôle légitime du secteur public dans ce nouvel environnement numérique. La dernière partie fournit une conclusion en énumérant les domaines d’engagement importants pour les employé(e)s du secteur public. Deux questions sont au cœur des préoccupations du secteur public:(1) la situation dans laquelle l’économie numérique placera les employé(e)s, et(2) le rôle même du secteur public dans ce nouveau contexte numérique. Les syndicats ont déjà dénoncé haut et fort l’automatisation entraînant des suppressions d’emplois ainsi que« l’informalisation » du travail comme conséquence de sa« plateformisation ». 1 L’incidence de la surveillance numérique sur les droits et les conditions d’emploi des employé(e)s a également suscité de l’inquiétude. Les craintes relatives au rôle du secteur public concernent l’externalisation et la privation de fonctions numériques, le recours accru aux partenariats public-privé, et l’évasion fiscale pratiquée par des sociétés du numérique mondiales, autant d’éléments qui affaiblissent les capacités de l’État et les finances publiques. Au-delà de ces questions bien connues, le présent document analyse les changements fondamentaux qui bouleversent les structures économiques, centrés sur la ressource clé de l’économie numérique: les données. Sont ensuite étudiées les conséquences de ces changements pour le secteur public et ses employé(e)s. La plupart des préoccupations des groupes de travailleurs susmentionnées se rapportent à des phénomènes visibles à la surface de ces profondes transformations structurelles. Il est indispensable de comprendre ces phénomènes pour pouvoir répondre au mieux à ces inquiétudes. 1 La« plateformisation» désigne l’utilisation de plateformes numériques pour réorganiser l’activité économique dans presque tous les secteurs, comme le fait Uber dans les transports. Ce phénomène est aussi connu sous le nom d’« ubérisation ». 2

La nature de l’économie numérique 2 LA NATURE DE L’ÉCONOMIE NUMÉRIQUE LA NATURE DE L’ÉCONOMIE NUMÉRIQUE Il faudra un certain temps pour que l’on puisse prendre toute la mesure de l’économie numérique, mais sa logique imprègne déjà de nombreuses mutations actuellement à l’œuvre, si ce n’est la plupart d’entre elles. Pour reconnaître ces mécanismes et préparer l’avenir, il convient tout d’abord de comprendre quelques différences basiques entre la fin de l’ère industrielle et l’émergence de la société numérique. L’âge industriel est né lorsque les machines – et leur déploiement dans les usines – sont devenues des éléments centraux de la structure économique de la société. Les machines sont essentiellement la concrétisation de la force physique et de l’action. À l’époque préindustrielle, les tâches physiques étaient presque exclusivement réalisées par des hommes ou des animaux. Ce changement fondamental a entraîné une transformation de toute l’économie, mais également des systèmes sociaux, politiques et culturels- l’histoire est suffisamment connue pour qu’il ne soit pas nécessaire de la rappeler en détail. Le capital était alors défini par la possession de machines et d’usines, et les travailleurs/euses par les tâches rémunérées effectuées sur des machines. Le rôle du secteur public a évolué: en plus d’apporter une sécurité et une aide sociale très basique, comme il le faisait à l’époque préindustrielle, ce secteur est devenu responsable des grandes infrastructures nécessaires à l’industrialisation, qu’elles soient matérielles(électricités, routes, chemins de fer et ports) ou immatérielles(éducation, services bancaires). Il a été directement impliqué dans la production, dans une mesure variable selon les idéologies politiques mais de façon non négligeable partout dans le monde. Ce secteur apportait également une protection matérielle et juridique aux acteurs économiques plus faibles, tels que les ouvriers et les agriculteurs. À l’origine, la chaîne de valeur de base reposait sur les matières premières qui constituaient les intrants des usines produisant des biens qui étaient ensuite commercialisés dans les marchés du monde entier. Cette chaîne de valeur était pilotée et contrôlée par les propriétaires des usines. Au cours des cinquante dernières années environ, ce modèle a considérablement évolué à mesure que la propriété intellectuelle(PI) a pris le pas sur la propriété mécanique. Cela a donné lieu à l’émergence des travailleurs intellectuels, qui gagnaient parfois ce qui, à une époque antérieure, ne pouvait être gagné qu’au moyen de la propriété de capital, ainsi qu’à la délocalisation de la production dans des pays en voie de développement. L’apparition des nouvelles chaînes de valeur fondées sur la propriété intellectuelle a été dans une large mesure rendue possible par les technologies de l’information et de la communication qui facilitent la supervision à distance des processus de production. Le rôle traditionnel du secteur public a été réduit dans la production du savoir, en raison de la privatisation rapide de ce secteur. En rivalisant pour devenir des destinations de délocalisation en utilisant surtout une logique d’arbitrage, les pays en développement se sont lancés dans une course à l’abîme pour limiter les droits et la protection des travailleurs/euses. Les plans d’ajustement structurel mis en place au cours de cette période ont provoqué un mouvement d’austérité dans le secteur public et son exclusion pure et simple de nombreuses activités économiques. Dans ce contexte, un des objectifs clés consistait à ouvrir de nouveaux marchés dans le sud pour les sociétés internationales du nord, ce qui était également renforcé par des accords commerciaux. Le passage au numérique qui a lieu actuellement est beaucoup plus profond. En 2015, le président-directeur général du constructeur automobile allemand Daimler a déclaré que la concurrence qu’il craignait le plus était celle de Google et d’Apple, et non d’autres fabricants automobiles. Il a formulé une mise en garde: les constructeurs automobiles pourraient devenir les« Foxconn » de l’industrie automobile (la société taïwanaise Foxconn produit des téléphones pour Apple). Google et Apple seraient alors le« cerveau » de tout véhicule – rien de moindre. 2 L’entreprise chinoise de véhicules avec chauffeurs Didi a noué un partenariat avec Volkswagen pour la conception de véhicules, parce que, après tout, elle détient énormément de données essentielles sur l’utilisation des voitures automobiles. 3 2 https://www.patentlyapple.com/patently-apple/2015/09/daimler-ceorants-that-they-wont-be-the-foxconn-of-car-makers-for-apple.html 3 https://www.reuters.com/article/us-autoshow-beijing-vw-didi-exclusive/exclusive-volkswagen-in-talks-to-manage-didi-fleet-co-developself-driving-cars-idUSKBN1I10YP 3

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES La production traditionnelle et les avantages conférés par la propriété intellectuelle perdent de plus en plus d’importance à mesure que le pouvoir économique est transféré entre les mains des entités qui détiennent les données clés d’un secteur. Il s’agit majoritairement des plateformes numériques en contact direct avec les clients. 4 Plus encore que des espaces dédiés aux interactions entre les acteurs économiques d’un secteur – leur fonction première – ces plateformes sont les principales mines d’informations de la société. Leur but initial reste toutefois nécessaire pour collecter des données, puisque les acteurs laissent des traces de leurs activités lorsqu’ils sont en contact avec d’autres. Les données recueillies sont transformées pour devenir les biens d’équipements clés de l’économie numérique: l’intelligence numérique(un terme qui recouvre tous les types d’informations ou d’intelligence extraites des données, depuis les analyses de données aux formes avancées d’intelligence artificielle, ou IA). L’intelligence numérique est utilisée pour contrôler de près et nettement réorganiser les activités économiques et interactions d’un secteur de façon beaucoup plus efficace qu’avec le modèle de l’âge industriel. Elle permet également de créer de tout nouveaux produits et services intelligents. Ainsi, les données et l’intelligence numérique représentent une force de production sans précédent, au même titre que la mécanisation à l’origine de la Révolution industrielle. C’est cette intelligence numérique que le PDG de Daimler a évoquée en parlant du« cerveau » d’un véhicule, et celle qui permet à une entreprise de voitures avec chauffeur de pouvoir conseiller des constructeurs automobiles de longue date en matière de conception automobile. Le premier projet d’intelligence artificielle de Google était nommé Google Brain (« le cerveau de Google »), 5 tandis qu’Alibaba a donné le nom de« City brain »(« ville cerveau ») à son projet de ville intelligente pour Kuala Lumpur. 6 L’analogie du cerveau est des plus adaptées: les entreprises du numérique fondées sur les données deviennent bien le cerveau de chaque secteur, en les contrôlant et en les réorganisant de façon intelligente. Le cœur de compétence d’Uber et d’Amazon est leur capacité à agir comme le« cerveau » des grands secteurs qu’elles gèrent et contrôlent, les transports et le commerce électronique respectivement. À titre d’exemple, il n’est manifestement pas intelligent pour un taxi de revenir à la station de taxis après chaque trajet, ou d’accepter des réservations par téléphone de clients susceptibles de se trouver à des kilomètres alors que d’autres peuvent vouloir partir de l’endroit où s’est terminé un trajet précédent ou encore aller dans la même direction que celle que devait prendre le taxi. Ces sociétés dites« cerveau » ou« d’intelligence numérique » n’ont 4 Des données importantes sont générées à d’autres étapes de la chaîne de valeur, comme les données sur la production, mais, si ces données sont utiles pour le processus de production en lui-même, elles n’informent pas réellement sur la chaîne de valeur globale. Dans l’ensemble, les ressources de données le plus précieuses sont les données sociales collectées par les entités commerciales qui sont en contact direct avec les clients. 5 https://ai.google/research/teams/brain/ 6 https://www.opengovasia.com/malaysia-city-brain-initiative-to-usereal-time-anonymised-traffic-data-from-grab/ pas besoin de posséder des actifs matériels ou d’effectuer des opérations physiques elles-mêmes. Elles peuvent même ne pas être situées dans le même pays que celui où ont lieu les activités physiques liées leurs services. La propriété intellectuelle ne fait généralement pas non plus partie de leurs préoccupations. Ainsi, elles représentent un nouveau type d’acteurs économiques dominants. De toute évidence, ces « sociétés d’intelligence » commencent à se placer en tête des chaînes de valeur dans tous les secteurs. Selon les estimations, d’ici dix ans, Waymo, le service de véhicules autonomes d’Alphabet, pourrait avoir une valeur supérieure à celle de Ford, General Motors, Fiat-Chrysler, Honda et le constructeur de voitures électriques Tesla, tous combinés. 7 Waymo ne fait que commander des véhicules à Chrysler et à Jaguar(et font donc littéralement d’eux des fournisseurs) et les équipe de logiciels et de matériels de pilotage automatique fabriqués en interne. 8 Pour ainsi dire, l’entreprise installe des« cerveaux » dans ces véhicules. L’objectif ultime est de disposer de réseaux étendus de voitures autonomes fonctionnant avec une intelligence centralisée. De plus en plus de moyens de transport pourraient être dotés de systèmes intelligents de ce type en vue de gérer virtuellement tout le secteur. Devenir le cerveau, ou l’intelligence centrale d’un système, permet d’exercer un immense pouvoir sur chaque étape de la chaîne de valeur. Amazon recueille actuellement un volume colossal d’informations numériques sur les produits placés sur ses plateformes par des vendeurs tiers, à tel point qu’en plus d’organiser les échanges commerciaux, l’entreprise commence à fabriquer et à vendre ses propres produits analogues en surpassant les premiers fournisseurs. De même, les entreprises de livraison de produits alimentaires mettent en place leurs propres« unités de préparation », désignées sous le nom de« cuisines centralisées » ou cloud kitchens, en utilisant les données de leurs fournisseurs. Curieusement, la stratégie commerciale à long terme de ces « sociétés d’intelligence » n’implique pas forcément d’étendre leurs activités aux fonctions matérielles à faible valeur. Leur intention serait plutôt de se concentrer sur leur cœur de compétence, à savoir l’intelligence numérique fondée sur les données, et d’externaliser la plupart des autres activités, comme le font habituellement les entreprises qui sont en tête d’une chaîne de valeur. Leur participation directe à ces fonctions matérielles semble créer une rupture. Elle met en évidence et établit de nouveaux moyens de gestion de ces activités articulés autour de la fonction centrale de« cerveau » ou« d’intelligence » qu’elles représentent elles-mêmes. Une fois que ce nouveau modèle de chaîne de valeur fondée sur l’intelligence numérique aura démontré sa meilleure efficacité, plusieurs activités matérielles devraient encore être à nouveau externalisées. Toutefois, à ce stade, les fabricants, commerçants et prestataires de services seront entièrement dépendants de l’intelligence numérique de la société principale 7 https://www.ft.com/content/dc111194-2313-11e9-b329-c7e6ceb5ffdf 8 Ibid. 4

La nature de l’économie numérique pour la plupart de leurs activités, les modalités de participation leur seront donc défavorables. Leur situation serait plus ou moins comparable à celle à laquelle ont été réduits les chauffeurs Uber. Il convient de rappeler que ces chauffeurs ont été encouragés à s’engager chez Uber par des mesures incitatives(notamment la possibilité de gagner un salaire bien plus élevé) rendues possibles par l’efficacité accrue que permet un système opéré par une intelligence numérique. Pourtant, une fois le système arrivé à maturité et lorsque les salariés étaient devenus dépendants, les salaires ont chuté. 9 telligentes. Un examen médical pourrait être automatiquement programmé et des médicaments sans ordonnance pourraient être conseillés avant que l’entreprise de données fournisse des conseils et prenne un rendez-vous chez un médecin. 12 Les données sur la santé collectées par ces entreprises seront également déterminantes pour la mise au point de médicaments et de matériel médical. Le plan de Google vise à construire des villes à partir d’Internet, en utilisant des systèmes intelligents qui contrôlent chaque aspect de la ville, sous la supervision de l’entreprise. 13 Lors de la Révolution industrielle, les machines ont remplacé l’homme et l’animal dans les tâches physiques. Aujourd’hui, avec la révolution numérique, elles remplacent pour la première fois l’homme dans les tâches intellectuelles. La Révolution industrielle a donné naissance à la production de masse; la révolution numérique est centrée sur la production intelligente. L’intelligence ne consiste pas uniquement à savoir quoi appliquer, où, quand et comment, comme pour établir une correspondance entre acheteurs et vendeurs dans le commerce électronique, ou appliquer des intrants agricoles dans l’agriculture de précision; l’intelligence est intégrée aux produits et aux services, ce qui permet de créer des véhicules ou des réfrigérateurs dits« intelligents ». Puisque l’intelligence numérique met en réseau nombre d’activités, de produits ou services et d’acteurs, elle commence à être employée pour contrôler et réorganiser tout leur secteur économique. C’est ainsi que le plus grand pouvoir économique se retrouve entre les mains des acteurs qui détiennent les données et sont capables de les convertir en intelligence numérique, et ce qui fait de l’économie numérique une économie d’un nouveau genre fondamentalement différente. Le modèle de l’économie numérique a des effets importants sur des secteurs traditionnellement gérés par le secteur public. Par exemple, Google possède le plus grand volume de données géospatiales et relatives au trafic urbain, ainsi que de nombreux autres types de données pertinentes pour le secteur des transports. L’entreprise a dialogué avec des municipalités aux États-Unis dans le but de prendre en charge la plupart des opérations en matière de transports de ces villes, notamment en détournant les subventions d’exploitation des transports en commun vers des sociétés de covoiturage. 10 En Chine, de grands projets d’« éducation intelligente » reposant sur l’apprentissage individualisé fondé sur l’intelligence artificielle, élaborés et mis en œuvre par le secteur privé, menacent de remplacer le modèle d’éducation centré sur le professeur et la classe. 11 Actuellement, le secteur de la santé est axé sur le médecin comme point de contact initial avec le patient. Très prochainement, le signal qui déclenchera une intervention de santé sera envoyé par des dispositifs de données mobiles, tels que des montres in9 https://www.thenewsminute.com/article/no-easy-exit-ola-and-uberdrivers-india-face-spiralling-debt-trap-102558 10 https://www.theverge.com/2016/6/27/12048482/alphabet-sidewalk-labs-public-transport-columbus-ohio 11 https://www.technologyreview.com/s/614057/china-squirrel-hasstarted-a-grand-experiment-in-ai-education-it-could-reshape-howthe/ Ces transformations profondes se manifesteront dans tous les secteurs de l’économie, plus rapidement qu’on ne le pense, comme cela se produit généralement avec le numérique. Il est important que les employé(e)s du secteur public comprennent et anticipent ces grands bouleversements, et qu’ils élaborent des stratégies adaptées, même si elles ne concernent que des changements spécifiques et repérables immédiatement. Les plateformes numériques constituent les institutions économiques centrales de la société à l’ère numérique, comme l’étaient les usines et le marché ouvert à l’époque industrielle. Elles représentent les principaux biens d’équipement de l’économie numérique: l’intelligence numérique, qui rend possible la production intelligente, de biens comme de services. Les sociétés de plateformes n’exercent pas réellement leurs activités sur le marché, car elles le remplacent et le rematérialisent. 14 En réalité, elles sont au-delà du marché, car les marchés s’appuient principalement sur les échanges à des prix librement fixés et sur des indicatifs de prix qui déterminent dans une large mesure l’offre et la demande. Les plateformes supplantent la fixation libre des prix pour définir intelligemment les« meilleures » conditions d’échange selon les circonstances, à un moment et pour une interaction économique déterminés, qui peuvent être différentes en fonction des clients. 15 Elles gèrent aussi l’offre et la demande simultanément et de façon intelligente, pas nécessairement en fonction d’informations fondées sur les prix, mais plutôt à partir des connaissances approfondies et directes dont elles disposent sur les acteurs et les activités, aussi bien du côté de l’offre que de la demande, qu’elles ont extraites à partir des données ne leur possession. Les relations économiques vont vers une« servicification » à long terme, à mesure que les plateformes se reposent de plus en plus sur le modèle de l’abonnement. 16 En raison de leur nature post-industrielle et de leur situation propre par rapport au marché, les plateformes ne peuvent être soumises aux mécanismes de régulation traditionnels. 12 https://www.cbinsights.com/research/apple-healthcare-strategy-apps/ 13 https://medium.com/sidewalk-talk/reimagining-cities-from-the-­ internet-up-5923d6be63ba 14 https://lawreview.law.ucdavis.edu/issues/51/1/symposium/51-1_ Cohen.pdf 15 https://www.getelastic.com/dynamic-pricing-and-the-new-formulafor-profit 16 Netflix propose déjà du cinéma sur abonnement, et des systèmes d’abonnements sont de plus en plus fréquents pour des services matériels comme ceux d’Uber, ou même pour le commerce de marchandises, comme dans le cas d’Amazon. 5

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES Pour les sociétés multinationales, il était nécessaire que les gouvernements nationaux élaborent et appliquent des lois rigoureuses pour qu’elles puissent capter de la valeur fondée sur la propriété intellectuelle. Dans le monde numérique, en revanche, elles pratiquent l’extraction non réglementée de données de toutes sources, en s’appuyant purement et simplement sur leur présence et leur pouvoir numériques. Elles évitent toute discussion juridique concernant la valeur économique des données afin de ne pas attirer l’attention sur cette pratique illégale 17 . Dans la pratique, elles se basent sur« le code fait loi »(« code is law ») et« l’architecture forge les règles »(« architecture is policy »). 18 Le code et l’architecture renvoient aux logiciels que les sociétés du numérique déploient sur des réseaux mondiaux, comme les applications cloud, et qui constituent le« corps » des nouveaux systèmes sociaux et économiques numériques. Les contrôles techniques à l’aide de logiciels limitent les erreurs et peuvent être effectués à distance. Les sociétés n’ont pas tant besoin de protection juridique pour les données sensibles qu’elles collectent et stockent car leurs opérations s’effectuent derrière leurs murs technologiques. La technologie confère également un pouvoir coercitif global. Par exemple, le propriétaire d’un centre commercial qui voudrait expulser un commerçant récalcitrant pourrait avoir besoin d’une assistance juridique, alors qu’un vendeur sur une plateforme de commerce électronique peut être« supprimé » par des moyens techniques – sans délai ni procédure. compris de la sécurité et de l’armée, ce qui fait apparaître des analogies avec l’époque de la Guerre froide. Les données et l’intelligence numérique constituent la pierre angulaire du contrôle qu’exercent quelques sociétés du numérique sur la société et l’économie mondiales. Ce contrôle est assuré à distance et d’une façon monopolistique qui, entre autres choses, ne laisse que très peu de marge ou de pouvoir de négociation aux travailleurs/euses. La nature mondiale et l’intégration verticale de ces sociétés du numérique leur permettent d’assumer des rôles traditionnellement considérés comme la chasse gardée du secteur public. Ces deux questions seront analysées dans les deux prochaines sections. Les États-Unis sont le principal soutien politique du modèle hégémonique d’économie numérique de la Silicon Valley, constitué de sociétés du numérique intégrées au niveau mondial et monopolistiques. Le gouvernement américain utilise des accords commerciaux et d’autres moyens pour créer une économie numérique mondiale, unique et sans frontières, dans laquelle les données circulent(et peuvent être extraites) librement et qui n’offre que peu de moyens de régulation nationale. Ce modèle repose sur des conventions de droit privé relevant du système juridique du pays où les entreprises du numérique ont leur siège social, la plupart du temps les États-Unis. 19 Le spectre d’un espace économique numérique unique sous l’égide des États-Unis s’est dernièrement effacé au profit de la perspective non moins alarmante d’un monde numérique bipolaire, axé sur les États-Unis et la Chine et comprenant des chaînes de valeur numérique concurrentes et de plus en plus exclusives. 20 La rivalité numérique entre les deux pays dépasse le domaine économique pour s’étendre à tous les secteurs, y 17 En revanche, elles savent tirer parti du droit privé des contrats dès que cela est nécessaire. 18 https://www.harvardmagazine.com/2000/01/code-is-law-html et https://www.eff.org/fr/deeplinks/2010/03/video-eff-panel-­ architecture-policy 19 La vision du« commerce sans frontières » du gouvernement américain est décrite dans son programme politique. Digital 2 Dozen, https://ustr.gov/sites/default/files/Digital-2-Dozen-Final.pdf 20 Kristalina Georgieva, directrice générale du Fonds Monétaire International, a évoqué un« mur de Berlin numérique » qui contraint les pays à choisir entre différents systèmes technologiques. https:// www.imf.org/fr/News/Articles/2019/10/03/sp100819-AMs2019-­ Curtain-Raiser 6

Le contrôle des données … et comment se les réapproprier 3 LE CONTRÔLE DES DONNÉES … ET COMMENT SE LES RÉAPPROPRIER Les données sont générées par l’action des gens ordinaires, consommateurs et petits acteurs économiques 21 qui utilisent les plateformes numériques. Elles sont ensuite aspirées par les sociétés du numérique et converties en intelligence numérique pour organiser, diriger et contrôler tous les autres acteurs. La dépendance fondée sur l’intelligence est par nature très forte, et est cristallisée par des structures techniques intégrées verticalement et très monopolistiques. En conséquence, les contrats entre les sociétés du numérique et les autres acteurs économiques sont fortement déséquilibrés. Dans ces circonstances, quelles possibilités s’offrent aux petits acteurs économiques, y compris aux travailleurs/euses, pour améliorer leur pouvoir économique, et donc leur pouvoir de négociation? Les chaînes de valeur numériques débutent avec les données produites par des individus et de petits acteurs économiques. Les entreprises du numérique se les approprient de façon unilatérale, et récupère ainsi l’intégralité de la valeur économique des données et de l’intelligence qui en tirée. L’équité de la situation peut être mise en doute. Puisque les données clés qui déterminent le pouvoir numérique sont générées par les individus et petits acteurs et qu’elles les concernent, peuvent-ils revendiquer la propriété 22 ou des droits sur la valeur économique de ces données? L’analyse de l’économie politique et des cadres juridiques à cet égard constitue la meilleure manière structurelle de décentraliser le pouvoir numérique. 21 Les entreprises de plateformes ont une façon unique d’utiliser les données et l’intelligence numérique pour contrôler rigoureusement, et ainsi exploiter, tous les autres acteurs d’une chaîne de valeur, qu’il s’agisse de petits producteurs/fabricants, de commerçants, de prestataires de services ou de travailleurs. En comparaison avec les plateformes ou sociétés du numérique qui exercent un pouvoir numérique important, tous ceux-ci peuvent être regroupés sous la dénomination de« petits acteurs économiques» dans toute chaîne de valeur numérique. Ce terme est fréquemment employé dans ce document, car tous ces acteurs sont soumis à des contrôles de données et devraient pouvoir exercer leurs droits sur les données puisqu’ils sont les principaux fournisseurs des données sur lesquelles repose le pouvoir économique des sociétés du numérique concernées. 22 Le terme de« propriété» est le plus approprié lorsqu’il est utilisé pour des biens matériels destinés uniquement à un usage exclusif. Les données peuvent être utilisées par de nombreux acteurs simultanément, qui pourraient également avoir accès à différents droits d’usage. Ainsi, il convient davantage de revendiquer des« droits économiques primaires» sur les données plutôt que leur propriété. Ce dernier terme est employé ici en quelque sorte pour désigner ces droits économiques primaires. Les droits individuels sur les données sont relativement bien développés, en particulier en ce qui concerne la protection de la vie privée. Les données personnelles sont considérées comme une extension de l’identité individuelle. Il est difficile de s’expliquer pourquoi aucun concept similaire n’a été appliqué aux données sociales ou de groupe, 23 c’est-à-dire celles qui peuvent ne pas identifier une personne précise mais qui désignent un groupe économique ou social de personnes clairement identifiable. Il peut s’agir, par exemple, de données concernant les personnes issues d’une communauté religieuse majoritaire qui habitent un quartier précis, ou encore, sur le plan économique cette fois, des données collectives sur les usagers des transports dans une ville. Par analogie avec les données personnelles, les données de groupe ou communautaires devraient aussi être considérées comme une extension de l’identité communauté. Tout comme les données personnelles pour un individu, ces données sont intrinsèquement, et souvent inaliénablement, associées à ce groupe ou cette communauté précise. Elles confèrent un pouvoir important sur le groupe/la communauté et peuvent être employées spécifiquement pour lui profiter ou lui nuire. Tout cela forme une base pour revendiquer la propriété ou le contrôle principal d’un groupe ou d’une communauté sur ses données de groupe ou communautaires. Si des travaux ont été menés sur le droit à la vie privée, certains sont en cours sur les droits économiques d’un individu sur ses données. Deux approches ressortent sur ce sujet. La première concerne le droit à la portabilité des données, en vertu duquel des individus peuvent faire retirer leurs données ou les faire transférer vers le fournisseur de service de leur choix. Il s’agit là d’un droit important qui devrait être partout garanti. Toutefois, en termes d’avantages dans la pratique, il ne fait que peut-être inciter les entreprises à faire preuve d’un peu plus de prudence lorsqu’elles exploitent excessivement les données, notamment lorsque cela peut être découvert. Ce droit n’a pas permis de maîtriser ou de décentraliser le pouvoir économique de sociétés mondiales du numérique. Un an après l’entrée en vigueur du Règlement général de protection des données de l’UE, qui comprend une telle disposition, il est intéressant de noter que les grandes 23 Serait-ce tiré du proverbe néolibéral que Margaret Thatcher a exprimé le mieux en affirmant« il n’existe pas de société … »? 7

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES sociétés mondiales du numérique ont en réalité augmenté leur part sur le marché dans l’UE. 24 Il ne peut être attendu des personnes ordinaires qu’elles possèdent les compétences nécessaires à la gestion de leurs données complexes, d’autant plus que tout est de plus en plus fondé sur les données. Leur pouvoir de négociation individuel ne suffit pas à faire une différence, et, quoi qu’il en soit, les individus ont tendance à se concentrer davantage sur la gratification immédiate que leur procurent les services numériques. L’ensemble de ces facteurs sont également pertinents dans la seconde approche: la monétisation des données d’un individu. Outre le fait qu’elle s’est révélée inefficace, 25 elle peut être réellement dangereuse car les individus pourraient transférer tout ou partie de leurs droits sur les données pour une modique somme. La valeur économique qui serait alors soutirée à un individu(sans compter les autres torts possibles) pourrait être plusieurs fois supérieure à la valeur monétisée. Initialement fondée sur les publicités ciblées, qui nécessitent avant tout des données personnelles, l’économie numérique dépend de plus en plus de la gestion des activités économiques d’un secteur par un système basé sur l’intelligence numérique; les données de groupe agrégées, même anonymisées, deviennent les plus importantes. La plus grande valeur des données résidant de plus en plus sur leurs liens avec d’autres données, la valeur marginale de la contribution en données d’une personne est très faible – à supposer qu’elle puisse réellement être calculée. La proposition« les données comme travail » se rapproche des conceptions évoquées plus haut de par son approche individuelle, et présente les mêmes lacunes, en plus d’autres défauts conceptuels. Tout d’abord, les données sont très différentes du travail, qui doit être renouvelé pour chaque série de la production. Une fois fournies, les données peuvent être utilisées sans fin. 26 Les rendements pour ceux qui les fournissent peuvent donc subir de fortes baisses. Une machine qui a« appris » des hommes comment effectuer une tâche n’a pas besoin d’être« formée » à nouveau pour répéter la tâche en question. 27 Dans cette situation, le« travail » de production des données perd immédiatement sa valeur, à moins qu’il ne puisse être établi un type de droits permanents sur la valeur des données fournies. Les droits individuels de ce type sont difficiles à conceptualiser et à faire valeur puisque, comme évoqué précédemment, la valeur des données réside principalement de leurs agrégations. Négocier ces droits et les obtenir individuellement est également très compliqué. 24 https://www.fastcompany.com/90351655/gdpr-helps-google-andfacebook-grow-uk-market-share-in-2019 25 https://www.wired.com/story/i-sold-my-data-for-crypto/?verso=true 26 Accenture désigne l’intelligence artificielle comme un« hybride entre capital et travail »; https://www.accenture.com/sk-en/­insightartificial-intelligence-future-growth 27 Ce phénomène a été qualifié d’« industrialisation de l’apprentissage »; https://www.ictsd.org/sites/default/files/research/rta_­ exchange-the-digital-transformation-and-trade-ciuriak-andptashkina.pdf Pour toutes ces raisons, une approche collective est nécessaire afin de faire valoir des droits économiques fondés sur les données. Cette approche part du principe que des groupes ou des communautés bénéficient de droits économiques primaires sur les données dont ils sont les fournisseurs(sources de données) et qui se rapportent à eux(sujets des données). Ces données peuvent être qualifiées de données de groupe ou de données communautaires, et les droits économiques collectifs y afférant peuvent être désignés comme« propriété de groupe » ou« propriété communautaire » des données. 28 Il n’est pas possible ici de décrire en détail la base conceptuelle pour la propriété collective des données communautaires 29 mais nous pouvons en évoquer rapidement deux éléments principaux. Le premier concerne l’analogie avec les ressources naturelles, qui sont censées être la propriété de la personne à qui appartient l’espace physique ou géographique d’où proviennent ces ressources. Le protocole de Nagoya de la Convention sur la diversité biologique énonce que les avantages découlant de l’utilisation des ressources génétiques provenant d’une communauté particulière doivent être partagés de manière juste et équitable. 30 De la même manière, une grande partie des données de la société peut être considérée comme une ressource collective sociale qui appartient à l’unité sociale dont elle est issue. La seconde base conceptuelle peut s’avérer encore plus importante. Elle concerne le sujet des données, soit« les personnes sur qui portent les données ». La principale valeur des données repose sur l’intelligence qu’elles apportent sur leur sujet, car, en réalité, on ne devrait pas parler de données que possèdent les entreprises à notre sujet mais bel et bien d’intelligence. 31 Cela met bien davantage en évidence les implications socio-économiques qui en découlent. La caractéristique distinctive de la société et de l’économie numériques réside dans le fait que, pour la première fois, l’intelligence est systématiquement transférée depuis les humains, ou les organisations humaines, vers les machines. Cette intelligence n’est pas simplement composée des connaissances fragmentaires à l’instar des données tirées d’enquêtes de marché ou de programmes de fidélité. Il s’agit de connaissances bien plus détaillées et systémiques, comme si un cerveau recueillait en permanence des infor28 Le terme« propriété» est employé pour souligner l’aspect économique des droits sur les données, car, de nos jours et en règle générale, les droits sur les données sont spontanément associés à la vie privée et la sécurité uniquement. 29 La base conceptuelle de la propriété collective des données est présentée dans cet article intitulé Data and Digital Intelligence Commons (« Communs en matière de données et d’intelligence numérique »): http://datagovernance.org/report/data-and-data-intelligence-commons 30 https://www.cbd.int/abs/about/ 31 C’est ainsi que les principaux acteurs commerciaux du numérique voient la situation. Lorsqu’on lui a demandé si la porte de l’innovation numérique était toujours ouverte, Dara Khosrowshahi, ex-PDG de Expedia et PDG actuel d’Uber, a déclaré:«... Les Googles et Facebooks du monde disposent d’un volume de données sur les comportements des consommateurs de masse si important qu’ils partent probablement déjà avec un avantage déloyal...». https://www.nytimes. com/2017/10/18/technology/frightful-five-start-ups.html 8

Le contrôle des données … et comment se les réapproprier mations et les synthétisait continuellement en nouvelles commandes et actions. L’intelligence numérique est omniprésente, dépassant souvent notre connaissance de nousmêmes, et générée en grande partie automatiquement. 32 Au regard de la nature nouvelle et unique de ce phénomène, il nous faut adopter une approche sui generis pour le décrire et y faire face. Cette intelligence dématérialisée est peut-être la plus grande forme de pouvoir pouvant être exercé sur le sujet. Il est facile de justifier le principe moral selon lequel le« sujet des données » devrait être le propriétaire primaire des informations systémiques le concernant, individuellement et collectivement, en tant que groupe ou communauté. Telle est la seconde base pour la propriété communautaire des données: il s’agit de données et d’intelligence« qui nous concernent » et qui confèrent un immense pouvoir sur nous. En matière de données, une certaine résistance se manifeste dans les milieux progressistes sur le terme de« propriété», car la dernière grande bataille d’économie politique était centrée(et l’est encore) sur le savoir en tant que ressource économique. La position progressiste à cet égard a consisté à minimiser, si ce n’est éliminer, la notion de propriété du savoir, en le promouvant comme une ressource commune à laquelle tout le monde peut contribuer et dont tous peuvent bénéficier. Pourquoi, dans ce cas, proposer un droit de propriété des données? Ne permettrait-il pas juste aux grandes sociétés de s’approprier nos données, comme elles l’ont fait avec notre savoir? Il est important de bien saisir la différence entre le savoir, sujet au cœur des débats sur la propriété intellectuelle(PI), et les données comme ressource économique. Les questions de propriété intellectuelle sur le savoir s’articulent autour des revendications de nouveaux concepts ou d’objets plus concrets, comme les œuvres d’art, les créations design, etc. Aussi discutables que soient les affirmations portant sur leur caractère nouveau ou privé, le principe est qu’un savoir particulier est attribué à un créateur unique, qui bénéficie d’un droit prioritaire à une partie des bénéfices pouvant en être tirés. En l’absence de contrôles légaux, n’importe qui peut exploiter ce précieux savoir dès l’instant où il devient connu. Les sociétés, qui internalisent généralement les droits de propriété intellectuelle, ont eu besoin du droit pour protéger ces connaissances et en extraire des revenus. Bien que probablement difficiles à repérer sous cette forme aujourd’hui, les droits de propriété intellectuelle ont d’abord été créés pour assurer une vaste diffusion des nouveaux savoirs, même si les créateurs jouissaient de droits limités et prescrits sur ceux-ci. Il a été avancé qu’en l’absence de droits de ce type bien définis, les créateurs ont tendance à conserver les savoirs pour un usage exclusif, au détriment du bien-être social. Comme évoqué dans la première section, le modèle actuel d’utilisation des données comme ressource économique est très différent. Les moyens techniques de collecte et de stockage des données ont été spécifiquement conçus pour en permettre l’usage exclusif, ou un usage encadré par des partenariats limités. Il n’y a là aucun acte de création, 33 les entreprises du numérique se contentent de collecter et d’entretenir les données. Elles n’hésitent pas à affirmer que d’autres parties peuvent tout à fait collecter et utiliser ces données. Néanmoins, le problème tient au fait que ces sociétés du numérique assument souvent des fonctions infrastructurelles dans tous les secteurs, et se trouvent par conséquent, dans une large mesure, en situation de monopoles naturels. 34 Les concurrents potentiels sont généralement dans l’incapacité de créer une infrastructure parallèle qui produise les données dont ils ont besoin. Même si cela était possible, l’association de ces deux ensembles de données leur permettrait de capter davantage de valeur, et le contrôle exclusif de données sectorielles clés irait encore à l’encontre de l’intérêt général de la société. 35 Les entreprises du numérique n’ont pas besoin du droit pour extraire et protéger la valeur des données: elles utilisent un mélange de pouvoir économique monopolistique et de moyens techniques. À terme, cependant, lorsque les processus d’appropriation des données seront bien ancrés, elles chercheront très probablement à les faire reconnaître juridiquement et entériner. Le seul moyen de contrecarrer leurs plans consiste à utiliser la loi pour établir des droits économiques antérieurs sur les données pour les individus, les groupes et communautés, et les petits acteurs économiques qui fournissent les données et en sont les sujets. Tel qu’évoqué précédemment, les droits de ces derniers sur les données des entreprises du numérique reposent aussi sur une base logique solide. Une question fondamentale doit être examinée: face à des pratiques répandues qui s’enracinent rapidement, comment obliger les entreprises du numérique à partager ouvertement leurs données pour en tirer le maximum d’avantages pour la société, y compris une concurrence accrue sur le marché? La décentralisation du pouvoir économique numérique passe aussi par là. Il est proposé ici une définition juridique des droits économiques collectifs des« fournisseurs de données » initiaux(sources de données) et ceux « sur lesquels portent les données »(sujets des données). L’objectif est de garantir un vaste partage des données numériques, assorti d’une protection individuelle et groupée / communautaire adaptée. Les systèmes individualistes pour les droits économiques sur les données sont inefficaces car les individus disposent de moyens limités pour réellement faire usage des don32 Par exemple, sur les plateformes de commerce en ligne, des algorithmes proposent des articles en fonction des préférences que nous semblons manifester et fixent même les prix selon le contexte. L’ensemble de la transaction peut être effectué automatiquement, sans aucune intervention humaine. 33 Les« faits» ne peuvent être protégés par les lois de propriété intellectuelle. 34 Nombre d’entre elles sont d’anciennes fonctions du secteur public. 35 Elles pourraient élargir ou compléter des ensembles de données, ­permettant de réaliser respectivement des économies d’échelle et des économies de portée. 9

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES nées. De plus, la nature essentiellement monopolistique ou duopolistique des marchés numériques restreint la portabilité des données, que divers frais cachés compliquent déjà beaucoup. Les groupes ou communautés sont en mesure de disposer d’une influence et d’options suffisantes pour exercer efficacement leurs droits économiques collectifs sur les données. Ils peuvent gérer une entreprise numérique collectivement, tel que préconisé par le mouvement du coopérativisme de plateformes. 36 Une communauté urbaine ou régionale peut faire usage de ses droits collectifs sur ses données de migration pendulaire pour rendre ces données accessibles à un secteur concurrentiel de sociétés du numérique, et/ou permettre uniquement à des entreprises locales de faire fonctionner des plateformes de covoiturage. Les entreprises du numérique peuvent devoir souscrire à des licences pour l’utilisation des données communautaires qui permettraient un encadrement rigoureux, comme pour les services publics. Il existe la possibilité d’internaliser sensiblement la valeur numérique et des données au sein d’une communauté dans l’intérêt général local, y compris pour garantir l’équité économique et la justice. Tout en rendant obligatoire le partage des données communautaires détenues par les entreprises, il est possible d’encourager la collecte de données, lorsque c’est nécessaire, en accordant aux entreprises de collecte de données une autorisation d’usage exclusif de leurs données, pour une durée et à des fins déterminées. Il faut préciser ici que l’objectif n’est pas de créer de nouveaux droits sur les données pour ceux qui les collectent, c’est même au contraire peu recommandé. Il s’agira uniquement d’un privilège accordé dans le cadre d’une licence d’utilisation des données communautaires. D’un autre côté, toutes les données ne seront pas couvertes par la propriété communautaire, et de nombreux types de données resteront considérés comme privés. L’UE a étudié comment garantir, d’une part, le partage de données entre les entreprises, et, de l’autre, l’accès aux données détenues par des personnes privées dans certaines situations et dans l’intérêt public. 37 L’UE s’est également penchée sur la question de la propriété des données, en particulier entre les propriétaires de dispositifs de l’Internet des objets et ceux qui utilisent des applications de traitement des données sur ces dispositifs, proposant le concept de« droits des fournisseurs de données ». 38 Le parti social-démocrate allemand propose un cadre pour le partage de données, intitulé« les données pour tous». 39 36 https://wiki.p2pfoundation.net/Platform_Cooperativism 37 https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/guidance-private-­ sector-data-sharing 38 https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/communication-­ building-european-data-economy 39 Disponible en allemand uniquement ici: https://www.spd.de/aktuelles/daten-fuer-alle-gesetz/ Un rapport du ministère fédéral allemand de l’Économie dénote une façon de penser similaire: https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Downloads/Studien/modernisierung-der-missbrauchsaufsicht-fuer-marktmaechtige-unternehmen-zusammenfassung-englisch.pdf?__blob=publicationFile&v=3 Toutefois, ces approches n’en sont encore qu’à l’essai et l’UE hésite toujours à rompre ouvertement avec l’économie politique sur laquelle repose le modèle dominant de la Silicon Valley. Les pays en voie de développement, qui sont les plus touchés par la menace géoéconomique d’appropriation des données, sont prêts à aller plus loin, malgré leurs ressources limitées.(Par ailleurs, pour des raisons analogues, ce sont les pays en voie de développement qui ont mené la lutte pour l’accès au savoir, en s’opposant aux schémas agressifs de propriété intellectuelle). Par exemple, l’Inde a élaboré un projet de politique comprenant des dispositions sur les données communautaires; 40 le Rwanda a mis en place une politique de souveraineté sur les données qui prévoit la propriété nationale des données; 41 l’Afrique du Sud s’intéresse également à ce domaine. Des questions ont été soulevées au sein de l’UE pour déterminer qui détient les droits sur les données des consommateurs des produits vendus sur Amazon, entre l’entreprise elle-même, les fabricants et les vendeurs qui placent des produits sur la plateforme. 42 Des interrogations du même ordre ont été exprimées par des restaurateurs en Inde au sujet des produits distribués par des plateformes de livraison de nourriture. 43 L’accès à la propriété des données devrait être possible non pas uniquement pour les communautés géographiques, mais aussi pour les communautés ou groupes d’acteurs économiques qui fournissent ces données. Les données constituent le principal atout d’Uber, et sont essentiellement générées par les chauffeurs. Ces derniers peuvent invoquer des droits de propriété collective sur les données dans une ville, par exemple pour exiger une participation collective sur la valeur fondée sur les données de la société Uber. Ils peuvent ainsi revendiquer des droits de codécision à l’entreprise sous la forme d’une représentation appropriée au sein de la direction. 44 Cette logique peut être étendue aux anciens employé(e)s d’une entreprise ou d’une organisation. Contrairement à Uber, le lieu et les outils de travail sont dans ce cas la propriété de l’entreprise, par foi de quoi les données générées par le travail, que les employé(e)s y aient contribué ou non, seront revendiquées par la société comme légitimement siennes. Après tout, les fruits du travail des salariés sont la propriété de l’entreprise et les salariés ne sont rémunérés que pour leur travail. Pour les travailleurs/euses exerçant déjà une activité professionnelle, la contribution de données serait considérée comme une tâche normale, inhérente à leur fonction, et déjà comprise dans leur salaire, ceci parce que la contribution numérique en données en ellemême constitue souvent une activité passive. Les données devraient être considérées comme une contribution de valeur spéciale, distincte du travail. 40 https://dipp.gov.in/sites/default/files/DraftNational_e-commerce_­ Policy_23February2019.pdf 41 http://statistics.gov.rw/file/5410/download?token=r0nXaTAv 42 https://www.nytimes.com/2019/07/17/technology/amazon-eu.html 43 https://www.cci.gov.in/sites/default/files/whats_newdocument/­ Market-study-on-e-Commerce-in-India.pdf 44 https://en.wikipedia.org/wiki/Codetermination_in_Germany 10

Le contrôle des données … et comment se les réapproprier La contribution de données consiste à transmettre à des machines de l’intelligence sur soi-même, sur son travail et ses compétences, intelligence qui sera ensuite utilisée par ces machines. Ces informations sont permanentes et reproductibles, à la différence du travail qui doit être fourni à nouveau chaque fois que la production le nécessite et peut ainsi servir de source de revenus constante. L’intelligence numérique créée à partir des données des travailleurs/ euses peut être et sera utilisée pour les contrôler et, à terme, éventuellement les remplacer. Il s’agit là véritablement des deux principales sources de valeur pour une société numérique. Un grand contrôle sur tous les acteurs économiques d’un secteur, y compris les travailleurs/euses, permet de les organiser plus efficacement et ainsi d’augmenter la rentabilité(prenez l’exemple d’Uber). 45 Les remplacer ensuite, dès que possible, par des machines intelligentes(formées grâce aux informations fournies par les travailleurs/euses dont elles prennent la place) peut devenir encore plus rentable. Une relation avec les travailleurs/ euses pourrait être maintenue en continu grâce aux données qu’ils fournissent, qu’ils soient au travail ou en déplacement. Lorsque l’on parle de données, il n’est pas uniquement question d’être rémunéré une seule fois, juste pour les avoir produites. Une collaboration est nécessaire entre les travailleurs/euses et d’autres acteurs marginalisés de l’économie numérique afin, en premier lieu, de définir un cadre général pour la propriété des données par les groupes ou communautés. Ce cadre doit ensuite être nuancé pour pouvoir s’adapter à des circonstances spécifiques et tendre vers une économie numérique juste et équitable. Les employé(e)s du secteur public doivent réfléchir à la nature et au rôle qu’occuperont à l’avenir les données et l’intelligence numérique dans leur travail. Ils doivent faire valoir leurs droits sur la valeur des données et de l’intelligence numérique qu’ils fournissent, des droits qui doivent être exercés pour améliorer leur pouvoir de négociation et leur permettre de participer à la gestion et à la prise de décisions dans le secteur public. Plutôt que de recevoir une rémunération – ce qui est difficile en pratique – les employé(e)s qui fournissent les données(et donc l’intelligence) devraient tous bénéficier d’un avantage sur les produits et services intelligents qu’ils contribuent à créer. Tout du moins, ces produits et services ne devraient pas pouvoir être utilisés d’une façon qui nuise à leurs intérêts, par exemple lorsque ce contrôle est exercé de manière excessive ou pour les contraindre à se déplacer. En outre, la valeur économique de ces produits et services intelligents devrait être équitablement répartie, en allouant une part adéquate aux travailleurs/euses qui ont contribué à ces données. Le concept de la valeur-travail, selon lequel la valeur d’un produit dépend de la quantité de travail nécessaire à sa fabrication, a été appliqué pendant l’âge industriel pour soutenir les droits de la classe ouvrière. De la même façon, un concept de« valeur-données» appliqué à la production intelligente, qui réserverait la contribution de valeur primaire aux sources et aux sujets des données, pourrait être nécessaire à l’ère numérique en vue de protéger et promouvoir les droits des travailleurs/euses et des populations contre les propriétaires de capital numérique. 46 Ceci est particulièrement important maintenant que les machines autonomes risquent de se substituer de plus en plus au travail humain. Faute de place, le sujet n’est pas davantage approfondi ici. 45 Cela ne signifie pas qu’un contrôle ou un pouvoir accru sur les acteurs engagés dans une situation économique n’offre absolument aucun avantage à la société. Une meilleure organisation de l’activité économique est bien évidemment cruciale, et concerne certains centres de pouvoir. La question est de savoir à quel point ce contrôle et ce pouvoir sont exercés de façon juste. 46 Comme mentionné précédemment, posséder de l’intelligence numérique constitue le principal moyen de posséder du capital numérique. 11

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES 4 LES DONNÉES COMME BIEN PUBLIC, ET LE SECTEUR PUBLIC Le fait de comprendre la nature de l’économie et de la société numériques qui sont en train de se construire et de reconnaître les droits collectifs des individus à l’égard de leurs données peut être utile afin de déterminer la manière dont les nouveaux rôles particulièrement importants de la société, basés sur les données et sur l’intelligence numérique, devraient être répartis entre les secteurs public, communautaire et privé. À cet égard, il convient d’aborder les objectifs de productivité élevée, au même titre que les objectifs d’équité et de justice. tuellement une ressource privée des sociétés numériques. Elles pourraient partager pro bono certaines de leurs données pour des raisons d’intérêt public, à l’instar des initiatives« Data for Good» de Facebook et« Uber Movement» d’Uber. Mais ce type d’ouverture intervient bien entendu à la discrétion et selon les conditions posées par ces géants du numérique, et répond uniquement à leurs propres intérêts. Il peut difficilement servir de base afin de définir comment mener les politiques publiques et assurer la gouvernance à l’ère du numérique. Les modèles de technologie, d’économie et de société numériques qui prévalent actuellement ont vu le jour à une époque où l’idéologie néolibérale gagnait en popularité, à savoir l’Amérique des années 1990 et 2000. Ces modèles sont par conséquent presque entièrement régis par le secteur privé, et le secteur public joue un rôle quasi nul. Étant donné le besoin d’innovation rapide et les perturbations qui surviennent lors des premières utilisations d’une technologie numérique, le rôle central accordé au secteur privé pourrait se justifier dans une certaine mesure. Mais alors que les structures de la société numérique commencent à présent à s’enraciner, et étendent leur domination par-delà tous les secteurs, le rôle du secteur public dans une société numérique mérite d’être évalué. Les principales données numériques sur les transports étant en grande partie aux mains de quelques grandes entreprises du numérique, il a été mentionné précédemment que certaines villes américaines avaient envisagé de confier la quasi-totalité du secteur du transport public à une gestion privée. Sous l’effet des grands projets d’enseignement privé assisté par l’intelligence artificielle, le système scolaire tel que nous le connaissons aujourd’hui pourrait bien être relégué aux oubliettes, et avec lui les autorités scolaires. Les grandes entreprises qui détiennent des données médicales sont appelées à réorganiser le secteur de la santé, en évinçant les systèmes de santé publics. Les grandes sociétés du numérique mettent au point des projets de villes intelligentes au travers desquels leur contrôle sur les données des villes concernées se transforme en une gouvernance de facto de celles-ci. Il sera bientôt impossible non seulement de dispenser les services, mais aussi d’élaborer les politiques publiques et de gouverner sans accès aux données numériques de ces sociétés. Pour l’essentiel, ces données constituent encore acImaginons une ville qui envisage un système intelligent de gestion de la circulation, ce qui nécessite un accès en temps réel aux données sur les transports, qui est le plus souvent uniquement disponible via Google. Les autorités de la ville vont-elles devoir supplier Google pour obtenir ces données ou devront-elles même aller jusqu’à les acheter, à mesure que le modèle dominant d’économie des données se généralise et gagne en« acceptation »? Il est même encore plus probable qu’elles soient finalement contraintes de laisser Google, ou un autre acteur numérique du même type, gérer les services de transports urbains. Un tel scénario induira une tarification monopolistique des services ainsi qu’un phénomène de verrouillage des données. Tirant parti de sa nouvelle position, et à mesure que la société concernée collecte toujours plus de données sur la ville, elle s’en servira pour continuer d’améliorer en continu ses services – et par-là même augmenter les frais y afférents. Cette situation de verrouillage irrémédiable et de dépendance accrue envers un prestataire privé fournissant un service public pourrait sembler tout à fait intenable, à première vue, mais il semblerait que ce soit bien le scénario qui nous guette de façon imminente. Cet exemple concernant la gestion du trafic peut être étendu à tous les domaines d’action du secteur public, allant de l’urbanisme, du développement communautaire et des services de bien-être social à la gestion des services publics de distribution, en passant par l’éducation, la santé, le soutien à l’agriculture, et plus encore. Le rôle central des données de la collectivité pour toute une gamme de services traditionnellement délivrés par le secteur public souligne la valeur publique immense, et indispensable, de ces données. 47 Il plaide avec force en faveur de 47 Le terme« valeur publique» s’entend de la valeur créée par le gouvernement à travers des services, lois, règlements et autres actions. https://www.themandarin.com.au/104843-measuring-public-value/ 12

Les données comme bien public, et le secteur public l’appropriation de ces données par la collectivité. Une telle appropriation peut permettre d’accéder librement à des données communautaires détenues par des entreprises privées, en cas de besoin, à des fins d’intérêt public. 48 Cet arrangement paraît en fait absolument nécessaire, à moins que le secteur public ne s’effondre – plus ou moins – totalement, et ce dans un proche avenir. Si les données requises en vue de la fourniture directe de services publics peuvent être qualifiées d’exigence d’intérêt public, d’autres types d’intérêts publics ont également leur importance. Deux autres motifs d’intérêt général imposent ainsi l’ouverture des données détenues par des opérateurs privés, à savoir en vue(1) d’assurer un marché ouvert et concurrentiel pour les produits et services intelligents, et(2) de soutenir l’industrialisation numérique au niveau national. 49 Le secteur public est-il disposé à endosser de nouveaux rôles associés aux données? Il conviendra certainement, et avant toute autre chose, de théoriser ces rôles pour le secteur public, ainsi que les politiques et lois habilitantes – comme sur la question de la propriété collective des données. Mais les aspects pratiques seront tout aussi importants. Les changements et restructurations vont s’opérer en grande partie au sein des organismes et des institutions publics déjà en place, à l’instar des établissements qui fournissent des services de transport, de santé, d’éducation, de protection sociale, etc. Ces organismes passeront maîtres dans l’art de recueillir et conserver les données requises issues de leurs activités en cours, ainsi que les données détenues par des acteurs privés, auxquelles ils auront accès en vertu des règles régissant la propriété collective des données. Il conviendra de développer des compétences aux fins de pouvoir convertir les données et obtenir l’intelligence numérique requise, puis utiliser celle-ci pour proposer des services publics intelligents(avec l’aide des data scientists[scientifiques des données], bien entendu). Dans la fonction publique, un important effort de développement des compétences et de mise à niveau du personnel pourra être nécessaire, y compris un renouvellement des compétences techniques. Pourtant, la numérisation et la datafication du secteur public sont davantage une question de vision stratégique et de compétence de gestion, qu’un défi technique – comme on le redoute souvent. Les employé(e)s de la fonction publique devraient donc être en mesure de s’adapter à de nouveaux processus de travail traitant d’importants volumes de données avec autant de succès qu’ils se sont adaptés à l’informatisation des services publics il y a bien des années. Certains des efforts de restructuration requis dans le secteur public pourront être relativement intensifs, même s’ils sont déployés progressivement afin de tenir compte des coûts humains et autres. Certains rôles du secteur public pourraient en effet perdre de leur importance dans la société numérique, mais de nombreuses autres fonctions, totalement nouvelles, verront le jour. Avec l’industrialisation, le secteur public s’est vu confier la fourniture d’infrastructures industrielles essentielles – un rôle important. Il devrait endosser un rôle similaire pour ce qui concerne l’infrastructure numérique. Si ce nouveau rôle du secteur public est en général à peine évoqué, c’est parce que la société numérique a vu le jour et s’est développée dans un contexte néolibéral. Les géants mondiaux du numérique, qui suivent une stratégie d’intégration verticale et s’étendent sur plusieurs secteurs de l’économie, internalisent des fonctions relevant pourtant du domaine de l’infrastructure et des rôles que le secteur public serait plus apte à remplir. Non seulement les nouveaux rôles découlant de l’infrastructure numérique relèvent-ils d’emblée du droit privé – mais les rôles associés à l’infrastructure publique existante se font peu à peu grignoter. Les initiatives privées de monnaie numérique du type Libra, lancée par Facebook, illustrent ce point: il s’agit ici de s’emparer du rôle de l’État en matière de gestion de la monnaie comme symbole de la valeur dans le cadre des échanges économiques. 50 Les nouveaux secteurs de l’infrastructure numérique vont de la connexité numérique et des installations informatiques de base à l’informatique en nuage et à la communication de données. 51 Le présent document s’intéresse plus particulièrement aux infrastructures de données et d’intelligence numérique. En tant que fondement même de la production intelligente (de produits et services intelligents), des données sont nécessaires dans l’ensemble des activités importantes de l’économie numérique. Étant, par essence, des informations, les données échappent à première vue à la logique de la concurrence. En outre, leur valeur augmente considérablement lorsqu’elles sont combinées avec d’autres données. Ce qui plaide en faveur de la mise à disposition des données importantes sous la forme d’une infrastructure commune à tous les acteurs de l’économie numérique, tous secteurs confondus. Le modèle actuel de l’économie numérique, toutefois, repose sur l’appropriation exclusive des données de la société par quelques entreprises du numérique monopolistiques. En conséquence, elles exercent un contrôle accru sur les chaînes de valeur, dans tous les secteurs. Cet usage exclusif de la ressource commune que représentent les données de la société est la cause principale de la concentration croissante du pouvoir numérique et également, dans une large mesure, du creusement des inégalités économiques et sociales. Grâce au partage de données, ou à la mise à disposition de données sous la forme d’une in48 La stratégie de l’Inde dans le domaine de l’IA prévoit une obligation d’ouverture des données à des fins d’intérêt public, et certains documents stratégiques de l’UE commencent également à emprunter cette direction. 49 Le projet de politique indienne sur le commerce électronique précédemment évoqué propose que les petites entreprises bénéficient de cette ouverture des données. 50 https://www.cnet.com/news/facebooks-libra-cryptocurrency-couldbe-banned-in-india/ 51 L’UE a lancé des projets d’infrastructure dans les domaines du calcul de haute performance et des micro-processeurs de faible puissance requis pour les applications de données et d’IA volumineuses. https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=56018 13

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES frastructure commune, les avantages qu’une société peut tirer des données sont maximisés. La mise à disposition ouverte et suffisante des données clés constitue également la condition sine qua non d’une économie numérique compétitive et un prérequis indispensable en vue de réparer les dommages causés par la concentration du pouvoir numérique entre les mains de quelques acteurs. Le concept d’infrastructure de données mobilise de plus en plus l’attention. 52 Il diffère du mouvement d’ouverture des données précédemment évoqué, qui consiste principalement à stocker les données publiques sur un support ouvert à la disposition de tout un chacun. Auparavant, les autorités publiques étaient les principaux détenteurs des données essentielles de différents secteurs; mais aujourd’hui, ces données sont principalement aux mains des plateformes numériques privées. De surcroît, les données numériques intrusives et granulaires de la société numérique nécessitent, par leur nature, une protection considérable contre les abus. Ces données doivent être partagées de manière réglementée et maîtrisée. 53 Les infrastructures de données sont conçues pour permettre le partage en toute sécurité de données sectorielles issues de différentes sources. Le contrôle de l’IA est le nouveau fondement du pouvoir économique. 54 Diverses stratégies nationales en matière d’IA mettent à juste titre l’accent sur la disponibilité des données, ce qui requiert leur ouverture. 55 Elles encouragent la mise en place d’institutions telles que les infrastructures de données, les data trusts, les bourses de données et les marchés de données, afin d’assurer un meilleur accès aux données pour les acteurs de l’économie numérique. Bien que l’obligation d’ouverture des données soit parfois bel et bien mentionnée, ces stratégies nationales traitent principalement de la question du partage de données volontaire. Il n’est pas expliqué, cependant, pourquoi les grands collecteurs de données – les entreprises de plateforme numérique – partageraient, ou même vendraient, de leur propre initiative, les données qu’elles détiennent alors qu’elles estiment que l’accès exclusif à ces données constitue leur principal avantage commercial. En tergiversant ainsi avec la nécessité évidente de l’ouverture obligatoire des données, les 52 https://www.stateofopendata.od4d.net/chapters/issues/data-infrastructure.html 53 L’« Open Data» est en général utile, et ne présente qu’un faible risque de préjudice. Les données de l’économie numérique sont une source de renseignements granulaires au sujet d’individus et de groupes particuliers et exposent à des risques potentiels plus élevés. C’est la raison pour laquelle elles ne sont pas ouvertes à n’importe qui sans protection. 54 Comme l’a fait remarquer le Président russe Vladimir Poutine, « Celui qui deviendra leader en ce domaine[l’IA] sera le maître du monde. » C’est d’ailleurs ce qui s’est passé avec l’industrialisation, à une époque antérieure. https://www.theverge. com/2017/9/4/16251226/russia-ai-putin-rule-the-world 55 Stratégie du Royaume-Uni en matière d’IA à l’adresse https://www. gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-­sector-deal/ ai-sector-deal, Stratégie de l’Inde à l’adresse https://www.niti. gov.in/writereaddata/files/document_publication/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf?utm_source=hrintelligencer, et Stratégie de la France à l’adresse https://www.aiforhumanity.fr/ pdfs/9782111457089_Rapport_Villani_accessible.pdf auteurs de ces stratégies nationales en matière d’IA semblent chercher à éviter(tactiquement) une confrontation trop directe avec l’économie politique dominante de la société numérique, soutenue par les intérêts économiques et politiques mondiaux les plus puissants. Mais dès lors que l’accès effectif et l’ouverture concrète des données sont au cœur de tout dispositif d’IA et d’industrialisation numérique, cette faiblesse condamne d’avance ces stratégies d’IA, vouées à l’échec dans leurs formes actuelles. 56 Les infrastructures de données ne sont pas des projets facultatifs ordinaires susceptibles d’apporter certains avantages; elles représentent le fondement même d’une industrie d’IA et numérique nationale solide, dont elles assurent la transparence et l’équité. La privatisation et l’appropriation monopolistique des données, en revanche, sont au cœur du modèle dominant d’économie numérique. Face à ce paradoxe, nous n’avons pas d’échappatoire: nous devons l’aborder de front et lui apporter une réponse urgente. Les infrastructures de données publiques doivent être un élément essentiel des nouvelles écologies institutionnelles du numérique. La plupart d’entre elles seront directement gérées par le secteur public dans le cadre de ministères ou d’organismes publics existants dans différents domaines, ou entraîneront la mise en place de nouveaux organismes intersectoriels. Certaines infrastructures de données pourraient être gérées en partenariat avec des organismes sans but lucratif ou des entreprises, et d’autres exploitées dans le giron privé à l’image de services publics réglementés. Une réglementation efficace des marchés de données est également nécessaire. Les capacités du secteur public doivent évoluer pour chacun de ces rôles. La présence d’infrastructures de données publiques dans différents secteurs – commerce, transport, finances, tourisme, agriculture, santé, éducation, marché du travail, etc., est nécessaire aux fins de(1) proposer des services publics correspondants intelligents et de(2) permettre le développement d’un secteur privé robuste, soutenant un grand nombre d’entreprises numériques compétitives dans chaque domaine. 57 Les infrastructures de données jouent un rôle central dans l’industrialisation numérique, en particulier en favorisant les entreprises nationales. 58 Lorsque des produits et des services intelligents sont proposés dans un contexte concurrentiel, et que les législations efficaces sur la portabilité des données rendent les pratiques de verrouillage difficiles, le pouvoir numérique est alors mieux réparti dans l’ensemble de l’économie et de la société, ainsi qu’à l’échelle mondiale. Une telle situation offre les meilleures garanties au 56 Les cheminements suivis en matière d’industrialisation numérique par les États-Unis, pionniers en la matière, et la Chine, qui a pris soin d’isoler son économie numérique naissante à travers un pare-feu très sophistiqué, ne sont en général pas accessibles pour les autres pays, à ce stade. 57 Voir le chapitre« Public data infrastructures » du document« Digital industrialisation in developing countries »; https://itforchange.net/ sites/default/files/1468/digital_industrialisation_in_developing_countries.pdf 58 Ibid. 14

Les données comme bien public, et le secteur public consommateur, et confère un pouvoir de négociation supérieur aux travailleurs/eurs et aux autres petits acteurs des chaînes d’approvisionnement numériques. L’Inde est en train de mettre au point des infrastructures de données publiques dans de nombreux secteurs, allant du commerce et des finances à la santé, l’éducation et l’agriculture. 59 L’UE développe des bourses de données dans les domaines des transports, 60 de la logistique 61 et de la santé, 62 ainsi qu’une base de données commune d’images médicales destinée à alimenter les applications d’IA dans le domaine de la santé. 63 Des initiatives semblables voient le jour en tout point du globe. Les infrastructures de données publiques sont appelées à se spécialiser davantage et à évoluer afin d’offrir non pas uniquement des données brutes ou semi-structurées, mais également des formes dérivées de ces données, plus évoluées. Celles-ci pourraient aller des données structurées et des modèles entraînés d’IA à l’IA effective en tant que service(public). 64 consensus qui prévalait au cours de la période de l’aprèsguerre 65 et que l’offensive néolibérale a occultés. 66 Cette dernière a su user de la couverture offerte par les flux numériques rapides pour gagner de nouveaux horizons et ainsi étendre son emprise sur les systèmes et les institutions au sein de la société. Dûment conçu, réfléchi et politisé, ce virage vers le numérique pourrait en fait être utilisé pour rétablir le consensus néolibéral et ce parce que, comme le démontre le présent document, les principales ressources de l’économie numérique – données et intelligence numérique – présentent certaines des caractéristiques inhérentes à un« bien commun». 67 Aujourd’hui, la spéculation autour de l’IA par rapport à l’humain alimente bien des discussions. Mais la question politico-économique la plus importante à l’heure actuelle est la suivante: Qui détient et contrôle les systèmes d’intelligence artificielle de la société, ou« l’intelligence systémique à notre sujet »? Il s’agit d’informations granulaires transmises en temps réel portant sur l’ensemble des niches et des éléments qui composent notre organisation socio-économique; elles confèrent donc un pouvoir quasi absolu sur ces derniers. Sont-elles aux mains d’une poignée d’acteurs? Ne devraient-elles pas appartenir à nous tous, collectivement? (Bien que l’utilisation de cette intelligence numérique, dans bon nombre de domaines acceptables, devra certainement être soumise à l’octroi de licences, dans des conditions réglementées, pour les entreprises privées, dans une perspective de productivité accrue.) La propriété collective que nous exerçons sur l’intelligence numérique systémique qui nous concerne, ainsi que sur les données qui en sont dérivées, implique que les données et l’intelligence numérique d’une société doivent être des biens publics. Cette perspective vient ébranler le modèle dominant établi par défaut, et nous offre un nouveau point de départ vers une économie et une société numériques justes, transparentes et équitables. Elle ravive ainsi les modèles fondés sur l’économie mixte et l’État-providence, caractéristiques du 59 Ibid. 60 https://ec.europa.eu/transport/sites/transport/files/themes/its/­ doc/­­c-its-platform-final-report-january-2016.pdf 61 https://www.iru.org/resources/newsroom/eu-digital-logisticsplatform-puts-e-cmr-test 62 https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/exchange-electronic-­ health-records-across-eu 63 https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/fi/ memo_18_6690 64 L’« IA en tant que service » est un nouveau modèle économique. Le secteur public va devoir s’éloigner de la simple utilisation des applications d’IA – portant atteinte à son emprise sur la valeur des données ô combien importantes qui passent entre ses mains – et se spécialiser dans la fourniture de certains services d’IA publics-infrastructurels. 65 De façon quelque peu arbitraire, traiter le communisme ici comme une exception. 66 Pris en défaut dans un monde numérique bipolaire dominé par les États-Unis et la Chine, les dirigeants européens commencent à se déclarer en faveur d’une économie politique« intermédiaire» entre ces deux puissances, axée sur la recherche d’un juste équilibre, pour la société numérique. https://www.politico.eu/article/germany-­fallingbehind-china-on-tech-innovation-artificial-intelligence-angelamerkel-knows-it/ 67 http://datagovernance.org/report/data-and-data-intelligence-­ commons 15

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES 5 QUEL RÔLE POUR LES TRAVAILLEURS ET TRAVAILLEUSES DE LA FONCTION PUBLIQUE ? L’engagement le plus progressiste en ce qui concerne les salarié(e)s de la fonction publique dans la société numérique met l’accent sur une attitude de repli face à l’automatisation et à l’informalisation du travail, au travers des plateformes numériques. Ils accordent également une certaine attention à la surveillance et au contrôle des employé(e)s exercés à travers les données. Il faudra que ce type d’approche réactive face à la numérisation de la société persiste, afin d’aborder ses effets négatifs immédiats. Dans le cadre d’une stratégie à moyen et long terme, toutefois, cette démarche doit être conjuguée à une approche pro-active consistant à aborder positivement les changements numériques. Il convient d’admettre qu’un basculement important vers le numérique est en grande partie inévitable, et potentiellement utile dans la mesure où il peut permettre d’accroître la productivité et le bien-être social général, comme ce fut le cas sous l’effet de la Révolution industrielle à une autre époque. Mais la numérisation de nos sociétés ne s’inscrit pas dans une voie toute tracée, contrairement à ce que pourrait laisser penser le modèle de la Silicon Valley. teurs de données seront la stratégie appropriée à appliquer par tous ces groupes, qui devraient user de leur poids politique combiné à cette fin. Et enfin, plus près de nous, les agents du secteur public peuvent concourir à l’élaboration d’une nouvelle vision et d’un nouveau rôle pour le secteur public dans une société numérique, en particulier en termes de données et d’intelligence numérique en tant que biens publics. Cela permettra de renforcer les services publics dans tous les domaines au fur et à mesure de leur transition vers le numérique, plutôt que de les affaiblir, comme c’est le cas actuellement. Le secteur public commence également à endosser de nouveaux rôles importants, à l’instar de la gestion des infrastructures de données. Façonner un secteur public nouveau et fort pour la société numérique exige davantage un changement de mentalité, et d’idéologie, qu’une expertise technique et un renforcement des compétences – ce qui ne devrait pas être si complexe, moyennant une bonne planification. Au plus haut niveau de la transformation numérique, les agents de la fonction publique devront travailler aux côtés des forces progressistes aux quatre coins du globe en vue de façonner un autre modèle de société numérique et d’économie numérique. Ce modèle reposera sur une répartition judicieuse des rôles entre les secteurs public et privé, et inclura une réglementation nationale efficace des échanges numériques. Il se devra d’être équitable pour les petits acteurs économiques, y compris les travailleurs et travailleuses, et de conduire à une société juste et équitable. Ce modèle alternatif est tout à fait possible, notamment en cette époque où se dessine peu à peu un nouveau paradigme socio-économique, comme en témoignent les diverses tensions et les différents développements abordés dans le présent document. À un stade ultérieur, les salarié(e)s de la fonction publique devront s’engager non seulement aux côtés du mouvement général des travailleurs/euses mais également avec l’ensemble des« petits acteurs» de l’économie numérique – à l’instar des petites entreprises, des commerçants et des exploitants agricoles, accablés sous le poids des géants du numérique qui s’approprient unilatéralement leurs données. Les droits collectifs ou communautaires des contribu16

Impression À PROPOS DE L’AUTEUR IMPRESSION Parminder Jeet Singh est le directeur exécutif d’ IT for Change. Ses domaines d’activité sont les technologies de l’information et de la communication(TIC) au service du développement, de la gouvernance de l’Internet, de la cybergouvernance et de l’économie numérique. Il a assumé la fonction de conseiller spécial lors du Forum sur la gouvernance de l’Internet(FGI) organisé par l’ONU et auprès de l’Alliance mondiale TIC et développement. À l’ONU, M. Singh a fait partie de deux groupes de travail: le premier s’est consacré aux améliorations à apporter au FGI et le second était lui chargé du renforcement de la coopération sur les questions de politiques publiques concernant l’Internet. En Inde, il a participé aux travaux du groupe ayant contribué à l’élaboration du projet de politique du pays en matière de cybercommerce et, ultérieurement, à ceux d’une commission gouvernementale sur le cadre de gouvernance des données. De plus, il a été l’un des coordinateurs du Caucus de la société civile sur la gouvernance de l’Internet et il est également l’un des fondateurs de la Just Net Coalition. Friedrich-Ebert-Stiftung| Politique Globale et Développement| Hiroshimastr. 28| 10785 Berlín| Allemagne Responsable : Mirko Herberg| Politique syndicale internationale +49-30-269-35-7458| Fax:+49-30-269-35-9255 www.fes.de/gewerkschaften Commande de publications : Blanka.Balfer@fes.de L’utilisation commerciale des médias publiés par la Friedrich-Ebert-Stiftung(FES) est interdite sans autorisation écrite de la FES. Les opinions exprimées dans cette publication ne reflètent pas forcément celles de la Friedrich-Ebert-Stiftung. Cette publication est imprimée sur du papier issu de l’exploitation forestière durable. ISBN 978-3-96250-555-4

LES DROITS ÉCONOMIQUES LIÉS AUX DONNÉES La propriété collective des données, les droits des travailleurs et travailleuses et le rôle du secteur public Notre économie et notre société sont de plus en plus contrôlées et restructurées par des acteurs économiques capables d’extraire, de posséder et de convertir des données en intelligence numérique. À l’heure actuelle, ces derniers sont des entreprises du numérique implantées aux États-Unis et en Chine qui, en recourant principalement à des plateformes numériques, s’approprient et disposent de la ressource du pouvoir économique et social la plus importante de notre époque: les données de groupe agrégées. Notre avenir commun dépend de notre capacité à garantir un vaste partage des données numériques, assorti d’une protection individuelle et groupée adaptée. Cette dernière nécessite d’établir des droits économiques primaires et collectifs sur les données. L’accès aux données communautaires détenues par des acteurs privés constitue une condition préalable essentielle à l’acte même d’élaborer des politiques publiques et de garantir une économie juste. Pour le secteur public, cette question implique un impératif de changement. En effet, il doit être désormais capable de recueillir et de conserver les données, de les convertir en intelligence numérique et de fournir des services publics intelligents. À une époque où le développement des compétences et la mise à niveau du personnel sont nécessaires, le défi le plus déterminant consiste à établir une vision, à exercer une volonté politique et à gérer une transition dans le but d’utiliser les données pour le bien commun. Plus de détails sous ce lien : www.fes.de/gewerkschaften