Comme son nom l’indique, le Big Data est une large compilation de bases de données… qui peut être sujet à d’éventuelles erreurs. Outre ce risque d’erreur, le monde d’aujourd’hui accorde une confiance aveugle à la technologie, y compris le résultat des graphiques développés à partir d'une analyse de Big Data.
Actuellement, nous pouvons traiter des exabytes de données à la vitesse de l’éclair. Ce qui signifie que nous pouvons prendre également de mauvaises décisions aussi vite, avec un impact plus important que celles d’avant.
Le cadre d’éthique pour l’analyse du Big Data
Dans leur baromètre intitulé « The Trust Imperative : A Framework for Ethical Data Use », Susan Eltinger et Jessica Groopman rapportent que les entreprises qui construisent et/ou utilisent le Big Data doivent respecter des principes éthiques.
Ces codes d’éthique sont les suivants
1Savoir tirer profit du Big Data
Les spécialistes des données ainsi que les organisations qui s’y affairent, devraient être en mesure de déterminer les intérêts du Big Data pour ainsi le traiter convenablement.
Le premier principe d’utilisation d’une grande plateforme de données est de savoir en tirer profit, affirment Eltinger et Groopman. En effet, l’étude d’un Big Data doit être bénéfique pour chaque partie concernée, que ce soit celle qui le fournit ou celle qui l’exploite.
Joshua Kanter, vice-président d’accélération de revenue au sein de Caesars Entertainment ajoute qu’« avant de procéder à de nouvelle analyse de donnée, il faut connaître les retombées pour la société. S’il n’y en a pas, il n’y a aucune raison de le faire ».
2Savoir régulariser
Selon Eltinger et Groopman, la régulation de l’usage du Big Data dépend des expériences de la société sur ce sujet. En effet, l’utilisation d’une plateforme de donnée dans des actions précédentes de l’entreprise l’aide à déterminer le nombre de bases de données convenables pour telle ou telle activité de vente.
Dans tous les cas, une société devrait exploiter le moins de données possible, car la réduction de ces informations favorise une analyse durable et plus sécurisée.
3Exploiter de manière durable
Selon les auteurs, la durabilité du Big Data dépend de la donnée en question, de l’algorithmique et du fournisseur d’information. Ainsi, l’exploitation d’une base de données doit être faite de manière durable.
4Respectueux
« L’analyse d’un Big Data affecte les individus auxquelles les données se rapportent » (IAF). Par conséquent, les personnes concernées par ces informations peuvent être victimes d’atteinte à la vie privée.
Ainsi, l’exploitation d’une base de données doit être purement commerciale.
5Ethique
Dans le domaine du crédit et de l'emploi, la loi des États-Unis par exemple interdit toute discrimination fondée sur le sexe, la race, la génétique ou l'âge. Pourtant, le Big Data peut catégoriser plusieurs de ces critères.
Selon Eltinger et Groopman, cette capacité de prédire ces caractéristiques (sexe, race…) est subjective, en prenant comme exemple Caesars Entertainment. En effet, ce dernier a mis en place un test simple et efficace baptisé Sunshine Test pour l’équité.
Pour conclure, Eltinger et Groopman considèrent que l’utilisation de ces 5 éthiques serait une approche pragmatique pour les entreprises. Les deux auteurs ajoutent que « la complexité des données, et bien évidement des individus concernés ainsi que les différents secteurs d’activités des entreprises rend l’exploitation du Big Data moins objective».
Image d’entête 545675310 @ iStock TCmake_photo
