L’intelligence artificielle au service de la maîtrise des données par l’entreprise
p. 297-314
Texte intégral
1« Ce ne sont pas les philosophes avec leurs théories, ni les juristes avec leurs formules, mais les ingénieurs avec leurs inventions qui font le droit et surtout le progrès du droit »1. Cette formule d’Albert de Lapradelle, reprise par Colliard, bien que pouvant être nuancée2, illustre les influences, sur le droit, de l’intelligence artificielle. Cette dernière conduit le juriste à s’interroger, voire l’obsède3. À ce titre, elle crée un besoin de droit dont il appartient au juriste de le combler4. N’est-il d’ailleurs pas le propre de la science juridique de s’adapter aux évolutions sociétales ? Assurément. Le droit, défini comme « une écume à la surface des rapports sociaux ou interindividuels »5, selon le Doyen Carbonnier, se doit d’être flexible6. L’appréhension et la régulation de l’intelligence artificielle, par le droit, n’y dérogent pas.
2L’intelligence artificielle suppose trois éléments essentiels : des algorithmes d’analyse, une puissance de calcul et de très nombreuses données7. Les données sont donc nécessaires au fonctionnement de l’intelligence artificielle, elles en constituent la matière première. Les liens entre les données et l’intelligence artificielle sont donc évidents.
3Avant de développer davantage les liens unissant les données à l’intelligence artificielle, définir ces deux notions s’impose tant elles sont fréquemment employées par le droit, mais aussi dans la vie courante. En dépit de cet usage habituel, la donnée et l’intelligence artificielle ne bénéficient pas d’une définition unanime. Bien au contraire, il s’agit de notions aux contours incertains, voire vagues8.
4Concernant la donnée, aucune définition générale n’est établie par le droit. Il existe certes des définitions catégorielles9, mais la définition intrinsèque de ce terme fait défaut dans notre corpus juridique. Une définition semble, toutefois, avoir été dégagée par la Cour de Justice de l’Union européenne. À l’occasion de l’interprétation de la directive 96/9/CE du Parlement européen et du Conseil, du 11 mars 1996, concernant la protection juridique des bases de données, la Cour a précisé qu’une base de données contient des éléments indépendants qui revêtent une « valeur informative autonome »10. La donnée serait donc cet élément indépendant ayant une valeur informationnelle.
5Est-ce à dire que les notions de donnée et information sont des synonymes ? Nous le pensons. L’arrêté du 22 décembre 198111 portant enrichissement du vocabulaire informatique désignait la donnée comme la « représentation d’une information sous une forme conventionnelle destinée à faciliter son traitement »12. Pour Catala, l’information « est d’abord expression, formulation destinée à rendre un message communicable, elle est ensuite communiquée ou peut l’être à l’aide de signes choisis pour porter le message à autrui »13. L’information n’est rien d’autre qu’un « ensemble de données, de connaissances réunies sur un sujet »14.
6Les termes « donnée » et « information » peuvent donc être utilisés indifféremment. Cette définition a minima ne rend pas compte de la complexité de la notion, mais permet d’appréhender les bases d’une notion protéiforme. En effet, « circulantes, fluides, et bien souvent coconstruites »15, les « données-informations »16 ne recouvrent pas une acception unique, mais font l’objet de diverses définitions selon le domaine de spécialité concerné.
7Concernant l’intelligence artificielle, les définitions sont nombreuses et issues, essentiellement, de la doctrine. Pourtant, la définir n’est pas chose facile17. Pour certains, « l’intelligence artificielle désignerait moins un champ de recherches bien défini qu’un programme, fondé autour d’un objectif ambitieux : comprendre comment fonctionne la cognition humaine et la reproduire ; créer des processus cognitifs comparables à ceux de l’être humain »18. Pour d’autres, elle désigne « les systèmes qui font preuve d’un comportement intelligent en analysant leur environnement et en prenant des mesures – avec un certain degré d’autonomie – pour atteindre des objectifs spécifiques »19. Selon l’Organisation internationale de normalisation, l’intelligence artificielle serait la « capacité d’un système technique d’acquérir, de traiter et d’appliquer des connaissances et des compétences »20. Il s’agit donc d’un système technologique qui vise à reproduire l’intelligence humaine afin d’en décupler les capacités et les compétences.
8Ce mimétisme sert des objectifs, au-delà de ce que les personnes pourraient réaliser et dans un moindre temps. Ainsi, du suivi médical à distance des patients, à l’optimisation des délais de livraison d’un repas ou d’un objet commandé en ligne, l’intelligence artificielle joue un rôle crucial dans de nombreux domaines d’activité. D’ailleurs, nombreuses sont les entreprises à se servir de l’intelligence artificielle afin de proposer à leurs clients des services toujours plus performants et rapides, de gagner des parts de marché sur leurs concurrents et, en conséquence, de croître. Pour ce faire, les entreprises font un usage intensif des données en les collectant, les agrégeant et les analysant. Il s’agit d’une application du big data, c’est-à-dire des « ensembles de données extrêmement volumineux que l’on va traiter et analyser »21.
9Or, cette profusion de données et leur traitement ont un lien avec l’intelligence artificielle. Effectivement, « les données sont généralement le point de départ de toute stratégie en intelligence artificielle car de leur disponibilité dépendent de nombreux usages et applications »22.
10Les données constituent « l’or noir » de l’économie numérique. Ces données sont analysées comme la matière première nécessaire aux entreprises afin de poursuivre leurs objectifs mercantiles. Pour les traiter, les croiser et en tirer des avantages, les entreprises ont besoin des technologies de l’intelligence artificielle. Ainsi, les liens unissant les données à l’intelligence artificielle sont forts.
11Plus précisément, les liens qui unissent la donnée à l’intelligence artificielle doivent nous interroger tant ces deux notions sont intimement liées. Effectivement, l’intelligence artificielle se nourrit des données pour fonctionner et prospérer. Les données constituent ainsi, nous l’avons évoqué, la matière première des technologies reposant sur l’intelligence artificielle23. Dès lors, il convient d’étudier comment l’intelligence artificielle permet aux entreprises de maîtriser les données appréhendées en tant que matière première.
12Selon Catala, « plus que jamais, dans une société dominée par la technologie, le savoir est un ressort convoité de la puissance ; cette réalité donne sa valeur à l’information, véhicule du savoir »24. Indéniablement, la société est, aujourd’hui, dominée par les technologies. Or, l’information découle des données et, plus particulièrement, de leur exploitation. Toutefois, encore faut-il, au préalable les collecter. Ces deux étapes essentielles pour l’entreprise sont facilitées par les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle. Assurément, l’intelligence artificielle est au service, d’une part, de la collecte des données (I) et, d’autre part, de leur exploitation (II) par l’entreprise.
I. L’intelligence artificielle au service de la collecte des données par l’entreprise
13Les données, en tant que « bien-information » ont une importante valeur marchande25. Elles constituent un abondant puits de contenus, « source de connaissance et de savoir »26. Les entreprises ont besoin de collecter de nombreuses données afin de se développer. Cela concerne, bien évidemment, l’ensemble des plateformes en ligne, mais aussi, plus généralement, la plupart des entreprises. L’usage des technologies de l’intelligence artificielle permet, nous le verrons, d’exploiter les données collectées. Cependant, pour fonctionner, ces technologies se nourrissent des données. La recherche des données constitue ainsi une première étape : « imaginons que l’on veuille construire une voiture qui se conduise toute seule, en imitant un conducteur humain. Comment procéder ? Il faut d’abord collecter les données recueillies auprès d’un bon conducteur »27.
14Les données qui sont économiquement utilisées par les entreprises sont collectées de deux façons. Les modes de collecte procèdent de la remise que les individus font des données convoitées. Parfois cette remise est volontaire : on parle alors de remise active de données (A). Parfois, au contraire, elle ne l’est pas : cette remise est alors passive (B). Dans les deux hypothèses, l’intelligence artificielle facilite la collecte des données.
A. L’intelligence artificielle facilitatrice de la collecte active des données
15Les technologies de l’intelligence artificielle permettent à l’entreprise de collecter les données des internautes, qu’il s’agisse de ses clients ou non, qu’ils consultent seulement son site ou qu’ils y achètent des produits et services.
16La remise active de données se fait, sciemment par les personnes, par le moyen d’un formulaire fourni par les entreprises. Qu’il s’agisse de l’ouverture d’un compte sur une plateforme en ligne tel qu’une market place ou une plateforme de réseau social, de l’adhésion à un programme de fidélité, d’un questionnaire de satisfaction ou encore d’un programme de conversation et d’assistance à l’instar des chatbots, les entreprises collectent les données communiquées volontairement par les individus.
17Les données recueillies diffèrent selon l’entreprise en question. Il peut s’agir de l’identité de la personne, de ses coordonnées, de ses préférences en matière d’achats de produits et de services, des lieux qu’elle a visités, ou encore de ses informations bancaires. Concernant les utilisateurs d’entreprises de plateformes en ligne et, plus spécifiquement, celles de réseaux sociaux, les individus s’épanchent sur leur vie, ce qui constitue une véritable source de collecte des données par les entreprises. L’exposition de soi sur les réseaux sociaux est très importante. Du mythe de Narcisse à la théorie freudienne sur le narcissisme28, le « Moi » occupe une place prépondérante. Les plateformes de réseaux sociaux deviennent alors pour les personnes une nouvelle vie où, tel le personnage de Candide, tout irait pour le mieux dans le meilleur des mondes29.
18Ces informations sont une ressource précieuse pour les entreprises. Les données constituent une richesse informationnelle leur permettant de connaître les préférences des individus, leurs choix en matière de consommation de biens ou de services. Tout ce qui est publié sur l’Internet, les achats qui y sont effectués et les pages consultées constituent des données, véritable or noir pour les opérateurs en ligne qui vont les utiliser, notamment, dans le cadre de leurs offres publicitaires.
19De même, s’abonner à la page d’une marque, d’une entreprise ou d’un groupe n’est pas une chose anodine et révèle des informations sur les habitudes de consommation des internautes, sur leurs modes de vie ou sur leurs opinions. Suivre la page d’une marque de luxe ou celle d’une marque grand public n’est pas la même chose. Les opérateurs de plateforme en ligne savent en tirer un avantage dans l’utilisation économique qu’ils font des données ainsi collectées.
20À la frontière entre la collecte active et celle passive des données, se trouvent les données de géolocalisation. Elles permettent de suivre le positionnement géographique de l’internaute. Une technologie d’intelligence artificielle permet de collecter ces données et de les transmettre aux entreprises. La collecte de ces données est active puisque l’internaute a consenti à être géolocalisé. Toutefois, elle devient passive dès lors qu’il n’est pas informé de la finalité exacte du traçage géographique. Ainsi, l’entreprise Facebook présente son service de géolocalisation comme permettant de connaître la position, en temps réel, de ses amis. La plateforme passe sous silence l’intérêt mercantile de cette technologie qui est de proposer des offres publicitaires et commerciales pour des produits et services à proximité immédiate de l’internaute.
21La collecte active de ces données, bien que possible sans le recours à l’intelligence artificielle, est, toutefois, facilitée par cette technologie. Elle permet, en effet, de collecter un volume plus important de données, et ce plus rapidement que ne l’aurait fait un humain. Ainsi, les algorithmes d’intelligence artificielle des entreprises exploitant une plateforme de réseau social peuvent collecter, chaque jour, des millions de données ce qui, d’ailleurs, n’est pas sans poser des problèmes quant à la sécurité et la confidentialité des données collectées30.
22De même, les technologies de l’intelligence artificielle permettent de rendre plus efficace la collecte des données au bénéfice des entreprises. C’est le cas de l’utilisation des chatbots ou assistants virtuels. Il s’agit de robots logiciels ayant la capacité de dialoguer avec une personne, qu’il s’agisse de répondre à des interrogations de futurs consommateurs en amont de la vente d’un produit ou d’un service, ou en aval dans le cadre d’un service après-vente. Ces assistants peuvent également enregistrer et valider des commandes ou, tout simplement, discuter, de façon autonome, avec son interlocuteur, personne humaine. L’un des plus célèbres étant Siri, assistant virtuel créé par l’entreprise Apple.
23Concrètement, la personne pose une question écrite ou orale au robot virtuel. Ce dernier est en mesure de lui répondre, de façon autonome. S’installe alors une discussion entre l’individu et l’assistant virtuel. Selon les questions et les réponses de la personne, l’assistant cible ses interrogations et propose des solutions adaptées à son interlocuteur. Les chatbots utilisent les technologies de l’intelligence artificielle afin de s’améliorer. Deux sortes d’intelligence artificielle sont utilisées. D’une part celle dite faible ou étroite. Il s’agit du machine learning, c’est-à-dire l’intelligence artificielle ne faisant que reproduire des tâches humaines à l’aide d’un algorithme. Aucune évolution n’est envisageable, l’intelligence ne faisant que reproduire ce que l’homme a programmé. D’autre part, est utilisée l’intelligence artificielle dite forte ou générale. Il s’agit du deep learning. Elle apprend, comprend et évolue seule, en fonction de son environnement31. Dans les deux cas, l’intelligence artificielle a besoin d’un volume important de données afin de fonctionner de façon optimale.
24Outre la collecte active des données, les entreprises réalisent une collecte passive, facilitée, à présent, par l’intelligence artificielle.
B. L’intelligence artificielle facilitatrice de la collecte passive des données
25Les entreprises collectent, passivement, des données. Il s’agit des traces numériques laissées par les internautes lorsqu’ils naviguent sur l’Internet, et ce par l’usage des cookies. Le recours aux technologies de l’intelligence artificielle facilite ce type de collecte.
26Techniquement, un cookie est défini comme une « courte combinaison alphanumérique stockée (et ensuite récupérée) sur l’équipement terminal de la personne »32. Aux termes du glossaire du Contrôleur européen de la protection des données, les cookies sont de « courts fichiers texte stockés sur le périphérique de l’utilisateur par un site Internet. Les cookies sont normalement utilisés pour fournir une expérience plus personnalisée et se souvenir du profil de l’utilisateur sans avoir besoin d’un login spécifique. En outre, un cookie peut être placé par des tiers (comme un réseau de publicité) dans les périphériques d’utilisateurs finaux et peut être utilisé pour suivre ces utilisateurs lorsqu’ils naviguent à travers différents sites Internet liés à ces tiers ». Les cookies sont donc des traceurs numériques permettant de relever l’historique de navigation d’un internaute. Ils permettent au responsable du traitement de suivre les actions réalisées par l’internaute sur le Web et de les collecter afin d’en tirer des informations ayant une forte valeur commerciale.
27Les cookies enregistrent la navigation en ligne. Ils sont un mode de collecte de données très efficace. En tant que boîtes noires33 des internautes dans le monde numérique, ils peuvent « créer des risques importants pour la vie privée dans la mesure où ils constituent de véritables « enregistreurs » d’une série d’actions électroniques réalisées par une personne physique »34. Les informations de connexion, les réponses aux formulaires et les préférences de l’internaute pouvant être saisies par les cookies, les responsables du traitement à leur origine ont la mainmise sur des données pouvant être sensibles et ayant une forte utilité économique, notamment en matière de ciblage publicitaire.
28Face aux abus pouvant résulter de l’usage des cookies, une réglementation a été mise en œuvre. Le droit européen réglemente ainsi l’usage des cookies à l’article 5.3 de la directive n° 2002/58 du 12 juillet 2002 relative au traitement des données à caractère personnel et la protection de la vie privée dans le secteur des communications électroniques35. En vertu de ce texte, « le stockage d’informations, ou l’obtention de l’accès à des informations déjà stockées, dans l’équipement terminal d’un abonné ou d’un utilisateur n’est permis qu’à condition que l’abonné ou l’utilisateur ait donné son accord, après avoir reçu, dans le respect de la directive 95/46/CE, une information claire et complète, entre autres sur les finalités du traitement. Cette disposition ne fait pas obstacle à un stockage ou à un accès technique visant exclusivement à effectuer la transmission d’une communication par la voie d’un réseau de communications électroniques, ou strictement nécessaires au fournisseur pour la fourniture d’un service de la société de l’information expressément demandé par l’abonné ou l’utilisateur ». Cette réglementation figure à l’article 82 de la loi relative à l’informatique et aux libertés. Pour être licite, l’usage des cookies doit faire l’objet d’un consentement éclairé de l’utilisateur36.
29Les internautes peuvent, cependant, refuser l’utilisation des cookies ou personnaliser leurs usages en désactivant certaines options. Ils le font de plus en plus concernant les cookies tiers. Il s’agit de ceux mis en place par un responsable de traitement – ou un de ses sous-traitants – qui n’exploite pas le site web visionné par l’internaute. Ils sont donc installés par un tiers au site Internet consulté par l’utilisateur. On est là dans le cadre d’une opération entre trois acteurs : le fournisseur de réseaux publicitaires qui est le responsable du traitement, l’annonceur qui va diffuser une publicité et le diffuseur qui est le titulaire du site Internet visité par l’internaute. À l’inverse, les cookies d’origine sont mis en place par le responsable de traitement ou un de ses sous-traitants exploitant le site web exploré par l’internaute. Ici, deux acteurs sont en jeu : le fournisseur qui est également le diffuseur et l’annonceur.
30Ce refus, total ou partiel, des cookies prive les entreprises d’une source majeure de données. Pour pallier ce manque, elles ont recours à l’intelligence artificielle.
31Ainsi, la société IBM s’est associée au groupe américain Nielsen, spécialiste du marketing, afin de créer un outil permettant de remplacer les cookies tiers. Il s’agit de l’IBM Watson Advertising Weather Targeting37. Cette technologie repose sur l’intelligence artificielle. Elle permet d’analyser des données reposant, notamment, sur la situation géographique de la personne et les conditions météorologiques. Sur la base de ces critères, cet outil fournit aux entreprises des données concernant les habitudes de consommation des individus. IBM indique ainsi sur le site Internet de son outil que « la météo est un phénomène relatif. Une prévision de 50 degrés dans une ville peut ne pas provoquer le même comportement que dans une autre. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur la température ou d’autres facteurs de base, chaque déclencheur de ciblage météorologique utilise l’apprentissage automatique pour améliorer la résonance en reconnaissant ce que la météo « ressent » et comment les consommateurs de cette zone spécifique sont susceptibles de réagir »38. Certains comportements sont certes évidents – la pluie entraîne une hausse des ventes de parapluies, la neige celle des vêtements de ski et le beau temps celle des crèmes solaires. Mais d’autres le sont moins. IBM a ainsi observé que les New-Yorkais ont tendance à acheter du café par temps humide, quand les habitants de Boston le préfèrent lorsqu’il ne pleut pas39.
32L’intelligence artificielle apparaît alors comme un outil indispensable au service des entreprises afin de leur fournir des informations sans avoir recours aux cookies qui sont intrusifs et, souvent, attentatoires au droit à la vie privée des personnes. C’est grâce au machine learning et au deep learning que l’outil mis en place par IBM fonctionne.
33De même, Google fait usage de l’intelligence artificielle afin de pouvoir, in fine, se passer des cookies tiers concernant ses services publicitaires. Sur la base des sites consultés par les internautes ayant autorisé l’usage des cookies, mais aussi des biens et services qu’ils achètent, les outils technologiques mis en œuvre par Google peuvent prédire les comportements des internautes ayant un profil similaire, mais ayant, quant à eux, désactivé l’usage des cookies. Le moteur de recherche peut alors cibler ses publicités. L’analyse faite par les outils d’intelligence artificielle est cruciale pour les entreprises en ce qu’ils permettent d’étudier un nombre très important de comportements d’internautes, dans un temps très bref.
34Une fois les données collectées, les entreprises peuvent les exploiter. L’intelligence artificielle apparaît alors comme un outil indispensable.
II. L’intelligence artificielle au service de l’exploitation des données par l’entreprise
35Afin d’exploiter efficacement les données qu’elles ont collectées, les entreprises se servent des outils et des technologies de l’intelligence artificielle. Ils sont de véritables facilitateurs du croisement des données (A), opération indispensable à l’extraction des informations qu’elles contiennent. In fine, l’intelligence artificielle facilite les objectifs de toute entreprise : réaliser des gains ou profiter d’économies (B).
A. L’intelligence artificielle facilitatrice du croisement des données
36Collecter une masse importante de données n’est pas suffisant pour les exploiter économiquement. Encore faut-il que les entreprises les analysent et les croisent afin d’en tirer des informations. Là encore, l’intelligence artificielle facilite ces opérations de traitement des données.
37La dimension économique des données est suffisamment importante pour que leur exploitation constitue aujourd’hui un secteur particulier de l’économie : l’économie numérique. Selon le rapport Collin et Colin sur la fiscalité de l’économie numérique, « le point commun à toutes les grandes entreprises de l’économie numérique est l’intensité de l’exploitation des données issues du suivi régulier et systématique de l’activité de leurs utilisateurs »40. Et d’ajouter que « les données, notamment les données personnelles, sont la ressource essentielle de l’économie numérique »41.
38Le modèle économique de nombreuses entreprises, et notamment les plateformes en ligne, repose donc sur la donnée et son appréhension. Les opérateurs de l’économie numérique s’appuient sur la donnée afin de retirer des revenus et assurer leur expansion. À l’ère du Web 2.0, où les données sont partout, elles apparaissent comme le nouvel or noir pour un certain nombre d’opérateurs économiques. Le business model des opérateurs en ligne étant fondé sur la donnée, elle est appréhendée en tant que véritable matière première.
39L’assimilation de la donnée à une matière première est une image de la doctrine économiste42. L’analogie est pertinente entre les données et ces « objets, matières ou fournitures résultant du travail humain et acquis par l’entreprise en vue d’être incorporés aux produits après transformation par la force de travail »43. Il suffit d’adapter cette définition économique aux données pour pouvoir les comprendre comme de la matière première, résultant de l’activité humaine ou de l’intelligence artificielle, collectée ou acquise par une entreprise dans l’optique d’une utilisation permettant de réaliser des économies ou de dégager des bénéfices.
40Cette matière première n’existe pas à l’état naturel, elle est tout immatérielle. Elle est le fruit de la pensée des individus, de ce qu’ils publient et communiquent sur l’Internet, ou encore des traces laissées lors de leur navigation en ligne. La donnée est le produit d’une activité humaine. Toutefois, les informations qui en résultent sont le fruit d’un croisement des données, largement facilité par le recours aux technologies de l’intelligence artificielle.
41Effectivement, le traitement des grandes masses de données collectées permet d’établir des corrélations, de dégager des modèles avec l’aide de l’intelligence artificielle afin d’orienter les choix de l’internaute44. Ce résultat est obtenu par ce que le philosophe Gaspard Koenig nomme, à la suite de certains auteurs américains comme Richard Thaler, le « nudge » : « on laisse à l’individu l’ensemble des options possibles, mais en le “poussant du coude” (nudge en anglais) vers celle qui semble le plus souhaitable ». Et il ajoute que selon les adeptes de ces méthodes « l’irrationalité de nos jugements quotidiens justifie l’aide d’une machine capable d’identifier nos besoins personnels tout en échappant à nos illusions cognitives ». Ainsi pour une plateforme de rencontre : « le jeu de l’amour se dispense désormais de celui du hasard. On s’assemble parce que les données le veulent bien »45.
42La plupart des grandes entreprises titulaires d’un site marchand en ligne utilisent un algorithme d’intelligence artificielle afin de connaître le taux d’engagement d’un contenu sur l’Internet. Ce taux permet de mesurer l’influence d’un contenu en ligne sur les internautes. Il prend en compte les interactions des internautes par rapport à la publication, qu’il s’agisse de likes ou de favoris, de commentaires, de partages, de clics, de visionnages ou encore d’achats de produits et services. Dès lors que les internautes interagissent avec un contenu mis en ligne, le taux augmente46.
43Ce taux est un formidable outil à la disposition des entreprises, les réactions des internautes sont autant de données qu’elles pourront exploiter. Savoir que de nombreux utilisateurs de leurs sites ont aimé, partagé ou commenté une publicité sur un produit leur permettra d’opérer un ciblage publicitaire pour d’autres produits et ainsi de mieux monnayer un espace publicitaire ou pour mieux orienter les choix de l’internaute. L’intelligence artificielle pourra, via un algorithme, recommander aux individus un contenu plutôt qu’un autre selon ses choix précédents. Ce même algorithme proposera aux entreprises d’avantager la forme de campagne publicitaire et marketing qui aura obtenu le meilleur taux d’engagement, au détriment d’une autre moins performante. Ainsi, « telle qu’elle est déclinée aujourd’hui par l’industrie numérique, l’IA participe à ce nudge universel pour deux raisons essentielles : elle permet la personnalisation et l’optimisation. Chacun est nudgé en fonction des données qu’il a fournies et qui permettent d’identifier son comportement précis. Le nudge est doublement déterminé par la prise en compte du bien-être de l’utilisateur d’une part et de l’utilité collective d’autre part »47. Ce « coup de coude » qu’est le nudge vise aussi bien l’individu que l’entreprise. L’intelligence artificielle, par le biais des algorithmes d’analyse permet d’influencer les actions des entreprises. Elles sont aidées dans leur expansion en obtenant des informations fondamentales qu’elles ne pourraient pas obtenir sans l’aide des technologies de l’intelligence artificielle. La puissance de calcul des algorithmes et leur rapidité dépassent ce que pourrait réaliser l’homme.
44L’intelligence artificielle constitue donc une aide précieuse pour les entreprises dans le croisement et l’analyse des données, et ce dans un objectif de gains et d’économies.
B. L’intelligence artificielle facilitatrice de gains et d’économies
45Les entreprises se servent des technologies de l’intelligence artificielle car elles sont porteuses de gains de productivité importants et permettent de créer davantage de valeur pour les entreprises48. La société est instituée par deux ou plusieurs personnes qui conviennent par un contrat d’affecter à une entreprise commune des biens ou leur industrie en vue de partager le bénéfice ou de profiter de l’économie qui pourra en résulter49. L’intelligence artificielle permet aux entreprises d’atteindre ces deux objectifs.
46Les entreprises peuvent, tout d’abord, réaliser des économies.
47Ainsi, l’efficacité qui découle des chatbots, notamment de leurs réponses aux questions récurrentes des consommateurs, est un atout pour les entreprises qui cherchent à augmenter leur productivité. L’assistance aux internautes, qu’ils soient consommateurs ou non de leur enseigne, permet aux entreprises de réaliser des économies en réduisant leur masse salariale. Quand il faut, pour les grandes entreprises, des dizaines de salariés pour répondre aux interrogations des individus, le chatbot peut répondre à la plupart des internautes et propose, de surcroît, des réponses standardisées. Le chatbot mis en place par l’entreprise Bouygues Télécom comprend ainsi 90 % des questions qui lui sont posées50.
48De même, les logiciels de géolocalisation communiquent aux entreprises où se trouve l’internaute. Le fait de savoir qu’il fréquente une grande surface commerciale plutôt qu’une autre, qu’il pratique une activité sportive ou encore où il passe ses vacances présente un intérêt commercial non négligeable pour les entreprises. Elles pourront cibler les annonces publicitaires et ainsi réduire leurs coûts publicitaires et marketing. En effet, pouvoir cibler les destinataires des publicités rend ces dernières plus efficaces et, partant, les entreprises peuvent réduire leur fréquence.
49Les entreprises peuvent, également, augmenter leur chiffre d’affaires.
50C’est le cas de l’entreprise britannique Deliveroo, spécialisée dans la livraison à domicile de plats cuisinés, qui utilise, depuis 2017, Franck, un algorithme de machine learning afin de fluidifier son système logistique. L’outil d’intelligence artificielle tient compte, entre autres, de la météo, du trafic et des performances passées des livreurs. En outre, l’algorithme apprend de ses erreurs passées. Il sait anticiper les pics de commande selon les jours de la semaine ou encore les dates des jours fériés. C’est ainsi que, selon le directeur général de Deliveroo France, l’algorithme sait que lorsque le lundi est un jour férié, le pic de commande sera le lundi soir et non le dimanche soir. Grâce à cet outil, la durée de livraison a diminué, en France, de 20 %, passant de 32 à 26 minutes en moyenne51. Or, le temps d’attente pour le client est une donnée essentielle pour le choix du prestataire de livraison. En conséquence, le chiffre d’affaires de l’entreprise a bondi avec le déploiement de l’algorithme52. Il convient de noter que les livreurs étant payés à la commande, la diminution des délais de livraison leur est profitable et permet d’accroître leurs revenus.
51L’intelligence artificielle permet aussi aux entreprises, par l’usage des algorithmes, de réaliser des ventes ou de ne pas en perdre. C’est ainsi que des logiciels enregistrent, en direct, les ventes des produits et croisent cette donnée avec d’autres informations, à l’instar de la température extérieure, de la situation géographique ou encore des ventes réalisées précédemment. Un pic de chaleur entraîne la hausse des ventes des boissons, dans le sud de la France celle des piscines. Les logiciels mettent également en évidence les liens existants entre la vente de différents articles. La vente de vis est liée, par exemple chez Monsieur Bricolage, à la vente de certaines poignées de porte53, celle de charbon de bois dans les grandes surfaces à des produits alimentaires destinés au barbecue. Dès lors, les entreprises peuvent adapter leur stock afin d’offrir, en permanence, un large choix de produits et services à leurs clients. Se tenir informé apparaît alors comme un impératif essentiel pour les entreprises afin d’augmenter leurs ventes.
52La donnée, valeur cardinale de l’économie numérique, est devenue la source de la prospérité des entreprises. Or, nous l’avons vu, les concepts de donnée et d’intelligence artificielle sont intimement liés. L’intelligence artificielle se sert, en effet, de la donnée pour fonctionner et offrir, in fine, aux entreprises des perspectives nouvelles de gains, d’économies et de croissance. Les entreprises l’ont bien compris et mettent en œuvre, davantage chaque jour, des algorithmes, des logiciels ou toute autre technique reposant sur l’intelligence artificielle. C’est ainsi que cette dernière apparaît comme un outil majeur au service de la maîtrise des données par l’entreprise.
Notes de bas de page
1 C.-A. Colliard, « La machine et le droit privé français contemporain », in Le droit privé français au milieu du XXe siècle, Etudes offertes à Georges Ripert, t. 1, LGDJ, 1950, p. 115.
2 Selon Catala, « il est bien vrai que le théâtre des arts mécaniques fourmille d’acteurs et de rebondissements dont le rythme ne cesse de s’accélérer. De ce fait, les sciences appliquées sont assurément génératrices de règles nouvelles, dont elles sont la cause lointaine, causa remota. Mais en déduire que les ingénieurs « font le droit » serait confondre le progrès des techniques et celui du droit ; il est plus juste de dire que les ingénieurs créent un besoin de droit que d’autres auront à combler », P. Catala, « Le formalisme et les nouvelles technologies », La revue du notariat, août 2000, n° 15-16, p. 897.
3 Ch. Caron, « L’IA ou le retour de HAL », Communication commerce électronique 2018, n° 5, p. 1.
4 P. Catala, « Le formalisme et les nouvelles technologies », La revue du notariat, op. cit., p. 897.
5 J. Carbonnier, Flexible droit. Pour une sociologie du droit sans rigueur, LGDJ, coll. Anthologie du droit, 2013, p. 23.
6 J. Carbonnier, Flexible droit. Pour une sociologie du droit sans rigueur, op. cit.
7 J.-M. Bruguière, « Intelligence artificielle et droit d’auteur – Sortir de la science-fiction des “machines/auteur”, entrer dans la réalité du droit des données, Communication commerce électronique, juin 2020, n° 6, étude 11.
8 Concernant le caractère vague de la notion d’intelligence artificielle, V. T. Wickers, « L’intelligence artificielle, données de base », Cahiers de droit de l’entreprise, juill. 2019, n° 4, dossier 24.
9 Sont par exemple définies les données à caractère personnel.
10 CJUE, 1er mars 2012, aff. C‑604/10, Football Dataco Ltd, Football Association Premier League Ltd, Football League Ltd, Scottish Premier League Ltd, Scottish Football League et PA Sport UK Ltd contre Yahoo! UK Ltd, Stan James (Abingdon) Ltd, Stan James plc et Enetpulse ApS, spéc. le point 26 : J. Larrieu, « L’originalité d’un calendrier de matchs de football », Propriété industrielle, 2012, n° 10, p. 30 ; Droit et Patrimoine, oct. 2012, n° 218, p. 84, note D. Velardocchio ; Gaz. Pal. août 2012, n° 214-215, p. 11, note L. Marino ; Ch. Le Stanc, « Le temps des cerises », Propriété industrielle, 2012, n° 6, p. 1 ; C. Castets-Renard, « L’originalité en droit d’auteur européen : la CJUE creuse le sillon », RLDI mai 2012, n° 82, p. 6 ; L. Idot, « Protection juridique des bases de données et calendriers de matchs de football », Europe 2012, n° 5, p. 46 ; Ch. Caron, « L’originalité de la base de données en droit de l’Union européenne », CCE 2012, n° 5, p. 26 ; RIDA 2012, n° 232, p. 336, note P. Sirinelli ; M. Trézéguet, « Absence de protection d’un calendrier de rencontres sportives », RLDI avr. 2012, n° 81, p. 29 ; N. Courtier et M. Lesbros, « Bases de données. Eclairage de la CJUE sur les conditions de la protection par le droit d’auteur », Expertises des systèmes d’information 2012, n° 369, p. 187 ; Propr. intell. 2012, n° 45, p. 421, note V.-L. Bénabou. V. aussi CJCE, 9 nov. 2004, aff. C-444/02, Fixtures Marketing Ltd c/ Organismo prognostikon agonon podosfairou AE (OPAP), point 33 : V. Fauchoux et E. Behr, « Etonnante interprétation du droit des producteurs de base de données par la Cour de Justice des Communautés Européennes », Legalis.net 2004, n° 4, p. 15.
11 Publié au JORF du 17 janv. 1982, p. 625.
12 La définition précise qu’en anglais la donnée se traduit par « data ».
13 P. Catala, « Ebauche d’une théorie juridique de l’information », in Le droit à l’épreuve du numérique – Jus ex Machina, PUF, 1998, p. 232. Cette étude provient de réflexions du Professeur Catala à l’occasion des Deuxièmes Entretiens du droit de l’informatique de Nanterre, le 12 mai 1982. Elle a notamment été publiée par la Revue de droit prospectif de l’Université d’Aix-Marseille III, 1983, I, p. 185 et au recueil Dalloz, 1984, chron. p. 975.
14 Dictionnaire de l’Académie française, 9ème éd.
15 C. Zolynski, « Un nouveau droit de propriété intellectuelle pour valoriser les données : le miroir aux alouettes ? », Dalloz IP/IT 2018, p. 94.
16 O. de Maison Rouge, « La donnée, enjeu cardinal de la cybersécurité. Définition, nature, classification et extraction », Dalloz IP/IT, mars 2018, n° 3, p. 170.
17 C. Villani, « Donner un sens à l’intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale et européenne », Rapport de la mission parlementaire, 28 mars 2018, p. 9.
18 Ibid.
19 Communication de la Commission du 25 avril 2018 intitulée « L’intelligence artificielle pour l’Europe », COM(2018) 237 final et le document de travail SWD(2018) 137 final.
20 ISO/IEC TR 24028 : 2020.
21 L. Marino, « Le big data bouscule le droit », RLDI déc. 2013, n° 99.
22 C. Villani, « Donner un sens à l’intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale et européenne », op. cit., p. 14.
23 Actualité du droit des technologies nouvelles (février – juin 2020), J.-M. Bruguière (ss. dir.), V. Fauchoux et A. Quiquerez, Revue Lamy droit civil, sept. 2020, n° 184.
24 P. Catala, « Ebauche d’une théorie juridique de l’information », in Le droit à l’épreuve du numérique – Jus ex Machina, PUF, 1998, p. 232.
25 P. Catala, « La “propriété” de l’information », in Le droit à l’épreuve du numérique – Jus ex Machina, PUF, 1998, p. 246. Cette étude a été initialement écrite pour les Mélanges offerts à Pierre RAYNAUD, Dalloz-Sirey, 1985.
26 J. Larrieu, Droit de l’Internet, Ellipses, 2ème éd., 2010, p. 3.
27 Yann Le Cun, Quand la machine apprend, La révolution des neurones artificiels et de l’apprentissage profond », éd. Odile Jacob, 2019, p. 83.
28 S. Freud, Pour introduire le narcissisme, Payot, coll. Petite biblio Payot, 2012.
29 Voltaire, Candide ou l’optimisme, Magnard, coll. Classiques et patrimoine, 2013.
30 Citons, à titre d’exemple, le scandale Cambridge Analytica qui fut révélé en mars 2018, par, entre autres, The New York Times et The Guardian. Les données personnelles relatives à des dizaines de millions de titulaires de comptes de la plateforme Facebook furent collectées par l’entreprise Cambridge Analytica sans l’accord des internautes.
31 Ch. Dehaese, « IA et robots : disparition de nos emplois ou nouvelles compétences pour le futur ? », Droit social 2021, p. 179.
32 G29, avis n° 02/2010 sur la publicité comportementale en ligne, adopté le 22 juin 2010, p. 7.
33 M. Bourgeois, Droit de la donnée – Principes théoriques et approche pratique, LexisNexis, 2017, p. 145.
34 Ibid.
35 Directive dite vie privée et communications électroniques, dans sa version modifiée par la directive n° 2009/136 du 25 novembre 2009 modifiant la directive 2002/22/CE concernant le service universel et les droits des utilisateurs au regard des réseaux et services de communications électroniques, la directive 2002/58/CE concernant le traitement des données à caractère personnel et la protection de la vie privée dans le secteur des communications électroniques et le règlement (CE) n° 2006/2004 relatif à la coopération entre les autorités nationales chargées de veiller à l’application de la législation en matière de protection des consommateurs.
36 CE 6 juin 2018, n° 412589, Sté Éditions Croque Futur : AJDA 2018, p. 1194, obs. E. Maupin ; D. 2018, J. Larrieu, Ch. Le Stanc et P. Tréfigny, panorama droit du numérique, p. 2270, obs. P. Tréfigny ; CCE 2018, n° 9, comm. 66, obs. N. Metallinos.
37 https://www.ibm.com/products/weather-targeting
38 Ibid. Il s’agît de degrés Fahrenheit.
39 Ibid.
40 P. Collin et N. Colin, Mission d’expertise sur la fiscalité de l’économie numérique, Mission d’expertise sur la fiscalité de l’économie numérique, rapport au Ministre de l’économie et des finances, au Ministre du redressement productif, au Ministre délégué chargé du budget et à la Ministre déléguée chargée des petites et moyennes entreprises, de l’innovation et de l’économie numérique, janvier 2013, La documentation française, p. 2.
41 Ibid.
42 V. en ce sens S. Chignard et L.-D. Benyayer, Datanomics : les nouveaux business models des données, 2015, Fyp éditions, p. 51 et s.
43 Lexique d’économie, Dalloz, 15ème éd., 2018.
44 A. Debet, « Intelligence artificielle et données à caractère personnel », in Droit de l’intelligence artificielle, A. Bensamoun et G. Loiseau (ss dir.), LGDJ 2019, p. 269, spéc. p. 271.
45 G. Koenig, La fin de l’individu. Voyage d’un philosophe au pays de l’intelligence artificielle, éd. de l’Observatoire, 2019, p. 139 s. et 164.
46 Ce taux se calcule en divisant le nombre d’interactions totales par le nombre d’internautes exposés à la publication. Les internautes exposés sont ceux qui étaient en mesure de prendre connaissance la publication. Ils ne l’ont pas nécessairement consultée.
47 G. Koenig, La fin de l’individu. Voyage d’un philosophe au pays de l’intelligence artificielle, op. cit., p. 146.
48 V. R. Hindi et L. Janin, Anticiper les impacts économiques et sociaux de l’intelligence artificielle, Rapport du Conseil National du Numérique, mars 2017, spéc. p. 23 et s.
49 C. civ., art. 1832 al. 1er.
50 Ch. Dehaese, « IA et robots : disparition de nos emplois ou nouvelles compétences pour le futur ? », op. cit., p. 120.
51 Ibid.
52 650 % de hausse entre mai 2016 et avril 2017.
53 Logiciel ProOrder.
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