Cette présentation est un résumé de mes notes prises dans le cours en ligne (MOOC) sur edX [MichiganX: DS101x](https://courses.edx.org/courses/course-v1:MichiganX+DS101x+1T2018/course/)
## Introduction
### Motivation
Pourquoi les scientifiques de données doivent s'intéresser à l'aspect éthique de leur travail'
1. Pour ne pas se faire dire quoi faire par des gens hors du domaine (avocats par exemple)
- Il est difficile d'appliquer la moralité aux entreprises
- Il existe plusieurs problèmes éthiques, mais ils sont trop difficiles pour une introduction (ex: Voiture autonome qui doit frapper un étudiant ou une dame agée)
- Cadre utilitariste: suffisamment simple pour les besoins du cours
### Data science
- Offre une meilleure façon de faire les choses
- Conséquences:
- Inégalités
- Vie privée
- Nuisances: spam par courriel
## Consentement
Le consentement doit être éclairé, tel qu'énoncé lors d'études cliniques par exemple
- Revue par un comité d'éthique
- Situation dans lesquelles ce n'est pas requis
- AB testing: les deux choix sont jugés également présentables par l'entreprise
- Situation problématique
- OK Cupid: Menti à propos d'une expérience qui modifie le comportement du site web ([The Guardian](https://www.theguardian.com/technology/2014/jul/29/okcupid-experiment-human-beings-dating))
### Limites
- analyse rétrospective vs. collecte prospective
- Les données n'ont pas été amassées pour l'usage qu'on veut maintenant en faire
- Volonté d'améliorer le produit dans le cadre de pratiques habituelles
- Et non faire des expériences pour le plaisir auprès des utilisateurs
## Propriété des données
- Droit d'enregistrer en opposition au droit de faire ce qu'on veut avec.
- Prendre une photo et l'utiliser comme chantage
- Droit d'auteur
- Si on utilise les données et qu'on y mélange différentes sources externes et de la connaissance, on devient l'auteur d'une oeuvre originale.
- La source exacte des données et leur interprétation est par nature floue
- Le travail d'amasser des donnéesm de les préparer et de les nettoyer en fait la propriété du créateur du jeu de données.
- La fondation Wikimedia possède le contenu de Wikipédia, et non ses usagers.
- Ils pourraient charger un abonnement (Trip Advisor, ...)
### Enregistrement et utilisation
Lorsque les données sont à propos de nous, on doit avoir un certain pouvoir sur ce qui en est fait.
- Ex: l'enseignant mentionne "Rate My Professors"
Cas d'usage
- Un chercheur possède les données de ses expériences. Un contrat légal peut en changer les conditions.
- Caméra de surveillance: Consent à être filmé, mais pas à être diffusé
- Agences de renseignement: ne connaissent pas les besoins d'avance donc enregistrent tout. L'usage doit être contrôlé (mandat)
### Destruction
- Lorsqu'une compagnie fait faillite, les données sont un actif.
- Le contrat de protection des données doit survivre à l'entreprise.
## Vie privée
- Le panoptique ([Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Panoptique))
- Rien à cacher ... intimité
- L'anonymat permet la démocratie
### Histoire de la vie privée
- 1879 Law of Torts [Thomas Cooley](https://repository.law.umich.edu/books/11/)
- 1890 The right to privacy [Samuel Warren, Louis Brendeis, Harvard Law Review](https://dx.doi.org/10.2307/1321160)
- 1928 [OLMSTEAD et al. v. UNITED STATES](http://cdn.loc.gov/service/ll/usrep/usrep277/usrep277438/usrep277438.pdf)
- 1960 [William M. Prosser, Privacy](https://scholarship.law.berkeley.edu/californialawreview/vol48/iss3/1/)
- l'intrusion dans l'intimité ou la solitude du demandeur ou dans ses affaires privées;
- le fait de rendre publics des faits privés embarrassants sur le demandeur;
- la publicité qui met le demandeur sous les projecteurs pour des raisons fautives;
- l'appropriation, pour le bénéfice du défendeur, du nom ou de l'apparence du demandeur.
- 1967 [Katz v. United States, Justice John Marshall Harlan II](https://www.law.cornell.edu/supremecourt/text/389/347)
- Exhibited an expectation of privacy
- Society is prepared to recognize that this expectation is objectively reasonable
- 2006 [A taxonomy of privacy](https://www.cs.indiana.edu/~kapadia/internal/SSRN_ID920281_code249137.pdf)
Au Canada
- [La Cour d'appel de l'Ontario reconnaît une cause d'action pour atteinte à la vie privée : Jones v. Tsige](https://www.mccarthy.ca/fr/references/articles/la-cour-dappel-de-lontario-reconnait-une-cause-daction-pour-atteinte-la-vie-privee-jones-v-tsige)
- Perception change entre les générations
- Option de sortie
- Petite ville vs grande ville
- Avec les données masisves, il n'y a pas de porte de sortie.
- Le droit à l'oubli 9europe) très difficile à appliquer
### Niveaux de vie privée
- Le respect de la vie privée n'égale pas l'absence de mention
- Secret professionnel
- Un ami qui demande de l'aide pour toi (psychologue par exemple)
- Collègues qui discutent d'un cas client
- Données utilisées par le marchand qui les a accumulées
- Exercice de contrôle (collecte vs. usage)
- Services gratuits avec publicité
- Photos d'un évènement privé partagées par un ami
- En donnant ton ADN, tu partage aussi celle de ta famille sans leur consentement
### Risques modernes
- Données ouvertes par les gouvernements
- Peuvent être utilisées par des entités commerciales et enrichies par des courtiers de données
- "Waste data": copie d'une carte d'identité à des fins de vérification d'âge dans un bar
- Métadonnées (Numéro de téléphone, adresse IP, MAC Address Bluetooth)
- Sous-estimer le pouvoir de l'analyse de données. Compteur d'eau ou d'électricité, on sait quand tu prends ta douche, ...
- Usage de données encryptées en étudiant le CPU
- Sans confiance, on a des contrats complexes. Nécessité de protection "par design".
### Cas d'usages
- Déterminer quand la publicité d'est plus utile et devient énervante
- Censure d'évènements pour ne pas être pris en photo ou filmé (Naked mile)
- Applications mobiles qui demandent beaucoup trop de permissions pour "rien" (pour partager à Facebook et Google en réalité)
- [BBB - Data Privacy Day](https://www.bbb.org/article/tips/14023-bbb-tip-data-privacy)
## Anonymat
### Ego Search
- Recherches web permettant d'identifier quelqu'un.
- [AOL search data leak](https://en.wikipedia.org/wiki/AOL_search_data_leak): 3 mois de données de navigation suffisent.
### Dé-identification
- Retrait des données d'identification personnelles d'un jeu de données
- Pas évident de prime abord, mais assez facile à retrouver
- Sexe, date de naissance, code postal = 87% unique aux USA
- Netflix: User ID, horodateur, titre du film. Combiné avec IMDB, on a le match entre les deux et on peut identifier la personne.
- Données sous la forme de graphe. On recherche des motifs.
- Fuites:
- Identité
- Attributs cachés
- Lien entre des entités
- Appartenance à un groupe
- voir ça comme une protection de base, comme barrer la porte en quittant sa maison.
### Anonymat presque impossible
- l'anonymat va être brisé
- Solution la plus forte: ne pas publier les données
- Mais des données sont souvent cruciales en recherche et pour la sécurité publique
### Contrôle de l'identité
- Les gens veulent plutôt pouvoir contrôler leur identité sur le web
- Difficile à gérer
## Validité des données
### Unité de mesure
- Erreur d'interprétation (3x vs 3%)
- Conversion mesurée en ventes vs. en visites vs. en impressions
- Erreur d'échelle (1 ou 5 est la meilleur note?)
### Représentativité
- Est-ce que les usagers de Twitter sont représentatifs de la population?
- données que l'on vs. les données que l'on aimerait avoir
### Gestion du changement
- Google Flu
- Est-ce que réentrainer un modèle est suffisant?
- Loi de Campbell: Plus un indicateur est important, plus il est sujet à corrompre le processus qu'il cherche à surveiller. [Assessing the impact of planned social change](https://doi.org/10.1016/0149-7189(79)90048-X)
- Durée moyenne d'appel
- Satisfaction client (NPS)
- Mentir si on se sent écouté
- Faux courriel
### Erreurs dans les données
- Deux personnes dans des bases de données différentes
- Analyse de sentiments avec des textes incluant des sarcasmes
- 26% des consommateurs ont des erreurs dans les données servant à calculer leur score de crédit
- Les corrections sont souvent faites seulement lorsqu'il y a un problème de remboursement
- Un bon moyen de nettoyer des données est de les montrer au sujet
- Acxion: Personnalise les publicités, mais le destinataire peur modifier les données pour recevoir celles ciblées pour un autre groupe
### Erreurs dans les modèles
- On choisit souvent le modèle le plus simple
- [Paradoxe de Simpson](https://fr.wikipedia.org/wiki/Paradoxe_de_Simpson)
- Un phénomène observé de plusieurs groupes semble s'inverser lorsque les groupes sont combinés
