Donner confiance aux usagers 

Pour une entreprise, les données personnelles concernent soit ses clients soit ses collaborateurs. Dans les deux cas il s’agit de disposer d’informations permettant de nourrir une analyse et une prise de décision, encadrées par la récente mise en œuvre de la RGPD. 

Les données personnelles des usagers des services d’une entreprise relèvent de trois constats fondamentaux,

Le premier constat concerne le niveau de confiance de l’usager autorisant la collecte de ses données personnelles en échange d’un service. Aujourd’hui on constate que la grande majorité des usagers fournit volontiers ses données personnelles pour bénéficier de services pertinents et gratuits, de réductions ou autres avantages.

En revanche l’usager n’apprécie guère les effets pervers de la diffusion non contrôlée de données personnelles auprès de tiers par l’éditeur de ces services. Comble du mauvais goût, une américaine victime d’une interruption spontanée de grossesse s’est vue harcelée par des « retargeters » cherchant à lui vendre des équipements pour nouveau-né…. Il est des sujets sensibles pour lesquels on ne peut faire souffrir en se contentant de dire qu’on ne savait pas. Tout repose donc sur une double question d’éthique et de qualité des algorithmes sous-tendant la Data Consumer Platform de l’entreprise.

Si l’éditeur du service s’engage et respecte son engagement de non-diffusion des données, il peut alors les exploiter lui-même comme il le souhaite, dans la limite fixée par la RGPD.  La grande majorité des enquêtes montre que l’usager n’est pas hostile à cette disposition.

Mais si le service proposé est insuffisant, voire absent, ou si l’éditeur du service revend les données à des tiers indélicats, l’usager n’hésitera pas à passer à la concurrence. Il mettra en exergue son mécontentement sur les réseaux sociaux et pourra boycotter l’entreprise. Ce sont des sanctions bien plus puissantes que ne pourra le faire aucune loi.

Il faut dire à l’usager clairement quelles données sont collectées, quels usages en sont faits, les utiliser pour des services à réelle valeur ajoutée, et s’interdire de les commercialiser auprès de n’importe qui.

Renoncer aux logiques simplistes

Le second constat à prendre en compte quant à l’usage des données personnelles collectées sur les usagers, concerne leur « dérangeabilité ».

En lui proposant une offre très bien ciblée par rapport à sa situation, l’usager considérera cette offre positivement, à l’image d’un conseil personnalisé que lui adresse l’entreprise. Dans ce cas il ne verra aucune difficulté à ce que l’entreprise conserve ses données personnelles pour lui fournir de nouveaux conseils opportuns.

Le risque est de faire appel à des algorithmes trop sommaires, tel qu’il en existe des kyrielles aujourd’hui sur le marché. Par exemple si un e-commerçant propose à un usager « ce que les autres (tous les autres) ont acheté ou ont vu » sans s’intéresser réellement à sa situation et à sa personne, le commerçant va provoquer au mieux l’agacement, au pire la défiance de l’usager. Ce dernier va couper la communication qu’il juge dérangeante et négliger la sollicitation. Ce qui constitue un gaspillage évident et une perte de crédibilité pour l’entreprise.

Un processeur d’analyse de situations intelligent est capable de comprendre l’attente précise de l’usager sans le ranger de manière brutale dans un segment caricatural. Il recherche ce qui constitue une solution satisfaisante, quasi-unique, à ses attentes, sans se contenter d’une répétition des cas les plus fréquents. Ce faisant il agit comme le ferait un interlocuteur physique.

Rechercher la simplicité est malheureusement souvent synonyme d’achat de solution simpliste dont les effets à long terme sont des plus pervers, notamment lorsqu’émergent des startups qui n’ont pas peur de mettre en œuvre des systèmes intelligents offrant une réelle personnalisation.

Se passer du stockage des données

Ce troisième constat semble paradoxal mais s’avère être le plus important. En effet, il est possible et même souhaitable, de ne pas conserver d’information personnelle sur l’usager, ou du moins de les réduire à l’essentiel.

Car si l’on traite l’usager sans conserver de mémoire de ses navigations antérieures, on élimine aussi tous les « à priori ». Certes cela nécessite une analyse beaucoup plus intelligente de la navigation mais cela permet aussi de repérer quantités de signaux faibles que la présence de données antérieures massives viendrait occulter.

En s’appuyant sur des données personnelles relativement anciennes, on vise trop souvent à côté de la cible, car la situation de la personne a changé. Les besoins évoluent très vite et le champ de conscience d’un usager s’enrichit sans cesse. Projeter violement le passé sur le présent peut etre fortement contre-productif.

Lorsque l’on passe en revue les données collectées afin d’évaluer leur rémanence, on se rend vite compte que quasiment toutes sont susceptibles d’une forte obsolescence à très court terme. Même la pointure d’une chaussure réputée stable ne résistera pas à l’usager achetant pour offrir, or il existe des signaux faibles révélateurs de la motivation de l’usager qui peuvent facilement etre pris en compte pour lever une telle ambiguïté.

Un vendeur expérimenté agit par l’observation de l’usager dans l’instant présent, ce qui s’avère bien plus efficace qu’une analyse d’historique. Il évite ainsi les pièges d’une prédiction purement statistique qui, si elle peut avoir une certaine valeur sur un segment volumique de population, n’a plus aucun sens sur un individu donné. Il préfère « comprendre à nouveau » son usager plutôt qu’appliquer à un individu des techniques probabilistes à l’aveugle.

En résumé

Si l’on souhaite conserver des données personnelles des usagers de ses services, il faut :

  • respecter la réglementation en vigueur  
  • afficher clairement et respecter une règle d’éthique pour donner confiance au usager
  • contrôler la destination des données revendues
  • apporter une vraie valeur ajoutée en échange de la collecte de données
  • se doter de systèmes prédictifs performants et intelligents, axés sur la situation individuelle de chaque usager
  • faire abstraction des données sclérosantes pour plus d’efficacité au service du usager

Jean Pierre MALLE