Droit, économie et gestion

Données personnelles : parcours croisés dans l’univers de la data

Ressource interactive permettant de découvrir l'écosystème de la data à travers trois parcours.
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  • Pour obtenir le mot de passe, merci d'envoyer une demande, avec une adresse professionnelle académique (en ac-xxx.fr), à l'adresse suivante : 
    ian.ecogest.mtp@ac-montpellier.fr
  • Lien à copier pour accéder directement à la production à partir d'un navigateur : 
    https://frama.link/traam_donnees-perso_mtp2020

 

Présentation générale de la production

Les dispositifs et mécanismes de collecte, stockage, traitement et utilisation des données personnelles constituent un système qu’il semble difficile d’appréhender de façon analytique sur le plan pédagogique. 

Notre projet s’appuie sur la mise en évidence de sous-systèmes organisés autour de la data à travers trois parcours :

  • Parcours de l’usager du web, confronté aux entreprises qui font des données personnelles la matière première de leur modèle d’affaires.
  • Parcours des données personnelles au sein des sous-systèmes marketing et commercial.
  • Parcours de la data au sein d’un écosystème lié à des enjeux de nature politique, sociétale ou encore environnementale.

Les parcours proposés sont appréhendés sous forme d’étapes qui permettent d’observer, de repérer, d’analyser ou de synthétiser les mécanismes et enjeux mobilisables autour des données personnelles, dans leurs dimensions éthique, sociale, juridique, managériale et économique.  

Les scénarios sont conçus pour être abordés en classe, dans le cadre d’une démarche guidée du professeur ou en autonomie par les apprenants.

Les modules constituant les étapes des parcours mobilisent des supports et outils numériques (vidéos, présentations et activités interactives, jeux), favorisant l’observation ou la simulation de situations concrètes et leur analyse. La plupart des ressources mobilisées sont intégrées aux modules ; parfois, elles sont accessibles en ligne, le plus souvent de façon complémentaire.

 

Présentation détaillée des parcours et modules

Parcours

Objectifs

Module

Contenu

Introduction

 

  • Poser le contexte et le cadre relatifs aux systèmes de collecte, stockage, traitement et utilisation des données personnelles.

 

  • Définir les notions de données à caractère personnel, d’identité numérique, de trace numérique.

 

  • Identifier les dispositifs de protection des données personnelles.

 

  • Appréhender le cadre réglementaire en vigueur en France et en Europe.

 

Données personnelles, identité numérique et cadre juridique

(I.0)
  • Les données à caractère personnel.
  • Les traces numériques (mise en situation).
  • L’identité numérique.
  • Les dispositifs de protection des données personnelles.
  • Le cadre réglementaire français et européen.

 

Parcours

Objectifs

Module

Contenu

| Parcours 1 |

 

L'internaute, usager du web, face aux modèles d’affaires centrés sur la data
  • Illustrer des situations courantes de collecte, de traitement, d’utilisation ou de commercialisation de données personnelles.

 

  • Montrer que l’internaute, en tant qu’usager du web, met ses données personnelles à la disposition d’entreprises qui en font la matière première de leur modèle d’affaires.

 

  • Montrer que les données personnelles sont au cœur du modèle d’affaires :
  • des agrégateurs et collecteurs de données brutes,
  • des fournisseurs de services d’analyses de données,
  • des utilisateurs de données dans une chaîne de valeur,
  • des vendeurs de données traitées…

 

  • Montrer que les données personnelles ont une valeur et un prix.

 

  • Montrer que le partage des données personnelles peut parfois être la contrepartie des services "gratuits" proposés sur le web.

Le modèle d'affaires des GAFAM

(1.1.)
  • La proposition de valeur des GAFAM.
  • L’architecture de valeur des GAFAM :
  • la data ;
  • la R&D ;
  • les effets de réseau ;
  • le développement et le renforcement de la chaîne de valeur.
  • L’équation de profit des GAFAM.

La traçabilité numérique

(1.2.)
  • La notion de traçabilité.
  • Les traces laissées sur internet.
  • Test en situation réelle de la traçabilité sur Google, Youtube et Facebook.

 

La valeur des données personnelles

(1.3.)
  • La valeur des données personnelles pour : les entreprises / les consommateurs / les individus.
  • Le prix des données personnelles.
  • Le nouveau paradigme du Vendor Relationship Management 
    (VRM) et la société de l’intention

L’intelligence artificielle et les données personnelles

(1.4.)
  • La notion d’intelligence artificielle.
  • Les différentes dimensions d’intelligence artificielle.
  • L’IA et l’agrégation des données personnelles : le véritable enjeu

Les cookies

(1.5.)
  • Qu’est-ce qu’un cookie ?
  • A quoi sert-il ?
  • Quelle est la règlementation ?
  • Comment gérer les cookies ?

Les VPN

(1.6.)
  • Qu’est-ce qu’un VPN ?
  • Comment cela fonctionne-t-il ?
  • Avantages et inconvénients.
  • Comment choisir un VPN ?

 

Parcours

Objectifs

Module

Contenu

| Parcours 2 |

 

L'utilisation commerciale et marketing des données personnelles
  • Illustrer des situations courantes de traitement, d’utilisation et de commercialisation de données personnelles.

 

  • Montrer que les données personnelles sont utilisées pour influencer l'attitude des consommateurs (dimensions cognitive, affective et conative).

 

Le modèle POEM et la communication digitale

(2.1.)
  • Présentation des composantes paid, owned, earned (POEM) de la communication digitale des entreprises.
  • Principes et techniques du référencement naturel (SEO), du référencement payant (SEA) et de l’optimisation des médias sociaux (SMO).

Le ciblage publicitaire sur Facebook

(2.2.)

Découverte guidée de Facebook Business et du ciblage publicitaire à partir d’une segmentation ou d’une typologie basée sur :

  • les critères socio-démographiques,
  • les attitudes, centre d’intérêts ou opinions (typologie AIO). 

Le reciblage publicitaire (retargeting)

(2.3.)
  • Principes, techniques et limites du reciblage publicitaire.
  • Étude de cas : FIAT 500.
  • Revue de presse.

Les algorithmes de recommandation

(2.4.)
  • Principes, techniques et limites des algorithmes de recommandation.
  • Étude de cas : NETFLIX.
  • Revue de presse : les algorithmes racistes et machistes.

La tarification au profil

(2.5.)
  • L’utilisation des cookies et de l’IP-tracking pour établir une tarification au profil.
  • Protection et cadre juridique.
  • Les tendances actuelles d’une pratique qui a évolué au fil du temps.
  • Revue de presse.

Les beacons. Données personnelles et géolocalisation.

(2.6.)
  • Principes et techniques des beacons.
  • Étude de cas : POKEMON GO.

 

Parcours

Objectifs

Module

Contenu
 

| Parcours 3 |

 

Les enjeux politiques, sociétaux et environnementaux liés à l’écosystème de la data
  • Identifier les enjeux majeurs liés au fonctionnement de l’écosystème élaboré autour de la data.

 

  • Illustrer des situations de traitement et d’utilisation de données personnelles :
  • dans le but d’influencer l’opinion publique et les citoyens ;
  • dans le but de surveiller voire de punir.

L’influence des opinions publiques

(3.1.)
  • L’influence des opinions publiques grâce à l’utilisation des données personnelles.
  • Études de cas :
  • les élections américaines : B. Obama puis D. Trump ;
  • le scandale Facebook / Cambridge Analytica.

La vie privée en question

(3.2.)
  • Les données personnelles et la société de surveillance.
  • Étude de cas : la Chine.

L’écosystème de la data : acteurs, enjeux et impacts

(3.3.)
  • Les enjeux infrastructurels et l’impact environnemental des data centers.
  • Le rôle et les enjeux des data brokers.

 

Principes d’intégration des ressources, modules et parcours

De façon à créer un ensemble cohérent et « faire système », l’intégration des 17 modules a reposé sur quatre principes :

  • l’ensemble des ressources, modules et parcours ont été intégrés dans une présentation Genially ;
  • un avatar spécifique accompagne le visiteur sur chacun des parcours ;
  • une charte graphique commune a été élaborée pour chaque module et chaque parcours ;
  • les productions se sont appuyées sur un ensemble déterminé d’outils préalablement sélectionnés :
outils utilisés

 

 

 Lien avec le CRCN

Les trois parcours proposés, au travers des différents modules qui les composent, permettent de couvrir plusieurs domaines et compétences du Cadre de référence des compétences numériques (CRCN).

 

Domaine

Compétence

Repère de progressivité

Modules mobilisant la / les compétence(s) numérique(s) visée(s)

1.1 Mener une recherche et une veille d’information

[1]

Lire et repérer des informations sur un support numérique

Tous les modules renvoient vers des supports numériques d’information.

 

Trois modules proposent une revue de presse thématique :

(2.3.)  Le reciblage publicitaire

(2.4.)  Les algorithmes de recommandation

(2.5.)  La tarification au profil

2.4 S’insérer dans le monde numérique

[1]

Comprendre la nécessité de protéger la vie privée de chacun

[2]

Utiliser des moyens simples pour protéger les données personnelles

[3]

  • Comprendre le concept d'identité numérique et comment les traces numériques dessinent une réputation en ligne
  • Surveiller son identité numérique et sa réputation en ligne

[4]

  • Protéger sa e-réputation dans des environnements numériques divers
  • Gérer, actualiser et améliorer son identité numérique publique

[5]

  • Définir des stratégies de protection de la e-réputation dans des environnements numériques divers
  • Connaître ses droits d'information, d'accès, de rectification, d'opposition, de suppression et de déréférencement
  • Prendre conscience des enjeux économiques, sociaux juridiques et politiques du numérique

 

(I.0)    Données personnelles, identité numérique et cadre juridique

 

(1.2.)  La traçabilité numérique

(1.5.)  Les cookies

(1.6.)  Les VPN

 

(3.2.)  La vie privée en question

 

Domaine

Compétence

Repère de progressivité

Modules mobilisant la / les compétence(s) numérique(s) visée(s)

4.2 Protéger les données personnelles et la vie privée

[1]

Identifier les données à caractère personnel et celles à ne pas partager

[2]

  • Connaître les règles attachées à la protection des données personnelles
  • Connaître le concept de "traces" de navigation
  • Savoir que les traces peuvent être vues, collectées ou analysées par d'autres personnes

[3]

  • Être attentif aux traces personnelles laissées lors de l'utilisation de services en ligne
  • Comprendre les grandes lignes des conditions générales d'utilisation d'un service en ligne

[4]

  • Mettre en œuvre des stratégies de protection de sa vie privée et de ses données personnelles et respecter celles des autres
  • Repérer les traces personnelles laissées lors des utilisations de services en ligne
  • Sécuriser sa navigation en ligne et analyser les pages et fichiers consultés et utilisés
  • Trouver et interpréter les conditions générales d'utilisation d'un service en ligne

[5]

  • Prendre conscience des enjeux économiques, sociaux, politiques et juridiques de la traçabilité
  • Comprendre les incidences concrètes des conditions générales d'utilisation d'un service
  • Évaluer la pertinence d'une collecte de données par un service en ligne et en comprendre les finalités

 

(I.0)    Données personnelles, identité numérique et cadre juridique

 

(1.1.)  Le modèle d'affaires des GAFAM

(1.2.)  La traçabilité numérique

(1.3.)  La valeur des données personnelles

(1.4.) L’intelligence artificielle et les données personnelles

(1.5.)  Les cookies

(1.6.)  Les VPN

 

(2.1.)  Le modèle POEM et la communication digitale

(2.2.) Le ciblage publicitaire sur Facebook

(2.3.)  Le reciblage publicitaire

(2.4.)  Les algorithmes de recommandation

(2.5.)  La tarification au profil

(2.6.) Les beacons. Géolocalisation et données personnelles

 

(3.1.)  L’ influence des opinions publiques

(3.2.)  La vie privée en questions

(3.3.)  L’écosystème de la data : acteurs, enjeux et impacts

 

Domaine

Compétence

Repère de progressivité

Modules mobilisant la / les compétence(s) numérique(s) visée(s)

5.2 Évoluer dans un environnement numérique

[5]

Connaître les grandes lignes des modèles économiques du numérique

(1.1.)  Le modèle d'affaires des GAFAM

(1.3.)  La valeur des données personnelles

(1.4.) L’intelligence artificielle et les données personnelles

(2.2.)  Le ciblage publicitaire sur Facebook

(2.4.)  Les algorithmes de recommandation

 

Le professeur référent du projet

  • ​Laurent GILI, IAN d'économie et gestion.

L'équipe TraAM

  • Mireille HAMON-BACHELOT (lycée Paul Sabatier, Carcassonne)
  • Cécile RENAUD (lycée Jean Monnet, Montpellier)
  • Servane ROYER-CRECY-DEGRELLE (lycée Jules GUESDE, Montpellier)
  • Laurent GILI (lycée Jacques Prévert, Saint Christol-les-Alès)
  • Florent LEYDIER (lycée Albert Einstein, Bagnols-sur-Cèze)
  • Patrick MONTROZIER (lycée Jean Vilar, Villeneuve-les-Avignon)

 

Accès à la production

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ian.ecogest.mtp@ac-montpellier.fr.