En matière de données numériques, trois vagues médiatiques se sont succédé sous nos yeux en l’espace de moins de 3 ans. La première nous a fait scintiller les merveilles associées aux big data, source inépuisable de nouveaux gisements de richesse de l’économie numérique - déluge de données, nouvel or noir, fin de la science… - l’escalade métaphorique semblait sans fin. La seconde a été liée au coup de tonnerre déclenché par la suite des révélations d’Edward Snowden : en quelques heures, les cris d’alarme négligés des associations de défense des libertés devenaient réalité, en pire. Nul n’avait anticipé l’ampleur et la diversité des données collectées par la NSA. Si big data il y a, ce sont bien celles interceptées et analysé par les autorités américaines, dans une logique de « big surveillance ». Aujourd’hui, troisième vague, nous voyons se multiplier les articles qui tentent de dégonfler l’enthousiasme exagéré suscité par le projet big data, entre démonstration de l’inexactitude des Google Flue Trendset analyse des biais méthodologique du big data (iciet là). Mais ces critiques ne disent rien du problème précédent : comment dénouer le lien entre production, analyse de données de masse d’une part et logique de surveillance de l’autre. Car c’est bien de cela qu’il s’agit : plus notre économie inventera des services qui auront besoin de s’appuyer sur de la donnée pour fonctionner – et nous en voyons fleurir tous les jours – plus nous mettrons en place les infrastructures passives qui rendent les logiques de surveillance techniquement possibles, quel que soit le tiers qui décide de s’en servir.

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