Objets connectés : comment motiver les consommateurs ? – Partie 3 : Motiver au partage des données

J’aborde maintenant le 3ème et dernier article de cette série consacrée à la nécessité de motiver les utilisateurs des objets connectés. Après la motivation à acheter, puis la motivation à utiliser au quotidien, cet article aborde la nécessité de motiver les utilisateurs à partager leurs données.

Que peut-on partager ?

Les objets connectés et les services qui leurs sont associés produisent une multitude de données concernant leurs utilisateurs. Toutes ne sont évidemment pas partageables, et encore moins avec n’importe qui !

Les données d’authentification (identifiants et mots de passe) sont évidemment les moins partageables et celles qu’il faut absolument protéger, car elles suscitent une forte convoitise de la part des pirates d’une part, et parce que leur piratage est celui qui peut avoir les conséquences les plus dommageables pour l’utilisateur (perte totale des données, privation de l’accès, vol des données, publication des données, altération des données, etc.).

Les données d’identité (nom, prénom, age, sexe, etc.) sont plus ou moins partageables selon les cas. Il revient bien évidemment à l’utilisateur d’en décider de la publicité. Mais dans certains cas, ou pour certains utilisateurs, et vis-à-vis de certains destinataires, il n’est pas forcément gênant, et il est même parfois utile, de les partager. C’est le grand combat des marques et des entreprises de collecter le maximum d’informations sur leurs utilisateurs. C’est le jeu du chat et de la souris.

Les données d’activité, enfin, peuvent être plus ou moins partageables selon les cas. Là encore, il doit revenir à l’utilisateur de décider s’il accepte de diffuser ces données et à qui. Mais il y a là un enjeu très fort pour les marques impliquées par les objets connectés car du recueil de ces informations peut dépendre une grande partie de leur business model. J’y reviendrai.

Comment peuvent être partagées ces données ?

Elles peuvent être partagées de manière nominative (elles sont explicitement associées à leur utilisateur d’origine) ou anonyme (elles sont dissociées de leur utilisateur d’origine). L’anonymisation peut être réversible ou irréversible.

Elles peuvent être partagées à l’unité par un acte délibéré de l’utilisateur, ou par lots à l’initiative de l’utilisateur, ou encore de manière automatique en flux temps-réel si l’utilisateur a donné son accord initialement pour un tel partage.

Enfin, il est important pour un utilisateur de vérifier la situation par défaut : est-ce la publicité, ce qui requiert ensuite de l’utilisateur des actions de restriction de celle-ci ? Ou est-ce la confidentialité, ce qui requiert ensuite des actions délibérées de partage ?

Avec qui partager ces données ?

Plusieurs destinataires possibles peuvent être identifiés :

  • L’utilisateur ou le propriétaire de l’objet
  • Le fabricant de l’objet
  • Le fournisseur du service
  • L’hébergeur des données
  • Des tiers qui achètent ou recueillent les données « anonymisées » pour les analyser
  • Des destinataires particuliers avec qui l’utilisateur choisit de partager ses données (proches, médecin, assureur, employeur…)
  • Tout le monde : données publiques

Dans tous les cas, il faut pouvoir vérifier la manière dont les données sont échangées (voir point précédent) : anonymes ou nominatives ? automatiquement, par lot ou à l’unité ?

L’enjeu est ici celui de la confiance dans chacun des destinataires possibles :

  • Envers le fabricant et le fournisseur de service : ne vont-ils utiliser que les données que l’utilisateur a accepté de partager et de la manière dont il a accepté de le faire ?
  • Envers le fabricant, le fournisseur et les destinataires particuliers : vont-ils faire l’usage des données que le destinataire a accepté de faire ? Cela peut vouloir dire : ne pas diffuser à leur tour ces données en dehors de l’accord de l’utilisateur, respect de l’anonymisation si elle est demandée, ne pas exploiter commercialement ces données en dehors d’un accord spécifique en ce sens, etc.

Pourquoi ce partage est-il important pour les fabricants et les fournisseurs du service ?

Dans les points précédents, nous avons utilisé le point de vue de l’utilisateur qui cherche à garder la maîtrise de ses données. Abordons maintenant le point de vue du fabricant de l’objet et du fournisseur de service. Pour ces deux acteurs, le partage de l’information par les utilisateurs est fondamentale. C’est même parfois au coeur du business model du service fourni. Et ceci de plusieurs manières possibles :

Dans le cas du partage sur les médias sociaux, il est important car il contribue au succès du service en rendant visible son usage et en suscitant chez les destinataires des messages l’envie de l’utiliser à leur tour. C’est le bon vieux mécanisme du buzz, du marketing viral. Ce partage est également une source de valeur pour des acteurs tiers tels que les sites de médias sociaux (Facebook en tête), qui en tirent l’opportunité de business lucratifs (publicité, analyse de données…) puisque les données sont ici nominatives.

Dans le cas du partage entre utilisateurs au sein du service, c’est le gage de l’émulation entre eux, ce qui peut avoir de nombreuses répercussions positives : progression des utilisateurs dans l’atteinte de leurs objectifs, gage de succès du service en termes de nombre d’utilisateurs, gage de succès du service en termes de fréquence d’usage par les utilisateurs… Les vêtements connectés Tracky proposent ainsi un système de compétition et de challenges entre amis ou sportifs.

De nombreux business model reposent évidemment sur l’acceptation a minima de l’utilisation de données anonymisées par le fabricant et/ou le fournisseur du service. Cela est nécessaire lorsqu’un service doit par exemple établir une moyenne des données de plusieurs utilisateurs afin de positionner chaque utilisateur par rapport à cette moyenne.

Le cas du fabricant français Withings est intéressant à étudier dans ce contexte. D’une part, l’entreprise affirme le plus clairement possible qu’elle se veut irréprochable sur la protection des données personnelles. Elle publie pour cela un document expliquant de manière très détaillée et pédagogique sa politique de confidentialité et les actions mises en oeuvre pour la servir (pdf). On y découvre notamment dans quelles conditions les données sont collectées par Withings et ce qu’elle en fait. Withings explique que l’utilisateur a la maîtrise totale de l’utilisation de ses données : « Nous avons conçu et développé un tableau de bord qui indique de manière simple avec qui vous avez partagé vos données. Nous avons mis cet outil en place afin de vous permettre de maîtriser et interrompre le partage de vos données avec nos partenaires ou avec d’autres utilisateurs. » Car Withings réaffirme également l’intérêt de partager ces données, tout en affirmant qu’elles ne les vend jamais : « Nous nous engageons à ne jamais vendre vos données personnelles sans votre accord. Chez Withings, nous sommes persuadés que les données peuvent aussi servir l’intérêt collectif. Nous pouvons être amenés à réaliser des statistiques et des analyses au moyen de données préalablement anonymisées et agrégées. Ceci permettant de protéger votre vie privée. » Et effectivement, Withings communique beaucoup autour d’études qu’ils réalisent à partir de données utilisateurs anonymisées : « Nous offrons au grand public, sur le portail du « Withings Health Institute » des analyses conduites à partir de données anonymisées. » L’entreprise a ainsi réalisé une étude sur les habitudes de sommeil, une autre sur l’impact de l’activité physique sur le sommeil et un livre blanc de la santé connectée. Elle publie également un Observatoire de l’activité physique en France, ainsi que de nombreuses micro-études sur son blog, Health boosters. En 2014, à l’occasion des élections municipale, Withings avait fait parler d’elle en publiant une étude sur l’obésité intitulée Surcharge municipale. Bref, Withings incarne à merveille ce positionnement qui consiste, d’un côté, à vouloir tout faire pour préserver la confidentialité des données personnelles et de l’autre à exploiter au maximum les données personnelles anonymisées. On le retrouve notamment exprimé dans cette interview.

Enfin, de nombreux business model reposent explicitement sur la collecte de données éparses et le partage à des tiers. C’est le cas de Santé, HealthKit et ResearchKit, les services de santé connectée d’Apple. L’application Santé est destinée à collecter dans une même application les données issues des différents appareils connectés d’un même utilisateur. HealthKit est le programme pour développeur destiné à permettre cette collecte. ResearchKit est le programme de mise à disposition des chercheurs des données médicales de certains patients. A travers ces deux programmes, bien que la marque à la pomme se disculpe d’en faire commerce, elle bâtit un écosystème d’usages autour des données de santé.

C’est évidemment parce que l’analyse de toutes ces données connectées est une source de business majeur que le partage des données par les utilisateurs est fondamental pour les entreprises.

Pourquoi ce partage est-il un défi pour les fabricants et fournisseurs de services ?

Parce que les utilisateurs ne font pas confiance aux acteurs concernés pour garantir le respect de leurs engagements dans la protection des données personnelles. Selon l’étude menée par l’IFOP pour l’Atelier BNP Paribas fin 2013 (pdf), le 3ème frein à l’achat des objets connectés de santé serait la peur de l’utilisation inadéquate des données (par des tiers non autorisés, comme l’Etat, les assurances, les groupes… (24% des sondés) !

La question de la confiance a pris une importance croissante dans notre économie de plus en plus numérique. Les articles se multiplient sur ce sujet sur lequel je reviendrai plus longuement dans de prochains articles. En voici quelques uns :

Je précise également que La Poste et TNS Sofres publient le Baromètre de la confiance en France.

A noter enfin que le 19 mai prochain, l’ACSEL organise une conférence intitulée Objets connectés, enjeux et confiance.

Quel est l’intérêt de ce partage pour les utilisateurs ?

C’est un gage de réussite dans les changements qu’ils recherchent en utilisant les objets connectés. Les études semblent effectivement montrer que le partage social des données issues de l’usage des objets connecté est efficace pour le succès du changement recherché par les utilisateurs. C’est par exemple ce qui semble ressortir de l’étude MySantéMobile, comme le précise le médecin qui a suivi l’étude, interrogé par 20 MinutesLes volontaires ayant partagé leurs données ont plus marché que les autres. Dès le départ, on constate un écart qui s’agrandit au fil du temps. «Ils étaient volontaires donc c’est encourageant, mais ça ne veut pas dire que cet effet positif est applicable pour tout le monde », estime le médecin. A la fin de l’étude, la différence est de 2.500 pas par jour entre ceux qui partagent et les autres.”

Comment créer les conditions de la confiance ?

Ce sujet est très complexe et je l’aborderai dans de prochains articles. Disons, pour faire vite ici, qu’on peut retrouver :

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Une réflexion sur “Objets connectés : comment motiver les consommateurs ? – Partie 3 : Motiver au partage des données

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