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L’usurpation d’identité comme risque systémique

J’en avais parlé (très rapidement) l’autre jour, dans mon billet L’écosystème du bruit et la fabrique de l’autorité, j’ai vraiment beaucoup aimé le livre de Naomi Klein Doppelganger, qui commence en expliquant comment, pendant la pandémie de 2020-2021, elle a été confondue à de nombreuses reprises avec Naomi Wolf, au point de se voir reprocher les propos que l’autre Naomi avait tenus. Elle se pose beaucoup de questions passionnantes sur l’identité. Dans We are not Alone! (At least, Most of us aren’t), écrit avec Baptiste Coulmont, on se posait la question de l’existence d’un homonyme (prénom et nom), mais dans Doppelganger, c’est une confusion seulement à cause du prénom. J’ai dévoré le livre, qui part d’une intuition sociologique que Naomi Klein met en récit. Elle constate que plus la vie quotidienne se numérise, plus l’identité devient une interface, reposant sur des traces, des procédures d’authentification, et sur l’idée qu’un accès vaut preuve. Elle décrit très concrètement l’angoisse de découvrir, après un piratage, qu’une personne qui “semble être vous” inonde vos proches de messages, et elle insiste sur la fragilité de cette construction, qu’un compte compromis ou un deepfake peut faire tomber en un instant.
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Supprimer des données ?

Il y a une dizaine de jours, je participais à la conférence Sciences XXL, à l’INED, où nous parlions des utilisations des données massives en Sciences Sociales, et au même moment, j’ai découvert – en discutant avec plusieurs assureurs – qu’ils envisageaient de supprimer des données, de manière également massive. Quand on veut faire de l’économétrie de la finance, on peut utiliser des données de cours boursiers, qu’on peut trouver en ligne, ou – pour une granularité plus faible – acheter à des fournisseurs de données. Mais quand on fait de l’économétrie de l’assurance, avoir des données est plus compliqué. Dans mon tout premier cours d’assurance dommage, j’enseignais la théorie, faute de données. Depuis, j’ai réussi à récupérer des données. On a mis ces données dans un package R (casdatasets), et mieux: avec des jeux de données (prêtées par des assureurs) on a pu lancer notre troisième pricing game, qui devrait nous permettre de mieux comprendre la dynamique des marchés d’assurance.

Bref, j’ai été particulièrement surpris d’apprendre que des assureurs envisageaient de détruire des données (individuelles). J’avais entendu de tels propos lors qu’avec Arnaud on commencé à travaillé sur le risque de catastrophes naturelles, et qu’on essayait de mieux comprendre l’impact des tempêtes Lothar et Martin, en décembre 2009. En particulier, au commencement de nos recherches, nous voulions avoir un ordre de grandeur du nombre de polices d’assurance (multirisques habitation) dans un portefeuille, ou plutôt le taux de polices touchées, si possible avec une granularité spatiale assez faible. Des assureurs ont pu nous aider à avoir des ordres de grandeur, par département

mais d’autres nous ont dit qu’il serait difficile de retrouver les données, qui remontent à près de 20 ans. Voire impossible. Et c’est là qu’on a commencé à entendre parler de suppression de données personnelles. Et si les données n’ont pas été agrégées au niveau que l’on souhaite, c’est impossible de faire la requête, 20 ans après.

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