Intervention de Laurent Gouzènes

Il ne faut pas préparer seulement les laboratoires mais également les entreprises à ces changements, dans un cadre règlementaire précis.

Personnellement, j'avais abordé la question sous un autre angle : le problème du futur.

Aujourd'hui, et ce sera d'autant plus vrai à l'avenir, les objets communiquent de plus en plus (maison intelligente, capteur d'humidité dans les champs, compteur de personnes dans une foule…). Cela changera le monde lorsque l'on commencera à exploiter ces informations ; et cela a déjà débuté.

On va développer des modèles prédictifs grâce à des supercalculateurs. Ces systèmes seront capables de prévoir le futur à l'échelle de l'individu qui se déplace, ce qui pourra empêcher, par exemple, un embouteillage. De la même façon, on va pouvoir prédire le futur par rapport à l'urbanisation, le futur des villes, et décider où construire une route avant même que les habitants n'en aient besoin. Donc, existera un calcul à la fois à l'échelle macro et à l'échelle micro.

Une bonne illustration de ce phénomène est celle de la jeune fille enceinte qui, du seul fait de son comportement et malgré son silence, va révéler son état et permettre aux professionnels de lui proposer leurs services, par l'envoi de bons d'achat par exemple. Je fais là référence à un cas réel au cours duquel un père a appris la grossesse de sa fille.

On arrive ainsi à avoir une vision fine du comportement des personnes dans des domaines très variés (élections politiques, paris sportifs, etc.).

À partir du moment où on s'habituera à connaitre le futur, on se demandera comment on faisait avant. Le présent sera le passé de ce qu'on connait déjà.

Une question importante demeure : quelle sera la nature des emplois créés avec ce potentiel prédictif ?

On va assister à une interconnexion généralisée. Comment et à qui cela va-t-il profiter ? Quelle sera la législation applicable ? Ainsi, la connaissance des déplacements doit-elle être accessible ? Cela rejoint le débat autour du rôle des grandes entreprises comme Google, qui détiennent ces informations et qui peuvent les monnayer.

Le problème de la propriété des données devra être résolu.