Les cookies d\u00e9signent des petits fichiers install\u00e9s sur votre ordinateur, qui indiquent au navigateur web que vous \u00eates, par exemple, l\u2019utilisateur n\u00b0745673 sur ce site web et que vous \u00eates int\u00e9ress\u00e9 par tel ou tel contenu. Gr\u00e2ce \u00e0 ces cookies, chaque fois que vous visitez un m\u00eame site, vous n\u2019avez pas \u00e0 sp\u00e9cifier vos pr\u00e9f\u00e9rences, comme la langue ou votre localisation, vous retrouvez vos articles dans votre panier ou vous pouvez reprendre la saisie d\u2019un formulaire l\u00e0 o\u00f9 vous vous \u00e9tiez arr\u00eat\u00e9. Pendant les premi\u00e8res phases de cette technologie, nous avions enti\u00e8rement le contr\u00f4le sur les donn\u00e9es collect\u00e9es par les cookies1,2<\/sup>.<\/p>\n Par la suite, les entreprises ont r\u00e9alis\u00e9 qu\u2019elles pouvaient utiliser les donn\u00e9es des cookies pour comprendre ce qui int\u00e9ressait les utilisateurs, en termes de clics ou d\u2019achats. Ainsi, elles peuvent vous proposer des publicit\u00e9s qui ne d\u00e9pendent pas du contenu de la page o\u00f9 vous vous trouvez mais plut\u00f4t de vos propres go\u00fbts personnels (ciblage comportemental)1<\/sup>. Par la suite, les entreprises ont \u00e9galement commenc\u00e9 \u00e0 utiliser leurs cookies sur les sites web d\u2019autres entreprises, afin de mieux suivre chaque utilisateur. Ces cookies tiers r\u00e9mun\u00e8rent l\u2019h\u00e9bergeur en \u00e9change de ce privil\u00e8ge. A partir de ce moment-l\u00e0, les publicit\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 nous suivre d\u2019un site web \u00e0 un autre2<\/sup>.<\/p>\n Qui plus est, en utilisant d\u2019autres \u00e9l\u00e9ments comme les identifiants courriels ou les num\u00e9ros de cartes de cr\u00e9dit, ces entreprises ont r\u00e9ussi \u00e0 lier les diff\u00e9rents num\u00e9ros d\u2019identification \u00e0 un m\u00eame utilisateur afin de mieux comprendre son comportement. C\u2019est ce que l\u2019on appelle la synchronisation des cookies. L\u2019utilisateur ne peut \u00e9videmment pas savoir quelles sont les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour construire son profil comportemental.<\/p>\n En plus de cela, les algorithmes de Machine Learning<\/em> ont commenc\u00e9 \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9s pour analyser les donn\u00e9es utilisateurs et pour leur assigner des labels, par exemple \u00ab\u00a0homme\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0femme\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Noir\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0europ\u00e9en\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0souffrant de d\u00e9pression\u00a0\u00bb1<\/sup>. Ces labels n\u2019ont rien \u00e0 voir avec nos identit\u00e9s mais ils ont pour but de nous associer avec le comportement utilisateur qui se rapproche le plus du n\u00f4tre. Ces labels sont vendus aux entreprises, qui nous vendent ensuite des produits, des maisons ou des offres d\u2019emploi. Ainsi, les utilisateurs r\u00e9pondant \u00e0 certains labels sont expos\u00e9s \u00e0 certaines publicit\u00e9s, tandis que ceux pr\u00e9sentant un autre comportement en ligne seront expos\u00e9s \u00e0 des publicit\u00e9s compl\u00e8tement diff\u00e9rentes, sur la m\u00eame page. Les algorithmes peuvent ensuite identifier les offres auxquelles nous postulons, les quartiers dans lesquels nous cherchons \u00e0 nous loger, et par cons\u00e9quent les \u00e9coles que fr\u00e9quentent nos enfants3<\/sup>.<\/p>\n Aujourd\u2019hui, la technologie des cookies est int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 la plupart des navigateurs Internet. Une \u00e9tude de 2016 montre que la plupart des tiers proc\u00e8dent \u00e0 la synchronisation des cookies. \u00ab\u00a045 des 50 principaux tiers, 85 des 100 principaux tiers, 157 des 200 principaux tiers et 460 des 1000 principaux tiers\u00a0\u00bb proc\u00e8dent \u00e0 la synchronisation des cookies \u00e0 partir de sources diff\u00e9rentes dans le but de regrouper des informations concernant les utilisateurs4<\/sup>. Il a \u00e9t\u00e9 montr\u00e9 que Google, par exemple, pouvait suivre un utilisateur sur 80% des sites web5<\/sup>, ce qui pr\u00e9sente des risques en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et d\u2019autonomie, renfor\u00e7ant ainsi le besoin de surveillance et de contr\u00f4le6<\/sup>.<\/p>\n La publication de ces r\u00e9sultats a suscit\u00e9 l\u2019indignation du public. De nombreux plugins de navigateurs permettant de bloquer les cookies, comme DoNotTrackMe, sont devenus tr\u00e8s populaires. Les navigateurs Internet ont commenc\u00e9 \u00e0 contr\u00f4ler le blocage ou la suppression des cookies2<\/sup>. Des entreprises comme Apple et Google ont m\u00eame arr\u00eat\u00e9 d\u2019utiliser des cookies tiers, ou se sont engag\u00e9es \u00e0 le faire1<\/sup>. Le ciblage en ligne s\u2019est d\u00e9sint\u00e9ress\u00e9 des cookies, en faveur de techniques de suivi plus persistantes.<\/p>\n Par exemple, des fichiers similaires \u00e0 des cookies peuvent \u00eatre stock\u00e9s avec le lecteur Flash Adobe et rester sur votre ordinateur, m\u00eame une fois les cookies supprim\u00e9s. Vous pouvez bloquer ces fichiers en installant des applications, comme FlashBlock2<\/sup>. \u00c9videmment, les technologies de suivi sont \u00e9quip\u00e9es des outils les plus tenaces, avec notamment diff\u00e9rents types de fingerprinting, ind\u00e9tectables pour la plupart des outils de blocage4<\/sup>.<\/p>\n\n\n[caption id=\"attachment_218\" align=\"alignleft\" width=\"300\"] Le concept de fingerprinting consiste \u00e0 ce que nos appareils et nos services (ordinateurs, t\u00e9l\u00e9phones, enceintes) traitent les donn\u00e9es et produisent des r\u00e9sultats l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rents de ceux des autres utilisateurs. Ils deviennent ainsi notre \u00ab\u00a0empreinte digitale\u00a0\u00bb unique, notamment lorsque diff\u00e9rentes techniques sont combin\u00e9es pour cr\u00e9er notre identit\u00e9 en ligne4<\/sup>. L\u2019adresse IP de nos appareils, nos adresses Ethernet ou Wi-Fi (Fingerprinting WebRTC)), la mani\u00e8re dont notre combinaison de hardware et de logiciels lit les fichiers audio (AudioContext Fingerprinting) et m\u00eame le niveau de charge et la dur\u00e9e restante de votre batterie peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme indicateurs, \u00e0 long terme et \u00e0 court terme, afin de continuer \u00e0 suivre vos activit\u00e9s en ligne7,4<\/sup>.<\/p>\n\n\n 1<\/sup> Kant, T., Identity, Advertising, and Algorithmic Targeting: Or How (Not) to Target Your \u201cIdeal User\u201d,<\/em> MIT Case Studies in Social and Ethical Responsibilities of Computing, 2021.<\/p>\n 2<\/sup> Schneier, B., Data and Goliath : the Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World, W.W. Norton & Company, <\/em>New York, 2015.<\/p>\n 3 <\/sup>Barocas, S.,\u00a0 Hardt, M., Narayanan, A.,\u00a0Fairness and machine learning Limitations and Opportunities<\/a>, <\/em>2022.<\/p>\n 4 <\/sup>Englehardt, S., Narayanan, A.,\u00a0Online Tracking: A 1-million-site Measurement and Analysis<\/a><\/em>, Extended version of paper, ACM CCS, 2016.<\/p>\n 5\u00a0<\/sup>Libert, T., Exposing the Invisible Web: An Analysis of Third-Party HTTP Requests on 1 Million Websites<\/em><\/a>, International Journal of Communication, v. 9, p. 18, Oct. 2015.<\/p>\n 6 <\/sup>Tavani, H., Zimmer, M., Search Engines and Ethics<\/a><\/em>, The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Fall 2020 Edition, Edward N. Zalta (ed.).<\/p>\n 7\u00a0<\/sup>Olejnik, L., Acar, G., Castelluccia, C., Diaz, C., The leaking battery<\/em>, Cryptology ePrint Archive, Report 2015\/616, 2015.<\/p>\n ","rendered":" Les cookies d\u00e9signent des petits fichiers install\u00e9s sur votre ordinateur, qui indiquent au navigateur web que vous \u00eates, par exemple, l\u2019utilisateur n\u00b0745673 sur ce site web et que vous \u00eates int\u00e9ress\u00e9 par tel ou tel contenu. Gr\u00e2ce \u00e0 ces cookies, chaque fois que vous visitez un m\u00eame site, vous n\u2019avez pas \u00e0 sp\u00e9cifier vos pr\u00e9f\u00e9rences, comme la langue ou votre localisation, vous retrouvez vos articles dans votre panier ou vous pouvez reprendre la saisie d\u2019un formulaire l\u00e0 o\u00f9 vous vous \u00e9tiez arr\u00eat\u00e9. Pendant les premi\u00e8res phases de cette technologie, nous avions enti\u00e8rement le contr\u00f4le sur les donn\u00e9es collect\u00e9es par les cookies1,2<\/sup>.<\/p>\n Par la suite, les entreprises ont r\u00e9alis\u00e9 qu\u2019elles pouvaient utiliser les donn\u00e9es des cookies pour comprendre ce qui int\u00e9ressait les utilisateurs, en termes de clics ou d\u2019achats. Ainsi, elles peuvent vous proposer des publicit\u00e9s qui ne d\u00e9pendent pas du contenu de la page o\u00f9 vous vous trouvez mais plut\u00f4t de vos propres go\u00fbts personnels (ciblage comportemental)1<\/sup>. Par la suite, les entreprises ont \u00e9galement commenc\u00e9 \u00e0 utiliser leurs cookies sur les sites web d\u2019autres entreprises, afin de mieux suivre chaque utilisateur. Ces cookies tiers r\u00e9mun\u00e8rent l\u2019h\u00e9bergeur en \u00e9change de ce privil\u00e8ge. A partir de ce moment-l\u00e0, les publicit\u00e9s ont commenc\u00e9 \u00e0 nous suivre d\u2019un site web \u00e0 un autre2<\/sup>.<\/p>\n Qui plus est, en utilisant d\u2019autres \u00e9l\u00e9ments comme les identifiants courriels ou les num\u00e9ros de cartes de cr\u00e9dit, ces entreprises ont r\u00e9ussi \u00e0 lier les diff\u00e9rents num\u00e9ros d\u2019identification \u00e0 un m\u00eame utilisateur afin de mieux comprendre son comportement. C\u2019est ce que l\u2019on appelle la synchronisation des cookies. L\u2019utilisateur ne peut \u00e9videmment pas savoir quelles sont les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour construire son profil comportemental.<\/p>\n En plus de cela, les algorithmes de Machine Learning<\/em> ont commenc\u00e9 \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9s pour analyser les donn\u00e9es utilisateurs et pour leur assigner des labels, par exemple \u00ab\u00a0homme\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0femme\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Noir\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0europ\u00e9en\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0souffrant de d\u00e9pression\u00a0\u00bb1<\/sup>. Ces labels n\u2019ont rien \u00e0 voir avec nos identit\u00e9s mais ils ont pour but de nous associer avec le comportement utilisateur qui se rapproche le plus du n\u00f4tre. Ces labels sont vendus aux entreprises, qui nous vendent ensuite des produits, des maisons ou des offres d\u2019emploi. Ainsi, les utilisateurs r\u00e9pondant \u00e0 certains labels sont expos\u00e9s \u00e0 certaines publicit\u00e9s, tandis que ceux pr\u00e9sentant un autre comportement en ligne seront expos\u00e9s \u00e0 des publicit\u00e9s compl\u00e8tement diff\u00e9rentes, sur la m\u00eame page. Les algorithmes peuvent ensuite identifier les offres auxquelles nous postulons, les quartiers dans lesquels nous cherchons \u00e0 nous loger, et par cons\u00e9quent les \u00e9coles que fr\u00e9quentent nos enfants3<\/sup>.<\/p>\n Aujourd\u2019hui, la technologie des cookies est int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 la plupart des navigateurs Internet. Une \u00e9tude de 2016 montre que la plupart des tiers proc\u00e8dent \u00e0 la synchronisation des cookies. \u00ab\u00a045 des 50 principaux tiers, 85 des 100 principaux tiers, 157 des 200 principaux tiers et 460 des 1000 principaux tiers\u00a0\u00bb proc\u00e8dent \u00e0 la synchronisation des cookies \u00e0 partir de sources diff\u00e9rentes dans le but de regrouper des informations concernant les utilisateurs4<\/sup>. Il a \u00e9t\u00e9 montr\u00e9 que Google, par exemple, pouvait suivre un utilisateur sur 80% des sites web5<\/sup>, ce qui pr\u00e9sente des risques en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et d\u2019autonomie, renfor\u00e7ant ainsi le besoin de surveillance et de contr\u00f4le6<\/sup>.<\/p>\n La publication de ces r\u00e9sultats a suscit\u00e9 l\u2019indignation du public. De nombreux plugins de navigateurs permettant de bloquer les cookies, comme DoNotTrackMe, sont devenus tr\u00e8s populaires. Les navigateurs Internet ont commenc\u00e9 \u00e0 contr\u00f4ler le blocage ou la suppression des cookies2<\/sup>. Des entreprises comme Apple et Google ont m\u00eame arr\u00eat\u00e9 d\u2019utiliser des cookies tiers, ou se sont engag\u00e9es \u00e0 le faire1<\/sup>. Le ciblage en ligne s\u2019est d\u00e9sint\u00e9ress\u00e9 des cookies, en faveur de techniques de suivi plus persistantes.<\/p>\n Par exemple, des fichiers similaires \u00e0 des cookies peuvent \u00eatre stock\u00e9s avec le lecteur Flash Adobe et rester sur votre ordinateur, m\u00eame une fois les cookies supprim\u00e9s. Vous pouvez bloquer ces fichiers en installant des applications, comme FlashBlock2<\/sup>. \u00c9videmment, les technologies de suivi sont \u00e9quip\u00e9es des outils les plus tenaces, avec notamment diff\u00e9rents types de fingerprinting, ind\u00e9tectables pour la plupart des outils de blocage4<\/sup>.<\/p>\n Le concept de fingerprinting consiste \u00e0 ce que nos appareils et nos services (ordinateurs, t\u00e9l\u00e9phones, enceintes) traitent les donn\u00e9es et produisent des r\u00e9sultats l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rents de ceux des autres utilisateurs. Ils deviennent ainsi notre \u00ab\u00a0empreinte digitale\u00a0\u00bb unique, notamment lorsque diff\u00e9rentes techniques sont combin\u00e9es pour cr\u00e9er notre identit\u00e9 en ligne4<\/sup>. L\u2019adresse IP de nos appareils, nos adresses Ethernet ou Wi-Fi (Fingerprinting WebRTC)), la mani\u00e8re dont notre combinaison de hardware et de logiciels lit les fichiers audio (AudioContext Fingerprinting) et m\u00eame le niveau de charge et la dur\u00e9e restante de votre batterie peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme indicateurs, \u00e0 long terme et \u00e0 court terme, afin de continuer \u00e0 suivre vos activit\u00e9s en ligne7,4<\/sup>.<\/p>\n 1<\/sup> Kant, T., Identity, Advertising, and Algorithmic Targeting: Or How (Not) to Target Your \u201cIdeal User\u201d,<\/em> MIT Case Studies in Social and Ethical Responsibilities of Computing, 2021.<\/p>\n 2<\/sup> Schneier, B., Data and Goliath : the Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World, W.W. Norton & Company, <\/em>New York, 2015.<\/p>\n 3 <\/sup>Barocas, S.,\u00a0 Hardt, M., Narayanan, A.,\u00a0Fairness and machine learning Limitations and Opportunities<\/a>, <\/em>2022.<\/p>\n 4 <\/sup>Englehardt, S., Narayanan, A.,\u00a0Online Tracking: A 1-million-site Measurement and Analysis<\/a><\/em>, Extended version of paper, ACM CCS, 2016.<\/p>\n 5\u00a0<\/sup>Libert, T., Exposing the Invisible Web: An Analysis of Third-Party HTTP Requests on 1 Million Websites<\/em><\/a>, International Journal of Communication, v. 9, p. 18, Oct. 2015.<\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/wp-content\/uploads\/sites\/15\/2024\/01\/chadd-fingerprint-2.jpg\")
\u00ab\u00a0Fingerprint scan\u00a0\u00bb de Daniel Aleksandersen, couvert par une licence CC0 1.0 . Pour afficher une copie de cette licence, rendez-vous sur https:\/\/creativecommons.org\/publicdomain\/zero\/1.0\/deed.en<\/a>[\/caption]\n
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