1. Social Media data : quelle valorisation ?
Vers l’économie de l’intention ?
Orange Labs
Valérie Peugeot
15 mai 2012, Socila Media Club, la Cantine
diffusion libre

2. Les limites du système actuel
 Une valorisation des données « sociales » pensée dans une
économie en push (offres poussées vers les clients) :
– une publicité qui se veut toujours plus ciblées pour des offres
soit disant personnalisées
– une publicité comportementale qui tarde à tenir ses
promesses
– un CRM qui ne sait pas écouter ses clients, des dépenses de
fidélisations lourdes et inefficaces
– une asymétrie entre l’utilisateur des medias sociaux et
l’entreprise (cf. changement des CGU de Google) : des
intentions captées souvent à l’insu de l’utilisateur
– des problématiques liés à la vie privée qui montent, une mise
en tension avec la valeur d’échange de ces données
– un déport de la rareté dans l’économie de l’attention : la
ressource rare est dans les mains de l’usager et plus de
l’entreprise
– un risque spéculatif dans l’économie de l’attention
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3. Perspective de sortie par le haut : l’économie de
l’intention
 replacer le consommateur/utilisateur au centre, un
consommateur actif, créatif, collaboratif, relié
 penser une économie en pull :
– c’est l’utilisateur qui affiche ses intentions et construit sa
demande, ses appels d’offres
– c’est l’entreprise qui accorde son attention à l’utilisateur
et non l’entreprise qui capte l’attention de ce dernier
 Des premiers services existants en logique pull Doc Searls
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4. Une ambition plus poussée :
l’approche VRM – Vendor Relationship managment
 l’individu reprend le contrôle sur ses données :
– il les stocke dans un endroit unique (personal data store) chez un tiers de
confiance et les enrichie (données medias sociaux + données sante + quantified
self + données transactions + ses envies etc.)
– il sait qui recueille des données sur lui (restitution par les entreprises)
– il peut les transférer (portabilité des données)
– il peut les ouvrir à qui il veut aux conditions qu’il choisit (maître de ces CGU) et
en contrôle non seulement l’usage (comment son attention est utilisée) mais
aussi la durée de vie, la destruction éventuelle…
– il exprime ses « appels d’offres » à partir de ses intentions; exemples : achat
machine à laver ; location de voiture
 l’entreprise bénéficie :
– de données de qualité, à jour, complètes, jusqu’ici inaccessibles
– diminue ses coûts (de management , collecte de données, de publicité…)
– peut proposer des services plus en adéquation avec les besoins des
consommateurs, augmente le niveau de confiance, la fidélisation
– s’évite des problèmes de régulation
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5. Exemple de personal data store
5 Orange Labs - Recherche & Développement - Social Media Club 15 Mai 2012 diffusion libre

6. Exemple de personal data store
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7. Des expérimentations en cours
 le projet britannique : midata  empower the consumer
 une expédition de la FING
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8. De multiples questions ouvertes :
 Questions de faisabilité technique (sécurisation…), juridique
et économique (convaincre les entreprises d’embarquer)
 Quelle articulation avec le marché des données personnelles
déjà existant et en préfiguration ? cf. Statz
 Quelle volonté/capacité de l’utilisateur à se mettre en
responsabilité ? Vers un nouveau travail du consommateur ?
 Un autre scénario possible : payer pour ne pas voir ses
données personnelles utilisées ?
 Vers une vie privée à plusieurs vitesses selon :
– les moyens cognitifs ou la disponibilité
– la capacité à payer ?
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