3 tendances globales du #QuantifiedSelf abordées lors de la conférence TechnoArk 2018

La Conférence TechnoArk a encore fait salle comble pour sa 13ème édition, au Techno-Pôle à Sierre le 26 janvier 2018. La thématique du Quantified Self (la mesure de soi) a été traitée en profondeur au travers de trois aspects :

1. Ses technologies, avec des exemples concrets de nouveaux services créés en Suisse et à l’international grâce au Quantified Self, notamment dans les domaines de la santé et du sport.
2. Ses aspects sociologiques pour une meilleure compréhension des enjeux de ces mesures en temps réel sur les individus.
3. Le traitement des données personnelles, en abordant notamment le RGPD (règlement européen sur la protection des données) qui entrera en vigueur le 25 mai 2018.

La connaissance de soi par l’auto-mesure a toujours existé

Le terme « Quantified Self » est assez récent, avec un dépôt de marque en 2007 – année de l’apparition de l’iPhone – même si la mesure de soi a toujours été effectué par des moyens non technologiques, comme nous l’a rappelé Carine Coulm, entrepreneuse française active dans les ceintures connectés (Belty by emiota). En effet, ces mesures apportent autonomie et maîtrise en nous permettant d’être conscient de nos comportements et de les ajuster en fonction de nos objectifs. Comme l’a dit Bob Parsons, fondateur de GoDaddy « Tout ce qui est mesuré et observé s’améliore ». Ainsi, les tracteurs d’activité se sont installés dans la poche, autour du poignet, sur différentes parties du corps et même dans le cerveau.

La technologie permet d’optimiser les entrainements sportifs et améliorer les performances

Dans les métiers du sport, l’apport de la technologie est remarquable, permettant aux entrainements d’être beaucoup plus efficaces. Patrick Flaction, coach d’athlètes d’élite chez Elitment, en fait l’expérience au quotidien. La digitalisation permet d’adapter les entrainements en fonction des capacités de l’athlète, diminuer la part du hasard, gagner du temps, éviter les blessures et ainsi améliorer nettement ses performances.

La technologie facilite aussi la création et le suivi du plan d’entrainement par le coach. Les objectifs sont tirés des mesures (analyses et tests de capacités), les interactions à distance avec l’entraineur sont renforcées grâce à des feedbacks en temps réels (correction et consolidation) et des statistiques immédiates.

Egalement entraineur en sport de haut niveau, Philippe Monnier-Benoit nous a partagé ses expériences de eCoaching avec l’appareil o2score, une innovation suisse de l’EPFL qui a nécessité 10 ans de développement technologique. Cet outil permet d’optimiser les entrainements grâce à différentes fonctions:

• mesurer un indice physiologique afin de connaitre l’état de forme et de récupération des athlètes.
• récupérer régulièrement les données de l’athlète pour établir un suivi d’entraînement et l’adapter.
• investiguer les paramètres nécessaires à la performance: qualité de l’entrainement, de la nutrition, du sommeil, du niveau de stress et d’anxiété.

Le volume d’information est particulièrement élevé en sport de haut niveau et en croissance exponentielle. Cependant il est très difficile à exploiter en temps réels. Pour le rendre utile et utilisable, la société Dartfish fondée à l’EPFL utilise l’image, qui fait désormais partie de la data. La génération, l’agrégation et la visualisation permet à l’entraineur de comprendre et prendre une action corrective. Ainsi l’analyse d’image est une nouvelle solution de développement de la performance pour le haut niveau sportif.

La quantification de l’intime présente des risques

Mathias Humbert, Senior data scientist au Swiss Data Science Center (SDSC) a sensibilisé les participants de la conférence à la révolution génomique. Le génome contient des informations sensibles sur nos prédispositions à certaines maladies, nos capacités physiques, nos liens familiaux et même notre apparence. Il s’agit d’une avalanche de données qui s’accentue avec le temps. Les usages médicaux des données génomiques permettent une médecine plus préventive et plus personnalisée, mais ils présentent aussi des risques. La confidentialité de ces données biomédicales doit être protégée. Pour cela, des modèles sont développés par le SDSC (moyens légaux et solutions techniques) notamment via le machine learning.

Toujours en lien avec le traitement des données personnelles, le Préposé cantonal à la protection des données Sébastien Fanti parle de « dépouillement numérique » concernant les risques liés à la quantification de l’intime. Le Big Data pose un vrai problème de confidentialité car il ouvre un champ des possibles infini. Aujourd’hui, le référentiel légal suisse est malheureusement incomplet. Monsieur Fanti nous encourage à être vigilant en sauvant les trois grands principes de la protection des données: transparence, consentement et précision.

La journée s’est conclue avec une interview de Vanessa Lalo, psychologue du numérique à l’Université Paris VII, portant sur les répercussions du Quantified Self sur nos comportements et notre société. La data est devenue une nouvelle monnaie d’échanges. On offre nos données contre des services. Si on veut se protéger de l’abus de l’utilisation des données personnelles, il faut anticiper les systèmes que l’on veut co-construire dans le monde digital. Il faut laisser l’humain au premier plan et ne pas laisser l’outil répondre à toutes nos questions.

Liens vers les présentations: http://blog.theark.ch/fr/detail/la-mesure-de-soi-au-coeur-de-la-conference-technoark-8944