modèles de données pour les objets connectés : de mesinfo.fr à la gestion des selfdata

En lançant le projet MesInfos.fr la fing a lancé une idée remarquable : celle qu’il existait un modèle alternatif de données à celle des hyperbases du gafas. Dans un univers européens où le droit se construit sur l’idée de l’opt-out il est peu imaginable qu’on puisse collationner les données personnelles des individus dans de vastes base à la manière de ce que fait Axciom. Les barrière juridiques qui protège les informations personnelles peuvent cependant faire un modèle alternatif, fondé sur des données personnelles controlée, et maitrisée par les consommateurs et les citoyens. Ce modèle peut être particulièrement créatif, encorouragement à matcher des sources distinctes au niveau de l’individu, suscitant une algorithme plus fine qui traite massivement des micro-données, et fondée sur un principe de bases distribuée.

Un tel modèle oriente différemment les options théoriques du big data, la coopération entre développeurs, prestataire de services et utilisateurs. Il s’appuie sur la capacitation des usagers, le developpement de plateformes personnelles de données. Il donne aux objets connectés et à l’internet des objets une saveur distincte des grands mouvements qu’engagent les plateformes, et propose des défis scientifiques très particuliers. Quand dans le domaine du big data, la question des matrices vide est essentielle au calcul, dans le domaines du big data c’est la modélisation sur des very small data qui devient essentielle comme depuis longtemps le font des algorithme du type LVPLS, qui se contente de peu d’observations sur de très nombreuses variables pour produire des prédictions fiables.

 

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