Pour une théorie de la gouvernance de données pour l’économie sociale
Une thèse publiée par l’Université de Toronto, Towards a Values-Based Data Governance Theory in the Social Economy in Ontario (2022), propose l’élaboration d’une théorie pour combler les faiblesses qui existeraient actuellement dans la gouvernance des données des organismes d’économie sociale (OES) au Canada. Apparemment, cette lacune serait comblée à l’heure actuelle par d’autres théories et pratiques du secteur privé et du secteur public.
Cela pose un problème fondamental, car il serait de plus en plus reconnu que l’économie sociale est animée par des valeurs différentes de celles du secteur privé et du secteur public, et que ce fait devrait être rendu explicite dans les principes publiés pour la gestion des technologies à forte intensité de données telles que l’intelligence artificielle (IA).
En effet, selon cette thèse, la gouvernance des données dans les organisations du secteur privé peut, par exemple, être guidée par des théories qui privilégient la monétisation et la commercialisation des données, souvent, dit-on, au point de minimiser les valeurs et les droits centrés sur l’humain.
La thèse mentionne une enquête réalisée en 2021 par Amnesty International auprès des sociétés mondiales de capital-risque, qui aurait révélé que presque aucune d’entre elles ne disposait de processus de diligence raisonnable en matière de droits de la personne pour évaluer les investissements dans de nouvelles entreprises. De son côté, le secteur public peut donner une préférence à des théories basées sur des objectifs d’efficacité et de réduction des coûts.
Les OES, en revanche, semblent ne pas avoir de théorie capable de les guider dans la mise en œuvre de technologies à forte intensité de données qui doivent respecter leurs valeurs et leur mission sociale. Cette théorie s’avérerait d’autant plus nécessaire qu’elle devrait être reconnue comme l’appareil conceptuel légitime avec lequel les ministères et les organisations du secteur privé devraient composer dans leur interaction inévitable avec les organismes d’économie sociale.
Bref, une idée formulée dans cette thèse est que l’adoption irréfléchie ou hâtive de technologies à forte intensité de données sans une théorie de gouvernance des données basée sur les valeurs de l’économie sociale ne fera qu’exacerber certaines pratiques néfastes telles que l’invasion de la vie privée ou l’exploitation du travail. Ultimement, les OES pourraient contribuer à l’amplification des inégalités pour les communautés historiquement marginalisées.
La conclusion semble irréfutable: l’adoption de technologies à forte intensité de données basées sur des valeurs doit prendre en considération le contexte organisationnel. La thèse souligne que dans les OES, l’utilisation de ces technologies contribuerait à la prise de décisions par rapport à des thématiques qui présentent des «enjeux élevés». Il est question, par exemple, de l’accès aux services pour les personnes handicapées ou la protection de l’enfance.
La situation devient complexe pour l’économie sociale lorsqu’on considère que, selon les experts cités dans la thèse, la grande majorité des technologies à forte intensité de données adoptées par les organismes d’économie sociale sont conçues par le secteur privé et sont ancrées dans ses valeurs. On serait donc face à une situation carrément contradictoire, car les OES accordent une plus grande importance aux objectifs centrés sur l’humain et aux droits de la personne dans leurs stratégies et leurs opérations.
Une thèse publiée par l’Université de Toronto, Towards a Values-Based Data Governance Theory in the Social Economy in Ontario (2022), propose l’élaboration d’une théorie pour combler les faiblesses qui existeraient actuellement dans la gouvernance des données des organismes d’économie sociale (OES) au Canada. Apparemment, cette lacune serait comblée à l’heure actuelle par d’autres théories et pratiques du secteur privé et du secteur public.
Cela pose un problème fondamental, car il serait de plus en plus reconnu que l’économie sociale est animée par des valeurs différentes de celles du secteur privé et du secteur public, et que ce fait devrait être rendu explicite dans les principes publiés pour la gestion des technologies à forte intensité de données telles que l’intelligence artificielle (IA).
En effet, selon cette thèse, la gouvernance des données dans les organisations du secteur privé peut, par exemple, être guidée par des théories qui privilégient la monétisation et la commercialisation des données, souvent, dit-on, au point de minimiser les valeurs et les droits centrés sur l’humain.
La thèse mentionne une enquête réalisée en 2021 par Amnesty International auprès des sociétés mondiales de capital-risque, qui aurait révélé que presque aucune d’entre elles ne disposait de processus de diligence raisonnable en matière de droits de la personne pour évaluer les investissements dans de nouvelles entreprises. De son côté, le secteur public peut donner une préférence à des théories basées sur des objectifs d’efficacité et de réduction des coûts.
Les OES, en revanche, semblent ne pas avoir de théorie capable de les guider dans la mise en œuvre de technologies à forte intensité de données qui doivent respecter leurs valeurs et leur mission sociale. Cette théorie s’avérerait d’autant plus nécessaire qu’elle devrait être reconnue comme l’appareil conceptuel légitime avec lequel les ministères et les organisations du secteur privé devraient composer dans leur interaction inévitable avec les organismes d’économie sociale.
Bref, une idée formulée dans cette thèse est que l’adoption irréfléchie ou hâtive de technologies à forte intensité de données sans une théorie de gouvernance des données basée sur les valeurs de l’économie sociale ne fera qu’exacerber certaines pratiques néfastes telles que l’invasion de la vie privée ou l’exploitation du travail. Ultimement, les OES pourraient contribuer à l’amplification des inégalités pour les communautés historiquement marginalisées.
La conclusion semble irréfutable: l’adoption de technologies à forte intensité de données basées sur des valeurs doit prendre en considération le contexte organisationnel. La thèse souligne que dans les OES, l’utilisation de ces technologies contribuerait à la prise de décisions par rapport à des thématiques qui présentent des «enjeux élevés». Il est question, par exemple, de l’accès aux services pour les personnes handicapées ou la protection de l’enfance.
La situation devient complexe pour l’économie sociale lorsqu’on considère que, selon les experts cités dans la thèse, la grande majorité des technologies à forte intensité de données adoptées par les organismes d’économie sociale sont conçues par le secteur privé et sont ancrées dans ses valeurs. On serait donc face à une situation carrément contradictoire, car les OES accordent une plus grande importance aux objectifs centrés sur l’humain et aux droits de la personne dans leurs stratégies et leurs opérations.