Google sait où vous êtes allé, mais également où vous n’êtes pas allé. L’entreprise américaine, via son service Google Maps, a publié ce vendredi 3 avril les données agrégées des déplacements de ses utilisateurs par pays. Objectif: aider «les responsables de la santé publique à évaluer les mesures de distanciations sociales et les directives liées à Covid-19». Ces mêmes données étaient notamment exploitées en interne pour définir les pics de fréquentation, ou la popularité de magasins, bars ou autres lieux de commerce.

Comme l’avait déjà laissé entendre Daniel Koch, responsable de la division des maladies transmissibles de l’OFSP, lors de la conférence de presse du jeudi 19 mars, les autorités suisses vont désormais passer à la vitesse supérieure pour surveiller les rassemblements dans l’espace public. Comment? Grâce aux données des téléphones, rapporte Le Temps. Swisscom devra communiquer à la Confédération des données anonymisées et agrégées permettant de déterminer si au moins 20 cartes SIM se trouvent dans un espace d’une superficie de 100 mètres sur 100. Les autorités ne recevront pas les données en direct, mais avec un décalage de vingt-quatre heures environ.

Le scandale a éclaté en 2018: des informations recueillies par l’entreprise Cambridge Analytica sur Facebook ont servi à influencer les intentions de vote, notamment lors de la dernière élection présidentielle américaine et dans la campagne pour le Brexit. «Mindfuck, le complot Cambridge Analytica pour s'emparer de nos cerveaux» du lanceur d'alerte Christopher Wylie sera disponible en français dès aujourd’hui.

Un algorithme qui prédit les crises de santé mentale des patients a été testé au Royaume-Uni. Le bilan de cette première phase de tests conclut que le dispositif est suffisamment efficace pour une utilisation de routine. Ce projet piloté par le Birmingham and Solihull Mental Health NHS Foundation Trust a utilisé un algorithme de machine learning développé par l’entreprise de télécommunication Alpha. L’algorithme a été alimenté par les données historiques et socio-économiques des patients sur une période de cinq ans pour prédire qui pourrait faire face à une crise imminente. Pour ses défenseurs, il permettrait d’améliorer les processus de soins et la gestion des risques existant, notamment en signalant aux praticiens des personnes qui passeraient entre les mailles du système de santé.

Selon une enquête, 79% des sites traitant de la santé utilisent des cookies permettant de traquer les internautes et revendre sans consentement leurs informations personnelles et médicales à des entreprises tierces.

Certains des sites web de santé les plus populaires du Royaume-Uni partagent les données qu’ils recueillent, rapporte le Financial Times. Les données – symptômes, diagnostics, noms de médicaments, périodes de menstruation et de fertilité, etc., souvent en lien avec des identifiants personnels – sont partagées avec les géants du ciblage publicitaire comme Google, Amazon et Facebook, ou des courtiers en données moins connus.

Il répond au doux nom de projet Nightingale («rossignol»). Le Wall Street Journal a révélé lundi 11 novembre une initiative de Google pour indexer les données de santé de millions d’Américains. La plateforme agrège des fiches d’hospitalisation, des résultats de biologie et des diagnostics médicaux. Le projet, lancé en secret en 2018, est mené en collaboration avec Ascension, un vaste réseau de soins catholique qui gère 150 hôpitaux et plus de 50 maisons de retraites américaines.

Le réseau social pourrait bientôt passer par la reconnaissance faciale lors d’une connexion. C’est ce qu’a découvert la développeuse Jane Manchun Wong, qui a repéré la fonctionnalité, qui n’a pas encore été déployée à grande échelle, au détour d’une mise à jour de l’application mobile. Fast Company précise son fonctionnement et ses implications possibles pour les utilisateurs.

Des chercheurs de la Mayo Clinic ont démontré que les données d’imagerie cérébrale permettent de remonter à l’identité d’une personne. Ils s’en ouvrent dans une lettre au NEJM et c’est le New York Times qui en parle. Sur la base de clichés d’IRM, ils ont modélisé des portraits en 3D de 84 de leurs sujets et vérifié, via un algorithme standard de reconnaissance faciale, qu’ils correspondaient aux vraies photographies. Huit participants sur 10 ont ainsi pu être identifiés – avec leur accord, évidemment.

A l’aide de données socio-démographiques anonymisées, il est possible de ré-identifier une personne, selon une étude publiée par des chercheurs belges. Autrement dit, même en retirant les informations sensibles (noms, adresses, âges…) d’un jeu de données, en croisant celles qui restent, on peut très facilement retrouver l’identité des personnes en question.