Quantified Self : vers une surveillance généralisée de notre vie quotidienne ?

Le Quantified Self est un mouvement lancé en 2007 par deux éditeurs du magazine Wired, Gary Wolf et Kevin Kelly. Il regroupe des outils (capteurs, applications, etc.) et des méthodes permettant aux individus de mesurer toutes sortes de données personnelles (nutrition, sommeil, préparation physique, gestion du comportement, de la productivité, etc.), de les analyser et de les partager. L'objectif étant de permettre à ces individus d'obtenir une meilleure connaissance de leur corps, d'améliorer leurs performances sportives, leur santé, etc. Leur devise ? "Connais-toi toi-même - par les chiffres". Très rapidement, des rencontres ont été organisées dans la baie de San Francisco, afin d'amener fabricants de capteurs et utilisateurs à se rencontrer et à échanger autour du sujet. A l'heure où la question de la confidentialité des données prend toujours plus de place dans le débat, ces accros du partage quantifié peuvent faire figure d'ovnis...

Une démocratisation grâce à la gamification

Depuis quelques années, le Quantified Self a quitté la sphère des "initiés" pour entrer dans la vie du grand public, notamment par le biais d'équipements ludiques, sportifs ou de la vie quotidienne, comme les balances intelligentes, la console Wii Fit ou plus récemment le Nike + Fuelband. L'évolution des technologies mobiles et du cloud computing a bien sûr permis aux adeptes du Quantified Self de mettre à jour facilement, et en temps réel, toutes leurs données. Autre avantage, le smartphone peut souvent se substituer aux capteurs pour l’enregistrement des données.

Si la notion de mesure de données personnelles n'est pas un concept récent (le simple fait de se mesurer ou de se peser régulièrement fait déjà partie de la "mesure de soi"), c'est plutôt du côté de l'enregistrement, l'analyse et surtout le partage de ses informations en ligne que se trouve le changement. Que ce soit pour mesurer ses propres performances avec celles des membres de sa communauté ou pour faire avancer les connaissances dans un domaine, nombreux sont ceux qui ont choisi d'enregistrer leurs données en ligne, et de les rendre publiques. Les pratiques et les motivations sont différentes, cependant, l'aspect ludique et la gamification sont le plus souvent mis en avant, en tant que moteurs de l'effort de l'utilisateur par exemple (ce dernier peut gagner des récompenses ou des "badges" à chaque nouvelle étape franchie, etc.). Le partage permet ainsi de se mettre en valeur en se mesurant aux résultats des autres et de se re-motiver.

Les cas d'école

L'exemple le plus extrême de Quantified Self est très certainement celui de l'ingénieur américain Gordon Bell. Depuis 1995, il procède à un archivage minutieux de tous les aspects de sa vie quotidienne, ce qu'on appelle le life-logging, allant même jusqu'à enregistrer toutes ses conversations et monitorer toute son activité sur internet. Une pratique qui peut être qualifier d'extrême, mise au service d'un projet de recherche de Microsoft, nommée "MyLifeBits".

Autre exemple significatif du Quantified Self, celui de Martha Rotter qui, suite à un problème dermatologique, a étudié son alimentation pendant un an afin de déterminer l'impact des aliments qu'elle ingérait sur sa santé. En retirant successivement plusieurs types d'aliments de sa consommation quotidienne, elle a pu découvrir qu'elle était allergique aux produits laitiers et mettre fin à son problème.

Du côté de la France, on peut citer Emmanuel Gadenne comme l'un des membres les plus actifs de la communauté de Quantified Self. Adepte de la pratique depuis 2003, il a débuté le Self Tracking afin d'améliorer son hygiène de vie. Il enregistre toutes sortes de données concernant son poids, son sommeil, sa consommation de café et d'excitants, son humeur, etc. Au bout de quelques mois, il a réussi à corréler équilibre de vie et sommeil, et constate aujourd'hui une amélioration de sa qualité de vie. Fondateur du groupe Quantified Self à Paris et auteur du livre Guide pratique du Quantified Self. Mieux gérer sa vie, sa santé, sa productivité, il est particulièrement impliqué au sein de la communauté des selfquantifiers.

Quelques outils de Quantified Self

RunKeeper : votre personnal trainer dans la poche

Cette application de course à pied incontournable a déjà été téléchargée plus de 10 millions de fois. Elle vous permet bien entendu de visualiser sous formes de statistiques toutes les données concernant la vitesse et la durée de chaque séance de course, de prendre et de partager des photos tout au long du parcours mais aussi de recevoir une aide à l'entraînement en temps réel via des indications audio. Il est également possible de fixer des objectifs, de suivre sa progression à long terme et partager ses résultats. Les données de RunKeeper peuvent également être couplées à celles d'autres services tels que Fitbits ou Withings, afin de compléter le suivi de votre activité.

Fitbits : le podomètre intelligent

Grâce à son application dédiée, Fitbits vous permet de mesurer la distance quotidienne parcourue, le nombre de marches gravies et les calories absorbées et dépensées et d'analyser vos cycles de sommeil. Vos données sont ensuite compilées sous forme d'infographies qui vous permettent de suivre vos progrès.

Withings : la balance connectée

Fruit de la réflexion d'une start-up française, Withings est une balance intelligente reliée à une application qui permet de suivre l'évolution de son poids et de son taux de graisse. Elle permet également de se fixer des objectifs et de les tenir en faisant appel à des services de coaching. Le dernier modèle présenté lors du CES 2013 de Las Vegas pousse le concept encore plus loin en permettant de mesurer sa pression sanguine et la qualité de l'air intérieur.

Les limites du Quantified Self

La mise en ligne de données personnelles, notamment lorsqu'il s'agit de la confidentialité de données médicales, pose toujours question. Comment savoir si ces données ne seront pas utilisées à mauvais escient, ou vendues à des fins marketing. L'exemple de la mesure de la productivité au travail pourrait très bien être utilisée comme un motif de licenciement.

Si la pratique du quantified self peut bien sûr s'avérer particulièrement utile, notamment dans le domaine de la santé, pour les personnes souffrant de maladies chroniques notamment, il ne faut pas perdre de vue qu'elle comporte également un risque de dérive. Le fait de mesurer et d'analyser tous les aspects de sa vie quotidienne peut conduire à passer à côté de nombreux autres éléments, à risquer le burn-out d'informations et l'auto-diagnostic peut quant à lui s'avérer vraiment dangereux.

Il existe désormais pléthore d'outils et d'applications de Quantified Self (le guide du Quantified Self en a déjà catalogué plus de 500), plus ou moins fiables et plus ou moins connues. Certains requièrent l'achat d'un équipement de mesure complémentaire, d'autres une simple installation sur un smartphone. Un modèle économique commence à se dessiner, au fur et à mesure que le procédé prend de l'ampleur. Reste à savoir si le Quantified Self restera un phénomène minoritaire à la portée individuelle, ou si l'on tend vers un monitoring globalisé et plus institutionnalisé de l'activité humaine.

Qunb, la visualisation de données à la portée de tous

L’évènement de la semaine dernière dans la sphère internet, c'était bien sûr la nouvelle édition de Le Web Paris, qui s'est tenue du 4 au 6 décembre, dont le point culminant a été le résultat de la Startup Competition qui distingue les entreprises du web les plus innovantes. Surfant sur la vague de l'open-data (mise à disponibilité du grand public de données brutes) et du Big Data (analyse de gros volumes de données), c'est la startup française Qunb (lire Q'n'B pour "quantities and numbers") qui a remporté le concours cette année, succédant donc à BeInto, une startup italienne proposant une plateforme mobile de jeux permettant de gagner des bons d'achat ou des réductions.

Co-fondée par Cyrille Vincey et Jean-Baptiste Théard, Qunb se présente comme le "Youtube des chiffres". Leur constant, c'est qu'il est aujourd'hui toujours très difficile de trouver des données chiffrées via les moteurs de recherche, et encore plus difficile de les comprendre. Ils ont donc eu l'idée de développer une plateforme entièrement dédiée aux données quantitatives, afin de les regrouper, de simplifier leur visualisation pour en faciliter la compréhension et de les mettre à la disposition du grand public comme des entreprises. En pratique, les données brutes sont ainsi extraites des documents mis à leur disposition, analysées de façon sémantique et retraitées automatiquement sous forme de graphiques.

Qunb est donc une plateforme d’agrégation de données où chacun peut rechercher des informations chiffrées, uploader ses propres données et les comparer avec d'autres résultats. L'intérêt de Qunb réside dans la possibilité qui est offerte à l'utilisateur de trouver facilement les informations qui l'intéresse et de pouvoir les visualiser au format de son choix. Un service qui pourrait s'avérer très utile dans le cadre d'une étude de marché, de recherches universitaires, ou, dans le cas plus précis du web, pour une veille technologique sur la répartition de l'utilisation des différents navigateurs, des résolutions d'écran, ou du surf sur internet en situation de mobilité.

Grâce à une liste des données disponibles (en anglais) classées par catégories (secteur public, technologie, environnement, finance, etc.) et au moteur de recherche intégré, la sélection de données est relativement facile. Idem pour l'ajout et la suppression de chiffres ainsi que pour la comparaison de séries, qui se font très aisément. L'outil vous laisse ensuite la possibilité de choisir entre plusieurs types de visualisation (histogrammes, cartes, tableaux, courbes, etc.) et de personnaliser la couleur du graphique. Il ne vous reste plus alors qu'à faire une copie d'écran pour le récupérer (une fonctionnalité de téléchargement des résultats de recherche sous forme d'image ou de pdf serait la bienvenue). Vous pouvez aussi opter pour l'export des données brutes, afin de les traiter directement dans un logiciel de visualisation de données ou dans un tableur.

Les données ne sont pour l'instant pas très nombreuses et semblent provenir principalement de sources institutionnelles comme le FMI, le W3C, Eurostat ou l'Agence Européenne pour l'Environnement, mais l'on peut envisager que grâce au tremplin et à la visibilité offerte par Le Web, la notoriété du service devrait permettre une croissance intéressante de la quantité de données disponibles. Plusieurs entreprises, dont la SNCF, seraient d'après les fondateurs prêtes à  franchir le pas de l'open data et à rejoindre Qunb.

Comme l'explique Cyrille Vincey dans cette interview accordée à Frenchweb, la monétisation de la plateforme se fera par le biais de compte pro proposés aux entreprises et de comptes freemium permettant d'utiliser des fonctionnalités plus avancées :


[LeWeb'12] Cyrille Vincey, Qunb par frenchweb

Un outil dédié à la business intelligence qui semble donc intéressant, mais une victoire qui mérite néanmoins d'être quelque peu pondérée. Les membres du jury ont clairement indiqué avoir été dérouté par ce choix final très limité de 3 startups, expliquant qu'ils auraient préféré prendre part à la sélection des candidats dès le début du processus. Le jury a également émis des réserves concernant les business models des finalistes, et a admis n'avoir pas très bien compris le concept de Qunb, mais senti le potentiel que pouvait représenter un tel service dans le futur. Avec l'objectif pour 2013 de s'implanter durablement aux Etats-Unis, où le secteur des études de marché représente 73 milliards de dollars, Qunb ne manquent en tout cas pas d'ambition.