Quand le capitalisme de surveillance entre dans le garage

De nos jours, l'attention portée à l'automobile se concentre sur la batterie. L'opinion publique débat des conditions de la transition du moteur à combustion interne vers l'électrique. Pourtant, la véritable transformation s'opère dans les processus de collecte, de traitement et de transfert des données. Car l'automobile n'est plus seulement un moyen de transport ; elle a dépassé les paramètres techniques tels que la vitesse, l'itinéraire et le freinage pour évoluer en un réseau de capteurs mesurant l'attention, les comportements et les préférences du conducteur. Ce réseau ne fonctionne pas uniquement pour la sécurité, mais aussi pour de nouveaux modèles économiques, la tarification des assurances et les systèmes de notation algorithmique. En d'autres termes, le sujet dépasse désormais le moteur pour concerner la propriété des données et les nouveaux rapports de force qui en découlent.

DE LA TÉLÉMÉTRIE AU COMPORTEMENT

L'automobile collectait déjà des données auparavant, mais celles-ci se limitaient principalement au contrôle moteur, au diagnostic des pannes ou à une télémétrie simple. L'automobile de l'ère des données, quant à elle, surveille les comportements du conducteur, ses itinéraires, son niveau d'attention et les autres appareils connectés ; elle collecte des données sur le comportement, la position/l'itinéraire, la perception et l'habitacle.

La majeure partie de ces données est collectée pour des raisons de sécurité ; le maintien de voie, le freinage d'urgence ou le fonctionnement de la conduite autonome en dépendent. Cependant, la sécurité n'est plus une finalité dans l'automobile, mais un avantage secondaire. La valeur réside dans la transformation de la donnée en modèle économique. Le conducteur produit la donnée, l'automobile l'emballe et la traite pour la convertir en valeur économique. De plus, le conducteur ignore souvent ce qui est collecté, ne voit pas ce qui est traité et ne reçoit aucune part de la valeur ajoutée générée.

À ce stade, la question de « qui possède quoi » se pose. Le constructeur affirme : « J'ai développé la voiture, la télémétrie m'appartient ». Le conducteur pense que les données lui appartiennent. Les compagnies d'assurance, quant à elles, peuvent exiger des données comportementales pour la tarification. C'est là qu'intervient ce que Zuboff appelle le « surplus comportemental », c'est-à-dire le moment où la donnée brute cesse d'être un « enregistrement du passé » pour devenir une « prédiction de l'avenir ». Car la valeur économique ne réside plus dans la donnée elle-même, mais dans les prévisions qui en sont tirées. Dans l'écosystème automobile, cela signifie la création de modèles sur la manière dont le conducteur se comportera à l'avenir :

• Les données d'itinéraire, d'accélération et de freinage brusque sont répercutées sur l'évaluation des primes d'assurance.

• Les données d'attention permettent de déclencher les systèmes de sécurité.

• Le comportement du conducteur peut influencer les conditions de crédit et de financement.

• Il est prédit quel conducteur paiera pour quelle fonctionnalité.

• Le segment d'utilisateurs susceptible de générer des revenus basés sur les logiciels est analysé.

• Le profil d'utilisation adapté à la vente incitative (upsell) est mesuré.

• Les conducteurs empruntant certains itinéraires à certaines heures peuvent être exposés à des offres commerciales.

• Les densités d'utilisation régionales déterminent la planification du réseau de service.

Les prévisions ne déterminent pas seulement la tarification, mais à l'avenir, elles pourront également définir les services accessibles au conducteur, les conditions d'assurance et même les protocoles de sécurité. En résumé, l'avenir du conducteur dépend de la manière dont les données comportementales qu'il produit sont interprétées dans les modèles de prédiction.

Ce tableau est une adaptation du capitalisme de surveillance à l'automobile. Les premiers exemples du modèle avaient été débattus sur les plateformes de réseaux sociaux ; aujourd'hui, ils sont transposés à l'automobile. La distinction critique entre les réseaux sociaux et l'automobile réside dans le support : les réseaux sociaux étaient un environnement de communication basé sur la participation volontaire, tandis que l'automobile est un outil intégré à notre vie quotidienne. Par conséquent, la participation n'est plus un choix de plateforme, mais une nécessité infrastructurelle ; la production de données est moins une activité communicationnelle qu'un résultat comportemental.

RÉGULATION : LA TECHNOLOGIE EN AVANCE, LE DROIT À LA TRAÎNE

Lorsque les données commencent à générer une puissance économique, le cadre juridique devient inévitable. En Europe, le RGPD et surtout le Data Act établissent un socle commun. En Turquie, la KVKK (Loi sur la protection des données personnelles) définit le cadre. Aux États-Unis, la réglementation progresse au niveau des États et, en raison du puissant lobbying des entreprises technologiques, il est difficile d'atteindre une unité dans le secteur automobile. En résumé, le tableau mondial est fragmenté.

L'entrée en vigueur du Data Act est importante pour les données automobiles car la réglementation permet l'accès des tiers aux données des machines. Cela affaiblit l'écosystème du constructeur automobile tout en augmentant la concurrence sur le marché de l'entretien et de la réparation. Du côté de l'assurance, lier le comportement de conduite à la prime peut transformer la propriété des données en pouvoir de tarification. En d'autres termes, la donnée comportementale devient déterminante pour les coûts d'entretien, les primes d'assurance, la diversité des services et la rentabilité après-vente du secteur. En bref, la donnée n'est plus un résultat technique, mais une ressource stratégique agissant sur l'avantage concurrentiel et la répartition des revenus.

TESLA, BMW ET BYD

Si nous examinons la transformation à travers les exemples de Tesla, BMW et BYD :

Tesla est le pionnier du modèle de conduite autonome centré sur les données. Des données brutes de caméra sont collectées via la flotte de véhicules, traitées, et les modèles de conduite autonome sont mis à jour. Le suivi de l'attention du conducteur est effectué via une caméra intérieure. Le comportement du véhicule peut être modifié à distance grâce aux mises à jour de l'Autopilot. De plus, la compagnie d'assurance de Tesla convertit le comportement de conduite en score de risque pour déterminer la prime.

BMW représente le modèle écosystème fermé + abonnement. Certaines fonctions techniques et de confort sont verrouillées par logiciel et débloquées par un abonnement mensuel. Ici, le principe de propriété change : le conducteur possède le matériel, mais n'a pas le droit d'accès à la fonction. C'est un modèle qui modifie le flux de revenus de l'automobile après la vente en fonction du comportement de l'utilisateur : la marge est créée par le logiciel, et non par le métal.

BYD, quant à lui, est le représentant de l'écosystème de données soutenu par l'État en Chine. La flotte génère un vaste réservoir de données mesurant conjointement le comportement de conduite, l'itinéraire, le cycle de charge et la consommation d'énergie. Ces données ne sont pas seulement liées à des prévisions commerciales (maintenance prédictive, optimisation de flotte, planification de l'infrastructure de recharge), mais aussi à des processus décisionnels à l'échelle de la ville. Ainsi, la donnée comportementale devient une entrée infrastructurelle. L'utilisateur est intégré aux modèles de prédiction à partir des données qu'il produit ; la prévision oriente à la fois la conception des services de l'entreprise et l'urbanisme de l'État. Dans le modèle BYD, la surveillance fonctionne de manière collective et infrastructurelle au-delà de l'individualité ; ce qui étend le capitalisme de surveillance du domaine des plateformes à l'échelle de la ville.

Ces trois exemples pointent vers la même rupture : le pouvoir ne s'accumule plus dans la chaîne de production, mais dans la chaîne de données.

Bien que le débat semble progresser à court terme sous le titre « électrique ou combustion interne ? », la transformation déterminante ne se produira pas dans la batterie, mais dans la donnée. Car dans l'automobile, la valeur n'est plus produite par le matériel, mais par la capacité de prédiction :

• Le comportement de conduite est lié à la tarification de l'assurance,

• Le cycle d'utilisation à la planification de l'entretien et de la réparation,

• Les habitudes d'itinéraire aux offres commerciales,

• Les données d'attention et d'habitacle aux protocoles de sécurité,

• Et le profil d'utilisation aux modèles d'abonnement et de verrouillage de fonctions.

C'est pourquoi la question fondamentale est la suivante : qui est le propriétaire de ces données, qui est le décideur, qui est le gagnant ? La réponse à cette question déterminera non seulement le débat sur la propriété, mais aussi les modèles de risque, les conditions de financement, la concurrence des réseaux d'entretien et la manière dont les revenus basés sur les logiciels seront partagés.

Le volant peut rester entre les mains du conducteur pendant encore quelque temps, mais le pouvoir économique sera établi sur les données.