1. Vers
de
nouvelles
stratégies
de
gesIon
des
risques
liés
à
l'usage
de
masse
des
données
géospaIales
Y.
Bédard
T.
Roy
M.
Gervais
S.
Larrivée
S.
Rivest
PUBLIC
PROTECTION
AND
ETHICAL
GEOSPATIAL
DATA
DISSEMINATION
AN
INITIATIVE
OF
GEOIDE
(PROJECT
IV-­‐23)

2. Plan
de
la
présentaIon
1. Contexte
1. Evolu.on
du
marché
géospa.al
2. Risque,
Ges.on
du
risque
2. Stratégies
de
ges.on
du
risque
3. Stratégies
innovantes
4. Conclusion
Montréal,
3
octobre
2013
2

3. EvoluIon
du
marché
géospaIal
La
produc.on
et
l’u.lisa.on
de
données
géospa.ales
a
maintenant
aGeint
le
marché
de
masse
Number
of
users
General
public
Skilled
persons
Number
of
incidents,
accidents,
legal
ac.ons,
regula.ons
Specialists
Early
adopters
1970s
1980s
1990s
2000s
2010s
Demand
for
services
to
avoid
or
solve
problems
Evolution normale d’un domaine qui a du succès
Montréal,
3
octobre
2013
Bédard
2010
3

4. Risque
290,000
Sondage
2008:
Nombre
de
conducteurs
au
Royaume-­‐Uni
qui
ont
affirmé
que
leur
GPS
a
été
la
cause
de
leur
accident
ou
d’un
presqu’accident
63%
Sondage
USA:
Propor.on
de
conducteurs
n’ayant
pas
pris
conscience
des
limites
ou
aver.ssements
émis
par
le
producteur
de
leur
système
de
naviga.on
GPS
Montréal,
3
octobre
2013
4

5. Examples
of
Society's
AdaptaIons
Don’t
follow
Don’t
buy
Don’t
use
Regula.on
Never
use
again…

6. Risque
• Quel
est
le
risque?
• Accident,
bris
• Blessures,
décès
• Délais
indus
• Coûts
supplémentaires
• Mauvaises
décisions
• Etc.
Montréal,
3
octobre
2013
6

7. Bell
Canada
c.
Québec
(Ville)
R.
v.
Bernard
[2010]
A.N.-­‐B.
No
277
Côté
c.
Consolidated
Bathurst
Excava;ons
Nadeau
c.
Hydro-­‐Québec
ETC.

8. Risque
• Qui
court
un
risque?
– U.lisateurs
de
données
géospa.ales
• U.lisateurs
de
masse
• U.lisateurs
expérimentés
et
spéciales
– Producteurs
et
distributeurs
de
données
– Fournisseurs
de
services
géoma.ques
• Le
risque
est
souvent
partagé
– Peut
être
tolérable
ou
non
pour
chacun
Montréal,
3
octobre
2013
8

9. Risque
• Pourquoi?
– Nouveau
marché:
B2B
-­‐>
B2C
et
C2C
• En
plus
du
marché
tradi.onnel
entre
experts
(Business-­‐
to-­‐Business),
il
existe
maintenant
un
marché
énorme
et
très
dynamique
avec
les
u.lisateurs
de
masse
(Business-­‐to-­‐Consumer)
• Tout
le
monde
a
le
poten.el
pour
produire
et
diffuser
publiquement
des
données
géospa.ales
(Consumer-­‐to-­‐
Consumer)
– Nouveau
marché
=>
nouveau
risque
– Nouveau
risque
=>
nouvelle
ges.on
du
risque
Montréal,
3
octobre
2013
9

10. Risque
• Défini.on
– Poten.el
de
dommage
lié
à
l’usage
de
données
géospa.ales
Montréal,
3
octobre
2013
10

11. GesIon
du
risque
• Evalua.on
des
risques
– Méthode
pour
évaluer
la
nature
et
l’ampleur
des
impacts
d’un
fait
– Tient
compte
de:
• Aléas
et
leur
possibilité
de
se
produire
• Gravité
poten.elle
des
conséquences
– Implique
quelques
normes
ISO
Montréal,
3
octobre
2013
11

12. Stratégies
de
gesIon
du
risque
• 4
groupes
de
stratégies
– Évitement
• S’assurer
que
le
risque
n’aura
aucun
effet
• Conduit
parfois
à
l’abandon
– Transfert
• faire
reposer
le
risque
sur
une
.erce
par.e
– Contrôle
(le
plus
répandu,
se
fait
à
divers
degrés)
• Diminuer
la
probabilité
d’occurrence
• Minimiser
les
impacts
– Indifférence
• Ignorer
le
risque,
subir
les
conséquences
Montréal,
3
octobre
2013
12

13. Stratégies
de
gesIon
du
risque
• Une
trentaine
de
stratégies
u.lisables
en
géoma.que
ont
été
iden.fiées
par
notre
équipe
– Elles
ont
servi
de
base
à
notre
ques.onnaire
pancanadien
(cf.
présenta.on
de
Marc
Gervais)
• Certaines
stratégies
proposées
étaient
tradi.onnelles,
d’autres
innovantes
Montréal,
3
octobre
2013
13

14. Stratégies
de
gesIon
du
risque
• Les
5
stratégies
les
plus
populaires
avant
l’u.lisa.on
d’un
jeu
de
données
sont
très
tradi.onnelles:
– Choisir
un
jeu
de
données
avec
une
bonne
réputa.on
– Visualiser
les
données
ou
un
échan.llon
– Consulter
la
documenta.on
fournie
– Choisir
un
producteur
qui
produit
la
donnée
source
– S’assurer
que
le
producteur
u.lise
des
normes
Montréal,
3
octobre
2013
14

15. Stratégies
de
gesIon
du
risque
• Les
5
stratégies
les
plus
populaires
durant
l’u.lisa.on
d’un
jeu
de
données
sont
très
tradi.onnelles:
– Demander
conseil
ou
de
l’informa.on
à
un
collègue
– Améliorer
les
données
(ex.
neGoyer,
corriger,
m-­‐à-­‐j)
– Faire
des
tests
de
traitements
– Améliorer
la
structure
de
données
(ex.
rela.ons,
contraintes
d’intégrité,
domaines
de
valeurs)
– Comparer
avec
un
autre
jeu
de
données
Montréal,
3
octobre
2013
15

16. Stratégies
de
gesIon
du
risque
• Les
5
stratégies
qui
ont
suscité
le
plus
d’intérêt
et
que
l’industrie
géoma.que
aimerait
u.liser
sont
surtout
innovantes:
– Meilleures
métadonnées
(plus
adaptées
au
besoin)
• N.B.
Les
solu.ons
innovantes
diffèrent
en
contenu
et
en
forme
de
ce
qui
existe
présentement
– Recensement
des
problèmes
rencontrés
avec
un
jeu
de
données
(ex.
forum,
blogue,
wiki)
– Garan.e
explicite
sur
le
jeu
de
données
– Liste
d’usages
recommandés
et
non-­‐recommandés
– Cer.fica.on
du
producteur
• Les
exemples
qui
suivent
sont
des
exemples
développés
avec
mes
étudiants
gradués
Montréal,
3
octobre
2013
16

17. Exemple
de
stratégie
innovante
Nouvelles
métadonnées
(sur
les
risques)
Risk-related
metadata
in
Data modeling
Tool
Information
gathered via
VQI with users
(Volunteered
Quality
Information)
(Lévesque
et
al.
2007)

18. Exemple
de
stratégie
innovante
Approche
parIcipaIve
5
étoiles
Average
of
raIngs
Best
raIngs
Individual
raIng
Individual
comment

19. Exemple
de
stratégie
innovante
Approche
parIcipaIve
5
étoiles
VQI
(Volonteered
Quality
InformaIon)
(Jones
et
al,
2011)

20. Exemple
de
stratégie
innovante
Approche
parIcipaIve
5
étoiles
• Prototype
developed
with
Google
Earth
• Several
tests
for
different
ci.es,
perspec.ves
and
methods
to
show
the
stars
• Usability
study
with
40
users
• Best
=
star
with
ra.ng
inside
(Jones
et
al,
2011)
3

21. Exemple
de
stratégie
innovante
Symboles
ISO
pour
produits
dangereux
uIlisés
dans
la
documentaIon
(Larrivée
et
al.
2010)

22. Exemple
de
stratégie
innovante
Symboles
ISO
pour
produits
dangereux
uIlisés
dans
les
averIssements
contextuels
(Lévesque
et
al.
2007)

23. Exemple
de
stratégie
innovante
Design
collaboraIf
des
specs
de
la
BD
Collabora.ve
Approach
to
Improve
Knowledge
About
Risks
of
Geospa.al
Data
Usages
(VQI)
A
CASE
Tool
(e.g.
Perceptory)
(Grira
et
al.
2009
and
2012)
Ques.ons
elaborated
using
a
collabora.ve
approach:
•
Delphi
Method
•
Expert
groups
Collabora.ve
Process:
-­‐ Contribu.ons
-­‐ Collabora.on
indicators
Risks
assessment:
• Risks
Indicators
• ini.al
vs
final
Risk
• Delphi
Itera.ons
The
users
of
the
collabora.ve
plaqorm
are:
1-­‐
Experts
(GeoIT)
2-­‐
End-­‐users
(experts
in
applica.on
domain)

24. Exemple
de
stratégie
innovante
Méthode
et
système
expert
pour
guider
les
uIlisateurs
à
découvrir
les
risques
potenIels
(T.
Roy,
2013)

25. Exemple
de
stratégie
innovante
GaranIe
commerciale
sur
les
données
et
services
(Plante
et
Gervais,
2013)
Groupe
Trifide
Montréal,
3
octobre
2013
25

26. Exemple
de
stratégie
innovante
Nouveaux
actes
professionnels
Quality
assessment:
Who/When?
Level
of
trustability
3rd
Party
Standards
2nd
Party
Requirements
(Larrivée
et
al.
2011)
accredited
3rd
party
=
CerIficaIon
CerIficaIon
CerIficaIon
CerIficaIon
Internal
quality
3rd
party
Audit
Internal
quality
3rd
party
InspecIon
External
quality
3
party
InspecIon
External
quality
3rd
party
CerIficaIon
CerIficaIon
CerIficaIon
CerIficaIon
External
quality
2nd
party
Audit
External
quality
2nd
party
InspecIon
1st
Party
Self-­‐cerIficaIon
Self-­‐cerIficaIon
Specifications
Internal
quality
Self-­‐Audit
rd
External
Quality
Ex:InspecIon
External
quality
Ex.:
Training
Internal
quality
Self-­‐InspecIon
QA
Spatial Spatial
Spatial Spatial Spatial
Database
Database
DatabaseDatabaseDatabase
ProducIon
QC
QC
Spatial
Dataset
BUY
or
GET
for
free
QA
Spatial
Dataset
Usage

27. Conclusion
• L’éthique
et
la
jurisprudence
suggèrent
que
– Les
données
ne
doivent
pas
être
u.lisées
si
elles
créent
un
risqué
important
– Si
on
les
u.lize,
alors
il
est
nécessaire
de
meGre
en
place
les
mécanismes
nécessaires
pour
diminuer
le
risque
et
pour
fournir
les
mises
en
garde
adéquate
– C’est
une
obliga.on
pour
l’expert
de
protéger
l’u.lisateur
et
de
l’informer
à
propos
des
usages
inappropriés

28. Conclusion
• Étude
pancanadienne
sur
la
percep.on
des
producteurs
et
u.lisateurs
mé.ers
(cf.
présenta.on
Marc
Gervais)
– Ces
u.lisateurs
experts
ne
sont
en
général
pas
conscients
des
risques
d’usage
inapproprié
des
données
géospa.ales
(70%).
• Est-­‐ce
davantage
le
cas
pour
le
public
de
masse?
– Le
producteurs
seraient
davantage
(+13%)
imputables
du
risque
que
les
u.lisateurs
experts
• Le
public
de
masse
le
pense-­‐t-­‐il
davantage?
Montréal,
3
octobre
2013
28

29. Conclusion
• Étude
pancanadienne
sur
la
percep.on
des
producteurs
et
u.lisateurs
mé.ers
(cf.
présenta.on
Marc
Gervais)
– L’industrie
de
la
géoma.que
en
général
peut
faire
mieux
pour
réduire
les
risques
(81%)
– Les
producteurs
ont
réalisé
qu’ils
peuvent
améliorer
leurs
stratégies
de
ges.on
du
risque
pour
se
protéger
et
pour
protéger
les
u.lisateurs
(60%)
• Une
nouvelle
vision
des
rôles
et
devoirs
des
fournisseurs
de
données
et
services
géoma.ques
va
inévitablement
émerger
pour
protéger
le
consommateur
• Comme
le
fait
déjà
la
Société
pour
tout
produit
de
masse!
Montréal,
3
octobre
2013
29

30. Remerciements
• GEOIDE,
CRSNG,
CRSH
• Partenaires
GEOIDE
IV-­‐23
Office
of
the
Privacy
Commissioner
of
Canada
InternaIonal
Civil
AviaIon
OrganizaIon
30