À Propos du projet
L’ensemble des acteurs de l’innovation, qu’ils soient des entreprises ou des investisseurs (fonds de capital-risque, banques, business angels), place à présent les start-up au coeur de leur stratégie, que ce soit pour expérimenter de nouveaux concepts et de nouveaux marchés ou pour investir. En quelques années, l’Europe, et en particulier la France, ont fait ainsi drastiquement évoluer leur modèle de l’innovation. En face de cette augmentation de la demande, l’offre en start-up a explosé, avec un flux continu de nombreux projets portés par des entrepreneurs, des étudiants, des chercheurs, … Au niveau européen, ce sont à présent des dizaines de milliers de projets qui arrivent chaque année sur le marché. Il est très difficile, que ce soit pour les porteurs de projets eux-mêmes ou pour les investisseurs, de se faire une idée de l’ensemble des start-up qui existent en Europe à un instant donné et de comprendre leurs positionnements relatifs. Ceci freine l’analyse de chaque start-up et ralentit voire empêche certaines décisions de financement, ce qui est en particulier pénalisant pour les projets qui ne sont pas issus des métropoles capitales.
Plusieurs sources de données fournissent cependant des renseignements sur les start-up existantes, que ces données soient publiques (Open Data obtenues via le Web) ou privées via des échanges avec les porteurs de projets. A partir de ces données, il est possible d’utiliser des méthodes relevant de l’intelligence artificielle afin de répondre à deux verrous scientifiques majeurs de l’analyse des start-up :
- Comment analyser les start-up en identifiant celles qui sont proches les unes des autres, celles qui se démarquent clairement, et en étudiant comment ces regroupements, qui peuvent correspondre à des technologies, des produits ou des marchés similaires, évoluent dans le temps ?
- Comment interpréter les résultats d’analyse, via des outils de visualisation et via la génération d’un rapport explicatif lisible par des humains ?
À ces deux verrous scientifiques s’ajoute un verrou sociétal : quels sont les enjeux juridiques et éthiques liés à l’utilisation de données issues de l’Open Data ?
En effet, il s’agit aussi de comprendre la dynamique de la gouvernance des données et de l’étude des nouveaux outils de gouvernance et de régulation, en particulier pour les données privées ou ouvertes. Plus précisément, ce projet permettra d’analyser la façon dont la collecte et l’utilisation des données sont réglementées et dans quels cadres réglementaires l’accès à ces données ouvertes apporte de nouvelles chaînes de valeur. Ce travail permettra de proposer des solutions juridiques et techniques à la protection des données et aux problèmes de confidentialité à tous les niveaux (national, européen/international), en particulier sur l’identification des droits des personnes tels que : le consentement, le droit d’accès, le droit de rectification, le droit au déferencement et à l’effacement (le droit d’être oublié) et le droit d’être informé en cas de violation de la sécurité.
Il couvre également le statut de la donnée générée automatiquement ou semi-automatiquement par des méthodes et des algorithmes. Ce travail s’inscrit dans la dynamique des avancées des algorithmes permettant l’analyse automatique des données relatives aux start-up technologiques « early stage » afin d’interagir en continu et comprendre, au sens éthique et juridique, les méthodes scientifiques et leurs résultats automatisés et les cas d’utilisation des données (données ouvertes ou obtenues par des interactions avec l’entrepreneur). Il s’intéresse aussi aux obligations juridiques du responsable de traitement et aux methodes qui permettraient d’augmenter la transparence dans ce domaine afin de favoriser une innovation basée sur les données compatible avec les exigences de la protection des droits fondamentaux.
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