Mélanie Dulong de Rosnay

Role dans la commission : Personne auditionnee

Biographie

Mélanie Dulong de Rosnay est juriste et directrice de recherche au CNRS, spécialiste du droit et de la gouvernance du numérique, des communs numériques et de la régulation par la technique. Diplômée de l'IEP de Lyon, elle est titulaire d'un doctorat en droit de l'Université Paris 2.

De 2003 à 2013, elle est responsable juridique de Creative Commons France. Elle est ensuite chercheuse invitée au Berkman Center for Internet & Society de la Harvard Law School (2007-2008), puis à l'Institute for Information Law de l'Université d'Amsterdam (2009-2010), avant d'intégrer le CNRS en 2010 (au sein de l'Institut des sciences de la communication, ISCC).

En 2019, elle cofonde avec Francesca Musiani le Centre Internet et Société (CIS) du CNRS (UPR 2000), qu'elle dirige de 2019 à 2024 — c'est la fonction déclarée dans son audition (« co-fondatrice du Centre internet et société du CNRS »). Depuis 2020, elle dirige le GDR 2091 « Internet, IA et Société ». Elle a par ailleurs cofondé en 2011 l'association internationale Communia, dédiée au domaine public numérique, qu'elle préside et représente comme observatrice auprès de l'OMPI (Organisation mondiale de la propriété intellectuelle).

Ses travaux portent sur les communs numériques, le droit et les politiques des technologies de l'information, la régulation par la technique et la gouvernance des données (publiques, privées, scientifiques, urbaines) comme communs. Elle défend une orientation en faveur des logiciels libres, des licences ouvertes, du domaine public et de la souveraineté des données par des dispositifs de gouvernance collective.

Dans la commission

Auditionnée (audition de Mme Mélanie Dulong de Rosnay), Mélanie Dulong de Rosnay porte une lecture critique de l'économie des données et un plaidoyer pour des communs numériques soutenables. Sa thèse centrale : les conditions imposées par les plateformes et un open data trop libéral produisent un « nouveau colonialisme de données » — extraction et privatisation de la valeur au détriment des producteurs réels des données, sans réciprocité.

Points saillants tirés du dossier :

• Consentement fictif et captation. « En réalité, presque personne ne lit les conditions d'utilisation, déterminées unilatéralement par les plateformes. » Elle illustre l'extraction invisible : « Voici quelques semaines, la MIT Technology Review a révélé que les joueurs de Pokémon Go entraînaient à leur insu des robots de livraison de repas. »
• Limites des licences libres. Selon elle, « les licences ouvertes et libres ne suffisent pas à éviter l'extraction de données ni la captation de valeur – phénomène conceptualisé par la littérature en tant que nouveau colonialisme de données ». Exemple : les photos partagées sur Flickr sous licence Creative Commons ont « permis sans le vouloir à IBM d'entraîner une IA de reconnaissance faciale intégrée dans des applications de surveillance ». Elle rattache ce concept à Renata Avila, Nick Couldry et Ulises Mejias.
• Fiducies et coopératives de données. Elle propose des intermédiaires de gouvernance collective détenant les données au nom des citoyens et imposant des conditions d'usage — par exemple exclure l'usage militaire : ces données « pourraient par exemple être utilisées par des chercheurs, des associations ou des entreprises de l'économie sociale et solidaire, mais pas à des fins militaires ».
• Souveraineté et décentralisation. Elle érige le Health Data Hub en contre-modèle : « Le Health Data Hub est une infrastructure technique, juridique et économique hébergée par Microsoft selon une architecture centralisée. Nous proposons en guise d'alternative un réseau décentralisé pair-à-pair. »
• Rôle de l'État et commande publique. Elle plaide pour de petits modèles d'IA entraînés sur des données ouvertes (« je signale (…) l'existence de Pleias, une IA éthique qui s'entraîne uniquement sur des corpus relevant du domaine public »), pour la régulation plutôt que la dérèglementation, et pour une commande publique motrice des communs et du logiciel libre (« La Dinum (…) a (…) développé des logiciels libres regroupés sous l'intitulé "LaSuite" »).
• Rémunération et standards. Une contribution des fournisseurs d'IA (type proposition Mistral de 1 à 5 % du chiffre d'affaires) n'est acceptable que si la compensation « ruisselle » jusqu'aux producteurs réels des données ; elle privilégie des mécanismes décentralisés gérés par les communautés et des standards ouverts lisibles par les machines (My Terms de l'IEEE, ODRL du W3C). Elle insiste enfin sur la soutenabilité économique des communs, qui ne doivent pas se substituer aux obligations des institutions publiques.

Sa ligne : faire de la souveraineté des données une composante de la souveraineté numérique, en redonnant aux individus et aux communautés le contrôle effectif de leurs données face au verrouillage des écosystèmes fermés des big tech (Apple, Meta).

Sources

• https://cis.cnrs.fr/en/melanie_dulong/ (page officielle, Centre Internet et Société du CNRS)
• https://cv.hal.science/melanieddr (CV HAL Science)
• https://www.cersa.fr/m%C3%A9lanie-dulong-de-rosnay (fiche CERSA)
• https://fr.wikipedia.org/wiki/Centre_Internet_et_Soci%C3%A9t%C3%A9 (Wikipédia — Centre Internet et Société)
• https://policyreview.info/users/melanie-dulong-de-rosnay (Internet Policy Review)