Cet article a été publié à l’origine par THE MARKUP, il est traduit et republié avec l’accord de l’auteur selon les termes de la licence CC BY-NC-ND 4.0

 

 

Traduction Framalang : goofy, MO, Henri-Paul, Wisi_eu

 

Voilà ce qui arrive quand on se met à lire vraiment les politiques de confidentialité

Une récente polémique sur la capacité de Zoom à entraîner des intelligences artificielles avec les conversations des utilisateurs montre l’importance de lire les petits caractères

par Aaron Sankin

 

 

Bonjour, je m’appelle Aaron Sankin, je suis journaliste d’investigation à The Markup. J’écris ici pour vous expliquer que si vous faites quelque chose de très pénible (lire les documents dans lesquels les entreprises expliquent ce qu’elles peuvent faire avec vos données), vous pourrez ensuite faire quelque chose d’un peu drôle (piquer votre crise en ligne).

Au cours du dernier quart de siècle, les politiques de protection de la vie privée – ce langage juridique long et dense que l’on parcourt rapidement avant de cliquer sans réfléchir sur « J’accepte » – sont devenues à la fois plus longues et plus touffues. Une étude publiée l’année dernière a montré que non seulement la longueur moyenne des politiques de confidentialité a quadruplé entre 1996 et 2021, mais qu’elles sont également devenues beaucoup plus difficiles à comprendre.

Voici ce qu’a écrit Isabel Wagner, professeur associé à l’université De Montfort, qui a utilisé l’apprentissage automatique afin d’analyser environ 50 000 politiques de confidentialité de sites web pour mener son étude :

« En analysant le contenu des politiques de confidentialité, nous identifions plusieurs tendances préoccupantes, notamment l’utilisation croissante de données de localisation, l’exploitation croissante de données collectées implicitement, l’absence de choix véritablement éclairé, l’absence de notification efficace des modifications de la politique de confidentialité, l’augmentation du partage des données avec des parties tierces opaques et le manque d’informations spécifiques sur les mesures de sécurité et de confidentialité »

Si l’apprentissage automatique peut être un outil efficace pour comprendre l’univers des politiques de confidentialité, sa présence à l’intérieur d’une politique de confidentialité peut déclencher un ouragan. Un cas concret : Zoom.

En début de semaine dernière, Zoom, le service populaire de visioconférence devenu omniprésent lorsque les confinements ont transformé de nombreuses réunions en présentiel en réunions dans de mini-fenêtres sur des mini-écrans d’ordinateurs portables, a récemment fait l’objet de vives critiques de la part des utilisateurs et des défenseurs de la vie privée, lorsqu’un article du site d’actualités technologiques Stack Diary a mis en évidence une section des conditions de service de l’entreprise indiquant qu’elle pouvait utiliser les données collectées auprès de ses utilisateurs pour entraîner l’intelligence artificielle.

 

Le contrat d’utilisation stipulait que les utilisateurs de Zoom donnaient à l’entreprise « une licence perpétuelle, non exclusive, libre de redevances, susceptible d’être cédée en sous-licence et transférable » pour utiliser le « Contenu client » à des fins diverses, notamment « de marketing, d’analyse des données, d’assurance qualité, d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle, etc. ». Cette section ne précisait pas que les utilisateurs devaient d’abord donner leur consentement explicite pour que l’entreprise puisse le faire.

Une entreprise qui utilise secrètement les données d’une personne pour entraîner un modèle d’intelligence artificielle est particulièrement controversée par les temps qui courent. L’utilisation de l’IA pour remplacer les acteurs et les scénaristes en chair et en os est l’un des principaux points d’achoppement des grèves en cours qui ont paralysé Hollywood. OpenAI, la société à l’origine de ChatGPT, a fait l’objet d’une vague de poursuites judiciaires l’accusant d’avoir entraîné ses systèmes sur le travail d’écrivains sans leur consentement. Des entreprises comme Stack Overflow, Reddit et X (le nom qu’Elon Musk a décidé de donner à Twitter) ont également pris des mesures énergiques pour empêcher les entreprises d’IA d’utiliser leurs contenus pour entraîner des modèles sans obtenir elles-mêmes une part de l’activité.

La réaction en ligne contre Zoom a été féroce et immédiate, certaines organisations, comme le média Bellingcat, proclamant leur intention de ne plus utiliser Zoom pour les vidéoconférences. Meredith Whittaker, présidente de l’application de messagerie Signal spécialisée dans la protection de la vie privée, a profité de l’occasion pour faire de la publicité :

« HUM : Les appels vidéo de @signalapp fonctionnent très bien, même avec une faible bande passante, et ne collectent AUCUNE DONNÉE SUR VOUS NI SUR LA PERSONNE À QUI VOUS PARLEZ ! Une autre façon tangible et importante pour Signal de s’engager réellement en faveur de la vie privée est d’interrompre le pipeline vorace de surveillance des IA. »

Zoom, sans surprise, a éprouvé le besoin de réagir.

Dans les heures qui ont suivi la diffusion de l’histoire, le lundi même, Smita Hashim, responsable des produits chez Zoom, a publié un billet de blog visant à apaiser des personnes qui craignent de voir  leurs propos et comportements être intégrés dans des modèles d’entraînement d’IA, alors qu’elles souhaitent virtuellement un joyeux anniversaire à leur grand-mère, à des milliers de kilomètres de distance.

« Dans le cadre de notre engagement en faveur de la transparence et du contrôle par l’utilisateur, nous clarifions notre approche de deux aspects essentiels de nos services : les fonctions d’intelligence artificielle de Zoom et le partage de contenu avec les clients à des fins d’amélioration du produit », a écrit Mme Hashim. « Notre objectif est de permettre aux propriétaires de comptes Zoom et aux administrateurs de contrôler ces fonctions et leurs décisions, et nous sommes là pour faire la lumière sur la façon dont nous le faisons et comment cela affecte certains groupes de clients ».

Mme Hashim écrit que Zoom a mis à jour ses conditions d’utilisation pour donner plus de contexte sur les politiques d’utilisation des données par l’entreprise. Alors que le paragraphe sur Zoom ayant « une licence perpétuelle, non exclusive, libre de redevances, pouvant faire l’objet d’une sous-licence et transférable » pour utiliser les données des clients pour « l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, la formation, les tests » est resté intact [N de T. cependant cette mention semble avoir disparu dans la version du 11 août 2023], une nouvelle phrase a été ajoutée juste en dessous :

« Zoom n’utilise aucun Contenu client audio, vidéo, chat, partage d’écran, pièces jointes ou autres communications comme le Contenu client (tels que les résultats des sondages, les tableaux blancs et les réactions) pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle de Zoom ou de tiers. »

copie d’écran du 16/08/2023, page https://explore.zoom.us/fr/privacy/

 

Dans son billet de blog, Mme Hashim insiste sur le fait que Zoom n’utilise le contenu des utilisateurs que pour former l’IA à des produits spécifiques, comme un outil qui génère automatiquement des résumés de réunions, et seulement après que les utilisateurs auront explicitement choisi d’utiliser ces produits. « Un exemple de service d’apprentissage automatique pour lequel nous avons besoin d’une licence et de droits d’utilisation est notre analyse automatisée des invitations et des rappels de webinaires pour s’assurer que nous ne sommes pas utilisés involontairement pour spammer ou frauder les participants », écrit-elle. « Le client est propriétaire de l’invitation au webinaire et nous sommes autorisés à fournir le service à partir de ce contenu. En ce qui concerne l’IA, nous n’utilisons pas de contenus audios, de vidéos ou de chats pour entraîner nos modèles sans le consentement du client. »

La politique de confidentialité de Zoom – document distinct de ses conditions de service – ne mentionne l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique que dans le contexte de la fourniture de « fonctions et produits intelligents (sic), tels que Zoom IQ ou d’autres outils pour recommander le chat, le courrier électronique ou d’autres contenus ».

Pour avoir une idée de ce que tout cela signifie, j’ai échangé avec Jesse Woo, un ingénieur spécialisé en données de The Markup qui, en tant qu’avocat spécialisé dans la protection de la vie privée, a participé à la rédaction de politiques institutionnelles d’utilisation des données.

M. Woo explique que, bien qu’il comprenne pourquoi la formulation des conditions d’utilisation de Zoom touche un point sensible, la mention suivant laquelle les utilisateurs autorisent l’entreprise à copier et à utiliser leur contenu est en fait assez standard dans ce type d’accord d’utilisation. Le problème est que la politique de Zoom a été rédigée de manière à ce que chacun des droits cédés à l’entreprise soit spécifiquement énuméré, ce qui peut sembler beaucoup. Mais c’est aussi ce qui se passe lorsque vous utilisez des produits ou des services en 2023, désolé, bienvenue dans le futur !

Pour illustrer la différence, M. Woo prend l’exemple de la politique de confidentialité du service de vidéoconférence concurrent Webex, qui stipule ce qui suit : « Nous ne surveillerons pas le contenu, sauf : (i) si cela est nécessaire pour fournir, soutenir ou améliorer la fourniture des services, (ii) pour enquêter sur des fraudes potentielles ou présumées, (iii) si vous nous l’avez demandé ou autorisé, ou (iv) si la loi l’exige ou pour exercer ou protéger nos droits légaux ».

Cette formulation semble beaucoup moins effrayante, même si, comme l’a noté M. Woo, l’entraînement de modèles d’IA pourrait probablement être mentionné par une entreprise sous couvert de mesures pour « soutenir ou améliorer la fourniture de services ».

L’idée que les gens puissent paniquer si les données qu’ils fournissent à une entreprise dans un but évident et simple (comme opérer un appel de vidéoconférence) sont ensuite utilisées à d’autres fins (comme entraîner un algorithme) n’est pas nouvelle. Un rapport publié par le Forum sur le futur de la vie privée (Future of Privacy Forum), en 2018, avertissait que « le besoin de grandes quantités de données pendant le développement en tant que « données d’entraînement » crée des problèmes de consentement pour les personnes qui pourraient avoir accepté de fournir des données personnelles dans un contexte commercial ou de recherche particulier, sans comprendre ou s’attendre à ce qu’elles soient ensuite utilisées pour la conception et le développement de nouveaux algorithmes. »

Pour Woo, l’essentiel est que, selon les termes des conditions de service initiales, Zoom aurait pu utiliser toutes les données des utilisateurs qu’elle souhaitait pour entraîner l’IA sans demander leur consentement et sans courir de risque juridique dans ce processus.

Ils sont actuellement liés par les restrictions qu’ils viennent d’inclure dans leurs conditions d’utilisation, mais rien ne les empêche de les modifier ultérieurement.
Jesse Woo, ingénieur en données chez The Markup

« Tout le risque qu’ils ont pris dans ce fiasco est en termes de réputation, et le seul recours des utilisateurs est de choisir un autre service de vidéoconférence », explique M. Woo. « S’ils avaient été intelligents, ils auraient utilisé un langage plus circonspect, mais toujours précis, tout en proposant l’option du refus, ce qui est une sorte d’illusion de choix pour la plupart des gens qui n’exercent pas leur droit de refus. »

Changements futurs mis à part, il y a quelque chose de remarquable dans le fait qu’un tollé public réussisse à obtenir d’une entreprise qu’elle déclare officiellement qu’elle ne fera pas quelque chose d’effrayant. L’ensemble de ces informations sert d’avertissement à d’autres sur le fait que l’entraînement de systèmes d’IA sur des données clients sans leur consentement pourrait susciter la colère de bon nombre de ces clients.

Les conditions d’utilisation de Zoom mentionnent la politique de l’entreprise en matière d’intelligence artificielle depuis le mois de mars, mais cette politique n’a attiré l’attention du grand public que la semaine dernière. Ce décalage suggère que les gens ne lisent peut-être pas les données juridiques, de plus en plus longues et de plus en plus denses, dans lesquelles les entreprises expliquent en détail ce qu’elles font avec vos données.

Heureusement, Woo et Jon Keegan, journalistes d’investigation sur les données pour The Markup, ont récemment publié un guide pratique (en anglais) indiquant comment lire une politique de confidentialité et en  identifier rapidement les parties importantes, effrayantes ou révoltantes.

Bonne lecture !

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Sur le même thème, on peut s’intéresser à :

• tosdr.org : un projet communautaire qui vise à analyser et à évaluer les conditions d’utilisation (ToS en anglais) et les politiques de confidentialité des principaux sites et services Internet.
• l’installation « I Agree » de l’artiste Dima Yarovinsky qui en 2018 a imprimé les conditions d’utilisation de WhatsApp, Google, Tinder, Twitter, Facebook, Snapchat et Instagram et les a ensuite accrochées dans une galerie en précisant le nombre de mots de chaque document et son temps de lecture.

 

Cet article a été publié à l’origine par THE MARKUP, il a été traduit et republié selon les termes de la licence Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives

Démystifier le buzz autour de l’IA

Un entretien avec Arvind Narayanan

par JULIA ANGWIN
Si vous avez parcouru tout le battage médiatique sur ChatGPT le dernier robot conversationnel qui repose sur l’intelligence artificielle, vous pouvez avoir quelque raison de croire que la fin du monde est proche.

Le chat « intelligent » de l’IA a enflammé l’imagination du public pour sa capacité à générer instantanément des poèmes, des essais, sa capacité à imiter divers styles d’écrits, et à réussir à des examens d’écoles de droit et de commerce.

Les enseignants s’inquiètent de la tricherie possible de leurs étudiants (des écoles publiques de New York City l’ont déjà interdit). Les rédacteurs se demandent si cela ne va pas faire disparaître leur travail (BuzzFeed et CNET ont déjà utilisé l’IA pour créer des contenus). Le journal The Atlantic a déclaré que cela pourrait « déstabiliser les professions de cadres supérieurs ». L’investisseur en capital-risque Paul Kedrosky l’a qualifié de « bombe nucléaire de poche » et blâmé ses concepteurs pour l’avoir lancé dans une société qui n’y est pas prête.

Même le PDG de l’entreprise qui a lancé ChatGPT, Sam Altman, a déclaré aux médias que le pire scénario pour l’IA pourrait signifier « notre extinction finale ».

Cependant pour d’autres ce buzz est démesuré. Le principal scientifique chargé de l’IA chez Meta’s AI, Yann LeCun, a déclaré à des journalistes que ChatGPT n’a « rien de révolutionnaire ». Le professeur de langage informatique de l’université de Washington Emily Bender précise que « la croyance en un programme informatique omniscient vient de la science-fiction et devrait y rester ».

Alors, jusqu’à quel point devrions-nous nous inquiéter ? Pour recueillir un avis autorisé, je me suis adressée au professeur d’informatique de Princeton Arvind Narayanan, qui est en train de co-rédiger un livre sur « Le charlatanisme de l’IA ». En 2019, Narayanan a fait une conférence au MIT intitulée « Comment identifier le charlatanisme del’IA » qui exposait une classification des IA en fonction de leur validité ou non. À sa grande surprise, son obscure conférence universitaire est devenue virale, et ses diapos ont été téléchargées plusieurs dizaines de milliers de fois ; ses messages sur twitter qui ont suivi ont reçu plus de deux millions de vues.

Narayanan s’est alors associé à l’un de ses étudiants, Sayash Kapoor, pour développer dans un livre la classification des IA. L’année dernière, leur duo a publié une liste de 18 pièges courants dans lesquels tombent régulièrement les journalistes qui couvrent le sujet des IA. Presque en haut de la liste : « illustrer des articles sur l’IA avec de chouettes images de robots ». La raison : donner une image anthropomorphique des IA implique de façon fallacieuse qu’elles ont le potentiel d’agir dans le monde réel.

Narayanan est également le co-auteur d’un manuel sur l’équité et l’apprentissage machine et dirige le projet Web Transparency and Accountability de l’université de Princeton pour contrôler comment les entreprises collectent et utilisent les informations personnelles. Il a reçu de la Maison-Blanche le Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers [N. de T. : une distinction honorifique pour les scientifiques et ingénieurs qui entament brillamment leur carrière].

Voici notre échange, édité par souci de clarté et brièveté.

Angwin : vous avez qualifié ChatGPT de « générateur de conneries ». Pouvez-vous expliquer ce que vous voulez dire ?

Narayanan : Sayash Kapoor et moi-même l’appelons générateur de conneries et nous ne sommes pas les seuls à le qualifier ainsi. Pas au sens strict mais dans un sens précis. Ce que nous voulons dire, c’est qu’il est entraîné pour produire du texte vraisemblable. Il est très bon pour être persuasif, mais n’est pas entraîné pour produire des énoncés vrais ; s’il génère souvent des énoncés vrais, c’est un effet collatéral du fait qu’il doit être plausible et persuasif, mais ce n’est pas son but.

Cela rejoint vraiment ce que le philosophe Harry Frankfurt a appelé du bullshit, c’est-à-dire du langage qui a pour objet de persuader sans égards pour le critère de vérité. Ceux qui débitent du bullshit se moquent de savoir si ce qu’ils disent est vrai ; ils ont en tête certains objectifs. Tant qu’ils persuadent, ces objectifs sont atteints. Et en effet, c’est ce que fait ChatGPT. Il tente de persuader, et n’a aucun moyen de savoir à coup sûr si ses énoncés sont vrais ou non.

Angwin : Qu’est-ce qui vous inquiète le plus avec ChatGPT ?

Narayanan : il existe des cas très clairs et dangereux de mésinformation dont nous devons nous inquiéter. Par exemple si des personnes l’utilisent comme outil d’apprentissage et accidentellement apprennent des informations erronées, ou si des étudiants rédigent des essais en utilisant ChatGPT quand ils ont un devoir maison à faire. J’ai appris récemment que le CNET a depuis plusieurs mois maintenant utilisé des outils d’IA générative pour écrire des articles. Même s’ils prétendent que des éditeurs humains ont vérifié rigoureusement les affirmations de ces textes, il est apparu que ce n’était pas le cas. Le CNET a publié des articles écrits par une IA sans en informer correctement, c’est le cas pour 75 articles, et plusieurs d’entre eux se sont avérés contenir des erreurs qu’un rédacteur humain n’aurait très probablement jamais commises. Ce n’était pas dans une mauvaise intention, mais c’est le genre de danger dont nous devons nous préoccuper davantage quand des personnes se tournent vers l’IA en raison des contraintes pratiques qu’elles affrontent. Ajoutez à cela le fait que l’outil ne dispose pas d’une notion claire de la vérité, et vous avez la recette du désastre.

Angwin : Vous avez développé une classification des l’IA dans laquelle vous décrivez différents types de technologies qui répondent au terme générique de « IA ». Pouvez-vous nous dire où se situe ChatGPT dans cette taxonomie ?

Narayanan : ChatGPT appartient à la catégorie des IA génératives. Au plan technologique, elle est assez comparable aux modèles de conversion de texte en image, comme DALL-E [qui crée des images en fonction des instructions textuelles d’un utilisateur]. Ils sont liés aux IA utilisées pour les tâches de perception. Ce type d’IA utilise ce que l’on appelle des modèles d’apprentissage profond. Il y a environ dix ans, les technologies d’identification par ordinateur ont commencé à devenir performantes pour distinguer un chat d’un chien, ce que les humains peuvent faire très facilement.

Ce qui a changé au cours des cinq dernières années, c’est que, grâce à une nouvelle technologie qu’on appelle des transformateurs et à d’autres technologies associées, les ordinateurs sont devenus capables d’inverser la tâche de perception qui consiste à distinguer un chat ou un chien. Cela signifie qu’à partir d’un texte, ils peuvent générer une image crédible d’un chat ou d’un chien, ou même des choses fantaisistes comme un astronaute à cheval. La même chose se produit avec le texte : non seulement ces modèles prennent un fragment de texte et le classent, mais, en fonction d’une demande, ces modèles peuvent essentiellement effectuer une classification à l’envers et produire le texte plausible qui pourrait correspondre à la catégorie donnée.

Angwin : une autre catégorie d’IA dont vous parlez est celle qui prétend établir des jugements automatiques. Pouvez-vous nous dire ce que ça implique ?

Narayanan : je pense que le meilleur exemple d’automatisation du jugement est celui de la modération des contenus sur les médias sociaux. Elle est nettement imparfaite ; il y a eu énormément d’échecs notables de la modération des contenus, dont beaucoup ont eu des conséquences mortelles. Les médias sociaux ont été utilisés pour inciter à la violence, voire à la violence génocidaire dans de nombreuses régions du monde, notamment au Myanmar, au Sri Lanka et en Éthiopie. Il s’agissait dans tous les cas d’échecs de la modération des contenus, y compris de la modération du contenu par l’IA.

Toutefois les choses s’améliorent. Il est possible, du moins jusqu’à un certain point, de s’emparer du travail des modérateurs de contenus humains et d’entraîner des modèles à repérer dans une image de la nudité ou du discours de haine. Il existera toujours des limitations intrinsèques, mais la modération de contenu est un boulot horrible. C’est un travail traumatisant où l’on doit regarder en continu des images atroces, de décapitations ou autres horreurs. Si l’IA peut réduire la part du travail humain, c’est une bonne chose.

Je pense que certains aspects du processus de modération des contenus ne devraient pas être automatisés. Définir où passe la frontière entre ce qui est acceptable et ce qui est inacceptable est chronophage. C’est très compliqué. Ça demande d’impliquer la société civile. C’est constamment mouvant et propre à chaque culture. Et il faut le faire pour tous les types possibles de discours. C’est à cause de tout cela que l’IA n’a pas de rôle à y jouer.

Angwin : vous décrivez une autre catégorie d’IA qui vise à prédire les événements sociaux. Vous êtes sceptique sur les capacités de ce genre d’IA. Pourquoi ?

Narayanan : c’est le genre d’IA avec laquelle les décisionnaires prédisent ce que pourraient faire certaines personnes à l’avenir, et qu’ils utilisent pour prendre des décisions les concernant, le plus souvent pour exclure certaines possibilités. On l’utilise pour la sélection à l’embauche, c’est aussi célèbre pour le pronostic de risque de délinquance. C’est aussi utilisé dans des contextes où l’intention est d’aider des personnes. Par exemple, quelqu’un risque de décrocher de ses études ; intervenons pour suggérer un changement de filière.

Ce que toutes ces pratiques ont en commun, ce sont des prédictions statistiques basées sur des schémas et des corrélations grossières entre les données concernant ce que des personnes pourraient faire. Ces prédictions sont ensuite utilisées dans une certaine mesure pour prendre des décisions à leur sujet et, dans de nombreux cas, leur interdire certaines possibilités, limiter leur autonomie et leur ôter la possibilité de faire leurs preuves et de montrer qu’elles ne sont pas définies par des modèles statistiques. Il existe de nombreuses raisons fondamentales pour lesquelles nous pourrions considérer la plupart de ces applications de l’IA comme illégitimes et moralement inadmissibles.

Lorsqu’on intervient sur la base d’une prédiction, on doit se demander : « Est-ce la meilleure décision que nous puissions prendre ? Ou bien la meilleure décision ne serait-elle pas celle qui ne correspond pas du tout à une prédiction ? » Par exemple, dans le scénario de prédiction du risque de délinquance, la décision que nous prenons sur la base des prédictions est de refuser la mise en liberté sous caution ou la libération conditionnelle, mais si nous sortons du cadre prédictif, nous pourrions nous demander : « Quelle est la meilleure façon de réhabiliter cette personne au sein de la société et de diminuer les risques qu’elle ne commette un autre délit ? » Ce qui ouvre la possibilité d’un ensemble beaucoup plus large d’interventions.

Angwin : certains s’alarment en prétendant que ChatGPT conduit à “l’apocalypse,” pourrait supprimer des emplois et entraîner une dévalorisation des connaissances. Qu’en pensez-vous ?

Narayanan : Admettons que certaines des prédictions les plus folles concernant ChatGPT se réalisent et qu’il permette d’automatiser des secteurs entiers de l’emploi. Par analogie, pensez aux développements informatiques les plus importants de ces dernières décennies, comme l’internet et les smartphones. Ils ont remodelé des industries entières, mais nous avons appris à vivre avec. Certains emplois sont devenus plus efficaces. Certains emplois ont été automatisés, ce qui a permis aux gens de se recycler ou de changer de carrière. Il y a des effets douloureux de ces technologies, mais nous apprenons à les réguler.

Même pour quelque chose d’aussi impactant que l’internet, les moteurs de recherche ou les smartphones, on a pu trouver une adaptation, en maximisant les bénéfices et minimisant les risques, plutôt qu’une révolution. Je ne pense pas que les grands modèles de langage soient même à la hauteur. Il peut y avoir de soudains changements massifs, des avantages et des risques dans de nombreux secteurs industriels, mais je ne vois pas de scénario catastrophe dans lequel le ciel nous tomberait sur la tête.

Comme toujours, merci de votre attention.

À bientôt,
Julia Angwin
The Markup

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