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US : un courtier de données attaqué pour avoir vendu les données d’un conducteur à un assureur

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Aux États-Unis, un nombre croissant de conducteurs se plaignent de hausses inexpliquées de leur assurance automobile. L’un d’eux a porté plainte contre le courtier LexisNexis et le constructeur General Motors, alors qu’une enquête du New York Times révèle leurs business de données personnelles.

Propriétaire d’une Chevrolet Bolt, Kenn Dahl a toujours été un conducteur attentif. Au New York Times, ce soixantenaire explique avoir été surpris, en 2022, lorsqu’il a vu le coût de son assurance automobile grimper de 21 %. Alors qu’il consulte d’autres assureurs, un agent lui explique qu’un rapport du courtier de données LexisNexis, spécialiste des profils de risques, était un facteur important du prix proposé par les entreprises.

Kenn Dahl demande donc à l’entreprise de lui fournir son « rapport d’information au consommateur », comme la loi états-unienne l’y oblige. Il reçoit un document de 258 pages dans lequel sont répertoriés les détails de chacun de ses trajets en voiture sur les six derniers mois. Parmi les informations recueillies : l’heure de départ et celle d’arrivée, la distance parcourue, les accélérations, les accélérations fortes et les freinages brusques. « La seule donnée manquante était l’adresse à laquelle il avait conduit sa voiture », écrit la journaliste Kashmir Hill.

Selon le document, les données en question avaient été fournies par General Motors, le constructeur de la Chevrolet, à LexisNexis. Ce dernier, de son côté, se sert de ces données pour créer des scores de risques. Ceux-ci sont cédés à des assureurs, pour leur permettre de créer des produits « plus personnalisés », selon le porte-parole de la société. Au New York Times, Kenn Dahl explique s’être senti « trahi ».

Comme lui, Romeo Chicco, propriétaire d’une Cadillac, a vu son assurance doubler à la suite de la constitution d’un score de risque similaire par LexisNexis. La semaine dernière, il a porté plainte en Floride contre LexisNexis et General Motors.

Récupérer des données par tous les moyens


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