Le géant américain du web a annoncé sa décision de publier à compter de ce vendredi 3 avril des statistiques sur la localisation de ses utilisateurs dans le monde. Objectif : aider les pouvoirs publics à évaluer l’efficacité des mesures de confinement prises dans le cadre de la lutte contre le coronavirus.

Google va aider les autorités de plus de 130 pays à évaluer l’efficacité des mesures de confinement mises en place. « A partir d’aujourd’hui, nous publions une version anticipée de nos rapports sur la mobilité communautaire COVID-19 pour donner un aperçu de ce qui a changé suite au confinement visant à aplanir la courbe de cette pandémie. Ces rapports ont été développés pour être utiles tout en respectant nos protocoles et politiques de confidentialité strictes », indique Google sur son site officiel.

Téléchargeables sur un site dédié, ces rapports doivent révéler les « tendances générales des mouvements de personnes au fil du temps et par zone géographique, dans différentes catégories d’endroits tels que les lieux de loisirs, les commerces d’alimentation, les pharmacies, les parcs, les stations de transport en commun, les lieux de travail et de résidence », ajoute le géant américain.

A noter que le Maroc ne fait pas partie de la liste actuelle. Néanmoins, Google compte ajouter d’autres pays progressivement, l’objectif étant de fournir ce service au monde entier. « Etant donné le besoin urgent de ces informations, nous fournirons également, si possible, des informations au niveau régional. Au cours des prochaines semaines, nous travaillerons à ajouter d’autres pays et régions pour garantir que ces rapports restent utiles aux responsables de la santé publique du monde entier qui cherchent à protéger les gens contre la propagation du COVID-19 », signale Google.

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Et de rassurer que la vie privée des individus sera respectée. Les rapports de mobilité communautaire sont alimentés par la même technologie d’anonymisation qu’il utilise quotidiennement dans ses produits. « Pour ces rapports, nous utilisons une confidentialité différentielle, qui ajoute du bruit artificiel à l’ensemble de nos données permettant des résultats de haute qualité sans identifier une personne individuelle », conclut-il.