La Open Home Foundation publie les réponses anonymisées de 8 616 utilisateurs de Home Assistant
Le 26 août 2026, la Open Home Foundation a mis en ligne sur Zenodo le jeu de données anonymisé de sa première enquête communautaire, menée auprès de 8 616 utilisateurs de Home Assistant. La leçon pour tout projet autohébergé : on peut faire de la recherche ouverte sans exposer ses utilisateurs, à condition d’anonymiser sérieusement.
26 août 2026. La Open Home Foundation publie sur Zenodo le jeu de données anonymisé de sa première enquête communautaire Home Assistant : 8 616 réponses collectées entre décembre 2024 et février 2025, désormais libres d’accès sous DOI. Ce n’est pas une simple vitrine : l’organisation a appliqué une k-anonymisation, une revue RGPD, et a retiré 12 % des réponses par précaution avant publication. Pour l’écosystème de l’auto-hébergement, c’est un cas d’école — on peut publier des données réelles sur ses utilisateurs sans les exposer.
Qui vit réellement dans une maison connectée autohébergée
L’enquête, lancée le 16 décembre 2024 et clôturée début février 2025, répond à une question simple : qui installe et maintient un Home Assistant ? La plateforme est devenue, depuis la création de la fondation en 2024, la référence de la domotique open source, portée par l’idée d’un « open home » qui échappe aux silos des géants de la tech. Mais jusqu’ici, personne ne savait précisément qui la faisait tourner. Les réponses dessinent un profil sans ambiguïté.
Les trois raisons d’adopter la plateforme sont, dans l’ordre : le contrôle local (89,3 %), sa nature open source (84,0 %) et la personnalisation (81,7 %). Ce n’est pas un hasard si ces trois valeurs arrivent en tête : elles sont le cœur du contrat Home Assistant, et la raison pour laquelle un utilisateur choisit d’héberger sa domotique plutôt que d’acheter un hub propriétaire.
L’utilisateur type gère entre 11 et 200 appareils, vit à 75 % dans un logement dont il est propriétaire, souvent sur deux étages ou plus. 78,3 % des utilisateurs principaux travaillent ou étudient dans la technique ou l’ingénierie, et 15,7 % se déclarent neurodivergents. Plus de la moitié des foyers interrogés ont un chat ou un chien — un détail qui en dit long sur la nature des données collectées, et sur ce qu’il a fallu anonymiser.
Le chiffre le plus révélateur concerne la division du travail domestique. Dans les foyers interrogés, c’est une seule personne — à 94,4 % un homme — qui installe et maintient la domotique, tandis que les partenaires (87,4 % de femmes) et les enfants interagissent avec les appareils sans jamais toucher à Home Assistant. Autrement dit, une personne configure, tout le monde subit — ou profite.
L’anonymisation d’abord, la publication ensuite
La vraie nouveauté n’est pas dans les chiffres, mais dans la méthode. Publier un jeu de données « techniquement accessible » n’est pas la même chose que le partager équitablement. La Open Home Foundation a suivi le cadre FAIR — Findable, Accessible, Interopérable, Réutilisable — et l’a doublé d’un protocole d’anonymisation en plusieurs étapes.
Suppression des identifiants. Noms, identifiants techniques, horodatages, commentaires libres pouvant contenir des détails personnels, et toute information sensible (santé, handicap, religion, membres du foyer) ont été retirés. À tel point que le jeu partagé n’est plus considéré comme une « donnée personnelle » au sens du RGPD.
Revue k-anonymité. Supprimer les identifiants évidents ne suffit pas : une combinaison rare de détails ordinaires peut rendre une personne identifiable. La k-anonymité garantit que chaque répondant partage ses caractéristiques avec au moins k autres individus, de sorte qu’aucun ne puisse être isolé. L’équipe a donc regroupé les réponses trop spécifiques — par exemple « 5 à 6 protocoles » au lieu de la liste exacte des protocoles utilisés.
Couper plutôt que risquer. Quand, malgré tout, certaines combinaisons restaient trop rares, les réponses ont été supprimées : environ 12 % du total, soit une sur huit. La règle assumée — « publier moins et être certain » — tranche avec la pratique de nombreux éditeurs, qui privilégient le volume à la prudence.
Le tout a été validé juridiquement et documenté : protocole d’anonymisation, scripts d’analyse et statistiques descriptives sont publiés sur GitHub pour être audités. C’est cette transparence — publier la méthode autant que les données — qui rend la démarche crédible et reproductible.
Ce que ça change pour Home Assistant — et pour l’écosystème
Les données ne dorment pas dans un tiroir. Elles ont déjà orienté la refonte des zones (areas) dans Home Assistant, la conception du Home Assistant Connect ZBT-2 et les travaux de recherche sur la vie privée. La publication sert aussi la science ouverte : d’autres chercheurs peuvent bâtir sur ces données sans re-collecter, et vérifier les conclusions au lieu de les croire sur parole.
Pour les autohébergeurs, l’exemple a une valeur pratique immédiate. Combien de projets communautaires publient des statistiques d’utilisation sans protocole, ou au contraire se taisent par peur du RGPD ? La Open Home Foundation montre qu’une voie médiane existe : collecter avec consentement, anonymiser sérieusement, documenter la méthode, et publier sous licence ouverte. C’est un modèle transposable à n’importe quel logiciel autohébergé — une forge, un lecteur de flux, un gestionnaire de photos — dès lors qu’on accepte d’y consacrer le temps d’une vraie anonymisation.
Les limites sont assumées : l’enquête a duré en moyenne plus de 40 minutes au lieu des 20 annoncées, et elle était uniquement en anglais. Les répondants représentent donc le noyau engagé de la communauté, pas tous les utilisateurs. C’est un biais documenté, pas une faille cachée — et c’est précisément ce qui distingue une démarche scientifique d’une opération de communication.
Le contexte : l’open home contre les silos
L’enquête s’inscrit dans une stratégie plus large. Depuis la création de la Open Home Foundation, Home Assistant ne se contente plus d’être un logiciel : il se veut l’infrastructure d’un « open home » qui garantit la souveraineté des données face aux écosystèmes propriétaires. La fondation pousse aussi une base d’appareils communautaire, une sorte de « Wikipédia des appareils domotiques », alimentée par les données d’usage réelles des utilisateurs volontaires. La publication de cette enquête est la première pierre visible d’une démarche plus ambitieuse : produire de la connaissance ouverte sur la domotique, au même titre que le code est ouvert.
Cette ambition a un revers méthodologique. Pour bâtir une base d’appareils fiable sans trahir les utilisateurs, il faut savoir collecter, anonymiser et publier proprement. L’enquête de décembre 2024 sert donc aussi de banc d’essai : elle valide que la fondation sait faire ce qu’elle prétend faire, avant de l’appliquer à des données d’usage bien plus sensibles que des réponses à un questionnaire.
Quant à la suite, la fondation l’annonce elle-même : une nouvelle enquête est en préparation, avec des questions affinées par les retours de la communauté — notamment sur les points de friction et les usages futurs. La première édition aura au moins servi à poser la méthode ; la seconde devra la reproduire à plus grande échelle.
Verdict
Si vous maintenez un projet autohébergé, lisez leur protocole d’anonymisation avant de publier la moindre donnée utilisateur : la k-anonymité et le choix de couper 12 % des réponses sont reproductibles, et ils protègent autant vos utilisateurs que votre réputation.
Si vous êtes chercheur ou simple curieux, le jeu de données est un regard rare sur la réalité des maisons connectées autohébergées — qui les installe, pourquoi, et qui en porte la charge invisible. Téléchargez-le, mais souvenez-vous : il a été conçu pour qu’aucun individu ne puisse y être reconnu, et c’est précisément pour cela qu’il est exploitable.