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BIG DATA vs Protection des données?
And the winner is….
Données personnelles: les impacts du futur règlement Colloque AFDIT / Cabinet Alain Bensoussan
Emmanuelle Bartoli, Chief Legal Counsel Data Privacy and Security
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2 21/03/2014
Ce que l’on sait du Big data…
Big Data, un terme marketing pour exprimer un volume massif de données
La théorie des 3 V:
Volume de données
Vélocité de création et de collection de données
Variété des données collectées.
2,5 trillions
d’octets de
données
par jour Sur la quantité
de données
existantes
aujourd’hui,
90% ont été
créées en 2 ans
Prévisions
2020: 10.4
zettaoctets/
mois
D’ici à 2015, le
Big Data devrait
générer 16,9
milliards de
dollars
Big data est
une priorité
pour 65% des
professionnels
de l’IT
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Le Big Data pour quoi faire?
Les Data : « le nouveau pétrole des années 2010 » issu de « gisements
d’information »
Big: une masse impressionnante de données sont collectées via TOUS les médias et
à TOUT moment et en TOUTE occasion
Faire parler les données sur les individus ou sur des populations nécessité de
structuration de la masse d’information
Mieux comprendre les clients, les patients, les utilisateurs…
Développer un meilleur écosystème opérationnel et informationnel permettant
des prises de décisions plus rapides et plus précises
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En quelques mots….
Base de données non structurée Structuration des bases
de données
great opportunity
risks
faire du sûr-mesure
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Un challenge ou une opportunité?
Harper Reed, Directeur de Campagne de B. Obama en 2012
« Le problème avec le Big Data, c’est le « big » (...). Cet aspect est déjà résolu. Nous avons
traité le big et devrions nous préoccuper de la donnée. Alors pourquoi ne pas seulement dire
data.»
Les challenges… …des opportunités deviennent
La quantité des données Expansion du Cloud
La variété des données Classification accrue des
données
L’interconnexion entre les
données Valorisation des données
L’utilisation des données pour
de nouvelles finalités Innovation
Les craintes des consommateurs Des produits et services plus
performants
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FINALITE LEGITIME
SPECIFIQUE &
EXPLICITE
EXACTITUDE
DUREE DE
RETENTION
INFORMATION
DES
PERSONNES
Comment respecter ce principe
lorsqu’il y a des données
d’origines multiples faisant
l’objet de « retraitements »
massifs?
Comment garantir l’exactitude
des données dans le temps et
dans la masse?
Comment déterminer la durée
de rétention raisonnable à
une donnée dont la finalité de
traitement a été changée
plusieurs fois?
Comment assurer une
information efficace lorsque
les finalités de traitements
sont infinies?
Les grands principes de la protection des données
confrontés au Big data (1/2)
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En 2013, le G29 a rendu un avis intitulé « Limitation de finalités » dans lequel est
abordé largement la question du Big Data.
Définition des finalités ultérieures: tout ce qui vient après la collecte des données
Le choix de la double négation: interdiction d’une finalité incompatible avec la
finalité initiale
flexibilité
insécurité juridique
Lorsque la compatibilité n’est pas évidente rechercher une connexion
Proposition d’un faisceau d’indices par le G29:
proximité de la finalité initiale et de la nouvelle finalité envisagée
contexte de la collecte initiale et ce qu’un usager normal peut envisager
nature des données et impact sur l’individu
garanties mises en œuvre par le responsable de traitement (anonymisation
ou pseudonymisation)
Limitation de la finalité vs Big Data
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Le projet de règlement…frein ou accélérateur de Big Data?
Proposition de
Règlement Avantages Inconvénients
Consentement renforcé Droits des personnes concernées
renforcés – meilleure information
Quel niveau d’information sera-t-
on en mesure de donner?
Risque de notice d’information
trop longue et incompréhensible.
Responsabilité accrue
des sous-traitants
Meilleure répartition des
responsabilités – toute la
responsabilité ne pèse plus
seulement sur les responsables de
traitements
Dans le Big data, toutes les
parties prenantes pourraient être
responsables de traitement.
Minimisation des
données
Pour les personnes
concernées: limitation de la
dissémination des informations
Pour les entreprises: exercice
d’optimisation des traitements
Antinomique avec Big Data et
avec ce qui existe déjà
Comment définir ce qui est
excessif ou pas?
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Le projet de règlement…frein ou accélérateur de Big Data?
Règlement Avantages Inconvénients
Droit à l’oubli
Mise en place d’une politique de
nettoyage des bases.
Les personnes disposent d’un
droit d’avoir leurs données
effacées.
En pratique, comment faire
lorsque les données sont
disséminées sur de multiples
bases de données?
Etude d’impact sur la
vie privée
La protection des données est
inscrite dans l’ADN des
traitements réalisés pour le Big
data.
Les entreprises s’assurent de
leur conformité.
N/A
Transferts de données
Fluidité des transferts et sécurité
accrue grâce à l’approche
« politique groupe ».
Pour les personnes concernées il
sera plus difficile de localiser et
tracer leurs données si leurs
transferts est plus difficiles.
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Sécuriser le Big Data
Le Big Data casse les frontières des systèmes or sans frontières, il est difficile
d’établir une politique de sécurité et encore plus d’en assurer une application
effective.
La donnée aura une valeur différente en fonction du moment auquel elle sera traité
besoin de sécurité différent en fonction de la valeur de la donnée.
Les accès aux bases de données sont démultipliés nécessité d’une politique forte
de contrôle d’accès aux bases de données.
Authentification forte
et
Traçabilité des accès
En challengeant les professionnels de la données, le Big Data constitue une
véritable opportunité pour nos entreprises d’exploiter l’Or noir que sont les
données personnelles.
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Organiser une gouvernance des données
Mobilisation de plusieurs fonctions: HR, IT, Business
Harmonisation des traitements de l’information
entre les différentes entités d’un groupe (particulièrement
challengeant dans les groupes internationaux ou encore
lors de fusion acquisition)
Gestion et contrôle de l’origine des données pour
garantir une bonne qualité, et ainsi valoriser les données
Détermination d’une grille d’analyse de la valeur des données permettant
une classification en fonction de la nature des données.
Comme pour la traçabilité des aliments, la traçabilité des données apparaît nécessaire pour
garantir le respect des principes de protection des données.
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And the winner is?
Conclusion et interaction avec la salle
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CONTACT
MERCI pour votre attention!
Emmanuelle BARTOLI
ATOS Chief Legal Counsel Data Privacy and Security
+33 6 22 49 76 17