Ressource et Identité numérique en entreprise

L’importance des données

Au quotidien, les entreprises sont amenées à collecter de nombreuses informations à caractère personnel par le biais de solutions informatiques facilitant de plus en plus la gestion des données. C’est le cas, par exemple, du traitement de données de l’entreprise par le service des ressources humaines dans le cadre des recrutements, de la gestion des carrières et des compétences, les données des clients de l’entreprise, etc. En parallèle, certaines entreprises mettent également en place des dispositifs de contrôle comme la vidéosurveillance, la cybersurveillance, la géolocalisation, etc. Dans la mesure où toute divulgation ou mauvaise utilisation des données est susceptible de porter atteinte aux droits et libertés des personnes, ou à leur vie privée. Il est donc essentiel de veiller au respect des règles de protection des données à caractère personnel. A ce titre, la loi n° 2008-12 du 25 janvier 2008 relative à la réglementation générale de la protection des données à caractère personnel, fixe un cadre à la collecte et au traitement des données personnelles. Elle met en avant cinq (5) principes à respecter en cas de collecte, de traitement et de conservation des données à caractère privé :
La finalité du traitement,
La proportionnalité et la pertinence des données collectées,
La durée de conservation des données,
La sécurité et la confidentialité des données,
Le respect des droits des personnes.
La gestion des données personnelles est désormais au cœur du quotidien de l’entreprise. Et cela ne vaut pas seulement pour les groupes spécialisés dans les technologies de la communication, loin de là. Avec l’essor du numérique, toutes les entreprises, de la Petite et Moyenne Entreprise (PME) à la multinationale, sont conduites à traiter de plus en plus de données à caractère personnel dans le cadre de leurs activités quotidiennes. La gestion du recrutement et du fichier client, de l’annuaire du personnel, utilisation de badges, vidéosurveillance ou encore géolocalisation : toutes ces pratiques impliquent le maniement de données personnelles. Pour les entreprises, l’enjeu relatif à ces usages croissants de données n’est pas seulement de nature juridique. Il influence aussi la qualité de la relation avec leurs clients, les échanges avec leurs écosystèmes d’innovation et l’éthique interne des employés. En un mot, l’entreprise est-elle digne de confiance vis-à-vis de l’ensemble des parties prenantes qui travaillent avec elle ?
C’est particulièrement vrai depuis quelques années, alors que les individus sont de plus en plus sensibles aux risques liés à la gestion de leurs données. Dans ce contexte, la conformité peut aussi devenir un argument concurrentiel pour l’entreprise soucieuse d’attirer et de retenir les Rapport de mémoire : politique de réglementation de l’usage du numérique en entreprise : protection des données et de la vie privée.
consommateurs et partenaires. La Commission des Données Personnelles (CDP) s’est particulièrement attachée ces dernières années à accompagner les entreprises dans cette direction. Elle l’a fait en répondant à des plaintes toujours plus nombreuses et en mettant en place des stratégies pour le respect de la réglementation générale sur les données personnelles. Ces réglementations permettent de lutter contre les atteintes à la vie privée susceptibles d’être engendrées par la collecte, le traitement, la transmission, le stockage et l’usage des données à caractère personnel. Elle garantit que tout traitement, sous quelque forme que ce soit, respecte les libertés et droits fondamentaux des personnes physiques ; Elle prend également en compte les prérogatives de l’Etat, les droits et les intérêts des entreprises publiques et privées. Elle veille à ce que les Technologies de l’Information et de la communication ne portent pas atteinte aux libertés individuelles ou publiques, notamment à la vie privée.

Les données en entreprise :

Les données sont au cœur des priorités stratégiques des entreprises. Elles sont à tous les niveaux, ses sources sont multiples, provenant à la fois des entreprises, des individus, des partenaires publics et privés, voire des machines elles-mêmes. Les données circulent, se reproduisent, se stockent, s’agrègent, se corrèlent ; elles deviennent la matière première de nombreux métiers et la raison d’être de nouveaux marchés, témoignant d’une tendance généralisée qui est la Data Driven Economy (l’économie guidée par les données). Les mutations économiques, stratégiques, politiques et sociales n’en sont qu’à leur début, le déluge des données s’accroissant de manière exponentielle avec le développement récent de nouvelles technologies (objets connectés, machine learning, intelligence artificielle etc.).
Nous sommes aujourd’hui plongés dans l’ère du Big data, de l’interconnexion des données et de leur valorisation. Dans ce contexte Big Data, les données personnelles occupent une place de plus en plus importante. En effet, leurs modes de production, leurs moyens de collecte et d’analyse ont explosé ces dernières années et offrent des potentiels de valorisation gigantesques, mettant notamment l’expérience client au cœur des stratégies. La relation client devient de plus en plus proactive, ce qui permet d’anticiper les besoins, d’adapter les stratégies, les opérations, le retail, etc.
De nombreuses entreprises ont élaboré les premiers modèles fondés sur l’analyse et la revente des données personnelles pour développer leur service. L’économie des données personnelles repose en particulier sur l’évolution de deux modèles qui sont :
Les modèles bifaces qui se sont construits sur une logique de troc implicite : données personnelles contre service gratuit.
Les modèles serviciels pour lesquels les données personnelles sont un véritable carburant : grâce à la personnalisation, les services sont plus efficaces et pertinents pour l’utilisateur et bénéficient tant à l’entreprise qu’au client (dans la limite des règles de consentement).
Les données personnelles sont devenues un véritable or noir pour l’économie numérique mais constituent également un risque majeur pour les libertés individuelles, ce qui impacte la manière d’innover. Cela alimente un cercle vicieux. La conciliation est-elle possible ? La protection des données personnelles brime-t-elle nécessairement l’innovation ? Il est parfaitement possible d’innover en faisant du Big Data tout en protégeant la vie privée : cela n’est pas antinomique. En prenant en compte les enjeux de protection des données personnelles le plus en amont possible, dès la conception des technologies, concilier innovation et vie privée devient une démarche non seulement plus responsable mais aussi plus rentable.
Toutes les minutes, l’humanité produit 350 000 Tweets, 15 millions de SMS ; 200 millions de mails ; 250 gigaoctets d’informations sont archivés sur Facebook et 1 740 000 gigaoctects d’informations sont publiés dans le monde. Tous les jours, Google traite plus de 24 peta-octets de données, soit 24 millions de milliards d’octets. En 2013, 1,01 milliards d’objets connectés peuplent la planète. En 2020, nous estimons qu’il y en aura près de 100 milliards. Voici la conséquence logique du poids que le numérique a pris dans notre vie : les données se multiplient à un rythme effréné. Produites par nos ordinateurs, nos téléphones mobiles, nos outils de paiement, mais aussi par les multiples capteurs qui équipent désormais nos entreprises, ces milliards de milliards de données s’accumulent sur les ordinateurs de la planète. Cette démultiplication croissante des sources et des flux de données a généré un accroissement de la production de données structurées, non structurées, semi-structurées, ainsi qu’une baisse des coûts de stockage et d’analyse. Dans cette data-sphère, les données personnelles constituent la matière première essentielle au service du développement de l’économie numérique. Tandis que la stratégie numérique des entreprises oriente de plus en plus les données et leur gouvernance au cœur de leurs priorités, il convient de s’intéresser au cas particulier des données personnelles qui alimentent à elles seules tout un pan de l’économie numérique. De nombreuses sociétés se créent entièrement sur le modèle de la valorisation des données personnelles. Mais lorsqu’il s’agit de créer de la valeur autour des données personnelles, les questions d’éthique et de conformité apparaissent. Comment dès lors préserver la confiance des clients, tout en garantissant le respect de la protection de leurs données ?

Qu’est-ce qu’une donnée personnelle ?

Nous ne pouvons mener une réflexion sur l’économie des données personnelles sans exposer la nature de plus en plus complexe des données personnelles, et la difficulté qu’il y a à saisir dans son ensemble l’immense spectre qu’elles recouvrent.

Définition et caractéristiques des données personnelles :

La définition des données personnelles couvre un périmètre très large. Au sens de la loi, C’est toute information relative à une personne physique identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement, par référence à un numéro d’identification ou à un ou plusieurs éléments qui lui sont propres. Pour déterminer si une personne est identifiable, il convient de considérer l’ensemble des moyens en vue de permettre son identification dont dispose ou auxquels peut avoir accès le responsable du traitement ou toute autre personne. La notion de donnée personnelle est vaste dans la mesure où elle s’étend à tout ce qui indirectement renvoie à une personne. Est-ce que dans ce contexte, toutes les traces numériques sont des données personnelles ? L’adresse IP a par exemple été considérée comme étant une donnée personnelle, car elle renvoie indirectement à une personne physique ou à un foyer identifié. La donnée personnelle serait-elle finalement presque partout ? Cette complexification de la nature des données personnelles s’explique par le fait que la donnée personnelle est de plus en plus :
Protéiforme :
L’ère numérique marque le passage d’un monde où régnait un seul type de donnée vers un monde où règnent trois types de données : aux données structurées s’ajoutent les données semi-structurées et non-structurées (issues des réseaux sociaux, mobiles, web…). Les systèmes et processus de gestion doivent être agiles et adaptables pour prendre en compte ces caractéristiques de la donnée, en général, et d’autant plus lorsque des données personnelles se cachent derrière ces catégories. Il est à noter que les données personnelles sont classées en deux catégories distinctes :
✓ Les données personnelles identifiantes : ce sont les données rattachées directement à l’identité d’une personne. Ce sont généralement le nom, l’adresse, l’e-mail, la situation familiale, ou encore toutes les données ou fichiers permettant d’identifier indirectement une personne, via par exemple un numéro d’identification, une adresse IP.
✓ Les données comportementales : ces données sont rattachées à l’ensemble des comportements d’un individu, collectées via le suivi de ses navigations, mettant en exergue ses comportements d’achats ce qui permet, par exemple, pour un retailer (détaillant) d’affiner le profil d’une personne, surtout si ces données comportementales sont croisées avec des données personnelles identifiantes. En cernant mieux les centres d’intérêt d’un individu et ses préférences, il est possible d’optimiser son parcours d’achat et de lui proposer des offres personnalisées. Ainsi grâce aux données comportementales, les analyses prédictives permettent d’anticiper les types de produits ou de services qui correspondraient le mieux à tel ou tel profil ou à telle ou telle zone géographique. Pour expliquer concrètement la différence entre données personnelles et données comportementales, voici un scénario illustratif : « Mouhamed, père de deux enfants domicilié aux Almadies, se renseigne sur Internet à propos de l’achat d’une nouvelle voiture. Grâce aux sites consultés, nous allons pouvoir lui proposer des essais. Qu’est-ce qui relève des données personnelles ? Il s’agit de son nom, du fait qu’il ait deux enfants rattachés à son foyer et qu’il habite aux Almadies. En termes de données comportementales, nous savons que Mouhamed est prêt à utiliser le web dans sa démarche d’achat, qu’il envisage l’achat d’une nouvelle voiture et qu’il dispose d’un revenu plutôt élevé en raison des marques qui l’intéressent. À partir de toutes ces données, il devient possible d’en déduire que Mouhamed pourrait avoir une propension à acheter plutôt une grosse berline, car il habite dans une commune à fort pouvoir d’achat et qu’il a une famille de deux enfants ».