Présentation lors de l'événement "Connect" organisé en octobre 2015 à l'EPFL à Lausanne par Swisscom, Innovaud, EPFL et la Chambre de Commerce du Canton de Vaud.
Présentation de la situation actuelle (loi suisse sur la protection des données) et des nouveaux défis du big data et du smart data.
Vers une meilleure connaissance client grâce au big data
Du Big Data au Smart Data
1. CLIQUEZ ET MODIFIEZ LETITRE
20.07.15
1
Evénement Connect
Lausanne, EPFL, 7 octobre 2015
Du Big Data au Smart Data
Etat des lieux, nouveaux défis
MichelJaccard
4. 4PROTECTION DES DONNEES – LES PRINCIPES DE BASE
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent à l’étranger
5. 5PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Croissance exponentielle
Caractère personnel (permanent) ?
6. 6PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Hébergement ? Stockage dans le cloud ?
Indexation ? Chiffrement ?
7. 7PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Pas qu’un seul «maître»,
Pas qu’un seul fichier
8. 8PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Aucun traitement ne peut-il vraiment être
justifié par principe ?
9. 9PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Caractère artificiel du consentement donné (en ligne)
Absence de précision sur la finalité | les utilisations
futures
10. 10PROTECTION DES DONNEES – NOUVEAUX DEFIS
données personnelles
traitement
maître de fichier
motif justificatif
consentement
niveau de protection équivalent
Appréciation politique, sociale, culturelle
Analyse au cas par cas nécessaire (dans les
faits), pas de blanc seing par pays (Safe Harbor !)
16. 16
Données personnelles ? Probablement, par analyses (anonymes ?) et recoupements…
PROTECTION DES DONNEES – SMART DATA
17. 17PROTECTION DES DONNEES – BIG DATA | SMART DATA
Données personnelles, par moments – Comment régler la question de
l’assujettissement à la réglementation ? Et qui joue le rôle du «maître du
fichier» ?
Comment s’assurer d’un consentement véritable sans connaître la finalité du
traitement au moment de la collecte des données, puisqu’elle dépendra des
analyses | recoupements?
Comment assurer le droit d’accès à des fractions de données éparpillées,
sachant que celui qui compile les bases de données ou les met à disposition
n’est pas forcément celui qui procède aux analyses | recoupements ?
18. 18PROTECTION DES DONNEES – BIG DATA | SMART DATA
Evolution ?
Consentement présumé pour
toute utilisation des données qui
serait «reconnaissable» au
moment de leur collecte
Certification par des tiers (de
confiance ?)
Renforcement des sanctions
20. 20PROTECTION DES DONNEES – BIG DATA | SMART DATA
Big Bang ?
Sécurisation des données,
indépendamment de leur
caractère personnel ou non
«opting out» généralisé
Données sensibles avec
devoirs spécifiques (santé ?
géolocalisation ?)
Renforcement des droits de
la personnalité
21. 21PROTECTION DES DONNEES – BIG DATA | SMART DATA
Solutions
technologiques
«Privacy by design»
«Privacy by default»
Atout majeur pour
les sociétés suisses
22. CLIQUEZ ET MODIFIEZ LETITRE
20.07.15
2222
MICHEL JACCARD
id est avocats
Email Michel.Jaccard@idest.pro | Michel.Jaccard@protonmail.ch
URL www.idest.pro
Twitter @idestavocats
Questions