CLIQUEZ ET MODIFIEZ LE TITRE 1 Evénement Connect Lausanne, EPFL, 7 octobre 2015 Du Big Data au Smart Data Etat des lieux, nouveaux défis Michel Jaccard 20.07.15
PROTECTION DES DONNEES LA LOI ACTUELLE 2 1995
PROTECTION DES DONNEES LA LOI ACTUELLE 3
PROTECTION DES DONNEES LES PRINCIPES DE BASE 4 données personnelles traitement maître de fichier motif justificatif consentement niveau de protection équivalent à l étranger
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 5 données personnelles traitement maître de fichier motif justificatif consentement niveau de protection équivalent Croissance exponentielle Caractère personnel (permanent)?
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 6 données personnelles traitement maître de fichier motif justificatif consentement niveau de protection équivalent Hébergement? Stockage dans le cloud? Indexation? Chiffrement?
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 7 données personnelles traitement maître de fichier motif justificatif consentement Pas qu un seul «maître», Pas qu un seul fichier niveau de protection équivalent
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 8 données personnelles traitement maître de fichier motif justificatif consentement niveau de protection équivalent Aucun traitement ne peut-il vraiment être justifié par principe?
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 9 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
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 10 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!)
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 11 Droit à l oubli?
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 12 Cybersécurité?
PROTECTION DES DONNEES NOUVEAUX DEFIS 13 Surveillance?
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA 14 Données personnelles? Pas nécessairement
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA 15 Données fiables (et utiles)? Pas forcément
PROTECTION DES DONNEES SMART DATA 16 Données personnelles? Probablement, par analyses (anonymes?) et recoupements
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA SMART DATA 17 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?
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA SMART DATA 18 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
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA SMART DATA 19
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA SMART DATA Big Bang? 20 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
PROTECTION DES DONNEES BIG DATA SMART DATA 21 Solutions technologiques «Privacy by design» «Privacy by default» Atout majeur pour les sociétés suisses
Questions CLIQUEZ ET MODIFIEZ LE TITRE 22 MICHEL JACCARD id est avocats Email Michel.Jaccard@idest.pro Michel.Jaccard@protonmail.ch URL www.idest.pro Twitter @idestavocats 20.07.15