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Big Data : votre responsabilité en 4 points essentiels

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J’ai assisté cette semaine à un séminaire sur les aspects juridiques associés au Big Data. Ce séminaire, animé par Philippe Laurent (avocat au barreau de Bruxelles) était très instructif. En particulier un cadre conceptuel a été proposé pour distinguer les différentes situations susceptibles de se présenter à vous si vous vous lancez dans le Big Data (ou dans le small data). Ce cadre m’a semblé tellement limpide et utile que j’ai immédiatement pensé à en faire un billet.

Tout traitement de données peut être catégorisé en fonction du type de données traitées, et de leur provenance. On distingue 4 « niveaux » qui impliquent chacun des responsabilités différentes pour celui qui traite les données

4 niveaux de responsabilité pour le traitement des données

  • Niveau 0 : il s’agit du Big data réalisé par exemple à des fins de maintenance préventive (ex : maintenance d’ascenseurs sur la base de signaux collectés sur des éléments mécaniques, contrôle d’un troupeau de vaches à partir de données médicales). La réglementation sur les données personnelles ne s’applique pas dans ce cas car ni les vaches, ni les ascenseurs ne sont des personnes. De plus il n’y aura pas de problème de propriété intellectuelle si le fermier traite lui-même les données.
  • Niveau 1 : Réutilisation de ses propres données. C’est le cas typique de l’entreprise disposant d’un CRM et qui va analyser ses données pour en faire quelque chose qui n’était pas initialement prévy. Si le problème de propriété intellectuelle est ici absent, par contre l’utilise « nouvelle » qui est faite de ces données oblige l’entreprise à se conformer aux dispositions de la loi sur le traitement des données personnelles et de s’assurer de l’assentiment de la personne pour ce retraitement.
  • Niveau 2 : le Web scrapping tombe dans cette catégorie. La récolte d’informations ne concerne pas des personnes mais les données collectées ont été produites par une tierce partie. Si l’extraction va trop loin il existe une potentielle atteinte aux droits de propriété intellectuelle.
  • Niveau 3 : cette situation mêle à la fois la dimension personnelle des données et leur appartenance à une tierce partie. L’utilisation d’un Facebook Connect ou de l’API de Linkedin sont des cas d’usage typiques. Cette situation est sans aucun doute la plus compliquée et requiert une analyse juridique préalable … ainsi que la lecture attentive du contrat sous-jacent à l’utilisation de l’API.

Conclusion

Le cadre conceptuel proposé ci-dessus vous permettra sans aucun doute de très vite saisir la situation dans laquelle vous vous trouvez et les risques inhérents. A titre anecdotique, n’oubliez pas qu’une analyse (même sommaire) des risques fait partie de toute bonne étude de marché (cf. l’analyse PESTEL).

Image: Shutterstock
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Auteur: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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2 Commentaires

  1. Vous êtes passionnant. C’est un plaisir de vous lire.
    J’aimerais avoir votre avis sincère et personnel sur le « big data ». En effet, j’ai l’impression que c’est la (très) future bulle marketing de notre temps, comme l’était l' »informatique » en 1999. Je ne développerai pas plus avant; je suis impatient d’avoir votre avis d’expert.

  2. Le Big Data est en effet devenu un mot à la mode. N’oublions toutefois pas qu’il ne s’agit pas de quelque chose de nouveau. Les assurances, banques et supermarchés utilisent déjà les mêmes technologies pour produire des offres personnalisées. Les algorithmes ne changent pas fondamentalement.
    Ce qui change par contre c’est l’accessibilité des technologies. Là où un mainframe était requis il y a 10 ans, le cloud et les offres mutualisées démocratisent l’offre. C’est bien là qu’est la révolution. Ces offres mutualisées ajoutent en plus la vitesse de processing qui permet d’envisager des applications en temps réel qui relevaient encore du fantasme il y a 5 ans.

    Le danger réside toutefois dans l’utilisation du Big Data à tout-va, sans réflexion préalable. Ainsi, même si l’hébergement est devenu une composante marginale du prix de revient, on doit s’interroger sur les données à collecter. Récolter tout et n’importe quoi en espérant que les processeurs feront le tri n’est pas une bonne option. Il faut continuer d’en passer par une phase qualitative, pragmatique, et seulement ensuite enchaîner avec une phase plus quantitative (le Big Data n’étant qu’une méthode quantitative parmi d’autres pour comprendre le comportement des consommateurs).

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