Big ou Bug Data ? manuel à l'usage des datadéontologues

Publié par DU PALIO, le 23 février 2017

160 pages

Résumé

Avec la montée en puissance du big data et des réseaux sociaux, l'opinion publique se montre plus vigilante et les autorités de contrôle se font plus rigoureuses à l'égard des données exploitées par les entreprises et les administrations. ? L'information financière est loin d'être la seule susceptible d'être mise en cause dans les médias ou devant les tribunaux. Aujourd'hui, des données industrielles, commerciales, environnementales ou comportementales sont couramment contestées par le monde associatif et les lanceurs d'alerte. Dans ces domaines non financiers où prospèrent les algorithmes, les normes de communication, les instances de surveillance et les procédures de certification sont rares. Les responsables opérationnels, les gestionnaires informatiques et les communicants sont livrés à l'autodiscipline. ? En l'absence d'obligations réglementaires, la jurisprudence tend à exiger que les données détenues par les entreprises, même si elles ne sont pas rendues publiques, soient - à l'instar des chiffres financiers - exactes, précises et sincères. A défaut, les entreprises s'exposent à des risques de perte d'image ou de poursuites judiciaires qu'elles ne peuvent négliger. ? La prévention de ces risques impose de contrôler la production, l'archivage et l'usage des données traitées dans les entreprises et les administrations. C'est le rôle du « datadéontologue », un métier émergent dans la foulée du big data. ? Le cahier des charges du datadéontologue est simple : il lui appartient d'éviter les contentieux qui pourraient naître d'une utilisation inappropriée de données. Sa feuille de route reste en revanche à construire. ? Après avoir illustré par des exemples les risques auxquels expose une maîtrise insuffisante des données, l'auteur passe en revue les différentes dimensions de la fonction de datadéontologue. Pour chacune, il propose un ensemble de règles de conduite et de méthode de nature à protéger les organisations tout en leur permettant de valoriser leurs données.

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