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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 3 · Notions clés

Données personnelles : ce que dit le RGPD

Le RGPD simplifie la définition : une donnée à caractère personnel est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. En pratique, sont « identifiés » les membres du personnel, étudiants, sujets de recherche, anciens élèves, membres du public dont on détient les données ; sont « identifiables » les individus pseudonymes pour lesquels on détient aussi des informations supplémentaires permettant de les identifier.

TypeExemples du cours
Directement identifiantesnom et prénom, email nominatif, photo
Indirectement identifiantesnuméro client, numéro de téléphone, plaque d'immatriculation, numéro de sécurité sociale, adresse postale, voix ou image
Combinaison d'informationstoute combinaison permettant d'identifier une personne
Rattachables à une personneachats, déplacements réels ou virtuels, salaire, communication, centres d'intérêt, commentaires

Vérifie que tu as compris

Un numéro de plaque d'immatriculation est, selon le cours...

Portée : de quoi parle-t-on ?

Toute information relative à une personne identifiée ou identifiable : informations stockées sous forme manuelle ou imprimée ; e-mails, bases de données, feuilles de calcul ; photographies (sites web, marketing), cartes d'identité et badges ; images de vidéosurveillance ; pages web ; informations associables à des identifiants en ligne (adresses IP, identifiants de cookies…).

Pseudonymisation

Le cours la présente comme une nouvelle définition (il écrit « pseudo-anonymisation ») : traiter les données de façon qu'elles ne puissent plus être attribuées à un individu précis sans informations supplémentaires, conservées séparément et protégées par des mesures de sécurité appropriées. Les données pseudonymisées restent des données personnelles, mais leur utilisation est encouragée (sécurité, recherche historique/scientifique, statistiques).

Vérifie que tu as compris

Des données pseudonymisées sont-elles encore des données personnelles ?