Minimisation des données

Qu'est-ce que la minimisation des données ?

Souvent appelée évitement des données, la minimisation des données est un processus où un responsable du traitement des données, la personne au sein d'une organisation qui détermine pourquoi et comment les données personnelles sont traitées, tente de collecter uniquement les informations personnelles directement nécessaires pour atteindre un objectif particulier.

Les logiciels de sécurité centrés sur les données peuvent aider à atteindre cet objectif.

Certaines des lois sur la protection de la vie privée les plus strictes au monde, y compris le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne et la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), contiennent un langage spécifique sur la minimisation des données pour rester conforme à leurs normes.

Avantages de l'utilisation de la minimisation des données

Il y a plusieurs avantages à la minimisation des données, qui incluent :

• Renforcer la confidentialité : Réduire la quantité d'informations personnelles qu'une organisation collecte aide à sécuriser la vie privée des individus. Ne collecter que les informations pertinentes nécessaires pour accomplir une tâche réduit la probabilité qu'un acteur malveillant vole des informations personnelles.
• Réduire la responsabilité : Les violations de données et les tentatives réussies d'exfiltration de données peuvent rendre les organisations responsables de ces pertes de données. Réduire la quantité de données qu'une organisation collecte réduit la responsabilité et les dommages en cas de vol de données par un acteur malveillant. De plus, un ensemble de données plus petit est plus facile à gérer et à sécuriser, empêchant ainsi le vol de données.

Éléments de base de la minimisation des données

Certains des standards de confidentialité les plus avancés au monde incluent des principes de minimisation des données. Ces éléments se résument à ces points spécifiques :

• Adéquat : Les données collectées sont suffisantes pour atteindre l'objectif spécifique de l'organisation qui collecte les informations.
• Pertinent : Les informations demandées pour accomplir un objectif sont entièrement liées à l'objectif lui-même.
• Limité : Les informations superflues, qui peuvent ou non être sensibles, ne sont pas demandées simplement pour collecter plus de données.

Bonnes pratiques de minimisation des données

Pour que la minimisation des données fonctionne, suivez ces bonnes pratiques :

• Utiliser des champs obligatoires : Les sujets de données soumettent souvent des données via des formulaires et des portails, auxquels l'organisation collectant les données a accès. Bien que ces formulaires puissent contenir de nombreux champs, souvent, tous ne sont pas nécessaires pour que l'organisation atteigne son objectif au sens strict. 
  Pour s'assurer que le minimum de données est collecté auprès des participants, les organisations désignent souvent certains champs comme obligatoires pour que le portail accepte et traite le formulaire.
• Spécificité : Les sujets de données sont souvent plus disposés à fournir des informations lorsqu'ils sont informés de l'utilisation spécifique de leurs informations. 
  Pour minimiser la quantité de données collectées tout en maximisant la valeur que les organisations peuvent extraire de l'ensemble de données, il est impératif que les informations requises, les objectifs de leur collecte et le processus de gestion des données soient clairement définis.

Minimisation des données vs. limitation de la finalité

Bien que les termes soient étroitement liés, la minimisation des données diffère légèrement de la limitation de la finalité.

La minimisation des données est la pratique consistant à limiter la quantité totale de données collectées à ce qui est absolument nécessaire pour atteindre un objectif explicitement défini. Cela est souvent réalisé par le biais de formulaires comportant des champs obligatoires et d'organisations définissant explicitement l'objectif qu'elles espèrent atteindre grâce au processus de collecte de données.

La limitation de la finalité se réfère au cycle de vie des données que les organisations collectent, qui sont souvent des informations sensibles ou personnellement identifiables (PII). Les données initialement collectées pour un objectif ne peuvent être utilisées que pour cet objectif initial et ne jamais être réutilisées. Par exemple, la limitation de la finalité interdirait à une organisation d'utiliser des données collectées lors d'une étude démographique d'une ville pour ensuite être utilisées dans une campagne électorale dans cette même juridiction.

En savoir plus sur l'importance et les principes de la protection des données.