Anonymisation ou pseudonymisation des données ? 

En ce qui concerne la protection des données dans le cadre du RGPD, deux méthodes principales se distinguent : l’anonymisation et la pseudonymisation. Ces deux techniques visent à protéger la vie privée des individus, mais elles diffèrent par leur approche et leurs avantages. L’anonymisation, en rendant les données irréversiblement anonymes, offre un niveau élevé de sécurité, tandis que la pseudonymisation, plus souple, permet de conserver un lien indirect avec l’individu, tout en assurant un certain niveau de protection des données personnelles.

Avec le RGPD, toutes les entreprises sont confrontées à la sécurisation des données. Le texte de loi préconise certaines techniques pour protéger les données des citoyens européens notamment l’anonymisation et la pseudonymisation.

En effet, l’anonymisation peut entraîner la perte d’utilité des données dans certains cas. Par exemple, si une entreprise anonymise des informations clients pour les protéger, elle ne pourra plus utiliser ces données pour des analyses futures ou des actions ciblées, ce qui peut limiter sa capacité à personnaliser ses services ou à prendre des décisions basées sur ces données. De plus, les techniques d’anonymisation doivent être régulièrement mises à jour pour s’assurer qu’elles restent efficaces face à l’évolution des technologies de réidentification.

Des risques de réidentification par recoupement

De plus, l’anonymisation peut entraîner une perte de valeur des données, car elle empêche leur utilisation dans certaines applications analytiques ou marketing. Par exemple, les données anonymisées ne permettent pas de réaliser des études de marché ciblées ou des analyses comportementales fines, car toute information permettant d’identifier des personnes est supprimée. Cela représente un compromis entre la protection de la vie privée et l’utilité des données. C’est pour cela que la pseudonymisation, en conservant la possibilité de réidentification sous conditions strictes, est souvent préférée dans les projets nécessitant un équilibre entre sécurité et exploitation des données.

Le recoupement de deux collectes peut faire apparaître des données sensibles, ou bien réidentifier des individus dont les données avaient été pourtant anonymisées.

Il est donc conseillé, pour les responsables de traitement utilisant des solutions d’anonymisation, d’effectuer une veille régulière pour préserver, dans le temps, le caractère anonyme des données produites. Une anonymisation, garantie à un jour donné, n’étant pas nécessairement assurée dans la durée à l’heure du big data et de l’intelligence artificielle.

Une bonne solution d’anonymisation doit reposer sur trois critères :

• l’individualisation (est-il toujours possible d’isoler un individu ?),
• la corrélation (est-il possible de relier entre eux des ensembles de données distincts concernant un même individu ?)
• l’inférence (peut-on déduire de l’information sur un individu ?).

L’alternative de la pseudonymisation

La pseudonymisation s’avère un excellent compromis entre la protection des données personnelles et la possibilité de les exploiter à des fins spécifiques, comme dans les études ou les analyses de données. Contrairement à l’anonymisation, qui rend les données irréversiblement inidentifiables, la pseudonymisation permet aux responsables de traitement de continuer à utiliser les données tout en réduisant considérablement le risque d’identification non autorisée.

Elle joue un rôle clé dans la mise en œuvre des principes du RGPD comme la protection dès la conception (privacy by design) et la protection par défaut (privacy by default). En remplaçant les identifiants personnels par des pseudonymes, elle assure que les données sont sécurisées tout au long de leur cycle de vie, limitant ainsi les risques d’accès non autorisé.

Les entreprises peuvent ainsi garantir un niveau de sécurité plus élevé tout en respectant les droits des utilisateurs. Toutefois, cette approche nécessite la mise en place de mesures strictes de gestion des clés et des processus de réidentification afin de prévenir les abus et assurer la conformité avec le RGPD. Cette approche est donc particulièrement adaptée aux situations où une certaine souplesse est nécessaire pour exploiter les données tout en respectant la confidentialité des individus.