#+TITLE: Interview de François Pellegrini : recherche reproductible et utilisation de données à caractère personnel
#+Date: <déc 2019>
#+Author: François Pellegrini
#+LANGUAGE: fr

** Biographie
*François Pellegrini*, est informaticien, professeur des universités à
l’Université de Bordeaux et chercheur au Laboratoire bordelais de
recherche en informatique1 (LaBRI) et à Inria. Il est l'auteur du
logiciel [[https://gforge.inria.fr/projects/scotch/][Scotch2]], un logiciel de partitionnement généraliste. 
Il est commissaire à la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL). 
** Interview
*** Comment concilier la logique de transparence inhérente à celle de la recherche reproductible avec le respect de contraintes de confidentialité, dans le cas d'utilisation de données personnelles ?
La personne ayant collecté les données à caractère personnel acquiert, de par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), le statut de "**responsable de traitement**", qui est le "gardien" des données en question. Il est soumis à un **principe de "redevabilité"** (en anglais : "*accountability*") quant aux moyens et procédures qu'il met en place pour administrer le traitement en question. 

De fait, **sauf consentement explicite des personnes lors de la collecte**, il ne peut placer ces données en libre accès pour les personnes inconnues souhaitant reproduire les recherches. 

Il doit leur accorder un **accès au cas par cas**, encadré par des clauses de non   divulgation, afin que les scientifiques en questions puissent mener, sur le site du responsable de traitement (ou, à tout le moins, seulement dans le périmètre de l'Union Européenne), des traitements compatibles avec les finalités de recueil initial. 

De fait, ils peuvent (tenter de) reproduire les résultats, mais pas mener d'autres recherches qui seraient trop différentes de celles pour lesquelles le consentement des personnes avait été recueilli.

Dans le cas de **données confidentielles non à caractère personnel**, la situation est somme toute similaire, avec en moins la contrainte du respect strict de la loi "Informatique et Libertés".

*** En tant que lecteur.rice d'articles scientifiques, sur quels critères puis-je évaluer la robustesse du protocole de constitution des données si elles sont confidentielles ?
**Le processus et les données sont deux choses différentes**. 

Tu peux très bien **auditer un processus sans regarder *in concreto* les données qui y seront soumises**. 

Il est également possible de **tester le processus avec des données synthétiques**, afin d'en vérifier la conformité des résultats attendus, par rapport aux caractéristiques des jeux de données qui ont été générées.

** Ressources complémententaires
Site web de la CNIL :[[https://www.cnil.fr/fr/comprendre-le-rgpd]["Comprendre le RGPD"]]

Nguyen, Benjamin. 2019. ‘Anonymization Techniques : Theory and Practice’. presented at the Cinquième École d’Hiver é-EGC, sur le thème «Privacy Preserving, Reasoning, Explaining», Metz, January 21. https://egc2019.sciencesconf.org/resource/page/id/12.

Nilsonne, Gustav. 2019. ‘Hack- Finding Value in Anonymized Data: Exploring Scenarios for Secondary Use’, June. https://osf.io/2n8b6/.



