Utilisez-vous des données confidentielles comme données de test ?

L'utilisation de données confidentielles comme données de test est illégale dans de nombreux cas, car elle enfreint les lois et réglementations sur la confidentialité telles que GDPR et HIPAA. C'est important pour d'autres méthodes de protection des données comme les données synthétiques à des fins de test. Il garantit la confidentialité et la sécurité des informations sensibles.

Cette vidéo est extraite du webinaire Syntho expliquant pourquoi les organisations utilisent des données synthétiques comme données de test ?. Regardez la vidéo complète ici.

Sur LinkedIn, nous avons demandé aux individus s'ils utilisaient des données confidentielles comme données de test.

Données confidentielles en tant que données de test

Alors que les entreprises collectent et stockent une quantité croissante de données personnelles, les préoccupations concernant la confidentialité des données sont passées au premier plan. Une question qui se pose souvent est de savoir si les données sensibles à la vie privée doivent être utilisées à des fins de test.

Données synthétiques peut être une alternative intéressante à l'utilisation de données confidentielles à ces fins. En générant des ensembles de données artificiels qui imitent les propriétés statistiques des données du monde réel, les entreprises peuvent tester leurs systèmes et algorithmes sans risquer la vie privée des individus. Cela peut être particulièrement important dans les secteurs où les données sensibles à la vie privée sont courantes, comme la santé ou la finance.

Les risques liés à l'utilisation des données de production à des fins de test

L'utilisation des données de production à des fins de test peut être problématique, car elles peuvent contenir des données sensibles à la vie privée. Frederick note que les données personnelles sont définies comme des "données qui disent quelque chose sur une personne physique vivante" et si les données peuvent être utilisées pour identifier un individu, elles deviennent des données personnelles.

La complexité de l'identification des données personnelles

Francis souligne que l'identification de ce qui constitue des données sensibles à la vie privée peut être complexe, car les gens peuvent ne pas savoir ce qui est considéré comme des données personnelles. Il note que le GDPR a des exceptions et qu'il n'est pas toujours clair quand les données sont considérées comme des données personnelles. C'est pourquoi, l'utilisation de données synthétiques à des fins de test peut également aider les entreprises à éviter les problèmes juridiques et éthiques liés à l'utilisation de données personnelles. 

Conseils de l'Autorité néerlandaise de protection des données

L'autorité néerlandaise de protection des données a récemment publié une déclaration sur son site Web, indiquant si les données personnelles peuvent être utilisées à des fins de test. La déclaration note qu'il n'est généralement pas nécessaire d'utiliser des données personnelles pour les tests et que des options alternatives doivent être explorées.

Naviguer dans les données personnelles et le RGPD

Frederick souligne que la compréhension des bases juridiques du traitement des données personnelles est essentielle. Le RGPD prévoit six bases juridiques pour le traitement des données personnelles, y compris l'obtention du consentement. Cependant, demander le consentement pour tout n'est pas pratique, et il est préférable d'essayer d'éviter complètement de traiter des données personnelles. L'utilisation de données synthétiques peut aider les entreprises à relever ces défis tout en atteignant leurs objectifs.

Conclusion

La navigation dans les données sensibles à la vie privée est complexe, mais elle est essentielle pour protéger les droits à la vie privée des individus. En comprenant les exigences légales et en explorant d'autres options, les entreprises peuvent éviter d'utiliser des données sensibles à la vie privée à des fins de test tout en atteignant leurs objectifs.

Dans l'ensemble, les données synthétiques peuvent être un outil puissant pour les entreprises qui cherchent à tester leurs systèmes et leurs algorithmes sans compromettre la vie privée des individus ni enfreindre les exigences légales et éthiques.

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