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Publié le 10 novembre 2018 Mis à jour le 10 novembre 2018

Données personnelles en éducation : des balises vers plus de maîtrise - Rapports

Plus de maîtrise face à la méconnaissance des enjeux en termes de vie privée et de réutilisation des données

Le rapport de l’Inspection générale « Données numériques à caractère personnel au sein de l'éducation nationale », publié en août 2018, propose un état de lieux du traitement de données personnelles dans le domaine éducatif en France.  

Rappelant l’importance stratégique des données des élèves, en termes de compréhension des situations d’apprentissage et de pilotage (à tout niveau de l’échelle) les auteurs constatent une méconnaissance diffuse des risques en termes de vie privée et la nécessité de former l’ensemble des acteurs : enseignants, cadres éducatifs, collectivités, élèves et familles « aux dimensions éthiques, sociales et économiques de l’utilisation des données personnelles ».

La conférence internationale des commissaires à la protection des données et à la vie privée avait élaboré à ce propos, en 2016, un référentiel de formation des élèves, qui détaille les connaissances indispensables en la matière, comme la compréhension de l’environnement économique avoisinant ou la capacité de régulation et de maîtrise de ses propres données.

Un point sensible ?

Les données scolaires sont définies comme « toute donnée recueillie dans le cadre scolaire » et sont distinguées en trois grandes catégories : les données saisies intentionnellement par les personnes concernées, les traces d’activité (navigation, téléchargement et production) et toutes les agrégations et analyses statistiques qui peuvent en dériver.

Au sens de la Loi ces données ne sont pas considérées comme « sensibles » mais leur valeur informationnelle est précieuse. Le rapport précise que les avancées en termes de croisement de données et d’analyse par des algorithmes permettront, dans un avenir proche, d’obtenir des informations personnelles à partir de traces collectives (ex. une classe ou un groupe d’élèves).

Du manque de transparence …

Les auteurs dénoncent une prise de conscience insuffisante de la réutilisation « qui peut être faite » des données scolaires (par exemple par des éditeurs de solutions de gestion de vie scolaire) ; ils plaident pour l’interdiction de tout traitement outrepassant des simples finalités pédagogiques ou administratives et pour la création d’un « Comité consultatif éthique et d’expertise sur l’intérêt public de l’utilisation des données scolaires ».

… à la commercialisation!

Un rapport du Center on Law and Information Policy (Fordham Law School) paru en juin 2018 reprend la problématique de réutilisation des données scolaires et dénonce une situation bien plus préoccupante outre-Atlantique, avec la récupération et la commercialisation par des courtiers en données (data-brokers).
Certaines sociétés déclareraient des bases de données de plus de 5 millions de lycéens, d’autres proposeraient des données pour des enfants âgés de 2 ans !
Les auteurs précisent bien que les données ne proviennent pas d'établissements scolaires, elles sont extraites de contenus « publics » : des informations mises en ligne par les élèves ou en provenance de réseaux sociaux ou d'éditeurs tiers. Les possibilités de profilage sont assez inquiétantes : ethnique, religieux, socio-économique…

Vers plus de maîtrise ?

Et si la solution à tout type de dérive était de permettre une progressive maîtrise des données par les personnes directement concernées (élèves comme enseignants?). 

C’est l’idée défendue par la Fondation Internet Nouvelle Génération (FING) avec le projet « musette de l’actif » inspirée de « la musette dans laquelle l’ouvrier qualifié des débuts de la révolution industrielle emportait avec lui les outils de son art, et qui symbolisait à la fois sa compétence, sa mobilité et sa liberté ». Les données deviennent un actif sur lequel capitaliser et construire son propre parcours personnel, dans des environnements bâtis autour de la confiance, comme l’expérience SEDELA (Self-Data for Enhancing Lifelong learning Autonomy) qui vise à construire des outils valorisant les volets non formels ou informels propres à la formation tout au long de la vie, notamment la collaboration avec des pairs.

Illustration : Pixabay, Lucica

Références

Rapport IGEN IGAENR « Données numériques à caractère personnel au sein de l'éducation nationale » (Février 2018) http://cache.media.education.gouv.fr/file/2018/69/2/IGEN-IGAENR-Rapport-2018-016-Donnees-numeriques-caractere-personnel-education-nationale-def_986692.pdf

Center on Law and Information Policy. « Transparency and the marketplace for student data » (Juin 2018). https://ir.lawnet.fordham.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1003&context=clip

N. El Mawas, J. Gilliot, S. Garlatti, P. Serrano-Alvarado, H. Skaf-Molli et al.. « Towards a Self-Regulated Learning in a Lifelong Learning Perspective » (Août 2017) https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01574104

(Dernière consultation : novembre 2018)

 

 


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