La protection des renseignements personnels dans le cadre de la gestion collective de droits d’auteur au Canada
Notice bibliographique
Résumé
La protection des renseignements personnels des individus est aujourd’hui un enjeu de plus en plus important, du fait, d’abord, d’une pression accrue des citoyens, nourrie par les divers scandales touchant leurs donnees personnelles, mais aussi du fait de reponses reglementaires ambitieuses visant notamment a limiter l’utilisation anarchique de ces donnees personnelles par les GAFAM et autres entreprises de technologies. Ces reglementations ambitieuses ont vu le jour tant au niveau international – avec le Reglement general sur la protection des donnees (ci-apres « RGPD ») en Europe, ou le California Consumer Protection Act (ci-apres « CCPA ») en Californie – qu’au niveau canadien, avec le projet de loi federal C-11 et le projet 64 de modernisation de la loi quebecoise deposes tous les deux en 2020. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur la protection des renseignements personnels dans le cadre de la gestion collective de droits d’auteur au Canada. Si les societes de gestion collective de droits d’auteur (ci-apres « SGC ») ne sont pas les GAFAM de ce monde, il n’en reste pas moins que la protection des renseignements personnels reste un enjeu important pour ces societes, de par l’importance des donnees traitees dans leur activite, particulierement dans le secteur musical. La gestion collective, comme bon nombre d’autres industries, a ainsi fait face au defi du « Big Data », ou megadonnees, par l’explosion de l’afflux de donnees numeriques liees a la consommation en ligne de musique. La donnee est aujourd’hui au coeur de l’activite des societes de gestion collective. Dans ce contexte, quelle importance peut avoir l’enjeu du respect des renseignements personnels? Au vu des differents projets de reformes en cours au Canada, il nous parait important de faire un etat des lieux de la question pour les societes de gestion collective de droits d’auteur au Canada, afin d’anticiper une mise en conformite de leurs pratiques. Cet article vise ainsi a determiner ce que constitue un « renseignement personnel » parmi l’ensemble des donnees traitees par les SGCs, et aborde l’enjeu de leur protection. Il vise ensuite a determiner l’application territoriale des reglementations sur la protection des renseignements personnels, face aux flux transfrontaliers des donnees, en se posant la question notamment de l’application du RGPD aux SGCs canadiennes dans leur activite. Nous verrons ensuite les demarches a suivre pour se conformer a la legislation applicable, ainsi que les pistes pour anticiper les reformes a venir du cadre reglementaire, par exemple sur les transferts hors province ou la duree de conservation des renseignements personnels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».