Approche légistique des définitions de renseignements et données personnels : étude comparée des systèmes canadien et français
Notice bibliographique
Résumé
Ce projet prend son initiative dans une simple maïeutique. Nous sommes dans une économie de l'information. L'information, surtout lorsqu'elle est relative à notre personne, représente à la fois une valeur pécuniaire et une forme de pouvoir. Du fait de cette réalité, nos données à caractère personnel et nos renseignements personnels font l'objet d'une collecte, d'une utilisation, d'une communication ou encore d'un traitement par de grands groupes. Ceux-ci sont devenus si forts qu'ils en arrivent même parfois à supplanter l'action étatique. De ce fait, une relation déséquilibrée naît entre nos intérêts de vie privée et des préoccupations économiques. Pour tenter de concilier ces intérêts divergents, un corpus juridique toujours de plus en plus long a vu le jour. Un véritable enchevêtrement juridique existe en la matière. Au Canada, cet enchevêtrement se fait par un ordonnancement spécifique du fait des différents législateurs en présence, mais également, par l'insertion de différents standards juridiques. De surcroît, il faut différencier le secteur privé, du secteur public tout en sauvegardant le secteur de la santé. Il peut alors, en théorie, exister autant de définitions de la notion de renseignement personnel que de secteurs et de législateurs. En France, il a fallu adjoindre à la préalable initiative française de protection des informations nominatives le corpus juridique européen qui s'est développé. Des corpus juridiques en présence, de grands principes de protection ont émergé. Par ailleurs, ceux-ci commencent déjà à s'infuser dans l'inconscient collectif. Néanmoins, et pour l'application des textes en présence, il faut toujours à titre liminaire se demander si la qualification de donnée à caractère personnel ou de renseignement personnel est possible. C'est précisément ici que l'un des premiers enjeux se joue. Il existe des définitions de renseignements personnels, et malgré un aspect harmonisé, il semblerait exister des visions différentes de la notion de donnée à caractère personnel. Partant, un prisme légistique tentera de démontrer cette affirmation en explorant la notion de définition à ses confins.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».