En 2023 : 9 sanctions de la CNIL ont souligné la gravité de manquements au principe de minimisation des données. En effet, le RGPD exige que les données personnelles soient « adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire ». Les entreprises doivent éviter de collecter ou de conserver des informations superflues pour se conformer à cette exigence.
Alors que la CNIL intensifie ses contrôles avec l'IA en ligne de mire pour 2025, il est crucial de comprendre comment la minimisation des données peut réduire les risques et améliorer la gestion de la confidentialité.
Alignement des Registres de Traitement et Gestion des Risques
La minimisation des données est un principe de protection des données qui veut que les entreprises ne collectent que les données personnelles nécessaires à des fins précises et légitimes, et qu'elles ne les conservent que pendant la durée nécessaire.
Selon le RGPD, les données doivent être "adéquates, pertinentes et non excessives par rapport aux finalités pour lesquelles elles sont collectées et/ou traitées ultérieurement". En d'autres termes, collecter et conserver des informations superflues est non seulement une violation de la vie privée des utilisateurs, mais aussi une non-conformité aux exigences réglementaires.
Pour illustrer ce principe, lorsqu'un client contact le service consommateur, il peut - au passage - mentionner des informations sensibles telles que des données de santé ou des détails personnels. Dans ce cas, l'entreprise doit s'assurer que seules les informations strictement nécessaires au traitement de la demande sont collectées.
Il s'agit également de l'appréciation du risque: il est crucial que le registre des traitements de données soit aligné avec les données réellement collectées et utilisées. Cette cohérence facilite la gestion des risques et est essentielle lors de la réalisation d’une Analyse d’Impact sur la Vie Privée (PIA).
Si des données sont colletées sans contrôle, la conformité RGPD du traitement peut être remise en cause au même titre que la protection des données.
Identifier et limiter les Données Superflues
La minimisation des données n'existe pas sans la capacité de limiter ce qui est collecté, d'éliminer ce qui est redondant ou inutile et de filtrer l'information accessible. Bien que la la collecte des seules informations utiles soit une bonne base, il y a toujours un changement qui justifie une collecte non structurée entraînant un besoin de surveillance continue.
Malheureusement, la plupart des entreprises sont mal équipées pour inventorier et minimiser leurs données client. Elles manquent des outils de base pour cataloguer les informations de leurs clients, ne peuvent pas facilement localiser les données, notamment lorsqu'elles ont un historique conséquent et n'ont qu'une force de travail limitée pour réaliser le nettoyage.
Si la confidentialité doit s'industrialiser dans l'intérêt de la protection des données personnelles, les organisations devront trouver des approches basées sur des solutions dl'analyse des données collectées, conservées et partagées.Cela nécessitera une technologie efficace pour la découverte, la notation et l'accès des données d'identité.
Pour l'entreprise, gérer la confidentialité des informations personnelles n'est plus optionnel et le mode "best effort" ne suffit plus face aux volumes en question. La minimisation simplifiée des données fera de plus en plus partie d'une stratégie efficace de protection des données à caractères personnel.