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Intégrer la data ethics dans la formation en data analytics : une nécessité ?

Intégrer la data ethics dans la formation en data analytics : une nécessité ?

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L’introduction de la data ethics dans la collecte, le traitement et l’utilisation des données est une nécessité absolue dans toute formation en data analytics. Dans cette optique, la data science et l’éthique doivent aller de pair.

Autrement dit, le développement des lignes directrices éthiques aussi bien pour la pratique que l’étude de la science des données s’impose. Il faut que celles-ci s’intègrent dans tous les aspects des technologies et de la science. Dans ce dossier, nous examinons donc l’importance d’inclure la confidentialité des données ainsi que l’éthique dans les programmes et cursus en science des données. Voyons aussi les conséquences d’un manquement à cet égard.

Pourquoi la formation en data analytics devrait-elle aborder l’éthique et la confidentialité des données ?

Le déluge de données issu de nos vies et de notre travail soulève des interrogations cruciales sur les lois et la vie privée, et cela génère un certain nombre de préoccupations éthiques entourant la collecte, l’analyse des data ainsi que leur utilisation. On prévoit un taux de croissance annuel de 15,45 % pour la protection des données en tant que marché de services sur l’année 2022 à 2030.

Une telle rapidité de l’expansion des données rend primordial la formation des futurs data scientists sur le traitement éthique et responsable des données. Il y a un besoin clair de sensibiliser les apprenants aux implications éthiques de l’usage des données.

Quelques considérations éthiques clés de la data science

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Voici quelques lignes directrices éthiques à inclure dans la formation en data analytics et dans l’analyse des données en général :

Vie privée et confidentialité des données

Ceux qui travaillent avec les données ont le devoir de veiller à la protection de la vie privée des personnes dont ils collectent et analysent les informations. La confidentialité de leurs données incombe à ces professionnels. À cet effet, les datas analystes ou toute personne voulant recueillir des données doit(vent) avoir un consentement éclairé de la part des personnes concernées.

Outre les mesures de sécurité adéquates pour protéger les informations sensibles, il est aussi essentiel de dépersonnaliser ou d’anonymiser les données. Tenus d’observer les réglementations en matière de protection de la vie privée, les analystes doivent donner la priorité à l’application des dispositifs de sécurité stricts.

Qu’est-ce qu’une collecte éthique de données ?

L’éthique des données fait référence aux obligations morales inhérentes à la collecte, au stockage et à l’usage des informations personnellement identifiables lequel peut impacter la vie des individus. Comprendre cette notion de data éthiques est essentiel aux organisations pour identifier les pratiques dangereuses associées à ces différentes approches.

L’éthique dans la collecte des données va englober les principes et les pratiques régissant le recueil, la sauvegarde et l’échange de données. Les observations clés de la data éthics comprennent l’obtention d’un consentement clair, une sécurisation garantie du stockage des data, l’obtention des autorisations en vue d’utiliser et de partager ces data.

Un consentement concernant les informations fournies par les sujets étudiés

Le consentement éclairé veut dire avoir une autorisation explicite des participants dans le cadre d’exercices d’évaluation qui requiert une collecte de leurs données personnelles. Ils doivent obligatoirement être pleinement informés du but exact de l’évaluation, du fait que leurs informations sont collectées, ainsi que d’autres éléments (durée de l’analyse, système de stockage des données, l’accès aux informations…)

Préservation de l’anonymat et de la confidentialité

Les données confidentielles à l’instar des informations médicales ou de service, identifient des individus spécifiques. C’est pourquoi elles doivent rester confidentielles. Les données anonymes, quant à elles, ne sont associées à personne en particulier. Il faut néanmoins que les personnes qui participent à l’analyse sachent ce qu’il adviendra de leurs informations (seront-elles protégées ou rendues anonymes).

Une communication transparente sur le partage des données

Des procédures déterminées concernant le partage des data doivent parachever les protocoles explicites de collecte des données. Notamment, quand l’analyste manipule des informations personnelles privées et sensibles. Ce peut être des données liées à la toxicomanie ou à la santé mentale…

Partialité et équité

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Durant une formation en data analytics, il faut inculquer cette notion de data ethics aux étudiants grâce à l’apprentissage des techniques impartiales et équitables à utiliser dans l’analyse des données collectées. La diversité et l’inclusion étant prônées dans les programmes de formation en big data, c’est inconcevable que les intervenants puissent perpétuer la discrimination et l’inégalité.

Il s’agit, entre autres, d’avoir conscience des préjugés dans la collecte et l’analyse des données afin d’y remédier. L’idée est aussi de créer des algorithmes qui ne favorisent pas la discrimination injuste envers certains groupes. Cela suppose de s’assurer que les individus provenant de groupes démographiques différents sont traités équitablement.

Transparence et responsabilité

En vue de la data ethics, une formation en data analytics doit aussi apprendre à être transparent sur les méthodes de collecte et d’analyse des données. En effet, les aspirants analystes de données doivent être responsables aussi bien de leurs actions que de leurs décisions. Cela demande une documentation des méthodes et des résultats, assortie à une capacité à justifier les conclusions auprès des parties prenantes. Mieux. Il faut donner au public l’accès aux résultats.

Responsabilité et impact

En vue d’une data ethics, s’assurer de la conformité de leur travail avec les normes juridiques et éthiques fait aussi partie des obligations des élèves suivant une formation en data analytics. Les impacts environnementaux et sociaux de l’analyse ne sont pas en reste. Par conséquent, il est indispensable de promouvoir un comportement éthique. Par ailleurs, les données sont à exploiter de manière à faire avancer le bien social.

La conduite éthique en data science implique l’établissement des lignes directrices précises et une politique éthique claire auprès des organisations concernant l’utilisation des données. Mais il faut surtout créer des programmes de formation éthique à destination des futurs scientifiques des données.

Respect de la propriété intellectuelle

Enfin, les scientifiques des données sont tenus d’observer les droits de propriété intellectuelle. Cela signifie éviter le plagiat et veiller à une assignation correcte des travaux. Les data analysts ont des défis éthiques à relever et doivent de ce fait contribuer de manière responsable à ce domaine en intégrant ces considérations éthiques dans leur formation en data analytics.

Comment des pratiques responsables de traitement des données influent-elles sur la crédibilité d’un projet de data analyse ?

Premièrement, l’application de mesures strictes de protection de la vie privée dont les plus communes sont le cryptage et l’anonymisation va garantir aux participants qui contribuent par le biais de leurs données que celles-ci sont finalement entre de bonnes mains.

Deuxièmement, la crédibilité du projet va dépendre de la transparence au niveau des techniques de collecte et de traitement, mais aussi d’analyse des données. Les parties prenantes pourront ainsi faire la lumière sur l’intégrité du projet. En parallèle, corriger les biais garantit la qualité des données et accroît la fiabilité des résultats.

Troisièmement, l’observation à la fois des exigences réglementaires, des normes industrielles et des lignes directrices éthiques, conforte cette crédibilité. De surcroît, intégrer ces pratiques dans les formations sur la science des données aide à préparer les futurs professionnels de la data analytics à donner la priorité à la data ethics en plus d’encourager le traitement responsable des données.

Ignorer la data ethics et ne pas l’inclure dans la formation en data analytics : quelles conséquences cela peut-il avoir ?

Exclure la confidentialité et l’éthique des données des programmes de formation en data analytics aura des conséquences profondes aussi bien aux participants qu’aux apprenants.

Atteinte à la vie privée

Compromettre la confidentialité des données amène les data scientifiques à maltraiter par inadvertance des informations privées et sensibles. Il en résulte des atteintes à la vie privée, une fois que les données sont exposées et utilisées à mauvais escient. Ce qui aura pour effet de causer des préjudices aux individus en plus d’éroder la confiance des tiers dans les technologies fondées sur les données.

Des dilemmes éthiques

La data science suppose des prises de décisions ayant des implications éthiques. Mais dépourvus d’un bon fondement éthique, les professionnels des données peuvent être amenés à un usage des data contraire à l’éthique ou à concevoir des algorithmes biaisés aboutissant à des résultats discriminatoires…

Le non-respect de la législation et de la réglementation

Des juridictions dont fait partie le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne, ont établi des réglementations régissant la protection des données. Par le biais de la formation, les futurs professionnels de la data analytics doivent apprendre à respecter ces exigences légales car la non-intégration de la protection de la vie privée et de la data ethics dans les études sera à l’origine d’une non-conformité juridique. Les risques encourus sont l’atteinte à la réputation des organisations et des pénalités.

L’atteinte à la réputation

Une négligence de la confidentialité des données et de l’éthique de la part des organisations au niveau des pratiques de la data analyse les expose à d’importants dommages sur leur réputation. Pour les professionnels de la data, les cas de manquement à l’éthique, de violation de données se traduisant par des algorithmes biaisés auront aussi des répercussions négatives sur l’image d’une organisation. À part les pertes de clients, les conséquences peuvent être des revers financiers ou bien des répercussions juridiques.

Pour toutes ces raisons, il est primordial d’intégrer toutes les notions de data ethics dans les formations en data analytics dans l’optique d’éviter ces fâcheuses conséquences. Les apprenants doivent apprendre les cadres juridiques, les techniques de préservation de la vie privée et ce faisant, contribuer à une utilisation plus fiable des technologies s’appuyant sur les données.

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