Qu’est-ce qu’une donnée personnelle en SHS ?

Cette FAQ publie les questions qui nous ont été adressées dans le cadre de nos activités (→ voir Qui sommes-nous ?), et les réponses que nous y avons apportées en nous appuyant sur la réglementation en vigueur. La tonalité souvent normative de ces billets ne doit cependant pas décourager le débat sur les conditions d’application de ces règles : n’hésitez pas à les commenter !

Au sens de la réglementation sur la protection des données personnelles (RGPD1, LIL2 ), une donnée personnelle est toute information (relative à la vie privée ou professionnelle) se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Cette identification peut être directe (ex : nom et prénom) ou indirecte (ex : plaque d’immatriculation, voix enregistrée) ; effectuée à partir d’une seule information (e.g. variable) dans un fichier, ou à partir du croisement d’un ensemble de données (ex : une femme quinquagénaire exerçant telle profession dans tel quartier).

Cette définition est très englobante, concernant à la fois l’interview d’une célébrité à la télévision, un fichier listant les étudiants inscrits dans une formation, un questionnaire rempli par un électeur, les propos du président d’une association nommée recueillis dans le cadre d’un focus group… Cependant, les règles s’appliquant au traitement des données personnelles peuvent être très différentes selon les cas et les situations.

Quelques exemples (fictifs) de données personnelles en SHS
  • Les propos du président de l’association Compostri, enregistrés ou retranscris dans le cadre d’un focus group

La fonction occupée par la personne, croisée avec l’organisation à laquelle elle appartient, permet de réidentifier cette personne. Les informations professionnelles intègrent les données personnelles !

  • L’enregistrement sonore d’un entretien avec Mme X., indiquant que Mme X. réside dans la commune La Meilleraye-de-Bretagne

La voix de l’interviewée, conjuguée aux informations délivrées sur sa résidence (une commune de 1500 habitants) permet de la « retrouver ».

  • La retranscription d’un entretien, dans lequel on apprend que l’enquêté est une femme de 34 ans, mère de 4 enfants et employée à l’usine BIO HABITAT en Vendée

L’usine comprend près de 800 employés, mais seulement 2 femmes âgées de 34 ans et mères de 4 enfants.

  • La photographie d’une personne glissant son bulletin dans l’urne, le visage face à l’appareil, sans lunettes de soleil ni chapeau

Ici, la personne peut être identifiée parce que son visage est très net et non dissimulé.

  • La copie d’un étudiant délivrant des informations sur son Université, sa promotion, son parcours scolaire antérieur : IGARUN, Licence 1 2021/2022, Baccalauréat obtenu en 2007 à Luçon

Cette promotion comprend une centaine d’étudiants, mais seulement un étudiant a obtenu son Bac en 2007 (qui plus est à Luçon) : cette personne peut donc être identifiée (i.e. « retrouvée ») .

  • Le tableau ci-dessous, issu d’un questionnaire délivré à la sortie des urnes :
IndividuAgeCommune de résidenceCatégorie socioprofessionnelle détailléeVote en 2017Pratique religieuseTranche de revenu
125MonclouEmployé de commerceLREMnon croyant2300 – 3200
271MonmarteauEmployé de la fonction publiquePSpratiquant4200 ou plus
327MaplancheArtisanFNnon croyant2300 – 3200
443MonclouOuvrier qualifiéLREMpratiquant occasionnel1200 – 1700
Tableau 1 – Exemple de données personnelles

Dans la commune de Maplanche (600 habitants), un seul individu est un artisan de 27 ans : nous pouvons donc l’identifier (et apprendre qu’il a voté pour le FN, qu’il est non-croyant et qu’il gagne entre 2300 et 3200 €).

Quelques exemples (fictifs) de données non personnelles en SHS
  • Un fichier renseignant le nom, l’adresse et le chiffre d’affaires de toutes les entreprises de Loire-Atlantique

Les données personnelles renseignent des personnes physiques, non des personnes morales.

  • La retranscription d’un entretien, dans lequel on apprend que l’enquêté est une femme de 34 ans, mère de 4 enfants, travaillant dans une entreprise de 800 employés dans une commune périurbaine de l’Ouest de la France

De trop nombreuses personnes remplissent ces attributs : la personne enquêtée ne peut donc pas être identifiée (i.e. « retrouvée »).

  • Ci-dessous, l’anonymisation du tableau précédent (Tableau 1) :
IndividuTranche d’âgeType de lieu de résidenceCatégorie socioprofessionnelle agrégéeVote en 2017Pratique religieuseTranche de revenu
120-29PériurbainEmployéLREMnon croyant2300 – 3200
270-79PériurbainEmployéPSpratiquant4200 ou plus
320-29RuralArtisanFNnon croyant2300 – 3200
440-49PériurbainOuvrierLREMpratiquant occasionnel1200 – 1700
Tableau 2 – Exemple de données anonymisées

Par rapport au tableau précédent, les noms de commune ont été remplacés par des types lieux ; les catégories socioprofessionnelles ont été agrégées ; les âges ont été regroupés en classes d’âge. Il n’est donc plus possible d’identifier les personnes ayant répondu à ce questionnaire.


Références

Notes

  1. Règlement Général sur la Protection des Données Personnelles (RGPD) du 27 avril 2016 – voir la version en vigueur []
  2. Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés (LIL) – voir la version en vigueur []
Aliette ROUX
Aliette ROUX
Ingénieure de Recherche PROGEDO-Loire (USR 3491 Maison des Sciences de l'Homme Ange Guépin)

OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Aliette ROUX (11 octobre 2022). Qu’est-ce qu’une donnée personnelle en SHS ? So MSH ! Consulté le 26 juillet 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/ugfg


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