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Certaines disciplines traversent une crise paradoxale : autant elles sont plébiscitées par le marché du travail, autant elles ne sont pas plus reconnues par les praticiens dû à la négligence de leur application concrète. Mutation nécessaire pour s'adapter aux impératifs des organisations ou déviance dangereuse dont les conséquences perceptibles devraient être adressées? Nourri par des témoignages de terrain, cet article met en lumière des réalités ayant un impact direct sur la performance organisationnelle et le bien-être humain, en explorant le rôle central des RH. Quel est l'état des expertises sur le terrain? Que ce soit à travers un programme de formation interne à l'organisation, un plan de développement de compétences discuté et encouragé par le gestionnaire et/ou à son initiative personnelle, le professionnel met l'effort nécessaire, en temps, en énergie et dans bien des cas en argent, pour se mettre à la page des nouvelles avancées dans son domaine. Les motivations peuvent être diverses et complémentaires : réorientation professionnelle, promotion accompagnée d'une augmentation de revenu, approfondissement ou acquisition d'une compétence connexe, épanouissement personnel... Peu importe la motivation, l'employé s'attend à appliquer ce qu'il a appris et en tirer la satisfaction de le mettre en pratique dans ses mandats et la reconnaissance qui va avec. Proposition de valeurs des organisations envers leurs employés(ées) Figure 1 - Illustration des composantes d'une proposition de valeurs pour les employés en se basant sur Business Architecture, The Missing Link in Strategy Formulation, Implementation and Execution de Asate (2017) et Translating strategy into action, The Balanced Scorecard de Norton et Kaplan (1996) Pourtant, quand vient le temps d'appliquer ces nouvelles compétences, plusieurs professionnels se heurtent à des résistances internes. Il n’est pas rare qu’on leur demande de prendre des raccourcis, de laisser de côté les bonnes pratiques qu’ils ont apprises, ou encore d’adopter des méthodes éloignées des standards de leur discipline. Cette dissonance entre savoir-faire acquis et pratiques réelles génère frustration, perte de sens et démobilisation. Voici trois cas concrets illustrant comment les expertises peuvent s’appauvrir dans certaines dynamiques organisationnelles. Cas 1 | Agilité Depuis l’essor des approches SAFe et autres méthodes agiles, les praticiens n'ont cessé de rappeler l’importance de respecter les principes fondamentaux : mindset agile, gouvernance alignée, et réalisme sur les bénéfices attendus. Les organisations ont investi : recrutement de Scrum Masters et coachs agiles, formations, expérimentations, partages d’apprentissages, création de centres d’excellence… En apparence, tous les ingrédients étaient réunis. Mais dans la pratique, des composantes clés ont été sacrifiées : on saute les étapes de planification, on néglige l’analyse coût-bénéfice, et les projets explosent en coûts, en délais et en ressources. L’effet domino s’étend au portefeuille de projets dans son ensemble. Résultat ? Le discours change : "L’agile, ça ne marche pas", "Ce n’est pas pour nous", "RIP l’agile" Non pas parce ce que la méthode est mauvaise, mais parce ce que l’expertise agile a été vidée de sa substance. Cas 2 | Analyse d'affaires L’arrivée de cadres comme SAFe  a profondément bouleversé certaines expertises. L’analyse d’affaires, selon les standards de l’ IIBA , implique la gestion des besoins d’affaires, des exigences, des épopées, fonctionnalités et récits utilisateurs. Or, dans de nombreuses implémentations agiles, ces responsabilités ont été transférées au responsable produit. Résultat ? Certaines organisations ont tout simplement aboli le rôle d’analyste d’affaires, tandis que d’autres l’ont vidé de sa substance et de son caractère stratégique, le réduisant à un simple soutien rédactionnel sur les user stories et les fonctionnalités applicatives. Même logique pour les analystes fonctionnels : leur rôle, jugé redondant avec l'analyste d'affaires, donc coûteux à garder, a parfois été supprimé. Ces professionnels ont été réaffectés — dans la famille TI ou même dans l’équipe affaires — avec le titre d'analyste d'affaires. Mais sur le terrain, la promesse ne suit pas : peu de formation, peu de reconnaissance du cadre métier, et une réutilisation de ces profils dans des fonctions d’analystes fonctionnels TI. En théorie : montée en compétence. En pratique : glissement de rôle et priorité à l’exécution. Cas 3 | Architecture d'affaires ou Architecture d'entreprise-volet affaires « Nous n’avons pas été impliqués dans la formulation de la stratégie… c’est dommage. Nous avons appliqué notre méthodologie, mais il y a des écarts. » Le malaise est palpable. À l’annonce d’une demande de présentation à la haute direction, la réaction de la vice-présidence fuse : « On comprend… mais non ! Ce sont les exécutifs. Ils ne comprendront pas. Et on ne va pas leur dire de tout recommencer. » Pourtant, l’équipe d’architecture d’affaires était bien préparée : formée selon les standards du   Business Architecture Guild (Bizbok) , dotée des meilleurs outils, animée par la volonté de connecter stratégie et exécution. Mais mandat après mandat, la légitimité peine à s’imposer. L’équipe navigue entre les projets, tente de démontrer sa valeur… jusqu’au jour où la structure elle-même est remise en question : restructuration, démantèlement des équipes, recentrage sur la technologie. Certains quittent l’organisation, d’autres restent mais se résignent. Une expertise stratégique, réduite à un rôle périphérique. Un investissement qui ne produit pas sa promesse. Encore une fois, le problème n’est pas dans la pratique. Il est dans la reconnaissance de sa valeur. Au fil des dossiers, un même constat revient : la résistance à la reconnaissance et à l’application des expertises n’est pas un incident isolé. Elle acquiert un caractère systémique, souvent invisible mais profondément enraciné. Elle se manifeste différemment selon les contextes, les acteurs influents, les décideurs impliqués ou encore le système de gestion en place. Figure 2 - 4 causes d'échec de la mise en application des pratiques (liste non exhaustive) Quand les compétences de l'employé(e) sont désalignées avec son rôle\responsabilités et ses tâches, l'expérience employé est définitivement impactée et créée un effet domino sur les résultats de l'organisation. Engagement en baisse Lorsque les talents sont poussés, directement ou indirectement, à se délaisser de l'essence de leur expertise, la démobilisation s’installe progressivement. À terme, cela se traduit par un désengagement, voire un départ de l’organisation. Productivité et performance fragilisées Réinventer la roue à chaque tâche, redocumenter les processus à chaque projet, des équipes peu coordonnées, des reworks qui augmentent le coût d'un projet... Autant de signes d’un manque de structuration et d’une absence de pratiques solides, qui grèvent la productivité. Capacité d'innovation compromise Sans cadre, sans pratique, l’innovation devient un enchaînement chaotique d’idées non concrétisées. Avoir des idées ne suffit pas : encore faut-il un socle méthodologique pour les transformer en valeur durable. L'impact majeur qui s'étend au-delà des murs d'une organisation est la mutation glissante des pratiques, des métiers et des expertises dans l'ensemble du marché du travail. Ce qui est observé aujourd’hui, c’est une mutation progressive, parfois glissante, des pratiques, des métiers et des expertises sur l’ensemble du marché du travail. Les organisations s’influencent, se copient, se concurrencent. Lorsqu’une entreprise décide d’intégrer l’architecture d’affaires dans les projets, l’impact dépasse largement ses frontières. Cette décision transforme non seulement les rôles internes, mais influence aussi les attentes des recruteurs, les exigences des firmes de consultation, et la structuration des offres d’emploi de tout un secteur. Il suffit d’observer la prolifération de postes hybrides sur les réseaux sociaux : analyste d’affaires/TI , architecte d’affaires/TI , analyste ET architecte d’affaires … Deux professions certes complémentaires, mais fondamentalement distinctes, avec des compétences spécifiques, sont désormais fusionnées dans un seul rôle. Cette tendance, loin de créer de la valeur, contribue à l’affaiblissement des expertises et à une perte de repères pour les professionnels comme pour les organisations. Comment la fonction des ressources humaines peut aider à préserver l'essence des expertises? Le rôle stratégique des ressources humaines ne date pas d’hier. Ce qui est souvent perçu comme une mission de base — aligner les bonnes personnes aux bons rôles — constitue en réalité un levier déterminant de performance. Ce simple geste, en apparence, a des répercussions profondes sur les résultats de l’organisation : financiers, opérationnels, commerciaux et réputationnels. Figure 3 - 4 principales capablités d'affaires à articuler pour faire émerger les expertises dans les organisations, basé sur Bizbok de la Guild. Pour y parvenir, il ne suffit pas de gérer des candidatures ou des postes : il faut orchestrer, de manière intégrée, un ensemble de capabilités organisationnelles (voir figure 3) et les décliner en actions stratégiques cohérentes et coordonnées. 1- Aligner les métiers aux standards reconnus Acquérir, à un niveau suffisant, une connaissance sur les standards de marché correspondant aux métiers pour pouvoir garantir l'essence des pratiques et expertises au sein de l'organisation. Construire le catalogue de compétences de l'organisation, alignées à leurs cadres de référence, et en être le gardien. Aligner, en conséquence, le processus de recrutement, de la rédaction des affichages de postes à l'intégration du nouvel employé. Harmoniser et standardiser les métiers en éliminant les doublons et les multiplications structurelles non conformes à travers une structure organisationnelle cohérente. 2- Créer une gestion de connaissance vivante et structurée Concevoir une cible d'architecture d'entreprise (affaires et TI) de la gestion de connaissance accompagnée du plan d'action. Appuyer la création de communautés de pratique au sein des organisations, incluant les centres d'expertises, d'excellence, Lab d'innovation etc Mobiliser les unités organisationnelles responsables autour de leurs compétences stratégiques et des autres disciplines avec qui elles interagissent pour une meilleure synergie de travail entre les équipes et un impact plus significatif dans la livraison de valeurs. 3- Considérer la mise en place de pratiques en tant que changement structurant à gérer Se doter d'une cible d'architecture d'entreprise (Affaires et TI) de la fonction des ressources humaines pour ce cas d'usage et élaborer le plan d'action. Ce travail est effectué par l'équipe d'architecture d'entreprise avec une concentration sur le volet affaires. Impliquer , particulièrement, l'équipe de développement organisationnel et\ou de gestion de changement pour établir une stratégie et un plan de gestion de changement, qui accompagne le plan d'action global. Engager les équipes de gestion et la haute-direction. Leur rôle de leadership est critique dans la légitimation, l’alignement et la mobilisation autour de ces changements fondamentaux. Considérant le caractère primordial de ce point, il est traité séparément. 4- Engager activement les équipes de gestion et la haute-direction Insuffler une culture de performance, fondée sur la maîtrise des fondamentaux des pratiques, laissant place au développement de compétences en continue. Identifier des comportements observables à encourager et ceux à proscrire (ex. : raccourcis, contournement des standards). S’assurer que les gestionnaires détiennent les compétences requises pour la portée stratégique de leur unité. Cela implique un recrutement rigoureux, mais aussi un accompagnement ciblé pour ceux déjà en poste. Accompagner les gestionnaires dans la définition des objectifs de performance des ressources humaines et de leur évaluation en cohérence avec les fondamentaux des pratiques. Faire des gestionnaires et des dirigeants de véritables vecteurs du changement. À travers leurs décisions, livrables, présentations et interventions en réunion, ils doivent démontrer leur engagement envers les pratiques, leurs principes et les expertises qu’elles structurent. Leur posture influence la légitimité des expertises dans toute l’organisation. CONCLUSION La fonction des ressources humaines continue de vivre un effet de balancier. Longtemps centrée sur des activités administratives – recrutement, paie, conformité –, elle cherche encore sa juste place entre gestion du capital humain, développement des talents ou expérience employé. Est-ce un simple effet de mode, une réponse aux pressions de marque employeur, ou une réelle volonté d’assumer pleinement son rôle stratégique au cœur de la création de valeur? Plus que jamais, les transformations organisationnelles exigent une vision systémique et holistique. Et dans cette vision, les ressources humaines doivent occuper une position équivalente à celle des technologies de l'information, de la stratégie ou des finances. Non pas comme fonction de soutien, mais comme co-architecte de la performance durable.

1. Introduction Cet article met en évidence les avantages potentiels de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer les pratiques de cybersécurité et de conformité. Les récents développements dans le domaine de l'IA présentent de vastes opportunités pour renforcer la cybersécurité et respecter les réglementations en vigueur et celles à venir. Nous présentons dans ce texte les différentes utilisations possibles de l'IA dans ces domaines essentiels. 1.1. Qu'est-ce que l'IA? L'IA, ou plus précisément l'intelligence artificielle, est un vaste domaine qui se concentre sur la création de machines intelligentes capables non seulement de reproduire, mais également d'émuler à la perfection des comportements humains. C'est une véritable prouesse multidisciplinaire qui intègre harmonieusement des compétences en informatique, en mathématiques, en statistiques, et même en sciences cognitives. Il s'agit d'un véritable pont entre ces différents domaines, permettant la création de systèmes d'IA incroyablement puissants et polyvalents. Les systèmes d'intelligence artificielle sont conçus et développés avec un but précis en tête : apprendre, raisonner, résoudre de complexe problèmes, et prendre des décisions autonomes, le tout, bien évidemment, sans la moindre intervention directe des être humains. Ces machines dotées d'intelligence artificielle ont la capacité stupéfiante d'analyser, de comprendre, et d'interpréter une multitude de données, ce qui leur permet de tirer des conclusions et de prendre des mesures éclairées. Elles peuvent non seulement saisir des schémas et des tendances, mais également s'adapter à des situations changeantes avec une agilité remarquable. Grâce aux avancées technologiques, l'IA ne cesse de progresser et de se perfectionner. Les chercheurs, ingénieurs et scientifiques dévoués travaillent sans relâche pour améliorer l'intelligence artificielle, cherchant constamment de nouvelles façons de développer des systèmes qui rivalisent avec l'intelligence humaine. L'intelligence artificielle joue déjà un rôle crucial dans de nombreux domaines, tels que la médecine, la finance, les transports et même les loisirs. Les applications sont infinies et les possibilités sont presque illimitées. Toutefois, il est essentiel de souligner que malgré les progrès spectaculaires de l'intelligence artificielle, ces systèmes restent des créations humaines. Ils sont conçus pour nous assister, nous compléter, et nous soutenir, mais ils ne peuvent pas remplacer l'intelligence humaine dans son intégralité. L'intelligence artificielle est une formidable extension de nos capacités, mais elle doit toujours être utilisée avec prudence et de manière éthique. En définitive, nous vivons dans une époque marquée par des avancées technologiques extraordinairement rapides, et l'IA en est certainement l'un des plus grands accomplissements. Elle continue de façonner notre monde de manière profonde et significative, ouvrant la voie à un avenir prometteur où les machines intelligentes travailleront de concert avec les êtres humains pour créer un monde meilleur et plus éclairé. 1.2. Importance de la cybersécurité et de la conformité   La cybersécurité et la conformité sont des aspects cruciaux pour assurer la protection des systèmes d'informations et des données sensibles. Avec l'évolution des cyberattaques, de plus en plus sophistiquées, et les réglementations exigeante en matière de protection des renseignements personnels et de la vie privée, il est impératif pour les organisations de se conformer aux normes et de mettre en place des mesures de sécurité adéquate et robustes. La cybersécurité vise à protéger les réseaux, les systèmes et les données de contre les menaces et les risques pouvant porter atteinte à leur intégrité, leur confidentialité ou leur disponibilité. Tandis que la conformité garantit que les organisations respectent les réglementations et les normes applicables à leur secteur d'activité en mettant en place les contrôles appropriés. 2. LIA pour renforcer la cybersécurité L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans la cybersécurité offre de nombreuses possibilités d'amélioration des pratiques de protection des systèmes informatiques. Grâce à l'IA, il devient possible de détecter les menaces et les attaques de manière plus efficace, d'analyser les comportements suspects et de renforcer les systèmes de protection et de défense. Cette utilisation de l'IA permet aux organisations de mieux se prémunir contre les cyberattaques et de réduire les risques de compromission ou de vol de leurs données sensibles. 2.1. Détection des menaces et des attaques L'IA utilise des algorithmes avancés pour analyser les modèles et les comportements associés aux activités malveillantes. En utilisant l'apprentissage automatique, l'IA peut identifier les schémas et les anomalies afin de repérer rapidement et efficacement les attaques et les intrusions. Cette capacité de détection avancée permet aux organisations de réagir plus rapidement face aux menaces et d'adopter des mesures de protection adéquates pour prévenir les dommages potentiels. 2.2. Analyse des comportements suspects L'IA joue un rôle essentiel dans l'analyse des comportements suspects dans le domaine de la cybersécurité. En utilisant les données et les informations collectées, l'IA est capable de détecter des activités inhabituelles ou suspectes qui pourraient indiquer une cyberattaque imminente. Par exemple, l'IA peut identifier des tentatives de connexion anormales, des activités de transfert de données suspectes ou des comportements malveillants. Grâce à cette analyse avancée des comportements suspects, les organisations peuvent prendre des mesures préventives pour protéger leurs systèmes et leurs données sensibles. 2.3. Renforcement des systèmes de défense L'IA offre également des possibilités de renforcement des systèmes de défense en cybersécurité. Grâce à l'utilisation de l'IA, les organisations peuvent renforcer leurs systèmes de sécurité en mettant en place des mécanismes de détection et de réponse automatisés. Par exemple, l'IA peut être utilisée pour surveiller en temps réel les activités du réseau, détecter les vulnérabilités et les failles de sécurité, et surtout prendre des mesures rapidement pour les corriger. Cette approche proactive permet aux organisations de prévenir les attaques et d'améliorer leur résilience face aux menaces croissantes en matière de cybersécurité. 3. L'IA un levier pour la conformité Le domaine de la conformité peut bénéficier grandement de l'utilisation de l'IA. En automatisant les processus de conformité, les organisations peuvent gagner du temps et de l'efficacité. Les tâches répétitives et manuelles peuvent être facilement effectuées par des algorithmes d'IA, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques. De plus, l'IA peut détecter les non-conformités de manière plus précise et rapide en analysant de vastes quantités de données. Ce processus de détection automatisé assure une plus grande conformité aux réglementations en vigueur. Enfin, l'IA peut également aider à gérer les risques liés à la conformité en identifiant les zones à problèmes et en fournissant des recommandations pour les résoudre. En résumé, l'utilisation de l'IA dans la conformité permet d'automatiser les processus, d'améliorer l'environnement des contrôles, de détecter les non-conformités et de gérer les risques associés. 3.1. Automatisation des processus de conformité L'automatisation des processus de conformité grâce à l'IA offre de nombreux avantages pour les entreprises. Les tâches répétitives, telles que la collecte et l'analyse de données, la vérification de la conformité aux réglementations et la génération de rapports, peuvent être accomplies de manière rapidement par des algorithmes d'IA. Cela permet de réduire les erreurs humaines et d'améliorer l'efficacité des opérations de conformité. De plus, l'automatisation des processus libère du temps pour les employés afin qu'ils puissent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. En utilisant l'IA pour automatiser les processus de conformité, les entreprises peuvent donc améliorer leur productivité et leur conformité aux réglementations en vigueur. 3.2. Détection des non-conformités L'IA peut jouer un rôle crucial dans la détection des non-conformités. Grâce à ses capacités d'analyse avancées, l'IA est capable de traiter de grandes quantités de données provenant de multiples sources, ce qui permet d'identifier rapidement les comportements, les activités ou les transactions suspects qui pourraient indiquer une violation des réglementations en matière de conformité. Les algorithmes d'IA peuvent détecter des schémas ou des anomalies qui échapperaient souvent à une inspection humaine. Cette capacité à détecter les non-conformités de manière proactive permet aux entreprises de prendre rapidement des mesures correctives, réduisant ainsi les risques de sanctions réglementaires ou de réputation. En intégrant l'IA dans les processus de détection des non-conformités, les organisations peuvent renforcer leur posture de conformité de manière significative. 3.3. Gestion des risques liés à la conformité L'IA peut également contribuer à la gestion des risques liés à la conformité. En analysant les données de conformité, l'IA peut identifier les zones à haut risque ou les éventuelles lacunes dans les processus de conformité. Cette analyse proactive permet aux entreprises d'anticiper les problèmes potentiels et de prendre des mesures pour les atténuer avant qu'ils ne se transforment en risques majeurs. De plus, l'IA peut fournir des recommandations sur les meilleures pratiques en matière de conformité, en se basant sur l'analyse des données historiques et des tendances du secteur. Cela aide les entreprises à améliorer leur conformité et à réduire les risques associés. En intégrant l'IA dans la gestion des risques liés à la conformité, les entreprises peuvent renforcer leur positionnement sur le plan juridique et réglementaire, tout en minimisant les perturbations opérationnelles. 4. Avantages et défis de l'utilisation de l'IA L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) présente à la fois des avantages et des défis dans le domaine de la cybersécurité et de la conformité. Les avantages de l'IA dans ce contexte résident principalement dans sa capacité à détecter rapidement les menaces et les attaques. Grâce à l'IA, les organisations peuvent améliorer leurs capacités de détection et de prévention des cyberattaques, réduisant ainsi le risque de violation de la sécurité des données et de non-conformité. Cependant, l'utilisation de l'IA soulève également des défis et des préoccupations, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données, la responsabilité en cas de décisions prises par des algorithmes et la capacité à faire face aux nouvelles formes de cyberattaques basées sur l'IA elle-même. 4.1. Avantages de l'IA pour la cybersécurité et la conformité L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les pratiques de cybersécurité et de conformité présente de nombreux avantages. Tout d'abord, l'IA permet une détection proactive des menaces et des attaques en analysant les données en temps réel et en identifiant les schémas malveillants. Elle offre également la possibilité d'analyser les comportements suspects et d'identifier les activités anormales, ce qui permet une réponse plus rapide et efficace aux incidents de sécurité. De plus, l'automatisation des processus de conformité grâce à l'IA permet de réduire les erreurs humaines et d'améliorer l'efficacité opérationnelle. Enfin, l'IA aide à la gestion des risques liés à la conformité en identifiant les non-conformités potentielles et en proposant des solutions pour les rectifier. Ces avantages combinés permettent aux entreprises de renforcer leur posture de sécurité et de se conformer aux réglementations de manière plus efficace. 4.2. Défis et préoccupations liés à l'utilisation de l'IA Malgré ses nombreux avantages, l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans la cybersécurité et la conformité soulève également des défis significatifs. Tout d'abord, il y a des préoccupations quant à la confidentialité et à la sécurité des données lorsqu'elles sont traitées par des systèmes d'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par l'IA peuvent nécessiter l'accès à des données sensibles, ce qui peut poser un risque de violation de la vie privée. De plus, la responsabilité en cas de décisions prises par des algorithmes d'IA est une question importante. En cas de défaillance ou d'erreur d'un système d'IA, il peut être difficile de déterminer qui est responsable et comment remédier aux conséquences. Enfin, l'utilisation de l'IA ouvre également la porte à de nouvelles formes de cyberattaques basées sur l'IA elle-même, ce qui nécessite une vigilance continue et une adaptation constante des méthodes de protection. Ces défis doivent être pris en compte lors de l'adoption de l'IA dans les pratiques de cybersécurité et de conformité.

Les risques liés aux données Bien que l’exploitation et la valorisation des données soient une source d'avantages concurrentiels et un vecteur pour l’innovation ou la transformation numérique, elles ne sont pas exemptes de risques. Face aux énormes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, dont on dispose aujourd'hui, certaines préoccupations telles l’inexactitude, la qualité, l’éthique et la sécurité se manifestent et doivent être gérées convenablement pour permettre à l’entreprise d’exploiter pleinement et adéquatement le potentiel des données. Particulièrement, la protection des données devient de plus en plus palpable étant donné l’endurcissement de l’environnement légal et réglementaire qui protège les renseignements personnels et la vie privée des individus ainsi que l’omniprésence des menaces internes et externes en lien avec la disponibilité, l’intégrité et la confidentialité des données. Les risques de fuite ou de divulgation non autorisée de données confidentielles peuvent engendrer, s’ils se matérialisent, des impacts et des préjudices significatifs à l’entreprise, à ses employés, à ses clients ou à ses partenaires telles une atteinte à la réputation, des pertes financières, des poursuites judiciaires ou des sanctions des autorités réglementaires. La protection des données joue un rôle dans le respect des valeurs éthiques en supportant les orientations et les principes qui guident les comportements et les décisions d’utilisation et d’exploitation des données. Comment protéger la confidentialité des données ? Chaque donnée se voit associer, selon une méthode de classification, un niveau de criticité : public, confidentiel ou secret en fonction de son type ou sa valeur pour l’entreprise. Une donnée confidentielle ou secrète est une donnée qui ne doit pas être divulguée qu’aux personnes ou entités autorisées. Par exemple, un renseignement personnel, information médicale, une donnée sur la conception d’un produit ou un procédé de fabrication sont considérées des données confidentielles. Les données confidentielles ou secrètes nécessitent un niveau de protection élevé pour assurer leur confidentialité tout au long de leurs cycles de vie et quel que soit l’état dans lequel elles se trouvent : au repos, en transit ou en traitement. Les mesures de sécurité pour assurer la confidentialité des données s’inscrivent dans une stratégie globale de sécurité qui implique plusieurs secteurs de l’entreprise et touche autant le volet technologique, organisationnel qu’humain. Des règles d’accès et d’exploitation des données ainsi que des mesures de sécurité associées doivent être définies et mises en place en fonction de la criticité des données. Une revue objective, pour évaluer l’efficacité et la performance des mesures en place, doit être réalisée.  Exemples de mesures de protection des données : Masquage des données : permet de retirer le caractère confidentiel de la donnée et la modifie de telle sorte qu'elle ne puisse plus faire référence à la donnée initiale. Lorsque la donnée est de type renseignement personnel, on parle plus d’ anonymisation ou de dépersonnalisation que de masquage. Cette technique est utilisée souvent dans les cas d’affichage, d’impression ou d’utilisation des données sensibles dans des environnements de développement. Chiffrement/cryptage des données : procédé qui permet remplacer un texte en clair par un texte inintelligible et de garantir la confidentialité des données sensibles en assurant que seuls l’émetteur et le destinataire légitimes puissent avoir accès à la donnée initiale. Le chiffrement est basé sur un algorithme de cryptage qui utilise des clés de chiffrement pour rendre la donnée illisible. À défaut d’avoir la clé spécifique, la donnée reste illisible. Le chiffrement est utilisé généralement pour le stockage et le transfert des informations sensibles à l’interne ou à l’externe de l’entreprise. Tokenisation: opération qui permet de réduire l’exposition des données sensibles à des systèmes ou des utilisateurs, il consiste à remplacer une donnée sensible par un équivalent (un jeton) qui n’a pas de valeur exploitable. La détokenisation est le processus inverse permettant de transformer un jeton en sa donnée initiale associée. Contrôle des accès aux données : mécanisme qui permet aux seules personnes autorisées d’accéder aux données sensibles en se basant sur les principes du besoin de savoir « Need to Know » et du « moindre privilège ». Ce mécanisme doit être appuyé par des processus de gestion des comptes, d’autorisation, de révision des droits d’accès, de journalisation et de surveillance.

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