Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Un nom, une photo, un identifiant scolaire, une adresse IP ou plusieurs informations croisées peuvent permettre de reconnaître cette personne, y compris dans un outil nu
Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Un nom, une photo, un identifiant scolaire, une adresse IP ou plusieurs informations croisées peuvent permettre de reconnaître cette personne, y compris dans un outil numérique ou un objet connecté, et sur vos droits.
Une montre connectée utilisée en cours peut enregistrer des pas, des horaires d’activité et parfois une localisation : ces traces ne sont pas neutres lorsqu’elles peuvent être rattachées à un élève. À l’école comme à la maison, les services numériques collectent de nombreuses informations. Savoir les repérer aide élèves, parents et équipes éducatives à protéger la vie privée face aux données sensibles et à choisir leurs outils.
Qu’est-ce qu’une donnée personnelle selon le RGPD ?
Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Cette définition du RGPD, reprise par la CNIL, couvre une information, une personne physique et la possibilité de l’identifier. L’identification est directe avec un nom, ou indirecte grâce à un identifiant, une photo, une localisation ou plusieurs indices. Le support importe peu : fichier numérique, formulaire papier, enregistrement sonore, image ou données d’un objet connecté. France Num rappelle ce cadre dans une formation mise à jour en 2025.
Comment reconnaître une donnée à caractère personnel ?
Pour qualifier une information, examinez ce qu’elle permet réellement de faire, y compris avec des données raisonnablement accessibles.
- Identifier la personne visée : un nom dans un ENT, une adresse e-mail, des résultats scolaires ou l’identifiant d’une tablette peuvent renvoyer à un élève, un parent ou un membre du personnel.
- Évaluer la possibilité de la reconnaître : une adresse IP, une copie d’écran, une photo, une voix captée par un assistant vocal, un badge d’accès ou la géolocalisation d’une montre connectée peuvent identifier une personne directement ou indirectement.
- Vérifier les recoupements possibles : un prénom, une classe et un horaire peuvent suffire à distinguer un apprenant dans un contexte donné.
Une donnée professionnelle peut aussi être personnelle si elle désigne un individu, comme l’adresse e-mail d’un enseignant. À l’inverse, les informations sur une personne morale, telle qu’un établissement, ne sont pas personnelles par elles-mêmes.
Données anonymisées ou pseudonymisées : quelle différence ?
La différence essentielle est la possibilité de retrouver la personne. Dans un fichier de suivi d’élèves, remplacer le nom par un code constitue une pseudonymisation si une liste, une clé ou d’autres informations permettent encore d’associer ce code à l’élève. La donnée reste personnelle et les obligations du RGPD s’appliquent, même si la protection est améliorée.
L’anonymisation va plus loin : elle doit empêcher toute réidentification raisonnable. Publier des résultats sous forme agrégée, sans détail permettant de reconnaître un élève, peut relever de données anonymisées. Masquer un nom ne suffit pas toujours : une classe rare, une date ou un commentaire précis peuvent réidentifier quelqu’un. Appliquez aussi la minimisation : ne collectez que les informations nécessaires à l’usage pédagogique annoncé.
Avant de renseigner, partager ou conserver une information, demandez-vous si elle peut désigner une personne, directement ou avec d’autres indices. Si oui, elle mérite une protection adaptée. Pour les projets scolaires, limitez les données collectées, vérifiez leur utilité et expliquez clairement leurs usages aux apprenants.
Protéger les données dans un projet scolaire ou IoT
Avant de créer un formulaire, une application de classe ou un objet connecté, l’équipe doit partir de l’usage réel plutôt que des possibilités techniques. La première étape consiste à écrire l’objectif en une phrase claire : gérer des inscriptions, suivre un prêt de matériel ou mesurer une donnée utile à une expérience. Chaque champ collecté doit ensuite être relié à cet objectif. Si une information n’est pas nécessaire, mieux vaut ne pas la demander.
Il faut aussi distinguer les personnes qui saisissent les données de celles qui peuvent les consulter. Un élève n’a pas besoin d’accéder aux informations d’un autre groupe ; un intervenant ponctuel ne doit pas conserver les mêmes droits que l’équipe responsable. Des comptes individuels, des autorisations limitées et une suppression prévue dès le départ réduisent les risques sans compliquer le projet.
- lister les données indispensables avant de développer l’outil ;
- éviter les informations sensibles lorsqu’une donnée moins précise suffit ;
- indiquer simplement pourquoi chaque information est demandée ;
- prévoir qui peut corriger ou supprimer les données ;
- fixer une durée de conservation cohérente avec le projet.
Dans un prototype IoT, un identifiant aléatoire peut remplacer un nom, mais cette pseudonymisation ne rend pas automatiquement les données anonymes. Si une table permet de retrouver la personne, les protections restent nécessaires. Le bon réflexe consiste donc à documenter les choix, tester les accès et supprimer les jeux d’essai avant toute démonstration publique.
Clémentine Raoult-Durand
Rédactrice spécialisée dans les usages pédagogiques du numérique, les objets connectés et la formation tech.
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