Atelier de formation/recyclage en anonymisation des bases de données

La Plateforme Nationale d’Information pour la Nutrition (PNIN) du Niger a organisé du 05 au 14 février 2024, un atelier de formation/recyclage sur l’anonymisation des bases de données à l’hôtel Galaxy de Dosso. L’atelier a réuni la PNIN, la division de l’Informatique et l’Unité Suivi Evaluation de l’Institut National de la Statistique (INS), ainsi que les représentants des structures productrices des bases de données à anonymiser. Les travaux ont été facilités par le responsable de l’Unité Suivi Evaluation de l’INS, M. Abdoussalam Zakari et un représentant de la Division Informatique de l’INS M. Bassirou Mahamadou Mahassadi.

L’objectif global de cet atelier était de contribuer à rendre accessibles les micros données et les métadonnées des plus récentes enquêtes nutritionnelles réalisées par l’INS et les autres structures du Système Statistique National (SSN).

Les travaux ont commencé avec un mot de bienvenue de la Directrice régionale de l’INS à Dosso, qui a félicité la PNIN pour l’organisation de cet atelier en rappelant que la première formation en anonymisation des bases de données dont elle faisait partie des bénéficiaires avait aussi été organisée par la PNIN en 2018.

Les activités de l’atelier se sont déroulées en deux phases :

  • Une première phase marquée par des présentations théoriques sur le cadre législatif et réglementaire en matière de diffusion des micros données au Niger, les concepts d’anonymisation, les mesures de risques de réidentification des individus, les méthodes d’anonymisation, les mesures de l’utilité et de la perte d’informations et enfin les outils.
  • Une deuxième phase consacrée aux travaux de groupes portant sur les activités d’anonymisation des bases de données.

L’atelier a permis de renforcer les capacités de dix-sept participants provenant de l’INS, de la Direction de la Nutrition et des Directions des Statistiques des ministères en charge de l’Agriculture, de l’Hydraulique, de l’Assainissement et de la Santé sur les techniques d’anonymisation des bases de données avec le logiciel R[1]. Ce sont les bases de données de huit enquêtes qui ont été anonymisées et archivées sur la plateforme Anado (Archive Nationale des données) du site de la PNIN.

L’archivage de ces bases de données anonymisées sur le site de la PNIN a été assuré, avec les notes d’avertissements suivantes à l’intention des utilisateurs :

  • Les bases de données mises à la disposition des utilisateurs ont subi des techniques d’anonymisation en vue de protéger les répondants, ce qui peut entrainer de légers écarts avec les résultats publiés dans les rapports des enquêtes ;
  • La confidentialité et l’accès aux données sont conformes à la Loi N°2004-011 du 30 mars 2004, modifiée et complétée par la Loi N°2014-66 du 05 novembre 2014 et la politique de diffusion du SSN ;
  • L’Institut National de la Statistique (INS) dégage toute responsabilité concernant l’exploitation et l’utilisation des données par l’utilisateur ;
  • Le droit de propriété est Copyrigth@INS.

Au terme de l’atelier, les participants ont globalement félicité la PNIN pour l’organisation de cette formation qui a su créer de l’engouement pour l’anonymisation et la diffusion des bases de données en ligne.

Liste des bases de données anonymisées :

  • Enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective au Niger 2021
  • Enquête nutritionnelle et de mortalité rétrospective au Niger 2022
  • Enquête sur les indicateurs de l’eau et de l’assainissement pour l’année 2021
  • Enquête sur les indicateurs de l’eau et de l’assainissement pour l’année 2022
  • Enquête Harmonisée sur le niveau de Vie des Ménages-2021
  • Flux commerciaux transfrontaliers non enregistrés-2022
  • Enquête sur le monitorage des activités de prévention de la malnutrition au Niger avec la méthode LQAS (LQAS 2022)
  • Enquête Prévision et Estimation des Récoltes (EPER 2023)

[1] R est un langage de programmation et un logiciel libre destiné aux statistiques et à la science des données soutenu par la R Foundation for Statistical Computing.

Liens :Agenda atelier anonymisation_05_15_fevrier_2024

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