Dans le cadre de l’atteinte de son objectif n°1 (créer au sein de l’INS une unité de mission capable de gérer, d’analyser et de diffuser l’information relative à la nutrition) et plus particulièrement dans le souci de pouvoir collecter et traiter les données des Directions Statistiques des Ministères Clés du Programme PNIN, une formation en anonymisation des données s’est déroulée du 7 Mai au 11 Mai 2018 à l’Hôtel Terminus à Niamey.
En plus d’une faible habitude de la transmission des bases de données des Directions Statistiques vers l’INS (pourtant organe de coordination du Système Statistique National), il existe une véritable crainte sur l’anonymisation des données et les risques d’identification des personnes, ménages enquêtés, structures. Cette crainte est justifiée et le Niger semble avoir compris l’enjeu de cette problématique. Ainsi, les services producteurs d’informations statistiques ont l’obligation de chercher à protéger les données. De plus, la législation nationale s’est durcie, des conséquences judiciaires ou pénales ne peuvent plus être écartées. Dans ce cadre, une formation a permis d’approfondir le concept d’anonymisation des données et d’enseigner les différentes techniques et pratiques dans le domaine.
L’objectif général pour la PNIN est de parvenir à diffuser une information relative à la nutrition de qualité, vulgarisée, harmonieuse et accessible à tous. Plus spécifiquement, la formation doit contribuer à : 1) Protéger et accroître la notion du secret statistique et de l’anonymisation des données auprès des producteurs nationaux d’informations statistiques ; 2) Mettre à disposition des utilisateurs les bases de données de l’INS et des Secteurs, que cela soit sur le Portail Anado de l’INS ou sur le futur portail de la PNIN.
La formation a concerné des représentants de l’INS, du HC3N, du Ministère de l’enseignement primaire et du Ministère de la santé, soit au total dix-neuf personnes. La formation a été rythmée par de sessions théoriques et des exercices pratiques. Le sens habituel du mot « anonyme » est très insuffisant pour décrire le besoin d’anonymisation d’une base de données. En effet, il ne suffit pas de faire disparaître le nom et le prénom pour qu’une base de données devienne véritablement anonyme. Les participants ont pu réaliser que ce que l’on a pour habitude d’appeler « base de données anonymisée » est en réalité une « base de données pseudonymisée ». La formation a permis de renforcer ainsi les connaissances sur les clefs et principes d’une bonne pseudonymisation en partant des risques de ré-identification à travers les quasi-identifiants ou QID les plus courants (âge, sexe, lieu d’habitation…) et les deux métriques les plus utilisées pour rendre compte du risque de ré-identification d’une base de données : le k-anonymat et la l-diversité. D’autres aspects ont été abordés tels que le floutage des QID et l’impact sur le k-anonymat ou la mesure de la l-diversité.
Pour plus d’informations : Rapport de formation Anonymisation des données.pdf