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L’analyse des donn\u00e9es et les algorithmes sont omnipr\u00e9sents aujourd’hui : c’est \u00e9galement vrai dans la vie professionnelle. Les technologies modernes sont utilis\u00e9es pour recueillir des donn\u00e9es sur les employ\u00e9s, par exemple en analysant les courriers \u00e9lectroniques, afin de suivre les performances des employ\u00e9s et de prendre des d\u00e9cisions cibl\u00e9es en mati\u00e8re de personnel. Ce processus est connu sous le nom de “data mining”. Mais est-ce m\u00eame permis du point de vue du droit du travail et de la protection des donn\u00e9es ?<\/p>\n
La loi sur la protection des donn\u00e9es s’applique aux donn\u00e9es personnelles, c’est-\u00e0-dire aux informations relatives \u00e0 une personne identifi\u00e9e ou identifiable (art. 3 LPD). On entend par traitement tout traitement de donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel, quels que soient les moyens et proc\u00e9dures utilis\u00e9s, notamment l’obtention, le stockage, l’utilisation, la modification, la divulgation, l’archivage ou la destruction de donn\u00e9es. Une personne est identifiable si son identit\u00e9 peut \u00eatre d\u00e9duite des informations collect\u00e9es ou peut \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e avec un effort raisonnable. Comme les donn\u00e9es collect\u00e9es dans les entreprises sont en grande partie des donn\u00e9es personnelles, elles tombent g\u00e9n\u00e9ralement sous le coup de la loi sur la protection des donn\u00e9es.<\/p>\n
Selon l’art. 328b CO, l’employeur ne peut traiter les donn\u00e9es relatives \u00e0 l’employ\u00e9 que si elles concernent son aptitude professionnelle ou sont n\u00e9cessaires \u00e0 l’ex\u00e9cution du contrat de travail. Cette condition est remplie, par exemple, lorsqu’il s’agit de garantir des proc\u00e9dures op\u00e9rationnelles l\u00e9gitimes, telles que la garantie de la qualit\u00e9, la pr\u00e9servation des preuves dans les transactions commerciales ou le contr\u00f4le du respect des instructions par l’employ\u00e9. L’art. 26, al. 1 de l’ordonnance sur le code du travail (OLT 3) interdit \u00e9galement l’utilisation de syst\u00e8mes de surveillance et de contr\u00f4le destin\u00e9s \u00e0 surveiller le comportement des employ\u00e9s sur le lieu de travail. Les contr\u00f4les de performance et de s\u00e9curit\u00e9 sont exclus de cette disposition. Toutefois, si des syst\u00e8mes de contr\u00f4le sont utilis\u00e9s \u00e0 cette fin, ils doivent \u00eatre con\u00e7us de mani\u00e8re \u00e0 ne pas porter atteinte \u00e0 la libert\u00e9 de circulation ou \u00e0 la sant\u00e9 des salari\u00e9s.<\/p>\n
Selon l’art. 4 LPD, les donn\u00e9es personnelles ne peuvent \u00eatre trait\u00e9es que de mani\u00e8re licite. Pour garantir qu’aucun droit de la personne ne soit viol\u00e9, la surveillance n\u00e9cessite donc une justification. Il convient de noter que le consentement du salari\u00e9 seul ne suffit pas, car dans la relation de travail, le salari\u00e9 n’a gu\u00e8re d’autre choix que de donner son consentement. En outre, le suivi et l’\u00e9valuation des donn\u00e9es doivent \u00eatre proportionn\u00e9s et effectu\u00e9s de bonne foi. Cela signifie que l’employeur doit choisir la forme de contr\u00f4le la plus l\u00e9g\u00e8re. Les analyses de donn\u00e9es volumineuses, en particulier, r\u00e9pondent rarement \u00e0 ce crit\u00e8re, \u00e9tant donn\u00e9 que de grandes quantit\u00e9s d’informations inutiles sont \u00e9galement collect\u00e9es. En outre, la collecte de donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel doit \u00eatre appropri\u00e9e et l’exigence de transparence doit \u00eatre respect\u00e9e. Le caract\u00e8re appropri\u00e9 peut \u00eatre assur\u00e9 par l’adoption d’un r\u00e8glement de contr\u00f4le dans lequel sont d\u00e9finies les raisons qui permettent la collecte des donn\u00e9es et les r\u00e8gles de traitement des donn\u00e9es. Afin de garantir la transparence, l’employeur doit informer les employ\u00e9s de l’\u00e9tendue et du but de la surveillance.<\/p>\n
\u00c9tant donn\u00e9 que la loi sur la protection des donn\u00e9es ne couvre que les donn\u00e9es personnelles, c’est-\u00e0-dire les donn\u00e9es qui permettent l’identification, les dispositions de protection peuvent th\u00e9oriquement \u00eatre contourn\u00e9es en rendant les donn\u00e9es anonymes. Le traitement est autoris\u00e9 dans ce cas si les donn\u00e9es ne peuvent pas \u00eatre d\u00e9sanonymis\u00e9es, c’est-\u00e0-dire si les donn\u00e9es ne permettent pas de tirer des conclusions sur l’identit\u00e9 des personnes. Mais attention : la prudence est de mise ici ! Bien que le contournement de la loi sur la protection des donn\u00e9es soit possible en th\u00e9orie, il est difficile \u00e0 mettre en \u0153uvre dans la pratique. Les technologies modernes telles que les algorithmes du Big Data et les machines d’apprentissage automatique sont souvent capables de tirer des conclusions sur les personnes qui sont soumises \u00e0 l’analyse, m\u00eame sur la base de donn\u00e9es apparemment anonymes.<\/p>\n
\u00bb Startups.ch<\/a>\u00a0\u00bb R\u00e9diger son Business plan<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00c0 l’heure du Big Data et de l’intelligence artificielle de plus en plus d’employeurs utilisent des algorithmes pour collecter des donn\u00e9es sur leurs employ\u00e9s. Ce processus est connu sous le nom de “data mining” et est utilis\u00e9 pour faire des pr\u00e9visions sur l’\u00e9volution des ressources humaines et pour optimiser les d\u00e9cisions.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","enabled":false}}},"categories":[10,9],"tags":[],"jetpack_publicize_connections":[],"aioseo_notices":[],"views":1108,"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p7y0qY-2lk","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9010"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9010"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9010\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9013,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9010\/revisions\/9013"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9010"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9010"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.startups.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9010"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}