Mégadonnées (Big Data)

Eléments scientifiques et juridiques

Le Comité International de Bioéthique (CIB) de l’UNESCO a adopté un rapport sur les mégadon­nées le 15 septembre 2017, qui constitue une syn­thèse importante sur ce sujet[1]. Les mégadonnées sont des données à très grande échelle rassem­blées sur un support numérique. Elles ont cinq ca­ractéristiques : leur volume très important, la va­riété de leurs sources, la vitesse avec laquelle elles sont traitées, leur validité, c’est-à-dire la pertinence de leur contenu et leur degré de précision et leur valeur, c’est-à-dire leur utilité. Ces mégadonnées sont notamment utilisées dans le domaine de la santé. Leur traitement passe par des algorithmes et peuvent rejoindre les individus par le biais d’ap­plications liées à la prise en charge, à la prévention ou au mode de vie.

À ce jour il n’existe pas de cadre spécifique na­tional ou international pour les mégadonnées. La réglementation de leur utilisation peut néan­moins se faire à partir des règles relatives à la pro­tection des données personnelles. Par exemple, l’article 12 de la Déclaration universelle des droits de l’Homme dispose : « Nul ne sera l’objet d’im­mixtions arbitraires dans sa vie privée, sa famille, son domicile ou sa correspondance, ni d’atteintes à son honneur et à sa réputation. Toute personne a droit à la protection de la loi contre de telles immixtions ou de telles atteintes[2]». Les Nations Unies ont adopté en 1990 des principes directeurs pour la réglementation des fichiers informatisés qui font autorité[3].

La France s’est dotée dès 1978 d’une loi relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés[4].

Elle a connu plusieurs modifications. En février 2018, un projet de loi est discuté à l’Assemblée Nationale notamment pour ajuster notre droit au Règlement Général européen de Protection des Données personnelles[5] applicable au 25 mai 2018. Ce « GDPR[6] » demande entre autres qu’au­cune donnée ne soit collectée sans consentement explicite et positif (art. 7), que la personne ait le droit de savoir à quoi servent ses données (art. 13 et 14), qu’elle ait le droit à demander que ses don­nées soient supprimées (art. 17), qu’elles soient gérées uniquement en vue d’une certaine finalité (art. 5).

Selon le rapport du CIB : « Les mégadonnées dans le domaine de la santé peuvent se concevoir comme une médecine globale et personnalisée sur la base de preuves[7], une médecine appelée méde­cine de précision sur la base de stratification de populations, une médecine qui combine les meil­leures connaissances scientifiques disponibles avec l’expérience professionnelle des profession­nels de santé au bénéfice du patient individuel » (§22). L’idée est de rassembler à la fois des don­nées biologiques (résultats d’analyses médicales), d’imagerie médicale (radio, scanner), de compor­tement (sport, alimentation), d’environnement so­cial (famille, travail), pour mieux prévenir et traiter les maladies. Un des bénéfices attendus est de favoriser une médecine personnalisée, incluant la prévention et le traitement à distance (télémé­decine, données transmises sur smartphone). Le traitement des mégadonnées devrait aussi aider les politiques de santé publique.

Questions anthropologiques et éthiques

L’utilisation des mégadonnées pour la recherche suscite bien des espoirs, notamment dans le do­maine de la santé, même si une prudence est de mise par rapport à ce qui pourrait devenir un « marché mondial de la promesse », c’est-à-dire faire de l’argent sur des promesses de traitements et de guérisons éventuels dans un futur incertain . A ce propos, le rapport du CIB, tout en soulignant le potentiel bénéfique de l’utilisation des méga­données en santé, note : « L’enthousiasme suscité par le phénomène des mégadonnées risque d’en­traîner des surestimations et des prévisions irréa­listes, ainsi que de commercialisation de produits et de services n’ayant pas encore fait la preuve de leur pertinence. En outre, cela peut mener à un déséquilibre des priorités en termes de politiques de santé ce qui peut avoir des effets particulière­ment nocifs pour les pays où l’accès aux services essentiels n’est pas garanti » (§45).

Une question clé est celle du consentement. Pour faciliter la recherche, le principe du « consentement global » est envisagé, c’est-à-dire le consentement à l’utilisation des données « dans le cadre des dif­férents projets de recherche susceptibles d’être me­nés dans une branche ou un domaine particulier[8]». Selon ce modèle, après une opération chirurgicale par exemple, un patient consentirait à l’utilisation d’échantillons prélevés sur son corps en une fois pour tous types de recherche susceptibles d’utiliser les données de ces échantillons. Un autre modèle proposé est celui du « consentement dynamique ». Ici, « le sujet donne son consentement initial, mais il est tenu informé de l’utilisation qui est faite de ses données et peut choisir de refuser ou d’autoriser certaines utilisations[9]».

Ces propositions sont à considérer avec beaucoup de prudence afin que ne s’affaiblisse pas l’atten­tion au respect de la personne protégée par le principe du consentement éclairé. Une juste ré­gulation internationale devrait garantir que les données ne soient pas utilisées de sorte que la personne s’en trouve affectée (discrimination en matière de soins et de contrat d’assurance par exemple). En ce sens, l’application du « GDPR » à partir d’une interprétation stricte, ou encore le suivi de la recommandation CM/Rec (2016)6 du Comité des Ministres du Conseil de l’Europe, qui demande le recours au consentement de la per­sonne ayant préalablement cédé du matériel bio­logique à la recherche en cas de changement de finalité ou de gestion des données biologiques est souhaitable[10].

Encourager la recherche biomédicale ne veut pas dire céder à la logique du « corps capital », où le corps devient l’enjeu de choix économiques et fi­nanciers. Que les citoyens renoncent au principe du consentement éclairé constituerait un retour­nement de la conscience morale qui a conduit au « Code de Nuremberg », au lendemain de la se­conde guerre mondiale[11]. Ce n’est pas la personne qui doit renoncer au plein exercice de sa liberté face aux ambitions d’une médecine « de la pro­messe ».

Ce sont plutôt les ambitions d’une telle médecine qui doivent se conformer au respect de la liberté de chacun pour être sûres d’être au ser­vice du bien personnel et du bien commun.

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[1] On trouve le rapport sur la page http://www.unesco.org/new/fr/social-and-human-sciences/themes/bioethics/international-bioethics-com­mittee/reports-and-advices/

[2] Nations Unies, 1948.

[3] Cf. http://hrlibrary.umn.edu/instree/french/Fq2grcpd.html

[4] Loi n°78-17 du 6 janvier 1978.

[5] http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/PDF/?uri=CELEX:32016R0679&from=FR

[6] « General Data Protection Regulation ».

[7] Evidenced Based Medicine.

[8] Rapport du CIB, §52.

[9] Rapport du CIB, §55.

[10] Cf. https://search.coe.int/cm/Pages/result_details.aspx?ObjectId=090000168064e900

[11] Cf. C. Lafontaine, Les enjeux de la bioéconomie du corps humain, in D. Folscheid, A. Lécu, B. de Malherbe (dir.),

Critique de la raison transhumaniste, Cerf/Collège des Bernardins, 2018, p. 55-65.

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Fiches du groupe de travail "bioéthique"

Glossaire

Capture
PMA (procréation médicalement assistée) : pratiques cliniques et biologiques visant à remédier à l’infertilité du couple ou à éviter la transmission d’une maladie d’une particulière gravité.
GPA (gestation pour autrui) : le fait, pour une femme, de porter et de mettre au monde un enfant pour le compte d’un tiers.
CELLULES SOUCHES EMBRYONNAIRES : issues de l’embryon à un stade très précoce et douées de deux capacités : celle de se multiplier à l’infini et celle de donner naissance à tous les types de cellules de l’organisme (pluripotence).
(Source : INSERM)
CRISPR-Cas9 (clustered regularly interspaced short palindromic repeat) : « ciseaux génétiques » permettant d’éditer l’ADN d’une cellule somatique ou germinale. Cet outil cible une zone spécifique de l’ADN et la coupe. Cela permet ensuite de corriger ou modifier la séquence ciblée.
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : théories et techniques « consistant à faire faire à des machines ce que l’homme ferait moyennant une certaine
intelligence ». On distingue IA faible (IA capable de simuler l’intelligence humaine pour une tâche déterminée) et IA forte (IA générique et autonome qui pourrait appliquer ses capacités à n’importe quel problème).
(Source : CNIL)
BIG DATA (« données massives ») : conjonction entre d’immenses volumes de données et les nouvelles techniques permettant de traiter ces données, voire d’en tirer par le repérage de corrélations des informations inattendues.
(Source : CNIL)