Synthèse du projet MULTIPASS – faire émerger de nouveaux services dans une chaine de confiance. – RMT NAEXUS (acta.asso.fr)

Les objectifs du projet

  • Proposer un écosystème de gestion des consentements interopérable entre les acteurs qui apporte confiance, simplification et sécurité aux producteurs et valorisateurs de données pour :
  • Protéger le partage des informations collectées ou produites sur les exploitations par l’enregistrement du consentement des agriculteurs,
  • Gérer les consentements d’utilisation des données des agriculteurs dans les applications tierces pour qu’ils gardent la maitrise de l’usage fait de leurs données,
  • Clarifier les usages des données des exploitations autorisés aux différentes applications et aux opérateurs de la recherche.
  • Favoriser l’innovation ouverte, c’est-à-dire l’émergence d’applications agronomiques couplées aux données des agriculteurs provenant de n’importe quelle source de données ou objet connecté, pour éviter le risque de concentration de l’innovation.
  • Favoriser la création de connaissances par l’analyse de données massives d’exploitations, dans une chaine de confiance.

 

La structure du projet : 3 actions

Action 1 : Gouvernance des données

Objectif : Expression et analyse des attentes vis-à-vis d’un outil de gestion des consentements.

T1.1 : Etude des conditions d’établissement de la confiance

T1.2 : Evaluation des moyens d’anonymisation des données comme facteur de confiance et de réponse aux obligations légales

T1.3 : Scenarii pour une gouvernance pérenne.

 

Action 2 : Mise en oeuvre de l’écosystème

Objectif : Spécifications du système et adaptation des solutions existantes au besoin.

T2.1 : Cahier de spécifications fonctionnelles

T2.2 : Adaptation d’outils de gestion des consentements existants

T2.3 : POC sur les autres briques composant l’écosystème

 

Action 3 : Cas d’usages.

Objectif : Démonstration de l’intérêt et la faisabilité de la démarche avec des cas d’usages.

T3.1 : Cas d’usage « métier » dont « Elevage » = API-BOV

T3.2 : Comparaison des solutions mises en oeuvre

T3.3 : Cas d’usage « recherche – big data »