Écosystème numérique de transparence et de gouvernance des données // Digital Ecosystem for Transparency and Data Governance

Dans la société numérique actuelle, la multiplication des échanges d'information soulève de nombreux défis pour les différents acteurs amenés à intervenir à l'échelle locale, à l'instar des fournisseurs privés de services numériques ou des collectivités territoriales. Ces défis qui interviennent à tous les niveaux d'un traitement de données, depuis son partage jusqu'à son stockage, appellent en particulier à créer de nouvelles règles d'usage, de transparence, de qualité ou encore de traçabilité des données échangées. Communément partagées, ces nouvelles règles sont en effet susceptibles de favoriser la confiance entre les différents types d'acteurs à l'égard des données échangées et encouragent un partage équitable des ressources numériques, notamment entre les acteurs publics et privés.

De précédents travaux (thèse soutenue en septembre 2024) nous on permis de valider notre approche du partage de l'information, tant du point du modèle théorique (outils du web sémantique: ontologies, raisonnement, moteurs d'inférence, etc.) que du point de vue de la faisabilité technique (architecture décentralisée où le fournisseur de la donnée et le consommateur ne sont pas connectés, encapsulation des règles de partage dans une licence qui «suit» la donnée, quelques soient les plateformes intermédiaires de distribution, intégration dans des infrastructures existantes de l'Internet des objets ou «IoT»).

L'objectif du présent projet, au travers du financement d'une allocation doctorale, est d'enrichir notre architecture de partage de l'information selon 3 axes complémentaires. Le premier consistera à augmenter l'expressivité du langage de règles en ajoutant de nouveaux concepts à la définition des licences (ex: obligations). Le second est de formaliser la notion d'explication des décisions. Les règles peuvent en effet aboutir à des décisions contradictoires. Il est donc important de pouvoir expliquer les inférences calculées (par les raisonneurs) et les arbitrages réalisés, les critères utilisés, etc. Ce point peut être lié à la notion de «preuve de conformité». Le troisième axe de travail concerne la modélisation des «sanctions» en cas violation d'une règle. Ce point pourrait d'ailleurs être extrapolé à des «bonus» si, à l'inverse, la règle est bien respectée.
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In today's digital society, the proliferation of information exchanges poses numerous challenges for the various stakeholders involved at the local level, such as private digital service providers and local governments. These challenges, which arise at every stage of data processing—from sharing to storage—call in particular for the creation of new rules governing the use, transparency, quality, and traceability of exchanged data. When widely adopted, these new rules are likely to foster trust among different types of stakeholders regarding the exchanged data and encourage the equitable sharing of digital resources, particularly between public and private entities.

Previous work (a dissertation defended in September 2024) has enabled us to validate our approach to information sharing, both from the perspective of the theoretical model (semantic web tools: ontologies, reasoning, inference engines, etc.) as well as from the perspective of technical feasibility (a decentralized architecture where the data provider and the consumer are not connected; encapsulation of sharing rules in a license that “follows” the data, regardless of the intermediate distribution platforms; integration into existing Internet of Things (IoT) infrastructures).

The objective of this project, through the funding of a doctoral fellowship, is to enhance our information-sharing architecture along three complementary lines. The first will involve increasing the expressiveness of the rule language by adding new concepts to the definition of licenses (e.g., obligations). The second is to formalize the concept of decision explanations. Rules can, in fact, lead to contradictory decisions. It is therefore important to be able to explain the inferences calculated (by the reasoners) and the trade-offs made, the criteria used, etc. This point can be linked to the concept of “proof of compliance.” The third area of work concerns the modeling of “penalties” in the event of a rule violation. This point could also be extended to include “bonuses” if, conversely, the rule is properly followed.
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Début de la thèse : 01/09/2026
WEB : https://munier.perso.univ-pau.fr/research/projects/isd/

Financement d'une collectivité locale ou territoriale

Université de Pau et des Pays de l'Adour

211 Sciences Exactes et leurs Applications

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