Expert(e) National(e) en Anonymisation des Données Personnelles et Agricoles

Expert(e) National(e) en Anonymisation des Données Personnelles et Agricoles

Référence : 161990 Localisation : Dakar, Sénégal Date d'expiration : 10 juin 2026

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L'initiative « 50×2030 » est une alliance stratégique mondiale réunissant la Banque mondiale, l'Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) et le Fonds international de développement agricole (FIDA). Son objectif est de transformer les systèmes de données agricoles dans 50 pays à revenu faible ou intermédiaire d'ici 2030. Au Sénégal, le programme « Data Interoperability Governance » (DIG), mis en œuvre par Development Gateway, vise à faire évoluer les systèmes statistiques nationaux vers des écosystèmes intégrés. L'Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie (ANSD), coordinatrice du Système Statistique National (SSN), renforce sa stratégie de diffusion des données microéconomiques et agricoles, en conciliant transparence (Open Data) et protection de la vie privée. Cette mission vise à institutionnaliser les processus d'anonymisation au sein du SSN (ANSD, DAPSA, Direction de l'Agriculture et Direction de l'Élevage) pour garantir que le partage des données agricoles et économiques réponde aux standards internationaux de Statistical Disclosure Control (SDC).

Objectifs de la mission

L'objectif général est de standardiser et d'automatiser les protocoles d'anonymisation des microdonnées au sein du Système Statistique National. Les objectifs spécifiques incluent :

• Évaluation des risques : identifier les variables identifiantes (directes et indirectes) et mesurer le risque de percement du secret statistique.
• Mise en œuvre technique : appliquer des techniques de pointe (K-anonymat, l-diversité, masquage de micro-agrégation, ajout de bruit résiduel).
• Automatisation : créer un pipeline reproductible pour les futures enquêtes.
• Conformité : aligner les fichiers produits avec les exigences de la Commission de Protection des Données Personnelles (CDP) et du portail de diffusion des microdonnées de l'ANSD.Missions du consultant

Le consultant travaillera en immersion avec les services identifiés du Système Statistique National et Development Gateway selon trois axes :

Axe 1 : Diagnostic et protocole (Mois 1)

• Inventaire des fichiers de données de l'Enquête Agricole Annuelle (EAA) et des enquêtes connexes.

• Analyse des risques de ré-identification par croisement (Data Linkage) avec d'autres bases nationales.

• Rédaction d'un protocole d'anonymisation validé par le comité technique.Axe 2 : Production technique et automatisation des protocoles (Mois 2 et 3)

• Traitement des bases prioritaires (saisons précédentes de l'EAA, bases ANSD, DA et DE).

• Développement et intégration de scripts d'anonymisation automatisés dans la chaîne de traitement des données du SSN (en langage R ou Python).

• Tests de robustesse (simulation d'attaques par ré-identification) et validation des résultats.

• Production des bases de données anonymisées et des scripts open-source (GitHub/GitLab).

• Génération de rapports de risque avant/après traitement pour quantifier la perte d'utilité statistique par rapport au gain de confidentialité.Axe 3 : Transfert de compétences intensif (Mois 4)

• Organisation d'un atelier de formation approfondie des experts désignés des structures du SSN (ANSD, DAPSA, DA et DE).

• Mise en place d'un manuel de procédures interne pour la diffusion des microdonnées.

• Livraison d'une boîte à outils (scripts commentés) et d'un manuel utilisateur.Le consultant devra mettre en place un dispositif de gestion des connaissances permettant l'institutionnalisation durable des pratiques d'anonymisation des microdonnées au sein du SSN. Il travaillera en collaboration avec les directions ou services de production de l'information statistique et produira un rapport par axe selon les objectifs fixés.

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• Expert national senior (Bac+5 minimum) en Statistique, Informatique, Économétrie ou Data Science.
• Expertise prouvée en Contrôle de la Divulgation Statistique (SDC).
• Maîtrise courante de R (indispensable) ou Python. La connaissance de l'outil IHSN Microdata Management Toolkit est un atout.
• Expérience de travail au sein ou en collaboration avec des institutions statistiques gouvernementales, ou une organisation internationale (Banque mondiale, FAO).
• Expérience dans le traitement de données issues d'enquêtes sur les ménages agricoles ou de microdonnées de recensement similaires, avec une connaissance spécifique des risques de réidentification dans les contextes ruraux à faible densité de population.
• Maîtrise des pratiques de développement open source : contrôle de version, environnements reproductibles.

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