The GDPR and Its Application in IoT and Connected Cars Opportunities for Business and Competitivity. In: Langheim J. (eds) Electronic Components and Systems for Automotive Applications
Résumé
The General Data Protection Regulation (GDPR) is in force since May 25 2018. This has an important impact on the design and development of new technologies based on exploitation of data, in particular private data. Not complying with the requirements can have high financial consequences up to 4% of the worldwide turnover of a company as a fine. At first glance, GDPR seems to be a constraint. However the, this regulation offers also the opportunity to develop new services based on big data processing and become competitive in a domain, which is considered being the petroleum of the 21st century. The paper describes the impact and opportunities of the GDPR on the Internet of things (IoT) and connected cars by highlighting two examples: The first aims at improving road safety by calculating a risk factor based on analysis of driver behaviour, data collection and artificial intelligence. The second aims at improving road infrastructure by detecting road deficiencies or risk zone through in car data collection.
Le règlement général sur la protection des données (RGPD) est en application depuis le 25 mai 2018. Il a un impact important sur la conception et le développement de nouvelles technologies basées sur l'exploitation des données, en particulier des données personnelles. Le non-respect des exigences peut avoir des conséquences financières élevées, jusqu'à 4 % du chiffre d'affaires mondial d'une entreprise sous forme d'amende. À première vue, le RGPD semble être une contrainte. Cependant, cette réglementation offre également l'opportunité de développer de nouveaux services basés sur l'exploitation de nombreuses données et de devenir compétitif dans un domaine considéré comme « le pétrole du 21ème siècle ». Le document décrit l'impact et les opportunités du RGPD sur l'Internet des objets (IoT) et les voitures connectées en mettant en avant deux exemples : Le premier vise à améliorer la sécurité routière en calculant un facteur de risque basé sur l'analyse du comportement des conducteurs, la collecte de données et l'intelligence artificielle. Le second vise à améliorer l'infrastructure routière en détectant les déficiences des routes ou les zones à risque grâce à la collecte de données à l'aide d'enregistreurs embarqués dans des véhicules.