Les usages quotidiens des citoyens d’une société numérique produisent des données de manière exponentielle, et ce, à une vitesse considérable. Dans un tel contexte, le développement de technologies de collecte massive de données apparait comme une évidence. De telles technologies impliquent le traitement de données à caractère personnel afin de créer une valeur économique ou encore d’optimiser des processus métiers ou décisionnels. Le règlement général sur la protection des données (UE) 2016/679 (RGPD) tend à encadrer ces pratiques en respectant des impératifs de souplesse et de neutralité technologique. Cependant, le big data s’avère d’une complexité inédite, ses caractéristiques propres allant à l’encontre même de plusieurs principes du règlement général sur la protection des données. Largement partagé, ce constat a peu à peu imposé une forme implicite de status quo ne permettant pas la résolution effective de l’incompatibilité entre la réalité du big data et son encadrement juridique opéré par le règlement général à son égard. Pour ce faire, une approche distributive, fondée sur les composantes du big data que sont sa structure, ses données ainsi que ses capacités algorithmiques, permettra ensuite d’étudier la qualification de cette notion afin d’en dégager un régime approprié. Résoudre une telle problématique passera tout d’abord par une actualisation de la qualification de données à caractère personnel afin de répondre à la complexification des traitements de données réalisés à l’aide de capacités algorithmiques avancées. De plus, la responsabilisation des différents acteurs impliqués, notamment au travers du régime de responsabilité conjointe de traitement, sera associée à la notion de risque afin d’apporter l’actualisation nécessaire à l’encadrement du big data. Pour finir, l’application d’une méthodologie d’analyse d’impact sur la protection des données viendra éprouver puis synthétiser l’indispensable renforcement de l’adéquation entre la théorie juridique et la réalité pratique du big data.