Constituer une data base d’IA est un traitement de données personnelles
17 février 2025
Le développement de systèmes d’intelligence artificielle (IA) repose souvent sur la collecte et l’exploitation de grandes quantités de données. Lorsqu’elles incluent des données personnelles, leur traitement entre dans le champ d’application du Règlement général sur la protection des données (RGPD).
Quels sont alors les impacts juridiques ? Quelles obligations pour les entreprises ?
On fait le point.
Pourquoi une base de données IA est-elle un traitement au sens du RGPD ?
Le RGPD définit un traitement de données personnelles comme toute opération effectuée sur des données relatives à des personnes identifiables. Dans le cadre de l’entraînement d’une IA, la collecte, le stockage, l’analyse ou l’entraînement d’algorithmes sur des données personnelles entre pleinement dans cette définition.
Alors, ici une données personnelles correspond notamment aux points suivants : nom, prénom, adresse e-mail, identifiant en ligne, adresse IP, etc.
Ainsi, si votre IA utilise une base de données contenant de telles informations pour l’entraînement, l’analyse ou la prédiction vous réalisez un traitement soumis au RGPD.
La base légale : un fondement obligatoire pour tout traitement
Dès qu’une base de données est qualifiée de traitement de données personnelles, plusieurs obligations légales s’imposent. Voici les points clés à respecter :
1. Définir une finalité claire et légitime
Votre projet doit avoir une finalité déterminée dès la conception, être explicite et compatible avec les activités de l’organisme. Il strictement interdit de collecter des données sans avoir précisé leur usage dès le départ.
Cette exigence vise à éviter les dérives liées à la réutilisation des données à des fins imprévues ou incompatibles.
Exemple
Entraîner un algorithme de recommandation pour un site e-commerce” est une finalité légitime, à condition d’être clairement annoncée.
2. Informer les personnes concernées (principe de transparence)
Les utilisateurs doivent être informées de la raison de la collecte et de l’usage de leurs données :
- Qui collecte leurs données au travers de l’identité du responsable du traitement,
- Pourquoi et comment elles sont utilisées. C’est ce qu’on appel la finalité du traitement,
- Combien de temps ses données sont conservées,
- Quels sont leurs droits (Accès, rectification, suppression, opposition, portabilité, etc.)
Ces information doivent être claire, accessible et compréhensible. Conformément aux articles 12 à 14 du RGPD.
3. Respecter le principe de minimisation des données
Seules les données strictement nécessaires à l’objectif du traitement doivent être collectées. Il est interdit de collecter des données personnelles de manière excessive ou sans lien direct avec la finalité définie. Ce principe vise à limiter les risques en cas de violation de données et à réduire la charge de mise en conformité pour les entreprises.
💡 Astuce
Faites régulièrement un audit pour vérifier que seules les données utiles au fonctionnement de l’IA sont conservées.
4. Définir des durées de conservation limitées
Les données ne doivent pas être conservées indéfiniment. Il est donc essentiel de mettre en place une politique de conservation de celles-ci avec des durées adaptées à chaque type de donnée.
Une fois la finalité atteinte, elles doivent être supprimées ou anonymisées.
5. Assurer la sécurité et la confidentialité des données
Le responsable du traitement doit garantir la confidentialité, l’intégrité et la protection des données contre les risques de violation. Cela passe par la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles telles que :
- Chiffrement des données,
- Anonymisation ou la pseudonymisation,
- Accès restreint aux seules personnes autorisées,
- Mise en place de mécanismes de traçabilité et d’audits de sécurité réguliers.
Comment mettre votre projet IA en conformité avec le RGPD ?
Voici une feuille de route pratique pour assurer la conformité RGPD de votre data base IA :
Cartographier les données personnelles
Avant toute collecte, il est nécessaire d’identifier les types de données concernées, leur origine, leur mode de stockage et leur usage.
Tenez à jour une documentation interne : indispensable en cas de contrôle.
Réaliser une AIPD (Analyse d’impact sur la vie privée)
Lorsque le traitement est susceptible d’engendrer des risques élevés pour les droits et libertés des individus. Une évaluation doit être menée conformément à l’article 35 du RGPD.
L’analyse d’impact permet de documenter, d’anticiper les risques et les mesures prises pour les réduire.
Encadrer les transferts de données
Si les données sont traitées par un prestataire ou transférées hors de l’Union européenne, vous devez garantir un niveau de protection équivalent via :
- L’utilisation de clauses contractuelles types (CCT),
- L’adoption de règles d’entreprise contraignantes (BCR),
- Le recours à des mécanismes de certification et d’adhésion à des codes de conduite validés par la CNIL ou la Commission européenne.
Appliquer les principes de privacy by design et by default
L’intégration de la protection des données dès la création du projet est une exigence du RGPD. Cela signifie que l’architecture du système d’IA doit inclure dès le départ des mécanismes garantissant la sécurités des datas. Notamment :
- Paramétrer une collecte minimale par défaut,
- Assurer une anonymisation ou pseudonymisation systématique des données,
- Automatiser la suppression a échéance de la durée de conservation définie.
Mettre en place un registre des traitements
Toutes entreprises doit tenir un registre recensant l’ensemble des traitements de données personnelles qu’elles effectuent.
Ce document doit contenir des informations clés telles que :
- La finalité du traitement,
- La base légale utilisée (consentement, exécution d’un contrat, obligation légale, etc.),
- Les catégories de données collectées,
- Les destinataires
- Les mesures de sécurité mises en place.
Que risquez-vous en cas de non-conformité ?
Le non-respect des obligations du RGPD peut entraîner des sanctions financières importantes. Les sanctions peuvent être lourdes : jusqu’à 20 millions d’euros ou 4 % du chiffre d’affaires annuel mondial.
En outre, des manquements au RGPD peuvent nuire à la réputation de l’entreprise, faire perdre la confiance des utilisateurs et déboucher sur des plaintes ou contentieux.
Anticipez pour allier innovation et conformité
Constituer une data base pour une IA n’est pas un simple acte technique : c’est un engagement juridique. Pour éviter tout risque, il est crucial d’adopter une approche proactive, documentée et responsable. La mise en conformité RGPD est non seulement une obligation, mais aussi un levier de confiance et de crédibilité pour vos partenaires et utilisateurs.
En procédant ainsi, les entreprises renforcent la fiabilité de leurs projets IA et démontrent leur engagement en faveur d’une innovation responsable.
FAQ
Une base légale est-elle nécessaire même pour des données pseudonymisées dans un projet IA ?
Oui. Même pseudonymisées, elles restent considérées comme personnelles si la réidentification est techniquement possible. Le traitement nécessite donc une base légale, et les obligations du RGPD s’appliquent. L’anonymisation complète, en revanche, peut sortir le traitement du champ du RGPD si elle est irréversible.
Peut-on utiliser des données publiques pour entraîner une IA sans base légale ?
Non. Leur caractère public ne dispense pas de se conformer au RGPD si ces elles permettent d’identifier une personne. Une base légale est toujours requise. Il faut également informer les personnes concernées, sauf exceptions prévues par le règlement.
Une IA qui traite des données personnelles a-t-elle toujours besoin d’une base légale ?
Oui. Dès qu’un projet d’intelligence artificielle implique des données permettant d’identifier une personne, il s’agit d’un traitement au sens du RGPD. Ce traitement doit obligatoirement reposer sur l’une des six bases légales prévues par le règlement, sans quoi il est considéré comme illicite.
Quelle base légale choisir pour entraîner un algorithme d’IA ?
Le choix dépend de la finalité du traitement et du contexte du projet. Le consentement est pertinent dans les cas où l’utilisateur est clairement informé et peut librement refuser. L’intérêt légitime est souvent utilisé par les entreprises, mais il impose une analyse approfondie. Les organismes publics peuvent invoquer la mission d’intérêt public. Il est essentiel de documenter ce choix.
Faut-il changer de base légale si la finalité du traitement IA évolue ?
Oui, potentiellement. Si la finalité change de manière significative, la base légale initiale peut ne plus être valable. Cela peut nécessiter de recueillir un nouveau consentement ou de procéder à une nouvelle analyse d’impact. Le principe de limitation des finalités impose une cohérence stricte entre usage des données et base juridique.