L’essor de l’intelligence artificielle soulève des enjeux majeurs en matière de données personnelles. Le RGPD s’applique dès qu’un système IA traite des données identifiables, ce qui implique des obligations spécifiques pour les entreprises.
Ce guide IA regroupe tous les points clés pour assurer la conformité RGPD de vos projets IA, du choix des bases légales à la gestion des droits, en passant par la transparence, la sécurité ou l’annotation.
Chaque section renvoie vers un guide dédié pour vous aider à appliquer concrètement les exigences réglementaires.
1. Quand le RGPD s’applique-t-il aux systèmes IA ?
Le RGPD concerne tout traitement de données personnelles, ce qui inclut de nombreuses IA : reconnaissance faciale, transcription audio, modèles de langage, analyse d’images, etc.
Il faut distinguer données utilisées pour l’apprentissage du modèle, et données traitées lors de l’utilisation (inférence).
Lire le guide : IA & données personnelles
2. Sur quelles bases légales entraîner un modèle IA ?
Le consentement n’est pas la seule base légale possible. D’autres sont souvent plus adaptées : intérêt légitime, contrat, obligation légale.
Le scraping de données publiques est encadré par des règles précises.
Lire le guide : Bases légales pour entraîner un modèle IA
Voir aussi : Scraping responsable
3. Comment informer les personnes concernées ?
Le RGPD impose une transparence proactive : les personnes doivent être informées même en cas de collecte indirecte.
Les systèmes IA impliquent souvent un profilage ou un traitement automatisé à finalité spécifique.
Lire le guide : Transparence – mentions d’information IA
4. Annotation de données : quelles obligations RGPD ?
L’annotation manuelle ou automatique de données personnelles (images, textes, audio…) impose des précautions : information des annotateurs, traitement des données sensibles, sous-traitance encadrée…
Lire le guide : Annotation – qualité, éthique & RGPD
5. Quels droits pour les personnes vis-à-vis de l’IA ?
Les personnes peuvent exercer leurs droits d’accès, de rectification, d’opposition ou d’effacement. Mais comment répondre si les données sont diluées dans un modèle d’IA ?
Lire le guide : Droits & modèles IA – réponses & process
6. Comment tester la confidentialité d’un modèle IA ?
Certaines IA peuvent restituer des données personnelles vues à l’entraînement (hallucinations, fuites). Il est crucial de tester la robustesse aux attaques de type “membership inference”.
Lire le guide : Tester la confidentialité d’un modèle IA
7. Intégrer le RGPD dans la gouvernance IA
Cartographier les traitements IA, documenter les risques, tenir un registre spécifique, mener une AIPD pour les projets sensibles : le RGPD impose une gouvernance rigoureuse.
Lire le guide : Gouvernance IA – rôles, registres, AIPD
8. RGPD et contrats IA : que vérifier dans vos achats ?
En cas d’achat ou de sous-traitance IA, certaines clauses contractuelles sont essentielles : responsabilité, sécurité, audits, transferts hors UE…
Lire le guide : Achats & contrats IA – clauses clés
9. Synthèse opérationnelle & ressources officielles
Vous voulez une vue d’ensemble ? Cette synthèse propose une checklist des obligations clés, et une sélection de ressources officielles (CNIL, EDPB, etc.).
Lire : Récapitulatif opérationnel
Voir aussi : Sources officielles – conformité IA et RGPD
Le RGPD ne bloque pas l’innovation IA, mais il impose un cadre strict. Mieux vaut l’anticiper que le subir : vos projets gagneront en fiabilité, conformité et confiance utilisateur. Ce guide est mis à jour régulièrement. N’hésitez pas à consulter les pages liées pour approfondir chaque aspect.
Pour aller plus loin
La conformité RGPD n’est qu’un des volets à maîtriser pour réussir vos projets IA. Découvrez également nos autres guides spécialisés :
- Guide stratégie IA : cadrer vos cas d’usage, structurer votre gouvernance et prioriser vos investissements IA.
- Guide technologie IA : comprendre les modèles, architectures et outils essentiels pour vos projets.
- Guide implémentation IA : réussir la phase opérationnelle, du POC au déploiement industriel.
Ces ressources sont conçues pour se compléter et vous aider à piloter l’IA avec efficacité et conformité.
