La CNIL a publié en juillet 2025 des recommandations précises pour aligner le développement des IA au RGPD, couvrant la sécurité, l’annotation des données et la gestion des droits individuels, question cruciale pour toute entreprise traitant des données personnelles dans ses modèles.

3 principaux points à retenir.

Sécurité renforcée : confidentialité, intégrité et contrôle d’accès adaptés aux risques spécifiques de l’IA.
Annotation rigoureuse : minimisation et exactitude des labels pour garantir performance et conformité RGPD.
Gestion des droits : procédures techniques ciblées pour identifier, retrainer ou filtrer les données personnelles mémorisées.

Quelles sont les exigences de sécurité pour les systèmes d’IA sous RGPD ?

La sécurité des systèmes d’IA en matière de RGPD repose sur trois piliers fondamentaux : la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données. Mais ne nous y trompons pas, la confidentialité ne se limite pas à la simple protection des données personnelles. Chaque intelligence artificielle manipule des ensembles de données qui peuvent être sensibles, même s’ils ne contiennent pas d’informations directement identifiables. Il est donc essentiel de mettre en place des régulations juridiques et techniques pour sécuriser la confidentialité, même vis-à-vis des données considérées comme publiques.

L’intégrité est un autre point névralgique. Les systèmes d’IA sont vulnérables à des attaques telles que le data poisoning, où des données malveillantes sont introduites pour corrompre le modèle. Pour contrer cela, il faut incorporer des mesures de validation robustes. Par exemple, un algorithme d’IA pourrait être conçu pour évaluer la qualité des data inputs et rejeter ceux qui ne respectent pas certains critères. Il existe des techniques de tri, d’évaluation et de nettoyage qui aident à maintenir l’intégrité des données tout au long du cycle de vie du développement.

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Contrôles d’accès différenciés : donner des niveaux d’accès spécifiques aux utilisateurs en fonction de leur rôle est crucial. Cela permet de restreindre l’accès inapproprié aux données sensibles.
Data Protection Impact Assessments (DPIA) : ces évaluations sont vitales pour analyser les risques. Elles permettent d’identifier les potentiels de discrimination automatisée et de génération de contenu fictif, termes récemment mis en avant avec la montée des deepfakes.

Pour mettre en œuvre ces exigences de sécurité, voici quelques recommandations concrètes :

Versioning des données : conserver différentes versions des ensembles de données pour retracer tout changement non autorisé.
Crypographie avancée : toutes les données sensibles doivent être cryptées pour protéger leur intégrité et leur confidentialité.
Audits réguliers : effectuer des vérifications systématiques pour garantir que les systèmes restent conformes aux exigences de sécurité prévues.

Objectif	Prescriptions sécuritaires
Confidentialité	Mise en place de régulations juridiques, cryptographie, contrôles d’accès.
Intégrité	Validation des données, techniques de tri, audits.
Disponibilité	Audits réguliers, gestion des accès, protocoles de secours.

En intégrant ces mesures dans le développement des systèmes d’IA, vous vous assurez non seulement de respecter le RGPD, mais aussi de protéger vos utilisateurs et de limiter les risques juridiques. Pour plus de détails concernant les recommandations spécifiques, vous pouvez consulter cette ressource de la CNIL ici.

Comment garantir la conformité RGPD lors de l’annotation des données d’entraînement ?

L’annotation des données d’entraînement est un élément crucial dans le développement des systèmes d’IA, mais elle ne se limite pas simplement à marquer des données. En réalité, elle joue un rôle central dans la qualité du modèle et la conformité au RGPD.

Selon le RGPD, deux principes fondamentaux doivent être respectés : la minimisation des données et l’exactitude des annotations. Pour faire simple, cela signifie que vous ne devez rassembler que les données nécessaires et vous assurer qu’elles sont correctement annotées. Des informations superflues ou erronées peuvent non seulement fausser les résultats de votre modèle, mais aussi entraîner des violations de la réglementation en matière de protection des données. En d’autres termes, un faux pas ici peut coûter cher.

Pour garantir une annotation conforme, il existe des bonnes pratiques de protocole d’annotation que toute équipe d’IA devrait adopter :

Workflows documentés : Chaque étape du processus d’annotation doit être clairement définie, afin d’assurer une traçabilité et une compréhension mutuelle au sein de l’équipe.
Attribution claire des tâches : Chaque annotateur doit savoir exactement ce qu’il doit faire pour éviter toute confusion et garantir la cohérence des données.
Validation multicritères : Utilisez plusieurs critères pour valider les annotations, ce qui réduit les risques d’erreur.
Contrôle qualité par échantillonnage aléatoire : Prenez des échantillons aléatoires d’annotations pour vérifier leur qualité, permettant de détecter tôt des problèmes potentiels.
Évaluation de l’accord entre annotateurs : Établir un mécanisme pour mesurer le degré d’accord entre différents annotateurs help à quantifier la fiabilité des annotations.

Ces processus ne font pas que garantir la qualité des données. Ils sont également conçus pour éviter les biais et respecter les consentements des utilisateurs lorsque vous taguez des données personnelles. Ne jamais oublier qu’une mauvaise gestion des données peut conduire à des répercussions juridiques sévères.

Voici un exemple de checklist pour une procédure d’annotation conforme :


1. Vérifier la nécessité des données collectées
2. Documenter chaque étape de l'annotation
3. Définir clairement les rôles des annotateurs
4. Établir des critères de validation
5. Réaliser des contrôles qualité sur un échantillon aléatoire
6. Évaluer et comparer les annotations des différents annotateurs
7. Réviser les annotations erronées et corriger les biais

Ces étapes garantissent non seulement la qualité des données, mais aussi leur conformité avec le RGPD. En respectant cette checklist, vous vous positionnez sur un terrain solide, tant sur le plan éthique que légal.

Comment gérer les droits individuels dans les modèles IA génératifs et classiques ?

Respecter le RGPD dans les systèmes d’IA, c’est un vrai casse-tête. Passons aux défis spécifiques que pose l’exercice des droits RGPD, comme l’accès, la suppression ou la rectification des données. Dans le cas des modèles d’IA, surtout génératifs, identifier un individu dans une vaste mer de données peut s’apparenter à chercher une aiguille dans une botte de foin. Les modèles apprennent de l’information sans stocker explicitement des données identifiables, rendant les requêtes de suppression particulièrement délicates.

Les recommandations de la CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) offrent des pistes concrètes. Voici quelques-unes d’entre elles :

Interrogation des modèles via des listes de requêtes dédiées : C’est sûr que cela peut couter du temps, mais cela permet d’identifier les réponses générées par des informations personnelles sans avoir à passer par des systèmes trop complexes.
Information des personnes sur les risques de mémorisation : Transparence oblige, il est crucial d’expliquer aux utilisateurs que leurs données peuvent être mémorisées involontairement.
Retraining périodique des modèles : Refaire l’apprentissage des modèles en excluant les données personnelles pour s’assurer qu’elles ne soient pas mémorisées de manière indue.
Filtrage robuste des sorties : Lorsque le retraining devient trop coûteux, s’assurer que les réponses générées ne compromettent pas les données personnelles.

À côté de cela, beaucoup se laissent séduire par des solutions simplistes, comme les blacklists. Problème : sous couvert de sécurité, elles n’effacent rien et reposent sur des entrailles de code qui peuvent facilement être contournées. En fin de compte, ces méthodes pourraient induire en erreur vos utilisateurs et vous exposer à des sanctions.

L’importance d’une gouvernance proactive ne saurait être négligée. Intégrer un management des droits et assurer une mise à jour logicielle continue est non seulement une bonne pratique, mais s’avère essentiel dans ce contexte. Les systèmes d’IA évoluent constamment, et leur gouvernance doit suivre le même rythme. On ne peut pas se permettre des à-coups dans la protection des droits des utilisateurs.

Quel impact ont ces recommandations CNIL sur les outils marketing basés sur l’IA ?

Les recommandations de la CNIL ont un impact direct et significatif sur les outils marketing basés sur l’IA. Pour respecter le RGPD, les entreprises doivent revoir fondamentalement leurs systèmes d’analyse comportementale et leurs stratégies publicitaires. En effet, le cadre juridique impose des obligations strictes en matière de traitement des données personnelles, notamment quand il s’agit de données sensibles. Sans base légale claire, le ciblage programmatique devient risqué, car il peut entraîner des violations des droits des utilisateurs.

Un des principaux défis consiste à intégrer des mesures de sécurité robustes au cœur des solutions marketing. Cela implique non seulement d’améliorer le contrôle d’accès, mais aussi d’adopter des formats sécurisés pour l’importation de modèles d’IA. Par exemple, des bibliothèques de développement doivent être choisies avec soin, veillant à ce qu’elles supportent des mécanismes de protection des données, tels que le chiffrement ou l’anonymisation des données. Cela devient d’autant plus crucial lorsque des données sensibles, comme les informations de santé ou d’identité, sont traitées.

Des sanctions notables dans des affaires précédentes montrent l’importance de ces exigences. Par exemple, l’amende record de 57 millions d’euros infligée à Google par la CNIL en 2019 souligne les enjeux liés au consentement et à la transparence. Ainsi, les acteurs du marketing doivent aller au-delà des simples ajustements techniques pour s’assurer que le traitement de leurs données est conforme. L’annotation des données, la gestion des droits des utilisateurs et l’élaboration de politiques de téléchargement transparentes sont autant d’aspects cruciaux à prendre en compte.

Risques :
- Utilisation illégale de données sensibles
- Sanctions financières
- Atteinte à la réputation
Mesures :
- Mise en conformité des bibliothèques de développement
- Intégration de formats sécurisés
- Contrôle d’accès renforcé
- Mise en place de pratiques d’annotation conforme

Comment intégrer efficacement ces recommandations CNIL dans votre stratégie IA dès aujourd’hui ?

Les recommandations officielles de la CNIL tracent une feuille de route claire pour les développeurs et entreprises exploitant l’IA sous le RGPD. Sécuriser les données, garantir la qualité et la conformité des annotations, et gérer les droits des individus ne sont plus des options, mais des impératifs fonctionnels. Ces mesures concernent autant les acteurs traditionnels que ceux du marketing digital, secteurs sous haute surveillance. L’adoption rigoureuse de ces préconisations évitera des risques juridiques lourds tout en assurant la confiance des utilisateurs, un levier essentiel dans l’écosystème complexe et en mutation rapide des intelligences artificielles.

FAQ

Quelles sont les principales obligations RGPD lors de la collecte de données pour l’IA ?

La collecte doit respecter les principes de minimisation et de finalité : seules les données nécessaires au fonctionnement du modèle doivent être collectées, avec une base légale claire et un consentement explicite si requis, conformément aux règles du RGPD.

Comment prévenir les risques de fuite ou altération des données dans les systèmes IA ?

Il faut mettre en place des mesures adaptées : chiffrement des données, contrôle d’accès strict, journalisation des modifications, protection contre le data poisoning et audits réguliers pour garantir intégrité et confidentialité.

Qu’est-ce que l’annotation conforme selon la CNIL ?

L’annotation conforme limite les informations à ce qui est strictement nécessaire (minimisation), garantit l’exactitude des labels, documente précisément le processus avec validation régulière et contrôle qualité, pour éviter biais et erreurs nuisibles.

Comment gérer le droit à l’oubli quand les données sont intégrées dans un modèle IA ?

La CNIL recommande de retrainer périodiquement les modèles pour effacer les données personnelles, ou, lorsque c’est disproportionné, d’appliquer des filtres robustes afin d’empêcher la génération d’informations personnelles non autorisées.

Quelles conséquences pour les outils marketing utilisant l’IA ?

Ces outils doivent intégrer les règles CNIL concernant sécurité, annotation et droits des personnes. Toute analyse comportementale ou ciblage sans base légale expose à des sanctions. Les fournisseurs doivent revoir leurs pratiques pour assurer conformité stricte au RGPD.

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est responsable de l’agence webAnalyste, où il accompagne depuis plus de 15 ans des entreprises dans l’optimisation de leurs données, process métier et automatisations, avec une maîtrise éprouvée du Data Analytics, No Code et IA générative. Expert confirmé en Web Analytics et sécurité des données, il intègre les recommandations CNIL dans les stratégies IA pour garantir performance et conformité réglementaire.

Comment respecter le RGPD dans le développement des systèmes d’IA ?