L’essor de l’intelligence artificielle transforme profondément les pratiques du business en ligne et la gestion des données personnelles. Face à ces évolutions, la protection de la vie privée et la conformité légale deviennent des impératifs stratégiques pour chaque acteur.
La CNIL publie des recommandations pour encadrer l’entraînement des modèles et l’usage des cookies dans un cadre conforme au RGPD. Ces points essentiels permettent d’orienter une démarche opérationnelle et préparent les mesures prioritaires à mettre en œuvre pour sécuriser vos systèmes.
A retenir :
- Minimisation des données dès la conception finalités documentées
- Base légale justifiée pour chaque traitement et réutilisation
- Transparence utilisateur sur les risques d’extraction et régurgitation
- AIPD et sécurité renforcée pour modèles à fort impact
Après ces points clés, cartographier vos outils d’IA et cookies pour sécuriser votre business en ligne. Cette cartographie précise les rôles, les risques et les obligations règlementaires à documenter.
Ce point précise comment inventorier les systèmes et leur niveau de risque pour la cartographie des usages IA
Pour commencer, recensez tous les outils qui traitent des données personnelles, y compris les API et cookies utilisés pour le suivi. Selon la CNIL, il faut identifier le fournisseur, le déployeur et le statut de responsable du traitement.
Classez ensuite chaque système par niveau de risque, en distinguant les usages inacceptables, élevés, limités ou minimes. Cette classification conditionne les obligations d’AIPD, la sécurité des données et la gouvernance à mettre en place.
Rôle
Responsabilité principale
Obligations clés
Exemple
Fournisseur
Conception et maintenance
Documentation technique et sécurité
API de modèle conversationnel
Déployeur
Paramétrage opérationnel
Évaluation des risques et AIPD
Intégration en service client
Responsable conjoint
Choix des finalités partagées
Accord documenté des responsabilités
Plateforme en co-gestion
Sous-traitant
Exécution sous instruction
Contrat et mesures techniques
Traitement d’annotations
Ce sous-point décrit les règles pour le moissonnage web et la collecte indirecte
La collecte via web scraping nécessite une évaluation stricte des sources et des attentes raisonnables des personnes concernées. Selon la CNIL, il faut exclure les sites qui s’opposent explicitement et supprimer immédiatement les données sensibles captées par erreur.
Privilégiez la pseudonymisation ou la génération de jeux synthétiques lorsque le traitement le permet et que la finalité l’exige. Selon le CEPD, ces pratiques réduisent significativement les risques de réidentification et facilitent la conformité opérationnelle.
Règles de collecte :
- Vérifier robots.txt et conditions d’utilisation avant scraping
- Exclure systématiquement les données sensibles sans base légale
- Documenter l’origine et la licence des jeux de données
- Appliquer pseudonymisation et chiffrement en phase d’entraînement
« J’ai redéfini nos procédures IA après l’audit, et cela a réduit les incidents de sécurité. »
Marc D.
En ayant cartographié vos outils, définir procédures internes adaptées pour la conformité RGPD et la cybersécurité. Cette politique interne facilite la gestion des données et le respect du consentement utilisateur.
Ce volet fixe les règles opérationnelles pour l’usage, l’évaluation et la formation liée à l’IA
Une politique IA centralisée doit inventorier les outils, préciser qui peut les utiliser et définir les processus d’évaluation. Selon la CNIL, cette démarche interne limite les risques juridiques et techniques pour l’entreprise.
La politique interne sert aussi à former les collaborateurs et à documenter les contrôles périodiques de sécurité. Elle facilite la traçabilité des décisions et la préparation d’audits externes ou internes.
Politique IA interne :
- Identification des outils IA et des risques associés
- Information des collaborateurs sur usages et limites
- Processus d’évaluation pour tout nouvel outil
- Obligation d’utiliser uniquement outils validés
Ce passage aborde la gouvernance des données et les responsabilités partagées pour l’AIPD
L’AIPD doit recouvrir la phase de développement et, si besoin, la phase de déploiement des modèles. Selon la CNIL, les modèles de fondation exigent souvent une AIPD en raison de leurs usages imprévisibles.
Pour chaque risque identifié, formalisez un plan d’actions et des mesures techniques adaptées à la sécurité des données. Cette gouvernance inclut la nomination d’un comité éthique et des responsables clairs pour le suivi.
Étape AIPD
Objectif
Livrable
Responsable
Cartographie
Identifier traitements et données
Inventaire des outils
DPO / Chef de projet
Analyse des risques
Évaluer impacts sur droits
Rapport AIPD
Référent sécurité
Mesures
Définir protections techniques
Plan d’actions
Équipe IT
Suivi
Vérifier efficacité des mesures
Tableau de bord
Comité éthique
« En anonymisant nos jeux de données, nous avons facilité l’exercice des droits et limité les risques. »
Sophie L.
Une fois les procédures internes en place, garantir la transparence et l’exercice effectif des droits par les utilisateurs. Ce volet couvre l’information des personnes, l’exercice des droits et les réponses opérationnelles.
Ce sous-axe détaille les obligations d’information et les modalités pratiques pour les personnes concernées
La transparence implique de publier une documentation accessible sur les bases de données d’entraînement et sur les finalités visées par les modèles. Selon la CNIL, l’information peut être multiniveaux pour rester compréhensible et complète.
L’information individuelle reste obligatoire quand la collecte est directe, tandis que l’information générale peut suffire pour des collectes massives indirectes. Il faut préciser les catégories de données, les risques et les moyens de recours disponibles.
Information aux personnes :
- Types de données utilisées pour l’entraînement
- Mécanismes de consentement utilisateur et cookies
- Modalités d’exercice des droits et contact DPO
- Mesures pour limiter les risques d’extraction
Ce point traite de l’exercice des droits et des solutions techniques pour répondre aux demandes des personnes
Les personnes doivent pouvoir accéder, rectifier ou demander l’effacement des données présentes dans les jeux d’entraînement et, si nécessaire, dans les modèles. Selon l’EDPB, des mécanismes automatisés et des API peuvent faciliter la notification des actions aux destinataires.
Lorsque la suppression technique du souvenir dans un modèle est disproportionnée, mettez en place des filtres de sorties et des procédures de désapprentissage documentées. Ces mesures doivent rester proportionnées aux risques techniques et économiques.
« Les utilisateurs apprécient la clarté des informations sur les cookies et le consentement. »
Alice B.
« La gouvernance interne reste le levier le plus concret pour maîtriser la conformité. »
Thomas P.
Source : CNIL, « Développement des systèmes d’IA : les recommandations de la CNIL pour respecter le RGPD », CNIL, 2024 ; EDPB, « Opinion sur les modèles d’IA », EDPB, 2024 ; CNIL, « IA informer les personnes concernées », CNIL, 2025.