Formation RGPD et IA

Le RGPD s'applique aux traitements de données personnelles dans les conditions prévues par le règlement.

Un projet IA doit identifier les rôles, personnes concernées, données, finalités, bases légales, destinataires et durées.

Les règles et interprétations évoluent. Le parcours utilise le texte officiel, la CNIL, l'EDPB et les autorités compétentes à la date du cas.

Cette page ne constitue pas un avis juridique et ne garantit la conformité d'aucun système.

Licéité, loyauté et transparence : documenter la base légale et l'information adaptée au traitement.

Finalité : définir l'objectif avant la collecte et analyser toute réutilisation.

Minimisation : limiter les champs, personnes, historiques et accès au nécessaire.

Exactitude : prévoir correction, qualité et provenance des données.

Conservation : fixer des durées, suppressions et exceptions documentées.

Intégrité et confidentialité : appliquer droits minimaux, sécurité, journalisation et gestion des incidents.

Le profilage et les décisions automatisées demandent une analyse précise de l'usage, des effets et des règles applicables.

Aucun score ne déclenche seul un refus, un blocage ou une mesure produisant un effet sensible.

L'intervention humaine doit être réelle, compétente et capable de modifier la décision lorsque le cadre l'exige.

Les biais, faux positifs, explications, contestations et voies de recours sont traités dans la conception.

L'effacement, la rectification et l'opposition sont analysés sur les données sources, dérivées, modèles et journaux.

Une technique d'explicabilité n'établit pas à elle seule la conformité ou la justesse du modèle.

Tenir la documentation et le registre requis selon les rôles et traitements.

Évaluer la nécessité d'une analyse d'impact avec les critères officiels applicables avant le déploiement.

Examiner les sous-traitants, contrats, instructions, mesures de sécurité et chaînes de sous-traitance.

Évaluer les transferts internationaux avec les mécanismes et garanties actuels, sans supposer qu'une région d'hébergement suffit.

Associer DPO, sécurité, juridique, métier et représentants concernés selon le projet.

Aucune mise en production ou extension de finalité n'est activée automatiquement.

Pseudonymisation, anonymisation, calcul local, confidentialité différentielle ou apprentissage fédéré répondent à des risques différents.

Une donnée pseudonymisée reste personnelle lorsqu'elle peut être rattachée à une personne avec des informations séparées.

L'anonymisation exige une analyse du risque de ré-identification dans le contexte disponible.

Le chiffrement protège certains risques mais ne remplace ni la base légale, ni la minimisation, ni les droits.

Chaque technique est testée pour son efficacité et son impact sur la qualité du service.

La validation finale appartient aux responsables et professionnels compétents.