Dernière mise à jour le 22 décembre 2025 par Narendra Sahoo
Alors que l’adoption de l’IA s’accélère dans toutes les fonctions de l’entreprise, la réunion d’experts de décembre se concentre sur une question à laquelle de nombreuses organisations sont désormais confrontées en pratique plutôt qu’en théorie : comment les entreprises devraient-elles se préparer au traitement des données liées à l’IA dans le cadre du RGPD ? Contrairement à l’automatisation traditionnelle, les systèmes d’IA s’appuient généralement sur de vastes ensembles de données dynamiques, un apprentissage continu et une logique décisionnelle opaque.
Cela crée une réelle tension avec les principes du RGPD tels que la limitation des finalités, la minimisation des données, la transparence et la responsabilité. Ce qui a fonctionné pour les modèles de traitement de données conventionnels n’est plus suffisant lorsque les algorithmes déduisent, prédisent et profilent à grande échelle. Les organisations commencent à réaliser que la préparation à l’IA dans le cadre du RGPD n’est pas une case à cocher juridique, mais plutôt un défi de gouvernance et de gestion des risques qui englobe la technologie, la conformité et le leadership commercial.
Dans tous les secteurs, les experts soulignent systématiquement la nécessité de passer d’une conformité réactive à une conception proactive. Se préparer à l'IA dans le cadre du RGPD signifie intégrer des considérations de confidentialité et de protection des données dans la phase de conception du modèle, définir clairement les bases juridiques du traitement piloté par l'IA et maintenir une documentation défendable sur les données de formation, la logique de décision et la surveillance humaine.
Cela oblige également les organisations à réévaluer les DPIA, la gestion des risques des fournisseurs et les attentes en matière d’explicabilité dans le contexte de l’évolution des systèmes d’IA au fil du temps. Les informations partagées ci-dessous reflètent les perspectives pratiques et testées sur le terrain de professionnels travaillant directement avec les défis du RGPD, de la gouvernance de l'IA et de la protection des données dans des environnements réels.
Les avis et perspectives d’experts sur la préparation au traitement des données liées à l’IA dans le cadre du RGPD sont partagés ci-dessous.
- Srijit Ramakrishnan : directeur mondial des technologies de l'information chez Exinity – Dubaï
À mon avis, pour se préparer au traitement piloté par l’IA dans le cadre du RGPD, les organisations doivent appliquer une limitation des finalités, une minimisation des données et un modèle comportemental transparent. Réalisez des évaluations d’impact sur la protection des données (DPIA) à l’avance, maintenez des contrôles humains éclairés et surveillez en permanence les résultats de l’IA. La conformité doit être intégrée au cycle de vie de l'IA, et non incorporée.
2. Av. Chetanya Pathak : Cyberconsultant @Deloitte – Inde
À mon avis, la préparation au RGPD pour l’IA nécessite d’aller au-delà des déclarations politiques vers une gouvernance granulaire des risques. Les organisations devraient mener des DPIA spécifiques à l’IA qui évaluent la probabilité de ré-identification, d’inversion de modèle, de profilage discriminatoire et les implications en vertu de l’art. 22. En parallèle, la protection de la vie privée dès la conception doit se traduire en ingénierie : suivi de la provenance, tests contradictoires et ensembles de données de formation contrôlés. Cette double approche offre à la fois une défense juridique et une garantie technique.
3. Rob Grealis : Fondateur et PDG @Secure Safeguards – USA
Les entreprises qui se préparent au traitement des données liées à l’IA dans le cadre du RGPD doivent commencer par bien comprendre quelles données leurs systèmes d’IA collectent, génèrent et stockent. Donner la priorité à la minimisation des données, aux DPIA et aux contrôles d’accès stricts permet de réduire les risques tout en restant conforme. Les organisations doivent également garantir une surveillance humaine significative des décisions automatisées et exiger de la transparence de la part de tous les fournisseurs d’IA en qui ils ont confiance. Une diligence raisonnable rigoureuse auprès des fournisseurs est essentielle. Trop de violations sont dues à l’intégration d’outils tiers sans comprendre leur niveau de sécurité. Les entreprises doivent exiger des preuves claires de contrôles, d’audits et de pratiques de gestion des données avant d’intégrer des fournisseurs, y compris des fournisseurs d’IA, dans leur environnement.
4. Dr Reading DY PhD : CDO et responsable du conseil en données, Royaume-Uni et Rplus Analytics – Royaume-Uni
Les organisations qui se préparent au traitement des données basé sur l'IA dans le cadre du RGPD doivent commencer par une minimisation rigoureuse des données, une spécification claire de l'objectif et une gouvernance solide des données de formation. Dans les grands programmes du secteur public, tels que ceux que j’ai soutenus pour un grand client du secteur public britannique, nous veillons à ce que la transparence, les fondements juridiques et l’AIPD soient établis avant tout développement de modèle d’IA. Une surveillance continue des dérapages, des biais et de l'équité, combinée à une surveillance humaine et à des processus de décision vérifiables, est essentielle pour maintenir la conformité au RGPD tout en mettant en œuvre l'IA de manière responsable.
5. Dale Gibler : CIO – Akamai University – États-Unis
L’IA ne se contente pas de traiter des données : elle prend des décisions concernant les personnes, souvent à grande échelle et en silence.
Se préparer au RGPD signifie apprendre aux machines la retenue : limitation des objectifs, minimisation et responsabilité intégrées avant l'émergence de l'intelligence.
Le véritable test de conformité n’est pas de savoir si l’IA peut apprendre rapidement, mais si les organisations choisissent de la gouverner avec soin.
6. Aynur Khacay : Leader et mentor – IIA – États-Unis
Alors que les systèmes d’IA traitent des quantités de plus en plus importantes de données personnelles, souvent de manière complexe et moins transparente, les entreprises doivent prendre au sérieux leurs responsabilités en matière de RGPD. La préparation au traitement des données liées à l’IA commence par une compréhension approfondie des données personnelles impliquées, de leurs sources et de la finalité de leur utilisation, y compris si des informations sensibles sont traitées.
Il est essentiel d’établir une base juridique claire pour le traitement de l’IA, que ce soit en obtenant un consentement explicite, sur la base d’une nécessité contractuelle ou d’une autre base juridique en vertu du RGPD. Pour les applications d’IA à plus haut risque, il est essentiel de réaliser une évaluation complète de l’impact sur la protection des données (DPIA) afin d’identifier, d’évaluer et d’atténuer les risques potentiels pour la vie privée.
La transparence envers les personnes et les partenaires est tout aussi importante. Les individus doivent être informés lorsque l’IA influence les décisions les concernant, comprendre le fondement de ces décisions et être conscients de leurs droits en matière de traitement automatisé.
De plus, les entreprises doivent veiller à ce que la formation et les opérations en matière d’IA soient conformes aux principes de protection des données en minimisant l’utilisation de données sensibles et en mettant en œuvre des garanties telles que la pseudonymisation.
En intégrant ces pratiques, les entreprises peuvent non seulement répondre aux exigences du RGPD, mais également instaurer la confiance et faire preuve de responsabilité dans le paysage changeant de l'IA.
Conclusion
Ensemble, ces points de vue d’experts mettent clairement en évidence un point : se préparer au traitement des données liées à l’IA dans le cadre du RGPD ne consiste pas à prédire tous les résultats réglementaires, mais plutôt à construire des fondations de gouvernance résilientes. Les organisations qui considèrent l’IA comme une extension des pratiques de traitement de données existantes auront du mal à répondre aux attentes du RGPD en matière de transparence, de responsabilité et de droits individuels. Ceux qui réussissent investissent très tôt dans une propriété interfonctionnelle, une documentation plus solide et une évaluation continue des risques qui évolue parallèlement à leurs systèmes d’IA.
Narendra Sahoo (PCI QPA, PCI QSA, PCI SSF ASSESSOR, CISSP, CISA, CRISC, 27001 LA) est le fondateur et directeur de VISTA InfoSec, une société mondiale de conseil en sécurité de l'information, basée aux États-Unis, à Singapour et en Inde. M. Sahoo possède plus de 25 ans d'expérience dans le secteur informatique, avec une expertise dans les services d'évaluation des risques liés à l'information, de conseil et de conformité. VISTA InfoSec est spécialisé dans les services d'audit, de conseil et de certification en matière de sécurité de l'information, notamment RGPD, HIPAA, CCPA, NESA, MAS-TRM, conformité et audit PCI DSS, PCI PIN, conformité et audit SOC2, PDPA, PDPB, pour n'en nommer que quelques-uns. L'entreprise travaille depuis des années (depuis 2004) avec des organisations du monde entier pour relever les défis en matière de réglementation et de sécurité de l'information dans leur secteur. VISTA InfoSec a joué un rôle déterminant en aidant les principales entreprises multinationales à se mettre en conformité et à protéger leur infrastructure informatique.