Concilier IA, données confidentielles et RGPD impose de définir, avant toute connexion, la finalité, les données nécessaires, leur localisation, leur durée de conservation et les personnes autorisées à y accéder. Le RGPD s’applique dès qu’il existe des données personnelles ; la confidentialité contractuelle et la sécurité restent à traiter même sans donnée personnelle.
Ce contenu présente des points de vigilance généraux. Il ne remplace pas l’analyse d’un DPO ou un conseil juridique adapté à votre situation.
Copier une donnée dans un outil d’IA est déjà un choix d’architecture
Le geste semble anodin : coller un contrat, charger un dossier client ou connecter une base documentaire. Pourtant, la donnée peut quitter votre système d’information, être journalisée, conservée ou devenir accessible à d’autres comptes selon la configuration et le contrat du fournisseur.
Il faut distinguer donnée personnelle, donnée sensible au sens du RGPD, secret d’affaires et information simplement interne. Les obligations ne sont pas les mêmes, mais toutes méritent une classification avant l’usage.
Les usages quotidiens échappent vite au cadre
Un salarié veut résumer un échange client. Une équipe veut interroger ses procédures. Un développeur teste un modèle avec un export de production. Chacun cherche à gagner du temps ; personne n’a forcément la vision complète des conditions du service, des accès ou de la durée de conservation.
La CNIL recommande d’encadrer les usages par une liste d’utilisations autorisées et interdites, et de former les utilisateurs. Interdire sans alternative pousse vers des outils non maîtrisés : une politique utile décrit aussi les comptes approuvés et le canal de validation pour un nouveau besoin.
Les principes restent applicables à l’IA
Lorsqu’un système traite des données personnelles, les obligations ne disparaissent pas parce qu’une IA intervient : finalité déterminée, données limitées au nécessaire, durée de conservation, accès réservés aux personnes habilitées, sécurité adaptée au risque. La CNIL ajoute que le déploiement d’un système d’IA générative doit être précédé d’une analyse des risques.
Connecter une IA à votre propre base documentaire n’est pas un passe-droit non plus : selon la CNIL, l’organisme qui connecte le système à sa propre base de connaissance devient responsable de ce traitement lorsque cette base contient des données personnelles.
Une revue avant connexion
- Finalité : définir ce que le système doit produire et pourquoi.
- Minimisation : retirer les champs inutiles ; anonymiser ou pseudonymiser lorsque cela répond au besoin.
- Fournisseur : vérifier contrat, sous-traitants, localisation, transferts, réutilisation des données, durée de conservation et suppression.
- Accès : comptes nominatifs, authentification renforcée, rôles, journalisation et départ des utilisateurs.
- Traçabilité : documenter les flux, versions et décisions importantes sans journaliser plus de données que nécessaire.
- Validation : prévoir comment l’utilisateur contrôle une sortie erronée ou incomplète.
Classer les données avant de choisir l’outil d’IA
Une brochure publique et un dossier contenant des données de santé ne se traitent pas de la même façon. La grille suivante sert au cadrage initial. Elle ne remplace ni l’analyse du traitement, ni la détermination d’une base légale, ni l’avis du DPO ou du conseil compétent.
| Catégorie observée | Exemple | Décision de cadrage |
|---|---|---|
| Information publique | Brochure déjà publiée | Vérifier malgré tout les droits d’usage, la conservation et le besoin réel de transmission. |
| Information interne non personnelle | Procédure de travail ou règle commerciale | Contrôler confidentialité contractuelle, accès, réutilisation et suppression chez le fournisseur. |
| Donnée personnelle nécessaire | Échange client identifié | Documenter finalité, base légale, minimisation, information, sous-traitance, durée et sécurité. |
| Donnée sensible ou situation à risque élevé | Donnée de santé ou évaluation produisant une conséquence importante | Demander une analyse renforcée, examiner la nécessité d’une AIPD et éviter tout transfert non indispensable. |
| Secret, identifiant ou donnée de production | Clé API, code propriétaire, export complet ou document stratégique | Ne pas transmettre par défaut ; étudier anonymisation, environnement isolé, accès limités ou autre architecture. |
Une même application peut nécessiter plusieurs circuits. Le principe utile est de ne jamais laisser l’outil le plus permissif définir implicitement la politique de toute l’entreprise.
Certaines données imposent un autre outil
Sur un projet où un client me confiait du code confidentiel, j’ai écarté un assistant de code que j’utilise pourtant tous les jours : sa durée de conservation des échanges ne collait pas avec l’accord de confidentialité.
C’est devenu ma méthode : les données sensibles, la localisation des fournisseurs et leurs politiques de conservation sont examinées avant le choix technique, et j’écarte un fournisseur dont les conditions de conservation ne conviennent pas au projet, même s’il est plus performant. C’est la même méthode que je suis pour concevoir un assistant IA sur vos documents internes : le choix des fournisseurs et de l’hébergement vient après l’analyse des données.
Et l’AI Act européen ?
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle s’applique en plus du RGPD, pas à sa place. Il est entré en vigueur le 1er août 2024 et s’applique pour l’essentiel depuis le 2 août 2026 ; un règlement dit « omnibus numérique », entré en vigueur le 27 juillet 2026, a repoussé certaines échéances, surtout pour les systèmes à haut risque.
Pour un assistant IA de PME, deux obligations sont déjà en vigueur. Depuis le 2 août 2026, l’article 50 impose que les personnes qui échangent directement avec un système d’IA en soient informées, au plus tard lors de la première interaction, sauf si c’est évident. Depuis le 2 février 2025, l’article 4, modifié par l’omnibus, demande aux entreprises qui utilisent un système d’IA de prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA de leur personnel, sans exiger un niveau précis. Un assistant de PME n’est en général pas un système à haut risque, mais cela se vérifie selon son usage, notamment s’il intervient dans le recrutement ou l’accès à un service essentiel.
Données confidentielles et RGPD : les questions avant de connecter une IA
- Quelles données seront transmises ?
- Contiennent-elles des données personnelles ou confidentielles ?
- Où sont-elles envoyées ?
- Combien de temps sont-elles conservées ?
- Le fournisseur peut-il les réutiliser ?
- Qui possède les comptes ?
- Qui peut accéder aux informations ?
- Peut-on utiliser une architecture différente pour les cas sensibles ?
- L’utilisateur sait-il qu’une IA intervient ?
- Que se passe-t-il lorsqu’elle se trompe ?
Ces questions doivent venir avant le choix du modèle.
Trois architectures à comparer
| Situation | Piste à étudier |
|---|---|
| Données publiques ou anonymisées | Service externe encadré |
| Données personnelles nécessaires | Service avec garanties, minimisation et contrat adapté |
| Données très sensibles ou contraintes fortes | Architecture isolée, modèle spécialisé ou traitement sans transfert externe |
Le choix dépend du risque, des performances attendues et des garanties disponibles. Un hébergement local n’est pas automatiquement sûr ; il faut aussi maintenir le système, corriger les vulnérabilités et gérer les accès.
Questions fréquentes : IA, confidentialité et RGPD
Peut-on envoyer des données personnelles à une IA ?
Ce n’est pas une interdiction générale. Il faut une finalité, une base légale, une information adaptée, des données minimisées et des garanties de sécurité et de sous-traitance selon le cas.
Une option « données non utilisées pour l’entraînement » suffit-elle ?
C’est un point utile, mais pas le seul. Il reste à vérifier conservation, localisation, accès, sous-traitants, suppression, sécurité et conditions contractuelles.
Quand faut-il réaliser une AIPD ?
Une analyse d’impact est requise lorsqu’un traitement est susceptible d’engendrer un risque élevé pour les droits et libertés des personnes. Le contexte doit être examiné avec le DPO ou le conseil compétent.
Faut-il dire aux clients qu’ils parlent à une IA ?
Oui, lorsqu’ils échangent directement avec elle, sauf si c’est évident. C’est l’obligation de transparence de l’article 50 de l’AI Act, applicable depuis le 2 août 2026 : un message clair dès la première interaction suffit dans la plupart des cas.
Votre projet combine IA et données métier ? Le cadrage commence par la cartographie des données et des risques, avant la sélection du modèle. Pour situer votre projet, voyez d’abord ce qu’est un assistant IA métier, puis parlons de vos données.