Définition de « Données personnelles déduites »

L’expression données personnelles déduites désigne les informations qu’un outil IA, modèle ou algorithme, infère à partir de données existantes. Dès le premier traitement, il faut intégrer cette notion dans votre gouvernance des données et votre conformité RGPD.

Donnée collectée Vs donnée déduite

• Donnée collectée : information fournie directement (formulaire, profil, transaction).
• Donnée déduite : information calculée ou inférée (score, profil psychologique, probabilité d’achat) à partir des données collectées.
• Les données personnelles déduites peuvent être sensibles et engager des obligations RGPD identiques aux données initiales.

Profilage et inférence

Le profilage regroupe les traitements automatisés qui évaluent des aspects personnels (comportement, préférences, personnalité). Les inférences algorithmiques produisent des variables dérivées utilisées pour la segmentation, le scoring ou la personnalisation. Ces inférences peuvent révéler des attributs protégés ou sensibles et doivent être mentionnés dans la documentation RGPD.

Quand une déduction devient‑elle une donnée personnelle ?

Une déduction est une donnée personnelle si elle se rapporte à une personne identifiée ou identifiable, directement ou indirectement. Si l’inférence permet d’identifier une personne ou d’affecter ses droits (offres, accès, décisions), elle entre dans le périmètre RGPD et nécessite une base juridique pour son traitement, de l’information auprès de la personne concernée et des garanties.

Les risques pour les entreprises

• Non‑conformité RGPD : absence d’information, base juridique inadaptée, AIPD (DPIA) manquante.
• Biais et discrimination : inférences qui désavantagent certains groupes ou certains types de personnes.
• Risque réputationnel : perte de confiance si les inférences sont perçues comme intrusives.

Les questions à poser à son fournisseur d’IA

Pour être clair et éviter ces risques, vous devez notamment être clair sur ce que fait votre outil IA. Votre fournisseur IA doit vous éclairer sur ces questions.

1. Quelles inférences produisez‑vous et sur quelles données ?
2. Comment garantissez‑vous la non‑discrimination et la robustesse des modèles ?
3. Quelles sont les finalités et la base juridique pour ces inférences ?
4. Quels mécanismes d’explicabilité et de recours proposez‑vous ?
5. Comment sont gérées la conservation, la suppression et la traçabilité des inférences ?

Ne pas se contenter des réponses de votre fournisseur. Demandez des preuves techniques (rapports de tests, métriques de biais, documentation des caractéristiques produit) et contractuelles (clauses de sous‑traitance, SLA, audits).

Comment intégrer ces traitements dans sa conformité RGPD ?

À partir de ces réponses, vous pouvez avancer dans votre conformité RGPD en 10 points.

1. Inventaire des données

• Lister toutes les sources de données (CRM, logs, cookies, réseaux sociaux, fournisseurs tiers).
• Préciser la granularité, la fréquence de collecte et la durée de conservation.

2. Finalités et bases juridiques

• Documenter la finalité pour chaque flux de données.
• Vérifier la base juridique (consentement, exécution de contrat, intérêt légitime, etc.) et les preuves associées.

3. Cartographie des flux, des traitements et des modèles

• Cartographier les flux (inclure les variables dérivées et inférences dans l’inventaire), cartographier les traitements qui transforment les données et mettre à jour votre registre des traitements.
• Identifier les modèles/algorithmes utilisés et leurs finalités opérationnelles.

4. Transparence et information

• Vérifier que les personnes concernées sont informées (mentions RGPD, politiques, interfaces).
• S’assurer que l’information couvre les inférences et les décisions automatisées.

5. Évaluation d’impact (AIPD)

• Réaliser ou mettre à jour une AIPD (Analyse d’impact sur la protection des données, ou DPIA en anglais) pour tout traitement à risque élevé (profilage, décisions automatisées).
• Documenter les risques identifiés et les mesures d’atténuation.

6. Mesure des impacts réels

• Tester si les inférences entraînent des conséquences (offres différenciées, exclusions, refus) à partir de jeux de données représentatifs, tests de biais, monitoring post‑déploiement.
• Mesurer l’impact différentiel par segment (biais démographique, socio‑économique) et monitorer.

7. Biais, robustesse et validation

• Évaluer biais et performance sur des jeux de données représentatifs.
• Mettre en place des tests de robustesse, un monitoring post‑déploiement et des seuils d’alerte.
• Mettre en place des garde‑fous : processus avec revue humaine, seuils de confiance, mécanismes d’opposition.

8. Gouvernance et rôles

• Nommer des responsables (DPO, propriétaire de données, responsable modèle).
• Contractualiser avec les fournisseurs : obligations de sécurité, audits, assistance pour les droits des personnes.
• Définir processus de revue, d’approbation et de mise à jour des modèles.

9. Droits des personnes et mécanismes de recours

• Vérifier l’accès, la rectification, l’effacement, la portabilité et le droit d’opposition.
• Prévoir un processus clair pour les demandes liées aux décisions automatisées (explication, réexamen humain).

10. Mesures techniques et organisationnelles

• Chiffrement, pseudonymisation et contrôle d’accès.
• Journalisation des accès et des décisions automatisées.
• Formation des équipes produit, data et marketing sur les risques et les obligations liées à ces questions.

4 actions prioritaires à lancer dès que possible

Des actions n’attendent pas, alors lancez-les dès cette semaine !

• Contractualiser avec vos fournisseurs d’IA : pour clarifier les responsabilités des uns et des autres.
• Cartographie express : 1 page listant sources, finalités et modèles critiques.
• AIPD ciblée : lancer une AIPD pour le modèle le plus exposé (profilage/score).
• Transparence immédiate : mettre à jour la documentation RGPD et votre politique de confidentialité pour inclure inférences et droits.

Conclusion : action immédiate !

Les données personnelles déduites exigent une attention opérationnelle et juridique particulière. Intégrez‑les dans votre cartographie et votre registre des traitements, lancez une AIPD pour les modèles critiques et exigez transparence et garanties de vos fournisseurs d’IA.

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