Fiches pratiques

La collecte des données accessibles en ligne par moissonnage (web scraping) doit être accompagnée de mesures visant à garantir les droits des personnes concernées.

Compte tenu des bénéfices qu’elles peuvent présenter, les pratiques d’ouverture sont à prendre en compte dans l’évaluation de l’intérêt légitime d’un fournisseur de système d’IA. Il est toutefois…

La phase d’annotation des données est cruciale pour garantir la qualité du modèle entraîné. Cet enjeu de performance peut être atteint au moyen d’une méthodologie rigoureuse garantissant le respect…

Les organismes qui traitent des données personnelles pour développer des modèles ou des systèmes d’IA doivent informer les personnes concernées. La CNIL précise les obligations en la matière.

La base légale de l’intérêt légitime sera la plus couramment utilisée pour le développement de systèmes d’IA. Cette base légale ne peut toutefois pas être mobilisée sans en respecter les conditions…

La sécurité des systèmes d’IA est un enjeu trop souvent mis au second plan par leurs concepteurs. Elle reste pourtant une obligation afin de garantir la protection des données tant lors du…