Quel est le périmètre des fiches pratiques sur l’IA ?

Les fiches pratiques se rapportent aux activités de constitution de base de données et de leur utilisation dans le cadre du développement de systèmes d’IA lorsque tout ou partie de ces données sont des données personnelles. Dans la pratique, trois cas peuvent être rencontrés :

• Il est certain qu’aucune donnée personnelle

  donnée personnelle

  Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Mais, parce qu’elles concernent des personnes, celles-ci doivent en conserver la maîtrise. Une personne physique peut être identifié...> En savoir plus

  n’est présente dans la base de données : les fiches ne s’appliquent pas (même si certaines recommandations, de l’ordre de la bonne pratique, peuvent être pertinentes).
   
• Il est certain que des données personnelles sont présentes : les fiches s’appliquent. C’est le cas des systèmes d’IA développés à partir de vidéos ou d’images de personnes, d’enregistrements de voix, de données personnelles structurées, etc. - A noter que les textes européens posent la règle selon laquelle les jeux de données comprenant des données personnelles et non personnelles, dits « mixtes », sont régis par le RGPD, si les deux types de données sont inextricablement liés.
   
• Il est possible que des données personnelles soient présentes : c’est un cas fréquent pour lequel la collecte de données personnelles n’est pas expressément souhaitée. Par exemple :
  • présence résiduelle de personnes ou de plaques d’immatriculation dans des images ;
  • occurrences de noms, prénoms, adresses, etc. dans des données textuelles de types commentaires ou prompt, etc.
    Dans ces cas, sous réserve d’avoir anonymisé les données personnelles originales et pour les opérations de traitement ultérieures à cette suppression, les données perdent leur caractère personnel et les fiches ne s’appliquent plus.
  • par vérification manuelle, par exemple à l’occasion de l’annotation des données ;
  • par vérification automatique, par exemple par l’utilisation de techniques de détection de personnes/visages dans les images, par des méthodes de reconnaissance d’entités nommées

    reconnaissance d’entités nommées

    En anglais « Named-entity recognition » (NER), sous-tâche d’extraction d’informations qui cherche à localiser et classifier les mentions d’entités nommées dans du texte non structuré en catégories prédéfinies, emplacements, codes médicaux, expre...> En savoir plus

    (named-entity recognition), etc.

Les questions relatives aux risques liés à l’utilisation du système feront l’objet de fiches publiées ultérieurement.

Les fiches pratiques de la CNIL concernent le développement de systèmes mettant en œuvre des techniques d’intelligence artificielle

La définition des systèmes d’IA concernés par ces fiches pratiques est alignée avec celle du règlement européen sur l’IA. 

Un système d’IA est « un système automatisé conçu pour fonctionner à différents niveaux d'autonomie, qui peut faire preuve d'une capacité d'adaptation après son déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des données d'entrée qu'il reçoit, la manière de générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuel. »

En pratique, les systèmes d’IA concernés incluent les systèmes fondés sur l’apprentissage automatique

Les fiches pratiques portent sur ces systèmes que l’usage opérationnel en phase de déploiement soit défini dès la phase de développement, ou qu’il s’agisse de systèmes d'IA à usage général(« general purpose AI »), par exemple mettant en œuvre des modèles « de fondation », du fait de leur capacité à être réutilisés et adaptés pour différentes applications et cas d’usage.

Elles concernent également tous les systèmes d’IA tels que définis ci-dessus, que l’apprentissage soit par exemple réalisé « une fois pour toutes » ou en continu. Dans le cas des systèmes d’apprentissage continu

Enfin, elles concernent les traitements consistant à entraîner ou à ajuster (fine tuning/transfer learning) des modèles d'IA existants, indépendamment de leur intégration dans un système à proprement parler, dès lors qu’ils impliquent des données personnelles.

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Comme illustré dans le schéma précédent, la mise en place d’un système d’IA reposant sur l’apprentissage automatique

• la phase de développement : elle consiste à concevoir, développer et entraîner un système d’IA.
• la phase de déploiement : elle consiste à mettre en usage le système d’IA développé lors de la première phase.

La phase de développement comprend toutes les étapes du développement du système d’IA jusqu’à son déploiement (phase de production), à savoir :

• la conception du système : choix de l’architecture, dont la ou les méthodes d’apprentissage et le cas échéant la sélection de modèles pré-entraînés

  modèle pré\-entraîné

  Tout modèle ayant déjà été entraîné, souvent pour une tâche générale (on parle de modèles de fondation) ou pour une tâche ne correspondant pas exactement à celle visée, et utilisé comme base pour le paramétrage ou pour l’apprentissage par transfert. ...> En savoir plus

  , identification des données nécessaires et premiers tests, pilotes ;
• la constitution de la base de données : collecte et prétraitement (nettoyage, annotation, extraction de caractéristiques, répartition des données) ;
• l’apprentissage : entraînement du modèle, éventuel ajustement ou fine-tuning), réglage et validation des hyperparamètres, tests de performance ;
• et parfois, l’intégration : lorsque le produit final attendu à l’issue du développement est un système et non un modèle, insertion du modèle entraîné dans le système d’information, connexion aux autres composantes logicielles, développement d’une interface utilisateur, rédaction d’une documentation utilisateur, etc.

Représentation des différentes étapes du développement d'un système d'IA.
Conception : choix de l'architecture du système, estimation de la base de données. Constitution de la base de données : collecte des données, pré-traitements. Apprentissage : Entraînement, validation, test.

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Dans de nombreux cas, le développement d’un système d’IA reposera sur l’ajustement de modèles pré-entraînés (« fine-tuning ») ou l’apprentissage par transfert

Dans le cas de l’apprentissage continu

Il convient de noter que s’ajoutent à ces deux phases, une phase d’arrêt du système d’IA ou de suppression des données personnelles qu’il contenait. Les présentes fiches ne précisent pas les opérations à réaliser lors de cette phase, qui relèvent également de la réglementation sur la protection des donnés personnelles.

Réglementation relative à la protection des données personnelles

Les fiches pratiques concernent, en particulier, les cas d’usages relatifs à la phase de développement d’un système d’IA (recherche scientifique, recherche et développement, personnalisation d’un produit commercial, amélioration du service public rendu à l’usager, etc.) pour lesquels le RGPD est applicable.

Les traitements de données en phase de développement du système d’IA soumis au champ de la directive « police-justice » ainsi que ceux qui intéressent la sûreté de l’État et la défense nationale sont donc exclus du périmètre de ces fiches. Toutefois, les recommandations des présentes fiches peuvent servir d’inspiration pour ces traitements.

Autres réglementations applicables

Si ces fiches visent à clarifier comment le développement de systèmes d’IA peut se conformer aux obligations en matière de protection de données personnelles, d’autres réglementations, que ces fiches n’abordent pas directement, sont susceptibles de s’appliquer. C’est par exemple le cas de la réglementation relative au droit de la propriété intellectuelle ou encore le règlement sur la gouvernance des données qui encadre notamment les services d'intermédiation de la donnée ou l’atruisme des données.

D’autres sont encore en cours d’élaboration. C’est en particulier le cas de la proposition de règlement européen sur l’IA qui a vocation à encadrer le développement et le déploiement de systèmes d’IA au sein de l’Union Européenne.

Enfin, des réglementations sectorielles s’appliquent aux systèmes d’IA développés ou déployés pour certaines applications soumises à une réglementation spécifique (santé, finance, systèmes critiques, etc.). Il appartient à chaque responsable de traitement de déterminer les réglementations applicables et de se tourner vers les régulateurs compétents.