RGPD et gouvernance de l'IA

Deux textes fixent le cadre : le règlement général sur la protection des données (règlement (UE) 2016/679) et le règlement européen sur l'IA (règlement (UE) 2024/1689), qui classe les systèmes selon leur niveau de risque, des pratiques interdites aux applications à haut risque, jusqu'aux obligations applicables aux modèles d'IA à usage général. Nous expliquons où ils se recoupent, quelles échéances s'appliquent déjà et à quel moment l'IA générative, les pipelines RAG et les workflows agentiques déclenchent soudain des obligations de preuve que personne n'avait vues venir.

Pour nous, la souveraineté des données n'est pas un poste de coûts, mais un argument commercial. La résidence des données dans l'UE, un contrat de sous-traitance (DPA) vérifié, des mesures techniques et organisationnelles solides et une gestion rigoureuse des transferts vers des pays tiers dans le respect de Schrems II, des clauses contractuelles types et de l'EU-US Data Privacy Framework passent souvent avant les fonctionnalités chez les clients européens.

S'y ajoutent l'analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD), les limites des décisions individuelles automatisées au sens de l'article 22 du RGPD et la question de savoir comment tu fais vraiment entrer la gouvernance dans l'exploitation avec ISO/IEC 42001, le NIST AI Risk Management Framework et le catalogue de critères C5 du BSI. Un axe central reste l'automatisation de la conformité avec la prévention des pertes de données (DLP), la journalisation d'audit, la documentation des modèles et des prompts et un monitoring continu qui produit les preuves de lui-même, au lieu d'enchaîner tes équipes à des checklists manuelles.

Honnêtement, c'est la partie que la plupart sous-estiment. Chaque article vise la mise en œuvre : des définitions claires, des responsabilités nommées et des éléments de décision qui permettent au marketing, à l'IT et au juridique de mettre l'IA sur le marché avec une diligence démontrable.