🎯 IA & RGPD : Quelles données puis-je utiliser avec les LLM sans risque juridique ? — Guide pragmatique pour dirigeants PME/ETI
L’Europe continue de poser un cadre strict autour de l’utilisation des grandes IA génératives (LLMs) quand elles manipulent des informations humaines. Ce n’est pas « interdit », mais c’est juridiquement encadré. Pour une PME ou une ETI qui veut exploiter GPT, Claude ou Gemini de façon compliant, comprendre quelles données on peut utiliser et sous quelles conditions est indispensable. Voici un éclairage précis, vérifié et opérationnel.
📌 Enjeu concret : le RGPD s’applique à l’IA
Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) couvre tout traitement de données personnelles, y compris lorsqu’il est réalisé par une IA ou un LLM. Cela signifie que si vous traitez, stockez ou inferrez à partir de données sur des personnes physiques (identifiables), vous êtes soumis aux principes du RGPD.
🧠 1. RGPD : définition large des données personnelles
Sous le RGPD, toute information se rapportant à une personne identifiée ou identifiable est personnelle, même si ce n’est pas un simple nom. Une adresse IP, un comportement en ligne ou des métadonnées peuvent suffire à établir l’identification indirecte d’un individu.
➡️ Ce qui ressort :
- Un nom + date + localisation sans identifiants directs peut être considéré comme personnel si une personne peut être retrouvée grâce à d’autres données.
- Seules les données anonymisées de façon irréversible sont hors RGPD. Le simple « masquage » ou pseudonymisation ne suffit pas si une ré-identification est possible.
⚖️ 2. Quelle base juridique justifie l’usage de ces données ?
Avant d’utiliser des données personnelles pour entraîner ou interroger un LLM, vous devez justifier légalement ce traitement :
🧾 Consentement éclairé
✔ L’utilisateur donne une autorisation claire, spécifique et récupérable à tout moment.
⚠ Mais le consentement peut être retiré, et alors il faut pouvoir effacer les données concernées.
📊 Intérêt légitime
✔ Possible pour des traitements internes (ex : améliorer votre service) à condition que cela ne porte pas atteinte aux droits des personnes.
⚠ Le « scraping » ou collecte de données publiques sans consentement pose souvent problème.
📦 Contrat ou obligation légale
✔ Si l’usage de données fait partie d’un contrat (ex : traitement de notes de frais avec IA).
⚠ Cela ne couvre pas automatiquement les usages de LLM pour l’entraînement.
👉 Checklist rapide
- Est-ce que j’ai une base légale ?
- Ai-je informé toutes les personnes concernées ?
- Puis-je exercer les droits des personnes (accès, effacement, rectification) ?
Si une réponse est « non » → STOP.
🔍 3. Différence entre entraînement et simple usage dans un prompt
📌 Entraînement d’un modèle
Utiliser des données internes (CRM, fichiers clients) pour entraîner un LLM est un traitement de données à grande échelle.
👉 Ce traitement doit respecter l’Article 6 du RGPD (base légale) et notamment :
- minimisation des données,
- transparence,
- finalités définies.
📌 Interrogation ponctuelle (prompt)
Entrer des informations personnelles dans un prompt cloud (ex : demander un résumé d’un CV) signifie que ces données sont temporairement traitées par le serveur tiers.
✔ C’est considéré comme traitement au sens du RGPD.
⚠ Surtout si le fournisseur conserve ces prompts ou les utilise pour améliorer son modèle.
💡 Règle prudente : jamais insérer de données sensibles réelles (santé, finances, profils privés) dans un LLM cloud.
C’est non seulement risqué pour la confidentialité, mais aussi juridiquement fragile.
🛠️ 4. Données que vous pouvez légalement utiliser
✔ Données totalement anonymisées (pas d’identifiants = pas ré-identifiable)
✔ Données pseudonymisées avec mesures de protection fortes (cryptage séparé des clés)
✔ Données internes dont les personnes ont été informées et ont consenti à l’usage précis par l’IA
✔ Données de synthèse générées par IA (sans lien avec des personnes réelles)
✔ Métadonnées sans identifiants croisés
✔ Données d’usage agrégées
⚠ À éviter ou sécuriser impérativement :
- noms, e-mails, téléphones, adresses,
- numéros d’identifiants ou comptes,
- CV, dossiers médicaux, données RH,
- données sensibles (santé, opinions, orientation sexuelle, syndicalisme).
📌 5. Bonnes pratiques pour rester conforme
🔐 1. Minimiser : ne traiter que l’essentiel.
🧠 2. Informer : mentionner l’usage IA dans votre politique de confidentialité.
🧪 3. Consigner : journaliser qui, quoi, quand, comment.
📄 4. DPIA (Analyse d’Impact) : obligatoire si l’usage présente un risque élevé pour les personnes.
🔎 5. Audit périodique : vérifier les flux de données.
🛡️ 6. Sécuriser les accès et les backups.
🧩 Cas concrets en entreprise
- ✔ Résumé automatique de notes de réunion internes → possible si consentement interne + sécurité.
- ❌ Importer des CV externes non anonymisés dans un prompt cloud → interdit sans consentement explicite.
- ✔ Entraîner un LLM interne avec données pseudonymisées → possible avec une politique claire.
- ❌ Scraper des posts publics sans base juridique claire → risque juridique existant (enquête sur X/Grok).
🔎 En savoir plus
👉 CNIL — IA et RGPD : recommandations et guide pratique : https://www.cnil.fr/en/ai-and-gdpr-cnil-publishes-new-recommendations-support-responsible-innovation
👉 EDPB — AI Privacy Risks & Mitigations (PDF) : https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf
👉 Guide RGPD & IA (exemple pratique) : https://www.noota.io/fr/blog/rgpd-ia-guide
📌 Sources vérifiées et datées des 24 derniers mois.
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