RGPD et IA : le volet technique, fiche par fiche
Le RGPD côté technique pour ceux qui conçoivent, entraînent ou intègrent un système d'IA, d'après les recommandations de la CNIL.
Ce site traite le RGPD (règlement général sur la protection des données) du point de vue de celui qui construit : le développeur qui prépare un jeu d'entraînement, le DSI (directeur des systèmes d'information) qui branche une API (interface de programmation) de modèle de langage, le délégué à la protection des données qui doit documenter tout cela. Chaque page part d'une question concrète et s'appuie sur les textes : le RGPD lui-même, les fiches pratiques de la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) sur le développement des systèmes d'IA, l'avis du CEPD (Comité européen de la protection des données) sur les modèles d'IA et la jurisprudence de la Cour de justice de l'Union européenne.
Nous expliquons les règles ; nous ne donnons pas d'avis juridique. Pour un projet précis, associez votre délégué à la protection des données ou un professionnel du droit.
Deux traitements à distinguer
La CNIL sépare la phase de développement (constituer la base, entraîner, tester) et la phase de déploiement (utiliser le système). Ce sont deux traitements distincts, chacun avec sa finalité, sa base légale, ses durées de conservation. Une entreprise qui appelle un modèle par API se trouve surtout dans la seconde ; dès qu'elle affine un modèle avec ses propres données, elle entre dans la première.
Le RGPD s'applique dès que la base d'apprentissage contient des données personnelles. Et selon la CNIL, le modèle lui-même en relève quand des données personnelles peuvent en être extraites par des moyens raisonnables.
Les pages du site
Avant de commencer
- Définir la finalité d'un système d'IA, y compris pour un modèle à usage général.
- Responsable de traitement ou sous-traitant ? La qualification du fournisseur, et le contrat de l'article 28.
- L'intérêt légitime comme base légale, avec les trois conditions et les mesures attendues.
- L'analyse d'impact (AIPD) d'un projet d'IA et les huit risques propres à l'IA listés par la CNIL.
Les données d'entraînement
- Le moissonnage du web : robots.txt, listes d'exclusion, données sensibles.
- La minimisation : nettoyage, généralisation, confidentialité différentielle.
- Les durées de conservation en développement et en maintenance.
- L'information des personnes quand les données ne viennent pas d'elles.
Le modèle et le système en service
- Un modèle contient-il des données personnelles ? La position du CEPD et de la CNIL.
- Les droits d'accès et d'effacement face à un modèle : réentraînement, filtres.
- Pseudonymiser avant d'envoyer à un modèle de langage.
- Journaliser un système d'IA sans créer un nouveau risque.
- La décision automatisée (article 22) et le droit à une explication.
- Les transferts vers les États-Unis et le Data Privacy Framework, état au 15/11/2026.
Où en est le droit au 15/11/2026
Le RGPD s'applique dans sa version actuelle. Le volet « données » de l'omnibus numérique, qui le modifierait (procédure 2025/0360(COD)), reste une proposition : le Conseil a adopté son mandat de négociation le 21/10/2026, et le Parlement européen n'a pas encore arrêté sa position. Le volet IA de cet omnibus, lui, est adopté ; il modifie l'AI Act et non le RGPD (voir l'omnibus numérique sur l'IA et l'articulation entre AI Act et RGPD).
Les fiches de la CNIL citées ici datent de 2024 et 2025 ; chaque page indique la date de la fiche qu'elle utilise.
Toutes les pages
Guides
- AIPD d'un projet d'IA : quand la faire, quels risques
Critères qui rendent l'analyse d'impact obligatoire en développement d'IA, huit risques propres à l'IA et mesures techniques citées par la CNIL.
- Article 22 du RGPD : IA, scoring et décision automatisée
Quand un score calculé par une IA devient une décision automatisée interdite, et ce qu'il faut expliquer : arrêts SCHUFA (2023) et Dun & Bradstreet (2025).
- Droit d'accès et d'effacement face à un modèle d'IA
Base d'entraînement ou modèle : comment répondre à une demande d'accès, d'opposition ou d'effacement, réentraînement, filtres et délais, d'après la CNIL.
- Durée de conservation des données d'entraînement d'une IA
Développement, maintenance, amélioration : comment fixer et appliquer la durée de conservation d'un jeu d'entraînement, d'après la CNIL.
- Finalité d'un système d'IA : ce que demande la CNIL
Usage connu ou modèle à usage général : comment formuler la finalité d'un projet d'IA, avec les exemples précis et trop vagues donnés par la CNIL.
- Informer les personnes dont les données entraînent une IA
Quoi dire, quand, et quand l'information générale suffit : articles 13 et 14 du RGPD appliqués aux jeux d'entraînement, d'après la CNIL.
- Intérêt légitime et développement d'une IA : la méthode CNIL
Les trois conditions de l'intérêt légitime pour entraîner un modèle, les risques à peser et les mesures que la CNIL attend, d'après sa fiche du 19/06/2025.
- Journaliser un système d'IA sans créer un nouveau risque
Accès aux données, versions des jeux, sorties, requêtes : quoi journaliser dans un projet d'IA, combien de temps, et comment protéger les journaux.
- Minimiser les données d'entraînement d'une IA
Nettoyage, généralisation, bruit, confidentialité différentielle, détection des données personnelles : les techniques de minimisation citées par la CNIL.
- Pseudonymiser les données avant de les envoyer à un LLM
Remplacer noms et identifiants avant l'appel à l'API, garder la table de correspondance chez soi : la méthode, ses limites, l'arrêt C-413/23 P.
- Web scraping pour entraîner une IA : les règles CNIL
Critères de collecte, robots.txt et CAPTCHA, listes d'exclusion, données sensibles : les mesures que la CNIL impose ou recommande pour moissonner le web.
Questions
- Data Privacy Framework et API d'IA américaine en 2026
Le cadre Europe–États-Unis tient-il au 15/11/2026 ? Jugement Latombe, pourvoi du 31/10/2025, et vérifier la certification d'un fournisseur d'API.
- Fournisseur d'IA : responsable ou sous-traitant ?
Qui décide des finalités et des moyens ? Les exemples de la CNIL pour qualifier un fournisseur d'IA, et les clauses de l'article 28 pour une API.
- Un modèle d'IA contient-il des données personnelles ?
Avis 28/2024 du CEPD et fiche CNIL du 22/07/2025 : quand un modèle d'IA relève du RGPD, quels tests mener et quoi documenter pour le dire anonyme.