Guide
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.
Mis à jour le
Un système d'IA se journalise à deux niveaux : pendant le développement (qui accède aux données d'entraînement, quelle version du jeu a servi à quel modèle) et en service (qui utilise le système, ce qu'il produit). La CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) le recommande dans sa fiche sur la sécurité du développement des systèmes d'IA du 22/07/2025, et sa recommandation générale de 2021 sur la journalisation fixe les repères de durée. Le paradoxe à gérer : un journal qui contient les requêtes des utilisateurs devient lui-même une base de données personnelles, souvent la moins protégée du système.
Ce que la CNIL recommande de journaliser
Pendant le développement
- Les accès, modifications, ajouts et suppressions dans les bases de données d'entraînement, avec une analyse de ces traces.
- Les versions des jeux de données, y compris celle qui a servi à entraîner chaque modèle. C'est ce qui permet, plus tard, de savoir si les données d'une personne sont dans un modèle donné et de réentraîner sans elles (voir les droits face à un modèle).
- Les habilitations : liste des utilisateurs à privilèges, niveaux d'accès différenciés.
La fiche sur l'intérêt légitime cite aussi la journalisation et la gestion des versions comme moyens de rendre le développement auditable.
En service
- Une journalisation spécifique des sorties du système, selon la fiche sécurité.
- Un canal de retour des utilisateurs, pour signaler une sortie problématique.
- Une analyse des traces, en temps réel si possible, pour détecter les intrusions au plus tôt.
Les repères de la recommandation de 2021
Adoptée par la délibération n° 2021-122 du 14/10/2021 et publiée le 18/11/2021, elle vise les journaux de traçabilité des accès et actions sur un traitement de données personnelles :
| Point | Repère CNIL |
|---|---|
| Événements | Accès, création, modification, suppression |
| Contenu minimal | Identifiant de l'utilisateur, date et heure, identifiant de l'équipement |
| Durée standard | Entre six mois et un an |
| Durée plus longue | Possible pour un contrôle interne, à démontrer et documenter ; trois ans au plus dans les cas les plus courants |
| Données sources conservées moins de six mois | Adapter les journaux pour ne pas y garder des données dont la durée est échue |
| Exploitation | Analyse automatique pour détecter rapidement les usages indus |
| Protection | Mesures contre le détournement de finalité |
Le cas des requêtes et des réponses
Les journaux d'une application de modèle de langage diffèrent des journaux d'accès classiques : ils contiennent le texte des requêtes et des réponses, donc tout ce que les utilisateurs y ont tapé. Quelques règles de conception en découlent :
- Séparer les journaux de sécurité (qui, quand, quelle action) des journaux de contenu (texte des requêtes et réponses). Les premiers sont nécessaires partout ; les seconds ne le sont pas toujours.
- Décider explicitement si l'historique est conservé, pour qui et combien de temps. La CNIL, dans ses questions-réponses du 18/07/2024 sur l'IA générative, évoque la décision d'enregistrer ou non l'historique comme une mesure de sécurisation des données.
- Pseudonymiser avant d'écrire : si votre chaîne pseudonymise les requêtes avant l'appel au modèle, journalisez la version pseudonymisée, pas l'originale (voir pseudonymiser avant l'envoi).
- Restreindre l'accès aux journaux de contenu, et journaliser cet accès lui-même.
- Appliquer une durée et la purger automatiquement, y compris dans l'outil de supervision ou de traçage tiers s'il en reçoit une copie.
- Ne pas réutiliser ces journaux pour entraîner ou améliorer un modèle sans l'avoir prévu : c'est une autre finalité, qui demande sa base légale et l'information des personnes.
Les journaux du fournisseur
Si le système appelle un modèle par API (interface de programmation), le fournisseur tient ses propres journaux des requêtes. Leur durée de conservation et leur usage relèvent du contrat : c'est l'un des points à vérifier dans l'accord de sous-traitance (voir la qualification du fournisseur). Les voies par lesquelles des données peuvent sortir d'un assistant, journaux et traces compris, sont détaillées dans fuite de données par une IA générative.
À inscrire dans la documentation
La durée de chaque type de journal, la liste des personnes habilitées à les lire, les outils qui en reçoivent une copie et la procédure de purge ont leur place dans le registre des traitements et, le cas échéant, dans l'analyse d'impact. Les durées exactes se fixent avec votre délégué à la protection des données et votre responsable de la sécurité des systèmes d'information.
Questions fréquentes
Combien de temps garder les journaux d'accès d'un système d'IA ?
La recommandation de la CNIL sur la journalisation (2021) préconise, pour une journalisation standard, une durée comprise entre six mois et un an. Une durée plus longue doit être démontrée et documentée.
Les requêtes des utilisateurs envoyées au modèle sont-elles des journaux comme les autres ?
Elles contiennent souvent des données personnelles saisies par les utilisateurs. Elles relèvent donc du RGPD (règlement général sur la protection des données) : finalité, durée de conservation, accès restreint. Mieux vaut les séparer des journaux de sécurité.
Sources
Pages consultées pour écrire cet article :
- https://www.cnil.fr/fr/ia-garantir-la-securite-du-developpement
- https://www.cnil.fr/fr/la-cnil-publie-une-recommandation-relative-aux-mesures-de-journalisation
- https://www.cnil.fr/fr/base-legale-interet-legitime-developpement-systeme
- https://www.cnil.fr/fr/les-questions-reponses-de-la-cnil-sur-lutilisation-dun-systeme-dia-generative