Le Défi de l’Accumulation de Données et le RGPD
L’intelligence artificielle (IA) a longuement été perçue sous l’angle d’une corrélation directe entre la masse de données collectées et l’amélioration de ses performances, incitant ainsi à une collecte massive et systématique des données. Cependant, cette méthode se heurte aux exigences du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) qui promeut la transparence, la limitation de l’utilisation des données et la minimisation de leur collecte. Ce constat met en lumière une vérité cruciale : l’efficacité d’une IA dépend moins de la quantité de données que de la qualité de gestion, de l’explication des processus utilisés et de la documentation précise de chaque modification apportée aux données.
Malgré les contraintes, cette situation peut être vue comme une opportunité. En privilégiant la qualité des données, leur accès contrôlé et leur traçabilité, les organisations peuvent non seulement réduire le volume de données traitées mais aussi augmenter la fiabilité et la conformité de leurs systèmes IA. Ainsi, une IA responsable nécessite une compréhension précise des données utilisées, de leur contexte d’utilisation et des garanties de transparence associées. Les entreprises doivent donc éviter la tentation de l’accumulation excessive et opter pour une stratégie qui maximise l’utilité des données tout en minimisant les risques pour la vie privée.
Les Risques Techniques d’une Suraccumulation de Données
La prolifération incontrôlée affaiblit les systèmes
La duplication, le déplacement et la réplication des données à travers divers emplacements tels que les systèmes cloud ou les environnements hybrides rendent leur gouvernance complexe. Les copies non documentées augmentent le risque et compliquent la gestion. À mesure que les sources de données se multiplient, il devient difficile de déterminer quelles données sont à jour, où elles se trouvent et comment elles ont été modifiées, ce qui dégrade la qualité et affecte la performance des modèles d’IA.
Confusion entre les objectifs compatibles et détournés
Le RGPD stipule que les données doivent être traitées uniquement pour l’objectif initialement défini et pour une durée limitée. Cependant, avec l’augmentation du volume de données et leur diversification d’usage, prouver la conformité de chaque traitement devient problématique. C’est dans ces cas que peut survenir le « glissement de mission », où les données sont progressivement réutilisées de manière parfois non intentionnelle.
Un manque de transparence est un handicap réglementaire et commercial
Une IA non transparente, où les décisions ne peuvent être expliquées faute de traçabilité claire des données, pose des défis tant réglementaires que commerciaux. Le RGPD exige une explication claire sur la collecte, les raisons et les méthodes de traitement des données. Les modèles de type « boîte noire » compliquent cette exigence.
Opter pour Moins de Données, mais Plus de Contrôle et de Traçabilité
Minimisation ne signifie pas appauvrissement
Réduire la collecte et la duplication des données ne doit pas appauvrir l’information disponible. Les technologies modernes de gestion des données basées sur la virtualisation permettent d’accéder aux données à leur source sans nécessiter de déplacement, créant ainsi une couche d’accès unifiée qui alimente l’IA sans générer de copies superflues.
Construire l’IA sur la provenance, le lignage et la documentation continue
Il est crucial de pouvoir suivre le parcours complet d’un élément de données pour comprendre et expliquer le fonctionnement des modèles d’IA. Le lignage des données rend l’IA plus prévisible et auditable, permettant d’isoler les anomalies, de corriger les biais et de justifier les décisions prises.
Intégrer l’explicabilité dès la conception
Pour être conforme et inspirer confiance, un système d’IA doit intégrer l’explicabilité dès sa conception. Cela nécessite l’utilisation de modèles interprétables lorsque possible, et l’adoption de logs détaillés et de mécanismes de justification des décisions.
Gouvernance des Données
L’avenir appartient aux organisations qui non seulement collectent des données mais surtout les gouvernent efficacement, en privilégiant l’accès en temps réel et sans réplication. En fondant leur IA sur la minimisation, la traçabilité, et l’explicabilité, elles développent des systèmes plus robustes, transparents et alignés avec les attentes des régulateurs et des utilisateurs.
Pour respecter la minimisation des données prônée par le RGPD tout en développant des modèles efficaces, il est crucial de limiter le volume des données avant qu’elles n’atteignent les modèles, ce qui permet de sécuriser les usages et de limiter les duplications inutiles. Dans un contexte où la gouvernance des données prime, la question essentielle n’est plus « combien de données possédons-nous ? », mais plutôt « sommes-nous capables de tracer, expliquer et justifier chaque donnée utilisée par l’IA ? »
A propos de l’auteur :
Olivier Tijou est le Vice-Président Régional et Directeur Général chez Denodo. Ingénieur en télécommunications, il a exercé divers rôles techniques, commerciaux et de gestion dans les domaines des réseaux, des intergiciels et des logiciels d’entreprise. Il a rejoint Denodo en 2017 pour diriger le bureau français et supervise maintenant les opérations de l’entreprise dans la région.
Ce poste aborde les enjeux de l’Explicabilité, de la Traçabilité, et de la Maîtrise : les piliers d’une IA conforme au RGPD, publié initialement sur Beaboss.fr, le site des dirigeants de petites et moyennes entreprises.
