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RGPD

Article 10

Données et gouvernance des données

1.   Les systèmes d’IA à haut risque faisant appel à des techniques qui impliquent l’entraînement de modèles d’IA au moyen de données sont développés sur la base de jeux de données d’entraînement, de validation et de test qui satisfont aux critères de qualité visés aux paragraphes 2, 3 et 4, du présent article et à l’article 4 bis, paragraphe 1, chaque fois que ces jeux de données sont utilisés.

2.   Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test sont soumis à des pratiques en matière de gouvernance et de gestion des données appropriées à la destination du système d’IA à haut risque. Ces pratiques concernent en particulier:

a)

les choix de conception pertinents;

b)

les processus de collecte de données et l’origine des données, ainsi que, dans le cas des données à caractère personnel, la finalité initiale de la collecte de données;

c)

les opérations de traitement pertinentes pour la préparation des données, telles que l’annotation, l’étiquetage, le nettoyage, la mise à jour, l’enrichissement et l’agrégation;

d)

la formulation d’hypothèses, notamment en ce qui concerne les informations que les données sont censées mesurer et représenter;

e)

une évaluation de la disponibilité, de la quantité et de l’adéquation des jeux de données nécessaires;

f)

un examen permettant de repérer d’éventuels biais qui sont susceptibles de porter atteinte à la santé et à la sécurité des personnes, d’avoir une incidence négative sur les droits fondamentaux ou de se traduire par une discrimination interdite par le droit de l’Union, en particulier lorsque les données de sortie influencent les entrées pour les opérations futures;

g)

les mesures appropriées visant à détecter, prévenir et atténuer les éventuels biais repérés conformément au point f);

h)

la détection de lacunes ou déficiences pertinentes dans les données qui empêchent l’application du présent règlement, et la manière dont ces lacunes ou déficiences peuvent être comblées.

3.   Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test sont pertinents, suffisamment représentatifs et, dans toute la mesure possible, exempts d’erreurs et complets au regard de la destination. Ils possèdent les propriétés statistiques appropriées, y compris, le cas échéant, en ce qui concerne les personnes ou groupes de personnes à l’égard desquels le système d’IA à haut risque est destiné à être utilisé. Ces caractéristiques des jeux de données peuvent être remplies au niveau des jeux de données pris individuellement ou d’une combinaison de ceux-ci.

4.   Les jeux de données tiennent compte, dans la mesure requise par la destination, des caractéristiques ou éléments propres au cadre géographique, contextuel, comportemental ou fonctionnel spécifique dans lequel le système d’IA à haut risque est destiné à être utilisé.

6.   En ce qui concerne le développement de systèmes d’IA à haut risque qui ne font pas appel à des techniques qui impliquent l’entraînement de modèles d’IA, les paragraphes 2, 3 et 4 du présent article et l’article 4 bis, paragraphe 1, s’appliquent uniquement aux jeux de données de test.

Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles sont les principales exigences relatives aux données utilisées dans les systèmes d’IA à haut risque ?
Les systèmes d’IA à haut risque doivent utiliser des données de haute qualité, pertinentes, suffisamment représentatives et, dans toute la mesure possible, exemptes d’erreurs et complètes au regard de leur destination, avec une gestion appropriée des données et des mesures claires pour prévenir et corriger les biais susceptibles de nuire à la sécurité, de porter atteinte aux droits fondamentaux ou d’entraîner des discriminations injustifiées, comme le prévoit le règlement sur l’IA.
Comment les jeux de données doivent-ils être gérés en vertu du règlement sur l’IA ?
Le règlement sur l’IA impose que les jeux de données soient soumis à des pratiques de gouvernance adaptées à la destination du système d’IA : documenter l’origine des données, décrire les étapes de préparation comme l’étiquetage et le nettoyage, rechercher les biais éventuels et remédier aux lacunes ou insuffisances constatées, afin de garantir la sécurité, l’équité et la conformité à la loi.
Quand des catégories particulières de données personnelles peuvent-elles être utilisées pour détecter des biais dans l’IA ?
Les catégories particulières de données à caractère personnel ne peuvent être traitées qu’exceptionnellement, si c’est strictement nécessaire pour détecter et corriger des biais et si aucune autre donnée, y compris synthétique ou anonymisée, ne suffit. Les conditions de l’article 4 bis s’ajoutent au RGPD et incluent les mesures de sécurité et de protection de la vie privée les plus avancées, dont la pseudonymisation, des contrôles d’accès documentés, la non-transmission à d’autres parties et la suppression dès que le biais est corrigé ou que la période de conservation expire.
Quelles mesures sont exigées pour éviter les biais dans les systèmes d’IA à haut risque ?

Le règlement sur l’IA impose aux développeurs d’examiner activement les données et d’identifier les biais possibles, en particulier ceux qui affectent les droits ou la sécurité des personnes ou qui conduisent à des discriminations.

Les fournisseurs doivent également mettre en œuvre des mesures efficaces pour détecter, prévenir ou réduire ces biais tout au long du développement, afin que l’IA fonctionne de manière équitable et sûre.