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    Analyses 30 Juin 2026 8 min de lecture

    Le RGPD face aux défis de l'Intelligence Artificielle générative

    RGPDIARégulation
    Chronologie réglementaire — Droit numérique européen
    Adoption RGPDRègl. UE 2016/6792016Entrée en vigueurRGPD applicable2018Schrems IIInvalidation Privacy Shield2020DSA · DMAAdoptés par le Parlement européen2022AI ActPremier règlement mondial sur l'IA2024AI Act en vigueurObligations progressives2025
    Flux de traitement des données dans un LLM — tensions avec le RGPD
    Données personnellestextes, images, webEntraînement LLMingestion massiveModèle entraînéparamètres ≠ donnéesGénération / Inférencerésultats utilisateurZone de tension RGPDminimisation · finalité · droit à l'oubliPoint de friction réglementaire

    Introduction

    L'émergence des intelligences artificielles génératives pose des défis inédits au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Comment concilier l'aspiration massive de données nécessaire à l'entraînement de ces modèles avec les principes de minimisation et de finalité ?

    Le principe de minimisation à l'épreuve

    Le RGPD impose que seules les données strictement nécessaires soient collectées. Or, les LLM fonctionnent sur le principe inverse : l'ingestion de corpus gigantesques de données hétérogènes.

    Les droits des personnes concernées

    L'exercice du droit d'accès, de rectification et surtout d'effacement (droit à l'oubli) s'avère particulièrement complexe sur un modèle entraîné où la donnée ne peut être simplement « supprimée ».