IA agentique et données personnelles, un joli bazar

L’IA agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables d’agir de manière autonome, sans intervention humaine constante, pour accomplir des tâches complexes.

Contrairement aux IA traditionnelles, qui suivent des instructions prédéfinies, ces agents peuvent prendre des décisions, interagir avec leur environnement et s’adapter à des situations imprévues.

Le 20 juillet 2024, le CIANum (Conseil de l’IA et du Numérique) et la CNIL (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés) ont publié une note explorant les enjeux liés à la protection des données personnelles dans ce contexte.

L’objectif n’est pas de créer une nouvelle loi, mais d’analyser comment le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), cadre juridique européen en vigueur, peut s’appliquer à ces technologies émergentes.

L’article souligne que le Règlement sur l’IA (RIA), prévu pour 2027, ne couvre pas spécifiquement les agents autonomes, laissant un vide réglementaire temporaire.

Le RGPD, entré en vigueur en 2018, encadre le traitement des données personnelles en Europe.

Il repose sur des principes comme la finalité (limiter l’usage des données à un objectif précis), la minimisation (ne collecter que ce qui est nécessaire) ou le consentement (autorisation explicite des utilisateurs).

Cependant, l’IA agentique complique son application.

En effet, ces systèmes agissent de façon autonome, ce qui rend difficile de garantir que les données sont utilisées conformément aux attentes initiales.

Par exemple, un agent pourrait collecter des données pour une tâche, puis les réutiliser pour une autre sans que l’utilisateur en soit informé.

La note du CIANum et de la CNIL met en lumière cette tension entre l’autonomie des IA et les exigences du RGPD, soulignant que le cadre actuel n’a pas été conçu pour des entités aussi dynamiques.

L’IA agentique implique un changement d’échelle dans le traitement des données.

Selon la note, ces systèmes peuvent analyser et croiser des volumes de données bien plus importants que les traitements traditionnels, avec une complexité accrue.

Par exemple, un agent pourrait interagir avec plusieurs bases de données en temps réel, combinant des informations personnelles (comme des habitudes de consommation ou des données de santé) pour prendre des décisions.

Cette multiplication des flux de données rend la maîtrise des risques plus difficile.

La CNIL et le CIANum pointent notamment le risque de fuites de données, de biais algorithmiques (distorsions dans les résultats dus à des données incomplètes ou partiales) ou de manque de transparence, où l’utilisateur ignore comment ses données sont utilisées.

Ces enjeux nécessitent des adaptations techniques et juridiques pour concilier innovation et protection.

La note du CIANum et de la CNIL ne propose pas de nouvelle loi, mais esquisse des pistes de conciliation entre l’IA agentique et le RGPD.

Sur le plan juridique, elle suggère d’adapter l’interprétation du règlement pour tenir compte de l’autonomie des agents, par exemple en renforçant les obligations de traçabilité (pouvoir retracer l’origine et l’usage des données) ou en clarifiant les responsabilités (qui est responsable en cas de violation des données : le développeur, l’utilisateur ou l’agent lui-même ?).

Techniquement, elle recommande d’intégrer des mécanismes de contrôle dès la conception des IA, comme des limites strictes sur la collecte de données ou des algorithmes capables de détecter et corriger les biais.

L’objectif est de trouver un équilibre entre innovation et respect des droits fondamentaux, sans attendre l’entrée en vigueur du RIA en 2027.

Cette note s’inscrit dans un contexte européen où la régulation de l’IA est en pleine évolution.

Le CIANum, créé en 2023, est un organisme indépendant qui conseille le gouvernement français sur les enjeux liés à l’IA et au numérique.

La CNIL, autorité française de protection des données, joue un rôle central dans l’application du RGPD et la sensibilisation aux risques liés aux nouvelles technologies.

Leur collaboration reflète une volonté de anticiper les défis posés par l’IA agentique, avant que le Règlement sur l’IA (RIA), adopté en 2024 mais applicable seulement en 2027, ne devienne pleinement opérationnel.

Ce délai souligne l’urgence d’agir pour adapter les cadres existants, alors que les technologies évoluent plus rapidement que la législation.