Elle est partout et ne cesse de grandir. L’intelligence artificielle fait aujourd’hui partie de notre quotidien et avec elle, de nouveaux défis apparaissent comme la protection de la vie privée et des données personnelles.
En effet, IA et données sensibles ne font pas toujours bon ménage. Alors que les algorithmes deviennent de plus en plus puissants, comment garantir la sécurité et la confidentialité des informations personnelles ?
Dans cet article, nous abordons la relation entre IA et données sensibles mais surtout comment agir pour protéger les informations des individus.
IA et données sensibles : quels risques ?
Chaque jour, l’IA brasse une quantité astronomique de données. Informations personnelles, financières ou encore médicales, elle collecte des datas pour le moins sensibles.
Cela expose forcément les utilisateurs à des risques accrus de violation de la vie privée en cas de piratage ou de mauvaise utilisation de ces données. Et avec le développement constant du machine learning, l’IA consomme en permanence d’importantes quantités d’informations.
Les risques générés par l’IA en matière de données sensibles sont ainsi nombreux comme :
- Fuites de données : Sans une bonne protection et une mauvaise utilisation de l’IA, les données ne sont pas sécurisées et peuvent fuiter sur Internet ;
- Cyberattaques : Une utilisation erronée de l’intelligence artificielle concernant les informations sensibles peut mener à des cyberattaques et autres actes malveillants ;
- Intrusion dans la vie privée : Les systèmes d’IA capables de collecter des informations à partir de diverses sources peuvent établir des profils trop détaillés sans respecter le droit à la vie privée ;
- Biais algorithmique : Les biais présents dans les ensembles de données peuvent entraîner des décisions injustes ou discriminatoires ;
- Usurpation d’identité : L’IA utilisée à mauvais escient peut entraîner la production de deepfakes ou encore imiter des comportements en ligne, entraînant des risques de fraude, d’escroquerie ou d’usurpation d’identité ;
- Manque de transparence : Les décisions prises par des algorithmes complexes peuvent limiter la transparence et la responsabilité en cas d’erreurs ou de violations de la vie privée.
Pourquoi protéger les données utilisées par l’IA ?
Les données utilisées par l’IA sont souvent de nature sensible : informations personnelles, financières, médicales, commerciales voire même comportementales.
La protection des données est ainsi essentielle et ce, pour plusieurs raisons :
- Préservation de la vie privée : Les utilisateurs doivent garder le contrôle de leurs informations personnelles pour éviter toute exploitation abusive ou intrusive ;
- Protection contre les cyberattaques : Les bases de données contenant des informations sensibles sont des cibles privilégiées des hackers et il est crucial de bien les protéger grâce à la cybersécurité ;
- Fuite des données : Une mauvaise utilisation de l’IA et des données sensibles peut entraîner la fuite d’informations importantes ;
- Sécurité et éthique : Des données protégées renforcent la confiance des utilisateurs et encouragent l’adoption de l’IA ;
- Conformité légale : De nombreuses législations imposent des mesures strictes pour protéger les données sensibles (RGPD, CCPA) et leur non-respect peut entraîner des sanctions sévères ;
- Prévention des usages malveillants : Une mauvaise gestion des données peut conduire à leur exploitation par des acteurs malintentionnés et mettre en place des stratégies de maintenance prédictive.
Comment protéger les données sensibles avec l’IA ?
La relation entre IA et données sensibles soulève forcément la question de la sécurité. Les informations qui transitent sont à traiter avec soin. Alors, comment protéger ces données ?
Bonnes pratiques pour protéger les données sensibles
La protection des données sensibles utilisées par l’IA peut se faire en respectant certaines règles et process simples à mettre en place :
- Contrôle et transparence : Informer les utilisateurs sur la collecte et l’usage de leurs données ;
- Consentement explicite : Mettre en place des mécanismes clairs pour obtenir l’accord des utilisateurs ;
- Sécurité accrue : Les données doivent être sécurisées et les informations chiffrées ;
- Stockage décentralisé : Répartir les données sur plusieurs serveurs pour limiter les risques de fuites massives ;
- Surveillance continue et audits réguliers : Identifier rapidement les failles et améliorer les dispositifs de sécurité ;
- Gestion des accès : L’accès aux données sensibles doit être régulé, contrôlé et accordé aux utilisateurs avertis ;
- Respect de la réglementation et conformité : Des réglementations telles que le RGPD imposent des exigences strictes pour la collecte, le traitement et le stockage des données personnelles.
Les recommandations de la CNIL
La corrélation entre IA et données sensibles a motivé les instances à mettre en place un cadre juridique autour de la protection des données personnelles.
La CNIL a d’ailleurs défini cinq grands principes autour de la protection des données sensibles :
- Le principe de finalité : Toute collecte et utilisation de données personnelles doivent répondre à un objectif clair, légitime et conforme à la loi ;
- Le principe de proportionnalité et de pertinence : Les informations collectées doivent être strictement nécessaires et pertinentes par rapport à l’objectif poursuivi ;
- Le principe d’une durée de conservation limitée : Les données ne peuvent être conservées indéfiniment. Une durée précise doit être définie en fonction de leur nature et de l’objectif initial ;
- Le principe de sécurité et de confidentialité : La protection des données doit être assurée afin d’éviter tout accès non autorisé ou toute utilisation frauduleuse. Seules les personnes habilitées peuvent y accéder ;
- Les droits des personnes : Chaque personne dispose de droits sur ses données personnelles, notamment l’accès, la rectification et, sous certaines conditions, la suppression de celles-ci.
Anticipation et prévoyance en matière de sécurité
La prévention des risques passe par une stratégie proactive visant à identifier les vulnérabilités et à les atténuer avant qu’elles ne soient exploitées. Ici, l’anticipation est la clé.
Cela inclut :
- L’analyse des risques : évaluer les menaces potentielles et les points faibles des systèmes d’IA ;
- Le chiffrement des données : garantir que même en cas de fuite, les données restent inexploitables sans les clés de déchiffrement ;
- L’apprentissage fédéré : entraîner les modèles d’IA sur des appareils locaux plutôt que de centraliser les données ;
- La prévoyance : Anticiper tous les pires scénarios possibles afin de parer à toute menace éventuelle et éviter les fuites de données ;
- L’utilisation de la blockchain : assurer une traçabilité et une immutabilité des données stockées.
Vers un avenir sécurisé avec l’IA
L’IA continuera de jouer un rôle central dans notre société numérique, mais sa croissance doit s’accompagner de mesures de sécurité robustes. Et la révolution est déjà en marche puisqu’il existe aujourd’hui de nombreuses intelligences artificielles pour protéger les données sensibles qui transitent chaque jour sur le net.
En adoptant des approches axées sur la confidentialité dès la conception (privacy by design) et en restant informés des dernières menaces, il est possible de tirer parti des avantages de l’IA tout en protégeant les données sensibles.
Et fort heureusement, les Gouvernements ont conscience de l’importance de légiférer sur l’intelligence artificielle pour que les données sensibles restent en sécurité.
Le 1er août 2024, l’IA Act est entré en vigueur afin d’encadrer le développement et l’utilisation de l’IA au sein de l’Union européenne. Ce grand pas en avant établit un cadre juridique harmonisé qui permet d’assurer la protection des droits fondamentaux et la sécurité des utilisateurs.
Si IA et données sensibles parviennent à coexister aujourd’hui, c’est également grâce au développement de ces mêmes technologies. L’IA est aujourd’hui la mieux équipée pour protéger nos données personnelles de l’utilisation… de l’IA !