L'impact environnemental de l'intelligence artificielle et les enjeux juridiques
Notre cabinet utilise le logiciel RGPD ProDPO, un outil qui répond efficacement aux défis liés à la mise en conformité RGPD et aux missions du DPO (interne ou externe).
Utilisez le code promotionnel « SILEXO » et bénéficiez d’un mois d’abonnement gratuit à ProDPO.
L'IA et son impact environnemental
Une IA gourmande en données
L'IA, en tant que domaine, repose en grande partie sur l'exploitation de données. La CNIL souligne que pour fonctionner efficacement, l'IA nécessite d'importantes quantités de données. Cependant, ce besoin croissant soulève des questions fondamentales en matière de protection des données. Le rapport met en avant la nécessité de concilier l'utilisation de données abondantes pour l'IA tout en respectant les principes de minimisation des données énoncés dans le RGPD. Cela implique de garantir que seules les données indispensables sont collectées et utilisées, ce qui est essentiel du point de vue juridique.
L'énergie et l'IA : Un lien étroit
L'impact environnemental de l'IA est une préoccupation majeure, notamment en ce qui concerne la consommation d'énergie. Le rapport souligne que l'entraînement des modèles d'IA, en particulier ceux basés sur l'apprentissage profond, peut être particulièrement énergivore. Il met également en évidence le rôle critique de la localisation des centres de données, ainsi que le moment de l'exécution des calculs, dans l'empreinte carbone de l'IA. En conséquence, l'IA peut avoir un impact significatif sur l'environnement en fonction de la manière dont elle est utilisée.
L'action de la CNIL et la protection des données
Le Rôle de la CNIL
La CNIL joue un rôle central dans la régulation de l'IA en France. Le rapport de la CNIL décrit en détail les initiatives et les actions entreprises par l'organisme pour encadrer l'utilisation de l'IA. Cela inclut des conseils aux pouvoirs publics, aux chercheurs et aux entreprises afin de garantir que l'IA respecte les normes légales tout en maximisant ses avantages potentiels, nottament :
Conseils aux pouvoirs publics : La CNIL travaille en étroite collaboration avec les autorités publiques pour élaborer des directives et des réglementations spécifiques à l'IA. Ces directives visent à fournir un cadre juridique clair pour l'utilisation de l'IA dans divers domaines, y compris la protection des données et l'empreinte environnementale. La CNIL conseille également les pouvoirs publics sur la manière de promouvoir une utilisation responsable de l'IA.
Orientations pour les chercheurs : La CNIL fournit des orientations et des recommandations aux chercheurs qui travaillent sur des projets impliquant l'IA. Cela inclut des conseils sur la collecte et le traitement des données, ainsi que sur la manière de respecter les principes de protection des données tout au long du processus de recherche. Ces orientations visent à garantir que les projets de recherche respectent les réglementations en vigueur en matière de protection des données.
Assistance aux entreprises : Les entreprises jouent un rôle clé dans le développement et l'adoption de l'IA. La CNIL offre une assistance aux entreprises en les aidant à comprendre et à se conformer aux exigences légales liées à l'IA. Cela inclut des conseils sur la gestion des données, la sécurité de l'IA et les meilleures pratiques en matière de protection des données.
Promotion de la responsabilité : La CNIL encourage la responsabilité des acteurs de l'IA en les incitant à adopter des pratiques transparentes et éthiques. Cela inclut la promotion de la minimisation des données, de la transparence dans les algorithmes, et de l'évaluation des impacts sur la vie privée et l'environnement.
Veille et surveillance : La CNIL surveille de près les développements technologiques liés à l'IA et identifie les tendances et les problèmes émergents. Elle effectue une veille régulière pour s'assurer que les réglementations sont adaptées aux évolutions rapides de l'IA.
La CNIL joue donc un rôle actif dans la régulation de l'IA en France en conseillant les pouvoirs publics, en guidant les chercheurs et en assistant les entreprises. Elle promeut la conformité aux normes légales tout en encourageant une utilisation responsable et éthique de l'IA. Ces initiatives contribuent à établir un équilibre entre les avantages de l'IA et les préoccupations liées à la protection des données et à l'empreinte environnementale
Protection des données et minimisation
La protection des données est au cœur des préoccupations de la CNIL. Le rapport met en évidence l'importance de la minimisation des données dans le contexte de l'IA. Cela signifie que les bases de données utilisées pour l'apprentissage des algorithmes doivent être conformes aux règles de protection des données. Il est essentiel d'évaluer de manière critique la nature et la quantité des données à utiliser, en veillant à ce qu'elles soient strictement nécessaires à la réalisation des objectifs de l'IA. La CNIL fournit également des recommandations complètes sur la gestion des données dans le contexte de l'IA :
Évaluation critique des données : La CNIL recommande une évaluation rigoureuse de la nature et de la quantité des données collectées pour l'apprentissage des algorithmes d'IA. Les responsables des projets d'IA doivent s'interroger sur la nécessité réelle de chaque type de données pour atteindre les objectifs du projet.
Consentement éclairé : L'obtention du consentement des individus dont les données sont utilisées dans les projets d'IA est essentielle. La CNIL encourage la mise en place de mécanismes de consentement éclairé, où les personnes sont informées de manière transparente sur la manière dont leurs données seront utilisées dans le cadre de l'IA.
Minimisation en phase de production : La minimisation des données doit être maintenue tout au long du cycle de vie de l'IA, y compris en phase de production. Cela signifie qu'il est nécessaire de restreindre la typologie des données personnelles aux seules données qui se sont avérées indispensables après la phase d'apprentissage. Des mesures adaptées doivent être déployées pour garantir cette minimisation.
Transparence algorithmique : La CNIL préconise la transparence dans les algorithmes utilisés dans le contexte de l'IA. Les organisations doivent rendre compte de manière claire des critères et des méthodes de traitement des données, permettant ainsi aux individus de comprendre comment leurs données sont utilisées.
Évaluation de l'impact sur la vie privée : Lors de la mise en œuvre de projets d'IA, il est recommandé d'effectuer une évaluation approfondie de l'impact sur la vie privée. Cela inclut l'identification des risques potentiels et la mise en place de mesures pour atténuer ces risques.
Conformité continue : La CNIL insiste sur le fait que la conformité aux règles de protection des données ne doit pas être considérée comme un objectif ponctuel, mais comme un processus continu. Les organisations doivent régulièrement réévaluer et ajuster leurs pratiques en fonction de l'évolution des réglementations et des besoins.
En suivant ces recommandations, les acteurs de l'IA peuvent contribuer à garantir que les données sont utilisées de manière éthique, légale et responsable tout au long du cycle de vie des projets d'IA, tout en respectant les droits fondamentaux des individus.
L'IA au service de l'environnement
Vers une IA plus écologique
La CNIL souligne que la recherche scientifique s'efforce de réduire l'empreinte environnementale de l'IA. Cela comprend des efforts pour développer des techniques d'entraînement plus économes en énergie. Par exemple, l'utilisation de modèles pré-entraînés et d'autres pratiques peut contribuer à réduire la consommation énergétique de l'IA.
Choix stratégiques dans l'utilisation de l'IA
Le rapport de la CNIL met en garde contre l'importance des choix d'utilisation de l'IA. Certains usages de l'IA peuvent avoir un impact environnemental positif, comme l'optimisation de la performance énergétique des centres de données. D'autres, comme l'ajout de modèles publicitaires, peuvent avoir des répercussions moins favorables. Les décisions stratégiques dans l'utilisation de l'IA sont donc cruciales pour déterminer son impact sur l'environnement.
Conclusion
En conclusion, ce résumé du Cahier IP numéro 9 de la CNIL nous rappelle que l'IA, la protection des données et l'empreinte environnementale sont étroitement liées. L'impact environnemental de l'IA dépend en grande partie de la manière dont elle est utilisée. Une approche en cycle de vie est nécessaire pour évaluer les effets globaux, qu'ils soient positifs ou négatifs, de son déploiement. La CNIL continue de jouer un rôle essentiel dans la recherche de l'équilibre entre les avantages de l'IA et les préoccupations environnementales, tout en respectant les réglementations juridiques.
Le logiciel RGPD du DPO
Les DPO internes, vous disposez de documentations et d’outils intuitifs, permettant la collaboration avec vos équipes.
Les DPO mutualisés et externes (consultants freelance, cabinets d'avocats ou de conseil, institutions publiques), en plus de disposer des mémes fonctionnalités que les DPO internes pour tous vos clients, vous gérez ensemble sur une seule plateforme.
