Dernières actualités : données personnelles

Doctolib : L’IA transforme le secteur de la santé, mais à quel prix ?

Par Haas Avocats

L’intelligence artificielle (IA) est en train de redéfinir le secteur de la santé, en apportant des solutions novatrices qui améliorent la qualité des soins et la relation entre les patients et les professionnels de santé. Doctolib, à la pointe de cette révolution, développe des outils IA prometteurs qui pourraient redéfinir la pratique médicale.

Disponible sur: haas-avocats.com

Ouverture d’une étude par l’autorité de protection des données d’Hambourg sur les données personnelles dans les grands modèles linguistiques (LLMs)

Le commissaire de Hambourg à la protection des données et à la liberté d’information (HmbBfDI) présente aujourd’hui un document de travail examinant l’applicabilité du règlement général sur la protection des données (RGPD) aux grands modèles linguistiques (LLM). Ce document reflète la compréhension actuelle du sujet par l’autorité et vise à stimuler le débat et à aider les entreprises et les autorités publiques à naviguer à l’intersection de la loi sur la protection des données et de la technologie LLM. Il explique les aspects techniques pertinents des LLM, les évalue à la lumière de la jurisprudence de la Cour de justice de l’Union européenne en ce qui concerne la notion de données à caractère personnel du RGPD et met en évidence les implications pratiques. Ce faisant, la HmbBfDI fait la distinction, conformément à la loi sur l’IA qui entrera en vigueur le 2 août 2024, entre un LLM en tant que modèle d’IA (tel que GPT-4o) et en tant que composant d’un système d’IA (par exemple, ChatGPT).

D’après le communiqué publié, les principales hypothèses de travail sont les suivantes :
* Par principe, le simple stockage d’un LLM ne constitue pas un traitement au sens de l’article 4, paragraphe 2, du RGPD, dès lors qu’aucune donnée à caractère personnel n’est stockée dans les LLM.
* Étant donné qu’aucune donnée à caractère personnel n’est stockée dans les LLM, les droits des personnes concernées tels que définis dans le RGPD ne peuvent pas se rapporter au modèle lui-même. Toutefois, les demandes d’accès, d’effacement ou de rectification peuvent certainement porter sur les données d’entrée et de sortie d’un système d’IA du fournisseur ou du déployeur responsable.
* Dans la mesure où des données à caractère personnel sont traitées dans un système d’IA soutenu par un LLM, le traitement doit être conforme aux exigences du GDPR. Cela s’applique en particulier au contenu créé par un tel système d’IA.
* La formation des LLM utilisant des données à caractère personnel doit être conforme aux réglementations en matière de protection des données. Tout au long de ce processus, les droits des personnes concernées doivent également être respectés. Toutefois, les violations potentielles au cours de la phase de formation des MLD n’affectent pas la légalité de l’utilisation d’un tel modèle au sein d’un système d’IA.

Lire le document de discussion : Les grands modèles de langage et les données à caractère personnel (en anglais).

Disponible (en anglais) sur: datenschutz-hamburg.de
Cette courte introduction est susceptible d’avoir été traduite de manière automatisée.

La Quadrature du Net dénonce l’essor du contrôle algorithmique chez France Travail

Selon l’association, « France Travail multiplie les expérimentations de profilage algorithmique des chômeurs, visant à évaluer leur honnêteté, attractivité et état de confiance. Cette pratique, partagée avec la CAF, s’inscrit dans un processus de numérisation forcée du service public de l’emploi. La Quadrature estime que l’automatisation via une myriade d’algorithmes contribue à une déshumanisation de l’accompagnement social.

« Score de suspicion » visant à évaluer l’honnêteté des chômeur·ses, « score d’employabilité » visant à mesurer leur « attractivité », algorithmes de détection des demandeur·ses d’emploi en situation de « perte de confiance », en « besoin de redynamisation » ou encore à « risque de dispersion » […] Au nom de la « rationalisation » de l’action publique et d’une promesse « d’accompagnement personnalisé » et de « relation augmentée », se dessine ainsi l’horizon d’un service public de l’emploi largement automatisé. Cette automatisation est rendue possible par le recours à une myriade d’algorithmes qui, de l’inscription au suivi régulier, se voient chargés d’analyser nos données afin de mieux nous évaluer, nous trier et nous classer. Soit une extension des logiques de surveillance de masse visant à un contrôle social toujours plus fin et contribuant à une déshumanisation de l’accompagnement social. »

Disponible sur: laquadrature.net
Ce résumé est susceptible d’avoir été réalisé de manière automatisée.