Une adresse, un age, un historique d’achat: rien de sensible en apparence. Pourtant, en croisant ces traces, un algorithme peut deduire votre etat de sante, vos revenus ou vos opinions. Cette donnee que personne n’a jamais saisie existe bel et bien, et le RGPD s’y applique pleinement.
Qu’est-ce qu’une donnee inferee, au juste ?
Une donnee inferee n’est pas fournie par la personne concernee. Elle est produite par un calcul, un modele statistique ou un croisement de sources.
Le systeme part de donnees declarees ou observees. Il en tire une conclusion nouvelle qui n’existait dans aucun formulaire.
Quelques exemples parlants: un score d’appetence commerciale, une categorie socioprofessionnelle probable, un risque de depart pour un salarie, une estimation de solvabilite.
Une donnee que personne n’a saisie est-elle vraiment personnelle ?
Oui, des lors qu’elle se rapporte a une personne identifiee ou identifiable. Le texte ne distingue jamais selon l’origine de la donnee.
Peu importe qu’elle vienne d’une saisie humaine ou d’un modele. Une inference rattachee a un individu reste une donnee personnelle a part entiere.
Lorsque ce calcul evalue ou predit un comportement, on parle de profilage. Il declenche alors des garanties renforcees pour la personne.
Voici comment se situent ces donnees les unes par rapport aux autres.
| Type de donnee | Origine | Exemple | Portable ? |
|---|---|---|---|
| Declaree | Saisie par la personne | Nom, email, date de naissance | Oui |
| Observee | Collectee a l’usage | Pages vues, geolocalisation | Oui |
| Inferee ou deduite | Calculee par l’organisme | Score, profil, prediction | Non |
Quelles obligations le RGPD fait-il peser sur ces donnees ?
Toute inference doit reposer sur une base legale. Le consentement ou l’interet legitime sont les plus frequents pour du profilage marketing.
La personne doit etre informee de la logique du traitement. Une mention generique ne suffit pas quand l’algorithme produit une decision impactante.
Le droit d’acces couvre aussi ces donnees construites. Une personne peut demander le profil ou le score que vous lui avez attribue.
Le principe d’exactitude s’applique enfin. Une inference erronee, jamais corrigee, expose a un risque reel de contentieux et de sanction.
Cartographier ces inferences dans votre registre, tracer leur base legale et outiller le droit d’acces demande une expertise continue. Confier ce pilotage a un DPO externalise qui securise vos traitements algorithmiques evite les angles morts les plus couteux.
Quand une inference bascule-t-elle en donnee sensible ?
Un modele peut deduire une information relevant de l’article 9: sante, orientation, opinions, appartenance syndicale ou religieuse.
Des l’instant ou la sortie revele une telle categorie, le regime des donnees sensibles s’impose, meme sans intention de collecter ce type d’information.
Le simple croisement d’achats alimentaires ou de trajets peut trahir une pathologie. La donnee devient alors sensible par deduction.
Avant de deployer un traitement produisant des inferences, verifiez ces points essentiels.
- Identifier chaque donnee produite par calcul et l’inscrire au registre.
- Documenter la base legale propre a l’inference, distincte de la collecte initiale.
- Tester si une sortie peut reveler une donnee sensible au sens de l’article 9.
- Prevoir la reponse au droit d’acces sur les profils et les scores.
- Mettre en place une procedure de rectification des inferences erronees.
- Realiser une analyse d’impact si le profilage produit des effets significatifs.
Comment gerer une decision automatisee fondee sur une inference ?
Lorsqu’une inference declenche une decision sans intervention humaine, l’article 22 encadre strictement le procede.
La personne peut demander un reexamen humain, exprimer son point de vue et contester le resultat. Ces garanties ne sont pas negociables.
La transparence sur la logique sous-jacente devient centrale. Vous devez expliquer les criteres principaux, sans forcement livrer le code source.
Pour approfondir le cadre applicable aux systemes algorithmiques, consultez le dossier de la CNIL sur l’intelligence artificielle, qui detaille ces exigences.
Pour qualifier ces donnees, il est utile de revoir les bases legales du RGPD et le statut des donnees sensibles.
FAQ
Une donnee inferee est-elle soumise au droit a la portabilite ?
Non. La portabilite concerne les donnees fournies par la personne, declarees ou observees. Les inferences comme un score de credit ou un profil marketing sont construites par l’organisme. Elles restent donc exclues de ce droit, mais demeurent couvertes par le droit d’acces et de rectification.
Faut-il une base legale specifique pour creer une inference ?
Oui. Produire une donnee nouvelle constitue un traitement a part entiere. Il exige sa propre base legale, souvent le consentement ou l’interet legitime. Cette base peut differer de celle qui justifiait la collecte initiale, ce qui impose une analyse dediee avant tout profilage ou scoring.
Un algorithme peut-il creer une donnee sensible sans que je le veuille ?
Absolument. En croisant des donnees anodines comme des achats ou des deplacements, un modele peut deduire une pathologie ou une orientation. Des que la sortie revele une categorie de l’article 9, le regime renforce des donnees sensibles s’applique, meme en l’absence d’intention de les collecter.
Comment repondre a une demande d’acces portant sur un profil ?
Vous devez communiquer les inferences attribuees a la personne et la logique generale du traitement. Cela inclut le score ou la categorie deduite, ainsi que les criteres principaux utilises. Vous n’etes pas tenu de reveler l’integralite de l’algorithme, mais l’explication doit rester comprehensible.
