De l’IA qui répond à l’IA qui agit
Une IA générative classique produit une réponse à partir d’une requête.
Une IA agentique va plus loin. Elle peut décomposer une tâche, coordonner plusieurs agents spécialisés, consulter des applications et exécuter des actions, avec ou sans validation humaine. Elle peut, par exemple, lire un agenda, identifier un créneau, envoyer une invitation puis mettre à jour un CRM.
La différence essentielle tient donc à sa capacité d’action.
Cette évolution élargit fortement le périmètre de l’analyse. Les données ne circulent plus seulement entre l’utilisateur et le fournisseur du modèle. Elles peuvent être échangées entre plusieurs agents, espaces de mémoire, API et services externes.
La CNIL et le Conseil de l’IA et du Numérique parlent ainsi d’un changement d’échelle : l’autonomie du système et l’interconnexion des services amplifient les risques déjà connus de l’IA générative.
La mémoire persistante met le RGPD à l’épreuve
La note distingue le contexte utilisé pour exécuter une tâche de la mémoire conservée d’une session à l’autre.
Cette mémoire persistante peut contenir des préférences, un historique, des données issues de services connectés ou des informations déduites du comportement de l’utilisateur. Elle peut être alimentée directement par celui-ci, mais aussi enrichie automatiquement par le système.
Son intérêt opérationnel est évident : plus l’agent connaît l’utilisateur, plus il peut personnaliser ses réponses et anticiper ses besoins mais cette efficacité repose sur une accumulation progressive de données.
La question n’est donc pas de savoir si la mémoire persistante est interdite. Elle est de pouvoir démontrer :
- quelles données elle contient ;
- pourquoi leur conservation est nécessaire ;
- pendant combien de temps elles sont conservées ;
- dans quels composants elles sont stockées ;
- comment elles peuvent être rectifiées ou effacées.
La difficulté augmente lorsque chaque agent dispose de sa propre mémoire ou qu’une mémoire commune est partagée entre plusieurs composants.
Supprimer une conversation ne garantit alors pas nécessairement l’effacement de toutes les données conservées dans l’architecture.
Le responsable de traitement peut avoir défini une durée dans son registre sans être en mesure de démontrer que la purge est effectivement appliquée dans l’ensemble des mémoires, journaux et services concernés.
C’est ici que se joue la différence entre conformité documentaire et conformité démontrable.
Gouverner les accès, les rôles et les décisions
L’IA agentique ne crée pas un nouveau régime juridique. Elle rend plus complexe la mise en œuvre des principes existants.
La minimisation dépend directement des habilitations techniques : accès à toute une messagerie ou à un seul dossier, lecture seule ou droit de modification, accès permanent ou temporaire.
La finalité doit rester identifiable. Une formule générale telle que « assister l’utilisateur » ne suffit pas nécessairement à couvrir toutes les opérations qu’un agent peut initier.
L’exactitude devient également critique. Une information erronée peut être enregistrée en mémoire, propagée entre plusieurs agents puis utilisée pour exécuter une action. La note relève ainsi un risque de propagation des erreurs au sein du système.
La responsabilité, elle, ne disparaît pas parce que le système agit de manière autonome.
Chaque acteur doit être qualifié selon son rôle réel : responsable de traitement, responsable conjoint, sous-traitant, sous-traitant ultérieur ou fournisseur technique.
Cette qualification ne peut pas être déduite du seul contrat commercial. Elle dépend du rôle effectivement exercé dans la détermination des finalités, des moyens essentiels et des conditions d’utilisation des données.
La note identifie à ce titre un enjeu direct de gouvernance, de répartition des rôles et de démonstration de l’accountability.
L’article 22 du RGPD doit également être examiné lorsque l’agent intervient dans une décision produisant un effet juridique ou significatif.
Il ne s’applique toutefois que lorsque cette décision est fondée exclusivement sur un traitement automatisé. Une validation humaine purement formelle ne suffit pas : l’intervention doit être réelle et susceptible d’influencer la décision finale.
Ce que le DPO doit pouvoir reconstituer
Avant le déploiement d’un agent IA, le DPO doit disposer d’une cartographie de la chaîne d’exécution.
Elle doit permettre d’identifier :
- les agents et services impliqués ;
- les données accessibles ;
- les habilitations et scopes API ;
- les mémoires utilisées ;
- les durées de conservation ;
- les actions autorisées ;
- les validations humaines requises ;
- les journaux disponibles ;
- les mécanismes d’arrêt et de réversibilité.
La CNIL recommande notamment le cloisonnement des mémoires, l’isolation des environnements, la surveillance des actions, la validation humaine des opérations critiques et l’intégration d’un mécanisme d’arrêt.
Le DPO doit pouvoir répondre à une question simple :
- Qui a accédé à quelles données, par quel intermédiaire, pour quelle finalité, selon quelle autorisation et avec quelle action finale ?
Cette cartographie peut être structurée dans DPO SUITE en reliant traitements, acteurs, durées de conservation et analyses d’impact.
Elle doit toutefois être complétée par les journaux techniques permettant de reconstituer les accès, les décisions et les actions réellement exécutées.
Une conformité démontrable dans l’architecture
La note reste exploratoire. Elle ne constitue ni une doctrine opposable ni un référentiel de contrôle.
Elle fait néanmoins apparaître une exigence claire : la conformité des IA agentiques ne pourra pas reposer uniquement sur des politiques, des contrats et un registre déclaratif.
Elle devra être démontrée dans l’architecture : habilitations, mémoires, flux, supervision, actions critiques et mécanismes d’arrêt.
Pour le DPO, l’enjeu n’est plus seulement de documenter l’usage d’un outil d’IA. Il est de pouvoir reconstituer et justifier toute la chaîne entre l’instruction donnée à l’agent et l’action effectivement exécutée.
FAQ
Une IA agentique est-elle interdite par le RGPD ?
Non. Le RGPD s’applique déjà à ces systèmes. Leur déploiement suppose toutefois d’adapter la gouvernance des accès, des mémoires, des responsabilités et des décisions automatisées.
Une AIPD est-elle toujours obligatoire ?
Non. Elle doit être appréciée au regard du contexte : croisement de sources, profilage, données sensibles, surveillance, décision automatisée ou usage innovant. La combinaison de plusieurs facteurs constitue un signal fort en faveur d’une AIPD.
Un agent IA relève-t-il automatiquement de l’article 22 du RGPD ?
Non. L’article 22 s’applique uniquement lorsqu’une décision est fondée exclusivement sur un traitement automatisé et produit un effet juridique ou significatif sur la personne.
Source officielle : CNIL et Conseil de l’IA et du Numérique, IA agentique et protection des données personnelles : équation à inconnues multiples pour les utilisateurs, note exploratoire, juillet 2026.
