La DPIA (Data Protection Impact Assessment), ou Analyse d'Impact relative à la Protection des Données (AIPD) en français, est une obligation légale pour les traitements de données "à risque élevé". L'IA générative, par sa nature même, coche souvent cette case. Pour les entreprises suisses, c'est une exigence du RGPD (si vous traitez des données de résidents UE) et de la nouvelle LPD entrée en vigueur en septembre 2023. Voici comment la réaliser de manière pragmatique, sans y passer des semaines.
Réponse directe
Une DPIA pour l'IA générative se fait en 4 étapes : (1) décrire le traitement, (2) évaluer la nécessité et proportionnalité, (3) identifier les risques, (4) définir les mesures d'atténuation. Comptez 1-2 jours de travail.
Pourquoi c'est important pour votre entreprise
Au-delà de l'obligation légale, la DPIA est un exercice précieux pour plusieurs raisons :
- Protection juridique : en cas de contrôle ou de plainte, une DPIA bien documentée démontre votre diligence
- Identification précoce des risques : mieux vaut découvrir un problème de confidentialité avant le déploiement qu'après
- Confiance des parties prenantes : clients, employés et partenaires sont rassurés de savoir que vous prenez la protection des données au sérieux
- Éviter les sanctions : les amendes RGPD peuvent atteindre 4% du CA mondial ou 20 millions d'euros
En Suisse spécifiquement : la nouvelle LPD prévoit des amendes jusqu'à EUR 250'000 pour les personnes physiques responsables (et non l'entreprise), ce qui engage personnellement les dirigeants.
Quand une DPIA est-elle obligatoire ?
Selon le RGPD (art. 35) et la LPD, une DPIA est requise si le traitement est susceptible d'engendrer un risque élevé pour les droits et libertés. Critères déclencheurs :
- Profilage avec effets significatifs
- Traitement à grande échelle de données sensibles
- Utilisation de nouvelles technologies (IA !)
- Surveillance systématique
→ L'IA générative coche souvent "nouvelle technologie" + "profilage potentiel".
Les 4 étapes de la DPIA
Étape 1 : Description du traitement
Documentez précisément :
- Finalité : pourquoi utilisez-vous l'IA générative ?
- Données traitées : quelles données sont envoyées au modèle ?
- Flux de données : où vont les données (cloud, on-prem) ?
- Acteurs : qui a accès ? Quels sous-traitants ?
Étape 2 : Nécessité et proportionnalité
Justifiez que le traitement est :
- Nécessaire : pas d'alternative moins intrusive
- Proportionné : les données collectées sont le minimum requis
- Basé sur une base légale : intérêt légitime, consentement, contrat
Étape 3 : Identification des risques
| Risque | Probabilité | Impact |
|---|---|---|
| Fuite de données vers le fournisseur | Moyenne | Élevé |
| Hallucinations avec données personnelles | Moyenne | Moyen |
| Profilage non consenti | Faible | Élevé |
| Transfert hors UE non conforme | Moyenne | Élevé |
Étape 4 : Mesures d'atténuation
Pour chaque risque identifié, définissez une mesure :
- Fuite de données → LLM on-prem ou API avec "no training"
- Hallucinations → Validation humaine, guardrails
- Profilage → Anonymisation, pas de stockage des conversations
- Transfert hors UE → Clauses contractuelles types (SCC)
Template DPIA complet pour l'IA générative
1. CONTEXTE ET PORTÉE
• Nom du projet : [ex: Assistant IA support client]
• Responsable du traitement : [Nom, fonction]
• Date de l'analyse : [Date]
• Périmètre : [Quels utilisateurs, quelles données, quelle durée]
2. DESCRIPTION DU TRAITEMENT
• Finalité : [Pourquoi ce traitement ? Quel objectif business ?]
• Catégories de données : [Types de données traitées]
• Personnes concernées : [Clients, employés, prospects...]
• Fournisseur IA : [OpenAI, Azure, LLM local...]
• Localisation des données : [Pays, datacenter]
3. BASE LÉGALE
☐ Consentement explicite
☐ Exécution d'un contrat
☐ Intérêt légitime (à documenter)
☐ Obligation légale
4. ANALYSE DES RISQUES
[Pour chaque risque : Description | Probabilité | Impact | Mesures]
5. CONCLUSION ET VALIDATION
• Risque résiduel : ☐ Acceptable ☐ À surveiller ☐ Inacceptable
• Consultation DPO : ☐ Oui ☐ Non applicable
• Validation : _____________ Date : _______
Erreurs fréquentes à éviter
- DPIA réalisée après le déploiement : elle doit être faite AVANT, pas pour régulariser a posteriori
- Document unique jamais mis à jour : la DPIA doit être revue si le traitement évolue significativement
- Analyse superficielle : "pas de risque" sans justification ne convainc personne
- Oublier les sous-traitants : OpenAI, Azure, votre hébergeur... tous doivent être documentés
- Pas de mesures concrètes : identifier les risques sans proposer de solutions est insuffisant
Quand faire appel à un expert ?
Une DPIA simple peut être réalisée en interne. Faites appel à un spécialiste si :
- Vous traitez des données de santé, juridiques ou financières
- Le traitement concerne un grand nombre de personnes
- Vous n'avez pas de DPO en interne
- Le projet implique des transferts hors Suisse/UE
- Vous avez des doutes sur votre base légale
"Une DPIA bien faite n'est pas une contrainte administrative, c'est une assurance pour votre entreprise. Elle démontre votre sérieux auprès des régulateurs et protège personnellement les dirigeants en cas de contrôle."