Comparaison côte à côte entre données à caractère personnel et données non personnelles. Comprendre comment l’identifiabilité modifie l’analyse de confidentialité, l’usage licite et les contrôles de gouvernance de l’IA.
Verdict rapide: Utilisez données à caractère personnel lorsque l’information se rapporte à une personne physique identifiée ou identifiable ; utilisez données non personnelles lorsque les données ne répondent pas à cette définition juridique.
Personal Data defines information relating to an identified or identifiable natural person under data protection law.
Contexte : Particulièrement pertinent pour évaluer la base juridique, les contrôles de confidentialité, la minimisation des données et les dossiers d’entraînement ou de déploiement de l’IA.
Non-Personal Data defines data that does not meet the legal definition of personal data under applicable data protection law.
Contexte : Particulièrement pertinent pour documenter des jeux de données en dehors des règles relatives aux données personnelles, mais nécessitant tout de même des contrôles de qualité et de gouvernance.
| Aspect | Personal Data | Non-Personal Data |
|---|---|---|
| Catégorie de données | Les données à caractère personnel sont des informations se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. | Les données non personnelles sont des données qui ne répondent pas à la définition juridique des données à caractère personnel. |
| Effet juridique | Les données à caractère personnel déclenchent une analyse de protection des données, notamment la base juridique, la finalité, la minimisation et les considérations relatives aux personnes concernées. | Les données non personnelles relèvent généralement hors des obligations propres aux données personnelles, même si d’autres obligations de gouvernance, contractuelles ou de confidentialité peuvent encore s’appliquer. |
| Risque d’identifiabilité | L’identifiabilité peut être directe ou indirecte et dépendre d’informations supplémentaires disponibles. | La classification dépend de la question de savoir si l’identification n’est plus possible selon la norme juridique applicable. |
| Contrôles | Les contrôles incluent souvent la revue de la base juridique, les limites d’accès, les règles de conservation, la documentation de confidentialité et les garanties pour le traitement. | Les contrôles se concentrent souvent sur la qualité des données, la provenance, la sécurité, les restrictions contractuelles et la confirmation que le statut de données personnelles n’est pas réapparu. |
| Erreur courante | Une erreur courante consiste à traiter des enregistrements masqués ou partiellement transformés comme non personnels sans évaluer le risque de ré-identification. | Une erreur courante consiste à supposer que toutes les données techniques ou agrégées sont automatiquement non personnelles. |
| Développement de l’IA | Les données à caractère personnel dans le développement de l’IA peuvent affecter l’analyse de l’entraînement, des tests, du suivi et du traitement par des vendeurs. | Les données non personnelles peuvent réduire les contraintes de confidentialité, mais nécessitent toujours une documentation sur la source, la qualité et l’usage autorisé. |
En pratique, les données non personnelles devraient être traitées comme une conclusion, non comme une hypothèse. Les équipes devraient conserver une courte note expliquant pourquoi les données ne sont pas personnelles et ce qui modifierait cette conclusion.
Supposer que la suppression des noms rend les données non personnelles.
Ignorer la possibilité de liaison avec d’autres jeux de données.
Ne pas réévaluer la classification des données lorsque de nouveaux attributs sont ajoutés.
Traiter les données non personnelles comme exemptes de toute obligation de gouvernance.
Utilisez données à caractère personnel lorsque des informations peuvent se rapporter directement ou indirectement à une personne physique identifiée ou identifiable. Dans les projets d’IA, ce terme devrait être utilisé chaque fois que des jeux de données, prompts, journaux, sorties ou enregistrements de suivi peuvent être reliés à une personne.
Utilisez données non personnelles lorsque les données ne répondent pas à la définition juridique applicable des données à caractère personnel. Le terme doit être utilisé avec prudence et soutenu par une évaluation de l’identifiabilité, surtout lorsque les données ont été transformées ou agrégées.
Cette distinction est fondamentale au regard du RGPD et pertinente pour la gouvernance des données dans le règlement européen sur l’IA, car les données à caractère personnel déclenchent des contrôles spécifiques de confidentialité. Les dossiers ISO/IEC 42001 et NIST AI RMF devraient documenter la manière dont les jeux de données sont classés et les preuves qui soutiennent cette classification.
Seulement si la ré-identification n’est pas raisonnablement possible selon la norme applicable. Une dé-identification faible peut encore laisser les données dans la catégorie des données personnelles.
Oui. Les sorties, journaux, prompts et contenus générés peuvent contenir ou révéler des données à caractère personnel s’ils se rapportent à une personne identifiée ou identifiable.
L’entraînement avec des données à caractère personnel peut exiger une analyse de la base juridique, de la minimisation, de la sécurité, de la conservation et de la transparence. Les données non personnelles peuvent réduire les obligations de confidentialité, mais nécessitent toujours des contrôles de provenance et de qualité.
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