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France RGPD AI Act Intelligence artificielle Conformité Droit européen

RGPD et IA : le guide juridique complet pour les entreprises (2026)

Par Mordehai Attia 15 min de lecture
État des lieux — Avril 2026
87
sanctions CNIL en 2025
+107 % vs 2024
13
fiches pratiques IA
publiées par la CNIL
2 août
2026 — application complète
de l'AI Act (haut risque)
Le RGPD s'applique à l'IA. Pas d'exception pour la complexité technologique, pas de passe-droit pour l'innovation. Ce guide décortique l'articulation RGPD–IA telle qu'elle s'impose aux entreprises françaises en 2026.

Le Comité européen de la protection des données (CEPD) a posé le cadre en décembre 2024 : un modèle d’IA entraîné sur des données personnelles en violation du RGPD est potentiellement illicite dans son ensemble — entraînement et déploiement. Pendant ce temps, l’AI Act entre progressivement en application. Et la proposition Digital Omnibus de novembre 2025, censée simplifier le RGPD, n’est même pas encore votée.

Deux textes. Deux conformités à construire en parallèle. Voici comment s’y retrouver.

Partie A
Le mythe du modèle anonyme
Pourquoi votre IA est (presque certainement) soumise au RGPD

Votre modèle traite-t-il des données personnelles ?

L’idée selon laquelle un modèle d’IA ne traiterait pas de données personnelles est un mythe commode. Le CEPD l’a clarifié dans son avis 28/2024 : les modèles d’IA sont entraînés sur des données d’apprentissage qui contiennent, dans la grande majorité des cas, des données à caractère personnel. Le traitement est donc soumis au RGPD par principe.

Un modèle peut-il être considéré comme « anonyme » pour échapper au règlement ? Oui, mais uniquement si deux conditions cumulatives sont réunies.

1
Probabilité d'identification
Il doit être très peu probable d'identifier les personnes dont les données ont servi à l'entraînement du modèle.
2
Probabilité d'extraction
Il doit être très peu probable d'extraire ces données par le biais de requêtes adressées au modèle.

La simple affirmation d’anonymat par le fournisseur ne suffit pas — c’est au responsable du traitement d’en apporter la preuve, conformément au principe de responsabilité (accountability). La CNIL recommande la mise en place de filtres robustes au niveau du système encapsulant le modèle pour éviter la régurgitation de données personnelles.

⚠️
Le piège de la mémorisation
Le phénomène de mémorisation des LLM rend cette démonstration d'anonymat particulièrement difficile. Un modèle capable de restituer le nom, l'adresse ou le numéro de téléphone d'une personne ayant figuré dans ses données d'entraînement n'est clairement pas anonyme au sens du RGPD.

Développement et déploiement : deux traitements distincts

La CNIL distingue deux phases dans le cycle de vie d’un système d’IA. Chacune constitue potentiellement un traitement de données distinct, avec ses propres obligations.

Développement
Constitution des bases d'entraînement, annotation des données, entraînement du modèle.
Base légale du traitement
Minimisation des données
Durée de conservation
Déploiement
Utilisation opérationnelle du système d'IA dans un contexte métier.
Information des utilisateurs
Droits des personnes
Décision automatisée

Ces deux phases peuvent relever de régimes juridiques différents. Lorsqu’un modèle fondationnel est développé de manière générique avant d’être adapté à un cas d’usage précis, chaque phase doit faire l’objet d’une analyse RGPD séparée. En revanche, lorsque l’usage opérationnel est identifié dès la conception — un outil de diagnostic médical, par exemple — le même régime peut s’appliquer aux deux.

La CNIL a annoncé que ses prochaines recommandations porteront sur la répartition des responsabilités entre les acteurs de la chaîne — concepteurs, hébergeurs, réutilisateurs, intégrateurs — et sur le cas spécifique de l’open source.

Partie B
Le choix de la base légale
Intérêt légitime, consentement ou mission publique : comment trancher

Quelle base légale pour entraîner votre IA ?

C’est le tournant majeur de 2025. Le CEPD, puis la CNIL dans ses recommandations de juin 2025, ont confirmé que l’intérêt légitime peut constituer une base légale valable pour le développement de systèmes d’IA. Le consentement n’est pas systématiquement requis.

Mais trois bases légales dominent en pratique, chacune avec son domaine de pertinence.

⚖️
Intérêt légitime
Le plus fréquent
Quand l'utiliser : collecte indirecte, données accessibles en ligne, web scraping pour l'entraînement.
Condition : exige un test en trois étapes + mesures compensatoires documentées.
Consentement
Quand l'utiliser : collecte directe auprès des personnes, liberté réelle de refus sans conséquence.
Limite : souvent impraticable à grande échelle ou en collecte indirecte.
🏛️
Mission d'intérêt public
Quand l'utiliser : organismes publics agissant dans le cadre de leurs missions légales.
Limite : réservé au secteur public, encadré par des textes spécifiques.

Le test de l’intérêt légitime en trois étapes

L’intérêt légitime n’est pas un blanc-seing. Trois conditions cumulatives doivent être remplies, et la CNIL exige une documentation rigoureuse de chacune.

01
Intérêt réellement légitime
Licite, déterminé de façon claire et précise, et réel. Le développement d'un chatbot, l'amélioration de la cybersécurité, la recherche scientifique — autant d'intérêts potentiellement légitimes. Le profilage publicitaire de mineurs, en revanche, ne l'est pas.
02
Nécessité du traitement
Démontrer que des données personnelles sont indispensables — pas simplement pratiques — et que le principe de minimisation est respecté. Si un objectif peut être atteint avec des données anonymes ou synthétiques, le traitement de données réelles n'est pas « nécessaire ».
03
Mise en balance
Les bénéfices du traitement ne doivent pas porter une atteinte disproportionnée aux droits et libertés des personnes. C'est ici que les mesures compensatoires (pseudonymisation, filtrage, droit d'opposition effectif) entrent en jeu.
📌
Pas de hiérarchie entre les bases légales
La CNIL précise que le fait de pouvoir recueillir le consentement n'interdit pas de se fonder sur l'intérêt légitime. En revanche, si le consentement est requis par une autre législation — par exemple la directive ePrivacy pour les cookies — l'intérêt légitime RGPD ne dispense pas de le recueillir.

Le web scraping pour l’entraînement : autorisé sous haute surveillance

La position de la CNIL sur le moissonnage de données, détaillée dans sa fiche focus de juin 2025, est nuancée : le scraping n’est pas interdit en soi, mais il est soumis à des conditions strictes.

Catégories prédéfinies
Décider avant la collecte quelles données sont pertinentes.
Liste d'exclusion
Exclure les sites contenant des données sensibles ou des contenus privés.
Pseudonymisation rapide
Remplacer les identifiants par des pseudonymes aléatoires propres à chaque contenu.
Signaux d'opposition
Respecter les fichiers robots.txt, ai.txt et les registres « do not train ».
Filtrage des données sensibles
Exclure toute donnée révélant l'origine ethnique, les opinions politiques, la santé.
Transparence proportionnée
Campagnes médiatiques, FAQ, rapports de transparence, model cards.

Même conforme au RGPD, le scraping peut être interdit par d’autres réglementations : conditions générales des sites, droit des producteurs de bases de données, ou droit d’auteur. La conformité RGPD ne vaut pas conformité générale. Et des échanges privés — coaching en visio, messagerie — ne peuvent jamais être réutilisés pour l’entraînement sans consentement explicite.

Partie C
Les droits des personnes face à l'IA
Accès, rectification, effacement, opposition : le défi technique majeur

Comment exercer ses droits quand le modèle est déjà entraîné ?

Le RGPD garantit des droits fondamentaux — accès, rectification, effacement, opposition — qui s’appliquent intégralement aux systèmes d’IA. Mais leur mise en œuvre pose des défis techniques considérables, notamment une fois le modèle entraîné.

Le droit d’opposition

La CNIL recommande de prévoir un droit discrétionnaire à l’effacement des données contenues dans les bases d’entraînement. Lorsque le moissonnage est utilisé, elle encourage la mise en place de solutions techniques permettant aux personnes de s’opposer à la collecte de leurs données sur certains sites.

Le problème de l’effacement post-entraînement

C’est là que les choses se compliquent. Une fois un modèle entraîné, il est techniquement très difficile de « supprimer » les données d’une personne sans réentraîner l’ensemble du modèle. La CNIL recommande un réentraînement périodique des modèles pour intégrer les demandes d’exercice de droits, sauf si l’opération s’avère disproportionnée.

Informer sans avoir de contact direct

Lorsque les données proviennent de sources tierces et que le fournisseur ne peut pas contacter individuellement les personnes, les recommandations de février 2025 admettent une information générale — sur le site web de l’organisme, via des FAQ, des schémas explicatifs ou des model cards. Les informations doivent toutefois en ressortir clairement.

L’analyse d’impact : obligatoire dès qu’il y a un risque élevé

L’AIPD est systématiquement requise dès qu’un projet d’IA présente des risques élevés pour les droits et libertés des personnes — traitement à grande échelle, données sensibles, décisions ayant un impact significatif.

La CNIL insiste sur l’intégration de risques spécifiques aux systèmes d’IA dans cette analyse.

🚫
Discrimination
algorithmique
👻
Contenus fictifs
(hallucinations)
🔍
Profilage par
données inférées
💥
Régurgitation
de données
🕶️
Opacité des
décisions
🚨
L'AIPD se fait AVANT le déploiement
Si vous utilisez un logiciel de recrutement intégrant de l'IA, un outil de scoring crédit ou un système de diagnostic médical assisté par IA, l'analyse d'impact doit être réalisée avant la mise en production, pas après. L'article 35 du RGPD est sans ambiguïté.
Partie D
RGPD + AI Act : le double cadre européen
Deux textes qui se cumulent, deux conformités à construire en parallèle

L’AI Act remplace-t-il le RGPD ?

Non. Le règlement européen sur l’IA le complète. Lorsqu’un système d’IA traite des données personnelles, les deux textes s’appliquent simultanément. Le RGPD protège les données personnelles, l’AI Act encadre les systèmes d’IA eux-mêmes — avec ou sans données personnelles.

RGPD
Objet : protection des données personnelles
Approche : droits des personnes
Transparence : droit à l'information, explicabilité de la décision automatisée
Sanction max : 20 M€ ou 4 % du CA mondial
Autorité FR : CNIL
AI Act
Objet : encadrement des systèmes d'IA
Approche : niveau de risque du système
Transparence : obligations proportionnelles au risque
Sanction max : 35 M€ ou 7 % du CA mondial
Autorité FR : non encore désignée (la CNIL se positionne)

La CNIL a affirmé vouloir proposer une vision intégrée des deux règlements. Les travaux du CEPD sur l’articulation sont en cours, et des lignes directrices européennes harmonisées sont attendues courant 2026. Pour les entreprises, cela signifie que le DPO devient un acteur central de la coordination entre les deux cadres.

Le calendrier de l’AI Act

Fév. 2025 — Déjà en vigueur
Interdictions des IA à risque inacceptable : scoring social, manipulation subliminale, reconnaissance faciale de masse.
Août 2025 — Déjà en vigueur
Obligations GPAI : transparence et droit d'auteur pour les modèles à usage général. Désignation des autorités nationales.
2 août 2026 — Prochaine échéance critique
Application complète aux systèmes à haut risque. Marquage CE, gestion des risques, documentation technique obligatoire. Sanctions effectives.
Août 2027
Extension aux produits réglementés intégrant de l'IA : dispositifs médicaux, jouets, machines.
Partie E
Le prix de l'erreur
Sanctions, enforcement, et pourquoi les PME ne sont plus à l'abri

Combien coûte une non-conformité ?

L’année 2025 a marqué un durcissement inédit : 87 sanctions prononcées par la CNIL (contre 42 en 2024), pour un montant cumulé d’environ 55 millions d’euros. Parmi les décisions marquantes : 325 millions pour Google, 150 millions pour Shein, 530 millions pour TikTok — transferts de données vers la Chine.

IA interdite
35 M€ ou 7 % CA — AI Act
Données perso
20 M€ ou 4 % CA — RGPD
GPAI
15 M€ ou 3 % CA — AI Act
Transparence
7,5 M€ ou 1 % CA
Pénal (France)
1,5 M€ + 5 ans prison
Les sanctions RGPD et AI Act sont cumulables.

La cible de la CNIL ne se limite plus aux GAFAM. En 2025, la majorité des sanctions simplifiées (jusqu’à 20 000 euros) a visé des TPE/PME dans le commerce de détail, l’immobilier ou les petites plateformes. Le message est clair : il n’y a plus de « petite infraction » RGPD.

Le Digital Omnibus : simplification ou faux espoir ?

La proposition de règlement Digital Omnibus du 19 novembre 2025 promet de simplifier le cadre numérique européen. Parmi les modifications substantielles proposées pour le RGPD :

  • Redéfinition des données personnelles : une information ne serait « personnelle » que si le responsable du traitement dispose de moyens raisonnablement susceptibles d’identifier la personne. Les données pseudonymisées pourraient sortir du champ du RGPD — un assouplissement majeur pour l’entraînement des modèles.

  • Allègement du registre : les entreprises de moins de 750 salariés ne seraient tenues de documenter que les traitements à risque élevé.

  • Délai de notification : porté de 72 à 96 heures en cas de violation.

  • Intégration ePrivacy : les cookies seraient gérés directement dans le RGPD avec des signaux de confidentialité au niveau du navigateur.

⚠️
Ne changez rien à vos pratiques
Le Digital Omnibus n'est qu'une proposition. L'opposition est forte — l'association Noyb qualifie le projet de « plus grande attaque contre les droits numériques des Européens depuis des années ». Adoption possible en 2026-2027, application en 2027-2028 au mieux. Le RGPD actuel reste pleinement en vigueur.
Partie F
Le plan d'action
Dix mesures concrètes pour se mettre en conformité dès maintenant

Que faire concrètement ?

Voici les actions prioritaires, tirées des positions CNIL et CEPD.

01
Cartographier vos systèmes d'IA
Chatbots, outils RH, scoring, IA générative — identifiez tout, évaluez le niveau de risque AI Act et le traitement de données personnelles.
02
Séparer développement et déploiement
Documentez chaque phase comme un traitement distinct dans votre registre, avec sa propre base légale et sa durée de conservation.
03
Documenter votre base légale
Si vous optez pour l'intérêt légitime, réalisez et conservez le test en trois étapes. Cette documentation sera votre première ligne de défense.
04
Réaliser une AIPD
Obligatoire pour tout système traitant des données personnelles à grande échelle, des données sensibles, ou prenant des décisions impactantes.
05
Informer les personnes
Adaptez vos mentions d'information : expliquez l'utilisation de l'IA, la distinction entre base d'entraînement, modèle et sorties.
06
Mettre en place l'exercice des droits
Interfaces dédiées pour l'accès, la rectification, l'opposition. Planifiez des cycles de réentraînement pour intégrer les effacements.
07
Sécuriser le développement
Gestion stricte des accès aux données d'entraînement, traçabilité complète, outils vérifiés uniquement.
08
Encadrer le web scraping
Liste d'exclusion, pseudonymisation rapide, respect des signaux d'opposition, filtrage des données sensibles.
09
Anticiper la conformité AI Act
Pour les systèmes à haut risque : documentation technique, gestion des risques, marquage CE — tout doit être prêt pour le 2 août 2026.
10
Nommer un point de coordination
Le DPO est le pivot naturel, mais il doit travailler avec les équipes data science, juridiques et métier. L'AI Act crée de nouveaux rôles (fournisseur, déployeur).

L’arsenal documentaire de la CNIL

La CNIL a construit un référentiel sans précédent pour accompagner les entreprises. Ses 13 fiches pratiques finalisées en juillet 2025 couvrent l’intégralité du cycle de développement : cadrage général, bases légales (dont l’intérêt légitime et le web scraping), qualification des acteurs, constitution des bases d’entraînement, annotation, droits des personnes, sécurité, statut RGPD des modèles, et une checklist de conformité.

Au-delà des fiches, la CNIL a lancé le projet PANAME (Privacy AuditiNg of AI ModEls) en partenariat avec l’ANSSI et le Pôle d’Expertise de la Régulation Numérique. L’objectif : développer des outils techniques d’audit permettant de vérifier concrètement si un modèle d’IA est conforme au RGPD. Résultats attendus en 2028.

Ce qui arrive en 2026-2028

S1 2026
Nouvelles recommandations CNIL sur la responsabilité des acteurs de la chaîne IA.
Août 2026
Application complète de l'AI Act aux systèmes à haut risque. Sanctions effectives.
S2 2026
Lignes directrices CEPD sur l'articulation RGPD / AI Act.
2026-27
Examen du Digital Omnibus au Parlement européen et au Conseil.
Août 2027
Extension AI Act aux produits réglementés (dispositifs médicaux, jouets, machines).
2028
Publication des résultats du projet PANAME (audit des modèles IA).

Le plan stratégique 2025-2028 de la CNIL confirme que l’IA sera le sujet prioritaire des quatre prochaines années, avec des recommandations sectorielles (santé, éducation, finance), des outils d’évaluation de la conformité, et un renforcement de la coopération avec l’ANSSI et le Bureau européen de l’IA.

Sources

Sommaire