L’essor de l’IA générative bouleverse la gestion des données et des droits d’auteur. Dès août 2025, le Code de pratique GPAI et l’AI Act imposeront une transparence accrue aux fournisseurs de grands modèles. Parallèlement, la CNIL, forte de ses pouvoirs d’enquête et de sanction, publie une série de guides pratiques et annonce des audits ciblés. Découvrez la méthode pour transformer cette contrainte en avantage concurrentiel grâce à un audit CNIL rigoureux et une auto‑évaluation IA structurée.
Comprendre l’obligation d’audit : nouveau cadre 2025
Le Règlement (UE) 2016/679 et la loi « Informatique et Libertés » confèrent déjà à la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) un droit d’accès aux programmes, aux codes‑sources et à toute documentation utile. Ainsi, elle peut se rendre sur site, auditionner les équipes et copier les supports de données.
Depuis 2024, sa stratégie d’inspection vise spécifiquement les systèmes d’intelligence artificielle à usage général. Le Comité européen de la protection des données (EDPB) a clarifié que le simple intérêt légitime peut fonder un traitement destiné à entraîner un modèle. Cependant, cela est possible seulement après un test en trois étapes et sous garantie de minimisation.
Enfin, le Code of Practice GPAI (Code of Practice for General‑Purpose AI, publié par la Commission européenne) publié le 10 juillet 2025 fixe, pour chaque modèle génératif, des obligations volontaires de transparence documentaire, de traçabilité des jeux de données et de respect du droit d’auteur. Conséquence : tout fournisseur doit anticiper un contrôle CNIL dès l’été 2025.
Cartographier vos données et votre propriété intellectuelle
Première étape : dresser l’inventaire des sources de données. Repérez les corpus sous copyright, les licences libres, les données personnelles et les données « librement accessibles ». La CNIL autorise le web‑scraping sur la base de l’intérêt légitime lorsque le moissonnage demeure proportionné et encadré. Pour chaque source, conservez les métadonnées (origine, date, licence) afin de prouver la licéité.
Intégrez la notion de « fair use » européen : excluez les œuvres manifestement protégées sans autorisation. Ajoutez une matrice d’évaluation des risques d’atteinte aux droits voisins et au secret des affaires. Cette cartographie facilitera la réponse à une demande de la CNIL qui peut, lors d’un audit, exiger la liste complète des fichiers d’entraînement.
Structurer une auto‑évaluation IA efficace
Passez ensuite à l’auto‑évaluation IA. Commencez par un registre des traitements dédié au modèle génératif : finalités, bases légales, durées de conservation. Réalisez une analyse d’impact relative à la protection des données spécifique, intégrant le risque de biais et l’exposition à des requêtes malveillantes.
La CNIL recommande de documenter les limites intrinsèques des modèles probabilistes et d’encadrer les usages internes. Appuyez-vous sur la grille « Transparency » du Code GPAI : fiche modèle, échantillons de tests de robustesse, indicateurs d’impact énergétique. Mettez en place des audits tiers réguliers et conservez les rapports. En effet, la Commission peut les réclamer pendant un an après la clôture du contrôle.
Enfin, formez les équipes : juristes, DPO et data scientists doivent comprendre les points de contrôle CNIL.
Préparer le contrôle : documentation et gouvernance
Un audit CNIL commence souvent par une plainte ou une auto‑saisine. Créez donc un « dossier audit » centralisé. Cela inclue notamment décision de gouvernance, registre des traitements, AIPD, contrats fournisseurs, rapports de tests, politiques de retrait de données. Vérifiez la conformité de vos mentions d’information et la mise en place d’un canal d’exercice des droits.
Le jour J, sachez que les agents peuvent copier vos bases et vos codes‑sources ; l’entrave est punie d’un an d’emprisonnement et 15 000 € d’amende. Prévoyez un point de contact unique et apportez, sans délai, toute pièce justificative. En cas de non‑conformité, la CNIL peut prononcer une mise en demeure, une sanction financière ou exiger la suspension de votre modèle. Respecter la check‑list réduit donc drastiquement le risque financier et d’image.
Conclusion
Les audits IA de la CNIL ne visent pas à freiner l’innovation ; ils créent un climat de confiance essentiel à la valorisation de vos actifs immatériels. En combinant cartographie des données, auto‑évaluation IA approfondie et gouvernance documentaire, vous transformez une contrainte réglementaire en avantage concurrentiel. Agissez dès maintenant : mettez à jour vos procédures avant le 2 août 2025, date d’entrée en vigueur des règles GPAI.
Deshoulières Avocats vous conseille et vous accompagne à chaque étape : rédaction de vos politiques de data mining, sécurisation de vos licences open source, préparation d’un audit IA CNIL, et défense lors d’un contrôle.
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