On nous demande souvent si utiliser une IA est « conforme au RGPD ». La réponse de la CNIL est oui, à condition d’appliquer des règles qui existaient déjà. Cette page est écrite pour une entreprise qui utilise l’IA, avec ChatGPT, Claude, un assistant ou un agent, pas pour un éditeur qui entraîne des modèles. Elle dit ce qui s’applique, ce qui ne s’applique pas, et les cinq gestes qui suffisent le plus souvent. Nous ne sommes ni avocats ni délégués à la protection des données, et nous disons où leur avis devient nécessaire.
Le RGPD s’intéresse aux données personnelles : ce que vous collectez, pourquoi, combien de temps vous le gardez, et qui y accède. Il s’applique dès qu’une personne est identifiable, que l’outil utilise de l’IA ou non. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, l’AI Act, s’intéresse au système lui-même : ce qu’il fait, le risque qu’il présente, et ce qu’il doit dire aux personnes qui l’utilisent. Il s’applique même quand aucune donnée personnelle n’est traitée.
Une automatisation ordinaire relève souvent des deux, et une réponse à l’une ne vaut jamais réponse à l’autre. Cette page traite du RGPD. L’AI Act pour une PME a sa propre page, avec ses échéances.
Le 7 février 2025, la CNIL a publié deux nouvelles recommandations en l’écrivant sans détour : le RGPD permet le développement d’IA innovantes et responsables en Europe. Elle précise que certains modèles sont anonymes et n’ont pas à appliquer le RGPD, mais que d’autres, comme les grands modèles de langage, peuvent contenir des données personnelles, et que la protection s’applique alors aux bases d’entraînement, aux modèles qui ont pu mémoriser des données, et à l’usage des modèles au moyen des prompts.
Les principes ne changent pas, ils se déclinent. La CNIL l’a dit point par point : la finalité peut être décrite par type de système quand toutes les applications futures ne sont pas connues à l’entraînement ; la minimisation n’empêche pas d’utiliser de larges bases, à condition de les sélectionner et de les nettoyer ; la durée de conservation des données d’entraînement peut être longue si c’est justifié et sécurisé ; la réutilisation de bases accessibles en ligne est possible dans de nombreux cas, après avoir vérifié qu’elles n’ont pas été collectées de manière manifestement illicite.
Ces quatre points concernent surtout ceux qui construisent des modèles. Pour une PME qui les utilise, la phrase qui compte est la troisième : la protection s’applique à l’usage des modèles au moyen des prompts. Ce que vous envoyez à une IA est un traitement de données. C’est le point de départ de tout ce qui suit.
Cinq obligations, et aucune n’est nouvelle. Elles s’appliquaient déjà à votre CRM et à votre messagerie. L’IA les rend seulement plus faciles à oublier, parce que l’outil est apparu sur un poste sans passer par une décision.
Utiliser un assistant pour traiter des courriels clients, qualifier des demandes ou préparer des réponses est un traitement de données personnelles comme un autre. Il lui faut une raison juridique. Pour la plupart des usages internes d’une PME, c’est l’intérêt légitime, à condition de pouvoir dire en une phrase pourquoi le traitement sert l’entreprise sans porter une atteinte excessive aux personnes, et de l’avoir noté dans le registre des traitements que le RGPD vous demande déjà de tenir.
Les personnes dont vous traitez les données doivent savoir que vous le faites, et avec quels outils quand l’usage n’est pas évident. Vos clients l’apprennent par votre politique de confidentialité, qui doit mentionner le recours à des prestataires de traitement automatisé. Vos salariés l’apprennent par une note interne ou une charte, avant que l’outil ne soit en service. C’est l’obligation la plus souvent ignorée, et la moins coûteuse à remplir.
L’éditeur du modèle qui reçoit vos prompts est un sous-traitant au sens du RGPD. Il vous faut un contrat qui le dit, avec ce qu’il a le droit de faire de vos données, et surtout ce qu’il n’a pas le droit d’en faire : les utiliser pour entraîner ses modèles, les conserver au-delà du nécessaire, les transférer hors de l’Union européenne sans encadrement. Les offres professionnelles des grands éditeurs fournissent ce contrat. Les versions grand public, non. C’est la différence qui compte, bien plus que le nom du modèle.
Ne mettez dans un prompt que ce dont la tâche a besoin. Résumer un échange client n’exige pas d’y laisser le numéro de téléphone, l’adresse et le nom complet. Ce réflexe se construit dans l’outil, pas dans la formation : un assistant bien conçu retire ce qui n’est pas nécessaire avant d’envoyer, et un agent ne lit que les champs autorisés. C’est un réglage, et il est gratuit.
Un assistant qui garde l’historique des échanges crée un stock de données dont personne n’a décidé la durée de vie. Un agent qui a de la mémoire en accumule sans qu’on l’ait demandé. Décidez d’une durée, réglez-la, et vérifiez qu’elle est appliquée chez le prestataire comme chez vous. Quand le traitement est à grande échelle ou porte sur des données sensibles, santé, situation financière, données de mineurs, une analyse d’impact devient nécessaire, et c’est le moment de faire appel à un délégué à la protection des données ou à un avocat.
La plupart des guides parlent de « l’IA » comme d’une seule chose. Pour le RGPD, il y en a trois, et elles n’exigent pas le même travail.
| Usage | Ce qui part de chez vous | Ce qu’il faut faire | Vigilance |
|---|---|---|---|
| Un assistant externe ChatGPT, Claude, Gemini, utilisés par vos salariés | Ce que chacun tape dans un prompt | Offre professionnelle, contrat de sous-traitant, entraînement exclu, règle interne sur ce qui ne se colle jamais | Moyenne. Le risque est humain, pas technique. |
| Une fonction IA dans un logiciel métier Votre CRM, votre outil de facturation, un assistant construit pour vous | Les données que l’outil lit, en continu, sans que personne ne tape | Registre des traitements à jour, droits d’accès limités aux champs utiles, durée de la mémoire décidée, journal des appels | Élevée. Le volume est automatique et invisible. |
| Un modèle entraîné sur vos données Rare en PME | Une base entière, qui peut être mémorisée par le modèle | Les recommandations complètes de la CNIL : information des personnes, droits, analyse d’impact, anonymisation quand c’est possible | Maximale. Un professionnel du droit dès le départ. |
La quasi-totalité des PME que nous accompagnons sont dans les deux premières lignes. C’est pour elles que cette page est écrite. La troisième existe, et elle change de catégorie : ce n’est plus une question de réglages, c’est un projet de conformité à part entière.
Trois sujets reviennent dans tous les textes de référence, et ils concernent une PME plus tôt qu’elle ne le croit.
La décision automatisée. Le RGPD donne à toute personne le droit de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé lorsqu’elle produit des effets juridiques ou l’affecte de manière significative : un refus, un tarif, une sanction, une embauche. Un agent qui trie des candidatures, fixe un prix ou refuse une demande sans qu’un humain tranche entre dans ce cadre. La règle simple : l’outil prépare, une personne décide, et cette personne peut expliquer pourquoi. C’est l’article 6 de notre charte, et ce n’est pas un choix éthique, c’est une obligation.
Les biais. Un modèle reproduit ce qu’il a appris, y compris des régularités que personne n’a voulues. Sur une décision qui touche des personnes, ça devient une discrimination sans que quiconque l’ait décidée. La parade n’est pas un meilleur modèle, c’est un contrôle : relire un échantillon des sorties, comparer les résultats entre groupes quand la décision s’y prête, et garder une trace qui permette de retrouver pourquoi une réponse est sortie ainsi.
Les droits des personnes. Accès, rectification, opposition, effacement : ils s’appliquent aux données que vos outils d’IA traitent, comme à toutes les autres. La difficulté nouvelle, relevée par la CNIL dans ses recommandations de février 2025, est qu’un modèle qui a mémorisé une donnée ne se corrige pas comme une base. Pour une PME qui utilise des outils sans les entraîner, la question est plus simple : pouvez-vous supprimer l’historique d’une personne chez votre prestataire, et le prouver ? Si la réponse est non, changez de prestataire avant qu’on vous le demande.
La question est mal posée, et on nous la pose chaque semaine. Aucun outil n’est conforme en soi : la conformité porte sur ce que vous en faites. Ce qu’on peut vérifier, c’est si l’offre choisie rend la conformité possible. Six critères, à lire dans les conditions du prestataire, pas dans sa page marketing.
ChatGPT est-il confidentiel ? Cela dépend de la version. Les offres destinées aux entreprises et l’accès par programme prévoient contractuellement que vos échanges ne servent pas à entraîner les modèles. La version grand public comporte un réglage, à vérifier compte par compte. Dans une PME, le risque n’est presque jamais l’éditeur : c’est le salarié qui colle un fichier client dans la version gratuite depuis son compte personnel, parce que personne ne lui a dit de ne pas le faire. C’est un sujet de règle interne, et c’est pour ça qu’une charte IA en dix articles existe.
Nous construisons les systèmes de nos clients avec des clés à leur nom, sur des offres qui excluent l’entraînement, et chaque appel au modèle est journalisé. Ce n’est pas une option de sécurité, c’est ce qui permet de répondre en dix minutes à « qu’est-ce qui est parti, et où ».
Et quand un projet exigerait d’envoyer des données de santé ou des données de mineurs à un modèle hébergé hors d’Europe, nous le disons avant de construire, pas après.
Richad AddouLe 20 juillet 2026, la CNIL et le Conseil de l’IA et du Numérique ont publié une note exploratoire sur l’IA agentique. Elle dit trois choses utiles à une PME. Le passage de l’IA générative à l’IA agentique marque un changement d’échelle : un agent accède à de multiples sources, agit sur son environnement, et fait circuler des données personnelles entre de nombreux services. La conservation de l’historique et le recours à des mémoires persistantes augmentent les données conservées, sur des supports variés. Et l’autonomie de ces systèmes complique le partage des responsabilités entre les acteurs, et étend les risques de cybersécurité à tous les services connectés.
La CNIL conclut que le cadre existant s’applique déjà, mais que ses modalités doivent être adaptées à l’autonomie décisionnelle, à la mémoire persistante et à la capacité d’agir au nom de l’utilisateur. Concrètement, pour un agent : la liste des sources qu’il lit est la liste des traitements qu’il fait ; sa mémoire est un stock de données avec une durée à décider ; et la question « qui est responsable quand il se trompe » doit avoir une réponse écrite avant la mise en service. Ce qu’est un agent IA et ce qu’on lui interdit est décrit sur sa propre page.
Pour une PME qui utilise l’IA sans l’entraîner, sans données sensibles et sans traitement à grande échelle, ces cinq gestes couvrent l’essentiel. Ils tiennent en une après-midi, et le premier est celui qu’on saute toujours.
Trois situations exigent un professionnel du droit ou un délégué à la protection des données : des données de santé, financières ou de mineurs envoyées à un modèle ; un traitement qui concerne un grand nombre de personnes ; ou une décision automatisée qui produit des effets juridiques sur quelqu’un, un refus, un tarif, une sanction. Dans ces cas, une analyse d’impact est attendue, et nous ne la faisons pas à votre place.
Depuis le 2 août 2026, les obligations de transparence sont applicables : une personne doit savoir qu’elle interagit avec un système d’intelligence artificielle, et un contenu généré doit être identifiable. Pour les systèmes déjà en service avant cette date, la mise en conformité est attendue au 2 décembre 2026. Ce que ça impose à une PME, obligation par obligation, est sur la page consacrée.
Oui, et c’est la CNIL qui le dit : dans ses recommandations du 7 février 2025, elle écrit que le RGPD permet le développement d’IA innovantes et responsables. Les principes ne changent pas, ils se déclinent. La finalité peut être décrite par type de système, la minimisation n’interdit pas les grandes bases, la conservation peut être longue si elle est justifiée et sécurisée. Pour une PME qui utilise l’IA sans l’entraîner, la question n’est pas « ai-je le droit », c’est « ai-je écrit pourquoi, informé qui, et vérifié où vont les données ».
Aucune IA n’est conforme en soi, parce que la conformité porte sur un traitement, pas sur un outil. Ce qu’on peut vérifier, en revanche, c’est si l’offre choisie le permet : un contrat de sous-traitance, une clause qui exclut l’entraînement sur vos données, un hébergement dans l’Union européenne ou un transfert encadré, la possibilité de supprimer l’historique, et un journal de ce qui a été envoyé. Les offres professionnelles des grands éditeurs cochent généralement ces cases. Les versions grand public, pas toujours, et pas par défaut.
Depuis son plan d’action de mai 2023, la CNIL a publié une série de recommandations pour le développement de systèmes d’IA, puis, le 7 février 2025, deux nouvelles fiches : l’une sur l’information des personnes dont les données servent à l’entraînement, l’autre sur l’exercice de leurs droits. Le 20 juillet 2026, avec le Conseil de l’IA et du Numérique, elle a ajouté une note sur l’IA agentique, qui signale le risque propre aux agents : la circulation des données entre services et les mémoires persistantes.
Pas par nature. Tout ce que vous tapez dans un prompt part chez l’éditeur du modèle, et ce qu’il en fait dépend de votre contrat et de vos réglages. La confidentialité se construit en trois décisions : choisir une offre qui n’entraîne pas ses modèles sur vos données et l’écrire dans un contrat, ne mettre dans un prompt que ce qui est nécessaire à la tâche, et décider qui, chez vous, a le droit d’envoyer quoi. Un assistant qui lit votre CRM est aussi confidentiel que les droits que vous lui avez donnés.
Cela dépend de la version. Les offres destinées aux entreprises et l’accès par programme prévoient contractuellement que vos échanges ne servent pas à entraîner les modèles. La version grand public, gratuite ou payante, comporte un réglage qui autorise ou non cet usage, et il faut le vérifier compte par compte. Dans une PME, le risque n’est presque jamais l’éditeur : c’est le salarié qui colle un fichier client dans la version gratuite depuis son compte personnel. C’est un sujet de règle interne, pas de technologie.
En traitant l’outil d’IA comme n’importe quel traitement de données : une finalité écrite, une base légale, une information des personnes concernées, un contrat avec le prestataire qui traite les données pour vous, une durée de conservation décidée, et une analyse d’impact quand le traitement est à grande échelle ou porte sur des données sensibles. Cinq gestes suffisent pour une PME qui utilise l’IA sans l’entraîner, et ils sont décrits plus haut dans cette page. Ce qui est interdit, c’est de ne pas y avoir pensé.
Le RGPD ne parle pas d’IA, et n’a pas besoin d’en parler : il encadre tout traitement de données personnelles, quel que soit l’outil. L’IA est un traitement comme un autre, avec deux particularités que la CNIL a soulignées : les modèles peuvent mémoriser des données, et les systèmes agentiques les font circuler entre de nombreux services avec une mémoire persistante. La relation est donc d’application, pas d’exception. L’AI Act, lui, est un texte distinct qui vise le système, et les deux se cumulent.
Racontez-nous les outils d’IA déjà en service chez vous. On vous dit lesquels posent une question de données, et par quoi commencer.
Demander un diagnostic →Nous mesurons l'audience de ce site pour savoir ce qui vous y amène. Rien n'est déposé sur votre appareil tant que vous n'avez pas accepté, et nous ne revendons aucune donnée.