IA, RGPD et IA Act
Kandorlab conçoit des projets IA avec une démarche de conformité intégrée : protection des données, minimisation, sécurité, traçabilité, supervision humaine et analyse des obligations liées à l’IA Act selon le cas d’usage.
Une IA utile, contrôlée et compatible avec vos obligations
Nous ne connectons pas l’IA à vos données métier sans cadre. Chaque projet est analysé pour déterminer les données utilisées, les risques, les utilisateurs concernés, les règles de sécurité, le niveau de supervision humaine et les exigences réglementaires applicables.
Protection des données personnelles dès la conception
Minimisation des données
Nous limitons les données envoyées aux modèles ou aux agents IA au strict nécessaire, avec anonymisation ou pseudonymisation lorsque c’est pertinent.
Base légale et finalité
Chaque traitement doit avoir une finalité claire : assistance métier, automatisation, recherche documentaire, reporting, génération de contenu ou aide à la décision.
Sécurité et confidentialité
Nous définissons les règles d’accès, les environnements, les journaux, les politiques de prompt et les options d’hébergement compatibles avec vos contraintes.
Identifier le niveau de risque et documenter les usages IA
L’IA Act impose une approche proportionnée selon le niveau de risque du système d’IA. Pour chaque projet, nous aidons à qualifier le cas d’usage et à mettre en place les mesures adaptées.
Qualification du cas d’usage
- usage interne ou externe ;
- impact sur les utilisateurs ;
- niveau d’autonomie de l’agent ;
- données traitées ;
- décisions assistées ou automatisées.
Supervision humaine
L’IA assiste, l’humain décide. Nous prévoyons des validations, contrôles, revues et garde-fous pour limiter les hallucinations ou décisions non contrôlées.
Documentation et traçabilité
Prompts, règles, sources, tests, limites connues, logs et procédures d’amélioration sont documentés pour faciliter l’audit et la maintenance.
Les étapes de conformité intégrées au projet IA
Cadrage des données
Identification des données personnelles, sensibles, métier, confidentielles et des accès nécessaires.
Analyse des risques
Évaluation RGPD, sécurité, confidentialité, hallucinations, biais, droits utilisateurs et criticité métier.
Architecture sécurisée
Choix des modèles, hébergement, connecteurs, règles d’accès, filtrage et journalisation.
Garde-fous IA
Prompts robustes, validation de formats, tests, consignes de refus, contrôle qualité et supervision humaine.
Documentation
Production de règles d’usage, limites, procédures, journal de décisions et supports de transfert.
Amélioration continue
Monitoring, retours utilisateurs, correction des erreurs, optimisation des coûts et vérification périodique.