Très souvent, les processus de validation et de formation sont en quelque sorte liés. Si la validation recommande des améliorations du modèle, la formation doit être effectuée à nouveau.
En principe, une fois le développement de l’IA achevé, l’étape de formation de l’outil d’IA est terminée. À ce moment-là, vous devriez mettre en œuvre la suppression de l’ensemble des données utilisées à cette fin, à moins qu’il n’existe un besoin légitime de les conserver pour affiner ou évaluer le système, ou pour d’autres fins compatibles avec celles pour lesquelles elles ont été collectées conformément aux conditions de l’article 6, paragraphe 4, du RGPD (voir la section “Définir des politiques de stockage des données adéquates”). Cependant, les développeurs d’IA doivent toujours considérer que la suppression des données personnelles peut aller à l’encontre de la nécessité de mettre à jour la précision des outils basés sur l’auto-apprentissage en temps réel des algorithmes : si une erreur est trouvée, ils devront probablement rappeler les données précédemment utilisées dans la phase de formation.
Dans le cas où les personnes concernées demandent son effacement, le responsable du traitement doit adopter une approche au cas par cas en tenant compte des limitations à ce droit prévues par le règlement (voir article 17, paragraphe 3). [1]
- AEPD (2020) Adecuación al RGPD de tratamientos que incorporan Inteligencia Artificial. Una introducción. Agencia Espanola Proteccion Datos, Madrid, p.26. Disponible sur : www.aepd.es/sites/default/files/2020-02/adecuacion-rgpd-ia.pdf (consulté le 15 mai 2020). ↑