Dernière mise à jour :
Les politiques, procédures et contrôles qui garantissent la qualité, la confidentialité et l'exploitabilité des données au sein du patrimoine informationnel d'une organisation, y compris pour les ensembles de données d'entraînement d'intelligence artificielle.
Une extension de la gouvernance des données qui associe explicitement la gestion des données à des objectifs plus larges de conformité, de confidentialité et de gestion des risques. Elle définit les classifications de données, les politiques de contrôle d'accès, les calendriers de conservation ainsi que les rôles d'intendance, garantissant ainsi que les pipelines d'IA exploitent uniquement des données validées et conformes, et que leur traçabilité et leur utilisation soient entièrement documentées à des fins d'audit.
Exemple concret :
Une multinationale met en place un Conseil de gouvernance de l'information qui applique des balises de classification (par exemple, « PII », « Sensible »), configure des outils de catalogue de données pour appliquer des droits d'accès basés sur ces balises, et exige que tout jeu de données utilisé pour l'IA soit soumis à une « liste de contrôle de confidentialité des données » avant son intégration, garantissant ainsi un traitement uniforme de l'ensemble de ses actifs de données.
