Une analyse structurée pour identifier et atténuer les risques de confidentialité associés aux systèmes d'IA, couvrant la collecte, l'utilisation, le partage et la conservation des données.
Un processus formel — souvent exigé par la réglementation — dans lequel les équipes recensent les flux de données, cartographient les éléments de données personnelles, évaluent les bases juridiques (consentement, intérêt légitime), identifient les risques potentiels pour la vie privée et définissent des mesures d’atténuation (options de refus, limites de conservation). L’EIVP aboutit à un rapport incluant des niveaux de risque et des plans d’action, et doit être réexaminée chaque fois que des changements substantiels interviennent.
Avant de lancer une IA de segmentation de la clientèle, une banque de détail réalise une AIPD : elle documente que la géolocalisation et l’historique d’achats sont collectés, évalue la nécessité et la proportionnalité de chaque champ de données, propose une suppression automatique mensuelle des journaux de localisation et obtient la validation de la direction générale sur le rapport finalisé.
