Dernière mise à jour :
Une analyse structurée visant à identifier et atténuer les risques liés au respect de la vie privée 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 - par lequel les équipes répertorient les flux de données, cartographient les éléments de données personnelles, évaluent les bases légales (consentement, intérêt légitime), identifient les risques potentiels pour la vie privée et définissent des mesures d'atténuation (options d'opt-out, limites de conservation). L'EIP aboutit à un rapport contenant des évaluations de risques et des plans d'action, et doit être réexaminé à chaque fois que des changements substantiels surviennent.
Exemple concret :
Avant de lancer une IA de segmentation de la clientèle, une banque de détail réalise une EIV (Évaluation des Facteurs Relatifs à la Vie Privée) : elle documente la collecte de la géolocalisation et de l'historique des achats, évalue la nécessité et la proportionnalité de chaque champ de données, propose la suppression automatique mensuelle des journaux de localisation, et obtient l'approbation de la direction générale sur le rapport finalisé.
