Gouvernance des données

Public concerné
Cette ligne directrice est destinée au personnel parlementaire impliqué dans la supervision et la mise en œuvre des systèmes basés sur l'IA, il s'agit notamment des responsables des activités, des directeurs des systèmes d'information, des directeurs chargés de la technologie et des responsables informatiques. Elle sera également utile aux hauts fonctionnaires parlementaires en charge de la gouvernance de l'IA.
À propos de cette ligne directrice
Cette ligne directrice décrit les caractéristiques souhaitables pour les données afin de développer des systèmes d'IA sûrs. Elle met en évidence les problèmes de qualité à éviter pour les données lors de la planification et du développement des systèmes d'IA, et explique comment mettre en œuvre des principes de protection des données à caractère personnel, facteur essentiel pour le développement de l'IA. Ces pratiques doivent être encadrées par une gouvernance des données qui soit en adéquation avec les besoins.
Comme les données existent indépendamment des systèmes d'IA et sont utilisées par les parlements, des pratiques de gestion des données doivent être établies avant le lancement de toute initiative d'IA. Cette démarche jette les bases de systèmes d'IA dignes de confiance dans les organes législatifs.
En quoi la gouvernance des données est-elle pertinente pour la gouvernance de l'IA ?
La qualité et la fiabilité des éléments produits par les systèmes d'IA dépendent fortement de deux facteurs :
⦁ La qualité des données servant à entraîner le modèle.
⦁ La qualité des données que le système utilise pendant son fonctionnement.
Il est essentiel de protéger ces données contre tout accès non autorisé et toute utilisation abusive. L'amélioration de la qualité et de la protection des données est un élément clé de la stratégie de gouvernance de l'IA. Ces améliorations nécessitent des actions coordonnées et des accords entre les différentes parties prenantes impliquées dans les décisions et les processus liés aux données.
La gouvernance des données joue ici un rôle crucial. Il s'agit de coordonner et de gérer les efforts de toutes les parties prenantes afin d'améliorer la qualité des données et de protéger la confidentialité. En mettant efficacement en œuvre des pratiques de gouvernance des données, les organisations peuvent s'assurer qu'elles développent des systèmes d'IA fiables et dignes de confiance.
Qualité des données
La qualité des données fait référence à certaines de leurs caractéristiques qui les rendent accessibles, utiles et fiables pour assurer une prise de décision efficace. Les données doivent être incontestablement exactes, complètes, cohérentes, accessibles, pertinentes et sûres.
Pour plus de détails sur ce sujet, voir la sous-ligne directrice Gouvernance des données : Qualité des données.
Protection des données à caractère personnel
La protection des données à caractère personnel fait référence aux pratiques, politiques et lois destinées à protéger les données de chaque personne contre l'accès non autorisé, l'utilisation abusive ou la divulgation. Elle englobe diverses mesures visant à garantir que les données à caractère personnel sont collectées, stockées, traitées et partagées d'une manière qui respecte la vie privée des personnes et est conforme aux lois et réglementations applicables.
Pour plus de détails sur ce sujet, voir la sous-ligne directrice Gouvernance des données : Protection des données à caractère personnel.
Gouvernance des données en contexte parlementaire
La gouvernance des données est essentielle pour coordonner les efforts visant à améliorer leur qualité et leur confidentialité. Elle englobe les politiques, les fonctions, les responsabilités, les processus et les technologies visant à améliorer la qualité des données et à créer un environnement optimal en la matière.
Pour plus de détails sur ce sujet, voir la sous-ligne directrice Gouvernance des données : Gouvernance des données en contexte parlementaire.
Gestion des données pour les systèmes d'IA
La gestion des données est un facteur crucial pour la mise en œuvre des systèmes d'IA dans les parlements. Le personnel doit comprendre les étapes clés pour la mise en place de pratiques efficaces de gestion des données, notamment la création de politiques de gouvernance, la gestion des métadonnées, la garantie de la qualité des données et la protection des informations personnelles.
Pour plus de détails sur ce sujet, voir la sous-ligne directrice Gouvernance des données : Gestion des données pour les systèmes d'IA.
Pour en savoir plus
- Gouvernement australien, Office of the Australian Information Commissioner : Australian Privacy Principles guidelines
- Gouvernement brésilien : Guia de Elaboração de Programa de Governança em Privacidade (uniquement disponible en portugais)
- Gouvernement britannique : The Government Data Quality Framework
- Gouvernement britannique : Using personal data in your business or other organisation
- Autorité norvégienne de protection des données : Artificial intelligence and privacy
- Office des publications de l’Union européenne : Data quality requirements for inclusive, non-biased and trustworthy AI: Putting science into standards
Les Lignes directrices pour l’IA dans les parlements ont été produites par l’UIP en collaboration avec le Pôle parlementaire sur la science des données du Centre pour l'innovation au parlement de l'UIP. Ce document est soumis à une licence Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International. Il peut être librement partagé et réutilisé en mentionnant l'UIP. Pour plus d'informations sur les travaux de l'UIP en matière d'intelligence artificielle, veuillez consulter le site www.ipu.org/fr/impact/democratie-et-parlements-forts/lintelligence-artificielle ou contacter [email protected].
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