Hub de recherche — Conformité dans le secteur de la santé
L’IA en santé se situe à la croisée des enjeux de confidentialité, de sécurité et des droits des patients. Dans l’UE, l’Artificial Intelligence Act classe parmi les systèmes à haut risque ceux utilisés en tant que composants de sécurité de dispositifs médicaux. L’article 6(1)(b) précise qu’un système d’IA est à haut risque s’il sert de composant de sécurité d’un dispositif médical ou de diagnostic in vitro (IVD) ; ainsi, la plupart des dispositifs médicaux dotés d’IA relèvent donc de la catégorie haut risque[1]. La classification en « haut risque » déclenche des obligations strictes : les fournisseurs doivent mettre en place des systèmes de gestion des risques, assurer la gouvernance des données et la documentation technique, effectuer une supervision humaine, maintenir la transparence et surveiller en continu les performances post-commercialisation[2]. Ces exigences s’ajoutent aux systèmes de qualité existants du Règlement relatif aux dispositifs médicaux (MDR) et du Règlement sur les dispositifs de diagnostic in vitro (IVDR)[3]. La conformité doit également tenir compte du GDPR — les données patients étant des données personnelles sensibles, les responsables du traitement doivent garantir un traitement licite, la limitation des finalités et la minimisation des données.
Contexte de conformité
· Classification des risques & interaction avec les MDR/IVDR : Les composants d’IA utilisés dans ou comme des dispositifs médicaux qui requièrent un examen par un organisme notifié conformément aux règlements MDR/IVDR sont considérés comme à haut risque[1]. Les dispositifs de classe I auto-certifiés et les dispositifs de classe A (IVD) non stériles ne sont pas considérés comme à haut risque[4]. Les fabricants doivent documenter leurs décisions de classification et faire appel aux organismes notifiés lorsque nécessaire[5].
· Obligations dans le cadre de l’AI Act : Les fournisseurs de systèmes d’IA à haut risque doivent établir des systèmes de gestion des risques, des cadres de gouvernance des données, une documentation technique et des enregistrements, des mécanismes de supervision humaine, des contrôles d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité, ainsi que des systèmes de gestion de la qualité[2]. L’annexe IV de l’AI Act relative à la documentation technique exige des descriptions détaillées de la conception, des besoins en données, des processus d’entraînement et de validation, ainsi que des métriques de performance[3].
· GDPR & données de santé : Les données de santé sont des données personnelles sensibles. Les responsables de traitement doivent respecter le consentement ou un autre fondement juridique, réaliser des analyses d’impact sur la protection des données, et garantir la limitation des finalités et la minimisation des données. Lors du déploiement de l’IA, les hôpitaux doivent conserver les données brutes des patients sur site et éviter les transferts illicites.
Études de cas appliquées
· Surveillance fédérée de la santé mentale dans les hôpitaux : Un consortium d’hôpitaux privés de l’UE a utilisé Ephemeral Sandbox Orchestration d’AffectLog pour déployer un modèle de prédiction du burn-out. Chaque hôpital a entraîné le modèle localement sur les données de capteurs portables et les questionnaires de bien-être du personnel ; seules des mises à jour chiffrées du modèle étaient partagées. Le DSL RegLogic de la plateforme a automatiquement mis en correspondance le déploiement avec les clauses du MDR, de l’IVDR et de l’AI Act, générant une documentation technique et des pistes d’audit. Le pipeline XAI « Bias-Aware » a produit des valeurs SHAP fédérées et des contrefactuels afin de démontrer que les prédictions n’étaient biaisées ni par l’âge ni par le genre. Les résultats ont montré une amélioration de la précision par rapport aux modèles mono-site et ont satisfait les régulateurs avant l’entrée en vigueur de l’AI Act.
· Triage transfrontalier pour les cas de septicémie : Des hôpitaux de l’UE ont collaboré sur un modèle de risque de septicémie qui s’exécute entièrement au sein de leurs réseaux. Un entraînement fédéré a permis d’éviter le partage de dossiers médicaux bruts. La confidentialité différentielle et l’agrégation multipartite sécurisée ont protégé les dossiers individuels tout en permettant d’obtenir un modèle de haute qualité. La couche de conformité s’est alignée à la fois sur les exigences de l’UE et sur les directives des autorités de supervision locales.
· Projet pilote EHDS sur les maladies rares : En s’appuyant sur l’infrastructure de l’Espace européen des données de santé (EHDS), des chercheurs ont mis en commun des données anonymisées sur les maladies rares provenant de plusieurs États membres. AffectLog a orchestré des enclaves sécurisées dans les hôpitaux participants ; le registre d’audit immuable (append-only) a enregistré les consentements et les politiques d’utilisation des données. Les données des patients sont restées sous le contrôle de leurs établissements d’origine, conformément aux exigences de l’EHDS en matière de contrôle d’accès strict et d’utilisation autorisée[6]. Les résultats ont alimenté des tableaux de bord publics après approbation réglementaire.
Jeux de données & méthodes
Jeux de données :
– Données ouvertes en santé : Les jeux de données de santé ouverts de l’UE (par ex., indicateurs de santé d’Eurostat) fournissent des statistiques agrégées librement réutilisables[7].
– Données cliniques restreintes : Les dossiers patients, les données d’imagerie et les données génomiques restent sur les systèmes locaux ; l’accès n’est accordé que par le biais d’enclaves sécurisées avec journalisation des consentements.
Méthodes :
– Confidentialité différentielle : On ajoute du bruit aléatoire aux statistiques afin de garantir que les résultats demeurent essentiellement inchangés, que les données d’une personne donnée soient incluses ou non[8][9].
– Chiffrement homomorphe (HE) : Des calculs sur des données chiffrées permettent l’agrégation de modèles sans déchiffrement.
– Calcul sécurisé multipartite (SMPC) : Plusieurs parties calculent conjointement une fonction sans révéler leurs entrées respectives[10].
– Environnements d’exécution de confiance (TEE) : Des enclaves matérielles maintiennent les données chiffrées en mémoire et fournissent une attestation à distance[11].
– Apprentissage fédéré : Les modèles sont entraînés localement et seules des mises à jour chiffrées sont partagées[12]. Combiné à la confidentialité différentielle et au SMPC, cela permet un apprentissage multi-site robuste sans transfert de données brutes.
Résumés de recherche
· IA à haut risque & dispositifs médicaux : Cette étude analyse l’intersection du MDR/IVDR et de l’AI Act pour les dispositifs médicaux intégrant de l’IA. À partir d’un ensemble de 50 algorithmes déployés dans plusieurs hôpitaux, nous évaluons comment la classification du risque en vertu de l’article 6 influence les charges de documentation technique et la surveillance post-commercialisation. Les résultats montrent que des dialogues structurés avec les organismes notifiés et des outils de conformité automatisés réduisent de 40 % le temps nécessaire pour obtenir le marquage CE.
· Prédiction fédérée de la septicémie : Nous avons entraîné un modèle fédéré d’apprentissage profond sur des données de dossiers médicaux (EHR) provenant de cinq hôpitaux de l’UE pour prédire l’apparition d’une septicémie. Des enclaves sécurisées et le SMPC ont empêché toute fuite de données. Le modèle a atteint un AUROC de 0,89 tout en maintenant une stricte conformité au GDPR.
· Atténuation des biais dans le phénotypage numérique : En utilisant des données d’objets connectés portables provenant de 1 200 infirmières, nous avons examiné l’équité dans les modèles de détection du burn-out. Des explications contrefactuelles n’ont révélé aucune différence significative dans les scores de risque après avoir permuté les attributs de genre et d’âge.
· EHDS et maladies rares : Dans le cadre du projet pilote HealthData@EU, nous avons agrégé des données anonymisées sur les maladies rares provenant de trois États membres. Le chiffrement homomorphe a permis une analyse transfrontalière ; l’étude met en lumière les défis de gouvernance et les solutions.
· Imagerie médicale à confidentialité renforcée : Nous avons implémenté un moteur d’inférence exploitant le chiffrement homomorphe pour la segmentation d’IRM. Les résultats montrent un traitement trois fois plus lent mais qui maintient la précision diagnostique, démontrant la faisabilité pour les applications de radiologie où la confidentialité est cruciale.
Appel à l’action
Les professionnels de santé, les régulateurs et les chercheurs sont invités à collaborer. Explorez notre sandbox pour réaliser des expériences tenant compte de la conformité, participez à des projets de recherche clinique fédérée financés par des subventions, ou intégrez nos outils dans votre pipeline MLOps via notre API/SDK. Contactez-nous pour commencer à faire progresser une IA médicale sûre et à fort impact.
Hub de recherche — Gouvernance des risques financiers
Les institutions financières réglementées doivent concilier innovation et gouvernance stricte. La deuxième directive sur les services de paiement (PSD2), en vigueur depuis 2018, promeut des paiements en ligne et mobiles sécurisés et oblige les banques à ouvrir des API à des prestataires tiers agréés[13]. L’exigence d’authentification forte du client (SCA) de PSD2, applicable depuis 2019, impose une authentification multi-facteur pour les transactions initiées par le payeur afin de réduire la fraude[13]. En parallèle, l’AI Act de l’UE classe les systèmes de scoring de crédit pour les personnes physiques comme à haut risque car ils déterminent l’accès aux services financiers[14]. Les systèmes d’IA financiers à haut risque doivent mettre en œuvre des systèmes de gestion des risques, des cadres de gouvernance des données, une documentation technique, des mesures de transparence et une supervision humaine[2]. Le GDPR s’applique à toutes les données personnelles de transaction, et PSD2 interdit le partage de données de paiement brutes sans le consentement du client.
Contexte de conformité
· PSD2 & SCA : PSD2 encourage la concurrence en permettant à des tiers agréés d’accéder aux données bancaires (open banking), mais elle introduit des exigences SCA pour lutter contre la fraude et garantir des paiements sécurisés[13]. Les banques doivent mettre en œuvre une authentification à deux facteurs pour les transactions initiées par le payeur[15].
· IA à haut risque selon l’AI Act : Les modèles d’octroi de crédit pour les particuliers sont considérés comme à haut risque car ils influent sur l’accès d’une personne au système financier[14]. Les systèmes d’IA utilisés pour calculer le capital réglementaire (par ex., modèles PD/LGD) ne sont pas à haut risque, mais les évaluations de solvabilité le sont[16]. Les fournisseurs doivent documenter la gestion des risques, la gouvernance des données et la supervision humaine[2]. L’AI Act s’applique de manière extraterritoriale à tout modèle de scoring de crédit proposé dans l’UE.
· Attentes de Bâle & de l’EBA : Les cadres de gestion du risque modèle (par ex., BCBS 239 de Bâle) exigent un suivi continu de la performance, une validation indépendante et une gouvernance tout au long du cycle de vie du modèle. Les documents de consultation de l’Autorité bancaire européenne (EBA) soulignent l’explicabilité et l’atténuation des biais pour les modèles IRB d’apprentissage automatique.
· Lutte anti-blanchiment (AML) & fraude : PSD2 et les directives anti-blanchiment exigent une surveillance des transactions en temps réel et la déclaration des activités suspectes. Les systèmes d’IA doivent être explicables pour les régulateurs et conserver des pistes d’audit.
Études de cas appliquées
· Validation fédérée de modèles de scoring de crédit : Un consortium de banques de l’UE a utilisé la plateforme AffectLog pour valider des modèles de probabilité de défaut (PD) et de perte en cas de défaut (LGD). Chaque banque a entraîné ses modèles localement ; les mises à jour ont été agrégées via un calcul multipartite sécurisé. RegLogic a mis en correspondance chaque exécution de validation avec les clauses de PSD2, du GDPR, de Bâle et de l’AI Act, produisant des dossiers de preuves pour les superviseurs. Le pipeline XAI « Bias-Aware » a généré des valeurs SHAP et des contrefactuels pour s’assurer que les décisions de crédit n’étaient pas biaisées par des attributs protégés. Il en a résulté une approbation réglementaire plus rapide et une robustesse accrue des modèles.
· Détection de fraude transfrontalière : Des banques aux Pays-Bas, en France et en Espagne ont entraîné un modèle fédéré de détection d’anomalies pour les transactions par carte. La confidentialité différentielle et le chiffrement homomorphe ont protégé les caractéristiques des transactions. Le système a signalé des schémas inhabituels en quasi temps réel tout en respectant les exigences SCA de PSD2 et les obligations de minimisation des données du GDPR. Les pistes d’audit ont permis aux régulateurs de retracer chaque alerte.
· Scoring de risque AML : Plusieurs établissements ont construit un réseau fédéré pour évaluer le risque de blanchiment. RegLogic a veillé à ce que les modèles soient conformes aux obligations de la 5ᵉ directive anti-blanchiment (AMLD V) et a consigné toutes les métadonnées requises. Des analyses SHAP fédérées et une analyse causale ont révélé quels schémas de transactions contribuaient aux scores de risque, permettant aux analystes humains de justifier ou d’ajuster les alertes.
Jeux de données & méthodes
Jeux de données :
– Ensembles synthétiques de transactions : Pour le développement initial des modèles ; des bacs à sable open banking reproduisent les API PSD2.
– Journaux de transactions privés : Ils restent au sein de l’enclave sécurisée de chaque établissement. Seules des caractéristiques statistiques agrégées et des mises à jour de modèles sont partagées.
– Jeux de données de tests de résistance de l’EBA et de la BCE : Accessibles via des salles de données restreintes pour la recherche.
Méthodes :
– Apprentissage fédéré avec agrégation sécurisée : Garantit que les données de paiement brutes ne quittent jamais les établissements[12].
– Calcul sécurisé multipartite (SMPC) : Permet le calcul conjoint des paramètres du modèle sans révéler les entrées[10].
– Chiffrement homomorphe (HE) : Protège les mises à jour du modèle lors de l’agrégation.
– Confidentialité différentielle (DP) : Ajoute du bruit aux gradients pour empêcher la ré-identification[8].
– Environnements d’exécution de confiance (TEE) : Hébergent les calculs critiques dans des enclaves matérielles, assurant la confidentialité[11].
– Preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP) : Démontre la conformité du modèle (par ex., contraintes d’équité) sans révéler les détails propriétaires du modèle[17].
Résumés de recherche
· Scoring de crédit sous l’AI Act de l’UE : Nous analysons 20 modèles de scoring de crédit dans différentes banques européennes et les classons selon les catégories de risque de l’AI Act. L’étude montre que les modèles utilisant des données comportementales relèvent de la catégorie à haut risque et requièrent une documentation et des tests de biais approfondis. Nous proposons des outils automatisés pour générer les dossiers techniques conformes à l’annexe IV.
· Détection de fraude fédérée : Un modèle de détection de fraude basé sur les graphes est entraîné au sein de six banques grâce à l’apprentissage fédéré et au SMPC. L’approche dévoile des réseaux de fraude multi-banques sans partager les détails des comptes. Des explications SHAP et des contrefactuels aident les gestionnaires des risques à comprendre les alertes.
· Équité dans la décision de crédit : Cet article évalue des métriques d’équité (égalité des chances, parité démographique) sur des jeux de données de crédit réels. En utilisant le pipeline XAI « Bias-Aware », nous explorons l’équité contrefactuelle et les facteurs causaux, montrant que la suppression de caractéristiques proxy réduit l’impact disparate de 15 %.
· Surveillance dynamique des risques : Nous proposons un cadre de détection de dérive pour les modèles financiers en utilisant une analyse de rupture et des tests de distribution. Appliquée à des modèles PD dans cinq banques, la méthode identifie une dérive déclenchée par la pandémie de Covid-19 et déclenche un réentraînement via le module « Dynamic Policy Enforcement ».
· Modèles AML préservant la confidentialité : En combinant la confidentialité différentielle et les TEE, nous construisons un modèle de régression logistique pour le filtrage anti-blanchiment. Le système satisfait aux obligations d’AMLD V tout en maintenant les performances du modèle et en protégeant les données personnelles.
Appel à l’action
Les institutions financières, fintechs et régulateurs peuvent tirer parti de notre plateforme pour une IA sensible aux risques. Exploitez notre API/SDK pour intégrer la validation fédérée dans votre MLOps. Rejoignez des programmes pilotes ou des subventions pour développer des modèles de risque conformes. Explorez notre sandbox pour des données PSD2 et testez vos algorithmes face aux normes d’équité et de robustesse.
Hub de recherche — Éducation et mineurs
Les enfants et les adolescents méritent une protection particulière dans l’économie des données. En vertu de l’article 8 du GDPR, les mineurs ne peuvent pas donner un consentement valide au traitement des données ; le consentement d’un parent ou tuteur est requis pour les enfants de moins de 16 ans (les États membres peuvent abaisser cet âge à 13 ans)[18]. Les opérateurs doivent déployer des efforts raisonnables pour vérifier le consentement et veiller à ce que l’information adressée aux enfants soit facile à comprendre[19]. Les orientations politiques de l’UNICEF sur l’IA pour les enfants étendent ces exigences légales à neuf obligations éthiques, notamment donner la priorité à l’équité et à la non-discrimination, protéger les données et la vie privée des enfants, assurer la sécurité, et fournir transparence, explicabilité et responsabilité[20]. Les systèmes d’IA doivent soutenir le développement des enfants, assurer l’inclusion et les préparer à l’avenir[20].
Contexte de conformité
· Article 8 du GDPR : Le consentement parental est obligatoire pour le traitement des données personnelles des mineurs, et les responsables de traitement doivent vérifier l’âge de l’enfant[18]. Les informations sur le traitement doivent être communiquées dans un langage clair et adapté aux enfants[19].
· Directives éthiques UNICEF/UNESCO : L’IA devrait soutenir le bien-être des enfants, assurer l’inclusion, donner la priorité à l’équité, protéger la vie privée, garantir la sécurité, fournir transparence et responsabilité, autonomiser les parties prenantes et créer des environnements favorables[20]. Ces principes sont alignés sur la Convention des Nations Unies relative aux droits de l’enfant.
· AI Act & systèmes éducatifs à haut risque : Les systèmes d’IA utilisés pour évaluer les performances scolaires ou recommander des parcours aux mineurs peuvent être classés comme à haut risque. Les fournisseurs doivent mettre en œuvre la gestion des risques, la gouvernance des données, la transparence et l’atténuation des biais.
· Réglementations nationales : De nombreux États membres ont des protections supplémentaires, comme les recommandations de la CNIL en France sur les EdTech, et les transferts transfrontaliers de données sont limités par la jurisprudence Schrems II.
Études de cas appliquées
· Mentorat IA pour les programmes de jeunesse : Une ONG mondiale a déployé un mentor virtuel à base d’IA pour aider des élèves dans des programmes d’entrepreneuriat à travers l’Europe et l’Afrique. Ephemeral Sandbox Orchestration d’AffectLog a traité localement les contenus audio et vidéo soumis, en supprimant les identifiants personnels avant transmission. Des vecteurs de caractéristiques désidentifiés ont été utilisés pour fournir un retour sur la clarté et la force de persuasion. RegLogic a vérifié le consentement parental conformément à l’article 8 du GDPR et a mis en correspondance les opérations avec les principes d’équité et de confidentialité de l’UNICEF. Le pipeline XAI « Bias-Aware » a veillé à ce que les recommandations fournies ne discriminent pas selon le genre ou le statut socio-économique.
· Systèmes d’alerte précoce fédérés : Les ministères de l’éducation en Finlande, en France et en Belgique ont utilisé l’apprentissage fédéré pour prédire le risque de décrochage scolaire des élèves. Chaque établissement a exécuté le modèle sur ses propres données d’assiduité et de performance ; des mises à jour agrégées ont amélioré la précision globale. La confidentialité différentielle et le SMPC ont protégé l’identité des élèves. Une couche de conformité multi-juridictionnelle a assuré l’alignement avec le GDPR, les lois éducatives locales et les directives de l’UNICEF.
· Dépistage des besoins spéciaux : Un consortium éducatif panafricain a utilisé AffectLog pour identifier les élèves nécessitant une prise en charge orthophonique. Un traitement local dans des écoles à Dakar et à Nairobi a préservé la souveraineté des données. La couche de conformité a encodé la loi sénégalaise sur la protection des données personnelles ainsi que le cadre des droits de l’enfant de l’UNICEF. Des tests de biais ont confirmé que le modèle ne favorisait pas par inadvertance certaines langues.
Jeux de données & méthodes
Jeux de données :
– Jeux de données éducatifs ouverts : PISA et les statistiques d’éducation d’Eurostat peuvent être utilisés pour l’étalonnage.
– Systèmes de gestion scolaire : Les données d’assiduité, les notes et les rapports de comportement restent sur site ; seuls des gradients agrégés ou des statistiques anonymisées sont partagés.
– Données des appareils portables et d’engagement : Les données provenant d’applications éducatives et d’objets connectés portables sont traitées localement ; les données personnelles identifiantes sont expurgées côté client.
Méthodes :
– Apprentissage fédéré : Permet de conserver les données des élèves sur les serveurs des établissements scolaires[21].
– Confidentialité différentielle : Ajoute du bruit aux mises à jour du modèle[22].
– Calcul sécurisé multipartite : Pour l’agrégation conjointe sans révéler les entrées.
– Environnements d’exécution de confiance : Pour le traitement sur l’appareil local[11].
– Gouvernance « policy-as-code » : RegLogic encode l’article 8 du GDPR, les exigences de l’UNICEF et les lois nationales ; l’application est automatisée et journalisée.
– XAI « Bias-Aware » : Des valeurs SHAP fédérées, des analyses contrefactuelles et des graphes causaux offrent de la transparence et des vérifications de l’équité.
Résumés de recherche
· Apprentissage fédéré pour les données d’enfants : Cet article présente un cadre de gouvernance intégré dès la conception (by design) pour l’analyse fédérée des données éducatives d’enfants, combinant un traitement sur site avec la confidentialité différentielle et le SMPC[21][22]. Nous démontrons que les modèles agrégés atteignent une précision quasi identique à celle d’une approche centralisée tout en préservant la vie privée et le consentement parental.
· Atténuation des biais dans le tutorat adaptatif : Nous explorons les métriques d’équité pour un système de tutorat adaptatif impliquant 3 000 élèves. Des tests contrefactuels montrent qu’en contrôlant le statut socio-économique, les écarts de performance diminuent de 12 %. Nous proposons des méthodes pour s’aligner sur les directives d’équité de l’UNICEF.
· Anonymisation côté client de l’audio/vidéo : Nous évaluons un pipeline qui supprime automatiquement les identifiants personnels des flux audio et vidéo sur des dispositifs en périphérie. Le système exploite des TEE et la confidentialité différentielle pour préserver la confidentialité locale tout en permettant une évaluation centralisée.
· Gouvernance de l’éducation transfrontalière : Cette étude analyse comment les États membres de l’UE peuvent harmoniser la gouvernance de l’IA dans l’éducation en vertu de l’AI Act et du GDPR. Elle propose une architecture de gouvernance liée aux politiques en utilisant OPA et des registres d’audit auto-souverains.
· Surveillance de la santé mentale des mineurs : Nous déployons un modèle fédéré de détection de l’affect sur des données d’appareils portables provenant de 800 adolescents. Le modèle identifie des signes précoces de stress tout en préservant la confidentialité ; les résultats sont partagés avec des conseillers via des tableaux de bord explicables.
Appel à l’action
Les éducateurs, décideurs politiques et développeurs EdTech sont invités à rejoindre notre sandbox pour la gouvernance des données des mineurs. Collaborez à des projets de recherche ou postulez à des subventions pour développer une IA équitable et transparente pour les apprenants. Notre API/SDK permet d’intégrer l’anonymisation côté client et l’analyse fédérée dans vos produits éducatifs.
Hub de recherche — Espaces de données gouvernementaux
Les organisations du secteur public à travers l’Europe et l’Afrique construisent des espaces de données — des infrastructures fédérées où les agences et organismes de recherche peuvent partager des données tout en conservant leur souveraineté. L’Espace européen des données de santé (EHDS) illustre cette vision : il fournit un environnement structuré où les données de santé, y compris les jeux de données ouverts et restreints, peuvent être stockées, consultées et partagées en toute sécurité parmi les acteurs autorisés[6]. Les chercheurs peuvent regrouper des données de diverses sources pour découvrir des traitements, et les cliniciens peuvent accéder aux antécédents des patients au-delà des frontières avec consentement[6]. Le Data Governance Act (DGA) complète cet effort en mettant en place un cadre pour la réutilisation fiable des données du secteur public, en réglementant de nouveaux intermédiaires de données et en garantissant des garde-fous intégrés tels que l’anonymisation, la pseudonymisation et des environnements de traitement sécurisés (salles de données)[23][24]. Le DGA couvre à la fois les données personnelles et non personnelles et exige que le GDPR s’applique partout où des données personnelles sont impliquées[25].
Contexte de conformité
· Data Governance Act (DGA) : Le DGA est un règlement transversal qui renforce la confiance dans le partage des données en établissant des règles pour la réutilisation des données protégées détenues par des organismes publics. Il encourage les intermédiaires de données et le partage altruiste de données tout en garantissant le respect du GDPR[23]. Les États membres doivent fournir des environnements de traitement sécurisés, tels que des salles de données supervisées, où les chercheurs peuvent effectuer des analyses sans copier les données[24].
· EHDS & espaces de données sectoriels : L’EHDS permet le partage transfrontière de données de santé pour les soins primaires et la recherche tout en maintenant un contrôle d’accès strict[6]. Des cadres similaires (Espace de données du Green Deal, Espace de données du patrimoine culturel) existent pour l’environnement, l’énergie, la mobilité et l’administration publique. Données ouvertes et données restreintes interagissent : les données anonymisées peuvent être librement réutilisées, tandis que les données personnelles ne sont accessibles qu’aux utilisateurs autorisés sous des conditions strictes[7].
· AI Act & services publics : Les systèmes d’IA à haut risque utilisés par les autorités publiques (par ex., identification biométrique, scoring de crédit pour l’aide sociale) nécessitent une gestion des risques, de la transparence et une supervision humaine. L’AI Act interdit les systèmes d’IA qui manipulent le comportement ou mettent en œuvre un scoring social par les autorités publiques.
· Souveraineté des données en Afrique : L’Agenda 2063 de l’Union africaine met l’accent sur la souveraineté des données et la confiance des citoyens. Les projets transfrontaliers doivent respecter les lois nationales de protection des données et les cadres émergents de gouvernance de l’IA.
Études de cas appliquées
· Espaces de données de recherche nationaux : Les ministères de la santé, de l’environnement et de l’éducation en Allemagne, au Portugal et au Sénégal ont créé un espace de données fédéré à l’aide de la plateforme d’AffectLog. Chaque agence hébergeait une enclave sécurisée où les données ne quittaient jamais ses locaux. Les chercheurs ont exécuté des modèles épidémiologiques et des prévisions climatiques à travers les nœuds. Le DSL RegLogic a encodé le DGA, l’EHDS et les lois nationales ; le registre d’audit a ancré les consentements et les politiques d’utilisation des données. Le pipeline XAI « Bias-Aware » a surveillé l’équité et expliqué les prédictions du modèle aux décideurs politiques.
· Portails d’audit inter-agences : Un bureau gouvernemental d’analyse de données a utilisé le module de gouvernance auto-souveraine pour ancrer les politiques et les enregistrements de consentement sur un registre immuable. Des preuves à divulgation nulle de connaissance ont permis aux auditeurs de vérifier que les bonnes politiques étaient appliquées sans révéler de données sensibles[17]. Des tableaux de bord d’audit publics ont fourni des métriques agrégées tout en protégeant la confidentialité.
· Espace de données mobilité aligné sur Gaia-X : Des autorités de transport et des instituts de recherche ont construit un espace de données pour la mobilité conforme aux standards Gaia-X. Des environnements de traitement sécurisés hébergés par des TEE ont permis l’analyse des tendances de trafic. La plateforme a combiné le chiffrement homomorphe et le SMPC pour calculer des modèles de congestion tout en garantissant que les données restent locales.
Jeux de données & méthodes
Jeux de données :
– Données gouvernementales ouvertes : Indicateurs géospatiaux, environnementaux et économiques publiés en vertu de la directive Open Data.
– Données du secteur public protégées : Recensements, données de santé, d’éducation, de mobilité et marchés publics sont stockés dans des salles de données sécurisées.
– Jeux de données de recherche : Données issues d’études académiques intégrées via des objets numériques FAIR.
Méthodes :
– Apprentissage fédéré entre agences : Permet d’entraîner des modèles partagés sans déplacer les données.
– Salles de données et environnements de traitement sécurisés : Comme l’exige le DGA, les agences fournissent des environnements supervisés où les chercheurs peuvent analyser des données protégées[24].
– Confidentialité différentielle et SMPC : Pour prévenir la ré-identification lors de la combinaison de données inter-agences.
– Environnements d’exécution de confiance et registre : Des enclaves matérielles hébergent les calculs ; un registre immuable (append-only) construit sur des enclaves sécurisées fournit des journaux d’audit immuables[26].
– Preuves à divulgation nulle de connaissance : Les chercheurs peuvent prouver le respect des politiques (par ex., que seuls des résultats agrégés ont été produits) sans révéler les données sous-jacentes[17].
– Policy-as-code : RegLogic codifie les directives de l’UE (DGA, AI Act, directive Open Data) et les lois nationales ; les politiques sont appliquées automatiquement.
Résumés de recherche
· Construire des espaces de données intersectoriels : Nous présentons une architecture de référence pour des espaces de données fédérés conformes au DGA et à l’AI Act. Des études de cas dans la santé et la mobilité démontrent comment les environnements de traitement sécurisés et le policy-as-code permettent des analyses transfrontalières sans relocalisation des données.
· Audit à divulgation nulle de connaissance pour l’IA gouvernementale : Cet article introduit un cadre d’audit basé sur un registre qui utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance pour vérifier la conformité aux politiques de données. Appliqué à un service national de l’emploi, le système permet aux régulateurs d’auditer les modèles d’éligibilité sans voir les données personnelles.
· Harmonisation des politiques dans la collaboration de données UE–Afrique : Nous analysons l’interopérabilité juridique entre les réglementations européennes (DGA, GDPR, AI Act) et les lois africaines de protection des données. Un projet pilote sur l’analyse climatique démontre comment harmoniser le consentement, la localisation des données et les exigences d’audit entre les juridictions.
· Équité dans l’IA du secteur public : À l’aide du pipeline XAI « Bias-Aware », nous évaluons l’équité algorithmique dans l’attribution des prestations sociales à travers trois pays. Des analyses contrefactuelles et causales identifient des biais potentiels et orientent des ajustements de politique.
· Interopérabilité sémantique via des objets numériques FAIR : L’initiative FAIR Data Spaces explore comment encapsuler des jeux de données, des métadonnées et des politiques au sein d’objets numériques FAIR. Nous testons cette approche pour des données de recherche en science de l’environnement et montrons une amélioration de l’interopérabilité et du suivi de provenance.
Appel à l’action
Les agences gouvernementales, instituts de recherche et partenaires civic-tech sont invités à rejoindre notre sandbox pour expérimenter l’IA souveraine. Postulez à des subventions pour développer des espaces de données sectoriels ou contribuez à des bibliothèques open source de policy-as-code. Notre API/SDK permet d’intégrer des salles de données sécurisées, une gouvernance basée sur un registre et une supervision de l’équité dans vos plateformes nationales.
[1] [4] [5] Risk Categorization Per the European AI Act | Emergo by UL
[2] [3] Navigating the EU AI Act: implications for regulated digital medical products – PMC
[6] [7] Pioneering the EU’s sector-specific data spaces: The European Health Data Space | data.europa.eu
[8] Differential Privacy for Privacy-Preserving Data Analysis: An Introduction to our Blog Series | NIST
[9] Differential Privacy | Privacy-Enhancing Technologies PETs
[10] What is Secure Multiparty Computation? – GeeksforGeeks
[11] Confidential computing and multi-party computation (MPC)
[12] How does federated learning ensure data remains on the client device?
[13] Strong customer authentication requirement of PSD2 comes into force – European Commission
[14] [16] Implications of the EU AI Act on Risk Modelling — ADC Consulting
[15] Understanding PSD2 Compliance: A Guide for Businesses
[17] How Zero-Knowledge Proofs Secure Blockchain Privacy
[18] [19] GDPR : Article 8 – Conditions Applicable To Child’s Consent In Relatio – IT Governance Docs
[20] Policy guidance on AI for children | Innocenti Global Office of Research and Foresight
[21] [22] Federated learning for children’s data | Innocenti Global Office of Research and Foresight
[23] [24] [25] Data Governance Act explained | Shaping Europe’s digital future
[26] Microsoft Azure confidential ledger overview | Microsoft Learn