Entraîner des modèles d’IA selon la KVKK : exigences juridiques relatives aux jeux de données

⏱️ Temps de lecture: 13 min · 📁 Catégorie: KVKK & Intelligence artificielle

Entraîner des modèles d’IA selon la KVKK : exigences juridiques relatives aux jeux de données

La formation des modèles d'IA n'est pas seulement un processus technique;
Il est directement lié au traitement, au transfert, à la conversion et à la reproduction des données à caractère personnel.

Depuis 2025, la KVKK et les autorités mondiales de protection des données examinent les bases juridiques, le degré d’anonymat et les risques des sorties des jeux de données d’entraînement de plus près.

Les organismes développant l’IA, utilisant des modèles externes ou fournissant des données doivent identifier les risques KVKK propres à l’entraînement et établir des mécanismes juridiques adaptés.

Des décisions DPA de 2025 ont sanctionné de nombreuses entreprises pour violation KVKK/RGPD, les données d’entraînement n’étant pas anonymes. 1. Qu'est-ce que les données personnelles dans le processus de formation type? Où commence - t - elle?

Chaque ensemble de données utilisé dans les modèles d'IA n'est pas automatiquement anonyme. En ce qui concerne le KVKK, les «données personnelles» peuvent se produire à trois niveaux dans l'enseignement type:

1) Données d'identification directe

• Nom et prénom
• Numéro de téléphone
• Numéro d'identification TC
• Adresse IP

2) Données d'identification indirecte

• Données de localisation
• Identification des cookies
• Journaux comportementaux
• Activités dans les médias sociaux

3) Données réversibles du modèle (Zone de risque d'inversion du modèle)

• Déduire des schémas concernant des personnes présentes dans les données d’entraînement
• Inférence d'adhésion : comprendre si une personne est incluse dans l'ensemble de la formation

Données anonymes ≠ données masquées. L’anonymat réel exige l’irréversibilité. 2. Données anonymes - Séparation des données personnelles : Points critiques pour l'éducation des modèles

Bien que les ensembles de données utilisés pour les modèles d'IA soient souvent appelés «anonymisés», l'anonymat n'est possible que dans les conditions suivantes, selon le KVKK:

• Les données ne doivent plus être associées à personne
• Il doit être résistant aux techniques d'inversion
• La personne concernée ne devrait pas être atteinte à partir des résultats des modèles.
• La réidentification doit rester peu probable malgré les progrès technologiques.

Si ces conditions ne sont pas remplies, les données sont toujours considérées comme des «données personnelles» et soumises aux dispositions du KVKK.

L’inversion de modèle et l’inférence d’appartenance empêchent de considérer de nombreux jeux de données comme anonymes en pratique. 3. Base juridique requise pour la formation de modèle d'IA selon KVKK

La formation des modèles d'IA doit se faire pour l'une des raisons légales de KVKK m.5 et m.6.

A) consentement explicite (non sécuritaire pour toutes les situations)

• Les utilisateurs doivent approuver explicitement la formation de modèle
• Le retrait du consentement affecte le modèle → nouvel entraînement requis
• La durabilité dans la pratique est difficile

B) Nécessité d’exécuter le contrat

• Peut s’appliquer si l’entraînement est nécessaire au service
• Pas tous les modèles entrent dans cette couverture

C) intérêt légitime (sur la base la plus couramment appliquée mais la plus risquée)

• L'analyse de l'équilibre (ÉLI - Évaluation des intérêts légitimes) est obligatoire
• Ne doit pas limiter trop les droits d'utilisation

D) Données manifestement rendues publiques

• Les données des médias sociaux ne sont pas incluses dans cette couverture -> toujours dans la protection KVKK

E) Traitement de catégories particulières de données

• Impossible de traiter sans consentement explicite
• L'utilisation de données biométriques ou de santé dans la formation de modèles est très risquée

L’absence de rapports LIA et DPIA était un enjeu majeur des audits KVKK en 2025. 4. Modèle de risques de formation: évaluation en termes de KVKK

Les principaux risques qui surgissent lors de la formation des modèles d'IA sont les suivants :

1) Modèle d'attaque d'inversion

• Déduire du modèle des données personnelles utilisées à l’entraînement

2) Attaque d'inférence d'adhésion

• Comprendre si une personne donnée est incluse dans l'ensemble de formation

3) Surapprentissage (données « gravées » dans le modèle)

• Les données du modèle ne peuvent pas être "oubliées" -> violation de KVKK m.4 (en lien avec leur but)

4) Transfert transfrontalier de données

• Traitement des données à l'étranger pour l'enseignement type
• Serveurs UE/États-Unis → absence de décision d’adéquation

5) Fourniture de l'ensemble de données par des tiers

• Origine incertaine → responsabilité pour traitement illicite

Toutes les données utilisées dans la formation sur l'IA sont sous la responsabilité du responsable du traitement des données. "L'ensemble de données est arrivé" n'est pas une excuse. 5. Que devrait être un processus de formation d'IA pour KVKK?

Les processus techniques et juridiques de conformité du KVKK doivent être menés sous une forme intégrée:

A) Inventaire et vérification des sources

• Il doit être documenté d'où vient l'ensemble de données
• Contrat + contrôle technique pour les tiers fournisseurs de données

B) DPIA - Analyse d'impact sur la protection des données

• Risques avant la formation de modèle devrait être analysée
• Si le risque est élevé, le consentement peut devenir obligatoire

C) LIA – évaluation de l’intérêt légitime

• Tester la nécessité et la proportionnalité du modèle

D) Anonymat réel et utilisation des données synthétiques

• Les données synthétiques sont recommandées dans les secteurs à haut risque.
• L'anonymat doit être irréversible

E) Installation de la piste de vérification (piste de contrôle)

• Il devrait être enregistré lorsque le modèle est formé avec quelles données

6. Risques spéciaux pour les entreprises en Turquie

De nombreux modèles développés en Turquie utilisent des infrastructures cloud UE/États-Unis, créant des risques importants de **transferts internationaux**.

• Le flux de données doit être vérifié sur les modèles AWS / GCP / Azure
• Le traitement des données d'IA a fréquemment été évoqué dans les décisions du Conseil KVKK de 2025
• Les solutions SaaS croisées peuvent créer un transfert secret de données

En 2025, le Conseil de protection des données personnelles du KVKK a imposé des sanctions aux entreprises qui « ne peuvent pas expliquer la source de l'ensemble de données utilisé dans la formation sur l'IA ». Conclusion : l’entraînement IA est un traitement à haut risque au regard de la KVKK

La nature des données utilisées dans l'enseignement type, sa base juridique, le temps de stockage et la possibilité de réversibilité à partir de la production; elles constituent le cœur de la conformité KVKK.

Par conséquent, les processus de formation de l'IA du point de vue du KVKK devraient être fondés sur les principes suivants:

• Données minimales -> anonymat maximum
• Processus ouvert et responsable
• Modèles de dossiers de formation vérifiables
• Base juridique solide
• Analyse continue des risques

L’enjeu central de conformité KVKK après 2025 : « Transparence des modèles + gestion des sources de données. »

Conseil KVKK et entraînement IA