Rédiger un contrat de traitement de données IA clair est une étape primordiale

Fondements et enjeux juridiques d’un contrat de traitement de données IA

L’intégration de l’intelligence artificielle au sein des processus métier n’est plus une simple projection, mais une réalité opérationnelle qui transforme les organisations. Si les gains en performance et en innovation sont substantiels, ils s’accompagnent d’une complexité juridique accrue, notamment en matière de gestion des données. Au cœur de cette nouvelle dynamique, la rédaction d’un contrat de traitement de données IA robuste et précis s’impose comme une nécessité absolue. Ce document n’est pas une simple formalité administrative ; il constitue le socle juridique qui encadre les responsabilités, protège les actifs informationnels de l’entreprise et assure la conformité réglementaire dans un écosystème technologique en constante évolution.

L’absence d’un tel cadre contractuel expose l’entreprise à des risques critiques : non-conformité au RGPD, perte de contrôle sur des données stratégiques, litiges coûteux avec les fournisseurs et atteinte à la réputation. Un contrat de traitement de données IA bien conçu, en revanche, transforme l’incertitude juridique en un avantage compétitif, en garantissant que l’innovation technologique se déploie dans un périmètre de confiance et de sécurité maîtrisé. Il s’agit d’un instrument de gouvernance essentiel pour piloter la relation avec les fournisseurs de solutions d’intelligence artificielle et sécuriser le cycle de vie des données.

Définition et périmètre d’application

Un contrat de traitement de données IA, souvent désigné par l’acronyme DPA (Data Processing Agreement), est un accord juridique qui lie un client (le responsable de traitement) à un fournisseur de solution d’intelligence artificielle (le sous-traitant). Son objectif principal est de définir les conditions dans lesquelles le fournisseur est autorisé à traiter des données à caractère personnel pour le compte du client, conformément à l’article 28 du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Ce document est la pierre angulaire de la protection des données dans les projets d’IA.

Pour être efficace, le contrat doit délimiter avec une précision chirurgicale le périmètre du traitement. Toute ambiguïté peut entraîner des interprétations divergentes et des failles de conformité. Les orientations de l’ICO sur l’IA et la protection des données soulignent cette exigence. Un contrat de traitement de données IA doit impérativement spécifier :

• La nature des données personnelles traitées : Lister de manière exhaustive les catégories de données concernées (ex. : données d’identification, professionnelles, financières) pour éviter tout traitement non autorisé.
• Les finalités du traitement : Décrire précisément l’objectif poursuivi par le système d’IA (ex. : analyse prédictive des ventes, automatisation du support client), en s’assurant qu’il est légitime et déterminé.
• La durée du traitement : Fixer une durée claire pour le traitement des données, alignée sur les finalités définies et les obligations légales de conservation.
• Les catégories de personnes concernées : Identifier les groupes d’individus dont les données sont traitées (clients, employés, prospects) pour évaluer l’impact sur leur vie privée.
• Les obligations et droits du responsable de traitement : Rappeler les responsabilités du client, notamment celle de fournir des instructions documentées claires au fournisseur.

Spécificités contractuelles liées à l’intelligence artificielle

Un DPA standard, conçu pour des services informatiques classiques, se révèle rapidement insuffisant face aux particularités des systèmes d’IA. L’apprentissage automatique introduit des dynamiques de traitement de données qui exigent des clauses spécifiques. Le défi de la conformité légale des jeux de données d’entraînement est, comme le démontrent des travaux de recherche, de plus en plus complexe. Un contrat de traitement de données IA doit donc adresser des enjeux qui n’existent pas dans les contrats traditionnels.

Le principal écueil est la nature évolutive et parfois opaque des modèles d’IA. La transparence, principe fondamental du RGPD, est mise à l’épreuve. Il est donc indispensable d’adapter le cadre contractuel pour couvrir ces nouvelles réalités. Pour cette raison, Algos a développé un cadre contractuel complet qui inclut non seulement un DPA spécifique à l’IA, mais aussi des Conditions Générales de Service (CGS) et une Politique de Sécurité des Systèmes d’Information (PSSI) pour offrir une couverture juridique et technique exhaustive. Les spécificités à intégrer dans un contrat de traitement de données IA incluent :

• L’utilisation des données pour l’entraînement : Le contrat doit interdire ou encadrer strictement l’utilisation par le fournisseur des données du client pour l’entraînement ou l’amélioration de ses modèles généralistes.
• La gestion des données générées : Il faut clarifier la propriété et les droits d’usage des nouvelles données créées par le système d’IA (inférences, prédictions, synthèses).
• L’explicabilité et la transparence du modèle : Des clauses doivent garantir au client un certain niveau de visibilité sur le fonctionnement du modèle, notamment pour répondre aux demandes de personnes concernées. L’ICO insiste sur la nécessité d’assurer la transparence dans l’IA pour expliquer les décisions prises.
• La mesure et la mitigation des biais : Le contrat doit imposer au fournisseur des obligations de vigilance et de correction des biais algorithmiques susceptibles de générer des discriminations.

Délimitation précise des rôles et des responsabilités

La clarté d’un contrat de traitement de données IA repose avant tout sur une qualification juridique irréprochable des parties. La distinction entre « responsable de traitement » et « sous-traitant » n’est pas une simple terminologie ; elle détermine l’étendue des obligations légales de chaque acteur et structure l’ensemble de l’accord. Une mauvaise qualification peut conduire à une dilution des responsabilités et à de graves manquements en matière de conformité.

Cette étape est particulièrement délicate dans les projets d’IA, où le fournisseur peut disposer d’une autonomie technique considérable dans la conception et l’opération du modèle. Il est donc primordial d’analyser non pas le discours commercial, mais la réalité factuelle des rôles : qui définit les finalités et les moyens essentiels du traitement ? La réponse à cette question est la clé de voûte de la répartition des responsabilités et de l’élaboration d’un contrat de traitement de données IA équilibré et conforme.

Qualification des parties : responsable de traitement et sous-traitant

En vertu du RGPD, le responsable de traitement est l’entité qui détermine, seule ou conjointement avec d’autres, les finalités et les moyens du traitement de données à caractère personnel. Dans la majorité des cas, il s’agit du client, car c’est lui qui décide pourquoi et comment l’IA sera utilisée pour atteindre ses objectifs métier. Le sous-traitant, quant à lui, est l’entité qui traite les données pour le compte du responsable de traitement. Le fournisseur de la solution IA endosse typiquement ce rôle.

La distinction, comme le clarifie l’EDPB, repose sur le contrôle décisionnel. Le sous-traitant agit uniquement sur instruction du responsable de traitement, même s’il peut choisir les moyens techniques les plus appropriés pour y parvenir. Le contrat de traitement de données IA doit formaliser cette relation de subordination et s’assurer que le fournisseur ne dépasse pas le mandat qui lui est confié, notamment en n’utilisant pas les données du client à ses propres fins.

Encadré : Critères de distinction des rôles

• Responsable de traitement (le client) :
  • Définit la finalité du traitement (ex. : « optimiser les campagnes marketing »).
  • Détermine les catégories de données à traiter et les personnes concernées.
  • Fixe les règles métier essentielles et la durée de conservation des données.
  • Porte la responsabilité finale de la licéité du traitement vis-à-vis des personnes concernées et des autorités.
• Sous-traitant (le fournisseur IA) :
  • Agit exclusivement sur instruction documentée du responsable de traitement.
  • Met en œuvre les moyens techniques pour réaliser les finalités définies par le client.
  • N’a aucune initiative sur les finalités du traitement.
  • Est directement responsable de la sécurité des données qu’il traite et du respect des clauses contractuelles.

Obligations du fournisseur et droits du client

Une fois les rôles établis, le contrat de traitement de données IA doit traduire les exigences réglementaires en un ensemble d’engagements opérationnels clairs et vérifiables pour le fournisseur. Ces obligations ne se limitent pas à la simple exécution technique ; elles couvrent la sécurité, la transparence, l’assistance et le conseil. Le client, de son côté, dispose de droits qui lui permettent de s’assurer que son sous-traitant respecte ses engagements.

Ces obligations sont au cœur des avis de l’EDPB sur les sous-traitants, qui insistent sur la nécessité d’un encadrement contractuel précis. Un contrat de traitement de données IA solide est celui qui anticipe les situations concrètes et fournit un cadre de réponse clair. Par exemple, le DPA d’Algos détaille précisément la procédure à suivre en cas de demande d’exercice de droits d’une personne concernée, garantissant une réponse coordonnée et conforme aux délais légaux.

Obligation du fournisseur	Description	Implication pour le client
Devoir de conseil et d’alerte	Le fournisseur doit informer le client si une de ses instructions semble constituer une violation du RGPD ou d’autres dispositions légales.	Le client bénéficie d’un garde-fou supplémentaire pour assurer une IA conforme au RGPD.
Transparence sur le traitement	Fournir toutes les informations nécessaires pour démontrer le respect des obligations, notamment sur les sous-traitants ultérieurs et les mesures de sécurité.	Le client peut répondre à ses propres obligations de redevabilité (accountability) et réaliser des audits efficaces.
Assistance et coopération	Aider le client à répondre aux demandes d’exercice de droits (accès, rectification, etc.) et à réaliser des analyses d’impact (AIPD).	Le client peut s’appuyer sur l’expertise technique du fournisseur pour gérer ses obligations réglementaires complexes.
Sécurité des données	Mettre en œuvre les mesures techniques et organisationnelles appropriées pour garantir un niveau de sécurité adapté au risque.	Le client a l’assurance que ses données sont protégées par des standards robustes, réduisant le risque de violation.
Notification des violations	Informer le client de toute violation de données à caractère personnel dans les meilleurs délais après en avoir pris connaissance.	Le client peut respecter son obligation légale de notifier l’autorité de contrôle (la CNIL en France) dans les 72 heures.

Clauses essentielles relatives au cycle de vie des données

Un contrat de traitement de données IA doit aller au-delà des principes généraux pour encadrer précisément chaque étape du cycle de vie des données. De leur collecte pour l’entraînement du modèle jusqu’à leur destruction sécurisée en fin de contrat, chaque phase présente des enjeux spécifiques en matière de droits de propriété intellectuelle, de sécurité et de conformité. Négliger ces aspects revient à laisser des zones grises qui peuvent se transformer en litiges complexes et en failles de sécurité.

La gouvernance des données est le pilier d’une utilisation responsable de l’intelligence artificielle. Le contrat est l’outil qui formalise cette gouvernance. Il doit établir des règles claires sur qui possède quoi, qui peut accéder à quoi, et comment les données doivent être gérées à long terme. C’est en détaillant ces modalités que l’on assure une maîtrise complète des actifs informationnels de l’entreprise.

Gestion des données d’entraînement et des données générées

La question de la propriété intellectuelle est centrale dans tout contrat de traitement de données IA. Il est crucial de distinguer clairement les différents types de données et de définir les droits d’usage associés. La CNIL souligne d’ailleurs que la réutilisation des données par un fournisseur de système d’IA est possible sous des conditions strictes, qui doivent être contractualisées. Sans clauses précises, un client pourrait involontairement céder des droits sur des actifs stratégiques ou voir ses données utilisées pour renforcer les modèles d’un concurrent.

Un contrat doit donc dissocier rigoureusement les différents corpus de données pour éviter toute confusion. Cette clarification est un prérequis pour protéger l’investissement de l’entreprise et maintenir le contrôle sur son patrimoine informationnel. Un bon contrat de traitement de données IA doit spécifier :

• Les données d’entrée fournies par le client : Le contrat doit stipuler sans équivoque que le client reste l’unique propriétaire de ses données. Le fournisseur ne bénéficie que d’un droit d’usage limité à l’exécution du service.
• Le modèle d’IA entraîné : Il faut clarifier la propriété du modèle spécifique entraîné sur les données du client. Selon les cas, il peut s’agir d’une propriété du client ou d’une licence d’utilisation exclusive.
• Les données générées par l’IA : Le contrat doit attribuer la propriété des outputs (prédictions, analyses, contenus) au client, car ils résultent du traitement de ses propres données et de la configuration du service.
• L’interdiction de réutilisation : Une clause explicite doit interdire au fournisseur d’utiliser les données du client (d’entrée ou générées) pour améliorer ses propres modèles généralistes ou pour le bénéfice d’autres clients.

Modalités d’accès, de conservation et de destruction sécurisée

Au-delà de la propriété, la maîtrise opérationnelle des données passe par des règles strictes en matière d’accès, de durée de conservation et de suppression. Un contrat de traitement de données IA doit transformer les principes de sécurité et de minimisation des données en engagements techniques et organisationnels concrets. Ces garanties sont essentielles pour assurer une gouvernance de l’IA efficace et protéger les données contre les accès non autorisés ou les rétentions illégitimes.

En la matière, il est recommandé de s’appuyer sur des fournisseurs capables de proposer des garanties fortes. À titre d’exemple, l’approche d’Algos repose sur des engagements clairs, comme une politique de Zero Data Retention et un hébergement des données exclusivement sur des serveurs situés en France, offrant des garanties de souveraineté. Le contrat doit formaliser ces processus de manière détaillée.

1. Contrôle d’accès rigoureux : Le contrat doit exiger du fournisseur la mise en place de politiques de gestion des habilitations basées sur le principe du moindre privilège, garantissant que seuls les employés autorisés peuvent accéder aux données du client, et uniquement pour des besoins de maintenance légitimes.
2. Durée de conservation définie : La durée de conservation des données doit être explicitement définie dans le contrat, en lien avec les finalités du traitement. Toute conservation au-delà de cette durée doit être interdite, sauf obligation légale contraire.
3. Protocoles de destruction sécurisée : Le contrat doit décrire les méthodes de suppression qui seront utilisées à la fin de la relation contractuelle. Celles-ci doivent garantir une destruction définitive et irréversible des données sur tous les supports (production, sauvegarde), accompagnée d’un certificat de destruction.
4. Traçabilité des actions : Le fournisseur doit s’engager à conserver des journaux d’événements (logs) détaillés sur les accès et les opérations effectuées sur les données, afin de permettre des audits et des investigations en cas d’incident.

Encadrement de la performance et de la sécurité du système

Un contrat de traitement de données IA ne se limite pas à la conformité juridique ; il doit également être un outil de pilotage de la performance et de la sécurité du service. Définir des attentes claires en matière de résultats et de protection est indispensable pour garantir que la solution d’IA apporte une valeur ajoutée mesurable tout en préservant l’intégrité des données et des systèmes. Sans indicateurs objectifs, l’évaluation de la prestation du fournisseur reste subjective et les discussions en cas de sous-performance deviennent difficiles.

De même, la cybersécurité dans le contexte de l’IA présente des défis uniques qui doivent être adressés contractuellement. Les modèles d’IA peuvent être la cible d’attaques spécifiques, comme l’empoisonnement de données ou le vol de modèle, qui nécessitent des mesures de protection adaptées. Le contrat doit donc refléter cette réalité et imposer au fournisseur un niveau d’exigence en adéquation avec la criticité des données traitées.

Critères de performance, maintenance et mises à jour

Pour éviter toute déception, il est essentiel de traduire les promesses commerciales en engagements contractuels mesurables. Le contrat de traitement de données IA doit inclure une annexe de niveau de service (Service Level Agreement – SLA) qui définit précisément les indicateurs de performance clés (KPI) du système d’IA. Ces indicateurs doivent être pertinents, quantifiables et assortis de seuils cibles et de pénalités en cas de non-atteinte.

Par exemple, dans le cadre de ses services, Algos s’engage sur des métriques précises, comme un taux d’hallucination inférieur à 1 %, grâce à son architecture de validation itérative. Cet engagement, lorsqu’il est inscrit dans un contrat, offre au client une garantie tangible de la fiabilité du service. Le contrat doit également encadrer les processus de maintenance et de mise à jour pour s’assurer qu’ils n’entraînent pas de régression de performance ou de conformité.

Indicateur de performance	Définition	Seuil cible	Pénalités
Disponibilité du service	Pourcentage de temps pendant lequel le service est accessible et opérationnel sur une période donnée.	> 99,8 %	Crédits de service progressifs en fonction de la durée d’indisponibilité.
Temps de réponse de l’API	Temps moyen nécessaire pour que le système traite une requête et retourne une réponse.	< 500 ms (percentile 95)	Analyse des causes racines et plan d’action correctif obligatoire.
Précision du modèle	Pourcentage de prédictions ou de classifications correctes sur un jeu de données de test validé.	> 95 % (selon le cas d’usage)	Réentraînement du modèle aux frais du fournisseur si la précision chute sous le seuil.
Taux d’hallucination	Fréquence à laquelle le modèle génère des informations factuellement incorrectes ou non fondées.	< 1 %	Audit immédiat du processus de génération et application de correctifs.

Mesures de cybersécurité et gestion des incidents

La sécurité des systèmes d’IA est un domaine critique qui exige une attention particulière dans le contrat de traitement de données IA. Les menaces ne se limitent pas aux risques informatiques traditionnels ; elles incluent des vecteurs d’attaque spécifiques aux modèles d’apprentissage automatique. Le contrat doit donc lister les mesures de sécurité attendues du fournisseur pour protéger non seulement les données, mais aussi l’intégrité du modèle lui-même.

Pour fournir une assurance maximale, des fournisseurs comme Algos détaillent leurs mesures de sécurité dans une Politique de Sécurité des Systèmes d’Information (PSSI) annexée au contrat. Cette PSSI précise l’ensemble des contrôles techniques et organisationnels mis en œuvre, tels que le cloisonnement hermétique des environnements clients et le chiffrement systématique des données en transit (TLS 1.3) et au repos (AES-256). Le contrat doit également prévoir un plan de réponse aux incidents clair et réactif. Les exigences minimales incluent :

• Protection contre les menaces spécifiques à l’IA : Le fournisseur doit s’engager à mettre en place des défenses contre les attaques d’empoisonnement de données (data poisoning), d’inférence (inference attacks) et d’évasion (evasion attacks).
• Chiffrement de bout en bout : Toutes les données, qu’elles soient en transit entre le client et le fournisseur ou stockées sur les serveurs du fournisseur, doivent être chiffrées avec des algorithmes robustes.
• Audits de sécurité réguliers : Le contrat doit prévoir la réalisation d’audits de sécurité et de tests d’intrusion par des tiers indépendants à une fréquence définie (ex. : annuelle).
• Processus de notification des violations : Le contrat doit détailler la procédure de notification en cas d’incident de sécurité, en précisant les délais maximaux (ex. : 24 heures) et le contenu des informations à fournir au client pour lui permettre de remplir ses propres obligations légales.

Maîtrise des risques et mécanismes de conformité

Un contrat de traitement de données IA ne doit pas être un document statique, mais un cadre vivant permettant un contrôle continu de la conformité et une gestion proactive des risques. L’environnement réglementaire et les menaces évoluent, et le contrat doit fournir les mécanismes nécessaires pour s’assurer que le fournisseur maintient son niveau d’exigence tout au long de la collaboration. Cela passe par des droits d’audit clairs pour le client et des engagements fermes du fournisseur sur des sujets complexes comme la gestion des biais algorithmiques.

La confiance ne s’accorde pas, elle se vérifie. Le contrat doit donc équiper le client des outils juridiques lui permettant d’exercer son devoir de surveillance sur son sous-traitant. De même, il doit anticiper les sources potentielles de litiges et définir un cadre de résolution structuré pour éviter des conflits longs et coûteux.

Procédures d’audit et de contrôle de la conformité réglementaire

Le droit d’audit est une clause fondamentale de tout contrat de traitement de données IA. Il matérialise le principe de redevabilité (accountability) du RGPD en permettant au responsable de traitement de vérifier que son sous-traitant respecte bien ses obligations contractuelles et légales. Pour être efficace, ce droit doit être précisément défini dans ses modalités. L’OCDE insiste sur le fait qu’une gouvernance efficace est essentielle pour garantir que le déploiement de l’IA soit sûr et digne de confiance.

Le contrat doit équilibrer le besoin de contrôle du client avec la nécessité pour le fournisseur de ne pas voir son activité perturbée par des audits excessifs. Une approche structurée est donc recommandée.

1. Définition du périmètre : Le contrat doit préciser ce qui peut être audité (mesures de sécurité, processus de gestion des données, documentation de conformité, etc.).
2. Fréquence des audits : Il est courant de prévoir un audit par an, ainsi que des audits supplémentaires en cas d’incident de sécurité ou de suspicion de non-conformité.
3. Modalités de l’audit : L’audit peut prendre plusieurs formes : sur pièces (via des questionnaires et la production de rapports de certification comme ISO 27001), ou sur site, réalisé par le client ou un tiers auditeur indépendant et non concurrent du fournisseur.
4. Processus de remédiation : Le contrat doit prévoir une procédure pour le traitement des non-conformités identifiées lors de l’audit, incluant un plan d’action correctif et des délais de mise en œuvre pour le fournisseur.

Prévention du biais algorithmique et règlement des litiges

La gestion des biais algorithmiques est un enjeu de plus en plus prégnant, avec des risques juridiques et réputationnels importants. Un système d’IA peut, sans intention malveillante, reproduire et amplifier des discriminations présentes dans les données d’entraînement. Un contrat de traitement de données IA mature doit adresser ce risque en imposant au fournisseur des obligations de vigilance. Comme le soulignent des études, l’utilisation de l’IA dans des applications légales doit respecter des standards stricts d’équité et de transparence.

L’approche d’Algos, par exemple, intègre la prévention des biais au cœur de son architecture. Le moteur d’orchestration CMLE, par son processus de raisonnement auditable et sa capacité à croiser des sources de savoirs contrôlées, constitue une mesure structurelle de mitigation des risques. Le contrat doit formaliser ces engagements.

Encadré : Gestion des risques et des litiges

• Obligations de mitigation des biais : Le fournisseur doit s’engager à mettre en œuvre des techniques reconnues pour détecter, mesurer et atténuer les biais dans ses modèles. Il doit également être transparent sur les limites de son système et les risques de biais résiduels.
• Clause de responsabilité : Le contrat doit clairement définir les plafonds et les exclusions de responsabilité de chaque partie. Il est crucial de négocier un partage équilibré des risques, en particulier en cas de dommage causé par une décision erronée de l’IA.
• Loi applicable et juridiction compétente : Il est impératif de désigner explicitement le droit applicable au contrat (ex. : le droit français) et les tribunaux compétents en cas de litige (ex. : le Tribunal de commerce de Paris) pour éviter toute incertitude juridique.
• Mécanismes de résolution amiable : Il est souvent judicieux d’inclure une clause de médiation ou de conciliation préalable à toute action en justice, afin de favoriser une résolution rapide et moins coûteuse des désaccords.

Fin de contrat et perspectives d’évolution réglementaire

La rédaction d’un contrat de traitement de données IA doit intégrer une vision à long terme, couvrant non seulement la durée de vie du projet mais aussi sa fin. Anticiper la sortie du contrat est une marque de maturité stratégique qui permet d’éviter les situations de dépendance technologique (vendor lock-in) et d’assurer une continuité d’activité en cas de changement de fournisseur. De même, dans un domaine aussi dynamique que l’IA, le contrat doit être conçu pour s’adapter aux évolutions futures, qu’elles soient technologiques ou réglementaires.

Un contrat rigide deviendra rapidement obsolète. Un contrat évolutif, en revanche, constitue un investissement durable qui accompagnera l’entreprise dans sa trajectoire d’innovation tout en maintenant un haut niveau de sécurité juridique.

Clauses de réversibilité et de portabilité des données et modèles

La clause de réversibilité est l’une des plus importantes d’un contrat de traitement de données IA. Elle organise les modalités techniques, opérationnelles et financières qui permettront au client de récupérer ses actifs et de migrer vers une autre solution à la fin du contrat. Sans une telle clause, le client peut se retrouver « prisonnier » de son fournisseur, incapable de changer de prestataire sans subir une perte de données ou des coûts prohibitifs. Il s’agit d’une garantie essentielle pour préserver une IA souveraine.

Une clause de réversibilité complète doit adresser plusieurs points clés pour être véritablement opérationnelle.

• Périmètre de la réversibilité : Le contrat doit lister exhaustivement les éléments à restituer : données brutes, données traitées, données générées, configurations spécifiques, et potentiellement les modèles d’IA entraînés si leur propriété a été attribuée au client.
• Format des données : Les données doivent être restituées dans un format standard, documenté et facilement exploitable par un autre système, afin de garantir une réelle portabilité.
• Assistance à la migration : Le fournisseur doit s’engager à fournir une assistance raisonnable pendant la phase de transition, par exemple en participant à des ateliers de transfert de compétences avec le nouveau prestataire.
• Conditions financières : Les coûts associés aux opérations de réversibilité doivent être définis à l’avance dans le contrat pour éviter les mauvaises surprises.
• Destruction des données post-réversibilité : Une fois la restitution effectuée et validée par le client, le fournisseur doit procéder à la destruction sécurisée de toutes les copies des données restantes dans ses systèmes.

Adaptation aux futures lois applicables et évolutions technologiques

Le paysage juridique de l’intelligence artificielle est en pleine construction. Des réglementations majeures, comme l’AI Act européen, vont introduire de nouvelles obligations pour les fournisseurs et les utilisateurs de systèmes d’IA. Un contrat de traitement de données IA doit anticiper cette réalité et prévoir des mécanismes pour s’adapter. L’interaction entre le RGPD et l’AI Act, comme l’analyse la CNIL, créera de nouvelles dynamiques de conformité.

L’OCDE met également en avant la nécessité pour les cadres de politique publique de s’adapter pour répondre aux impératifs de gouvernance des technologies émergentes. Intégrer une clause d’évolutivité dans le contrat est donc une mesure de prudence indispensable pour garantir sa pérennité.

Encadré : Assurer la pérennité du contrat

• Clause de revoyure réglementaire : Cette clause engage les parties à se réunir pour amender le contrat en cas d’entrée en vigueur d’une nouvelle loi ou réglementation impactant significativement leurs obligations (par exemple, pour assurer une IA conforme à l’AI Act). Elle permet d’intégrer de nouvelles exigences sans avoir à renégocier l’intégralité de l’accord.
• Veille technologique partagée : Le contrat peut prévoir que le fournisseur informe le client des évolutions technologiques majeures susceptibles d’affecter la performance, la sécurité ou la conformité du service, et propose des plans de mise à niveau.
• Flexibilité contractuelle : En prévoyant un processus d’avenant simple et réactif, le contrat peut plus facilement s’adapter aux changements de périmètre du projet ou à l’ajout de nouveaux cas d’usage, assurant ainsi que le cadre juridique reste toujours aligné sur la réalité opérationnelle.