IA et RGPD : quelle base légale pour entraîner un modèle

Par David Joseph Atias, avocat au Barreau de Paris · LinkedIn · Septembre 2026

Entraîner un modèle d’IA suppose souvent de traiter des données personnelles. Or, sans base légale valide, tout l’entraînement devient illicite. C’est pourquoi la base légale entraînement IA RGPD est une question centrale. Intérêt légitime ou consentement : le choix n’est pas anodin. Ce guide explique comment décider, puis documenter ce choix sans se contredire.

SOMMAIRE

1. Pourquoi la base légale est le point de départ
2. Le cadre : RGPD, EDPB et jurisprudence
3. Intérêt légitime ou consentement ?
4. Le test de mise en balance en 3 colonnes
5. Documenter le choix sans se contredire
6. Pourquoi faire appel à Atias Avocats
7. Conclusion
8. FAQ — Questions fréquentes

1. Pourquoi la base légale est le point de départ

Entraîner une IA exige d’énormes volumes de données. Or, ces données contiennent souvent des informations personnelles. Dès lors, le RGPD s’applique à cet entraînement. C’est pourquoi la base légale entraînement IA RGPD devient la première question à trancher.

Sans base légale valide, tout le traitement est illicite. En effet, l’illicéité en amont peut contaminer l’usage ultérieur du modèle. Ainsi, une erreur initiale se paie très cher plus tard. De ce fait, le choix mérite une analyse rigoureuse et anticipée. Corriger la base légale après coup est souvent très complexe.

Les enjeux financiers sont considérables en 2026. Une violation du RGPD peut atteindre 20 millions d’euros. Elle peut aussi représenter 4 % du chiffre d’affaires mondial. Par conséquent, sécuriser sa base légale est un impératif stratégique.

Ce sujet croise deux univers réglementaires majeurs. Il relie notre guide du RGPD en entreprise et le droit de l’IA. Ici, nous entrons dans le cœur du raisonnement juridique.

2. Le cadre : RGPD, EDPB et jurisprudence

Trois sources principales structurent aujourd’hui tout le raisonnement juridique. Elles se complètent et doivent être lues ensemble. En effet, les connaître évite les erreurs d’analyse les plus fréquentes.

2.1 L’article 6 du RGPD

Tout traitement doit reposer sur une base légale de l’article 6. Pour l’entraînement, deux bases sont réalistes. Il s’agit du consentement et de l’intérêt légitime. Le choix dépend du contexte et du type de données. La base légale entraînement IA RGPD se raisonne donc au cas par cas.

2.2 L’avis 28/2024 de l’EDPB

Le Comité européen (EDPB) a rendu un avis clé le 17 décembre 2024. Ainsi, cet avis 28/2024 porte spécifiquement sur les modèles d’IA et le RGPD. Il précise l’usage de l’intérêt légitime ainsi que la délicate notion d’anonymat. De plus, il détaille le test de mise en balance à conduire. Il examine aussi les conséquences d’un traitement illicite en amont. Un vice initial peut alors rejaillir sur tout le déploiement du modèle.

2.3 La jurisprudence de la CJUE

La CJUE a tranché un point décisif le 4 octobre 2024. En effet, dans l’affaire C-621/22, dite KNLTB, elle admet un principe fort. Un intérêt purement commercial peut constituer un intérêt légitime valable. Cette position ouvre une voie concrète pour de nombreux projets d’IA. Toutefois, il reste soumis au test de mise en balance.

2.4 Les recommandations de la CNIL

La CNIL a publié des recommandations dédiées à l’IA. Ainsi, elles guident le recours à l’intérêt légitime pour l’entraînement. De plus, elles insistent sur la transparence et la minimisation. Ainsi, la base légale entraînement IA RGPD s’apprécie à leur lumière.

3. Intérêt légitime ou consentement ?

Le choix se joue entre deux bases très différentes. Chacune a ses forces et ses limites. Le choix de la base légale entraînement IA RGPD en découle directement.

3.1 Les limites du consentement

Le consentement semble, a priori, la voie la plus sûre et la plus protectrice. Pourtant, il est rarement praticable à grande échelle. En effet, recueillir l’accord de millions de personnes est impossible. C’est vrai notamment pour les données collectées par moissonnage du web. De ce fait, ce moissonnage massif rend le consentement matériellement impossible.

3.2 L’intérêt légitime, voie privilégiée

L’intérêt légitime est donc la base la plus utilisée. En effet, il autorise l’entraînement sans consentement individuel préalable. Cependant, il n’est jamais un blanc-seing accordé sans condition. Chaque projet doit démontrer sa propre licéité, cas par cas. Au contraire, il impose une analyse documentée et rigoureuse.

3.3 Le cas des données sensibles

Les données sensibles suivent, elles, un régime bien plus strict encore. L’article 9 du RGPD interdit en principe leur traitement. L’intérêt légitime ne suffit alors pas à les couvrir. Ainsi, il faut les exclure ou trouver une exception juridique adaptée.

3.4 La question de l’anonymat

En principe, un modèle réellement anonyme échappe au RGPD. Mais l’EDPB rappelle que l’anonymat s’apprécie au cas par cas. En effet, un modèle entraîné sur des données personnelles n’est pas anonyme par principe. Ainsi, la preuve de l’anonymat reste, en pratique, difficile à rapporter.

4. Le test de mise en balance en 3 colonnes

Voici le cœur opérationnel et concret de toute la démarche. Ce test conditionne la validité de l’intérêt légitime. Il est au cœur de toute base légale entraînement IA RGPD solide.

Ce tableau constitue une trame de test réutilisable. Ainsi, chaque colonne doit être remplie et argumentée avec soin. Par ailleurs, les mesures d’atténuation renforcent nettement la troisième colonne du test. Nous proposons d’ailleurs un modèle complet et téléchargeable de ce test. Il guide chaque étape et sécurise la démonstration.

4.1 Les mesures d’atténuation décisives

Les mesures d’atténuation font souvent basculer la balance. Par exemple, un droit d’opposition simple, visible et réellement effectif. De même, la pseudonymisation des données réduit fortement le risque. Elle limite la ré-identification tout en préservant l’utilité réelle du modèle. Ce compromis est souvent apprécié par les autorités de contrôle. Enfin, l’exclusion des données sensibles rassure fortement le régulateur. Ces mesures se documentent, elles aussi, dans le test.

5. Documenter le choix sans se contredire

Le meilleur raisonnement ne vaut rien s’il est mal documenté. La cohérence est ici la règle absolue. Une base légale entraînement IA RGPD mal documentée reste attaquable.

5.1 Une base légale identique partout

La base légale choisie doit apparaître dans tous les documents. Politique de confidentialité, registre et contrats doivent concorder. Or, une contradiction entre eux ruine la démonstration. C’est pourquoi la cohérence documentaire est vérifiée en premier.

5.2 L’analyse d’impact obligatoire

Un entraînement à grande échelle impose une analyse d’impact. L’article 35 du RGPD l’exige dans ce cas. Ainsi, cette AIPD documente les risques et les mesures prises. Ainsi, elle prolonge naturellement le test de mise en balance.

5.3 L’articulation avec l’AI Act

Le RGPD ne vit pas seul sur ce sujet. Il se combine avec l’AI Act, qui ajoute ses obligations. Notre analyse des obligations AI Act et de leur articulation avec le RGPD le détaille. Les deux régimes doivent être traités ensemble.

5.4 La gouvernance interne

Une bonne documentation suppose une gouvernance claire. Notre modèle de charte IA en entreprise aide à la structurer. Elle répartit les rôles et fixe les règles internes. De ce fait, chaque choix devient traçable et défendable.

6. Pourquoi faire appel à Atias Avocats

Choisir la bonne base légale exige une double expertise rare. Il faut maîtriser le RGPD et la logique technique de l’IA. Il faut aussi articuler cette base avec l’AI Act. Atias Avocats réunit précisément ces compétences. En effet, un test de mise en balance bâclé fragilise tout le projet. De même, une documentation incohérente s’effondre dès le premier contrôle sérieux. Cet accompagnement transforme un risque diffus en conformité démontrable. Pour aller plus loin, consultez nos services en protection des données.

Conclusion

La base légale entraînement IA RGPD n’est pas une formalité de plus. C’est le socle de tout projet d’intelligence artificielle. Or, l’intérêt légitime n’est valable qu’avec un test rigoureux. C’est pourquoi le test de mise en balance doit être écrit et argumenté. De plus, la documentation doit rester parfaitement cohérente. Sécuriser ce choix dès la conception reste, ainsi, la meilleure stratégie. À défaut, un modèle entier peut être fragilisé par sa seule base juridique.

FAQ — Questions fréquentes

Quelle base légale pour entraîner un modèle d’IA ?

Deux bases légales sont réalistes en pratique. Le consentement de la personne est la première, mais il reste difficile à grande échelle. L’intérêt légitime est la seconde, et la plus utilisée pour l’entraînement. Il suppose toutefois un test de mise en balance rigoureux. L’avis 28/2024 de l’EDPB encadre précisément ce raisonnement.

L’intérêt légitime suffit-il pour entraîner une IA ?

L’intérêt légitime peut suffire, mais sous conditions strictes. Il faut un intérêt réel, la nécessité du traitement et une mise en balance favorable. La CJUE a admis qu’un intérêt commercial peut être légitime. Toutefois, les attentes raisonnables des personnes doivent être respectées. Des mesures d’atténuation sont souvent indispensables pour valider ce choix.

Qu’est-ce que le test de mise en balance ?

C’est l’analyse en trois étapes exigée pour l’intérêt légitime. La première vérifie l’existence d’un intérêt légitime réel. La deuxième contrôle que le traitement est nécessaire, sans alternative moins intrusive. La troisième met en balance cet intérêt avec les droits des personnes. Ce test doit être écrit, daté et conservé comme preuve.

Peut-on entraîner une IA sur des données sensibles ?

C’est beaucoup plus encadré, car l’intérêt légitime ne suffit pas. Les données sensibles relèvent de l’article 9 du RGPD. Leur traitement exige une exception spécifique, comme le consentement explicite. Le web scraping capte souvent de telles données par erreur. Il faut donc les exclure ou sécuriser une base juridique adaptée.

Comment documenter le choix de la base légale ?

La cohérence est la règle d’or de la documentation. La base légale doit être identique dans tous les documents. Politique de confidentialité, registre et analyse d’impact doivent concorder. Le test de mise en balance écrit constitue la pièce maîtresse. Une contradiction entre documents fragilise immédiatement toute la conformité.

Contact : david@atiasavocats.com | LinkedIn: David Joseph Atias | https://www.atiasavocats.com | 42 rue de la Clef, 75005 Paris

Atias Avocats — RGPD, intelligence artificielle, base légale & AI Act