Identifier les données sensibles et les risques associés

Savoirs essentiels à maîtriser


1. Comprendre ce que l’on appelle une donnée sensible

À savoir

Une donnée sensible est une information qui :

  • permet d’identifier une personne,

  • concerne une situation confidentielle,

  • peut avoir des conséquences juridiques, professionnelles ou personnelles si elle est divulguée.

Toutes les données ne peuvent pas être transmises à une IA.

Compétences associées

  • Identifier une donnée sensible

  • Différencier donnée publique et donnée confidentielle


2. Identifier les types de données à risque

À savoir

Sont notamment à risque :

  • données personnelles (nom, e-mail, téléphone),

  • données RH (salaires, évaluations, sanctions),

  • données médicales,

  • données financières,

  • informations stratégiques ou confidentielles.

Le risque dépend du contenu, pas du format.

Compétences associées

  • Reconnaître les catégories de données sensibles

  • Évaluer le niveau de risque avant usage


3. Comprendre ce que deviennent les données transmises

À savoir

Selon l’outil IA utilisé, les données peuvent :

  • être stockées temporairement,

  • être réutilisées pour l’amélioration du service,

  • être traitées hors de l’organisation.

L’utilisateur doit connaître les règles d’usage de l’outil.

Compétences associées

  • Lire et comprendre les conditions d’utilisation

  • Identifier les risques liés au traitement des données


4. Évaluer les risques liés au contexte d’usage

À savoir

Le niveau de risque dépend :

  • du type de données,

  • de l’outil IA utilisé,

  • du cadre professionnel ou personnel.

Un même usage peut être acceptable dans un contexte et risqué dans un autre.

Compétences associées

  • Adapter ses usages au contexte

  • Ne pas appliquer un usage unique à toutes les situations


5. Adopter des réflexes de protection

À savoir

Pour limiter les risques, il est nécessaire de :

  • anonymiser les données,

  • éviter de transmettre des informations identifiantes,

  • reformuler les cas réels en cas fictifs.

La prudence est un réflexe professionnel.

Compétences associées

  • Mettre en place des pratiques de protection

  • Sécuriser ses usages IA au quotidien


Synthèse des compétences à maîtriser

Maîtriser ce savoir, c’est être capable de :

  • identifier les données sensibles,

  • comprendre les risques associés,

  • adapter ses usages au cadre,

  • protéger les informations confiées à une IA.

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