7 ans du RGPD : au-delà d’une simple formalité règlementaire, une base d’innovation

Alors que la Commission européenne espère réduire la charge administrative et promouvoir la croissance économique avec son dernier paquet Omnibus, le résultat obtenu pourrait ne pas être à la hauteur.

Étendre l'exemption des obligations fondamentales du RGPD aux entreprises à petite et moyenne capitalisation n'éliminera peut-être pas les attentes en matière de conformité. Les grandes entreprises sont encore très susceptibles d'exiger des normes de confidentialité des données équivalentes au RGPD dans l'ensemble de leur supply chain. Pour les entreprises de moins de 750 salariés qui fournissent des grandes entreprises, la protection des données ne cessera pas d'être essentielle. Au contraire, elle passera d'une exigence réglementaire à une nécessité commerciale.

Au cours de ces sept dernières années, nous avons constaté que l'intégration de la protection de la vie privée dans les stratégies de gestion des données ne permet pas seulement d'éviter les amendes réglementaires. Au contraire, cela permet aussi d'instaurer une confiance à long terme, d'améliorer la résilience opérationnelle et d'ouvrir de nouvelles perspectives commerciales.

Nous assistons aujourd'hui à une recrudescence des défis avec l'essor de l’intelligence artificielle générative puisqu’elle a, elle aussi, un impact supplémentaire sur la confidentialité des données. Les LLM peuvent créer des résultats imprévisibles et, s'ils ne sont pas correctement gouvernés, peuvent produire des résultats compromettants ou exposer des informations sensibles. De fait, 46 % des CDO dans le monde déclarent que les préoccupations en matière de confidentialité et de cybersécurité les empêchent de prouver la valeur ajoutée de l’intelligence artificielle générative. Et ce, à juste titre. En effet, si ces modèles n'intègrent pas la bonne stratégie de protection de la vie privée ou s'ils sont mal gérés, les conséquences pourraient aller bien au-delà des risques traditionnels liés aux données et perturber les opérations critiques à grande échelle.

Toute entreprise intégrée à la supply chain au sens large, c'est-à-dire toute entreprise qui vend à de grandes entreprises, a besoin d'une visibilité et d'un contrôle complets sur ses données. Et par extension, tous les modèles et systèmes d'IA.  Cela signifie qu'il faut savoir où se trouvent les données, comment elles circulent, quelles sont les relations entre les autres entités et comment et pourquoi elles sont utilisées. Ce niveau de transparence est essentiel pour favoriser la responsabilité, l'innovation et, par conséquent, la croissance de l'entreprise.