Les données personnelles de santé dans le cycle de vie d’un système d’intelligence artificielle : enjeux juridiques comparés France, Québec et Californie
Notice bibliographique
Résumé
L’encadrement de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé est au cœur de vives discussions dans de nombreuses juridictions du monde. Parmi elles, la France, le Québec et la Californie, qui participent chacun d'ordres juridiques parallèles ou supérieurs - respectivement l'Union européenne, le Canada et les Etats-Unis d'Amérique - semblent précisément liés par la recherche d'un objectif similaire. En effet, ils manifestent de manière claire et intensive leur intention politique, économique et juridique de mettre tout en œuvre pour provoquer, soutenir et entretenir le développement de l’IA afin de promouvoir la santé publique, d'accélérer les diagnostics, d'affiner les traitements, ou encore d'améliorer les conditions d'existence des patientes et patients. Cette volonté s'accompagne d'une intention concomitante : celle de garantir de la manière la plus adéquate le droit à la protection de la vie privée (ou right to privacy), dont la valeur constitutionnelle consacrée au sein de chacune de ces juridictions la place en principe comme une priorité. Or, nous soutenons que les règles participant des régimes de protection des données personnelles et de santé recherchent précisément ce double objectif, davantage encore dans l’attente ou dans le silence des réglementations spécifiques aux systèmes d’IA. Pourtant, elles envisagent aussi les fondements et la substance de la vie privée de manière quelque peu différente, aboutissant à des situations variées de l’application des règles. C’est cette forme de diversité juridique, au cœur de grandes similarités, que nous analysons au cœur d’un travail de droit comparé. La recherche s’appuie la méthode fonctionnelle développée en droit comparé, soit celle du fonctionnalisme d’équivalence. Le double objectif évoqué s’analyse ainsi comme l’une des fonctions recherchées par les règles législatives de protection des données personnelles analysées. Ces instruments juridiques peuvent être comparés uniquement parce qu’ils sont considérés servir cette même fonction, parmi d’autres. A travers cette approche méthodologique, nous tentons de montrer que l’application des règles qui composent ces instruments suppose des bases, des imbrications et des situations factuelles résultant de leur application, tantôt différentes, tantôt communes, influençant cependant toujours sur la manière dont les instruments servent la fonction. Nous soutenons, de manière préliminaire, que les juridictions répondent d’abord à cette fonction par la détermination des entités et des données concernées, impactant dès lors les phases de conception et d’exploitation d’un système d’IA en santé. Nous soutenons ensuite que les juridictions répondent à la fonction par la détermination de règles relatives à la collecte et à la réutilisation de données, encadrant ainsi la constitution des bases de données d’apprentissage nécessaires à la phase de conception d’un système d’IA. Nous soutenons enfin que les juridictions répondent à la fonction par la détermination de droits et d’obligations relatifs au traitement de données par des technologies comportant des risques pour la vie privée, encadrant ainsi notamment les décisions automatisées et le profilage, et concernant donc la phase d’exploitation d’un système d’IA. Notre analyse permet plusieurs conclusions. D’abord, et de manière générale, plus les entités et les données sont largement envisagées, plus un degré de protection peut être assuré sans que le développement de l’IA s’en soit drastiquement impacté. Nos conclusions amènent également à considérer que les deux types de règles analysées, dont les premières étaient a priori mal adaptées au contexte de l’IA et les deuxièmes plus rarement l’objet de discussions spécifiques à l’IA, sont pourtant dotées d’un intérêt majeur pour répondre à la fonction, si elles sont interprétées et appliquées selon les éléments dégagés par l’analyse comparée.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».