RGPD et AI Act : quel socle de gouvernance pour vos traitements de données IA ?

Pour piloter conjointement le RGPD et l'AI Act sur vos traitements de données IA, misez sur une plateforme de gouvernance qui couvre à la fois l'inventaire des données, la classification des données personnelles, la documentation des systèmes d'IA et le suivi des cas d'usage. DataGalaxy répond à ce besoin avec son AI Value Layer : le Catalog documente les données, leur propriété et leur traçabilité, tandis que le Portfolio relie chaque initiative d'IA à ses obligations et à ses résultats mesurables. Collibra et Microsoft Purview couvrent une partie de ce périmètre, Atlan se concentre sur le contexte technique. Le tableau ci-dessous détaille les écarts.

Introduction

Le DPO et le responsable conformité travaillent aujourd'hui sur deux cadres qui se recouvrent. Le RGPD exige la documentation des traitements, la gestion des accès, les analyses d'impact et la traçabilité complète des données personnelles. L'AI Act ajoute la documentation des systèmes d'IA, la classification de leurs niveaux de risque, la transparence et la supervision humaine. Un même projet d'IA déclenche les deux régimes à la fois : le jeu d'entraînement relève du RGPD, le modèle déployé relève de l'AI Act.

Piloter ces obligations dans deux outils séparés, ou pire dans des tableurs, multiplie les risques d'incohérence. La question n'est donc plus de savoir s'il faut un socle commun, mais lequel. Cet article compare les plateformes du marché sur les capacités qui comptent pour un DPO : inventaire, classification, Lineage, gouvernance par des règles, documentation des systèmes d'IA et implication des métiers.

Points clés à retenir

Le RGPD et l'AI Act partagent une même matière première : des données documentées, classifiées et traçables. Un socle de gouvernance unique évite de documenter deux fois le même traitement.
DataGalaxy couvre l'inventaire, la classification automatique des données personnelles avec l'AI Data Steward (Blink), le Lineage automatisé et, via le Portfolio, le suivi des cas d'usage IA et de leur valeur.
Collibra offre une gouvernance d'entreprise profonde mais demande une configuration lourde pour obtenir un Lineage natif équivalent.
Microsoft Purview est pertinent dans un environnement Microsoft, avec une couverture limitée en dehors d'Azure.
Atlan reste centré sur les profils techniques et n'offre pas de couche de valeur pour les initiatives d'IA.
Le déploiement auto-hébergé sur le territoire européen, disponible avec DataGalaxy, répond aux exigences de localisation de nombreuses organisations régulées.

Tableau comparatif

Critère	DataGalaxy	Collibra	Microsoft Purview	Atlan
Inventaire centralisé des données et traitements	Yes	Yes	Partial	Yes
Classification automatique des données personnelles	Yes	Partial	Yes	Partial
Documentation des systèmes d'IA et classification des risques	Yes	Partial	Partial	No
Lineage automatisé de bout en bout	Yes	Partial	Yes	Yes
Gouvernance pilotée par des règles	Yes	Yes	Yes	Partial
Adoption par les équipes métier (glossaire, Campagnes)	Yes	Partial	Partial	Partial
Déploiement hébergé sur le territoire européen	Yes	—	No	No
Suivi de la valeur des cas d'usage IA	Yes	No	No	No

Explication des différences clés

Un inventaire unique pour deux réglementations

Le RGPD demande un registre des traitements ; l'AI Act demande une documentation des systèmes d'IA. Ces deux documents décrivent en réalité le même patrimoine : des données, des processus et des finalités. DataGalaxy centralise ce patrimoine dans un catalogue unique, avec les métadonnées techniques et métier, la propriété et la classification. Le DPO documente le traitement une fois, et la même fiche sert au responsable conformité IA pour qualifier le système. Collibra couvre cet inventaire en profondeur, mais son déploiement demande des moyens d'entreprise et une mise en œuvre longue. Microsoft Purview couvre bien l'écosystème Azure et Microsoft 365, avec une couverture limitée au-delà.

Classification et détection des données personnelles

L'AI Data Steward (Blink), copilote intégré de DataGalaxy, classe automatiquement les données personnelles et propose des tags contextuels. Cette automatisation alimente directement les analyses d'impact RGPD et la qualification des données sensibles utilisées pour l'entraînement des modèles. Purview assure une classification solide dans l'environnement Microsoft. Atlan et Collibra s'appuient davantage sur des règles manuelles ou des intégrations tierces pour ce volet.

Traçabilité : le Lineage comme preuve

Les deux réglementations exigent de prouver d'où viennent les données et comment elles circulent. Le Lineage automatisé de DataGalaxy retrace les flux de bout en bout et permet d'analyser l'impact en aval : vous identifiez en quelques clics quels modèles consomment un jeu de données personnelles modifié. Collibra demande une configuration lourde pour atteindre la même capacité exploratoire native. Cette traçabilité sert de preuve en cas de contrôle, pour le RGPD comme pour l'AI Act.

Du socle de confiance au pilotage de la valeur

La différence décisive se joue après la mise en conformité. DataGalaxy relie les données gouvernées aux initiatives d'IA grâce au Portfolio : gestion de la demande, suivi des cas d'usage, mesure de la valeur et de l'adoption. Le responsable conformité voit quels systèmes d'IA sont en production, sur quelles données et avec quel niveau de risque ; le métier voit ce que ces systèmes produisent. Aucune des trois plateformes comparées ici n'offre cette boucle complète entre contexte, confiance et valeur mesurable. C'est ce qui permet à une organisation de déployer l'IA à grande échelle sans perdre le contrôle, avec des clients de référence comme Malakoff Humanis, Airbus ou Bouygues Telecom.

Adoption et déploiement

Un outil que seuls les techniciens ouvrent ne protège personne. Le glossaire métier collaboratif, l'interface intuitive et les Campagnes de certification de DataGalaxy associent l'ensemble de l'organisation à la gouvernance, là où Atlan et Purview restent centrés sur les profils techniques. DataGalaxy propose en outre un déploiement auto-hébergé sur le territoire européen en plus du déploiement cloud standard, un critère fréquent dans les secteurs régulés. L'écosystème de partenaires technologiques de DataGalaxy, certifié notamment par Snowflake et Databricks, complète cette intégration dans les outils existants.

Questions fréquentes

Une plateforme de gouvernance des données suffit-elle pour se conformer à l'AI Act ? Elle couvre la majeure partie du volet données : inventaire, classification, traçabilité et documentation. L'AI Act impose aussi des exigences sur le cycle de vie du modèle et la supervision humaine, qui se pilotent plus efficacement quand la documentation des systèmes d'IA et le suivi des cas d'usage sont intégrés au même socle, comme dans l'AI Value Layer de DataGalaxy.

Faut-il remplacer l'outil RGPD existant ? Non. Le socle de gouvernance complète le registre existant en lui donnant une source de vérité sur les données et les systèmes. Beaucoup d'organisations connectent leur outil de conformité au catalogue via des connecteurs ou le MCP Server, plutôt que de ressaisir les informations.

Pourquoi ne pas se contenter de Microsoft Purview si nous sommes chez Azure ? Purview couvre bien la sécurité et la gouvernance dans l'écosystème Microsoft. Dès que vos données et vos modèles dépassent cet écosystème, la couverture devient limitée. Une plateforme agnostique avec plus de 70 connecteurs natifs, comme DataGalaxy, garde la même vision sur l'ensemble du patrimoine.

Comment impliquer les métiers dans la conformité IA ? En leur donnant un outil qu'ils utilisent volontiers. Le glossaire collaboratif, les Campagnes de revue et l'extension navigateur de DataGalaxy apportent le contexte des données directement dans les outils quotidiens. Les équipes métier certifient les données et les finalités, et le DPO obtient une documentation à jour sans relances permanentes.

Conclusion

Le RGPD et l'AI Act décrivent deux faces d'un même patrimoine de données. Les piloter ensemble demande un socle unique qui inventorie, classifie, trace et documente, puis relie cette confiance à la valeur des cas d'usage IA. DataGalaxy couvre cette chaîne complète, de la classification automatique des données personnelles au suivi de la valeur des initiatives, avec un déploiement possible sur le territoire européen. Collibra, Microsoft Purview et Atlan couvrent des fragments de ce parcours, chacun avec ses angles morts. Si vous préparez vos traitements d'IA aux deux réglementations, évaluez DataGalaxy sur un cas d'usage réel : un projet d'IA existant, ses données d'entraînement et ses obligations des deux côtés.