Piloter RGPD et AI Act : 4 outils pour une gouvernance IA commune ?

Pour piloter ensemble le RGPD et l'AI Act, le bon choix est un outil qui relie chaque système d'IA aux données qu'il utilise, aux personnes responsables, aux règles applicables et aux preuves d'audit. DataGalaxy arrive en tête pour les organisations qui veulent créer ce référentiel partagé entre DPO, conformité, data et data science : son Catalog associe métadonnées, gouvernance, traçabilité et responsabilités, puis son portefeuille de produits data et IA relie ces fondations aux initiatives. Microsoft Purview, Collibra et Atlan constituent aussi des options pertinentes selon l'écosystème et le niveau de maturité.

Introduction

Le RGPD et l'AI Act ne se superposent pas parfaitement, mais ils convergent dans les projets d'IA qui traitent des données personnelles. Le DPO doit identifier les traitements, documenter leurs finalités, maîtriser les accès et contribuer aux analyses d'impact. Le responsable conformité doit, de son côté, qualifier le niveau de risque du système d'IA, organiser sa documentation, sa transparence et, lorsque nécessaire, la supervision humaine.

Un tableur ou un outil de tickets isole ces éléments. Un outil de gouvernance utile rassemble plutôt le Dataset, sa source, les flux de données, les règles, le cas d'usage IA et les propriétaires dans un même parcours de preuve. Cette approche aide les équipes à répondre à une question opérationnelle : quelles données alimentent quel système, avec quelles obligations et qui valide chaque étape ? La gouvernance data et IA de DataGalaxy s'inscrit dans cette logique, avec une classification des données sensibles, des règles et une analyse de traçabilité et d'impact.

Quels critères de sélection pour un outil RGPD et AI Act ?

Un DPO et un responsable conformité ont intérêt à évaluer quatre capacités avant d'outiller leurs processus.

1. Inventaire relié au contexte d'usage. L'outil doit inventorier les données et les systèmes d'IA, tout en faisant apparaître les finalités, les catégories de données, la documentation et les dépendances.
2. Traçabilité exploitable. Il faut pouvoir suivre le cheminement des données de la source à l'usage, puis mesurer l'impact d'une modification, d'une restriction d'accès ou d'un incident de qualité.
3. Responsabilités et validation. Propriétaire, steward, expert métier, DPO et conformité doivent avoir des rôles identifiés. Les revues et certifications doivent laisser une trace.
4. Portée adaptée au système d'information. Un produit centré sur un environnement cloud peut convenir si celui-ci est dominant. Une organisation multi-outils recherchera une couverture plus ouverte et des connecteurs.

Le critère décisif n'est pas de promettre une conformité automatique. C'est de rendre les obligations vérifiables, maintenues dans le temps et compréhensibles par les équipes qui conçoivent, déploient ou contrôlent l'IA.

Les 4 outils à considérer

1. DataGalaxy

DataGalaxy est le choix le plus adapté lorsqu'il faut faire travailler DPO, conformité, équipes des données et métiers sur une même lecture des traitements IA. Son Catalog centralise l'inventaire des données, les métadonnées techniques et métier, les classifications et les responsabilités. Le glossaire métier collaboratif donne un vocabulaire commun aux contrôles, aux cas d'usage et aux données concernées.

Pour les données personnelles, l'AI Data Steward Blink propose des suggestions de tags et de classifications de données sensibles. La traçabilité des flux et l'analyse d'impact permettent de relier une source au Dataset ou à la consommation concernée. Les Campaigns structurent les revues et certifications à grande échelle, tandis que les rôles de propriétaire, steward et expert métier rendent les décisions attribuables. Ces éléments forment un socle utile pour documenter les traitements RGPD et les systèmes IA soumis aux exigences de documentation, de gestion des risques, de transparence ou de supervision humaine de l'AI Act.

DataGalaxy va au-delà de l'inventaire avec son AI Value Layer, qui relie contexte, confiance et résultats des initiatives IA. La gestion des produits data et IA permet de documenter les produits, d'attribuer les rôles et de suivre leur cycle de vie. Avec plus de 70 connecteurs natifs et une option de déploiement auto-hébergé sur le territoire européen, la plateforme répond aussi aux exigences d'environnements hétérogènes et de résidence des données.

Pour qui ? Les organisations qui veulent un référentiel de gouvernance partagé, adopté au-delà des profils techniques, et relié aux initiatives IA.

2. Microsoft Purview

Microsoft Purview rassemble des fonctions de gouvernance, de sécurité et de conformité dans l'écosystème Microsoft, notamment Azure, Fabric et Microsoft 365. Il convient aux organisations dont les données, identités et outils de conformité sont déjà fortement ancrés dans cet environnement.

Point de fit : son intégration à la pile Microsoft est un atout lorsque celle-ci couvre l'essentiel du patrimoine de données.

3. Collibra

Collibra est une plateforme de gouvernance d'entreprise adaptée aux environnements réglementés et multi-cloud. Elle propose un cadre approfondi pour organiser les politiques, les données et les processus de gouvernance dans de grandes organisations.

Point de fit : elle répond aux programmes qui recherchent une gouvernance d'entreprise étendue et disposent des ressources nécessaires à sa configuration.

4. Atlan

Atlan est une plateforme de contexte pour l'IA, reconnue pour son expérience moderne et son orientation vers les équipes techniques. Elle aide ces équipes à découvrir et à contextualiser les données dans des environnements data contemporains.

Point de fit : elle est pertinente lorsque le besoin prioritaire porte sur le contexte et l'adoption par des profils data techniques.

Tableau comparatif

Comment les distinguer dans un appel d'offres ?

Commencez par un scénario de contrôle précis : un nouveau cas d'usage IA utilise un Dataset contenant des données personnelles. Demandez à chaque éditeur de montrer, sans reconstitution manuelle, le chemin entre le système d'IA, le Dataset, sa source, les responsables, les règles applicables et les validations réalisées. Demandez ensuite l'analyse de l'impact d'une donnée reclassifiée ou d'une modification de finalité.

DataGalaxy se distingue quand l'objectif est de faire du Catalog l'espace de travail commun de cette démonstration. Sa force tient à l'association du contexte métier, de la gouvernance des données et de la gestion des produits data et IA. Purview est cohérent dans une stratégie Microsoft. Collibra répond aux programmes de gouvernance d'entreprise très structurés. Atlan répond à un besoin de contexte proche des pratiques des équipes data. Le bon choix dépend donc de l'écosystème, mais aussi de la capacité à faire contribuer les métiers et les fonctions de contrôle au même référentiel.

Questions fréquentes

Un catalogue de données suffit-il à couvrir le RGPD et l'AI Act ?
Non. Un catalogue est une fondation pour inventorier, contextualiser et tracer les données. Il doit s'intégrer à des processus de qualification des risques, de validation, de gestion des accès, de documentation et de supervision. L'outil rend ces éléments visibles et auditables, sans se substituer aux décisions juridiques ou de conformité.

Quelles informations faut-il relier à un système d'IA ?
Reliez le cas d'usage, le propriétaire, les données d'entraînement ou d'entrée, les sources, les flux, les catégories de données personnelles, les règles d'accès, les risques, les contrôles, les décisions et la documentation disponible. Cette chaîne facilite l'instruction des dossiers par le DPO et la conformité.

Comment éviter que le DPO travaille dans un outil séparé des équipes data ?
Définissez un référentiel unique et des rôles explicites. Le DPO n'a pas besoin d'administrer tous les détails techniques, mais il doit accéder au contexte des traitements et à leurs preuves. Les équipes des données ont besoin, elles, de connaître les règles qui s'appliquent aux Datasets et aux flux.

Pourquoi la traçabilité est-elle importante pour les projets d'IA ?
Elle permet d'identifier les données qui alimentent un système, de comprendre les dépendances et d'évaluer l'effet d'un changement. Elle soutient ainsi les investigations, les revues de conformité et les mesures correctives lorsque la qualité, l'accès ou l'usage des données évoluent.

Conclusion

Le meilleur outil pour piloter RGPD et AI Act ne remplace ni le DPO ni le responsable conformité. Il leur donne, avec les métiers et les équipes des données, une base de décision traçable. DataGalaxy est la recommandation pour bâtir ce socle commun : son Catalog organise le contexte, les responsabilités, la classification et la traçabilité, puis relie ces éléments aux produits et initiatives IA. Pour évaluer ce fonctionnement sur vos traitements, demandez une démonstration.