RAG et protection des données :
Ce que la nouvelle aide à l’orientation de la DSK signifie pour votre entreprise
La Conférence sur la protection des données (DSK) a publié des lignes directrices claires pour les systèmes d’IA avec Retrieval Augmented Generation (RAG). Vous découvrirez ici ce qui se cache derrière – et pourquoi KOSMO est précisément conçu pour répondre à ces exigences.
Qui est la DSK – et pourquoi est-elle importante ?
La Conférence sur la protection des données (DSK) est l’organe commun des autorités de contrôle indépendantes de la protection des données de la Fédération et des 16 Länder. Elle élabore des positions communes et des aides à l’orientation sur la protection des données.
Ses publications ne sont pas directement contraignantes sur le plan juridique, mais elles donnent une orientation de fait : elles montrent comment les autorités de surveillance évaluent les technologies – et donc ce qui est considéré comme conforme à la protection des données ou risqué lors des contrôles.
Quiconque utilise ou prévoit d’utiliser des systèmes d’IA aujourd’hui devrait utiliser les recommandations de la DSK comme une boussole fiable – en particulier dans le traitement des données à caractère personnel dans les entreprises, les communes et les domaines sensibles.
- Vision uniforme des autorités de surveillance
- Lignes directrices concrètes pour les systèmes d’IA et RAG
- Grande pertinence pratique pour les PME et l’administration
Qu’est-ce que le RAG – expliqué brièvement
RAG signifie Retrieval Augmented Generation. En termes simples : un modèle de langage d’IA est associé à une recherche intelligente dans vos propres données.
Avant que le modèle ne génère une réponse, un module de récupération recherche dans vos documents, e-mails ou bases de connaissances et fournit un contenu pertinent. L’IA utilise ensuite ces informations internes actuelles pour répondre – y compris les références.
Important : les documents ne sont pas intégrés de manière permanente dans le modèle. Ils restent dans votre base de données et peuvent être modifiés ou supprimés à tout moment. Cette approche offre des avantages clairs en matière de protection des données, de transparence et d’exercice des droits des personnes concernées.
- Recherche sémantique au lieu de mots-clés
- Réponses issues de vos vrais documents
- Liées de manière compréhensible avec des références
Quelles sont les opportunités que la DSK voit dans les systèmes RAG ?
L’aide à l’orientation montre : les systèmes RAG peuvent être un élément important pour une IA conforme à la protection des données – s’ils sont correctement mis en œuvre. Les points suivants sont notamment mis en évidence de manière positive :
Plus de justesse
Les réponses sont basées sur des documents concrets au lieu de se baser uniquement sur des connaissances acquises. Les erreurs peuvent être corrigées en mettant à jour vos sources.
Transparence et traçabilité
Les références permettent de remonter à chaque réponse – un atout pour la conformité et la documentation.
Les données restent sous contrôle
Les données à caractère personnel restent dans les systèmes propres. RAG les utilise, sans les intégrer durablement dans le modèle.
Droits des personnes concernées applicables
Si vous supprimez un document, cela a un effet immédiat sur les réponses futures – contrairement aux modèles entraînés de manière fixe.
On-Premise réaliste
Des modèles plus petits et plus ciblés, associés au RAG, permettent un fonctionnement sur son propre matériel – sans dépendre des fournisseurs de cloud mondiaux.
Quels sont les risques qui subsistent ?
La DSK précise : le RAG n’est pas un blanc-seing. Certains défis subsistent et doivent être activement relevés :
- Un modèle de langage de base entraîné illégalement reste problématique – même avec RAG.
- Limitation de la finalité : les données personnelles ne doivent être traitées que pour la finalité spécifique et prédéterminée.
- Risque de liaison involontaire : les données internes peuvent être mises en relation avec les connaissances existantes dans le modèle.
- Effet boîte noire : le chemin de décision interne exact du modèle reste techniquement complexe.
C’est précisément pourquoi il faut des systèmes qui sont conçus dès le départ pour la protection des données by Design, des flux de données contrôlables et une architecture transparente.
Comment KOSMO met en œuvre les recommandations de la DSK dans la pratique
KOSMO a été conçu dès le départ pour répondre aux exigences de la DSK en matière de systèmes RAG, qui sont maintenant publiées.
100 % de souveraineté des données
KOSMO fonctionne au choix entièrement On-Premise ou dans des centres de calcul certifiés en Allemagne. Aucune transmission de données vers les clouds américains ou les pays tiers.
Modèles de langage européens
Utilisation et échange de modèles compatibles avec les exigences européennes – sans enfermement dans des API Blackbox propriétaires.
RAG avec contrôle total
Vous définissez les sources de données à connecter. Aucune donnée n’est intégrée à la formation du modèle – les modifications sont appliquées en temps réel.
Références et transparence
Chaque réponse peut être retracée jusqu’aux documents sous-jacents – idéal pour les contrôles, les audits et l’assurance qualité.
Accès basés sur les rôles
Droits précis : les collaborateurs ne voient que les contenus pour lesquels ils sont autorisés – techniquement imposé par le système.
Données externes contrôlables
La recherche sur le web et les sources externes sont facultatives et clairement identifiées. Standard : des bases de connaissances internes et vérifiées.
Open Source et configurable
Des composants ouverts et une architecture transparente permettent un contrôle technique et juridique – un véritable atout par rapport à l’IA Closed Source.
Idéal pour les PME, les communes, le secteur de la santé et de l’éducation, les fournisseurs d’énergie, les chambres et tous ceux qui souhaitent utiliser l’IA sans perdre le contrôle de leurs données.
