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Daten-Omnibus : noyb alerte contre une autorisation générale pour l'entraînement des IA

L'organisation noyb met en garde contre une libération des données européennes pour l'entraînement des modèles d'IA. Au Conseil de l'UE, une nouvelle proposition de compromis élargirait l'intérêt légitime.

TechnologieAnalyseCamille RousseauPublié le: 21 septembre 20266 min de lectureSources 2
Daten-Omnibus : noyb alerte contre une autorisation générale pour l'entraînement des IA

La dérégulation annoncée de l'économie européenne des données prend forme. netzpolitik.org a rapporté le 21 septembre 2026 l'existence d'une proposition de compromis de la présidence irlandaise du Conseil, datée du 3 septembre. Le portail affirme avoir ce texte en sa possession. Les entreprises pourraient s'appuyer davantage sur l'intérêt légitime pour traiter des données personnelles servant à l'entraînement de modèles d'IA.

« Expropriation numérique »

Le juriste Max Schrems et son organisation noyb critiquent vivement le projet. Dans une tribune publiée sur netzpolitik.org, il est question d'une « libération totale des données européennes au profit des multinationales » et d'une « expropriation numérique ». L'accusation, en résumé : le RGPD serait vidé de sa substance sur un point central, sans que les citoyens en tirent profit.

La proposition fait partie du Digital Omnibus, par lequel la Commission européenne entend, selon sa propre présentation, réduire la bureaucratie. netzpolitik.org y range aussi la suppression d'obligations de rapport environnemental et un affaiblissement des règles sur l'IA. Autre reproche : les négociations sur le texte se déroulent de manière largement opaque.

Les antécédents

Le Comité européen de la protection des données avait déjà constaté, il y a plusieurs mois, qu'une mise en balance des intérêts pouvait justifier l'usage de données pour l'entraînement d'IA. La question n'est pas de savoir si cela est possible dans des cas motivés, mais si cela devient une autorisation générale.

Dans le cadre d'un litige sur le droit d'auteur, OpenAI a dû reconnaître avoir commis des atteintes au droit d'auteur. L'entreprise a entraîné des modèles avec des contenus internet accessibles au public, des commentaires Reddit et des vidéos YouTube, entre autres. Ce sont exactement de tels ensembles de données que couvre aussi la mise à disposition de données LinkedIn ordonnée par les autorités dans le cadre de l'accélérateur d'IA du gouvernement fédéral. Le volet entraînement des applications dans ce débat n'est donc pas un cas abstrait, mais une pratique courante.

Ce qui est en jeu

Les critiques pointent les conséquences d'une limitation finaliste assouplie. Si la réutilisation pour l'« entraînement d'IA » relève de l'intérêt légitime, une base de données constituée une fois serait ensuite difficile à circonscrire. Seraient concernées, selon l'estimation des activistes de la protection des données, des données de profil permettant par exemple de déduire un état de santé, des lieux de séjour ou des relations.

Le débat évoque aussi le fait que le gouvernement fédéral à Berlin a fait campagne pour la libéralisation peu avant les élections européennes. En parallèle, les négociations en trilogue se poursuivent. Une seule chose est claire pour l'instant : le Digital Omnibus regroupe tant de modifications isolées que seul le texte final montrera quelles marges de manœuvre subsistent réellement.

Qu'une mise en balance des intérêts soit admissible au cas par cas n'a jamais été la question litigieuse : le litige porte sur son éventuelle généralisation.

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Sources

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  1. 01netzpolitik.org: Digitale Enteignung – Datenschützer warnen vor Pauschalerlaubnis für KI-TrainingDE
  2. 02heise online: Big Brother Awards 2026 (Abschnitt Digital Omnibus, KI-Training, berechtigtes Interesse)DE

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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