26 juin 2026.
Présentation générale
La gouvernance des données désigne l’ensemble des règles, processus, responsabilités et mécanismes permettant d’assurer une gestion cohérente, sécurisée, transparente et conforme des données tout au long de leur cycle de vie. Elle constitue un pilier de la transformation numérique et du développement de l’intelligence artificielle (IA), dont les performances dépendent directement de la qualité, de la disponibilité et de la licéité des données utilisées.
Dans le contexte européen, la gouvernance des données s’inscrit dans un cadre juridique en pleine évolution, articulé autour du RGPD, du Data Governance Act (DGA), du Data Act, de l’AI Act, ainsi que de nombreux textes sectoriels.
Enjeux
La gouvernance des données vise notamment à :
- garantir la qualité et l’intégrité des données ;
- assurer leur sécurité et leur confidentialité ;
- encadrer leur partage entre acteurs publics et privés ;
- respecter les droits des personnes concernées ;
- favoriser l’innovation tout en préservant la confiance numérique.
Points essentiels
- Une gouvernance efficace repose sur des responsabilités clairement identifiées.
- La qualité des données conditionne la fiabilité des systèmes d’IA.
- Les données personnelles demeurent soumises au RGPD.
- Les données d’entraînement des modèles d’IA font l’objet d’exigences croissantes de transparence.
- Les espaces européens de données constituent un axe majeur de la stratégie européenne.
Cadre juridique
Union européenne
Les principaux textes applicables sont :
- le Règlement (UE) 2016/679 (RGPD) ;
- le Data Governance Act (Règlement (UE) 2022/868) ;
- le Data Act (Règlement (UE) 2023/2854) ;
- le Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle (AI Act) ;
- la directive Open Data.
France
Le cadre français repose notamment sur :
- la loi Informatique et Libertés ;
- le Code des relations entre le public et l’administration (CRPA) pour l’ouverture des données publiques ;
- les recommandations de la CNIL.
Gouvernance des données et intelligence artificielle
L’analyse des articles de la base documentaire fait ressortir plusieurs tendances.
1. La qualité des données d’entraînement
Les systèmes d’IA dépendent fortement de la qualité, de la représentativité et de la fiabilité des jeux de données utilisés. Une mauvaise gouvernance peut entraîner des biais, des erreurs ou des discriminations.
2. Transparence des données
La base documentaire met en évidence les débats relatifs aux obligations de transparence imposées aux fournisseurs de modèles d’IA, notamment concernant les jeux de données d’entraînement et le respect du droit d’auteur.
3. Protection des données personnelles
Les traitements réalisés dans le cadre du développement ou du déploiement d’une IA doivent respecter les principes du RGPD : licéité, minimisation, limitation des finalités, exactitude, sécurité et responsabilité (accountability).
4. Partage et réutilisation des données
Le Data Governance Act et le Data Act encouragent le partage des données dans un cadre sécurisé afin de favoriser l’innovation, tout en protégeant les intérêts des personnes, des entreprises et des administrations.
Jurisprudence
Les principaux contentieux concernent :
- le traitement illicite de données personnelles ;
- la réutilisation de données publiques ;
- les obligations d’information et de transparence ;
- les transferts internationaux de données.
La jurisprudence de la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) et des juridictions nationales joue un rôle déterminant dans l’interprétation de ces règles.
Acteurs
- Commission européenne ;
- CNIL ;
- Comité européen de la protection des données (CEPD) ;
- European Data Innovation Board ;
- autorités nationales de protection des données ;
- entreprises et organismes publics producteurs de données.
Débats actuels
Les principales questions portent sur :
- l’accès aux données d’entraînement des modèles d’IA ;
- la protection des secrets d’affaires ;
- la gouvernance des données publiques ;
- l’ouverture des données de recherche ;
- l’anonymisation des données ;
- la souveraineté numérique européenne.
Actualité récente
La base documentaire met en évidence :
- les discussions sur les obligations de transparence des données d’entraînement prévues par l’AI Act ;
- les analyses relatives aux tensions entre protection des données personnelles et développement de l’IA ;
- les débats sur l’ouverture des données publiques ;
- les difficultés d’accès aux données d’entraînement des grands modèles de langage.
Ressources essentielles
Textes
- Règlement (UE) 2016/679 (RGPD).
- Règlement (UE) 2022/868 (Data Governance Act).
- Règlement (UE) 2023/2854 (Data Act).
- Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act).
- Directive (UE) 2019/1024 sur les données ouvertes.
Articles de la base documentaire
Les principaux articles identifiés dans la base comprennent notamment :
Comment déployer une IA générative ? La CNIL apporte de premières précisions
https://www.cnil.fr/fr/comment-deployer-une-ia-generative-la-cnil-apporte-de-premieres-precisions
La protection des données personnelles prend-elle de vitesse le règlement sur l’IA ?
Communication Commerce électronique, n° 3, mars 2025, étude 5 (Maisnier & Favreau).Obligations de transparence sur les données d’entraînement du RIA : retour sur le rapport de mission du CSPLA
Dalloz Actualité, 22 janvier 2025 (Élodie Migliore).L’intelligence artificielle générative et protection des données personnelles : quelles responsabilités ?
Communication Commerce électronique, n° 5, mai 2025, étude 9 (Ludovic Robustelli).L’open data au défi de l’IA : comment assurer une bonne anonymisation des décisions de justice ?
Semaine Sociale Lamy, n° 2112, 4 novembre 2024 (Camille Girard-Chanudet).Open data sans IA ?
Procédures, n° 3, mars 2025, repère 3 (Hervé Croze).Contraintes d’ouvrir le capot sur leurs données d’entraînement, OpenAI, Google et Mistral traînent des pieds
Alexandra Bensamoun : « Les données humaines sont nécessaires aux performances des modèles d’IA »
https://www.actu-juridique.fr/ntic-medias-presse/alexandra-bensamoun-les-donnees-humaines-sont-necessaires-aux-performances-des-modeles-dia/L’exception de TDM au droit d’auteur : un levier stratégique pour l’intelligence artificielle en Europe
https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1545187-l-exception-de-tdm-au-droit-d-auteur-un-levier-strategique-pour-l-intelligence-artificielle-en-europe/
FAQ
Qu’est-ce que la gouvernance des données ?
Il s’agit de l’ensemble des règles permettant d’organiser la collecte, le traitement, la qualité, la sécurité, le partage et la conservation des données.
La gouvernance des données concerne-t-elle uniquement les données personnelles ?
Non. Elle couvre également les données industrielles, scientifiques, publiques et commerciales.
Quel est le rôle du Data Governance Act ?
Le DGA établit un cadre favorisant le partage sécurisé des données au sein de l’Union européenne.
Quel lien existe entre gouvernance des données et IA ?
La qualité et la gouvernance des données conditionnent les performances, la fiabilité et la conformité juridique des systèmes d’IA.
Les fournisseurs de modèles d’IA doivent-ils être transparents sur leurs données d’entraînement ?
Oui. L’AI Act introduit des obligations de transparence, notamment pour certains modèles d’IA à usage général.
Méthodologie : Cette fiche a été générée avec l’assistance de l’intelligence artificielle à partir de la base documentaire et de sources juridiques complémentaires lorsque cela était nécessaire. Elle constitue une synthèse documentaire et ne remplace pas un avis juridique.
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