Taxonomy — Print - DTPR for AI

Accessibilité

Garantit l'égalité d'accés de tous à un espace ou à un service.

Arts et culture

Permet l'expression artistique et/ou culturelle.

Frontière et immigration

Soutient les décisions ou traitements en matière d'immigration, d'asile ou de passage de frontière — par exemple, la reconnaissance faciale au contrôle frontalier, la décision sur les visas, l'évaluation du risque en asile.

Commerce

Permet l'achat et la vente de biens et de services.

Modération de contenu

Filtre, classe ou retire du contenu généré par les utilisateurs selon des politiques — par exemple, la modération de commentaires sur une borne publique, le filtrage d'images, ou la détection de discours haineux.

Restauration

Pour la fourniture de services de restauration ou de repas.

Écologie

Permet la mesure ou la surveillance de l'environnement naturel.

Éducation et apprentissage

Soutient l'enseignement, l'apprentissage, l'évaluation ou l'orientation pédagogique — par exemple, des assistants de tutorat, la notation automatisée, ou des recommandations de bibliothèques et musées.

Éligibilité et prestations publiques

Détermine l'éligibilité ou la distribution de prestations publiques et de services publics essentiels — par exemple, l'attribution d'aides sociales, l'aide au logement, l'évaluation du risque en protection de l'enfance.

Emploi et travail

Soutient le recrutement, la planification, l'évaluation de la performance ou les opérations sur le lieu de travail — par exemple, le tri de CV, l'attribution des postes, le suivi de la productivité.

Efficacité énergétique

Réduit la consommation d'énergie et/ou aide à conserver l'énergie.

Cadre légal

Utilisé pour l'application de lois ou de réglements.

Entrée

Permet l'authentification ou la validation afin d'accéder à un espace ou à un service.

Services financiers

Soutient le crédit, l'assurance, la détection de fraude ou d'autres décisions financières concernant des personnes — par exemple, l'évaluation du crédit, la souscription d'assurance, le signalement de fraude transactionnelle.

Incendie et urgence

Contribue au fonctionnement des services qui assurent la sécurité et la santé publiques en cas d'urgences.

Santé environnementale

Mesure ou surveille les aspects de l'environnement physique qui affectent la santé humaine — qualité de l'air, qualité de l'eau, rayonnements, bruit ou expositions sur le lieu de travail. À distinguer de Soins de santé, qui soutient les soins cliniques aux personnes.

Soins de santé

Soutient les soins cliniques aux personnes — par exemple, aide au diagnostic, recommandations de traitement, triage des patients ou chatbots de santé. À distinguer de Santé environnementale, qui surveille l'environnement physique.

Informer

Permet une assistance informative à usage général : conciergerie, FAQ, signalétique ou orientation sur un service. À distinguer de Signalisation et services, qui couvre l'orientation spatiale et les itinéraires dans un lieu.

Logistique

Favorise la circulation des marchandises ou des matériaux.

Marketing et personnalisation

Cible la publicité, personnalise les recommandations ou profile les audiences à des fins marketing — par exemple, offres de fidélité en magasin, signalétique personnalisée, ciblage publicitaire comportemental.

Mobilité

Contribue à la maniére dont les personnes et les matériaux se déplacent.

Planification et prise de décision

Permet la prévision et l'analyse d'impact des politiques à l'échelle d'une population ou d'un système — par exemple l'urbanisme, la planification d'infrastructures, ou la mesure de l'impact d'une décision de politique publique. À distinguer de Évaluation des risques et triage, qui note des personnes individuellement.

Recherche et développement

Permet le déploiement d'un instrument de recherche — un système qui étudie un lieu, une population ou un environnement dans le cadre d'un programme de recherche. À distinguer de l'IA de production qui rend un service au public.

Évaluation des risques et triage

Note ou hiérarchise des personnes ou des cas pour une attention ou une action accrue — par exemple, notation de récidive, triage hospitalier, signalements de risque en protection de l'enfance. À distinguer de Planification et prise de décision, qui prévoit à l'échelle d'une population ou d'un système.

Sûreté et sécurité

Soutient la réduction préventive des risques dans les environnements physiques — par exemple la sécurité incendie, la sécurité domestique ou la sécurité de passage dans les aéroports ou sur les routes. À distinguer de Cadre légal (application des règles) et de Incendie et urgence (réponse aux incidents).

Social

Pour interagir avec une autre personne ou un groupe.

Traduction et accès linguistique

Traduit la parole, le texte ou la signalétique pour rendre un lieu ou un service accessible dans plusieurs langues — par exemple, l'interprétation en temps réel à un guichet, la signalétique multilingue.

Gestion des déchets

Contribue à la manipulation et l'élimination des déchets, y compris les matiéres recyclables, le compost et les matiéres dangereuses.

Efficacité de l'eau

Réduit la consommation d'eau et/ou contribue à sa conservation. Pour en savoir plus sur l'efficacité et la conservation de l'eau, ainsi que sur l'infrastructure verte.

Signalisation et services

Permet la navigation d'un lieu et de ses équipements et services.

Context — Rôle

Comment cette organisation participe au déploiement du système d’IA.

Fournisseur	L’organisation qui construit, fournit ou concède sous licence le système d’IA.
Déployeur	L’organisation qui déploie et exploite le système d’IA dans ce lieu.

Institution

L'entité qui est responsable et redevable de cette activité de collecte de données

Organisation

L'entité qui est responsable et redevable de cette activité de collecte de données

Context — Relation

Comment ce système touche cette personne ou ce groupe.

Objet d’une décision	Le système produit un résultat sur cette personne qui l’affecte directement — un score, une correspondance, une décision d’admissibilité.
Capté incidemment	Capté dans les données du système même s’il ne prend pas de décision à son sujet — un visage à l’arrière-plan d’une caméra visant ailleurs.
Communauté au sens large	Un lieu ou un groupe affecté collectivement, au-delà des individus que le système traite — un quartier surveillé, une main-d’œuvre classée.

Personnes

Les personnes sur lesquelles ce système est utilisé, ou dont ses décisions affectent la vie.

Context — Intervention humaine

Qui boucle la boucle — un signal d'ensemble rapide indiquant ce qui fonctionne sans personne, affiché sur le verbe qu'il colore. Une caractérisation générale du déploiement, pas un audit technique.

Une personne décide	Ce système suggère ou informe ; une personne tranche avant que quoi que ce soit prenne effet. Exemple : un outil de triage classe les cas pour qu'un clinicien choisisse lesquels examiner en premier.
Une personne supervise ou exécute	Ce système produit le résultat par lui-même ; des personnes le supervisent, peuvent intervenir ou exécutent le résultat elles-mêmes. Exemple : un optimiseur planifie les tournées de collecte de la journée, et les chauffeurs les effectuent.
Fonctionne par lui-même	Ce système décide et prend effet sans qu'une personne examine chaque résultat. Exemple : un péage qui se réévalue et prélève automatiquement selon le trafic.

Agit

Agit — décompose un objectif en étapes et les exécute dans le logiciel : appeler des outils, réserver, déposer, escalader, dérouler des processus en plusieurs étapes pour le compte de quelqu'un. Le résultat est une action accomplie, pas un contenu renvoyé. Exemples : réserver une réunion, déposer une déclaration, escalader un ticket. Quand l'action déplace quelque chose de physique, il s'agit d'Actionne.

Répond

Répond — répond aux questions des personnes en conversation : un chatbot, un assistant vocal, une ligne téléphonique automatisée. Il tient un échange qui s'adresse à vous sur le moment. Exemples : un chatbot de transport expliquant un retard, une ligne de service orientant votre demande. Distinct de Crée, qui produit un contenu qui existe ensuite par lui-même.

Crée

Crée — produit de nouveaux textes, images, sons, vidéos ou codes qui n'existaient pas avant l'exécution de ce système. Le résultat est un contenu rédigé par le système, pas une étiquette ni une note sur des données existantes. Exemples : rédiger un paragraphe à partir d'une consigne, générer une image à partir d'une description, composer de l'audio, compléter du code. Distinct de Répond, qui vous répond en conversation.

Décide

Décide — détermine un résultat qui prend effet : approuver ou refuser, fixer un prix, répartir, signaler pour action. Exemples : un péage dynamique fixé selon le trafic, une demande approuvée ou refusée, une affectation d'intervention. Quand une personne tranche à partir de ses suggestions, il s'agit plutôt de Recommande.

Identifie

Identifie — reconnaît qui ou quoi en comparant un visage, une voix, une empreinte, une plaque ou un compte à des références connues. Il transforme « quelqu'un est là » en « cette personne est là ». Exemples : une correspondance faciale à une porte d'embarquement, une recherche de plaque à un portique de péage. Distinct de Perçoit, qui détecte sans nommer.

Actionne

Actionne — agit sur le monde physique. Le système commande des moteurs, des vannes, des signaux ou d'autres actionneurs et change quelque chose autour de vous. Exemples : diriger un robot, changer la phase d'un feu de circulation, ouvrir une barrière, ajuster la ventilation d'un bâtiment, libérer une barrière de stationnement.

Prédit

Prédit — estime ce qui est probable : une prévision, un score de risque, une probabilité. Il dit ce qui peut arriver ; quelqu'un ou quelque chose d'autre décide encore de la suite. Exemples : une prévision de file d'attente, un score de risque de crédit, une prévision d'affluence pour la prochaine heure. Distinct de Décide, qui fait prendre effet à un résultat.

Recommande

Recommande — propose des options parmi lesquelles une personne choisit : un classement, une liste restreinte, un itinéraire ou un traitement suggéré. Rien ne prend effet tant que quelqu'un n'accepte pas la suggestion. Exemples : un classement de triage pour un clinicien, un itinéraire alternatif proposé à un conducteur, des produits affichés en premier. Distinct de Décide, où le résultat prend effet de lui-même.

Perçoit

Perçoit — transforme les signaux bruts des caméras, microphones ou capteurs en éléments utilisables par le reste du système : détections, transcriptions, mesures. Comprend la surveillance continue qui guette des événements. Exemples : détecter un véhicule dans une image, transcrire une phrase parlée, remarquer qu'un quai est bondé. Distinct d'Identifie, qui met un nom sur ce qui est perçu.

Comprend

Comprend — extrait le sens d'un texte ou d'une parole, trouve des idées liées et relie ce qu'il lit à un contexte enregistré. Il renvoie des correspondances, des intentions, des résumés ou des liens vers des connaissances pertinentes, pas de nouveau contenu. Exemples : relier une question au bon article d'aide, retrouver la clause qui s'applique à un dossier, reconnaître le sujet d'une phrase.

Perte d'autonomie

Le risque que le système d'IA limite la capacité d'une personne à prendre ses propres décisions, à contrôler son identité ou à choisir librement. Cela inclut les risques d'accès restreint à des alternatives, de conception trompeuse qui oriente les décisions vers un résultat particulier et d'absence de consentement significatif. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des mécanismes de retrait, des recommandations transparentes, des paramètres par défaut qui protègent l'agentivité et un examen humain des décisions importantes.

Atteinte aux libertés civiles

Le risque que le système d'IA compromette les droits humains fondamentaux et les libertés civiles — expression, réunion, circulation, procédure équitable ou protection contre la surveillance arbitraire. Cela inclut les risques liés à la reconnaissance faciale de masse, à la police prédictive, à la censure de l'expression légale et aux effets dissuasifs sur la contestation. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des limites strictes de finalité, une supervision judiciaire ou indépendante, une rétention de données restreinte et des évaluations d'impact sur les droits humains avant le déploiement.

Préjudice environnemental

Le risque que le système d'IA cause une dégradation environnementale par la consommation d'énergie, l'usage de l'eau, les déchets électroniques, les émissions de carbone ou l'extraction de ressources pour le matériel. Cela inclut les risques liés au calcul d'entraînement, à l'inférence permanente, aux besoins de refroidissement des centres de données et au renouvellement rapide du matériel. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des objectifs d'efficacité énergétique et hydrique, un reporting transparent de l'empreinte de calcul, une planification du cycle de vie du matériel et l'approvisionnement en énergies renouvelables pour les centres de données.

Préjudice financier et commercial

Le risque que le système d'IA cause des pertes financières à des personnes ou des dommages organisationnels par une tarification erronée, des refus de services, des fraudes ou une manipulation du marché. Cela inclut les risques liés aux décisions de crédit automatisées, aux inégalités de tarification dynamique, aux escroqueries activées par l'IA et aux perturbations de la chaîne d'approvisionnement résultant d'un usage abusif. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des garde-fous d'accessibilité financière, des audits d'équité des modèles de tarification, des couches de détection de la fraude et des procédures claires de recours.

Préjudice physique

Le risque que les résultats du système d'IA entraînent des blessures physiques pour des personnes ou des dommages matériels. Cela inclut les risques liés aux véhicules autonomes, à l'actionnement robotique, à des indications de navigation erronées ou à des erreurs d'infrastructures critiques mettant en danger des corps ou des biens. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des tests de sécurité rigoureux, des paramètres par défaut à sécurité intégrée, le géorepérage des comportements dangereux et la supervision humaine des actions physiques à enjeux élevés.

Préjudice politique et économique

Le risque que le système d'IA manipule le discours politique, interfère avec les élections, concentre le pouvoir de marché ou porte atteinte aux institutions publiques. Cela inclut les risques liés aux médias synthétiques ciblant les électeurs, au ciblage publicitaire opaque, à la distorsion concurrentielle due à l'accès monopolistique aux données et au calcul, et à l'érosion de la confiance institutionnelle. Les mesures d'atténuation peuvent inclure la divulgation des contenus synthétiques, l'attention antitrust portée aux marchés de l'IA, l'accès d'audit pour les régulateurs et des obligations de transparence pour les publicités politiques.

Préjudice psychologique

Le risque que le système d'IA cause une atteinte émotionnelle ou à la santé mentale, directement ou indirectement. Cela inclut les risques liés à des boucles de rétroaction addictives, à la détresse causée par la surveillance, au harcèlement via du contenu généré et à l'anxiété liée aux refus automatisés. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des avertissements de contenu, des garde-fous pour le bien-être, une conception adaptée à l'âge, des canaux d'assistance accessibles et des limites sur les comportements qui maximisent l'engagement.

Atteinte à la réputation

Le risque que le système d'IA porte atteinte à la réputation de personnes, de groupes ou d'organisations par une identification erronée, une catégorisation fausse ou des étiquettes stigmatisantes. Cela inclut les risques de reconnaissance faciale inexacte, de contenu diffamatoire généré et de notation publique injuste qui suit les personnes dans différents contextes. Les mesures d'atténuation peuvent inclure des seuils de précision avant l'application d'étiquettes publiques, un examen humain des identifications à fort impact, des procédures de retrait et des droits clairs de rectification.

Préjudice sociétal et culturel

Le risque que le système d'IA porte atteinte aux communautés ou à la culture par l'érosion de la confiance, la perte de diversité linguistique et culturelle ou une dépendance malsaine à des systèmes opaques. Cela inclut les risques de désinformation à grande échelle, d'homogénéisation de l'expression culturelle, de substitution des savoirs locaux et de dégradation des écosystèmes d'information publique. Les mesures d'atténuation peuvent inclure un support multilingue, des partenariats avec les communautés concernées, des signaux de provenance sur les contenus générés et des investissements dans des modèles spécifiques aux langues et aux contextes locaux.

Droit d'accès

Le droit de demander et de recevoir des informations sur les données à caractère personnel qu'un système d'IA a collectées à votre sujet, sur la manière dont ces données sont utilisées et sur les décisions qui ont été prises sur la base de ces informations. Cela inclut le droit d'obtenir une copie de vos données dans un format lisible.

Droit à la transparence algorithmique

Le droit d'être informé, dans un langage clair, du fonctionnement général d'un système d'IA — la logique mise en œuvre, l'importance du traitement et les conséquences probables pour les personnes concernées. Il s'agit du droit de comprendre le système lui-même ; le droit à une explication d'une décision particulière prise à votre sujet constitue un droit distinct.

Droit à l'oubli

Le droit à l'effacement de vos données à caractère personnel d'un système d'IA lorsque les données ne sont plus nécessaires à leur finalité initiale, lorsque vous retirez votre consentement ou lorsqu'il n'y a pas d'intérêt légitime à continuer leur traitement. Lorsque cela est techniquement possible, cela inclut également que le système "désapprenne" les informations dérivées de vos données. Il s'agit d'un droit à l'effacement ; le droit d'arrêter le traitement sans effacement est un droit distinct.

Droit de contestation

Le droit de contester une décision qu'un système d'IA a prise à votre sujet — d'apporter des informations supplémentaires, d'exprimer votre point de vue et d'obtenir que la décision soit réexaminée sur la base de votre contribution. Il s'agit d'un recours postérieur à la décision ; le droit à un examen humain avant qu'une décision ne soit exécutée constitue un droit distinct.

Droit de rectifier vos données

Le droit de faire rectifier ou compléter les données inexactes ou incomplètes qu'un système d'IA détient à votre sujet. Ce droit se distingue du droit d'accès (qui est le droit de les consulter) et du droit à l'oubli (qui est le droit à leur effacement). Lorsque les données d'origine sont rectifiées, les décisions ultérieures prises à partir de données erronées devraient être réexaminées.

Droit à une explication d'une décision

Le droit à une explication claire et significative de la manière dont un système d'IA a contribué à une décision particulière vous concernant — le rôle joué par le système, les principaux facteurs qui ont conduit au résultat et ce que cela signifie pour vous. Ce droit couvre la décision effectivement prise à votre sujet ; le droit d'être informé du fonctionnement général du système est un droit distinct.

Droit à la non-discrimination

Le droit de ne pas être traité de manière discriminatoire par les systèmes d'IA sur la base de caractéristiques protégées telles que la race, le sexe, l'âge, la religion, le handicap ou l'orientation sexuelle. Les organisations doivent mettre en œuvre et démontrer des mesures techniques et organisationnelles appropriées pour éviter que leurs systèmes d'IA ne produisent des résultats discriminatoires.

Droit d'opposition au traitement

Le droit de demander à une organisation de cesser d'utiliser vos données à caractère personnel, même lorsque les données elles-mêmes ne sont pas supprimées. Il est distinct du droit à l'oubli (qui supprime les données) et du droit à la limitation des finalités (qui restreint les finalités initialement annoncées). Il s'agit du levier d'arrêt immédiat actionné par l'utilisateur : vos données peuvent rester archivées, mais aucun traitement supplémentaire ne doit être effectué.

Limitation du droit à l'objet

Le droit que vos données ne soient utilisées qu'aux fins spécifiques annoncées lors de leur collecte. L'organisation doit déclarer et documenter ces finalités avant le début de la collecte, et il lui est interdit d'utiliser ensuite vos données à des fins nouvelles et sans rapport, sans votre connaissance ni votre consentement. Il s'agit d'une limite en amont sur l'usage autorisé ; le droit d'arrêter un traitement déjà en cours est un droit distinct.

Droit à un examen humain

Le droit qu'une personne — et non un système automatisé — prenne ou réexamine de manière significative une décision vous concernant. Il s'agit d'une voie vers une décision non automatisée, distincte du droit de contester une décision déjà prise. La personne qui procède à l'examen doit disposer de l'autorité et des informations nécessaires pour modifier effectivement le résultat.

Droit d'être informé de l'utilisation de l'IA

Le droit de savoir qu'un système d'IA est en fonctionnement avant qu'une décision vous concernant ne soit prise. Cela comprend le fait d'être informé lorsque vous interagissez avec un système automatisé plutôt qu'avec une personne, lorsque du contenu est généré par IA et lorsqu'une technologie biométrique ou de reconnaissance des émotions est utilisée. Il s'agit de la condition préalable à tous les autres droits de cette catégorie : vous ne pouvez pas exercer des droits dont vous ignorez l'existence.

Lecteur biométrique

Capte un trait physique à des fins d'identification — empreinte digitale, paume, iris ou visage à une porte, une borne ou un tourniquet. Le dispositif de capture lui-même ; la comparaison avec des gabarits enregistrés relève de la reconnaissance biométrique, qui figure sous Algorithme ou modèle.

Caméra

Capte des images fixes ou de la vidéo d'un lieu — montée sur un poteau, un véhicule, un drone ou intégrée à un appareil. Comprend les caméras infrarouges et thermiques. Il s'agit du dispositif de capture lui-même ; les techniques qui analysent les images figurent sous Algorithme ou modèle, et le degré d'identifiabilité des images figure sur les données d'entrée.

Télémétrie d'appareils connectés

Mesures transmises automatiquement par des objets connectés — véhicules signalant vitesse et position, objets portables signalant le rythme cardiaque, compteurs intelligents signalant la consommation d'énergie, machines signalant leur propre état. Une captation continue qui s'exécute en arrière-plan de l'usage quotidien.

Capteur environnemental

Mesure les conditions ambiantes — qualité de l'air, température, humidité, niveau sonore, niveau d'eau ou météo. Ces capteurs lisent l'environnement, pas les personnes, même si les mesures de bruit et d'air peuvent refléter l'activité humaine.

Dossiers existants

Données que l'organisation détient déjà — comptes clients, dossiers, registres, historiques de transactions, demandes antérieures. Rien de nouveau n'est capté dans le monde ; le système puise dans ce qui a été enregistré auparavant, parfois à une autre fin d'origine.

Microphone

Capte le son — la parole, le bruit ambiant ou des événements sonores précis comme un bris de verre. Présent dans les enceintes connectées, les bornes, les interphones et les installations de surveillance acoustique. Le dispositif de capture lui-même ; la reconnaissance vocale et les autres analyses figurent sous Algorithme ou modèle.

Connexion réseau

Relie ce système à un réseau — modem cellulaire, point d'accès WiFi ou liaison filaire. Il transporte les données plutôt qu'il ne les capte, mais les journaux de connexion peuvent révéler quels appareils étaient à proximité ou connectés, et un point d'accès offrant du WiFi public est aussi un service auquel les gens se joignent.

Positionnement et localisation

Détermine où se trouve quelque chose — récepteurs GPS dans les véhicules ou les applis, balises Bluetooth ou systèmes de positionnement intérieur. Produit des traces de localisation, l'une des données personnelles les plus révélatrices lorsqu'elle est liée à une personne ou à son appareil.

Capteur de présence et de mouvement

Détecte qu'une personne ou une chose est présente, ou en mouvement, sans capter d'image — infrarouge passif, ultrasons, tapis de pression, compteurs de porte, capteurs d'occupation de siège. Indique au système qu'un espace est occupé, pas qui l'occupe.

Flux de données tiers

Données reçues d'une autre organisation — achetées, sous licence ou livrées via une API ou un accord de partage. Exemples : dossiers d'agences de crédit, services météo, fournisseurs de cartes, courtiers en données. Les personnes décrites n'ont peut-être jamais eu affaire à l'exploitant de ce système.

Saisie de l'utilisateur

Informations que les personnes fournissent délibérément — un formulaire rempli, un texte saisi, une recherche lancée, une photo téléversée, une commande vocale prononcée. La personne sait qu'elle transmet quelque chose, contrairement à la captation qui se produit autour d'elle.

Détection de véhicules

Détecte les véhicules sur une route ou dans un espace — radar, LiDAR, boucles d'induction dans la chaussée, bandes piézoélectriques ou détecteurs montés sur portique. Sert à compter le trafic, mesurer la vitesse et détecter la congestion. Les caméras de plaques d'immatriculation relèvent de Caméra.

Détection de signaux sans fil

Détecte les signaux radio émis par les appareils — sondes WiFi des téléphones, Bluetooth, étiquettes RFID ou contacts NFC. Souvent utilisé pour compter ou suivre les appareils qui traversent un espace ; le signal d'un appareil peut servir d'identifiant persistant pour la personne qui le porte.

Context — Informations personnelles

À quel point les données sont identifiables lorsque ce système les traite. Le nom de l’élément indique de quoi parlent les données ; cette couleur indique dans quelle mesure elles identifient directement une personne.

Données anonymisées	Données concernant des personnes dont le lien à l’identité est rompu. Privées d’identifiants, floutées, agrégées ou bruitées pour que ce système ne puisse pas raisonnablement relier un enregistrement à un individu.
Données pseudonymes	Les données de chaque personne sont liées à un jeton (hachage, identifiant, modèle) qui permet à ce système de reconnaître la même personne d’un événement à l’autre, mais le jeton lui-même ne révèle pas de nom. La réidentification est possible avec des informations supplémentaires.
Données identifiables	Les données contiennent un identifiant direct (nom, adresse, nom de compte, visage ou voix reconnaissable, plaque d’immatriculation) ou portent un jeton que ce système utilise pour rechercher l’identité légale pendant le traitement.

Données sur une mesure

Relevés de capteurs : qualité de l'air, température, niveau sonore, énergie, débit d'eau. L'IA reçoit des mesures numériques issues de capteurs physiques, généralement non rattachées à une personne. Exemples : des relevés PM2,5 d'un moniteur de qualité de l'air, des décibels d'un capteur acoustique, des kilowattheures d'un compteur.

Données sur un lieu

Lieux, itinéraires, environnement ou plans. L'IA reçoit des données décrivant l'endroit où se trouve quelque chose. Exemples : des coordonnées GPS d'un téléphone, des comptages de passages piétons, le plan des couloirs d'un bâtiment.

Données sur le comportement

Touchers d'écran, choix, déplacements, temps de présence, achats ou requêtes. L'IA reçoit des registres de ce que les personnes ont fait. Exemples : destinations touchées sur une borne de signalisation, articles ajoutés à un panier, une requête tapée sur un terminal public.

Données biométriques

Visages, empreintes digitales, empreintes vocales, démarche, gestes, regard, posture. L'IA reçoit des signaux biologiques provenant du corps d'une personne. Exemples : un visage capturé à un tourniquet, une voix enregistrée par le microphone d'une borne, une démarche analysée par une caméra zénithale.

Une décision à propos de vous

Une éligibilité, classification, hiérarchisation, ou un oui/non qu'un autre système a déjà décidé sur une personne. L'IA reçoit cette décision antérieure et l'utilise en entrée. Exemples : un score de crédit issu d'un autre modèle, un drapeau d'accès autorisé venant d'amont, une classe de triage attribuée plus tôt dans le pipeline.

Contenu généré

Texte, images, audio ou vidéo créés par une autre IA. L'IA reçoit ce contenu synthétique et le traite encore. Exemples : un résumé écrit par un LLM transmis à un traducteur, une photo générée passée à un modèle de modération, un extrait synthèse vocale acheminé vers un système audio.

Données opérationnelles

Horaires, itinéraires, budgets, comptages d'occupation, registres publics ou autres données administratives — qui ne concernent aucune personne en particulier. L'IA reçoit des données décrivant le fonctionnement d'un lieu ou d'un service. Exemples : occupation d'une école par heure, tournées de collecte des ordures, horaires de transports, budget d'un service.

Une action physique

Un signal indiquant qu'un élément du monde physique a changé : une porte qui s'ouvre, une lumière qui s'allume, une alerte qui retentit. L'IA reçoit des indices de ces changements depuis des actionneurs ou capteurs en amont. Exemples : un événement de déverrouillage de tourniquet, un ajustement de CVC enregistré par un capteur, une alerte de sonorisation diffusée en amont.

Une recommandation ou prédiction

Une suggestion, prévision, score de risque ou classement produit en amont par un autre système. L'IA reçoit cette sortie consultative et l'utilise. Distincte d'une décision contraignante parce qu'elle conseille sans trancher. Exemples : une courbe de demande prévue, un score de risque issu d'un modèle antérieur, un itinéraire recommandé par un service de navigation.

Données personnelles sensibles

Santé, finances, convictions, sexualité, situation migratoire ou autres informations personnelles porteuses de risque légal et social. L'IA reçoit ce type de données protégées. Exemples : éligibilité à une assurance sur une borne de clinique, état d'une demande de prestation, pronom auto-déclaré.

Analyse de l'affect et des émotions

Systèmes d'IA qui infèrent un état émotionnel, une humeur ou un sentiment à partir de texte, de parole, d'expressions faciales ou de signaux physiologiques. Utilisés pour évaluer le ressenti d'une foule, mesurer l'expérience d'un service ou détecter une détresse. La précision et l'équité culturelle de l'inférence d'affect sont contestées, et certaines juridictions limitent son usage en milieu professionnel et dans les services publics.

Détection d'anomalies

Systèmes d'IA qui signalent des événements, motifs ou valeurs inhabituels s'écartant d'une référence apprise du comportement normal. Utilisés pour la prédiction de pannes d'équipement, la détection de fraude, la détection d'intrusion, la surveillance des fuites d'eau et les alertes de flux de foule inhabituels. Les sorties sont en général des scores seuillés plutôt que des décisions directes.

Reconnaissance biométrique

Systèmes d'IA qui identifient ou vérifient une personne précise à partir de signaux biologiques — visage, empreinte digitale, voix, iris ou démarche. Distinct de la vision par ordinateur générique car la sortie est liée à un individu nommé. De nombreuses juridictions restreignent ou interdisent la reconnaissance biométrique dans les espaces accessibles au public.

Classification et prédiction

Systèmes d'IA qui attribuent une étiquette à une entrée ou estiment un résultat numérique : classifieurs (spam ou non, niveau de risque), modèles de régression (demande prévue, temps d'attente attendu) et prévisions de séries temporelles (fréquentation à la prochaine heure, charge énergétique). Construits à partir de données historiques étiquetées par des modèles statistiques ou d'apprentissage automatique.

Regroupement et segmentation

Systèmes d'IA qui regroupent des personnes, lieux ou événements en groupes par similarité, sans utiliser d'étiquettes prédéfinies. Utilisés pour segmenter des audiences, des modèles de mobilité, des profils d'usage énergétique ou des zones de demande de services. Les sorties sont des affectations de groupe que les systèmes en aval peuvent traiter comme des catégories, bien que les groupes soient inférés et non définis.

Vision par ordinateur

Systèmes d'IA qui interprètent des images ou des vidéos : comptage de personnes, détection d'objets, lecture de texte dans des images, suivi de mouvements ou segmentation de scènes. Courant dans la détection d'occupation, la surveillance du trafic et des foules, l'assistance à l'accessibilité et l'inspection de la signalisation. Distinct de la reconnaissance biométrique, qui identifie des personnes spécifiques.

Modèles de langage

Systèmes d'IA qui lisent, écrivent, résument, traduisent ou tiennent une conversation en langage humain. Cela inclut les grands modèles de langage (LLM), les chatbots et les systèmes de génération de texte. Ils fonctionnent en prédisant les jetons les plus probables à partir de l'entrée et du contexte antérieur.

Optimisation

Systèmes d'IA qui recherchent la meilleure affectation, le meilleur itinéraire, le meilleur horaire ou la meilleure répartition sous contraintes. Inclut le routage des véhicules, la synchronisation des feux, la planification énergétique et CVC, la planification du personnel et l'allocation de ressources. Fonctionne en explorant des possibilités pour maximiser ou minimiser un objectif comme le coût, le temps ou les émissions.

Transformation préservant la vie privée

Systèmes d'IA dont la fonction principale est de transformer les données d'entrée afin de supprimer, flouter ou remplacer les détails identifiants avant toute utilisation en aval. Inclut le floutage de visages, le masquage de plaques d'immatriculation, la tokenisation, la k-anonymisation, la confidentialité différentielle et la génération de données synthétiques. Sert de barrière entre les données brutes collectées et celles utilisées pour l'analyse ou les décisions.

Recommandation et classement

Systèmes d'IA qui suggèrent ou classent des éléments pour une personne — services, annonces, actualités, options d'orientation — selon ses préférences, son comportement ou sa similarité avec d'autres. Inclut le filtrage collaboratif, les recommandateurs basés sur le contenu et le classement appris. Personnalise ce que chaque personne voit dans un même catalogue.

Recherche et récupération

Systèmes d'IA qui trouvent et présentent du contenu pertinent dans un ensemble de documents, dossiers ou médias en réponse à une requête. Inclut la recherche sémantique, la récupération vectorielle et les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) qui injectent des passages pertinents dans un modèle de langage. Utilisé dans la QA documentaire, la consultation de registres publics et la recherche en bibliothèque ou en archives.

Parole et audio

Systèmes d'IA qui convertissent entre la parole et d'autres formats, ou qui classent les sons non vocaux. Inclut la transcription parole-vers-texte, la synthèse vocale, la détection de mots-clés et la détection d'événements sonores. La voix comme identité (reconnaître qui parle) relève de la reconnaissance biométrique.

Context — Informations personnelles

À quel point les données sont identifiables lorsque ce système les produit. Le nom de l’élément indique de quoi parle la sortie ; cette couleur indique dans quelle mesure elle identifie directement une personne.

Données anonymisées	Sortie concernant des personnes dont le lien à l’identité est rompu. Privée d’identifiants, floutée, agrégée ou bruitée pour que le résultat ne puisse pas raisonnablement être relié à un individu.
Données pseudonymes	La sortie est étiquetée avec un jeton (hachage, identifiant, modèle) qui permet à ce système de relier le résultat à la même personne d’un événement à l’autre sans révéler de nom. La réidentification est possible avec des informations supplémentaires.
Données identifiables	La sortie nomme une personne directement (nom, adresse, compte, visage ou voix reconnaissable, plaque) ou porte un jeton que ce système résout en identité légale dans la même étape.

Données sur une mesure

L'IA produit des mesures numériques au fil du temps : sorties de capteurs, indices de qualité dérivés, valeurs prévues. Exemples : un indice de qualité de l'air horaire pour une place, une courbe d'affluence prévue pour demain, une lecture de niveau sonore agrégée publiée sur un tableau de bord public.

Données sur un lieu

L'IA produit une sortie de localisation, d'itinéraire, de zone ou de plan. Exemples : un itinéraire affiché sur une borne, une carte de chaleur de la densité piétonne, les limites d'une géoclôture publiées à des systèmes en aval.

Données sur le comportement

L'IA produit des registres de ce que les personnes ont fait : déplacements, articles choisis, temps de présence, schémas d'interaction. Exemples : un rapport hebdomadaire des destinations les plus visitées, un journal de session des interactions tactiles, un itinéraire inféré qu'une personne a emprunté dans un lieu.

Données biométriques

L'IA produit une sortie contenant des signaux biologiques du corps d'une personne : modèles faciaux, empreintes vocales, vecteurs de démarche, séquences de gestes. Exemples : un modèle facial enrôlé stocké en aval, une empreinte vocale pour appariement ultérieur, une signature de démarche exportée vers un autre système.

Une décision à propos de vous

L'IA produit une détermination contraignante sur une personne : éligibilité, classification, hiérarchisation, ou oui/non. Exemples : un système de contrôle d'accès qui décide d'ouvrir un portique, un résultat d'éligibilité automatisé à des prestations, un filtrage automatisé qui élimine quelqu'un.

Contenu généré

L'IA produit du contenu nouveau : du texte, des images, de l'audio ou de la vidéo qui n'existaient pas auparavant. Exemples : un avis de service rédigé par un LLM affiché sur un panneau, une annonce vocale synthétisée diffusée par un système de sonorisation, une illustration générée sur une borne numérique.

Données opérationnelles

L'IA produit une sortie administrative : horaires, itinéraires, estimations d'occupation, allocations budgétaires ou autres registres sur le fonctionnement d'un lieu ou d'un service. Aucune personne en particulier n'est concernée. Exemples : une tournée de collecte des ordures optimisée, une projection d'occupation scolaire, une allocation budgétaire recommandée pour le trimestre suivant.

Une action physique

L'IA déclenche quelque chose dans le monde physique : une porte qui se déverrouille, une lumière qui s'allume, une alerte qui retentit, une signalétique qui change, un système CVC qui s'ajuste. Exemples : un tourniquet qui s'ouvre sur reconnaissance faciale, une alerte de sonorisation diffusée automatiquement, un ajustement CVC commandé par un modèle de bâtiment.

Une recommandation ou prédiction

L'IA produit une sortie consultative : une suggestion, prévision, score de risque ou classement. Distincte d'une décision contraignante parce qu'elle conseille sans trancher. Exemples : un système de signalisation proposant un itinéraire alternatif d'après l'affluence prévue, une courbe de demande prévue pour demain, une destination suggérée sur une borne.

Données personnelles sensibles

L'IA produit une sortie portant sur la santé, les finances, les convictions, la sexualité, la situation migratoire ou d'autres catégories porteuses de risque légal et social. Exemples : une priorité de triage attribuée en clinique, un résultat d'éligibilité envoyé à un portail de prestations, un attribut protégé inféré et exporté.

Un débit ou paiement automatique

Le résultat est un mouvement d'argent sans action de votre part — un péage prélevé au passage d'un portique, un tarif débité à la sortie, une amende émise, un versement déclenché. Souvent la rencontre la moins visible : vous l'apprenez après coup sur un relevé.

Une réponse de chatbot ou vocale

Le résultat arrive sous forme de réponse conversationnelle — message de chatbot, réponse d'assistant vocal, agent téléphonique automatisé. Vous rencontrez le système en dialoguant avec lui, et il doit être clair que vous ne parlez pas à une personne.

Un prix ou tarif dynamique

Le résultat se manifeste par le coût de quelque chose — un péage qui augmente avec la congestion, une tarification de pointe pour une course, un tarif de stationnement qui varie selon la demande, une offre personnalisée. Vous ne verrez peut-être jamais le système lui-même, seulement le prix qu'il a fixé.

Ce que vous voyez dans une appli ou un fil

Le résultat est l'ordre lui-même — quels contenus, produits, résultats ou prix apparaissent en premier, et lesquels vous ne voyez jamais. Il n'y a pas de moment de rencontre à remarquer ; le système façonne la surface que vous regardiez déjà.

Une barrière, un portail ou une machine

Le résultat est un mouvement — un tourniquet qui s'ouvre ou reste fermé, une barrière levante, un robot de livraison, un verrou de porte. Le mouvement physique est la façon dont vous rencontrez la décision ; la commande qui le déclenche est la donnée de sortie du système.

Une notification mobile

Le résultat vous parvient sur votre propre appareil — notification push, SMS, courriel ou alerte dans l'appli. Le système vient vous trouver au lieu d'attendre que vous regardiez ; savoir si vous pouvez le désactiver relève de l'accès et des droits.

Une personne qui agit sur cette base

Le résultat vous parvient par l'intermédiaire d'un humain — un agent qui vous arrête après une alerte, un travailleur social qui suit une recommandation, un médecin qui lit un score de risque. Vous rencontrez une personne, mais un système a orienté son action ; votre droit de le savoir et de le contester s'applique toujours.

Un billet ou une lettre imprimés

Le résultat arrive sur papier — une contravention, un ticket de file d'attente, une carte d'embarquement, une lettre de décision par la poste. Le travail du système vous parvient par un document physique, parfois des jours après son exécution.

Un écran ou un panneau

Le résultat s'affiche sur un écran dans le lieu — panneau à message variable au-dessus d'une route, tableau des départs, écran de borne, affichage de tableau de bord. Vous rencontrez le système en lisant ce qu'il montre.

Un changement de signal ou d'éclairage

Le résultat change ce que l'environnement vous indique — un feu de circulation qui s'adapte au trafic, un éclairage public qui s'intensifie au passage, un voyant qui passe au rouge. Assez discret pour que la plupart des gens ne réalisent jamais qu'un système en a décidé.

Une annonce sonore

Le résultat est diffusé à voix haute dans le lieu — annonce par haut-parleur, voix de synthèse à un passage ou sur un quai, alarme sonore. Atteint toutes les personnes présentes, y compris celles qui n'ont jamais regardé d'écran.

Disponible à la revente

Les données collectées peuvent être revendues à d'autres tiers.

Données mise à la disposition de tiers

Les données sont disponibles pour des tiers non impliqués dans l'activité de données

Disponible pour le téléchargement

Des données qui peuvent être consultées et téléchargées en ligne.

Disponible pour moi

Disponible pour moi mais pas pour d'autres individus. Par exemple, en tant qu'individu, vous avez accés à tous vos enregistrements de péage électronique pour votre voiture, mais les autres individus n'y ont pas accés.

Données mises à la disposition de l’organisation responsable

Les données sont mises à disposition de l’organisation responsable

Disponible pour le vendeur

Les données sont disponibles pour le fournisseur de la collecte de données ou de la technologie

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Les données sont stockées pendant {{duration}} et sont supprimées après cette période.

Aucune donnée conservée

Aucune donnée n'est conservée ou stockée

Sauvegardé à internationale

Les données sont sauvegardées en dehors de la juridiction où elles ont été collectées.

Sauvegardé localement

Les données sont sauvegardées dans la juridiction où elles ont été collectées.

Stockage et gouvernance partagés

Dans un modéle de magasin de données partagé, le magasin de données est partagé entre plusieurs parties et, comme l'infrastructure est partagée, il devient possible d'appliquer la gouvernance autour de la conservation, de l'accés et de la destruction des données par des politiques intégrées à la structure des données elles-mêmes.

Stocké localement

Les données sont stockées dans une zone soumise aux mêmes lois que celle où elles sont collectées.

Stocké sur un cloud tiers

Les données sont stockées au nom de l'organisation ou du collecteur de données dans un centre de données hors site.

Stockés principalement à l'international

Les données sont stockées en dehors de la juridiction où elles ont été collectées.

Stocké principalement localement

Les données sont stockées principalement dans la juridiction où elles ont été collectées.

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