AIPD / PIA RGPD : Définition, quand et comment la réaliser

🔄 Mise à jour 2026 : Article enrichi avec les dernières recommandations CNIL 2025, nouveaux cas d'usage IA (AI Act), chiffres violations 2024-2025, et outils pratiques pour réaliser son AIPD en 2026.

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L'AIPD (Analyse d'Impact relative à la Protection des Données) - également appelée PIA (Privacy Impact Assessment) ou DPIA (Data Protection Impact Assessment) - est devenue un outil incontournable de la conformité RGPD depuis 2018.

Avec la multiplication des cyberattaques et l'arrivée de l'AI Act en août 2025, l'AIPD prend une dimension encore plus stratégique en 2026. Elle permet d'anticiper les risques avant qu'ils ne deviennent des crises.

Les chiffres parlent d'eux-mêmes : en 2024, la CNIL a recensé 5,629 violations de données notifiées (+20% vs 2023), dont plusieurs attaques massives affectant plus d'1 million de personnes. Sans AIPD préalable, ces incidents auraient pu être encore plus dévastateurs.

AIPD en chiffres (2024-2025)

Obligations et sanctions :

• 87 sanctions CNIL en 2024 (vs 42 en 2023)
• €478M d'amendes totales en 2025
• 32% des entreprises contrôlées = PME (<250 salariés)
• Amende moyenne : €5,4M pour non-réalisation AIPD obligatoire

Violations de données 2024 :

• 5,629 violations notifiées à la CNIL (+20% vs 2023)
• Attaques massives (>1M personnes) ont doublé
• 43% des entreprises touchées par une fuite de données
• €12,4Mds : coût total des incidents en France

Adoption AIPD :

• 62% des entreprises ont réalisé au moins 1 AIPD (2025)
• Seulement 34% documentent correctement leurs AIPD
• 78% des AIPD sont réalisées avec un outil dédié
• Temps moyen réalisation : 8-15 jours (selon complexité)

Nouveauté 2026 :

• AI Act : AIPD obligatoire pour IA à haut risque
• Convergence RGPD + AI Act dans les analyses
• Outils AIPD intègrent maintenant critères AI Act
• Contrôles CNIL renforcés sur documentation AIPD

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1 - Qu'est-ce qu'une AIPD / PIA / DPIA ?

Définition de l'AIPD

L'AIPD (Analyse d'Impact relative à la Protection des Données) est une analyse préventive et structurée, imposée par l'article 35 du RGPD, qui vise à identifier, évaluer et réduire les risques qu'un traitement de données personnelles pourrait faire peser sur les droits et libertés des personnes concernées.

Concrètement, l'AIPD permet de :

• Identifier les risques avant la mise en œuvre d'un traitement
• Évaluer la gravité et la vraisemblance de ces risques
• Définir des mesures de réduction appropriées
• Documenter le processus de conformité
• Démontrer votre responsabilité (accountability)

AIPD, PIA, DPIA : quelle différence ?

Ces trois termes désignent exactement la même chose :

AIPD (français)Analyse d'Impact relative à la Protection des Données→ Terme officiel utilisé dans le RGPD en français

PIA (anglais)Privacy Impact Assessment→ Terme historique, utilisé avant le RGPD

DPIA (anglais)Data Protection Impact Assessment→ Terme officiel RGPD en anglais

💡 Dans la pratique, on utilise indifféremment AIPD ou PIA en France. Les deux termes sont synonymes.

Pourquoi l'AIPD est-elle essentielle ?

L'AIPD répond à plusieurs objectifs stratégiques :

1. Anticiper les risques avant qu'ils ne se matérialisent

L'AIPD vous permet d'identifier les scénarios à risque dès la conception du traitement (privacy by design). Exemples de risques :

• Fuite de données massives (piratage, erreur humaine)
• Réidentification de personnes dans des données anonymisées
• Utilisation détournée des données (profilage non consenti)
• Atteinte à la réputation (données sensibles divulguées)

Exemple concret : En 2024, France Travail a subi une fuite massive de 43 millions de dossiers. Une AIPD préalable aurait permis d'identifier les failles de sécurité et d'éviter cette crise.

2. Démontrer la conformité RGPD (principe d'accountability)

L'AIPD est la preuve tangible de votre démarche de conformité. En cas de contrôle CNIL, l'absence d'AIPD obligatoire peut entraîner :

• Une mise en demeure
• Une amende pouvant aller jusqu'à 20M€ ou 4% du CA mondial
• Une sanction publique (atteinte réputationnelle)

3. Protéger les personnes concernées

L'AIPD garantit que les données des personnes (clients, salariés, patients...) sont traitées de manière sécurisée et proportionnée. Elle renforce la confiance entre l'organisme et les personnes.

4. Éviter des coûts considérables

Le coût d'une violation de données est bien supérieur au coût d'une AIPD :

• Coût moyen violation : €3,8M (étude IBM 2024)
• Coût moyen AIPD : €2k-€15k (selon complexité)
• ROI : x250 en moyenne

2 - AIPD obligatoire : quand devez-vous la réaliser ?

Principe général : traitement à risque élevé

L'AIPD est obligatoire lorsque le traitement est "susceptible d'engendrer un risque élevé pour les droits et libertés des personnes concernées" (article 35 RGPD).

Mais comment savoir si votre traitement présente un risque élevé ?

Méthode 1 : Les 9 critères du CEPD (Comité Européen de la Protection des Données)

Si votre traitement remplit au moins 2 de ces 9 critères, une AIPD est obligatoire :

1. Évaluation ou notation

Exemples :

• Scoring crédit (banques, assurances)
• Notation comportementale (e-commerce, RH)
• Profilage marketing (ciblage publicitaire)
• Évaluation performance salariés

2. Décision automatisée avec effet juridique ou similaire

Exemples :

• Octroi ou refus automatique d'un prêt
• Sélection automatique de CV (IA de recrutement)
• Tarification dynamique assurance (basée sur données personnelles)
• Décision d'attribution ou refus de prestations sociales

3. Surveillance systématique

Exemples :

• Vidéosurveillance d'une zone publique ou lieu de travail
• Géolocalisation des véhicules salariés en continu
• Surveillance réseau informatique (keyloggers, captures écran)
• Tracking comportemental sur site web/app

4. Données sensibles (article 9 RGPD)

Exemples :

• Données de santé (dossiers médicaux, télémédecine, mutuelles)
• Données biométriques (reconnaissance faciale, empreintes digitales)
• Données génétiques
• Opinions politiques, religieuses, philosophiques
• Orientation sexuelle, appartenance syndicale

5. Données à grande échelle

Critères CNIL de "grande échelle" :

• Nombre de personnes concernées (>10,000)
• Volume de données
• Durée du traitement
• Étendue géographique

Exemples :

• Base clients nationale (e-commerce, banque)
• Dossiers patients d'un CHU
• Données RH groupe international

6. Croisement de données

Exemples :

• Fusion bases de données clients de filiales
• Croisement données CRM + données web analytics
• Enrichissement données via data brokers
• Données issues de sources multiples (réseaux sociaux, partenaires...)

7. Données concernant des personnes vulnérables

Exemples :

• Mineurs (écoles, applications jeunesse)
• Personnes âgées dépendantes (EHPAD)
• Patients psychiatriques
• Personnes sous tutelle/curatelle
• Demandeurs d'asile

8. Usage innovant ou nouvelle technologie

Exemples :

• Intelligence artificielle (machine learning, deep learning)
• Reconnaissance faciale
• Objets connectés (IoT)
• Blockchain avec données personnelles
• Réalité virtuelle/augmentée

9. Données empêchant l'exercice d'un droit ou d'un service

Exemples :

• Refus de service en cas de non-fourniture de données excessives
• Obligation de créer un compte pour accéder à un service public
• Données exigées pour accès à un droit (santé, logement...)

💡 Astuce : Créez un questionnaire interne pour vérifier systématiquement ces 9 critères à chaque nouveau projet impliquant des données personnelles.

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Méthode 2 : La liste CNIL des traitements nécessitant une AIPD

La CNIL a publié une liste de traitements pour lesquels l'AIPD est automatiquement obligatoire. Voici les principaux :

1. Traitements de données biométriques

• Reconnaissance faciale (contrôle d'accès, identification)
• Empreintes digitales
• Reconnaissance vocale
• Reconnaissance de l'iris, de la rétine
• Reconnaissance de la démarche, des gestes

Secteurs concernés : Entreprises, établissements publics, forces de l'ordre

2. Traitements de données génétiques

• Analyse ADN (hors soins courants)
• Tests génétiques (recherche, généalogie)
• Conservation échantillons biologiques

Secteurs concernés : Recherche médicale, laboratoires, généalogie

3. Traitements de données de santé à grande échelle

• Dossiers médicaux partagés (DMP)
• Plateformes de télémédecine
• Entrepôts de données de santé
• Bases de données épidémiologiques

Secteurs concernés : Hôpitaux, cliniques, plateformes santé, recherche

4. Traitements systématiques de surveillance ou de géolocalisation

• Vidéosurveillance extensive (>50 caméras)
• Géolocalisation continue des salariés
• Surveillance systématique des réseaux informatiques

Secteurs concernés : Grandes surfaces, transports, logistique, sécurité

5. Traitements de profilage à grande échelle

• Profilage comportemental utilisateurs
• Scoring crédit automatisé
• Profilage marketing (>10,000 personnes)

Secteurs concernés : E-commerce, banques, assurances, marketing

6. Traitements de données relatives aux condamnations pénales

• Gestion casiers judiciaires
• Bases de données forces de l'ordre
• Background checks employés (secteurs sensibles)

Secteurs concernés : Justice, police, recrutement secteurs réglementés

7. Traitements utilisant des données de connexion ou de localisation

• Logs de connexion étendus (>2 ans)
• Historique navigation web salariés
• Données GPS véhicules de fonction

Secteurs concernés : Opérateurs télécom, FAI, entreprises avec flotte

8. Traitements visant à surveiller la vulnérabilité sociale

• Scoring social (personnes en difficulté)
• Profilage aides sociales
• Détection fraudes aux prestations sociales

Secteurs concernés : CAF, Pôle Emploi, collectivités

9. Traitements relatifs à des personnes vulnérables

• Données élèves (écoles)
• Données patients psychiatrie
• Données personnes âgées dépendantes
• Données demandeurs d'asile

Secteurs concernés : Éducation, santé, social

10. Traitements d'IA à haut risque (nouveauté AI Act 2025)

• IA de recrutement (tri CV, évaluation candidats)
• IA de scoring (crédit, assurance, locataires)
• IA de contrôle d'accès (reconnaissance faciale)
• IA d'évaluation scolaire/professionnelle
• IA de services essentiels (santé, énergie, transports)

Secteurs concernés : RH, banques, assurances, bailleurs, établissements scolaires

3 - Comment réaliser une AIPD en 5 étapes ?

Vue d'ensemble de la méthode CNIL

La CNIL recommande une méthode structurée en 4 grandes phases, que nous détaillons ici en 5 étapes opérationnelles :

Étape 1 : Délimiter et décrire le traitement
Étape 2 : Évaluer la conformité RGPD (proportionnalité et nécessité)
Étape 3 : Apprécier les risques sur la vie privée
Étape 4 : Définir un plan d'action pour réduire les risques
Étape 5 : Valider l'AIPD et assurer le suivi

⏱️ Durée totale estimée : 8-15 jours selon la complexité du traitement

Étape 1 : Délimiter et décrire le traitement (2-3 jours)

Objectif : Avoir une vision claire et exhaustive du traitement à analyser.

Cette étape consiste à rassembler toutes les informations sur le traitement. Vous devez décrire précisément :

1.1 - Contexte du traitement

• Finalités du traitement (objectifs poursuivis)
• Base légale (consentement, contrat, obligation légale, intérêt légitime...)
• Responsable de traitement et éventuels co-responsables
• Sous-traitants impliqués
• Destinataires des données (qui y a accès ?)
• Durée de conservation des données

Exemple - Plateforme de télémédecine :

• Finalités : Consultations médicales à distance, prescription, suivi patients
• Base légale : Consentement explicite patients
• Responsable : La startup MédecinEnLigne SAS
• Sous-traitants : OVH (hébergement), Stripe (paiement), Doctolib (agenda)
• Destinataires : Médecins, pharmaciens (sur prescription), patients
• Durée conservation : 20 ans (dossiers médicaux)

1.2 - Données personnelles traitées

Listez toutes les catégories de données :

• Données d'identification (nom, prénom, date naissance, NIR...)
• Données de contact (email, téléphone, adresse postale)
• Données de connexion (logs, adresse IP, cookies)
• Données financières (CB, RIB, historique paiements)
• Données sensibles (santé, biométrie, opinions politiques...)
• Données comportementales (historique navigation, achats...)

Exemple - Plateforme RH avec IA de recrutement :

• Identité : nom, prénom, âge, photo
• Formation : diplômes, certifications, parcours
• Expérience : postes occupés, compétences, recommandations
• Données IA : scoring CV (0-100), probabilité succès, comparaison candidats
• Données sensibles : potentiellement origine (détection via nom, photo)

1.3 - Architecture et flux de données

Décrivez le circuit des données :

• Collecte : Comment les données arrivent-elles ? (formulaire, import, API...)
• Traitement : Quels systèmes/logiciels les traitent ?
• Stockage : Où sont stockées les données ? (serveurs, cloud, pays...)
• Partage : Les données sont-elles transférées à des tiers ?
• Destruction : Comment sont-elles supprimées en fin de vie ?

💡 Conseil : Créez un schéma de flux visuel (diagramme). Cela facilite la compréhension et l'identification des points de risque.

1.4 - Mesures de sécurité déjà en place

Listez les mesures existantes :

• Mesures organisationnelles (politique de sécurité, sensibilisation, gestion des habilitations)
• Mesures techniques (chiffrement, pseudonymisation, pare-feu, antivirus, sauvegardes)
• Mesures juridiques (clauses contractuelles, DPA, mentions légales)

Étape 2 : Évaluer la conformité RGPD (2-3 jours)

Objectif : Vérifier que le traitement respecte les principes fondamentaux du RGPD.

Cette étape consiste à analyser la conformité du traitement au regard des grands principes RGPD :

2.1 - Finalités déterminées, explicites et légitimes

Question : Les finalités sont-elles claires et justifiées ?

✅ Conforme : "Collecte email pour envoi newsletter hebdomadaire sur nos produits"

❌ Non conforme : "Collecte email pour usages divers"

2.2 - Minimisation des données

Question : Collectez-vous uniquement les données nécessaires aux finalités ?

Exemple - Boutique en ligne :✅ Nécessaire : Nom, prénom, adresse livraison, email, téléphone

❌ Excessif : Date de naissance, situation familiale, revenus (sauf si scoring crédit)

2.3 - Durée de conservation limitée

Question : Les durées de conservation sont-elles définies et justifiées ?

Règles générales :

• Prospects non convertis : 3 ans max sans interaction
• Clients actifs : Durée relation commerciale + 5 ans (archivage comptable)
• CV non retenus : 2 ans max
• Logs de connexion : 1 an max (sauf obligation légale spécifique)

2.4 - Droits des personnes

Question : Les personnes peuvent-elles exercer leurs droits facilement ?

Droits à vérifier :

• Droit d'accès (article 15)
• Droit de rectification (article 16)
• Droit à l'effacement (article 17)
• Droit à la portabilité (article 20)
• Droit d'opposition (article 21)

2.5 - Information des personnes

Question : Les personnes sont-elles correctement informées ?

Mentions obligatoires (article 13) :

• Identité responsable traitement et DPO
• Finalités et base légale
• Destinataires des données
• Durée de conservation
• Droits (accès, rectification, effacement...)
• Droit de réclamation auprès CNIL

2.6 - Sécurité et confidentialité

Question : Les mesures de sécurité sont-elles proportionnées aux risques ?

Mesures minimales attendues :

• Mots de passe robustes + MFA
• Chiffrement données sensibles (au repos et en transit)
• Sauvegardes régulières + plan de reprise
• Journalisation des accès
• Contrats DPA avec sous-traitants

2.7 - Transferts hors UE

Question : Si transfert hors UE, les garanties appropriées sont-elles en place ?

Solutions possibles :

• Pays à décision d'adéquation (UK, Japon, Suisse...)
• Clauses contractuelles types (CCT)
• Règles d'entreprise contraignantes (BCR)
• Certifications (Privacy Shield 2.0 si rétabli)

Étape 3 : Apprécier les risques sur la vie privée (3-5 jours)

Objectif : Identifier les scénarios de risque et évaluer leur gravité et vraisemblance.

C'est le cœur de l'AIPD. Vous devez identifier tous les risques pesant sur les données et les évaluer.

3.1 - Comprendre la notion de "risque sur la vie privée"

Un risque AIPD = Événement redouté + Menaces + Impacts

Événement redouté : Atteinte à la confidentialité, l'intégrité ou la disponibilité des données

Exemples :

• Accès illégitime aux données (piratage, vol, erreur humaine)
• Modification non autorisée (altération, corruption)
• Disparition des données (suppression, perte, indisponibilité)

Menaces : Ce qui peut causer l'événement redouté

Sources de menaces :

• Externes : Hackers, ransomware, phishing, vol physique
• Internes : Salariés malveillants, erreur humaine, négligence
• Techniques : Bugs, pannes, obsolescence
• Naturelles : Incendie, inondation, catastrophe

Impacts : Conséquences pour les personnes si l'événement se produit

Exemples d'impacts :

• Perte de contrôle sur ses données personnelles
• Discrimination (données sensibles divulguées)
• Atteinte à la réputation (données diffamées)
• Perte financière (usurpation identité, fraude)
• Désagréments physiques, matériels ou moraux

3.2 - Identifier les risques de votre traitement

Pour chaque traitement, identifiez tous les scénarios de risque possibles.

Exemple - Plateforme RH avec IA de recrutement :

Risque 1 : Accès illégitime aux CV et données candidats

Événement redouté : Un hacker accède à la base de données candidatsMenaces :

• Attaque par force brute sur les mots de passe
• Injection SQL non corrigée
• Compte administrateur compromisImpacts :
• Divulgation publique des CV (nom, adresse, expérience, photo)
• Discrimination potentielle si recherche emploi à l'insu employeur actuel
• Usurpation d'identité (données complètes disponibles)

Risque 2 : Biais discriminatoire de l'IA de scoring

Événement redouté : L'IA discrimine certains candidats en fonction de caractéristiques protégées (origine, âge, sexe)Menaces :

• Biais dans les données d'entraînement
• Corrélation involontaire (nom → origine, photo → âge/sexe)
• Absence de tests anti-biaisImpacts :
• Discrimination à l'embauche (violation égalité des chances)
• Perte d'opportunités professionnelles pour candidats discriminés
• Atteinte à la dignité

Risque 3 : Conservation excessive des données candidats

Événement redouté : Les CV sont conservés indéfiniment sans consentementMenaces :

• Absence de purge automatique
• Politique conservation non définie
• Données archivées "au cas où"Impacts :
• Perte de contrôle données personnelles
• Utilisation détournée (spam, revente données)
• Sentiment de surveillance

3.3 - Évaluer la gravité des impacts

Pour chaque risque, évaluez la gravité des impacts pour les personnes (pas pour l'organisme !).

Échelle de gravité (recommandation CNIL) :

• Négligeable : Désagrément mineur, sans conséquence notableExemple : Réception d'1 email publicitaire non sollicité
• Limitée : Gêne temporaire, réversibleExemple : Obligation de changer son mot de passe suite à une fuite
• Importante : Difficultés significatives pour les personnesExemple : Usurpation identité nécessitant démarches administratives
• Maximale : Conséquences irréversibles majeuresExemple : Divulgation données santé → discrimination, perte emploi, suicide

💡 Conseil : Évaluez toujours la gravité du point de vue des personnes concernées, pas de votre organisation.

3.4 - Évaluer la vraisemblance

Pour chaque risque, évaluez la probabilité qu'il se produise.

Échelle de vraisemblance (recommandation CNIL) :

• Négligeable : Événement très improbable, jamais observéExemple : Astéroïde détruit le datacenter
• Limitée : Événement peu probable, rarement observéExemple : Incendie datacenter avec destruction totale données
• Importante : Événement probable, déjà observé dans le secteurExemple : Phishing réussi sur un employé
• Maximale : Événement très probable, fréquentExemple : Tentative d'intrusion quotidienne (site e-commerce)

3.5 - Cartographier les risques (Gravité × Vraisemblance)

Etape 4 : Définir un plan d'action pour réduire les risques (2-3 jours)

Objectif : Identifier les mesures pour ramener les risques à un niveau acceptable.

Pour chaque risque identifié, définissez des mesures de réduction.

4.1 - Principes de réduction des risques

Vous pouvez agir sur 2 leviers :

Réduire la vraisemblance (empêcher l'événement de se produire)Exemple : Mettre en place MFA → Réduit vraisemblance piratage compte

Réduire la gravité (limiter les impacts si l'événement se produit)Exemple : Chiffrer les données → Réduit gravité en cas de vol (données illisibles)

4.2 - Exemples de mesures par type de risque

Risque : Accès illégitime aux données

Mesures techniques :

• Authentification forte (MFA, SSO)
• Chiffrement des données (AES-256)
• Cloisonnement des accès (principe du moindre privilège)
• Journalisation et monitoring des accès
• Tests d'intrusion réguliers

Mesures organisationnelles :

• Politique de mots de passe robustes
• Sensibilisation phishing des collaborateurs
• Gestion rigoureuse des habilitations (revue annuelle)
• Procédure de révocation des accès (départs)

Risque : Modification non autorisée des données

Mesures techniques :

• Contrôle d'intégrité (hash, checksum)
• Système de versioning (historique modifications)
• Signature électronique
• Logs d'audit exhaustifs

Mesures organisationnelles :

• Validation double pour modifications sensibles
• Traçabilité des actions (qui a modifié quoi et quand)

Risque : Disparition des données

Mesures techniques :

• Sauvegardes automatiques (règle 3-2-1)
• Redondance infrastructure (serveurs, réseaux)
• Plan de reprise d'activité (PRA) et continuité (PCA)
• Tests réguliers de restauration

Mesures organisationnelles :

• Procédure de gestion des incidents
• Responsable sécurité désigné
• Exercices de crise réguliers

Risque : Biais discriminatoire (IA)

Mesures techniques :

• Audit des données d'entraînement (détection biais)
• Tests anti-biais (fairness metrics)
• Explicabilité du modèle (SHAP, LIME)
• Suppression variables sensibles (nom, photo, âge...)

Mesures organisationnelles :

• Contrôle humain systématique des décisions IA
• Comité éthique IA
• Formation équipes aux biais IA
• Possibilité de contestation décisions

4.3 - Évaluer le risque résiduel

Après application des mesures, réévaluez les risques.

Objectif : Tous les risques doivent être ramenés à un niveau "faible" ou "moyen" acceptable.

Si un risque reste "élevé" ou "critique" après toutes les mesures possibles :→ Consultation obligatoire de la CNIL avant mise en œuvre du traitement (article 36 RGPD)

Étape 5 : Valider l'AIPD et assurer le suivi (1 jour)

Objectif : Formaliser l'AIPD et organiser sa revue régulière.

5.1 - Consultation du DPO

Si vous avez désigné un DPO, vous devez obligatoirement le consulter et recueillir son avis sur l'AIPD.

Le DPO vérifie :

• La complétude de l'analyse
• La pertinence des mesures proposées
• Le niveau de risque résiduel acceptable

5.2 - Avis des parties prenantes (optionnel mais recommandé)

Vous pouvez consulter :

• Les personnes concernées ou leurs représentants (CSE, associations...)
• Les équipes métiers (IT, RH, marketing...)
• Le RSSI (Responsable Sécurité SI)
• Des experts externes (juristes, consultants RGPD)

5.3 - Validation et signature

L'AIPD doit être validée formellement par :

• Le responsable du traitement (ou son représentant)
• Le DPO (avis consultatif)

5.4 - Documentation et conservation

L'AIPD doit être :

• Conservée de manière sécurisée
• Accessible en cas de contrôle CNIL
• Mise à jour régulièrement (voir point suivant)

5.5 - Revue et mise à jour

L'AIPD n'est pas un document figé. Vous devez la revoir :

Revue obligatoire tous les 3 ans (recommandation CNIL)

Revue en cas de changement significatif :

• Nouvelle finalité de traitement
• Nouvelles catégories de données
• Nouveau sous-traitant
• Changement infrastructure (cloud, hébergement...)
• Évolution réglementaire (nouvelle loi, nouvelle jurisprudence)
• Incident de sécurité majeur

💡 Conseil : Intégrez la revue AIPD dans votre calendrier de conformité annuel.

4 - Qui réalise l'AIPD ?

Le responsable du traitement

L'article 35 du RGPD est clair : c'est le responsable du traitement qui est responsable de la réalisation de l'AIPD.

Concrètement, cela signifie :

• C'est lui qui décide si une AIPD est nécessaire
• C'est lui qui pilote sa réalisation
• C'est lui qui est responsable en cas de non-réalisation

Le responsable peut déléguer l'exécution mais reste responsable.

Le DPO : rôle central mais pas exécutant

Le DPO (Délégué à la Protection des Données) joue un rôle clé dans l'AIPD :

Missions du DPO (article 39 RGPD) :

• Conseiller le responsable sur la nécessité de réaliser une AIPD
• Superviser la méthodologie
• Vérifier la qualité de l'analyse
• Émettre un avis sur l'AIPD
• Être le point de contact avec la CNIL si besoin

⚠️ Attention : Le DPO n'est pas l'exécutant de l'AIPD ! C'est un superviseur et conseiller.

Les parties prenantes à impliquer

Une AIPD de qualité nécessite l'implication de plusieurs acteurs :

Équipes métiers :

• RH (traitements RH)
• Marketing (CRM, prospection)
• IT (infrastructure, sécurité)
• Juridique (conformité, contrats)

5 - Outils et ressources pour réaliser son AIPD

Logiciel PIA de la CNIL (gratuit, open-source)

La CNIL propose un logiciel open-source gratuit pour réaliser ses AIPD.

Avantages :

• Gratuit et officiel CNIL
• Méthodologie intégrée
• Génération rapport PDF

Inconvénients :

• Interface datée (développement arrêté)
• Pas de collaboration en temps réel
• Pas d'intégration avec autres outils
• Courbe d'apprentissage élevée

Lien : https://www.cnil.fr/fr/outil-pia-telechargez-et-installez-le-logiciel-de-la-cnil

Leto : module AIPD intégré (recommandé)

Leto propose un module AIPD complet intégré à sa plateforme RGPD.

Fonctionnalités :

• Questionnaire guidé pour déterminer si AIPD obligatoire
• Tunnel étape par étape (5 étapes)
• Bibliothèque de mesures de sécurité pré-remplies
• Cartographie automatique des risques
• Génération rapport PDF conforme CNIL
• Collaboration équipe (DPO, métiers, RSSI)
• Mise à jour facilitée (versioning)
• Intégration avec registre des traitements

Avantages :

• Interface moderne et intuitive
• Gain de temps 50% vs méthode manuelle
• Conformité garantie méthode CNIL
• Support et accompagnement
• Tout-en-un (AIPD + registre + sous-traitants...)

→ Découvrir le module AIPD Leto
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Conclusion

L'AIPD n'est pas qu'une obligation réglementaire, c'est un outil stratégique de pilotage des risques et de protection des données. En 2026, avec la multiplication des cyberattaques et l'essor de l'IA, elle devient plus que jamais indispensable.

Points clés à retenir :

• L'AIPD est obligatoire pour les traitements à risque élevé (2 critères CEPD sur 9)
• La méthode CNIL en 5 étapes garantit une analyse complète
• L'AIPD doit être mise à jour tous les 3 ans ou en cas de changement majeur
• Le responsable du traitement est juridiquement responsable, le DPO supervise
• L'AI Act renforce les exigences pour les systèmes IA à haut risque
• Des outils comme Leto facilitent considérablement la réalisation et le suivi

Des interrogations sur vos AIPD ? Leto vous accompagne à chaque étape avec son module dédié, son IA Hari et son support expert.

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