Weill Cornell Medicine : des données de patients en radiologie saisies dans des outils d'IA sans autorisation
Weill Cornell Medicine, la faculté de médecine new-yorkaise de l'université Cornell, a publié le 5 novembre 2026 un avis à ses patients : entre le 10 et le 20 juin 2026, des données cliniques de patients en radiologie ont été saisies dans des outils d'intelligence artificielle et traitées par apprentissage automatique, sans autorisation, dans le cadre d'une étude de recherche. L'avis ne décrit aucune intrusion : il décrit l'usage non autorisé d'outils d'IA dans un projet de recherche, exactement le scénario que la plupart des DPO n'ont pas encore cartographié.
Ce qui s'est passé
Selon l'avis de Weill Cornell Medicine, l'établissement a eu connaissance de l'incident le 6 septembre 2026 et a ouvert une enquête. Celle-ci a établi que, entre le 10 et le 20 juin 2026, certaines informations de patients de Weill Cornell Imaging at NewYork-Presbyterian ou du NewYork-Presbyterian Hospital ont été entrées dans des outils d'IA « sans autorisation et en violation des politiques » de l'établissement, en lien avec une étude de recherche en radiologie.
Les données concernées, telles que les décrit l'avis :
- le numéro de dossier médical et les numéros d'examen de radiologie ;
- la date et l'heure des examens, le nom de l'établissement et celui du soignant ;
- des informations cliniques : diagnostics, traitements, antécédents chirurgicaux et procéduraux, médicaments.
L'avis précise que le nom, l'adresse, le téléphone, l'e-mail, le numéro de sécurité sociale et les données financières des patients n'en faisaient pas partie, et que l'établissement n'a pas identifié de preuve qu'une personne non autorisée ait consulté ces informations. Il ne dit en revanche ni quels outils d'IA ont été utilisés, ni qui a saisi les données, ni combien de patients sont concernés. Weill Cornell Medicine indique avoir suspendu l'activité de recherche, demandé la suppression de toutes les données en cause et renforcé la formation de ses équipes sur l'usage des outils d'IA. L'incident a été relayé le 9 novembre par DataBreaches.net.
Pourquoi c'est important
L'affaire relève du droit américain, mais transposée en Europe elle coche toutes les cases d'une violation de données au sens de l'article 4.12 du RGPD : une divulgation non autorisée de données de santé, catégorie particulière de l'article 9. Que les noms aient été absents n'y change rien : un numéro de dossier médical associé à une date d'examen et à un établissement est une donnée pseudonymisée, donc toujours une donnée personnelle (considérant 26).
Le point le plus instructif est ailleurs : selon l'avis, les données n'ont pas été dérobées, elles ont été envoyées dans des outils d'IA pour une étude. Le problème tient à l'outil. Envoyer des données de patients dans un service d'IA non validé, c'est une finalité et un destinataire qui sortent du traitement documenté, donc un écart au principe de limitation des finalités de l'article 5. En France, la CNIL vient de rappeler que même les recherches internes menées sur les données de ses propres patients restent soumises au registre, à l'information et au droit d'opposition.
Le Contrôleur européen de la protection des données avait déjà alerté sur ce risque : les outils d'IA non approuvés sont une source de violations de données à part entière. Weill Cornell en fournit un cas documenté, avec une chronologie précise : onze semaines entre la fin de la saisie, le 20 juin, et la découverte, le 6 septembre.
Ce que ça change pour les organisations
- Inventorier les usages d'IA réels, pas seulement les projets déclarés : équipes de recherche, data, médicales, RH. Le shadow AI se trouve rarement dans le registre.
- Écrire une politique d'usage de l'IA qui nomme les outils autorisés, les catégories de données interdites (santé en tête) et le circuit de validation d'un nouvel outil.
- Relier chaque protocole de recherche à un traitement du registre, avec ses outils et ses destinataires, et prévoir une AIPD quand des données de santé passent par un modèle d'IA.
- Traiter la saisie non autorisée comme une violation potentielle : qualification, documentation dans le registre des violations et, si le risque l'exige, notification à l'autorité sous 72 heures (article 33).
- Prévoir le geste de remédiation : savoir comment obtenir et prouver la suppression des données chez le fournisseur de l'outil, ce que l'avis de Weill Cornell ne dit pas avoir obtenu.
Ce que Leto en pense
L'incident ne tient pas à une faille technique mais à une mesure organisationnelle absente ou contournée : c'est le terrain de l'article 32 du RGPD et, côté sécurité, de la mesure 5.10 de l'annexe A d'ISO/IEC 27001:2022 (utilisation correcte de l'information et des actifs associés), complétée par la 8.11 (masquage des données) pour les jeux de recherche. Weill Cornell a bien une politique, puisque l'avis dit qu'elle a été violée : la leçon est qu'une règle sans inventaire des outils ni contrôle n'empêche rien. Pour un DPO du secteur de la santé, la priorité est de rendre visibles les usages d'IA avant qu'un incident ne le fasse. Si vous voulez voir comment Leto relie registre, usages d'IA et violations dans un même outil, une démo suffit.
Sources
