Panorama rapide de l’actualité « Technologies de l’information » de la semaine du 3 mars 2025

Données personnelles

La recherche d’un équilibre entre la protection des données de santé et l’accès à des fins de recherche : règlement (UE) 2025/327 relatif à l’espace européen des données de santé

• L’utilisation secondaire des données de santé (v. le rapport de 2023) nécessite de trouver un juste équilibre avec l’impératif de protection de ces données sensibles (selon les articles 9 du RGPD et 6 de la Loi informatique et liberté). Le 11 février 2025, le Parlement européen et le Conseil de l’Union européenne ont adopté le règlement (UE) 2025/327, établissant l’espace européen des données de santé (EEDS) et modifiant la directive 2011/24/UE ainsi que le règlement (UE) 2024/2847 sur la cyberrésilience. Ce texte vise à encadrer l’accès des citoyens à leurs données de santé électroniques, à harmoniser leur gestion dans l’Union européenne et à faciliter leur utilisation pour la recherche et l’innovation. Il instaure des règles communes en matière d’interopérabilité des systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME), afin de garantir une utilisation fluide et sécurisée des données de santé à l’échelle de l’Union européenne.
  Plus précisément, le règlement introduit deux types d’utilisation des données de santé : d’une part, l’utilisation primaire, qui couvre le partage et l’accès aux données dans le cadre des soins médicaux ; d’autre part, l’utilisation secondaire, qui permet la réutilisation des données pour la recherche, l’élaboration de politiques publiques et la production de statistiques de santé. Il garantit aux patients un accès gratuit, et immédiat à leurs données médicales et permet aux professionnels de santé d’accéder aux informations nécessaires au traitement des patients, y compris dans un contexte transfrontalier. Une infrastructure européenne, MaSanté@UE (MyHealth@EU), est mise en place à ce titre.
  Le règlement impose également des exigences de conformité pour les logiciels de gestion des dossiers médicaux, qui devront désormais être certifiés par un marquage « CE » garantissant leur sécurité et la conformité des systèmes de DME.
  Sur le plan de la gouvernance des données, le texte prévoit la création d’une autorité nationale de santé numérique dans chaque État membre et d’un organisme responsable de l’accès aux données. Ce dernier aura pour mission d’évaluer les demandes d’accès aux données anonymisées ou pseudonymisées, qui pourront être exploitées pour la recherche et l’innovation sous certaines conditions. Les entités détenant des données de santé seront tenues de les mettre à disposition pour une utilisation secondaire, dans un cadre sécurisé et avec des garanties renforcées. Le texte prévoit à ce titre un système de redevances et de protection des droits de propriété intellectuelle garantissant une rémunération proportionnelle au coût de la mise à disposition des données pour les organismes partageant ces informations. Enfin, l’EEDS s’inscrit dans une logique de protection des données et de cybersécurité. Il impose des obligations strictes en matière de sécurité informatique et prévoit des sanctions en cas de violation.
  En conclusion, ce texte a pour objectif de réduire la fragmentation actuelle des systèmes nationaux, en instaurant un cadre commun garantissant à la fois l’accessibilité des données et la protection des droits des citoyens.

Intelligence artificielle

IA et environnement comment et pourquoi faire ? Publication du Rapport « IA et environnement » n° 379 (2024-2025) du Sénat

• Le 20 février 2025, la délégation à la prospective du Sénat a adopté un rapport d’information thématique intitulé « IA et environnement » portant sur le rôle de l’Intelligence Artificielle dans l’accélération de la transition écologique dans les secteurs publics.
  L’IA s’impose progressivement comme un outil clé dans l’action publique, notamment en matière environnementale. Ce rapport thématique met en lumière son potentiel pour la transition écologique : optimisation de la gestion des ressources naturelles, suivi des évolutions climatiques ou encore amélioration des dispositifs de prévention des risques environnementaux. Toutefois, le recours à l’intelligence artificielle en matière environnementale soulève aussi des enjeux majeurs, notamment en matière de gouvernance des données, d’accès aux ressources et de définition d’un modèle économique adapté. La délégation rappelle également l’importance de conserver un équilibre entre innovation et protection des droits fondamentaux afin de favoriser la confiance des citoyens sans freiner le déploiement des solutions d’IA au service de l’intérêt général en matière environnementale.
  Par ailleurs, le rapport souligne l’empreinte écologique de l’IA, qui présente ainsi un paradoxe : bien qu’elle contribue à l’optimisation des politiques environnementales, son fonctionnement repose sur des infrastructures particulièrement énergivores. L’entraînement des modèles d’IA génère une consommation massive d’électricité et d’eau, accentuant les émissions de CO₂ et soulevant la question de sa soutenabilité écologique. Face à ce constat, le rapport recommande de favoriser des approches plus « frugales » de l’IA, en développant des algorithmes optimisés et en intégrant des sources d’énergie décarbonées.
  Le rapport se concentre aussi largement sur les problématiques liées à l’open data et le partage des données environnementales. Si les données publiques sont largement ouvertes, celles détenues par des acteurs privés restent soumises à des restrictions, malgré leur intérêt pour la recherche et l’action publique. La loi pour une République numérique de 2016 avait posé les bases d’une ouverture des « données d’intérêt général », mais l’accès aux informations privées demeure limité. Le rapport propose des incitations et des mécanismes d’expérimentation réglementaire (« bacs à sable ») afin d’encourager les entreprises à partager certaines données cruciales, tout en garantissant un cadre juridique sécurisé.
  Enfin, le rapport insiste sur la nécessité d’identifier un modèle économique pertinent. La gratuité des données publiques et la complexité de la mise en œuvre des technologies d’IA fragilisent le financement des opérateurs publics. L’industrialisation des innovations en IA requiert une stratégie d’accompagnement adaptée, allant du soutien à la recherche jusqu’à l’incitation à la création d’un écosystème compétitif en Europe. Sans une politique claire en matière de valorisation des technologies développées, la France risque de voir ses talents et ses innovations captés par des acteurs internationaux, au détriment de sa souveraineté numérique et environnementale.