Bus numérique européen et IA : jusqu’à quel point l’ordre européen des données peut-il tolérer une législation spéciale ?

Ce que le bus numérique de l'UE changerait réellement

Le projet de loi européen sur le numérique va bien au-delà d'une simple « mise au propre » du droit numérique européen. Derrière les discours sur la simplification et la réduction des formalités administratives se cache une intervention profonde dans la logique même de l'ordre européen des données. Au lieu de se contenter d'harmoniser les formulaires ou de rationaliser les obligations de déclaration, la Commission s'attaque aux principes fondamentaux du Règlement général sur la protection des données (RGPD) et d'autres régimes numériques. Parallèlement, elle tente d'adapter le cadre juridique à l'intelligence artificielle (IA) et à l'économie des données afin que les entreprises européennes et internationales puissent exploiter plus largement et plus facilement les données personnelles.

Sur le plan économique, cela marque un tournant stratégique : on passe d’une réglementation strictement axée sur les droits fondamentaux et technologiquement neutre à une approche davantage axée sur les politiques technologiques, qui considère l’IA comme un secteur d’avenir privilégié. Ce texte omnibus apporte ainsi non seulement de la clarté, mais aussi un avantage asymétrique à certains modèles économiques, notamment aux entreprises qui bénéficient d’économies d’échelle dans la collecte de données et l’entraînement de grands modèles. Il restructure les incitations et les rapports de force sur les marchés des données.

Au cœur de ce texte se trouve le nouvel article 88c proposé au RGPD, complété par des amendements relatifs aux données sensibles, aux obligations d'information, à la protection des données des terminaux et aux règles concernant les cookies. Ce texte global constitue donc un projet politico-économique : il définit qui peut développer l'IA, à quels risques et coûts juridiques, qui a accès à quelles ressources de données et quel modèle économique est favorisé ou entravé par la réglementation. Le débat sur la question de savoir si cela constitue une « zone juridique spéciale sans limites » pour l'IA n'est donc pas seulement d'ordre juridique, mais a également une incidence directe sur la politique industrielle et de la concurrence.

Neutralité technologique contre privilège de l'IA : l'érosion d'un principe fondamental du RGPD

Le RGPD a été délibérément conçu pour être technologiquement neutre. Il ne fait pas référence à des technologies spécifiques, mais plutôt au traitement des données personnelles, qu'il soit effectué par de simples algorithmes, des logiciels classiques ou des systèmes d'IA très complexes. Ce principe garantit que les risques similaires pour les droits fondamentaux sont réglementés de manière similaire. La loi Omnibus sape progressivement ce principe.

L’article 88c vise à qualifier explicitement le développement et l’exploitation des systèmes d’IA d’intérêt légitime au sens de l’article 6, paragraphe 1, point f), du RGPD. Ceci confère à l’IA un traitement particulier, propre à cette technologie. D’un point de vue économique, cela signifie qu’une technologie spécifique – l’IA – bénéficie d’un privilège juridique, même si ses risques sont souvent plus élevés que ceux des méthodes de traitement de données classiques. L’adhésion à la loi sur l’IA ne résout que partiellement ce problème, car les niveaux de protection ne sont pas identiques et cette loi est fondée sur une évaluation des risques, et non de manière exhaustive sur les données personnelles.

De plus, la définition de l'IA est extrêmement large. Si pratiquement toute forme avancée d'analyse automatisée de données peut être interprétée comme un système d'IA au sens de la loi sur l'IA, l'article 88c étend considérablement le champ d'application de ce privilège, bien au-delà des applications classiques d'« IA générale » ou d'apprentissage profond. En pratique, les entreprises pourraient qualifier d'IA presque tout traitement automatisé de données à forte intensité de données afin de bénéficier d'un traitement juridique plus favorable. La frontière entre le traitement de données « normal » et le « traitement par l'IA » s'estompe, et cette ambiguïté même présente un intérêt économique : elle réduit les coûts de mise en conformité et la vulnérabilité juridique des acteurs bien positionnés.

Il en résulterait un avantage technologique de fait qui compromettrait la conception neutre et axée sur les droits fondamentaux du RGPD. Ceci aurait des conséquences importantes sur l'ordre du marché au sein du marché unique numérique : ceux qui sont des « IA » et peuvent le justifier juridiquement de manière crédible bénéficieraient d'un accès facilité aux données, d'une moindre incertitude juridique et, potentiellement, de coûts de mise en application réduits.

Minimisation des données sous pression : quand la masse devient légitimité

Un point particulièrement critique de la loi omnibus concerne le traitement des données sensibles, telles que les informations relatives à la santé, aux opinions politiques, à l'origine ethnique ou à l'orientation sexuelle. Ces catégories de données sont soumises à une interdiction stricte de traitement en vertu du RGPD, à quelques exceptions près. La loi omnibus introduit désormais des exceptions supplémentaires en citant la formation et l'exploitation des systèmes d'IA comme justifications spécifiques.

L'aspect économiquement explosif ne réside pas tant dans la simple ouverture des données que dans la logique sous-jacente de l'offre : plus le traitement des données est massif et gourmand en ressources, plus il est facile de le justifier comme nécessaire au développement de modèles d'IA performants. Le principe de minimisation des données – une utilisation ciblée et minimale des données – est ainsi renversé. L'abondance des données devient une justification, et non une menace.

Pour les entreprises avides de données, notamment les plateformes mondiales aux immenses bases d'utilisateurs, il s'agit d'un avantage structurel. Celles qui possèdent des milliards de points de données et les moyens techniques de les intégrer et de les traiter de manière exhaustive dans des modèles peuvent plus facilement exploiter l'argument de la nécessité que les PME aux volumes de données limités. Ce qui est présenté comme une simplification favorisant l'innovation renforce donc en réalité les économies d'échelle et les externalités de réseau au profit des entreprises qui dominent déjà le marché.

Parallèlement, des vulnérabilités collectives apparaissent en matière de risques. Les systèmes d'IA entraînés sur des données sensibles largement collectées sont structurellement vulnérables aux fuites de données, à la réidentification et aux comportements discriminatoires. Bien que le texte de loi exige des « mesures techniques et organisationnelles appropriées », ces exigences sont délibérément formulées en termes généraux. Cette ouverture a un double impact économique : d'une part, elle permet des approches flexibles et innovantes en matière de protection technique des données ; d'autre part, elle transfère les risques liés à la responsabilité et à la preuve de la conformité aux plus petits fournisseurs, qui disposent de moins de ressources pour mettre en œuvre de manière crédible des concepts de protection complexes. Texte de loi européen sur le numérique : clarté réglementaire ou carte blanche pour les entreprises d'IA avides de données ?

Réduction de la bureaucratie comme prétexte à une transformation radicale du régime de protection des données – Pourquoi la « loi omnibus numérique » est bien plus qu’une simple simplification technique

Le projet de « simplification numérique de l'UE » est présenté par la Commission européenne comme une opération de simplification pragmatique : moins de bureaucratie, plus de cohérence, une meilleure compétitivité au sein du marché unique numérique. Le discours politique est dominé par le thème de la « simplification », un terme qui, presque inévitablement, suscite des connotations positives dans le contexte politique européen. En réalité, il ne s'agit pas d'une simple refonte administrative, mais d'une intervention profonde dans la logique même de la protection des données et de la réglementation numérique en Europe.

L'accent est mis sur le rôle de l'intelligence artificielle et des modèles économiques fondés sur les données. La proposition de loi globale associe plusieurs textes législatifs – notamment le RGPD, la loi sur l'IA, la loi sur les données et la directive ePrivacy – d'une manière inédite, faisant pencher la balance en faveur d'une utilisation extensive des données. Sous couvert de créer une sécurité juridique et de faciliter l'innovation, un nouveau régime est esquissé, dans lequel le traitement massif des données pour l'IA est privilégié plutôt que restreint. C'est précisément là que naissent les vives critiques des avocats spécialisés en protection des données, des associations de consommateurs et d'une partie du monde universitaire.

L'analyse du rapport de Spirit Legal pour la Fédération allemande des organisations de consommateurs (VZBV) met en lumière un conflit central de la politique numérique européenne : l'Europe peut-elle être à la fois un pôle mondial de l'IA, une véritable garante des droits fondamentaux et une protectrice des consommateurs ? Ou bien la protection des données sera-t-elle sacrifiée tacitement à des considérations géopolitiques et industrielles ? Le projet de loi omnibus suggère que Bruxelles est prêt à assouplir, au moins partiellement, l'interprétation stricte actuelle du RGPD en faveur d'un régime d'exceptions favorable à l'IA. La question cruciale est donc la suivante : s'agit-il d'une modernisation nécessaire ou du début d'une « zone juridique spéciale sans limites » pour l'IA ?

Article 88c et logique du traitement préférentiel : comment la neutralité technologique devient droit technologique spécial

Au cœur du conflit se trouve le nouvel article 88c du RGPD. Il vise à qualifier explicitement le développement, l'entraînement et l'exploitation des systèmes d'IA d'« intérêt légitime » au sens de l'article 6, paragraphe 1, point f), du RGPD. À première vue, il s'agit d'une simple clarification : les entreprises spécialisées en IA devraient pouvoir s'appuyer sur une base juridique établie sans avoir à se heurter systématiquement à la question du consentement ou à des dispositions particulières. Pourtant, un changement de paradigme s'opère au cœur même de l'architecture juridique.

Jusqu'à présent, le RGPD a été conçu pour être technologiquement neutre. Il ne fait pas de distinction entre l'« IA » et les autres méthodes de traitement des données, mais lie plutôt les droits et obligations au type de données, au contexte et au risque pour les personnes concernées. L'article 88c romprait avec ce principe : l'intelligence artificielle se verrait accorder un accès privilégié aux données personnelles. C'est précisément là que la mise en garde de Hense et Wagner contre une « zone juridique spéciale sans limites » prend tout son sens.

Le problème est exacerbé par la définition extrêmement large de l'IA dans la loi sur l'IA. Selon cette loi, pratiquement tout logiciel utilisant certaines techniques – de l'apprentissage automatique aux systèmes à base de règles – pour reconnaître des schémas, faire des prédictions ou faciliter la prise de décision est considéré comme un système d'IA. Conjuguée à l'article 88c, cette définition pourrait permettre de déclarer presque n'importe quel traitement de données sophistiqué comme relevant de l'IA. Ceci incite fortement les entreprises à qualifier leur infrastructure de système d'IA à des fins réglementaires afin de bénéficier du cadre juridique privilégié.

Cela transforme un cas particulier et apparemment restreint d'IA en une porte d'entrée vers un relâchement systématique des exigences en matière de protection des données. La neutralité technologique du RGPD – jusqu'ici une garantie essentielle contre les législations spécifiques à certaines technologies – serait compromise. Juridiquement, une catégorie technologique dont les frontières sont déjà difficiles à définir en pratique bénéficierait d'un avantage structurel par rapport aux autres formes de traitement des données. Dans un contexte où les processus sont de plus en plus optimisés par des algorithmes, il s'agit ni plus ni moins d'un tournant réglementaire pour l'avenir même du capitalisme des données en Europe.

Comment le principe « plus on a de données, plus on a de chances qu'elles soient autorisées » crée une structure d'incitation dangereuse pour les géants de la tech

Le projet de loi omnibus devient particulièrement controversé lorsqu'il remet en cause la logique actuelle de minimisation des données et de limitation des finalités. Le RGPD repose sur l'idée que seules les données personnelles strictement nécessaires à une finalité spécifique peuvent être collectées et traitées. Ce principe a été explicitement conçu comme une alternative à la collecte et au profilage illimités des données.

L'approche globale, du moins en pratique, inverse cette logique dans le contexte de l'IA. Son principe repose sur l'idée que les grands ensembles de données ont un poids particulier pour justifier leur traitement lors de l'entraînement de modèles d'IA. Les auteurs de la revue y voient un système d'incitation pervers : plus les données collectées sont vastes, diversifiées et massives, plus il est facile de justifier leur utilisation pour l'IA. Le web scraping, le profilage et la fusion à grande échelle de sources diverses pourraient ainsi être légitimés sous couvert d'optimisation de l'IA.

Sur le plan économique, cette structure favorise systématiquement les acteurs qui possèdent déjà d'immenses ensembles de données et sont capables d'agréger des données supplémentaires à grande échelle – principalement des plateformes basées aux États-Unis. Plus il y a d'utilisateurs, plus les données d'interaction sont nombreuses, plus les points de connexion sont nombreux, et plus l'« intérêt légitime » supposé à intégrer ces données dans les processus d'IA est fort. Les petites et moyennes entreprises (PME), qui ne disposent ni de volumes de données similaires ni d'infrastructures comparables, restent désavantagées. L'architecture omnibus agit ainsi comme un multiplicateur de croissance pour les acteurs déjà dominants.

Par ailleurs, un autre aspect crucial mérite d'être souligné : l'argument selon lequel les grands ensembles de données améliorent la précision et l'équité des systèmes d'IA est parfois utilisé sans discernement comme justification. D'un point de vue économique, il est vrai que les performances et la robustesse des modèles augmentent souvent avec la quantité de données. Cependant, ce gain d'efficacité s'accompagne d'une augmentation des asymétries d'information, d'une concentration du pouvoir et d'un risque de reproduction des comportements personnels et sociaux. La proposition ignore largement le fait que la minimisation des données et la limitation des finalités n'ont pas été inscrites dans le RGPD par hasard, mais bien en réponse à de tels déséquilibres de pouvoir.

Pourquoi l’affaiblissement de la protection des catégories particulières de données personnelles crée un risque systémique

Les catégories particulières de données personnelles – telles que les données relatives à la santé, à l’origine ethnique, aux opinions politiques, aux convictions religieuses ou à l’orientation sexuelle – sont soumises à une interdiction stricte de traitement en vertu du RGPD, avec des exceptions strictement définies. La proposition de loi omnibus élargit les possibilités d’utilisation de ces données dans le cadre du développement et du fonctionnement de l’IA en introduisant une nouvelle exception. Cette évolution se justifie par la nécessité de disposer de données exhaustives afin de prévenir les biais et les discriminations.

En pratique, cela revient à normaliser l'utilisation de données hautement sensibles sans pour autant renforcer les moyens de contrôle dont disposent les personnes concernées. L'idée que des caractéristiques sensibles puissent paraître « non problématiques » tant qu'elles ne peuvent être directement rattachées à des personnes identifiables ou qu'elles servent principalement de variables statistiques dans un ensemble de données d'apprentissage est particulièrement problématique. Or, même des ensembles de données apparemment anonymes ou pseudonymisés peuvent permettre de tirer des conclusions sur des groupes, des milieux sociaux ou des minorités et de renforcer les discriminations.

D'un point de vue économique, une telle réglementation élargit le champ des matières premières pour les modèles d'IA en y ajoutant des informations particulièrement précieuses, car profondes. Données de santé, préférences politiques, profils psychologiques : toutes ces données ont une valeur monétaire considérable dans les secteurs de la publicité, de l'assurance, de la finance et du marché du travail. Quiconque obtient un accès massif à ces données peut développer des modèles beaucoup plus précis et donc plus rentables. La nature sensible de ces données, conjuguée à leur potentiel économique, engendre un double risque : pour l'autonomie individuelle et pour la structure collective de la démocratie et la cohésion sociale.

Dans le domaine de l'IA, le risque de biais systémiques est particulièrement élevé. Les modèles entraînés sur des données sensibles reproduisent non seulement l'information, mais aussi des jugements de valeur implicites et des stéréotypes. Les « mesures techniques et organisationnelles appropriées » proposées pour limiter les effets négatifs restent vagues dans le projet de texte. Il en résulte une zone grise : d'une part, des données hautement sensibles sont mises à disposition pour l'entraînement de l'IA, et d'autre part, les normes de protection et de contrôle claires et applicables font défaut. Dans une telle architecture, ce sont les acteurs technologiquement supérieurs et ayant une forte tolérance au risque qui en tirent le plus grand profit.

Érosion par la petite porte : des récitatifs au lieu de textes standard et un affaiblissement de l'application de la loi

Une autre critique majeure formulée par les experts concerne le transfert méthodologique de mécanismes de protection importants du texte de loi contraignant vers les notes explicatives non contraignantes. Ce qui apparaît comme un détail technique au niveau de la technique juridique a des conséquences pratiques considérables sur l'applicabilité de la loi.

Les considérants servent principalement de lignes directrices d'interprétation ; ils ne constituent pas des normes juridiques directement exécutoires. Si des garanties essentielles – telles que les procédures de retrait du consentement, les obligations d'information ou les restrictions relatives à l'extraction de données Web – y sont principalement inscrites plutôt que dans des articles clairement formulés, cela limite considérablement les options dont disposent les autorités de protection des données. Les violations deviennent plus difficiles à poursuivre, les amendes et les ordonnances reposent sur des fondements moins clairs, et les entreprises peuvent arguer qu'il ne s'agit que de simples « outils d'interprétation ».

Dans le domaine du traitement massif des données lié à l'IA, ce concept incite à étendre le champ d'application de la réglementation. En particulier, le web scraping d'informations accessibles au public – par exemple, sur les réseaux sociaux, les forums ou les sites d'actualités – présente un risque important que les personnes concernées ne soient ni informées ni en mesure d'exercer leurs droits. Si le principal obstacle à de telles pratiques n'est qu'évoqué dans les considérants sans être inscrit dans le texte de loi lui-même, la protection des données se réduit en pratique à un mélange de droit souple et de bonne volonté des entreprises.

D'un point de vue économique, cela modifie la structure des coûts : les entreprises qui collectent massivement des données et entraînent des modèles d'IA profitent de l'ambiguïté juridique, car les autorités réglementaires hésitent souvent à agir ou doivent attendre de longues décisions de justice. Les risques juridiques sont ainsi reportés et atténués ; à court terme, cela crée des avantages concurrentiels pour les fournisseurs particulièrement enclins à prendre des risques. Dans ce contexte concurrentiel, l'intégrité et la conformité sont souvent pénalisées, tandis que le dépassement des limites apparaît comme une récompense – un cas classique d'incitations perverses de la part des autorités de régulation.

Pourquoi une norme distincte et précisément définie pour les données d'entraînement de l'IA pourrait mieux équilibrer les objectifs contradictoires

En alternative à une légitimation générale fondée sur l’« intérêt légitime », les experts proposent un cadre juridique ciblé et indépendant pour la formation des systèmes d’IA. D’un point de vue économique, il s’agirait de résoudre le conflit entre promotion de l’innovation et protection de la vie privée non pas par un affaiblissement général de la protection des données, mais par des conditions spécifiques et strictes.

Un tel fondement juridique particulier pourrait comporter plusieurs barrières de protection :

Premièrement, il pourrait être nécessaire d'instaurer une exigence de vérification stricte stipulant que les entreprises ne peuvent accéder aux données personnelles que s'il est prouvé qu'un résultat équivalent ne peut être obtenu avec des données anonymisées, pseudonymisées ou synthétiques. Ceci inciterait à investir dans les méthodes d'anonymisation des données, la génération de données synthétiques et la protection de la vie privée dès la conception. L'innovation s'orienterait alors non plus vers la collecte incontrôlée de données, mais vers la créativité technique en matière de minimisation des données.

Deuxièmement, une telle norme pourrait imposer des exigences techniques minimales afin de prévenir les fuites de données. Les modèles d'IA ne doivent ni reproduire ni rendre reconstituable aucune information permettant d'identifier une personne à partir de leurs données d'entraînement. Cela requiert non seulement de simples filtres, mais aussi des choix architecturaux robustes, tels que la confidentialité différentielle, des mécanismes de contrôle des résultats et des processus d'évaluation rigoureux. La logique économique est évidente : investir dans des architectures de modèles protégeant les données personnelles réduit les risques de responsabilité à long terme et renforce la confiance.

Troisièmement, la norme pourrait imposer une limitation stricte de l'utilisation des données d'entraînement de l'IA. Les données collectées ou utilisées à des fins spécifiques d'entraînement de l'IA ne pourraient pas être facilement réutilisées dans d'autres contextes ou pour de nouveaux modèles. Ceci limiterait la pratique courante consistant à considérer les ensembles de données collectés comme une ressource permanente pour divers développements. Les entreprises seraient alors tenues de maintenir des pools de données clairement segmentés et de documenter de manière transparente les parcours d'utilisation.

Un tel cadre juridique spécialisé n'est pas un blanc-seing, mais plutôt une autorisation assortie de conditions. Il permettrait de structurer la tension entre l'innovation en IA et la protection des droits fondamentaux, au lieu de la masquer par une clause générale. Bien que politiquement moins efficace, ce cadre serait nettement plus solide du point de vue de l'État de droit, car le conflit serait clairement codifié et non dissimulé derrière des interprétations multiples.

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Groupes vulnérables et biographie numérique : pourquoi les enfants et les jeunes risquent de devenir le terrain d’expérimentation du capitalisme de l’IA

Un aspect particulièrement délicat concerne la protection des mineurs et des autres groupes vulnérables. Les enfants et les jeunes laissent déjà d'énormes traces numériques – sur les réseaux sociaux, dans les jeux vidéo, sur les plateformes éducatives et dans les applications de santé. Ces données dressent un portrait numérique très détaillé, souvent permanent. Dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la personnalisation de l'IA, la question se pose de savoir dans quelle mesure ces données peuvent être intégrées aux modèles sans consentement spécifique, éclairé et réversible.

Les experts préconisent un consentement parental explicite dès lors que des données concernant des mineurs sont utilisées à des fins d'entraînement d'IA. De plus, ils proposent que les jeunes adultes, une fois majeurs, disposent d'un droit inconditionnel de s'opposer à toute utilisation ultérieure de leurs données dans les modèles existants. Cela impliquerait que non seulement le traitement futur des données, mais aussi leur utilisation antérieure dans les modèles entraînés devraient être corrigés – dans la mesure du possible sur le plan technique.

D'un point de vue économique, c'est certes problématique, mais crucial. Les données relatives aux mineurs sont particulièrement précieuses pour les applications d'IA, car elles permettent une reconnaissance précoce des schémas comportementaux, un profilage à long terme et une publicité ciblée sur des années, voire des décennies. Sur les marchés de la consommation, de l'éducation et de la publicité, ces horizons temporels sont extrêmement précieux. Si ces données sont utilisées sans réglementation comme base d'apprentissage, les entreprises bénéficieront d'un avantage considérable, quasiment impossible à égaler. La jeune génération deviendrait ainsi une ressource systématique pour un modèle économique d'IA à long terme, sans jamais avoir eu à prendre une décision consciente et éclairée.

Parallèlement, il existe un risque que des erreurs, des préjugés ou des expériences malheureuses vécues dans le monde numérique demeurent durablement ancrés dans les modèles – par exemple, si des activités en ligne antérieures influencent indirectement les parcours professionnels, les prêts ou les conditions d'assurance. Même si les modèles fonctionnent officiellement de manière « anonyme », les corrélations au niveau du groupe peuvent avoir des effets à long terme sur les perspectives d'éducation et d'emploi de certains groupes sociaux. Les personnes qui grandissent dans un environnement social problématique sont statistiquement plus susceptibles de se retrouver avec des profils de risque défavorables. Par conséquent, l'absence de protections efficaces pour les mineurs perpétue les inégalités sociales sous une forme algorithmique.

Le discours politique sur la « souveraineté numérique pour la prochaine génération » sonne creux lorsque le groupe même qui sera exposé au futur écosystème numérique est actuellement intégré aux flux de données de l'IA sans aucune protection. D'un point de vue économique, le gain immédiat pour les fournisseurs d'IA – un accès illimité à des données précieuses – engendre des coûts sociétaux à long terme qui dépassent largement le cadre des violations de données individuelles. La question est de savoir si les sociétés démocratiques sont prêtes à faire des récits de vie de leurs jeunes citoyens une matière première essentielle pour l'industrie de l'IA.

La confiance comme facteur de production : pourquoi l'affaiblissement de la protection des données représente un risque économique pour l'économie numérique européenne

Dans le débat public, la protection des données est souvent présentée comme un frein à l'innovation. Les données empiriques dressent un tableau différent. Des enquêtes représentatives menées par la Fédération allemande des organisations de consommateurs (VZBV) montrent que la confiance est une condition essentielle à l'utilisation des services numériques pour une très large majorité de consommateurs. Lorsque 87 % des personnes interrogées affirment que la confiance est une condition fondamentale à leur utilisation du numérique, une évidence s'impose : sans cadre juridique crédible et sans moyens de contrôle efficaces, un marché viable pour les applications complexes et gourmandes en données ne peut émerger.

Le RGPD joue actuellement un double rôle. D'une part, il limite certains modèles économiques à court terme ou contraint les entreprises à supporter des coûts supplémentaires. D'autre part, il constitue un pilier institutionnel de confiance : plus de 60 % des consommateurs se disent plus enclins à faire confiance aux entreprises qui démontrent leur conformité à la réglementation européenne sur la protection des données. Cette confiance n'est pas un simple sentiment, mais un véritable facteur économique. Elle détermine si les utilisateurs sont disposés à divulguer des informations sensibles, à tester de nouveaux services ou à faire confiance aux systèmes basés sur les données dans des situations quotidiennes, par exemple dans les secteurs de la santé ou de la finance.

Si ce fondement s'affaiblit, car se dessine l'impression que la protection des données est progressivement diluée et que les principes fondamentaux sont sacrifiés au profit de l'IA, des conséquences se feront sentir. À court terme, l'utilisation des données pourrait être facilitée pour certaines entreprises. À moyen terme, cependant, le scepticisme envers l'ensemble de l'écosystème s'accroît. Les utilisateurs réagissent en adoptant des comportements d'évitement, des stratégies d'évasion, en réduisant consciemment leurs données ou en recourant à des outils particulièrement restrictifs. La confiance, une fois perdue, est difficile à regagner – et les coûts pour y parvenir sont supérieurs aux efforts nécessaires pour respecter dès le départ un cadre juridique robuste et cohérent.

Cela a une implication stratégique pour l'économie numérique européenne : l'avantage concurrentiel sur les plateformes américaines ne peut se construire uniquement sur le volume de données et une collecte agressive de données – d'autres acteurs sont déjà bien plus avancés dans ce domaine. La véritable voie de la différenciation repose sur la confiance, la transparence, la responsabilité et l'intégration crédible des services à forte intensité de données dans un cadre réglementaire fondé sur des valeurs. L'approche globale, qui indique en réalité le contraire, compromet ainsi précisément la force que l'Europe aurait pu développer dans la compétition mondiale.

Effets asymétriques : pourquoi la loi omnibus renforce les géants de la tech et affaiblit les PME européennes

L'une des principales critiques est que les mesures d'allègement réglementaire envisagées profitent structurellement avant tout aux grandes plateformes de données, celles que l'on appelle communément les « Big Tech ». La logique économique sous-jacente est simple : les entreprises qui possèdent déjà d'immenses quantités de données, exploitent une infrastructure mondiale de collecte et de traitement des données et disposent d'équipes spécialisées en matière de conformité peuvent tirer profit des failles et des exceptions réglementaires sans courir de risques existentiels. Pour les petites et moyennes entreprises (PME), le calcul est tout autre.

Reconnaître que la formation et l'exploitation de l'IA constituent un « intérêt légitime » exige un équilibre complexe : les intérêts de l'entreprise doivent être mis en balance avec les droits et libertés des personnes concernées. Les grandes entreprises disposent des services juridiques nécessaires pour étayer ces considérations par une documentation exhaustive et du pouvoir de marché leur permettant d'absorber d'éventuelles amendes, considérées comme un risque calculé à long terme. Les petites entreprises, quant à elles, sont confrontées au choix suivant : soit s'abstenir prudemment d'utiliser les données de manière plus risquée, mais potentiellement avantageuse sur le plan concurrentiel, soit s'aventurer dans des zones grises sans expertise juridique suffisante.

De plus, il y a l'effet de réseau : si l'utilisation massive de données pour l'entraînement de l'IA est facilitée, ceux qui possèdent déjà d'importantes quantités de données en tireront naturellement le plus grand profit. Chaque ajout de données améliore leurs modèles, accroît l'attractivité de leurs services et, par conséquent, amplifie l'afflux d'utilisateurs et de données. En conséquence, l'équilibre du marché se déplace davantage en faveur d'un nombre restreint de plateformes mondiales. Les fournisseurs européens qui tentent de concurrencer les approches moins gourmandes en données mais plus respectueuses de la vie privée se retrouvent dans une position de plus en plus défensive.

L'objectif affiché politiquement de renforcer les entreprises européennes et d'étendre la souveraineté numérique contredit donc les effets concrets de la réglementation. La déréglementation, qui profite avant tout aux plus puissants, accroît la concentration du pouvoir au lieu de la limiter. Pour la politique industrielle et d'implantation européenne, cela signifie que ce qui est présenté comme un « allègement » peut se transformer en une dépendance structurelle vis-à-vis des infrastructures étrangères de données et d'IA. La souveraineté ne s'acquiert pas par des règles laxistes, mais par la capacité de construire ses propres alternatives fiables et compétitives.

Comme le montre le débat Omnibus, la politique numérique européenne se trouve prise entre les intérêts industriels et les droits fondamentaux

Les soupçons selon lesquels le Digital Omnibus aurait été largement élaboré sous l'influence du gouvernement américain et des entreprises technologiques américaines soulignent la dimension géopolitique du débat. Dans la course mondiale à l'IA, les flux de données, l'accès aux modèles et les infrastructures cloud constituent des ressources stratégiques. Pour les États-Unis, dont l'économie numérique tire un grand profit de l'exploitation des données des utilisateurs européens, un cadre juridique européen plus souple revêt un intérêt majeur.

Un accord global qui affaiblit indirectement les normes européennes de protection des données abaisse les obstacles aux transferts de données, aux collaborations en matière de formation et à l'intégration des données européennes dans les modèles d'IA mondiaux. Même si des règles formelles de transfert – par exemple, dans le cadre d'accords transatlantiques sur les données – restent en vigueur, un assouplissement des garanties intra-européennes réduit la pression politique et réglementaire incitant à encadrer strictement ces transferts.

Dans le même temps, l'Europe envoie un signal ambigu aux autres régions du monde. Le RGPD a souvent été considéré comme une référence mondiale ; de nombreux pays ont fondé leur législation sur la protection des données sur ce texte. S'il apparaît désormais que l'UE elle-même est prête à assouplir des principes fondamentaux au profit des intérêts de l'industrie de l'IA, son leadership normatif s'en trouve affaibli. D'autres pays pourraient en conclure que des cadres stricts de protection des données sont finalement sacrifiés aux réalités économiques, ce qui a pour conséquence une érosion globale des normes de protection à l'échelle mondiale.

D'un point de vue politique et de puissance, l'Europe se trouve face à un dilemme : s'en tenir à un cadre strict de droits fondamentaux, c'est s'exposer à un désavantage concurrentiel à court terme dans la course à l'IA. En abandonnant progressivement cette rigueur, elle pourrait certes gagner en flexibilité, mais perdrait son identité de garante de l'autonomie numérique. Le « Digital Omnibus », tel qu'il est actuellement conçu, tente de résoudre ce dilemme par l'ambivalence : en apparence, il défend des valeurs fondamentales, mais dans le détail, il crée des failles et des exceptions qui permettent de fait une utilisation généralisée des données. Sur le plan économique, cependant, cela ne conduit pas à la clarté, mais plutôt à un système hybride où l'incertitude devient la norme.

Deux voies pour l'économie numérique européenne et leurs conséquences à moyen et long terme

Pour évaluer l’impact économique du bus numérique, il convient de présenter deux scénarios généraux : une mise en œuvre du concept largement dans la continuité de la version actuelle et une variante dans laquelle les principales critiques sont prises en compte et le cap est sensiblement corrigé.

Dans le premier scénario, l'entraînement et l'exploitation de l'IA seraient largement reconnus comme un intérêt légitime, les données sensibles seraient plus fréquemment intégrées aux processus d'entraînement sous des garanties imprécises, et les garanties essentielles ne seraient mentionnées que dans les notes explicatives. À court terme, certaines entreprises européennes, notamment celles disposant déjà d'importants ensembles de données, pourraient en tirer profit, les risques juridiques étant perçus comme atténués. Les investisseurs entreverraient de nouvelles perspectives de croissance dans certains segments, en particulier dans les domaines des modèles génératifs, de la publicité personnalisée, de la santé et des applications FinTech.

À moyen terme, cependant, les effets secondaires décrits en introduction s'intensifieraient : une concentration des activités favorisant les plateformes mondiales, une baisse de la confiance des utilisateurs, une multiplication des conflits sociaux liés à l'utilisation discrétionnaire des données et une pression accrue sur les décideurs et les régulateurs pour qu'ils corrigent a posteriori les évolutions problématiques. L'incertitude juridique ne disparaîtrait pas, mais se déplacerait simplement : au lieu d'interdictions individuelles et claires, on assisterait à d'innombrables litiges sur des cas limites, pour lesquels les tribunaux devraient établir des précédents pendant des années. Cela créerait un risque pour les entreprises, sujet à des interprétations fluctuantes ; le soulagement supposé se révélerait illusoire.

Dans le scénario alternatif, le texte de loi global viserait toujours la simplification et l'harmonisation, mais serait affiné sur des points clés. L'article 88c serait réduit à un cadre juridique précis et strictement défini pour l'entraînement de l'IA, réaffirmant explicitement la minimisation des données, la limitation des finalités et les droits des personnes concernées. Les données sensibles ne seraient utilisables que sous des conditions claires et rigoureuses, et les garanties essentielles seraient intégrées au texte du règlement plutôt que dissimulées dans ses considérants. Parallèlement, le législateur créerait des instruments ciblés pour accompagner les PME dans l'utilisation des données conformément au RGPD – par exemple, au moyen de lignes directrices normalisées, de certifications ou d'architectures techniques de référence.

À court terme, ce scénario serait plus contraignant pour certains modèles économiques ; certains projets d’IA gourmands en données devraient être repensés ou dotés d’architectures de données différentes. À long terme, en revanche, un écosystème plus stable et fondé sur la confiance pourrait se développer, où l’innovation ne prospère pas dans l’ombre de zones grises juridiques, mais plutôt selon des directives claires et fiables. Pour les fournisseurs européens, cela représenterait l’opportunité de se positionner comme fournisseur d’« IA de confiance » avec des garanties vérifiables – un profil de plus en plus recherché sur les marchés B2C et B2B.

Pourquoi un débat ouvert sur le conflit fondamental entre innovation et droits fondamentaux est désormais nécessaire

Le projet de loi omnibus numérique étant désormais débattu au Conseil et au Parlement européen, la responsabilité d'y apporter des corrections ne repose plus uniquement sur la Commission. Les acteurs de la société civile, les associations de consommateurs et les défenseurs de la protection des données ont clairement indiqué qu'ils considèrent ce projet comme une menace systémique pour le modèle européen de protection des données. Les décideurs politiques doivent choisir entre prendre ces objections au sérieux ou les ignorer sous la pression des groupes de pression.

Sur le plan économique, la tentation est grande d'envoyer des signaux de soutien à court terme aux entreprises, surtout à l'heure où l'UE est critiquée dans la course mondiale à l'IA pour sa lourdeur et son obsession de la réglementation. Cependant, ce serait une erreur stratégique de sacrifier le fondement même du modèle européen de réussite numérique à cause de ces critiques : la combinaison de la libéralisation des marchés, de la protection des droits fondamentaux et d'un leadership normatif. Un marché unique numérique formellement harmonisé mais manifestement déréglementé dans les faits ne garantirait ni les investissements ni l'adhésion du public sur le long terme.

Il est nécessaire d'engager un débat politique explicite sur le cadre autorisé pour l'utilisation des données dans l'IA. Cela implique de reconnaître que l'innovation dans les secteurs à forte intensité de données ne peut être illimitée sans porter atteinte aux libertés fondamentales. Il est également indispensable de comprendre que la protection des données peut constituer non seulement un facteur de coût, mais aussi un avantage concurrentiel, lorsqu'elle est associée à des politiques industrielles et d'innovation saines. Cette approche exige bien plus que de simples clarifications superficielles dans le projet de loi omnibus ; elle requiert une décision consciente en faveur d'un modèle européen d'IA qui se distingue de la logique d'un capitalisme des données débridé.

L’avenir numérique de l’Europe ne se jouera pas sur la question de savoir si l’IA est « activée », mais sur la manière dont elle le sera

Pourquoi le bus numérique, sous sa forme actuelle, est plus risqué que d'avoir le courage d'opter pour un cadre de données d'IA plus strict et plus clair

Le plan numérique de l'UE est bien plus qu'un simple ensemble de simplifications techniques. Il constitue un test décisif pour savoir si l'Europe est prête à affaiblir ses propres engagements en matière de protection des données au profit d'une prétendue accélération du développement de l'IA. Le traitement préférentiel prévu pour le traitement des données d'IA via l'article 88c, la dévalorisation relative des principes de minimisation des données et de limitation des finalités, l'affaiblissement de la protection des données sensibles et le déplacement de garanties importantes vers les considérants ne sont pas des détails mineurs, mais bien l'expression d'une décision politique fondamentale.

Sur le plan économique, de nombreux éléments indiquent qu'une telle politique renforce avant tout ceux qui détiennent déjà le pouvoir, les données et les infrastructures, tout en fragilisant les PME européennes, les consommateurs et les institutions démocratiques. La confiance est sous-estimée en tant que facteur de production, la réglementation est perçue à tort comme un fardeau, et les véritables avantages concurrentiels d'un écosystème numérique fondé sur des valeurs sont gaspillés. Ainsi, des concessions à court terme aux entreprises d'IA sont obtenues au prix de risques à long terme pour la stabilité sociale, l'ordre concurrentiel et la souveraineté numérique de l'Europe.

Une stratégie alternative, plus ambitieuse, ne viserait pas à accélérer le développement de l'IA à tout prix, mais plutôt à établir des règles claires, rigoureuses et compatibles avec l'innovation concernant l'utilisation des données, les processus de formation et les droits des individus. Elle garantirait une protection particulière aux mineurs et aux autres groupes vulnérables, éviterait de favoriser les géants du numérique par des failles juridiques et considérerait la confiance du public comme une ressource stratégique. Surtout, elle reconnaîtrait que, dans une économie numérisée, les droits fondamentaux ne sont pas des paramètres négociables, mais bien le socle sur lequel repose toute création de valeur légitime.

Le Digital Omnibus, dans sa forme actuelle, va à contre-courant. Si le Parlement et le Conseil l'approuvent sans modification, il s'agirait d'un tournant non seulement juridique, mais aussi économique et politique : l'Europe renoncerait à une partie de son rôle de pionnière mondiale en matière de gestion responsable des données, fondée sur les droits fondamentaux, et se rapprocherait d'un modèle où le développement de l'IA sert avant tout à légitimer une exploitation des données toujours plus poussée. Le débat autour de ce texte n'est donc pas un détail technique, mais un terrain crucial où se jouera l'ordre numérique que l'Europe souhaite incarner au XXIe siècle.

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