Considérant 67

Les données de haute qualité et l’accès à ces données jouent un rôle essentiel pour ce qui est de fournir une structure et d’assurer le bon fonctionnement de nombreux systèmes d’IA, en particulier lorsque des techniques axées sur l’entraînement de modèles sont utilisées, afin de garantir que le système d’IA à haut risque fonctionne comme prévu et en toute sécurité et qu’il ne devient pas une source de discrimination interdite par le droit de l’Union. Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test de haute qualité nécessitent la mise en œuvre de pratiques de gouvernance et de gestion des données appropriées. Les jeux de données d’entraînement, de validation et de test, y compris les étiquettes, devraient être pertinents, suffisamment représentatifs et, dans toute la mesure du possible, exempts d’erreurs et complets au regard de la destination du système. Afin de faciliter le respect du droit de l’Union sur la protection des données, tel que le règlement (UE) 2016/679, les pratiques en matière de gouvernance et de gestion des données devraient inclure, dans le cas des données à caractère personnel, la transparence quant à la finalité initiale de la collecte des données. Les jeux de données devraient également posséder les propriétés statistiques voulues, y compris en ce qui concerne les personnes ou groupes de personnes pour lesquels le système d’IA à haut risque est destiné à être utilisé, en accordant une attention particulière à l’atténuation des éventuels biais dans les jeux de données qui sont susceptibles de porter atteinte à la santé et à la sécurité des personnes, d’avoir une incidence négative sur les droits fondamentaux ou de se traduire par une discrimination interdite par le droit de l’Union, en particulier lorsque les données de sortie influencent les entrées pour les opérations futures («boucles de rétroaction»). Des biais peuvent, par exemple, être inhérents à des jeux de données sous-jacents, en particulier lorsque des données historiques sont utilisées, ou générés lorsque les systèmes sont mis en œuvre dans des conditions réelles. Les résultats produits par les systèmes d’IA pourraient être influencés par ces biais inhérents, qui ont tendance à se renforcer progressivement et ainsi à perpétuer et à amplifier les discriminations existantes, en particulier pour les personnes appartenant à certains groupes vulnérables, y compris les groupes ethniques ou raciaux. L’exigence selon laquelle les jeux de données doivent être dans toute la mesure du possible complets et exempts d’erreurs ne devrait pas avoir d’effet sur l’utilisation de techniques respectueuses de la vie privée dans le contexte du développement et de la mise à l’essai des systèmes d’IA. En particulier, les jeux de données devraient prendre en considération, dans la mesure requise au regard de leur destination, les propriétés, les caractéristiques ou les éléments qui sont propres au cadre géographique, contextuel, comportemental ou fonctionnel spécifique dans lequel le système d’IA est destiné à être utilisé. Les exigences relatives à la gouvernance des données peuvent être respectées en faisant appel à des tiers qui proposent des services de conformité certifiés, y compris la vérification de la gouvernance des données, l’intégrité des jeux de données et les pratiques d’entraînement, de validation et de mise à l’essai des données, dans la mesure où le respect des exigences du présent règlement en matière de données est garanti.

Dati di alta qualità e l'accesso a dati di alta qualità svolgono un ruolo essenziale nel fornire una struttura e garantire le prestazioni di molti sistemi di IA, in particolare quando si utilizzano tecniche che prevedono l'addestramento di modelli, al fine di garantire che il sistema di IA ad alto rischio funzioni come previsto e in maniera sicura e che non diventi una fonte di discriminazione vietata dal diritto dell'Unione. Per disporre di set di dati di addestramento, convalida e prova di elevata qualità è necessario attuare adeguate pratiche di governance e gestione dei dati. I set di dati di addestramento, convalida e prova, incluse le etichette, dovrebbero essere pertinenti, sufficientemente rappresentativi e, nella misura del possibile, esenti da errori e completi nell'ottica della finalità prevista del sistema. Al fine di agevolare il rispetto del diritto dell'Unione in materia di protezione dei dati, come il regolamento (UE) 2016/679, le pratiche di governance e di gestione dei dati dovrebbero includere, nel caso dei dati personali, la trasparenza in merito alla finalità originaria della raccolta dei dati. I set di dati dovrebbero inoltre possedere le proprietà statistiche appropriate, anche per quanto riguarda le persone o i gruppi di persone in relazione ai quali il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato, prestando particolare attenzione all'attenuazione di possibili distorsioni nei set di dati, suscettibili di incidere sulla salute e sulla sicurezza delle persone, di avere un impatto negativo sui diritti fondamentali o di comportare discriminazioni vietate dal diritto dell'Unione, specie laddove gli output di dati influenzano gli input per operazioni future (feedback loops - «circuiti di feedback»). Le distorsioni possono ad esempio essere intrinseche ai set di dati di base, specie se si utilizzano dati storici, o generate quando i sistemi sono attuati in contesti reali. I risultati forniti dai sistemi di IA potrebbero essere influenzati da tali distorsioni intrinseche, che sono destinate ad aumentare gradualmente e quindi a perpetuare e amplificare le discriminazioni esistenti, in particolare nei confronti delle persone che appartengono a determinati gruppi vulnerabili, inclusi gruppi razziali o etnici. Il requisito secondo cui i set di dati dovrebbero essere, per quanto possibile, completi ed esenti da errori non dovrebbe incidere sull'uso di tecniche di tutela della vita privata nel contesto dello sviluppo e della prova dei sistemi di IA. In particolare i set di dati dovrebbero tenere conto, nella misura necessaria per la finalità prevista, delle caratteristiche o degli elementi particolari dello specifico contesto geografico, contestuale, comportamentale o funzionale nel quale il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato. I requisiti relativi alla governance dei dati possono essere soddisfatti ricorrendo a terzi che offrono servizi di conformità certificati, compresa la verifica della governance dei dati, dell'integrità dei set di dati e delle pratiche di addestramento, convalida e prova dei dati, purché sia garantita la conformità ai requisiti in materia di dati di cui al presente regolamento.