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À l’heure de l’évolution rapide des progrès technologiques, où les géants des médias sociaux ont accès aux données de millions d’utilisateurs et les atteintes à la protection des données se multiplient, la protection de la vie privée suscite beaucoup de discussions et d’intérêt. Comment protéger la vie privée? Quels principes les organisations devraient-elles suivre pour protéger les renseignements personnels lorsqu’elles mettent au point de nouveaux services et outils numériques? À partir de quel moment la protection de la vie privée devrait-elle être prise en compte dans le cycle de vie d’un service ou d’un produit? Le cadre de travail appelé « protection de la vie privée dès la conception » est largement reconnu comme moyen efficace de garantir la protection de la vie privée des personnes. La présente Note de la Colline examine l’origine et l’objectif de ce cadre et la façon dont il a acquis une reconnaissance à l’échelle nationale et internationale.

D’après le Global AI Vibrancy Tool de l’Université Stanford, en 2021, le Canada se classait au cinquième rang parmi les 29 pays étudiés et au troisième rang parmi les pays du G7 en ce qui concerne la recherche, le développement et l’économie de l’intelligence artificielle (IA). Parmi les facteurs utilisés pour évaluer la recherche-développement, il faut compter les subventions de recherche, les publications et les citations, et parmi les facteurs économiques, les investissements privés, les entreprises d’IA nouvellement financées, la diffusion des compétences et la concentration des talents.

La présente Note de la Colline se penche sur la recherche et les données sur les peuples autochtones, la souveraineté des données autochtones, le rôle du gouvernement fédéral dans la collecte de données et les initiatives liées aux données dirigées par des Autochtones.

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui omniprésente et on la trouve dans les moteurs de recherche, les voitures connectées, les téléphones intelligents et les robots conversationnels comme ChatGPT. Les risques à la vie privée se manifestent tout au long du cycle de vie d’un système d’IA. Ces risques apparaissent dès la collecte de données initiale qui permet d’entraîner le modèle d’IA qui sera utilisé dans ce système. Une fois sur le marché, certains systèmes d’IA puissants peuvent engendrer des risques additionnels à la vie privée. Ils peuvent permettre d’agréger des renseignements personnels disparates afin de révéler quelque chose au sujet d’une personne sans qu’elle le révèle elle-même, par exemple. Ils peuvent aussi permettre la distorsion de renseignements biométriques sensibles, comme la voix ou le visage d’une personne, afin de réaliser des hypertrucages, qui peuvent nourrir l’essor de la mésinformation et de la désinformation en ligne.