L'Agence Espagnole de Protection des Données (AEPD) a publié une note technique analysant l'application des principes de qualité, d'exactitude et de minimisation des données dans le cadre des traitements impliquant des systèmes d'intelligence artificielle.
Le document précise que le principe d'exactitude du RGPD ne doit pas être interprété de manière absolue, mais en relation avec la finalité du traitement. Ainsi, les données n'ont pas à être systématiquement exhaustives ou parfaitement à jour, mais doivent être adéquates pour atteindre l'objectif visé, une approche qui prévient les conflits avec le principe de minimisation et évite des charges disproportionnées. La qualité doit être évaluée au niveau de l'ensemble des données utilisées pour développer les systèmes, où la représentativité et l'absence de biais peuvent primer sur l'exactitude de chaque enregistrement individuel. Cette exigence s'étend aux résultats générés par l'IA, tels que les inférences ou les prédictions, qui ne doivent pas produire de représentations incorrectes des personnes concernées.
Le niveau d'exactitude requis varie selon l'impact du traitement sur les individus, et des pratiques comme la génération de données synthétiques ou la correction de biais sont jugées compatibles avec le RGPD si elles sont justifiées par la finalité et ne créent pas d'effets négatifs. L'AEPD distingue la qualité des données requise pour le développement des systèmes de celle exigible lors de leur exploitation, cette dernière phase nécessitant des garanties plus élevées. Il est souligné l'importance d'une gouvernance des données documentée, avec des exigences de qualité objectives et un suivi continu, conformément au principe de responsabilité proactive.