Gains :
- Capacité à classer les données des clients dans le cadre du secret professionnel et du KVKK et à déterminer quelles données peuvent être transmises aux outils d'intelligence artificielle
- Capacité à créer un contexte sécurisé dans des outils basés sur le cloud en anonymisant le contenu de la session et les informations d'identité
- Capacité à adapter les informations, le consentement explicite et les responsabilités de stockage/suppression des données à l’utilisation de l’intelligence artificielle
Il y a un dicton au cœur de la profession de santé mentale : « Ce que vous me dites reste là. » Un client vous fait confiance pour vous raconter les informations les plus fragiles de sa vie (traumatismes, addictions, relations, peurs). Cette confiance est le cœur de la profession et une fois endommagée, elle ne peut être restaurée. Les outils d'intelligence artificielle (IA) ajoutent un tout nouveau risque à cette confiance : car une phrase que vous tapez dans le cloud peut échapper à votre contrôle et être stockée sur le serveur d'une autre entreprise, voire être utilisée pour entraîner le modèle. Dans cette unité, vous apprendrez comment protéger les données des clients à l'ère de l'IA ; Vous apprendrez ce qui est autorisé et ce qui est interdit dans le cadre du KVKK (loi sur la protection des données personnelles ; loi n° 6698, qui réglemente le traitement des données personnelles en Turquie).
Pourquoi les données clients sont-elles d'une « qualité particulière » ?
KVKK divise les données en deux : les données personnelles ordinaires (nom, téléphone) et les données personnelles spéciales. Toute information concernant la santé mentale (même le fait qu’une personne suive une thérapie) entre dans ce deuxième groupe, le plus protégé. Les données de santé constituent une catégorie distincte protégée par la loi ; En règle générale, le traitement nécessite un consentement explicite ou des exceptions strictes. En d’autres termes, saisir le contenu de la session d’un client dans un outil d’IA aléatoire pourrait constituer non seulement une violation éthique mais aussi légale.
A cela s’ajoute également une obligation de secret professionnel. L'éthique professionnelle interdit de partager les informations des clients avec des tiers sans autorisation. Un outil d’IA basé sur le cloud est légalement un « tiers ». La question est donc : suis-je vraiment autorisé à donner ces données à cet outil ?
Attention : « Personne ne le verra » ou « Je vais juste résumer » n'est pas une protection. Dès que les données entrent dans le véhicule, elles échappent à votre contrôle. Le maintien de la confidentialité est une décision prise AVANT l’envoi des données ; ne peut pas être repris ultérieurement.
Trois états des données : quelles données, sur quel support
Lorsque vous travaillez avec des données client, divisez chaque information en trois catégories :
Type de données
exemple
Peut-il être donné à l’IA ?
règle
identification directe
Nom-prénom, TR ID, téléphone, adresse, lieu de travail
non
Jamais donné sous sa forme brute
identification indirecte
Métier rare, petit village, événement unique
Non (ouvre l'ID seul)
Généralisé ou supprimé
Contenu clinique (anonyme)
Symptômes, thèmes, processus (identité extraite)
Oui sous condition
Anonymisé et dans un véhicule sécurisé
L’objectif est la désidentification : rendre les données telles que ni vous ni personne d’autre ne puissiez les relier à une personne spécifique. Il ne suffit pas de supprimer le nom ; La phrase « le seul dentiste de la ville » trahit la personne même si le nom est supprimé.
Pas à pas : l’anonymisation sécurisée
- Extrayez les identifiants directs. Nom, prénom, tranche d'âge au lieu de "30 ans", lieu, lieu de travail, école, date, noms des proches.
- Généraliser les identifiants indirects. "Exportateur de noisettes à Trabzon" plutôt que "travailler dans le secteur agricole en ville". Événements uniques abstraits.
- Brouillez les chiffres. "il y a environ 6 mois" au lieu de la date exacte.
- Inspectez le véhicule. L’outil d’IA que vous utilisez utilise-t-il des données en formation ? Existe-t-il un « mode entreprise/confidentialité » ? Où sont stockées les données ?
- Politique de données minimales. Fournir le minimum d'informations nécessaires à l'exécution de la tâche ; n'en donne pas trop.
- Consentement et transparence. Informez le client que vous utilisez l'IA à des fins administratives/rédactionnelles au cours du processus.
Astuce : Après avoir anonymisé un texte, posez-vous cette question : « Si ce client lisait ce texte, se reconnaîtrait-il ? Est-ce que quelqu'un d'autre le reconnaîtrait ? Si vous ne pouvez pas dire « non » aux deux, l’anonymisation n’est pas complète.
trois mini-cases
Cas 1 — Petite erreur, violation majeure. Pendant qu'un spécialiste demande à l'IA de résumer les notes de la séance, le nom du client est "M.Y." et laisse le reste comme suit : "Infirmière à l'hôpital X de Kadıköy, le nom de la fille est Elif, affaire de divorce..." Même si le nom est abrégé, ces détails permettent d'identifier facilement la personne. L'anonymisation a échoué ; la violation est réputée avoir eu lieu. La bonne voie : généraliser le rôle de « travailleur du secteur de la santé », l'enfant comme « a un enfant », le cas comme « une procédure judiciaire ».
Cas 2 — La sélection du véhicule fait la différence. Deux psychologues font le même travail. L’un saisit les données brutes dans un outil de chat personnel et gratuit ; Le contrat de l'outil indique que "les contributions peuvent être utilisées pour améliorer le service". L'autre utilise un outil d'entreprise avec un contrat de traitement de données dont le paramétrage est ouvert "en utilisant mon apport en éducation", et avec des données anonymes. Ils disent tous les deux "nous avons utilisé l'IA", mais l'un a protégé les données et l'autre les a divulguées.
Cas 3 — Droit à l’effacement. Un client quitte la thérapie et demande la suppression de ses données (son droit en vertu du KVKK). L'expert supprime ses propres enregistrements, mais se souvient de la transcription de la session qu'il a collée dans un outil d'IA il y a 3 mois ; il ne peut pas rappeler les données ni garantir qu'il les a supprimées. Cela montre pourquoi il est essentiel de travailler de manière anonyme dès le départ : aucune donnée d'identification n'est placée là où elle ne peut pas être supprimée.
Invites et modèles copiables
Anonymisez le texte ci-dessous. SUPPRIMEZ ou généralisez les éléments suivants : prénom, nom, âge (convertir en plage), ville/comté/quartier, lieu de travail, école, date, noms relatifs, événements uniques. Ensuite, on m'a demandé « peut-on déduire l'identité du texte restant ? » Rédigez également votre évaluation.Texte : [texte]
Énumérez chaque expression de ce texte qui pourrait décrire directement OU indirectement la personne (y compris une profession rare, un petit lieu, un événement unique). Suggérez comment je peux généraliser pour chacun. Texte : [texte]
Rédigez un paragraphe simple et compréhensible à ajouter au texte d'information du client pour un cabinet de psychologie, contenant l'information selon laquelle « les outils d'intelligence artificielle peuvent être utilisés à des fins administratives et de rédaction pendant le processus de service ; les données du client seront anonymisées et les décisions de diagnostic/traitement appartiennent au spécialiste ».
Il fournit une liste de questions de contrôle que je devrais poser en termes de politique de confidentialité d'un outil d'intelligence artificielle que j'envisage d'utiliser : stockage de données, utilisation dans l'éducation, localisation des données, suppression, accord de traitement des données, mode entreprise.
Invite faible/Invite forte
Invite faible : "Résumez l'enregistrement de session suivant : [texte brut avec le vrai nom et tous les détails]"
Cette invite transfère les données sensibles sous leur forme brute au tiers ; Il s'agit d'une violation du KVKK et du secret professionnel.
Invite puissante : "Anonymisez d'abord le texte suivant (généralisez le nom, le lieu, le lieu de travail, la date, les noms des proches), puis résumez la version anonyme au format SOAP. Évaluez également si l'anonymisation est suffisante : [texte]"
Cette invite protège d’abord, puis produit ; Il termine le travail avant que son identité ne soit révélée.
Erreurs courantes
- Supprimez simplement le nom. Les descripteurs indirects (occupation rare, petit emplacement) trahissent la personne même si vous supprimez le nom.
- Écrire des données brutes dans un outil gratuit/personnel. Fournir des données sans vérifier si les intrants sont utilisés ou non dans l’éducation.
- Contourner le consentement. Ne pas informer du tout le client sur l’utilisation de l’IA ; La transparence est une obligation éthique.
- Je pense que c'est "temporaire". Oublier que les données entrant dans le cloud ne peuvent pas être récupérées ; Être impuissant lorsque le droit de suppression surgit.
- Violer le principe du moindre minimum de données. Coller des dizaines de détails inutiles pour la tâche ; Chaque donnée supplémentaire représente un risque supplémentaire.
En résumé
Les données des clients appartiennent au groupe de qualité spéciale le plus protégé du KVKK et relèvent du secret professionnel. Un outil d’IA basé sur le cloud est légalement un tiers ; les données brutes des clients ne peuvent pas lui être communiquées. Séparez les données en identification directe/indirecte et contenu clinique anonyme ; Utilisez uniquement du contenu véritablement anonymisé dans un outil contrôlé par la confidentialité avec une politique de données minimale. Informez le client sur le processus. La confidentialité est une décision prise avant l’envoi des données et qui ne peut être annulée ultérieurement.
Tâche de candidature
Prenez une note de séance manuelle (ou imaginaire). Marquez d’abord tous les identifiants directs et indirects en jaune. Remplacez ensuite chacun par une expression généralisée et écrivez une version anonyme. Enfin, demandez-vous : « Ce client se connaît-il ? » Posez la question et notez votre réponse. Vous pouvez également ouvrir les paramètres de confidentialité d'un outil d'IA que vous utilisez et demander « les entrées sont-elles utilisées dans la formation ? Trouvez la réponse à la question.
liste de contrôle
- [ ] J'ai supprimé les identifiants directs (nom, lieu, date, lieu de travail).
- [ ] J'ai généralisé les descripteurs indirects (occupation rare, événement unique).
- [ ] J'ai vérifié que l'outil que j'utilise n'utilise pas de données pour la formation.
- [ ] J'ai suivi le principe du moins de données ; J'ai juste donné ce qui était nécessaire.
- [ ] J'ai informé le client de l'utilisation de l'IA / observé le cadre de consentement.
- [ ] "Est-ce que le client se reconnaît ?" J'ai réussi le test.