Profil médical, rendez-vous… Doctolib utilise vos données personnelles pour entraîner son IA
La licorne française peut désormais utiliser les données de ses utilisateurs pour entraîner ses modèles d’IA, à condition qu’ils donnent leur consentement clair.
C’est désormais devenu une habitude : cette petite notification inattendue prévenant que vos données personnelles seront utilisées pour entraîner une IA. Depuis le 7 août, c’est aussi le cas de l’application française Doctolib, qui prévient ses utilisateurs que leurs données peuvent être exploitées « pour créer des solutions encore mieux adaptées à vos besoins et à ceux de vos praticiens « .
Les durées de téléconsultation, l’historique des rendez-vous, le profil et les notes médicales, les enregistrements vocaux peuvent ainsi être récupérés par l’entreprise. Tous ces éléments sont toutefois anonymisés pour chaque utilisateur et peuvent être conservés jusqu’à trois ans. La firme assure, dans ce document, ne pas vendre les données de ses utilisateurs. La protection des données personnelles est notre priorité absolue »elle a écrit.
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Il est possible de refuser la collecte de vos données
Ces informations seront utilisées par Doctolib pour améliorer ses modèles de langage. Deux projets sont sur la table. D’abord, un assistant numérique propulsé par l’IA capable de remplir automatiquement le dossier d’un patient en écoutant les conversations lors d’une consultation (sortie prévue en octobre 2024). Cet outil est encore en phase de test auprès de 360 médecins. Doctolib travaille également sur une IA permettant de dialoguer avec les patients qui souhaiteraient prendre rendez-vous par téléphone plutôt qu’en ligne, prévue pour 2025.
Mais pour ce faire, Doctolib doit obtenir le consentement de ses utilisateurs, qui peuvent accepter ou refuser cette collecte de données directement dans les paramètres de leur application. L’outil d’IA du groupe Meta et Grok, celui d’Elon Musk, ont récemment été épinglés par les régulateurs européens pour avoir exploité illégalement les informations de leurs utilisateurs afin d’entraîner leurs modèles.
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