Quels sont les risques de fuite d'informations liés à l'introduction de l'IA générative ? Les stratégies de défense avec le « règlement interne sur l'IA » expliquées par un avocat

La génération d’IA a évolué au-delà d’un simple outil d’efficacité opérationnelle pour devenir une infrastructure indispensable influençant la compétitivité des entreprises. Cependant, derrière cette adoption rapide, des risques de « fuite d’informations » et de « violation de la vie privée », fondamentalement différents des systèmes informatiques traditionnels, se sont intensifiés. Dans de nombreuses organisations, la priorité accordée à la commodité a conduit à une utilisation autonome sans règles claires, favorisant ainsi le phénomène de « Shadow IT ». Cela a entraîné l’intégration involontaire d’informations confidentielles dans l’apprentissage des modèles d’IA.

Dans cet article, nous allons élucider le mécanisme de fuite lié aux caractéristiques techniques de la génération d’IA et organiser les risques majeurs potentiels du point de vue des lois japonaises telles que la Loi sur la prévention de la concurrence déloyale et la Loi sur la protection des informations personnelles. Nous expliquerons l’importance de l’élaboration de règlements internes efficaces sur l’IA pour prévenir ces risques tout en accélérant la croissance de l’entreprise.

La Nécessité de Règlements Internes sur l’IA Générative au Sein des Entreprises Japonaises

Alors que l’implémentation sociale de l’IA générative s’accélère, de nombreuses organisations au Japon ont tendance à l’adopter simplement parce qu’elle est “pratique”, sans procéder à une évaluation adéquate des risques.

En particulier, dans les petites et moyennes entreprises japonaises, les disparités en matière de littératie informatique et le manque de ressources juridiques conduisent à une utilisation improvisée qui engendre une “spirale négative”. Cette spirale négative se manifeste par une confusion sur le terrain due à l’absence de critères d’utilisation clairs, ce qui expose l’organisation à des risques de fuite d’informations à cause de saisies inappropriées par certains employés. Face à cette menace, certaines organisations prennent des mesures de “prohibition totale” avant même de considérer des solutions concrètes. Cependant, les employés continuent à utiliser l’IA de manière clandestine avec des comptes privés pour des raisons de commodité, créant ainsi un phénomène de “Shadow IT (Shadow AI)”.

La crainte du Shadow IT réside dans le fait que des secrets commerciaux cruciaux pour l’avenir de l’entreprise ou des données personnelles de clients soient envoyés à des plateformes externes, échappant totalement au contrôle de l’organisation, et soient réutilisés comme données d’apprentissage pour des modèles d’IA. Laisser cette situation perdurer ne fait pas qu’augmenter le risque d’incidents de fuite d’informations, mais peut également entraîner la perte de la “gestion secrète” selon la Loi japonaise sur la prévention de la concurrence déloyale (1993), compromettant ainsi la protection des droits de propriété intellectuelle de l’entreprise.

Par conséquent, ce dont les organisations japonaises ont réellement besoin, ce n’est pas une interdiction générale ou un abandon de la responsabilité aux employés, mais l’élaboration de règlements internes spécifiques à l’IA générative, basés sur une compréhension correcte de ses caractéristiques. Se contenter de réutiliser des lignes directrices destinées aux services cloud généraux ne permet pas de répondre aux processus spécifiques à l’IA générative, tels que l’utilisation des données saisies pour l’apprentissage contextuel ou le fine-tuning. Il est crucial de comprendre la nécessité de construire une gouvernance qui assure la sécurité des informations tout en permettant à l’organisation de maîtriser de manière légitime et sécurisée cet outil puissant qu’est l’IA générative.

https://monolith.law/corporate/establishment-of-ai-internal-regulations

Mécanismes et Exemples de Fuites d’Informations par l’IA Générative au Japon

Lors de l’utilisation de l’IA générative, il est crucial de prêter attention au fait que les invites (instructions) ou données saisies par l’utilisateur peuvent être envoyées aux serveurs des entreprises qui développent et fournissent le modèle d’IA, où elles peuvent être utilisées comme “données d’apprentissage”. La différence fondamentale avec les moteurs de recherche ou services de traduction traditionnels réside dans le risque que des fragments d’informations saisies soient intégrés dans le modèle d’IA et puissent être restitués comme “partie de la réponse” à d’autres utilisateurs (y compris potentiellement des employés de concurrents) à l’avenir.

Cas de Fuite de Code Source Confidentiel chez Samsung Electronics

Un exemple concret de ce risque a été révélé au monde par le cas de fuite de code source chez Samsung Electronics en Corée. En mai de l’ère Reiwa 5 (2023), un ingénieur de l’entreprise a accidentellement saisi un code source hautement confidentiel dans ChatGPT lors de travaux de débogage de programmes liés aux semi-conducteurs. De plus, un autre employé a été découvert pour avoir collé le compte rendu d’une réunion interne, contenant des stratégies de produits non publiées, dans une invite pour en obtenir un résumé.

Ces données ont été intégrées comme matériel d’apprentissage interne au modèle d’IA en raison du mécanisme par défaut d’OpenAI à l’époque, qui utilisait les données saisies pour l’apprentissage du modèle. La leçon essentielle de cet incident est que même sans intention malveillante, le simple désir d’optimiser le travail peut directement conduire à des fuites d’informations qui causent des dommages irréparables à l’organisation.

Fuites “Externes et Internes” dues à des Dysfonctionnements Systémiques ou à des Paramètres Incorrects

Les risques de fuite ne se limitent pas à la réutilisation pour l’apprentissage. En mars de l’ère Reiwa 5 (2023), un dysfonctionnement du système de ChatGPT a permis à certains utilisateurs de voir les titres de l’historique de chat d’autres personnes. Ce problème était dû à un défaut dans le programme du fournisseur de services, illustrant que même si les utilisateurs respectent les règles, la vulnérabilité des plateformes externes peut exposer des informations.

De plus, avec des outils comme Microsoft 365 Copilot qui interagissent avec les documents internes d’une organisation, un paramétrage incorrect des droits d’accès peut permettre à des employés sans autorisation de consulter et de résumer des documents confidentiels via l’IA, posant ainsi un risque de “fuite interne”.

Perte de “Non-Publicité” et Diminution de la Compétitivité des Entreprises

Les dommages aux secrets commerciaux signifient que les informations une fois apprises perdent leur “non-publicité” de manière permanente dans l’espace numérique.

Il n’est plus utopique d’imaginer qu’une solution innovante saisie par une entreprise puisse être proposée comme réponse lorsque des concurrents consultent l’IA sur des problèmes techniques spécifiques. Ainsi, une saisie imprudente dans l’IA générative ne se limite pas à une simple fuite d’informations, mais constitue un phénomène grave qui peut ébranler les résultats de recherche et développement de longue date et l’avantage stratégique d’une entreprise.

Risques de Perte de Protection des Secrets d’Affaires selon la Loi Japonaise sur la Prévention de la Concurrence Déloyale

L’entrée d’informations confidentielles dans une IA générative peut entraîner des conséquences juridiques extrêmement graves, notamment la perte de protection légale en tant que “secret d’affaires” selon la loi japonaise sur la prévention de la concurrence déloyale. Pour qu’une information soit protégée en tant que secret d’affaires au Japon, elle doit satisfaire aux trois critères suivants :

Concernant la “gestion du secret”, selon les “Lignes directrices pour la gestion des secrets d’affaires” et le “Manuel de protection des informations confidentielles” du Ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie du Japon, le détenteur de l’information doit avoir l’intention de la gérer comme un secret, et les employés doivent être en mesure de le reconnaître. Si un employé entre un secret d’affaires dans une IA générative sans l’autorisation de l’entreprise, ou si l’entreprise n’impose pas de paramètres appropriés (comme l’opt-out), il est très probable que le tribunal juge que “l’entreprise n’a pas pris de mesures appropriées pour protéger le secret”, ce qui pourrait nier la gestion du secret.

Référence : Ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie｜Secrets d’affaires – Protéger et utiliser les secrets d’affaires

Ensuite, concernant la “non-publicité”, si les informations saisies sont utilisées pour l’apprentissage du modèle d’IA et deviennent une source de réponses pour les utilisateurs du monde entier, ces informations ne peuvent plus être considérées comme “non connues du public”. Une fois ce critère légal manqué, même si ces informations sont imitées par une autre entreprise ou emportées par un employé changeant d’emploi, il ne sera plus possible de demander une injonction ou des dommages-intérêts en vertu de la loi japonaise sur la prévention de la concurrence déloyale. En d’autres termes, une entrée imprudente dans une IA générative équivaut à abandonner volontairement la valeur de la propriété intellectuelle de l’entreprise.

Selon les tendances récentes, les “Lignes directrices pour les opérateurs d’IA (version 1.0)” publiées en avril de l’année Reiwa 6 (2024) mettent l’accent sur l’atténuation des risques tout au long du cycle de vie de l’IA. Elles indiquent que les utilisateurs d’IA doivent prêter attention à la gestion des données d’entrée et des invites pour éviter l’entrée inappropriée d’informations confidentielles, ce qui est présenté comme une “directive commune”. Si une organisation ne construit pas une gouvernance appropriée conformément à ces lignes directrices, le risque de sortir du cadre de protection légale est encore plus élevé.

Référence : Ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie｜Lignes directrices pour les opérateurs d’IA

Violation d’un Accord de Confidentialité (NDA) et Risques Contractuels au Japon

Dans de nombreuses transactions commerciales au Japon, un accord de confidentialité (NDA) est conclu pour protéger les informations confiées par l’autre partie. L’entrée d’informations dans une IA générative peut enfreindre cette obligation contractuelle et comporte le risque de lourdes responsabilités en dommages et intérêts.

Un NDA inclut généralement des clauses telles que « ne pas utiliser à des fins autres que celles du présent contrat (interdiction d’utilisation à des fins non prévues) » et « ne pas divulguer à des tiers sans l’accord écrit préalable de l’autre partie (interdiction de divulgation à des tiers) ». Le fait que des employés saisissent des documents divulgués par des partenaires commerciaux dans une IA générative pour les résumer ou les analyser est très susceptible de constituer une violation claire de ces clauses.

Les fournisseurs de services d’IA sont considérés comme des « tiers » du point de vue des parties contractantes. À l’exception de l’utilisation d’API ou de plans payants pour entreprises, les services fournis uniquement avec des conditions générales standard impliquent que les données saisies sont stockées sur les serveurs des développeurs et utilisées à des fins telles que l’amélioration des modèles. Cela revient à utiliser les informations confiées « en dehors des objectifs du contrat » et à les fournir à des « tiers ».

De plus, selon un avertissement publié en février de l’année Reiwa 7 (2025) par l’Agence numérique et le Centre de cybersécurité du Cabinet (NISC) au Japon, l’utilisation de services d’IA basés à l’étranger, tels que DeepSeek, présente le risque que les données soient stockées sur des serveurs à l’étranger et soumises aux lois locales (censure ou saisie potentielle). Placer les informations des partenaires commerciaux dans un tel environnement incertain constitue un fondement solide pour être accusé de violation de l’obligation de diligence contractuelle.

Violation de la Loi Japonaise sur la Protection des Informations Personnelles et Risques de Confidentialité

Lors de l’utilisation de l’IA générative pour traiter des données personnelles, il est impératif de respecter strictement la Loi Japonaise sur la Protection des Informations Personnelles ainsi que les directives associées. La Commission Japonaise de Protection des Informations Personnelles a publié un avertissement en juin de l’ère Reiwa 5 (2023) concernant la diffusion des services d’IA générative, clarifiant les obligations que les entreprises doivent respecter.

Spécification des objectifs d’utilisation et points d’attention sur le profilage sous la loi japonaise

Selon l’article 21, paragraphe 1 de la Loi japonaise sur la protection des informations personnelles, lorsqu’on obtient des informations personnelles, il est nécessaire de notifier ou de publier rapidement l’objectif d’utilisation à la personne concernée, sauf si cet objectif a été préalablement rendu public. Lorsqu’on utilise des données personnelles obtenues pour l’apprentissage par l’IA, il est crucial de déterminer si cette utilisation entre dans le cadre des objectifs d’utilisation existants ou si un nouvel objectif, tel que “apprentissage et génération de sorties par l’IA”, doit être spécifiquement défini.

En particulier, dans le cadre de la sélection des candidats ou de l’évaluation des ressources humaines, l’utilisation de l’IA pour analyser (profiler) la personnalité ou l’aptitude des candidats peut avoir un impact significatif sur les droits et intérêts de la personne concernée. Il est donc nécessaire de spécifier et de clarifier plus précisément cet objectif d’utilisation. Dans les discussions en vue de la révision législative prévue pour l’ère Reiwa 7 (2025), l’accent est mis sur le “droit de ne pas être soumis à une décision” basée sur le profilage et sur la garantie de la transparence, avec une tendance vers un renforcement de la réglementation concernant les décisions automatiques prises par l’IA.

La frontière entre la fourniture à des tiers et la “sous-traitance” sous le droit japonais

Lors de l’entrée de données personnelles dans un service d’IA, il est crucial de déterminer si cela relève de la “fourniture à des tiers” selon l’article 27, paragraphe 1 de la loi japonaise, ou de la “sous-traitance”. En général, si les données saisies sont utilisées par les développeurs d’IA pour l’apprentissage de leurs propres modèles, on ne peut pas dire que le donneur d’ordre contrôle entièrement l’objectif d’utilisation, ce qui augmente la probabilité qu’il s’agisse d’une fourniture à des tiers. Dans ce cas, il est nécessaire d’obtenir le consentement préalable de la personne concernée. Cependant, en pratique, il est extrêmement difficile d’obtenir un consentement individuel pour l’entrée de données dans l’IA de la part d’un grand nombre de personnes.

En revanche, si le contrat garantit que les données saisies ne seront pas utilisées pour l’apprentissage (comme dans le cas de l’utilisation d’API ou de certains plans payants pour entreprises), il est plus facile de les classer dans le cadre juridique de la “sous-traitance”. Toutefois, même dans ce cas, les entreprises ont l’obligation, en vertu de l’article 25 de la loi japonaise sur la protection des informations personnelles, d’exercer une supervision nécessaire et appropriée sur le sous-traitant (prestataire d’IA).

Points de Discussion Concernant la Fourniture à des Tiers Étrangers

Lors de l’utilisation de services d’IA fournis par des entreprises étrangères telles qu’OpenAI (États-Unis) ou DeepSeek (Chine), la “restriction sur la fourniture à des tiers étrangers” de l’article 28 de la loi japonaise s’applique. Lorsqu’on fournit des données à des entreprises situées dans des pays qui ne sont pas reconnus pour avoir un niveau de protection équivalent à celui du Japon, il est nécessaire de fournir des informations sur le système juridique local à la personne concernée et d’obtenir un consentement individuel.

En particulier, dans l’avertissement de février de l’année Reiwa 7 (2025) de la Commission de Protection des Informations Personnelles et de l’Agence Numérique du Japon, des préoccupations ont été exprimées concernant les violations de la vie privée dues à des risques géopolitiques. Cela concerne les services où les données sont stockées sur des serveurs situés en Chine, qui pourraient être soumis à la censure ou à la saisie de données par le gouvernement en vertu de la “Loi sur la Sécurité Nationale” locale. Il est reconnu que l’entrée de données personnelles dans de tels services pourrait porter atteinte de manière injuste aux droits et intérêts de la personne concernée, et une évaluation prudente est indispensable.

Mesures Systémiques pour Minimiser les Risques

Pour rendre les règlements internes d’une entreprise d’IA efficaces, il est essentiel de ne pas se fier uniquement à la conscience individuelle des employés, mais de construire des “garde-fous” systémiques. En combinant les technologies d’IA les plus récentes avec des règlements, il est possible d’améliorer considérablement la sécurité juridique sous le droit japonais.

Paramètres d’Opt-out et Sécurisation via l’Utilisation d’API

La mesure la plus fondamentale consiste à garantir que les données saisies ne soient pas utilisées pour l’apprentissage de l’IA grâce à un “opt-out” rigoureux. Dans les services destinés aux particuliers comme ChatGPT, il est parfois possible de refuser l’apprentissage en désactivant la fonction d’historique depuis le menu des paramètres. Cependant, il n’est pas recommandé de laisser cette opération à la discrétion des employés individuels du point de vue de la gouvernance organisationnelle.

Une méthode plus fiable consiste à utiliser l’API (Interface de Programmation d’Applications). Les principaux fournisseurs d’IA précisent dans leurs règlements que les données transmises via l’API ne sont, en principe, pas utilisées pour l’apprentissage des modèles. En construisant un front-end interne personnalisé utilisant l’API, il devient possible de bloquer systématiquement la réutilisation des données saisies pour l’apprentissage.

Garantie Contractuelle via des Plans Payants pour Entreprises

Lors de l’introduction de l’IA à l’échelle de l’organisation, il est judicieux de considérer l’adoption de plans payants pour entreprises tels que ChatGPT Enterprise ou Azure OpenAI Service. Ces services appliquent des règlements d’entreprise stricts, différents des plans pour particuliers, garantissant que les droits sur les données appartiennent à l’entreprise utilisatrice, que les données ne sont pas utilisées pour l’apprentissage des modèles, et que le chiffrement des données lors de leur transfert et stockage (AES-256, TLS 1.2+, etc.) est contractuellement assuré.

De plus, choisir des services ayant subi des audits indépendants tels que SOC 2 Type 2 fournit des preuves objectives que le système de gestion de la sécurité atteint un certain niveau. Cela est utile pour expliquer la rationalité de la sélection des fournisseurs et l’adéquation de la gestion des risques. Cependant, la simple présence de ces certifications ne suffit pas à conclure que l’obligation de diligence a été pleinement respectée. Des considérations supplémentaires en fonction des modalités d’utilisation spécifiques et des risques sont nécessaires.

Traitement de Masquage et Anonymisation des Données

En termes d’opérations techniques, il est efficace d’introduire un “traitement de masquage” qui remplace automatiquement les noms de personnes ou les noms de projets spécifiques inclus dans les invites par des astérisques ou des symboles avant la saisie. Cela permet, en cas de fuite imprévue du côté de la plateforme, d’empêcher que ces informations ne soient liées à des individus spécifiques ou à des secrets d’entreprise, minimisant ainsi les dommages potentiels.

Points clés des règlements internes sur l’IA pour prévenir les fuites d’informations au Japon

Un règlement interne efficace ne doit pas se limiter à une simple “liste d’interdictions”. Les employés sur le terrain doivent pouvoir déterminer immédiatement dans quelle mesure ils peuvent utiliser l’IA tout en évitant les risques juridiques, grâce à des directives d’action concrètes.

Redéfinition et hiérarchisation des informations interdites

Il est crucial d’éviter des expressions vagues comme “interdiction d’entrer des informations confidentielles” et de définir les informations en les hiérarchisant selon leur nature.

• Niveau 1 (Informations absolument interdites) : Informations non publiées reçues de partenaires sous NDA, résultats financiers non annoncés de l’entreprise, algorithmes propriétaires, données personnelles telles que noms et adresses des clients.
• Niveau 2 (Informations autorisées sous conditions) : Comptes rendus anonymisés, organisation d’informations techniques déjà publiques, correction de courriels d’affaires standardisés.
• Niveau 3 (Utilisation recommandée) : Vérification de la syntaxe des langages de programmation, explication de concepts généraux, génération d’idées.

En définissant ainsi avec des exemples concrets, on peut réduire le coût de décision des employés tout en limitant les violations inconscientes.

Processus d’approbation des exceptions et rapport de contexte

Une interdiction uniforme peut encourager l’utilisation d’IA de l’ombre. Il est donc nécessaire d’établir un “processus d’approbation des exceptions” pour les cas où l’entrée d’informations avancées dans l’IA est nécessaire pour certaines tâches spécifiques (par exemple, la révision de contrats spécifiques). Dans ce cas, il faut réglementer un flux qui exige la soumission d’un “rapport de contexte” comprenant les trois éléments suivants, plutôt qu’une simple demande d’utilisation.

1. Outil : Quel modèle d’IA est utilisé et avec quelles configurations (opt-out, utilisation d’API, etc.).
2. Entrée : Quelles données sont saisies (présence ou absence de données personnelles, etc.).
3. Sortie : À quelles fins le produit généré est-il utilisé (usage interne uniquement, soumission aux clients, publication sur le Web, etc.).

En examinant ce rapport à l’avance par les départements juridiques ou informatiques, il devient possible de contrôler de manière organisationnelle l’équilibre entre risques et bénéfices.

Dispositions spéciales concernant le traitement des informations personnelles

Les règlements doivent inclure des dispositions spéciales pour maintenir la cohérence avec la loi japonaise sur la protection des informations personnelles. En principe, l’entrée de données personnelles identifiables doit être interdite, et dans les cas où cela est indispensable pour le travail, il faut préciser un flux de travail pour obtenir un consentement approprié conformément à la loi ou pour ajouter des informations à la politique de confidentialité à l’avance.

De plus, lors de l’utilisation pour le profilage dans des processus tels que le recrutement, il est essentiel de comprendre les limites des décisions de l’IA (risque d’hallucination) et d’intégrer le principe “Human-in-the-loop” où la décision finale est toujours prise par un humain.

Systèmes de Surveillance et de Réponse en Japon

Élaborer et diffuser des règlements ne suffit pas pour assurer une gouvernance efficace. Il est nécessaire d’intégrer dans les règlements un système permettant de vérifier en continu si les règles établies sont effectivement respectées et de se préparer à toute éventualité.

Enregistrement de l’Utilisation et Pouvoir d’Audit

Il est essentiel de clarifier que l’entreprise a le pouvoir d’enregistrer les journaux d’utilisation de l’IA via le réseau interne et de les auditer régulièrement. La conservation des journaux fonctionne comme une “dissuasion préventive” pour détecter rapidement toute utilisation inappropriée, comme l’entrée excessive de données personnelles. De plus, en cas d’incident, ces journaux servent de base à la conservation des preuves numériques (forensique numérique) pour déterminer précisément qui a saisi quelles informations et quand.

Réponse Initiale en Cas d’Incident

Il est crucial de définir les voies de rapport et les procédures à suivre en cas de suspicion de fuite d’informations. Contrairement à une perte physique, une fuite via l’entrée dans l’IA est extrêmement difficile à contenir. Par conséquent, dès la découverte de l’incident, il faut envisager de demander la suppression auprès de l’opérateur d’IA et, simultanément, organiser une équipe d’intervention d’urgence pour remplir les obligations légales de rapport (comme l’article 26 de la loi) envers les partenaires commerciaux affectés et la Commission de Protection des Informations Personnelles.

Mises à Jour Continues (Gouvernance Agile)

La technologie de l’IA générative et les réglementations légales, tant au Japon qu’à l’international, évoluent à une vitesse sans précédent. Avec l’élaboration des “Lignes Directrices pour les Opérateurs d’IA” en l’an 6 de l’ère Reiwa (2024) et les révisions prévues de la loi sur la protection des informations personnelles entre les années 7 et 8 de l’ère Reiwa (2025-2026), les règles sont constamment mises à jour.

Par conséquent, il est impératif de ne pas considérer les règlements internes comme définitifs après leur création, mais de les réviser régulièrement dans des cycles courts de six mois à un an. Cela permet de les adapter aux caractéristiques techniques et aux nouveaux risques géopolitiques, tels que l’émergence de nouveaux services comme DeepSeek, et de pratiquer une “gouvernance agile”.

Conclusion : Établir des “Règlements Internes sur l’IA” pour Exploiter Pleinement le Potentiel de l’IA au Japon

La commodité disruptive apportée par l’IA générative n’est plus une simple option pour une entreprise, mais une source essentielle de compétitivité pour sa survie. Cependant, le risque de “fuite d’informations” détaillé dans cet article peut transformer en une nuit les secrets commerciaux, construits par des années d’efforts, en éléments sans valeur, entraînant la perte de protection légale et la dégradation de la confiance sociale. Pourtant, craindre excessivement ces risques et interdire totalement l’utilisation de l’IA revient à paralyser l’organisation et à encourager une utilisation désordonnée en sous-main, ce qui constitue un autre risque majeur.

Ce qui est véritablement nécessaire, c’est de mettre en place des “garde-fous” solides basés sur des connaissances juridiques japonaises, afin de créer un environnement où les employés peuvent utiliser l’IA en toute sécurité et sans hésitation, en exploitant pleinement son potentiel. Des règlements internes clairs ne sont pas de simples documents de régulation. Ils représentent une déclaration de l’organisation pour définir la valeur de ses informations et s’engager à les protéger, constituant ainsi une base de “confiance” envers les partenaires commerciaux et la société. Lorsque l’organisation comprend correctement les mécanismes de l’IA et les risques juridiques japonais, et fait fonctionner les mesures techniques et les règlements internes comme les deux roues d’une voiture, alors seulement l’IA générative devient une véritable force motrice pour propulser l’entreprise vers de nouveaux sommets.

Guide des Mesures Proposées par Notre Cabinet

Le cabinet d’avocats Monolith est un cabinet doté d’une riche expérience à la fois dans le domaine de l’IT, en particulier l’Internet, et dans le domaine juridique au Japon. Les affaires liées à l’IA comportent de nombreux risques juridiques, et le soutien d’un avocat bien informé sur les questions juridiques relatives à l’IA est indispensable. Notre cabinet offre un soutien juridique avancé pour les entreprises utilisant l’IA, telles que ChatGPT, grâce à une équipe composée d’avocats et d’ingénieurs spécialisés dans l’IA. Nous proposons des services tels que la rédaction de contrats, l’examen de la conformité des modèles d’affaires, la protection des droits de propriété intellectuelle, la gestion de la confidentialité, et l’élaboration de règlements internes sur l’IA. Vous trouverez plus de détails dans l’article ci-dessous.