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Analyse d'Impact
Modele fourni par
AIAgens
aiagens.ch

Analyse d'Impact sur la Protection des Donnees

Conformement a la nLPD Art. 22 / RGPD Art. 35

Version
1.0
Cree
2026-04-02
Responsable
[Nom]
Statut
Brouillon

1 Description du projet

Titre du projet

Designation
Deploiement d'un assistant vocal IA pour la prise de rendez-vous

Responsable du traitement

Organisation
[Votre organisation]

Description du traitement

Pre-rempli
L'assistant vocal IA d'AIAgens traite les appels telephoniques entrants pour la prise, la modification et l'annulation de rendez-vous. Le systeme utilise la conversion parole-texte en temps reel, traite le langage naturel pour la planification et s'integre au calendrier du cabinet.

Finalite du traitement

  • Prise de rendez-vous automatisee en dehors des heures d'ouverture
  • Reduction des temps d'attente pour les appelants
  • Utilisation efficace des ressources

2 Flux de donnees

Diagramme de flux

Patient appelle
Voix (temps reel)
Traitement IA
Donnees RDV
Calendrier

Categories de donnees traitees

Categorie Elements Retention Localisation
Donnees vocales Flux audio Aucune (temps reel) EU
Donnees de triage (Transcriptions) Transcription (pas d'audio) Zero retention (traitement en temps reel) ; long terme : responsable EU (Allemagne)
Coordonnees Nom, telephone Selon contrat EU (Allemagne)
Donnees RDV Date, heure, type Selon contrat Votre calendrier

3 Evaluation de la necessite

Base juridique

  • Consentement (Art. 6(1)(a) RGPD / Art. 31 nLPD)
  • Execution du contrat (Art. 6(1)(b) RGPD)
  • Interet legitime (Art. 6(1)(f) RGPD)

Proportionnalite

Evaluation
Le traitement est limite au minimum necessaire a la finalite. Les donnees vocales ne sont pas conservees, seuls les details de rendez-vous extraits sont stockes. L'approche de minimisation des donnees garantit la proportionnalite.

4 Evaluation des risques

Risque
Probabilite
Impact
Niveau
Mesure d'attenuation
Acces non autorise
Faible
Moyen
Faible
TLS 1.3, MFA, journaux d'audit
Mauvaise interpretation IA
Moyen
Faible
Faible
Protocoles de confirmation, escalade humaine
Perte de donnees
Faible
Moyen
Faible
Sauvegardes quotidiennes, geo-redondance
Violation par un tiers
Faible
Eleve
Moyen
DPA, certification SOC 2

5 Mesures d'attenuation

Mesure Implemente Responsable
Chiffrement TLS 1.3 ✓ Oui AIAgens
Chiffrement AES-256 (au repos) ✓ Oui AIAgens
Auto-identification IA ✓ Oui AIAgens
Option escalade humaine ✓ Oui AIAgens
Consentement patient En attente [Votre org.]
Formation du personnel En attente [Votre org.]

6 Approbation

Evaluation globale des risques

Conclusion
Le risque residuel est evalue comme FAIBLE. Les mesures techniques et organisationnelles mises en oeuvre attenuent adequatement les risques identifies. Le traitement peut se poursuivre avec les garanties documentees.

Responsable du projet

Signature
Nom:
Date:

DPO / Conseiller
(si applicable)

Signature
Nom:
Date: