AI Data Retention - Best Practices for Governance and Compliance
Artificial Intelligence (AI) is becoming an essential tool that supports our work activities. At the same time, AI is now producing large amounts of data, and we need to understand how long this data should be retained for - either as records or as transitory data. We will explore how to identify this data as either records or transitory data and leading practices on retention periods for AI data. Benefits gained from attending this session include a better understanding of the interaction of data with AI, as well as the development of action plans to label this data accordingly and ensure it is retained for the appropriate period, all the while keeping privacy and security risks into consideration.
Target Audience:
Data Governance and Records Managers who need to understand the appropriate retention of data produced by AI solutions, as well as IT professionals responsible for configuring retention of input data to AI solutions and the output data from these solutions.
Michel Legault is an Information and Data Management professional with over 18 years of experience in Data, Information, Records and Knowledge Management. I have Level 2 certification in Foundations of Privacy and Data Protection from IAPP, as well as certification in blockchain governance and training in Artificial Intelligence (A) governance.
Conservation des données d’IA – Meilleures pratiques en matière de gouvernance et de conformité
L’intelligence artificielle (IA) devient un outil essentiel qui soutient nos activités professionnelles. Parallèlement, l’IA génère désormais de grandes quantités de données et il est nécessaire de déterminer pendant combien de temps ces données doivent être conservées, qu’il s’agisse de documents officiels ou de données transitoires. Cette session explorera les façons d’identifier ces données comme des documents ou des données transitoires, ainsi que les meilleures pratiques en matière de périodes de conservation des données issues de l’IA.
Les participants tireront de cette session une meilleure compréhension de l’interaction entre les données et l’IA, ainsi que des pistes concrètes pour élaborer des plans d’action visant à classifier ces données et à s’assurer qu’elles sont conservées pour la durée appropriée, tout en tenant compte des risques liés à la protection de la vie privée et à la sécurité.
Public cible:
Les professionnels de la gouvernance des données et de la gestion des documents qui doivent comprendre les règles appropriées de conservation des données produites par des solutions d’IA, ainsi que les professionnels des TI responsables de la configuration de la conservation des données d’entrée utilisées par les solutions d’IA et des données de sortie générées par celles-ci.
Michel Legault est un professionnelle de la gestion de l’information et des données comptant plus de 18 ans d’expérience en gestion des données, de l’information, des documents et des connaissances. Détentrice de la certification de niveau 2 Foundations of Privacy and Data Protection de l’IAPP, ainsi que d’une certification en gouvernance de la chaîne de blocs (blockchain) et d’une formation en gouvernance de l’intelligence artificielle (IA).
