Utilisation de vos données par Gemini pour Google Cloud

Ce document explique comment Gemini pour Google Cloud, qui offre une assistance optimisée par l'IA, respecte l'engagement de Google en matière de confidentialité avec les technologies d'IA générative. Lorsque vous utilisez Gemini dans la console Google Cloud ou dans un environnement de développement, Google Cloud gère vos requêtes conformément à nos Conditions d'utilisation et à l'Avenant sur le traitement des données Cloud.

Pour en savoir plus sur Gemini pour Google Cloud, consultez la présentation de Gemini pour Google Cloud.

Engagement de Google en matière de confidentialité

Google a été l'un des premiers sur le marché à proposer un engagement en matière de confidentialité pour l'IA/le ML, ce qui souligne le fait que nos clients devraient disposer du plus haut niveau de sécurité et de contrôle sur leurs données stockées dans le cloud. Cet engagement s'étend aux produits d'IA générative de Google Cloud. Google s'assure que ses équipes respectent ces engagements grâce à des pratiques robustes de gouvernance des données, qui incluent l'examen des données utilisées par Google Cloud pour le développement de ses produits. Pour en savoir plus sur la manière dont Google traite les données, consultez l'Avenant relatif au traitement des données client (CDPA) ou le contrat de traitement des données applicable à votre service Google Cloud.

Données que vous envoyez et recevez

Les questions que vous posez à Gemini, y compris les informations ou le code que vous lui envoyez pour qu'il les analyse ou les complète, sont appelées requêtes. Les réponses ou les terminaisons de code que vous recevez de Gemini sont appelées réponses.

Gemini n'utilise pas vos requêtes ni ses réponses comme données pour entraîner ses modèles. Certaines fonctionnalités ne sont disponibles que via le programme Testeur de confiance de Gemini pour Google Cloud, qui vous permet de partager des données si vous le souhaitez. Toutefois, ces données sont utilisées pour améliorer les produits, et non pour entraîner des modèles Gemini.

La personnalisation du code vous permet d'obtenir des suggestions de code basées sur le codebase privé de votre organisation directement depuis Gemini Code Assist. Lorsque vous utilisez la personnalisation du code, nous accédons à votre code privé et le stockons de manière sécurisée. Cet accès et ce stockage sont essentiels pour fournir le service de personnalisation de code que vous avez demandé. Pour configurer et utiliser la personnalisation du code, consultez la section Configurer et utiliser la personnalisation du code Gemini Code Assist.

Comme Gemini est une technologie en pleine évolution, il se peut qu'elle génère des résultats qui semblent plausibles, mais qui sont en fait incorrects. Nous vous recommandons de valider toutes les sorties de Gemini avant de les utiliser. Pour en savoir plus, consultez la page Gemini pour Google Cloud et l'IA responsable.

Chiffrement des requêtes

Lorsque vous envoyez des requêtes à Gemini, vos données sont chiffrées en transit et transmises au modèle sous-jacent de Gemini. Pour en savoir plus sur le chiffrement des données Gemini, consultez les pages Chiffrement au repos par défaut et Chiffrement en transit.

Données de programme générées par Gemini

Gemini est entraîné sur du code Google Cloud propriétaire et sur du code tiers sélectionné. Vous êtes responsable de la sécurité, des tests et de l'efficacité de votre code, y compris de toute finalisation, génération ou analyse de code que Gemini vous propose.

Gemini fournit également des citations de la source lorsque les suggestions citent directement et longuement une source pour vous aider à respecter les exigences de licence.

Étant donné que les réponses dans Gemini sont générées à partir d'un modèle entraîné sur de nombreuses lignes de code, vous devez faire preuve de la même prudence avec le code fourni par Gemini que pour tout autre code. Assurez-vous de tester correctement le code et de rechercher des failles de sécurité, des incompatibilités et d'autres problèmes potentiels.

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