Exporter et supprimer de Machine Learning Studio (classique) des données utilisateur intégrées dans le produit

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S’APPLIQUE À :S’applique à Machine Learning Studio (classique) Ne s’applique pas à Azure Machine Learning

Important

Le support de Machine Learning Studio (classique) prend fin le 31 août 2024. Nous vous recommandons de passer à Azure Machine Learning avant cette date.

À partir du 1er décembre 2021, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources Machine Learning Studio (classique). Jusqu’au 31 août 2024, vous pouvez continuer à utiliser les ressources Machine Learning Studio (classique) existantes.

La documentation ML Studio (classique) est en cours de retrait et ne sera probablement plus mise à jour.

Vous pouvez supprimer ou exporter des données intégrées au produit stockées par Machine Learning Studio (classique) en utilisant le Portail Azure, l’interface de Studio (classique), PowerShell et des API REST authentifiées. Cet article vous explique comment procéder.

Les données de télémétrie sont accessibles via le portail de confidentialité Azure.

Notes

Pour plus d’informations sur l’affichage ou la suppression des données personnelles, consultez Requêtes DSR (droits de la personne concernée) Azure pour le RGPD. Pour plus d’informations sur le Règlement général sur la protection des données (RGPD), consultez la section relative au RGPD du Centre de gestion de la confidentialité de Microsoft et la section relative au RGPD du Portail d’approbation de services.

Notes

Cet article explique comment supprimer les données personnelles de l’appareil ou du service et il peut être utilisé dans le cadre de vos obligations en vertu du Règlement général sur la protection des données. Pour obtenir des informations générales concernant le Règlement général sur la protection des données (RGPD), consultez la section relative au RGPD du Centre de gestion de la confidentialité de Microsoft et la section relative au RGPD du Portail d’approbation de services.

Quels sont les types de données utilisateur collectées par Studio (classique) ?

Pour ce service, les données utilisateur sont constituées d’informations sur les utilisateurs autorisés à accéder aux espaces de travail et d’enregistrements de télémétrie des interactions utilisateur avec le service.

Il existe deux types de données utilisateur dans Machine Learning Studio (classique) :

  • Données de compte personnel : ID de compte et adresses e-mail associées à un compte.
  • Données client : Données que vous avez chargées pour les analyser.

Types de compte Studio (classique) et stockage des données

Il existe trois types de comptes dans Machine Learning Studio (classique). Le type de compte que vous avez détermine la façon dont vos données sont stockées, et comment vous pouvez les supprimer ou les exporter.

  • A espace de travail d’invité est un compte gratuit et anonyme. Vous vous inscrivez sans fournir d’informations d’identification, comme une adresse e-mail ou un mot de passe.
    • Les données sont effacées après l’expiration de l’espace de travail d’invité.
    • Les utilisateurs invités peuvent exporter des données client via l’interface utilisateur, des API REST ou le package PowerShell.
  • Un espace de travail gratuit est un compte gratuit auquel vous vous connectez avec des informations d’identification Microsoft : une adresse e-mail et un mot de passe.
    • Vous pouvez exporter et supprimer des données personnelles et client, qui sont soumises à des demandes de droits de la personne concernée (DSR, Data Subject Rights).
    • Vous pouvez exporter des données client via l’interface utilisateur, des API REST ou le package PowerShell.
    • Pour les espaces de travail gratuits n’utilisant pas de comptes Azure AD, la télémétrie peut être exportée via le portail de confidentialité.
    • Quand vous supprimez l’espace de travail, vous supprimez toutes les données client personnelles.
  • Un espace de travail standard est un compte payant auquel vous accédez avec des informations d’identification de connexion.
    • Vous pouvez exporter et supprimer des données client personnelles, qui sont soumises à des demandes de droits DSR.
    • Vous pouvez accéder aux données via le portail de confidentialité Azure.
    • Vous pouvez exporter des données personnelles et client via l’interface utilisateur, des API REST ou le package PowerShell.
    • Vous pouvez supprimer vos données dans le portail Azure.

Supprimer les données d’un espace de travail dans Studio (classique)

Supprimer des ressources individuelles

Les utilisateurs peuvent supprimer des ressources dans un espace de travail en les sélectionnant, puis en sélectionnant le bouton Supprimer.

Supprimer des ressources dans Machine Learning Studio (classique)

Supprimer tout un espace de travail

Les utilisateurs peuvent également supprimer tout leur espace de travail :

  • Espace de travail payant : Supprimez par le biais du portail Azure.
  • Espace de travail gratuit : Utilisez le bouton Supprimer dans le volet Paramètres.

Supprimer un espace de travail gratuit dans Machine Learning Studio (classique)

Exporter des données de Studio (classique) avec PowerShell

Utilisez PowerShell pour exporter toutes vos informations sous un format portable à partir de Machine Learning Studio (classique) à l'aide des commandes. Pour plus d’informations, consultez l’article Module PowerShell pour Machine Learning Studio (classique).

Étapes suivantes

Pour obtenir une documentation portant sur les services web et la tarification du plan d’engagement, consultez Référence d’API REST de Machine Learning Studio (classique).