Cadre de réflexion sur les dimensions morales de la collecte, du traitement et de l'utilisation des données, au-delà de la simple conformité légale. La conformité répond à la question 'est-ce légal ?' ; l'éthique data répond à 'est-ce juste et responsable ?'. Enjeux centraux : fairness (les algorithmes traitent-ils équitablement tous les groupes ?), transparency (les personnes concernées savent-elles comment leurs données sont utilisées ?), accountability (qui est responsable des décisions algorithmiques ?), et harm prevention (quels effets négatifs potentiels ?). Le biais algorithmique (modèles de recrutement discriminant selon le genre, systèmes de reconnaissance faciale moins précis sur les peaux sombres) est l'exemple le plus médiatisé. La Data Ethics doit être intégrée dès la conception des projets via des frameworks comme l'ALTAI (EU Trustworthy AI Assessment).