Les outils d’IA générative sont capables d’analyser en quelques secondes ce qui prendrait des heures à un humain. Mais savent-ils garder un secret ?
Si l’IA générative fascine par sa puissance, elle inquiète tout autant dès qu’il s’agit de données sensibles. Dans de nombreux secteurs juridique, financier, médical, industriel la confidentialité n’est pas seulement un enjeu, c’est une obligation contractuelle, réglementaire, parfois légale.
Et c’est là que l’IA soulève une question essentielle : que deviennent les données que nous lui confions ? Qui y a accès ? Et surtout… où sont-elles stockées ?
L’IA est d’autant plus performante qu’elle dispose de volumes importants d’informations. Mais plus elle en a, plus le risque de fuite ou d’utilisation non souhaitée de ces données augmente.
Les directions métiers et les DSI se retrouvent face à une équation délicate :
Exploiter l’IA pour gagner en efficacité et répondre plus vite aux clients
Protéger les données internes et celles des clients de tout usage non autorisé
Ce dilemme explique pourquoi, dans de nombreuses organisations, l’usage de l’IA reste cantonné à des environnements de test ou à des données volontairement dégradées.
Dans un cabinet de conseil, la direction a constaté que de nombreux collaborateurs utilisaient déjà l’IA générative, mais de manière officieuse : certains via des comptes gratuits, d’autres avec des abonnements professionnels payés sur leurs fonds personnels.
Si cette pratique traduisait un réel intérêt et un usage déjà installé, elle exposait l’entreprise à des risques majeurs :
absence de contrôle sur les données saisies dans l’IA
hétérogénéité des méthodes et des résultats
possible diffusion d’informations confidentielles sur des serveurs externes
Plutôt que de freiner cet élan, la direction a décidé de l’accompagner. Elle a lancé un projet pilote pour intégrer l’IA officiellement dans les missions, en commençant par un cas concret : la préparation de réponses à des appels d’offres stratégiques.
L’IA devait analyser plusieurs dizaines de propositions commerciales passées afin d’en extraire :
les arguments les plus percutants
les références clients les plus pertinentes
et une structure type réutilisable
Très vite, un défi majeur est apparu : ces documents contenaient des données contractuelles, tarifaires et nominatives. Les transmettre dans un outil hébergé sur un cloud américain posait deux risques importants :
Le Cloud Act, qui permet aux autorités américaines d’accéder à certaines données, même hébergées dans l’UE, si l’éditeur est soumis à la juridiction US.
Le RGPD, qui interdit le transfert non sécurisé de données personnelles hors de l’UE.
Pour réduire ces risques et instaurer un usage pérenne, le cabinet a mis en place trois mesures clés :
Anonymisation : suppression ou remplacement systématique des noms de clients, tarifs et informations sensibles par des identifiants neutres avant tout envoi dans l’IA.
Segmentation : découpage des documents en sections indépendantes pour limiter le volume de données transmises à chaque requête.
Charte IA interne : diffusion d’un document officiel auprès de tous les collaborateurs, précisant les usages autorisés, les bonnes pratiques, les méthodes d’anonymisation et les procédures de validation.
Ce cadre a permis de sécuriser l’usage de l’IA, d’harmoniser les pratiques et de poser les bases d’une stratégie IA globale, intégrant formation, gouvernance et mesure d’efficacité.
Pour une entreprise européenne ou internationale, utiliser un service d’IA hébergé sur un cloud américain soulève inévitablement la question de la souveraineté des données. Même lorsque l’éditeur garantit un hébergement dans l’UE, la maison-mère restant soumise au droit américain, le risque juridique demeure.
Certaines organisations font le choix de :
Solutions d’IA souveraines (hébergées et opérées en Europe)
Environnements d’IA internes déployés sur l’infrastructure de l’entreprise
Outils hybrides, combinant IA générative et moteurs internes pour ne traiter que des données non sensibles
Lieu de traitement – Savoir où et sous quelle juridiction les données sont hébergées
Demander à l’éditeur une attestation d’hébergement précisant le pays et le prestataire cloud utilisé.
Privilégier, si possible, des solutions hébergées dans l’UE et opérées par des acteurs européens pour réduire le risque juridique lié au Cloud Act.
Mettre en place un inventaire des outils IA utilisés dans l’entreprise avec la localisation de chaque service.
Établir une politique interne interdisant la saisie de données sensibles dans des IA hébergées hors du périmètre défini.
Utilisation secondaire – Vérifier si l’éditeur peut réutiliser les données pour entraîner ses modèles
Lire attentivement les conditions générales et la politique de confidentialité pour repérer toute clause de réutilisation.
Privilégier les solutions offrant un mode “sans apprentissage” (no training mode) ou un paramétrage qui garantit que les données envoyées ne seront pas intégrées au modèle.
Tester l’outil sur des données fictives ou anonymisées avant tout usage sur des contenus réels.
Faire valider les choix technologiques par le DPO (délégué à la protection des données) ou le service juridique.
Traçabilité – Garder la capacité de savoir quelles données ont été transmises et dans quel contexte
Centraliser les interactions avec l’IA via un compte entreprise plutôt que des comptes personnels dispersés.
Utiliser des solutions qui conservent un historique consultable des requêtes (prompts) et des contenus envoyés.
Documenter dans un registre interne les cas d’usage IA, en indiquant la nature des données, l’objectif et le résultat attendu.
Mettre en place une formation interne pour que chaque collaborateur sache documenter et qualifier ses envois de données à un outil d’IA.
Face à ces enjeux, deux extrêmes sont à éviter :
L’interdiction totale, qui prive l’entreprise d’un levier de performance
L’usage libre, qui expose à des risques juridiques, financiers et réputationnels
La voie la plus efficace reste l’adoption encadrée : définir une politique claire, former les équipes, et instaurer des processus de validation pour tout usage de données sensibles.
L’IA ne vaut que si elle est maîtrisée
La confidentialité n’est pas un frein à l’adoption de l’IA, c’est un cadre indispensable. En intégrant l’anonymisation dans les processus, en établissant une charte interne et en choisissant les bons outils, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de l’IA… tout en restant maîtres de leurs données.
Pour approfondir le sujet, retrouvez les articles précédents de notre dossier :
Entre prudence et immobilisme
Face à ces enjeux, deux extrêmes sont à éviter :
L’interdiction totale, qui prive l’entreprise d’un levier de performance
L’usage libre, qui expose à des risques juridiques, financiers et réputationnels
La voie la plus efficace reste l’adoption encadrée : définir une politique claire, former les équipes, et instaurer des processus de validation pour tout usage de données sensibles.
L’IA ne vaut que si elle est maîtrisée
La confidentialité n’est pas un frein à l’adoption de l’IA, c’est un cadre indispensable. En intégrant l’anonymisation dans les processus, en établissant une charte interne et en choisissant les bons outils, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de l’IA… tout en restant maîtres de leurs données.
Pour approfondir le sujet, retrouvez les articles précédents :
L’IA générative ne supprime pas les métiers : elle en déplace le sens. La valeur se concentre désormais sur le contrôle, la responsabilité et l’interprétation, plutôt que la simple production.
Les outils changent. Mais les organisations, elles, mettent plus de temps à évoluer. Et si l’introduction de l’IA était l’occasion de reposer les bases ?
La promesse de l’IA générative est simple à formuler : gagner du temps, automatiser ce qui peut l’être, libérer les collaborateurs des tâches à faible valeur ajoutée. Mais à mesure qu’elle s’infiltre dans les pratiques de travail, une réalité plus nuancée émerge : ce ne sont pas les outils qu’il faut revoir, mais les processus dans lesquels ils s’intègrent.
Dans un contexte où les entreprises cherchent en permanence à gagner en efficacité, en réactivité et en qualité, la modélisation des processus est devenue un véritable levier stratégique. Loin d’être un simple exercice documentaire, elle permet de cartographier le fonctionnement réel d’une organisation, d’identifier ses points forts et ses axes d’amélioration, et de construire une vision cible alignée avec ses ambitions.
Chez Eyefiz, nous faisons de la modélisation des processus un élément central de nos missions, qu’il s’agisse de projets de transformation, de déploiement d’outils, de missions de management de transition ou d’interventions PMO. C’est un moment privilégié pour comprendre en profondeur le fonctionnement métier d’un client, et pour les fonctions support en particulier, c’est souvent une opportunité d’apporter une valeur ajoutée immédiate grâce à nos benchmarks et bonnes pratiques.
Dans cet article, nous allons explorer pourquoi et comment modéliser ses processus, en nous appuyant sur notre méthodologie éprouvée et sur les retours d’expérience de nos missions.
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