Face à la déferlante de l’IA générative dans les entreprises, les DSI se retrouvent aujourd’hui dans une position délicate : comment encadrer une technologie que les collaborateurs adoptent déjà en mode shadow IT, tout en garantissant la sécurité du système d’information ? L’urgence est réelle – ignorer cette révolution n’est plus une option, mais l’adopter sans cadre expose votre organisation à des risques considérables. Cet article propose une approche équilibrée pour accompagner cette transformation inévitable tout en préservant vos actifs informationnels.

Le shadow IT de l’IA : une réalité incontournable

Les outils d’IA générative comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot sont déjà utilisés quotidiennement par vos équipes, qu’ils soient officiellement autorisés ou non. Vos commerciaux y rédigent leurs propositions, vos développeurs y génèrent du code, vos marketeurs y créent du contenu. Et peut être pire : vos services RH ou métiers confient des données sensibles de l’entreprise. Cette adoption spontanée répond à un besoin réel d’efficacité, mais s’accompagne de risques majeurs.

La fuite de données confidentielles dans les prompts constitue le premier danger. Lorsqu’un collaborateur copie-colle un document interne pour le résumer, ces informations sont désormais stockées sur des serveurs externes. Le code généré sans vérification de sécurité représente une autre vulnérabilité critique : les développeurs intègrent parfois directement des solutions proposées par l’IA, perpétuant potentiellement des failles connues. L’absence de traçabilité des interactions empêche toute gouvernance efficace, tandis que les risques juridiques liés à la propriété intellectuelle s’accumulent à mesure que les collaborateurs alimentent ces systèmes avec du contenu propriétaire.

Une approche pragmatique en trois temps

Cartographier l’existant sans stigmatiser

Avant toute interdiction contre-productive, commencez par comprendre les usages actuels. Lancez une enquête anonyme pour identifier quels outils sont utilisés et pour quels cas d’usage précis. Cette démarche non punitive encouragera la transparence. Organisez ensuite des ateliers d’échange avec les early adopters pour comprendre leurs besoins réels et les gains de productivité constatés. Ces ambassadeurs seront précieux pour déployer ultérieurement votre stratégie officielle. Procédez enfin à une évaluation du niveau de sensibilité des données potentiellement exposées pour mesurer l’ampleur du risque actuel.

Des solutions techniques existent également et permettent d’identifier les applications vers lesquelles vos utilisateurs émettent des requêtes.

Établir un cadre d’utilisation graduel

Plutôt qu’une politique binaire qui serait soit trop permissive, soit inapplicable, proposez un cadre différencié selon la sensibilité des données et des usages. Pour les données publiques et non sensibles (niveau 1), autorisez un usage sans restriction pour la recherche d’information, le brainstorming ou la rédaction de contenus génériques. Ces cas d’usage présentent peu de risques tout en offrant des gains immédiats.

Concernant les données internes non critiques (niveau 2), privilégiez un usage encadré avec des outils validés par la DSI. Optez pour des solutions d’IA avec garanties de confidentialité comme des instances privées ou des modèles on-premise, et imposez une journalisation systématique des interactions pour maintenir une traçabilité.

Pour les données sensibles (niveau 3), instaurez un usage restreint et contrôlé, uniquement sur des solutions internes ou validées par la DSI, avec une formation obligatoire des utilisateurs aux bonnes pratiques. Enfin, prohibez formellement l’usage de l’IA générative pour les données hautement confidentielles, les données clients ou la propriété intellectuelle critique (niveau 4), en proposant des alternatives spécifiques avec isolation complète des données.

Déployer des solutions alternatives sécurisées

Pour répondre aux besoins légitimes tout en maîtrisant les risques, déployez des instances privées de LLM pour les usages internes. Des solutions comme Azure OpenAI Service ou Claude Enterprise permettent de conserver la maîtrise de vos données. Mettez également en place des passerelles sécurisées vers les services d’IA avec filtrage automatique des données sensibles. Pour les cas les plus critiques, évaluez les solutions on-premise qui, bien que plus coûteuses et limitées en performances, garantissent une isolation complète de vos données.

Les recommandations de l’ANSSI pour sécuriser vos systèmes d’IA générative

L’ANSSI a récemment publié des recommandations de sécurité pour les systèmes d’IA générative qui constituent une base solide pour votre stratégie. Le document souligne l’importance d’une gouvernance renforcée intégrant la sécurité dès la conception des systèmes d’IA. Il insiste également sur la maîtrise complète du cycle de vie, avec une attention particulière à chaque phase : entraînement, déploiement et production.

Face aux attaques adverses, l’ANSSI recommande une vigilance accrue. Ces attaques, spécifiques aux systèmes d’IA, peuvent conduire à des comportements inattendus ou à l’extraction d’informations confidentielles. Le rapport préconise également une séparation stricte des environnements et une protection renforcée des données d’entraînement, particulièrement vulnérables aux manipulations.

Pour les entreprises utilisant des solutions tierces, l’ANSSI insiste sur l’importance des clauses contractuelles garantissant la confidentialité des données et la transparence sur leur utilisation. Elle recommande également d’évaluer régulièrement la sécurité des modèles utilisés et de mettre en place des mécanismes de détection des anomalies.

Accompagner plutôt qu’interdire : la tendance générale

La révolution de l’IA générative est déjà en marche dans votre organisation. Votre rôle de DSI n’est plus d’autoriser ou d’interdire, mais d’accompagner cette transformation inévitable en minimisant les risques. En adoptant une approche progressive et différenciée, vous permettrez à votre entreprise de bénéficier des gains de productivité considérables qu’offre l’IA générative, tout en protégeant ses actifs les plus précieux.

La clé du succès réside dans l’équilibre entre innovation et sécurité. Ni forteresse imprenable mais improductive, ni terrain de jeu sans règles exposé à tous les dangers. En vous appuyant sur les recommandations de l’ANSSI et en déployant une stratégie adaptée à votre contexte, vous transformerez ce qui pourrait être perçu comme une menace en un véritable avantage compétitif pour votre organisation.

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