- Commencez par le contrat, pas par l’outil : un fournisseur qui traite vos données pour votre compte et sur vos instructions est un sous-traitant au sens du RGPD, et l’article 28 impose un contrat écrit qui nomme l’objet, la durée, la nature du traitement et les catégories de données concernées.
- Puis vérifiez cinq paramètres techniques : entraînement sur vos données, durée de rétention, résidence des données, journalisation des accès, réversibilité et suppression en fin de contrat.
- Ce qui décide n’est pas la marque, c’est l’offre souscrite : les offres entreprise et API des principaux fournisseurs n’utilisent pas par défaut les contenus clients pour entraîner les modèles, contrairement à certaines offres grand public.
- Une certification ne remplace pas un contrat : ISO/IEC 42001, ISO 27001 et SOC 2 sont des indicateurs de maturité, aucune ne prouve la licéité du traitement ni l’absence de transfert hors Union européenne.
- Vous avez aussi des obligations propres : l’article 4 du règlement européen sur l’IA, applicable depuis le 2 février 2025, vise aussi les entreprises simplement utilisatrices.
- Chez IA Agency, ces vérifications se font avant le branchement, jamais après la mise en production.
Vous voulez brancher un assistant IA sur vos documents internes. Contrats, comptes rendus de réunion, fichiers commerciaux, procédures. La démonstration a convaincu, l’abonnement coûte moins cher qu’une journée de conseil, et deux collaborateurs l’utilisent déjà sans avoir attendu votre accord.
Reste une question à laquelle personne, dans l’entreprise, ne sait répondre. Une fois connectées, où vont ces informations ? Qui peut les lire ? Combien de temps sont-elles conservées ? Et que se passe-t-il le jour où vous arrêtez l’abonnement ?
C’est une question de dirigeant, pas de juriste. Elle ne se règle ni par un antivirus, ni par une charte affichée dans l’open space, ni par un logo de certification sur la page tarifaire du fournisseur. Elle se règle avec un contrat lu et cinq paramètres vérifiés, avant le branchement. Ce guide vous donne ces points dans l’ordre où ils se posent réellement, du panorama des risques à la règle interne qui protège le mieux.
Que recouvre vraiment la sécurité des données quand on parle d’IA ?
Le premier problème n’est pas technique, il est de vocabulaire. Trois notions distinctes circulent sous le même mot, et les confondre fait acheter la mauvaise garantie. En tant qu’agence IA, c’est la distinction que nous posons avant toute autre discussion, parce qu’elle détermine à qui poser quelle question.
La confidentialité répond à : qui voit la donnée ? Vos équipes, les ingénieurs du fournisseur, ses propres sous-traitants, un modèle qui s’en nourrit pour son apprentissage. C’est le seul des trois volets qui se joue presque entièrement dans le contrat, et c’est celui que l’on saute le plus souvent.
La sécurité répond à : qui peut la voler, ou l’altérer ? Chiffrement, gestion des accès, cloisonnement des environnements, journalisation. Ce sont des mécanismes classiques du système d’information, auxquels l’IA générative ajoute des voies d’entrée nouvelles : une interface conversationnelle, des connecteurs vers vos outils, un historique.
La conformité répond à : que m’impose le droit ? Le règlement général sur la protection des données (RGPD) encadre le traitement des informations personnelles, le règlement européen sur l’IA encadre l’usage des systèmes d’IA, et les deux s’appliquent en même temps. Une entreprise peut être parfaitement sécurisée au niveau technique et malgré tout en infraction, parce qu’elle n’a jamais qualifié le rôle de son fournisseur.
Ces trois volets ne protègent pas de la même chose : la sécurité d’un tiers hostile, la confidentialité d’un usage légitime mais non voulu, la conformité d’une sanction. Un outil peut cocher l’un et échouer sur les deux autres.
Quels sont les risques réels pour une PME ?
Les listes de risques liés à l’intelligence artificielle sont interminables et se ressemblent toutes. Elles ont un défaut : elles mettent sur le même plan un incident quotidien et un scénario de laboratoire. Pour décider, il faut deux axes, la probabilité et le coût, et les principaux risques ne se classent pas dans le même ordre selon celui que vous regardez.
- La fuite d’informations sensibles par les prompts. Probabilité très élevée, coût variable. C’est le risque le plus banal et le plus sous-estimé : un salarié colle un contrat, une grille tarifaire ou un fichier client dans une interface grand public pour gagner du temps. Aucune malveillance, aucun signal d’alerte, et la donnée est sortie de l’entreprise.
- Les biais algorithmiques et les décisions discriminatoires. Probabilité moyenne, coût élevé dès que le système d’IA intervient dans une décision qui concerne des personnes : tri de candidatures, scoring de dossiers, priorisation de demandes. Le risque n’est pas que le modèle se trompe une fois, c’est qu’il se trompe toujours dans le même sens sans que personne ne le mesure.
- Le manquement à la protection des données. Probabilité faible tant que rien ne se voit, coût très élevé quand un contrôle ou une plainte survient. La Commission nationale de l’informatique et des libertés dispose d’un pouvoir de sanction, et le montant dépend du manquement constaté. Le vrai sujet pour un dirigeant n’est pas le plafond théorique, c’est qu’un traitement non encadré contractuellement est indéfendable.
- La dépendance et la perte de maîtrise. Probabilité qui augmente avec le temps, coût différé. Plus vos processus s’appuient sur un outil, plus la question de la réversibilité devient stratégique, et moins elle se négocie facilement.
Un enseignement se dégage de ce classement : le risque le plus probable est aussi le moins spectaculaire, et c’est précisément pour cela qu’il n’est jamais traité. Nous le constatons sur presque tous les projets d’automatisation IA que nous cadrons, où l’attention se porte spontanément sur la robustesse du modèle plutôt que sur ce que les équipes lui donnent à lire.
À lire également : ChatGPT en entreprise : que change le milliard d’utilisateurs d’OpenAI pour votre adoption de l’IA ?
Par où vos données s’échappent-elles concrètement ?
Une donnée ne s’échappe jamais « à cause de l’IA ». Elle emprunte un chemin identifiable, et ces chemins sont peu nombreux. Les nommer permet de vérifier chacun d’eux, plutôt que de se rassurer avec un principe général.
- Le copier-coller dans une interface grand public. La voie la plus fréquente, et la seule qui ne laisse aucune trace côté entreprise. L’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information est explicite sur ce point : elle recommande de proscrire les outils d’IA générative grand public pour les usages professionnels impliquant des données sensibles.
- Les connecteurs vers vos outils métier. Messagerie, espace de fichiers, gestion de la relation client. C’est là que le périmètre explose : vous n’autorisez plus l’accès à un document, mais à une source entière, avec ses droits hérités. Un utilisateur qui interroge l’assistant peut alors obtenir une information qu’il n’aurait pas trouvée seul.
- L’historique des conversations. Il constitue, au fil des semaines, une base de données non déclarée : extraits de contrats, chiffres, noms de clients, arbitrages internes. Personne ne l’a inventoriée, et elle est rarement couverte par la politique de sauvegarde ou de suppression de l’entreprise.
- Les journaux techniques et les traitements annexes. Journalisation des requêtes, détection d’abus, tickets de support. Ces flux sont légitimes et souvent nécessaires, mais ils vivent parfois sur une infrastructure différente de celle qui héberge le service principal.
Ces quatre chemins expliquent pourquoi un projet d’agence agents IA se cadre différemment d’un simple abonnement : dès qu’un système agit sur vos outils, la question n’est plus « qui lit », mais « que peut-il atteindre ». La même vigilance vaut pour les protocoles d’interconnexion, traités dans notre article sur le protocole MCP : ce qu’il faut vérifier avant de l’adopter en entreprise.
« Aucun outil n’a jamais fait fuiter une donnée tout seul. Ce qui sort de l’entreprise, c’est ce que personne n’avait dit à vos équipes de ne pas coller dedans. »
Ce que le contrat doit dire, et que la plupart ne disent pas
Passons au document qui décide de tout. Avant de connecter un assistant IA à vos documents internes, une seule question tranche : le fournisseur agit-il pour votre compte, sur vos instructions ? Si oui, c’est un sous-traitant au sens du RGPD, et le contrat doit le dire noir sur blanc. S’il détermine lui-même les finalités et les moyens du traitement, il ne l’est plus, et votre analyse change entièrement de base.
Cette qualification commande tout ce qui suit : garanties à fournir, encadrement des sous-traitants ultérieurs, sort des données en fin de contrat. Sans elle, vous restez responsable d’un traitement que vous ne maîtrisez plus.
L’article 28 du règlement fixe le minimum. Le point 1 impose de n’utiliser que des sous-traitants présentant des garanties suffisantes quant à la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles appropriées. Le point 2 interdit au sous-traitant de recruter un autre sous-traitant sans autorisation écrite préalable, et l’oblige à informer des changements afin de permettre une objection. Le point 3 exige un contrat écrit précisant l’objet, la durée, la nature et la finalité du traitement, le type de données et les catégories de personnes concernées.
| Point à vérifier dans le contrat | Ce que le RGPD exige | La formulation qui ne suffit pas |
|---|---|---|
| Qualification du fournisseur | Il traite les données pour votre compte et sur vos instructions, donc comme sous-traitant. S’il fixe lui-même les finalités et les moyens, il ne l’est plus | « Nous sommes conformes au RGPD », sans que le rôle de chaque partie soit nommé |
| Existence d’un contrat écrit | Article 28.3 : objet, durée, nature et finalité du traitement, type de données, catégories de personnes concernées | Des conditions générales renvoyant à une page tierce, modifiable sans préavis ni notification |
| Garanties du sous-traitant | Article 28.1 : des garanties suffisantes de mesures techniques et organisationnelles appropriées | Une liste de certifications, sans aucune description des mesures réellement mises en œuvre |
| Sous-traitants ultérieurs | Article 28.2 : aucun nouveau sous-traitant sans autorisation écrite préalable, et information des changements pour permettre une objection | « Nous pouvons faire appel à des partenaires techniques », sans liste ni procédure d’information |
| Fin de contrat | Restitution ou destruction des données, en plus de la confidentialité, de la sécurité, de l’assistance à l’exercice des droits et de la gestion des violations | Le silence, qui laisse vos informations sur une infrastructure que vous ne payez plus |
| Contrôle et incidents | Des droits d’audit et des règles de notification des incidents, que la CNIL recommande d’ajouter au contrat | Un engagement de « transparence » sans procédure écrite, sans délai et sans interlocuteur désigné |
Reste le volet des transferts hors Union européenne, qui inquiète souvent à tort et rassure parfois à tort. Le cadre EU-US Data Privacy Framework est toujours en vigueur : le Tribunal de l’Union européenne a rejeté le recours Latombe le 3 septembre 2025, confirmant la validité de la décision d’adéquation. Quand un fournisseur n’est pas couvert par ce cadre, l’alternative passe par les clauses contractuelles types.
« Une conformité ne s’achète pas avec un logo sur une page tarifaire. Elle s’écrit dans un contrat, et elle se vérifie une fois par an. Le reste, c’est de la communication. »
La robustesse de ce cadre reste discutée, et une décision d’adéquation peut être remise en cause. Pour un fournisseur critique, celui sur lequel repose un processus que vous ne pouvez pas arrêter, ne faites pas reposer toute votre conformité sur ce seul mécanisme. Prévoyez, dès la signature, ce que vous feriez si le cadre tombait.
Les cinq paramètres techniques à vérifier avant de connecter quoi que ce soit
Le contrat dit ce qui est dû. Ces cinq paramètres disent ce qui se passe réellement. Ce sont eux qui séparent un outil que vous pouvez brancher sur vos documents internes d’un outil que vous devez tenir à distance, et ils se vérifient avant, jamais après. Aucun ne demande une compétence d’ingénieur : chacun se pose sous forme de question écrite au fournisseur.
- L’entraînement sur vos données. Le point le plus déterminant, et le plus mal compris : la distinction ne se fait pas sur la marque, mais sur l’offre souscrite. Les offres entreprise et les accès par interface de programmation des principaux fournisseurs n’utilisent pas, par défaut, les contenus clients pour entraîner les modèles, contrairement à certaines offres grand public. Le même éditeur peut donc proposer les deux régimes.
- La durée de rétention. Une rétention de trente jours pour la détection d’abus est couramment observée sur les accès par interface de programmation, et une option de rétention nulle existe par contrat chez certains fournisseurs. Ces politiques évoluent vite : demandez la durée exacte, sa finalité, et à quelle date la page qui la documente a été mise à jour.
- La résidence des données. C’est ici que se cache le malentendu le plus coûteux. La résidence est rarement totale : elle couvre souvent le traitement principal, mais pas l’authentification, les journaux, le support ni les sous-traitants. Ne vous contentez jamais d’un « hébergé en Union européenne », faites préciser le périmètre flux par flux.
- La journalisation des accès. L’ANSSI recommande de journaliser les traitements et les interactions, et cette recommandation vous sert deux fois : pour détecter un usage anormal, et pour prouver ce qui s’est passé le jour où une personne concernée exerce ses droits. Un service qui ne journalise pas ne vous permet pas de répondre.
- La réversibilité et la suppression. Vérifiez le format d’export, le délai pour l’obtenir, et l’engagement de restitution ou de destruction en fin de contrat, qui figure déjà parmi les obligations de l’article 28. Un export impossible à réutiliser équivaut à une absence d’export.
À ces cinq points, l’ANSSI ajoute des recommandations que nous appliquons systématiquement lorsque nous intervenons comme agence de développement IA : une analyse de risque préalable, le cloisonnement des environnements d’entraînement, de déploiement et de production, l’évaluation de la confiance accordée aux bibliothèques et aux sources externes, le filtrage des entrées et des sorties, et l’hébergement de confiance, avec la qualification SecNumCloud pour un cloud public. Elle recommande aussi de prévoir un mode dégradé sans IA, ce qui rejoint directement la question de la dépendance à un fournisseur d’IA unique.
| Paramètre | La réponse qui doit vous alerter | La preuve écrite à exiger |
|---|---|---|
| Entraînement sur vos données | « Nos modèles apprennent de vos usages pour s’améliorer en continu » | Une clause excluant l’usage de vos contenus pour l’entraînement, rattachée à l’offre exacte que vous souscrivez |
| Durée de rétention | « Nous conservons les données le temps nécessaire au service » | La durée en jours, la finalité de cette conservation, et l’existence ou non d’une option de rétention nulle |
| Résidence des données | « Hébergé en Europe », sans aucune autre précision | La liste des flux couverts et de ceux qui ne le sont pas : authentification, journaux, support, sous-traitants |
| Journalisation des accès | « Nos équipes n’accèdent jamais à vos données » | Le mécanisme de journalisation, sa durée de conservation, et la manière dont vous pouvez consulter les journaux |
| Réversibilité et suppression | « Vous pouvez exporter vos données à tout moment » | Le format d’export, le délai d’obtention, et l’engagement de restitution ou de destruction en fin de contrat |
Envoyez ces cinq questions par écrit à vos deux ou trois fournisseurs présélectionnés, le même jour, dans le même message. Vous n’attendez pas une bonne réponse, vous comparez trois manières de répondre. Celui qui renvoie un document daté n’a pas le même niveau de maturité que celui qui répond en une ligne rassurante, et cette différence en dit plus long que n’importe quelle démonstration produit.
Une certification suffit-elle à vous protéger ?
C’est l’argument commercial qui ferme le plus vite une discussion, et c’est aussi le plus mal employé. Trois référentiels reviennent systématiquement, ils ont chacun une utilité réelle, et aucun ne fait ce qu’on lui prête.
- ISO/IEC 42001 définit un système de management de l’IA : gouvernance, responsabilités, gestion des risques. Elle ne prouve pas le respect du RGPD, ni la licéité du traitement, ni l’absence de transfert hors Union européenne.
- ISO 27001 porte sur le management de la sécurité de l’information. C’est un signal sérieux sur l’organisation du fournisseur, mais elle ne couvre pas spécifiquement l’IA, ni la licéité du traitement, ni les clauses de sous-traitance.
- SOC 2 est un rapport d’audit portant sur des critères de confiance, selon un périmètre choisi par le prestataire lui-même. Il n’équivaut pas à une conformité au RGPD, et il ne dit rien de l’usage de vos données pour entraîner les modèles.
La bonne formulation tient en une phrase : ce sont des indicateurs de maturité, pas des substituts au contrat. Un fournisseur certifié qui refuse d’écrire noir sur blanc qu’il n’entraîne pas ses modèles sur vos contenus reste un fournisseur non conforme à votre besoin. À l’inverse, un éditeur sans certification qui documente précisément ses mesures peut être parfaitement acceptable, sous réserve d’une analyse.
Le point à retenir avant de passer à la réglementation est méthodologique : une certification atteste d’un processus, un contrat crée une obligation. Seule la seconde est opposable le jour où quelque chose se passe mal. C’est le principe que nous avons inscrit dans notre charte IA éthique et responsable, parce qu’il se vérifie, contrairement à une promesse commerciale.
Pour en savoir plus : Faut-il un agent IA ou une automatisation classique pour votre PME ?
Ce que la réglementation impose à l’entreprise utilisatrice
Une idée fausse circule largement : le règlement européen sur l’IA ne concernerait que les éditeurs. C’est inexact. Le règlement (UE) 2024/1689, entré en vigueur le 1er août 2024 et appliqué par étapes, crée aussi des obligations pour le déployeur, c’est-à-dire pour l’entreprise qui se contente d’utiliser un système d’IA.
L’article 4, applicable depuis le 2 février 2025, est le plus large : il impose d’assurer un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez le personnel, et il vise explicitement les déployeurs. Autrement dit, la formation de vos équipes n’est pas une bonne pratique, c’est une obligation. L’article 50, applicable depuis le 2 août 2026, impose d’informer les personnes qu’elles interagissent avec une IA et de signaler les contenus générés ou manipulés. Ce volet mérite un traitement à part entière, développé dans notre article sur la conformité à l’AI Act : obligations de transparence des chatbots et agents IA.
L’article 26 est celui que les dirigeants découvrent le plus tard, alors qu’il est le plus opérationnel. Pour un système à haut risque, le déployeur doit respecter les instructions d’utilisation, affecter la surveillance humaine à des personnes compétentes et formées, surveiller le fonctionnement, suspendre l’usage et informer en cas de risque, conserver les journaux au moins six mois, et informer les représentants du personnel ainsi que les travailleurs concernés avant la mise en service sur le lieu de travail. Ce dernier point surprend souvent : il transforme un déploiement technique en sujet de dialogue social.
Un ajustement serait par ailleurs en cours, dans le cadre d’un texte de simplification, qui repousserait au 2 décembre 2027 l’application aux systèmes à haut risque relevant de l’annexe III. Ce point est à revérifier auprès d’une source primaire avant d’en tirer une décision, et il ne modifie pas les obligations déjà applicables. À cela s’ajoute, côté protection des données, l’analyse d’impact relative à la protection des données lorsque le traitement est susceptible d’engendrer un risque élevé pour les personnes. Objectiver ce périmètre est précisément l’objet d’un travail d’audit et conseil IA, mené avant le déploiement plutôt qu’en réaction à un contrôle.
À découvrir absolument : Que veut dire IA (Intelligence Artificielle) ?
La règle interne qui protège le mieux, et elle ne coûte rien
Après le contrat, les paramètres techniques et la réglementation, voici la mesure la plus rentable de toutes : une politique d’usage écrite, tenant sur une page, connue de tout le monde. Elle ne coûte que le temps de la rédiger, et elle neutralise le risque le plus probable identifié plus haut.
Elle répond à quatre questions, et à quatre seulement. Quels outils sont autorisés, et lesquels ne le sont pas. Quelles catégories d’informations ne doivent jamais y être déposées, en donnant des exemples concrets plutôt que la mention « données sensibles ». Qui valide l’ajout d’un nouvel outil. Et à qui l’on signale un doute, sans crainte d’être sanctionné.
Cette dernière ligne est la plus importante, car elle change la nature du sujet. L’usage clandestin d’outils par les salariés, souvent appelé Shadow AI, n’est pas une faute de discipline : c’est le symptôme d’une règle absente. Quand rien n’est autorisé explicitement et que rien n’est interdit clairement, chacun tranche seul, et personne ne signale. Une entreprise qui sanctionne au lieu d’encadrer obtient exactement le même usage, mais sans visibilité.
Vient ensuite la formation, qui n’est plus optionnelle depuis l’article 4 du règlement européen. Elle n’a pas besoin d’être longue : comprendre ce qu’est un modèle, pourquoi une réponse peut être fausse avec assurance, et ce qui se passe quand on colle un document dans une interface, suffit à changer les comportements. Une fois ces réflexes en place, la gouvernance des systèmes déjà déployés devient un sujet distinct, que nous traitons dans notre article sur la gouvernance des agents IA en entreprise.
Avant d’écrire votre politique d’usage, faites l’inventaire de ce qui tourne déjà. Demandez simplement, sans reproche, quels outils d’IA sont utilisés dans chaque équipe et pour quoi faire. La liste obtenue est systématiquement plus longue que celle attendue, et elle constitue la meilleure base de rédaction possible : votre politique traite alors des usages réels, pas des usages supposés.
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Ce qu’il faut retenir
La sécurité des données face à l’IA ne se joue pas là où on la cherche. Elle ne se joue ni dans la qualité du modèle, ni dans le prix de l’abonnement, ni dans les logos affichés sur la page du fournisseur. Elle se joue dans trois vérifications, toutes réalisables avant le branchement.
Premièrement, qualifiez votre fournisseur et exigez le contrat écrit que l’article 28 du RGPD impose, avec le sort des données en fin de contrat et l’encadrement des sous-traitants ultérieurs. Deuxièmement, obtenez par écrit les réponses aux cinq paramètres techniques : entraînement, rétention, résidence, journalisation, réversibilité. Troisièmement, écrivez la politique d’usage d’une page et formez vos équipes, ce que l’article 4 du règlement européen sur l’IA rend désormais obligatoire.
Ces trois actions ne demandent aucun développement, aucune infrastructure nouvelle, et se mènent en quelques jours. Elles couvrent le risque le plus probable comme le plus coûteux. Si vous êtes sur le point de connecter un outil IA à vos documents internes, faites-les d’abord. Réservez votre diagnostic IA de 30 minutes pour objectiver votre exposition réelle avant de signer.
Qu’est-ce que le Shadow AI, et pourquoi est-ce d’abord un symptôme ?
Le Shadow AI désigne l’usage d’outils d’IA par des salariés en dehors de tout cadre validé par l’entreprise. Ce n’est pas une faute individuelle mais le signe d’une règle manquante : sans liste d’outils autorisés ni point de contact identifié, chacun décide seul. La réponse efficace est une politique d’usage écrite et un canal de signalement sans sanction, pas un dispositif de surveillance.
Qu’est-ce qu’une injection de commandes dans un outil IA ?
C’est le fait de dissimuler des instructions dans un contenu que le système d’IA va lire, afin de détourner son comportement : un document, une page web, un courriel. Le risque augmente dès que l’outil dispose de connecteurs vers vos données. L’ANSSI recommande précisément le filtrage des entrées et des sorties et l’évaluation de la confiance accordée aux sources externes pour limiter ce mécanisme.
Comment se protéger d’un deepfake utilisé pour une arnaque au dirigeant ?
Par une procédure, jamais par un outil de détection. Un ordre de paiement ou de virement obtenu par téléphone ou en visioconférence doit être confirmé par un canal différent et connu à l’avance, quelle que soit la personne à l’écran. La règle doit être écrite, connue des équipes comptables, et opposable au dirigeant lui-même.
Un outil IA peut-il collecter des données personnelles sans consentement ?
Le consentement n’est qu’une base légale parmi d’autres, et il n’est pas toujours requis. Ce qui est obligatoire, c’est qu’un traitement de données personnelles repose sur une base légale identifiée et que les personnes soient informées. Lorsque le fournisseur traite ces informations pour votre compte, l’article 28 du RGPD impose en plus un contrat écrit encadrant précisément ce qu’il peut en faire.
Comment choisir un outil d’IA réellement sécurisé ?
En comparant des documents, pas des promesses. Trois éléments décident : le contrat de sous-traitance conforme à l’article 28, l’offre exacte souscrite (les régimes entreprise et grand public diffèrent chez un même éditeur), et les réponses écrites aux cinq paramètres techniques : entraînement, rétention, résidence, journalisation, réversibilité. Une certification complète ce dossier, elle ne le remplace jamais.
Quelles obligations le règlement européen sur l’IA impose-t-il à une entreprise utilisatrice ?
Trois principales. L’article 4, applicable depuis le 2 février 2025, impose un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez le personnel et vise aussi les déployeurs. L’article 50, applicable depuis le 2 août 2026, impose d’informer les personnes qu’elles interagissent avec une IA. L’article 26 encadre le déploiement d’un système à haut risque : surveillance humaine, conservation des journaux au moins six mois, information des travailleurs concernés.
Les règles de sécurité de l’IA sont-elles les mêmes partout dans le monde ?
Non. Dans l’Union européenne, le cadre repose sur le RGPD pour les données personnelles et sur le règlement (UE) 2024/1689 pour les systèmes d’IA, avec en France les recommandations de l’ANSSI et la doctrine de la CNIL. Les régimes applicables hors de l’Union relèvent d’autres textes, non documentés ici. Avant tout déploiement international, faites qualifier le cadre applicable par un conseil.
Les hallucinations d’une IA sont-elles un risque de sécurité ?
Ce sont d’abord un risque de fiabilité, qui devient un risque juridique dès que la réponse alimente une décision concernant une personne. Deux mesures y répondent : la surveillance humaine par des personnes compétentes et formées, exigée par l’article 26 du règlement (UE) 2024/1689 pour les systèmes à haut risque, et le mode dégradé sans IA recommandé par l’ANSSI.
Comment sécuriser l’intégration d’une IA à vos outils via une plateforme d’automatisation ?
En traitant la plateforme comme un sous-traitant à part entière, avec son propre contrat au sens de l’article 28. Vérifiez ensuite trois points : le périmètre exact des droits accordés au connecteur, la journalisation des accès côté plateforme comme côté outil source, et le cloisonnement des environnements recommandé par l’ANSSI. Une intégration hérite des droits qu’on lui donne, rarement moins.
Pourquoi l’opacité d’un modèle pose-t-elle un problème de conformité ?
Parce qu’une décision que vous ne pouvez pas expliquer est une décision que vous ne pouvez pas défendre. Si un système d’IA intervient dans un arbitrage concernant des personnes, vous devez pouvoir décrire les informations utilisées et le rôle réel de l’humain. C’est le sens de la surveillance humaine imposée par l’article 26, et le seul moyen de détecter un biais avant qu’il ne devienne systématique.
Combien coûte la sécurisation d’un outil IA pour une PME ?
L’essentiel du coût n’est pas une licence. Il se compose du temps de relecture du contrat de sous-traitance, de la vérification écrite des cinq paramètres techniques auprès du fournisseur, de la rédaction d’une politique d’usage d’une page, et d’une courte formation des équipes. Les trois derniers postes sont internes. La seule dépense vraiment évitable est celle d’un outil choisi avant ces vérifications.
Comment se faire accompagner pour un diagnostic et une mise en conformité ?
Commencez par l’inventaire des outils réellement utilisés, puis par l’analyse des contrats en place, avant toute décision d’outillage. Un diagnostic IA de 30 minutes suffit à identifier les traitements qui exposent l’entreprise et ceux qui ne posent aucun problème. Cette première étape se mène en interne ou avec un tiers, à condition qu’elle produise des documents, pas seulement des recommandations.
Article mis à jour le 24 août 2026.
Ressources et liens utiles
[2] “Sécurité : gérer la sous-traitance”, CNIL
[3] “Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative”, ANSSI, 29 avril 2024
[4] “Règlement (UE) 2024/1689 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle”, EUR-Lex
[5] “Règlement (UE) 2016/679 relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel”, EUR-Lex
[6] “Analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD)”, CNIL
[7] “ISO/IEC 42001, systèmes de management de l’intelligence artificielle”, ISO
[8] “ISO/IEC 27001, management de la sécurité de l’information”, ISO
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