L’IA générative est désormais intégrée dans la plupart des outils SaaS
L’IA générative n’est plus une considération future, elle est déjà dans votre entreprise. La plupart des entreprises n’ont pas pris le temps d’évaluer les risques ou de donner des autorisations. Elle est arrivée discrètement, intégrée dans les logiciels que vos équipes utilisent déjà tous les jours : Slack propose des résumés de chat alimentés par l’IA. Zoom fait des récapitulatifs de réunion automatisés. Microsoft 365 réécrit des rapports et analyse des données. Vos employés utilisent ces fonctionnalités. Beaucoup ne l’ont pas demandé. Et personne n’a demandé l’autorisation au service informatique.
C’est là le vrai problème : il n’y a pas de contrôle centralisé. L’IA n’est pas un simple outil avec des licences et des garde-fous. Une intégration de l’IA peut accéder aux données des clients, aux données financières, aux feuilles de route des produits, à n’importe quel ensemble de données qu’elle est autorisée à extraire. La question n’est pas de savoir si vous avez de l’IA dans votre entreprise, mais si vous savez comment elle utilise vos données. Dans la plupart des cas, ce n’est pas le cas.
Si vos équipes activent des assistants IA au sein de leurs plateformes de productivité, elles exportent des données en temps réel vers des services tiers, souvent sans les enregistrer. Ce sont des données qui quittent votre environnement sans traçabilité. Elles sont invisibles car personne n’a piraté vos systèmes. Ce sont vos employés qui les ont envoyées. C’est ce qui est en train de changer.
Selon une étude récente, 95 % des entreprises américaines utilisent aujourd’hui l’IA générative. Pas seulement des tests. Elles l’utilisent. Et si l’adoption a progressé aussi rapidement en l’espace d’un an seulement, on peut supposer que les outils sont partout, et ce depuis un certain temps.
La gouvernance de l’IA est essentielle pour concilier innovation et sécurité
Le mot « gouvernance » peut sembler lent et bureaucratique. Ne vous laissez pas induire en erreur. La gouvernance de l’IA consiste à garder le contrôle de vos données alors que votre entreprise évolue rapidement. Lorsqu’elle est bien faite, la gouvernance ne bloque pas l’innovation. Elle ouvre une voie sûre pour aller de l’avant.
Dans l’espace SaaS, les outils d’IA s’intègrent directement dans vos flux de travail. Ils touchent vos courriels, vos tableaux de bord analytiques, vos plateformes de gestion des incidents. Cela représente beaucoup d’informations sensibles exposées à des services que vous n’avez peut-être pas vérifiés. La gouvernance de l’IA définit les règles de base, qui peut utiliser quoi, dans quel but et avec quelles données. Et elle ne se contente pas de respecter les politiques internes. Elle vous aligne sur les lois relatives à la protection de la vie privée et les limites éthiques qui évoluent rapidement.
Les régulateurs ne sont plus dans l’expectative. L’UE vient d’approuver le projet de loi sur l’IA. Il ne s’agit pas d’une vague ligne directrice, mais bien d’une loi à venir. Et ce ne sera pas la dernière. Si votre entreprise n’est pas en mesure de montrer comment l’IA traite les données des utilisateurs, ou si les modèles accèdent à des dossiers privés sans consentement, vous serez sur la sellette lorsque les auditeurs arriveront.
Ce que la gouvernance fait vraiment : elle réduit les risques et vous aide à développer l’IA de manière responsable. Les entreprises qui évoluent rapidement et qui mettent en œuvre des normes dès le début instaurent la confiance, avec les clients, avec les autorités de régulation et au sein de leurs propres équipes. La confiance, c’est le pouvoir. Si vos employés savent où se trouvent les limites, ils avanceront plus vite sans les franchir. Si vos clients constatent la transparence, ils resteront fidèles. Et lorsque quelque chose tourne mal, ce qui finira par arriver, vous serez en mesure de montrer exactement ce qui s’est passé et pourquoi.
Si vous gérez bien la gouvernance, l’IA devient un avantage stratégique. Ignorez-la et elle deviendra votre prochaine responsabilité.
L’utilisation incontrôlée de l’IA accroît les risques
La plupart des dirigeants sous-estiment l’exposition de leur organisation lorsque les équipes utilisent l’IA sans surveillance. L’exposition des données se produit parce que les employés introduisent des contenus sensibles dans des outils qu’ils comprennent à peine. Les dossiers des clients, les informations financières, les documents stratégiques internes, une fois qu’ils sont entrés dans un modèle d’IA externe, vous avez perdu la capacité de contrôler ou de tracer la façon dont ces données sont stockées, utilisées ou reproduites.
Les gens essaient d’aller plus vite et de travailler plus intelligemment. Le problème, c’est que même une utilisation bien intentionnée des outils d’IA générative peut engendrer des responsabilités considérables. Le téléchargement de données de santé personnelles dans un robot de traduction pourrait constituer une violation de l’HIPAA. Faire passer des informations sur les clients par un moteur d’IA sans leur consentement peut enfreindre le GDPR. Si ces activités ne sont pas sanctionnées, examinées ou même connues des équipes informatiques ou de sécurité, vous ne le découvrirez que lorsque quelque chose échouera, lors d’un audit, ou pire, en public.
Sur le plan opérationnel, les risques ne s’arrêtent pas à la conformité. Les modèles d’IA ont parfois des hallucinations, produisant des contenus non étayés par des données. Ils héritent également de préjugés. Un modèle utilisé pour le recrutement pourrait involontairement exclure des candidats qualifiés. Un autre pourrait prendre des décisions inégales en matière d’approbation de prêts ou de recommandations. Ces défaillances s’étendent rapidement dans les environnements d’entreprise et peuvent entraîner des conséquences réglementaires ou des atteintes à la réputation.
Selon une étude récente, plus de 27 % des entreprises ont totalement interdit les outils d’IA générative après avoir rencontré ou anticipé des problèmes de protection de la vie privée. Il ne s’agit pas d’une réaction conservatrice. C’est le signe que les dirigeants essaient de faire une pause suffisamment longue pour comprendre ce qui se passe réellement avec leurs données. Votre entreprise n’a pas besoin d’une interdiction générale, elle a besoin de politiques claires qui réduisent l’exposition tout en permettant une innovation axée sur la valeur.
IA fantôme et contrôle fragmenté
À l’heure actuelle, la plupart des entreprises ne savent même pas combien d’outils d’IA sont utilisés dans leur environnement. Les employés peuvent activer des fonctions ou des applications d’IA en quelques secondes, souvent à l’aide d’une simple extension de navigateur ou d’une intégration tierce. Pas d’approbation. Pas d’enregistrement. Pas de piste d’audit. C’est ce qu’on appelle l’IA de l’ombre : des outils qui apparaissent sans surveillance, qui touchent aux données de l’entreprise et qui fonctionnent sans aucune norme de sécurité ou de conformité.
Le problème se multiplie lorsque différentes équipes s’en chargent sans coordination. Le marketing utilise un générateur de contenu. Les ventes utilisent un chatbot. L’assistance ajoute un répondeur automatique. L’ingénierie teste un assistant de code. Aucune de ces équipes ne communique entre elles ou avec le service informatique central. Sans stratégie commune, chaque équipe commence à gérer les risques, ou à les ignorer, de différentes manières. Certains produits peuvent demander des autorisations de manière responsable. D’autres n’ont pas d’audit de sécurité du tout.
Au sommet, il n’y a pas de vision unique des relations avec les fournisseurs, de l’accès aux données ou du comportement d’utilisation. Il est donc impossible de rendre des comptes. Si un incident survient, par exemple si un code propriétaire est partagé ou si des données clients sont exposées, vous vous retrouvez à devoir rattraper le temps perdu sans preuve ni visibilité sur les causes profondes. La sécurisation de votre environnement commence par la reconnaissance du fait que la propriété ne peut pas être dispersée entre les différentes fonctions.
Les dirigeants doivent faire pression pour obtenir un inventaire centralisé de tous les outils et fonctions d’IA utilisés sur les plateformes SaaS. Sans visibilité, il n’y a pas de gouvernance. Et sans gouvernance, chaque interaction avec l’IA devient un risque qui évolue avec l’adoption.
Les outils de surveillance traditionnels sont souvent insuffisants pour détecter les risques liés à l’IA en matière de données.
La sécurité des entreprises repose sur les contrôles du périmètre, la surveillance du trafic, le blocage des intrusions et l’enregistrement des accès. Cela fonctionne lorsque les menaces viennent de l’extérieur. Le problème avec les outils d’IA générative, c’est qu’ils ne s’introduisent pas. Les données sont transmises volontairement, par le biais d’invites et de téléchargements. Du point de vue du système, tout semble normal : pas de pics de téléchargement, pas de pare-feu déclenchés, pas d’informations d’identification compromises.
C’est là que les outils de sécurité traditionnels ne sont pas à la hauteur. Ils ne suivent pas les invites de l’IA. Ils n’enregistrent pas ce qui est collé dans un navigateur ou ce qui quitte votre client de messagerie via un chatbot intégré. Si un employé copie des feuilles de route internes, des recherches exclusives ou des données personnelles de clients dans un assistant d’IA et utilise le résultat dans un actif public ou une réunion de clients, il n’y a pas d’alerte évidente. Pas d’empreinte numérique. Et aucune piste d’audit.
Cette absence de provenance des données pose un sérieux problème de conformité. Sans enregistrement de ce qui est entré et de ce qui est sorti, vous ne pouvez pas mener d’intervention en cas d’incident. Vous ne pouvez pas confirmer si des données sensibles ont été divulguées. Vous ne pouvez pas démontrer aux régulateurs que des contrôles existent, car, dans les interactions d’IA, de nombreux contrôles n’existent pas.
Les limites techniques des systèmes de sécurité existants ne permettent pas de gérer cette nouvelle catégorie de risques. Les DSI et les RSSI doivent repenser leur approche de la surveillance. Les outils d’IA nécessitent une nouvelle couche de visibilité, en suivant les demandes, en signalant les entrées sensibles et en enregistrant l’utilisation des produits. L’ajout de cette capacité n’empêchera pas les employés d’utiliser l’IA, mais il donnera à votre entreprise la possibilité de gérer l’utilisation de l’IA et d’en tirer des enseignements.
Une gouvernance efficace doit protéger les données
Bloquer toute l’IA n’est pas une option. La laisser fonctionner sans contrôle ne l’est pas non plus. Les entreprises gagnantes seront celles qui sauront gérer correctement la gouvernance, en conciliant rapidité et responsabilité. Vous devez protéger les données, respecter les normes de conformité et éviter toute responsabilité. Mais vous devez aussi donner à vos équipes la liberté de construire, de tester et d’exécuter en utilisant les meilleurs outils disponibles, y compris ceux pilotés par l’IA.
Mettre en place des contrôles signifie définir les limites et permettre aux gens de se déplacer rapidement à l’intérieur de ces limites. Établissez des politiques qui précisent quels types d’outils d’IA sont autorisés, comment ils peuvent interagir avec les systèmes de l’entreprise, où les données peuvent aller et quelles sont les approbations requises. Communiquez clairement ces politiques à tous les niveaux de l’organisation. Les employés ont davantage besoin de conseils que de restrictions.
Bien menée, la gouvernance de l’IA débloque la croissance. Elle minimise les risques inutiles et crée une base de conformité que votre entreprise peut faire évoluer. Plus important encore, elle permet de gagner la confiance. Les parties prenantes, les clients, les partenaires, les régulateurs, sont attentifs à la manière dont vous gérez les technologies émergentes. Lorsque vous faites preuve de prévoyance et de discipline, vous gagnez en crédibilité. Cela devient un avantage concurrentiel.
L’environnement réglementaire est déjà en train de changer. La loi sur l’IA de l loi européenne sur l’IA de l’Union européenne est en cours d’élaboration, et d’autres pays développent leurs propres cadres. En attendant d’agir, votre entreprise prend du retard. En agissant tôt, vous maîtrisez la situation. Et c’est en contrôlant les données, les processus et les technologies que vous parviendrez à développer durablement l’innovation.
Une approche structurée nécessite les meilleures pratiques
La gouvernance de l’IA fonctionne lorsqu’elle est systématique. Vous n’avez pas besoin de cadres trop complexes. Vous avez besoin d’actions claires et reproductibles qui créent de la visibilité, réduisent les risques et donnent aux unités opérationnelles la confiance nécessaire pour utiliser l’IA efficacement, sans compromettre la conformité ou la sécurité.
Commencez par l’essentiel : l’inventaire. La plupart des entreprises sous-estiment le nombre d’outils d’IA déjà utilisés. Enregistrez tout, les applications d’IA autonomes, les fonctions intégrées dans des plateformes comme Zoom ou Salesforce, les extensions de navigateur et les outils non officiels que les employés peuvent tester. Marquez où chaque outil touche les données et qui l’utilise. Sans cette visibilité, les dirigeants ne peuvent pas prendre de décisions éclairées.
Ensuite, définissez des politiques d’utilisation de l’IA que les gens peuvent comprendre et suivre. Les parties prenantes doivent savoir ce qui est autorisé et ce qui ne l’est pas, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter des données sensibles ou de choisir des outils tiers. Ces politiques doivent préciser les catégories de risques, les étapes d’approbation et les limites d’utilisation. Ne vous contentez pas de définir des restrictions, mais expliquez pourquoi ces règles existent. L’objectif est de faciliter l’adoption de la responsabilité.
À partir de là, vous avez besoin de contrôle. Surveillez l’utilisation et limitez l’accès en fonction des besoins réels. Utilisez les outils d’administration intégrés de vos fournisseurs de SaaS pour appliquer le principe du moindre privilège. Suivez les utilisateurs ou les intégrations qui demandent un niveau d’accès, en particulier lorsqu’il s’agit de données clients ou propriétaires. Intégrez des alertes dans le processus afin que vos équipes soient averties en cas d’anomalie, de transferts de données importants, de connexions API non approuvées ou d’apparition de nouveaux outils d’intelligence artificielle.
Parce que le paysage n’est pas immobile, mettez en place une cadence régulière d’examen des risques. Mettez à jour l’inventaire. Réévaluez les outils après les principales mises à jour des produits. Restez informé des nouvelles vulnérabilités, comme les risques d’injection rapide, et adaptez les contrôles pour les neutraliser. Certaines organisations ont intérêt à former des comités de gouvernance de l’IA avec des contributions interfonctionnelles de l’informatique, de la conformité, du service juridique et des unités commerciales. Ce processus permet de renforcer la surveillance sans ralentir les opérations.
Enfin, impliquez l’ensemble de l’entreprise. Ne traitez pas la gouvernance de l’IA comme une simple fonction de sécurité. Faites appel au service juridique pour interpréter l’évolution de la réglementation. Associez-vous aux chefs d’entreprise pour vous assurer que les outils d’IA correspondent aux objectifs opérationnels. Faites appel aux acteurs de la protection de la vie privée pour vous assurer que les données sont traitées correctement. Lorsque la gouvernance est considérée comme une mission partagée, l’adoption s’améliore, tout comme la discipline.
La mise en place d’un tel système ne se contente pas de réduire les risques. Elle permet de débloquer des innovations sûres à grande échelle. Les contrôles, la visibilité et la collaboration ne sont pas des obstacles, ils permettent aux entreprises d’avancer plus vite sans perdre confiance.
Le bilan
L’IA est déjà présente dans votre entreprise. Elle est présente dans vos communications, vos documents, vos interactions avec les clients, que quelqu’un l’ait approuvée ou non. Ce qui se passe ensuite dépend de la direction. Le risque ne concerne pas seulement les lacunes en matière de sécurité ou les pénalités de conformité. Il s’agit du contrôle, de la crédibilité et de la façon dont votre organisation évolue à partir de là.
Les entreprises qui gagneront avec l’IA ne seront pas celles qui avanceront le plus vite sans garde-fou. Ce seront celles qui agiront avec intention, en mettant en place une gouvernance solide tout en donnant à leurs équipes la souplesse nécessaire pour innover. Cet équilibre est possible. Il suffit de mettre en place des politiques claires, de partager les responsabilités et d’avoir la volonté d’agir tôt, avant que la réglementation ne l’impose.
Si vous faites partie de la suite C, il est temps de poser les questions difficiles : Où l’IA touche-t-elle vos données ? Qui décide de leur utilisation ? Que se passerait-il si quelqu’un commettait une erreur avec ces données demain ? La gouvernance ne consiste pas à contrôler pour contrôler. C’est la façon dont vous préparez l’avenir de votre entreprise et instaurez la confiance là où c’est le plus important.
