L’IA fantôme représente un risque croissant pour la gouvernance
L’IA est déjà là, et les membres de votre organisation l’utilisent plus vite que vos systèmes de gouvernance ne peuvent s’adapter. Les développeurs testent de nouveaux modèles. Les analystes automatisent les rapports à l’aide de chatbots. Les spécialistes du marketing mènent des campagnes à l’aide d’outils génératifs. Le problème ? Une grande partie de ces activités se déroulent sans la supervision de l’informatique ou l’approbation de la sécurité.
Nous l’avons déjà vu avec l’informatique parallèle, les gens utilisant Dropbox, Trello ou autre pour faciliter leur travail alors que les outils officiels étaient à la traîne. Aujourd’hui, nous observons la même tendance, mais avec des enjeux plus importants. Les outils non approuvés d’aujourd’hui ne sont plus des applications de productivité facultatives. Il s’agit de systèmes autonomes, de grands modèles de langage (LLM) et d’agents à code bas. Ils apprennent, s’adaptent et prennent parfois des décisions commerciales.
Ce passage des « outils » aux « agents » change tout. Lorsque vous ne savez pas quelle IA est utilisée, ni comment elle apprend et prend des décisions, vous perdez en visibilité et en contrôle. Cette lacune ouvre la porte à des risques que vous ne pouvez pas voir et que vous ne découvrirez que lorsqu’un problème se posera.
Le terme « shadow AI » rend compte de cette réalité. IBM le définit comme l’utilisation d’outils d’IA sans l’approbation formelle des services informatiques. Et l’inquiétude est réelle. Selon l’enquête 2025 IT Survey de Komprise, 90 % des responsables informatiques s’inquiètent de l’IA fantôme dans le contexte de la sécurité et de la protection de la vie privée. Il s’agit de cadres chevronnés confrontés à une véritable exposition opérationnelle.
Si vous êtes DSI, RSSI ou responsable de l’audit, vous devez rapidement accepter une chose : il ne s’agit pas seulement de gérer des outils, il s’agit de gérer des informations qui opèrent en dehors de votre champ de vision.
L’accessibilité, la pression organisationnelle et le renforcement culturel alimentent la croissance de l’IA fantôme.
L’IA fantôme ne se développe pas parce que les employés essaient d’éviter les règles. Elle se développe parce qu’il est trop facile de ne pas l’utiliser.
Aujourd’hui, le déploiement d’applications d’IA puissantes ne nécessite pas d’infrastructure, de cycles d’approvisionnement de plusieurs mois ou de licences coûteuses. Dans de nombreux cas, il suffit d’un navigateur, d’une clé API et d’un après-midi libre. Des modèles open-source comme Llama 3 ou des outils commerciaux comme Claude, ChatGPT et Mistral 7B sont disponibles, rapides et bon marché, voire gratuits.
Ajoutez à cela la pression directe à laquelle les départements sont confrontés pour « utiliser l’IA ou prendre du retard ». Le message est fort : améliorer la productivité, faire plus avec moins, aller plus vite. Mais si les mandats visant à accroître l’utilisation de l’IA sont courants, peu d’organisations les assortissent de mandats de gouvernance de l’IA. Il en résulte un environnement déséquilibré où l’exécution plus rapide du travail est prioritaire par rapport au contrôle de la manière dont il est effectué.
Culturellement, la plupart des entreprises récompensent l’initiative. La rapidité et l’autodétermination valent des éloges et des promotions. Dans ce type d’environnement, l’attente d’une approbation formelle n’est pas seulement lente, elle n’est pas pertinente. Les gens veulent agir. Les outils sont disponibles. Ils construisent, déploient et automatisent.
Ce schéma se répète à travers les cycles d’innovation. Nous l’avons vu avec l’essor de l’adoption du cloud, des outils low-code et des flux de travail mobiles. Mais cette fois-ci, nous ne parlons pas de stockage ou d’interfaces d’applications. Nous parlons d’algorithmes qui apprennent. Qui décident. Qui agissent.
Selon le Top Strategic Predictions for 2024 de Gartner, l’innovation incontrôlée en matière d’IA constitue désormais un risque critique pour l’entreprise. Si vous dirigez une entreprise, vous devez aller au-delà de la simple activation de l’IA. Vous devez la mettre en évidence, et vous ne pouvez pas le faire en prétendant qu’elle n’existe pas.
On ne ralentit pas l’IA en disant « stop ». Vous la guidez en construisant le chemin plus rapidement qu’elle ne le fait elle-même.
L’IA fantôme présente des risques majeurs, l’exposition des données, l’autonomie non surveillée et l’invisibilité des audits.
La plupart des utilisations de l’IA fantôme partent de bonnes intentions : accélérer les tâches de routine, automatiser les flux de travail manuels, faire des prévisions plus rapidement. Mais au fil du temps, ce qui a commencé par des scripts isolés et des expériences à petite échelle se transforme en un écosystème non gouverné, un système qui touche des données critiques et des opérations commerciales sans visibilité ni responsabilité appropriées.
La première préoccupation, et la plus immédiate, est l’exposition des données. Les plateformes d’IA publiques ou tierces stockent ou conservent souvent tout ce qui est saisi. Cela signifie que des données opérationnelles propriétaires ou sensibles peuvent se retrouver en cache sur un serveur externe, réutilisées pour l’entraînement des modèles ou partagées entre des systèmes inconnus. Une fois que ces données quittent votre environnement interne, vous perdez le contrôle de leur utilisation ou de leur destination. L’enquête 2025 IT Survey de Komprise a montré que 80 % des entreprises ont déjà subi des incidents de données négatifs liés à l’IA, et 13 % ont signalé un préjudice financier, un préjudice pour les clients ou un préjudice de réputation.
Il y a ensuite l’autonomie illimitée. Certains de ces agents d’IA ne se contentent pas d’assister, ils initient et réalisent des actions. Il peut s’agir d’envoyer des courriels à des clients, de mettre à jour des documents financiers ou d’approuver des changements internes. L’objectif de l’automatisation peut être la productivité, mais lorsque vous n’avez pas de flux d’approbation ou de traçabilité clairs, la responsabilité se dissout. Les tâches sont exécutées, mais personne ne sait qui les a autorisées, ni si les critères utilisés étaient valables.
Enfin, les lacunes en matière d’audit sont importantes. Contrairement aux systèmes traditionnels qui conservent des journaux et des pistes système, la plupart des outils d’IA générative actuels ne conservent pas d’historique des demandes ou ne suivent pas les résultats des modèles. Si un modèle fait une recommandation opérationnelle et que celle-ci entraîne un problème, il n’y a souvent aucun moyen facile de retracer la façon dont la décision a été prise ou les données qui ont été utilisées pour l’éclairer.
Pour les dirigeants, ce risque n’est pas abstrait. Il est opérationnel et cumulatif. Plus les outils d’IA restent dans l’ombre, plus le fossé entre les décisions et la surveillance se creuse. Et une fois que ces lacunes commencent à avoir un impact sur les principaux systèmes et services, la remédiation devient beaucoup plus coûteuse et nuit à la réputation que la gouvernance proactive.
L’invisibilité de l’IA fantôme complique la détection et la surveillance
Contrairement aux applications ou au matériel traditionnels, l’IA fantôme ne s’installe généralement pas via les canaux informatiques. Elle ne nécessite pas de privilèges d’administrateur et déclenche rarement des alertes par le biais d’outils de gestion de logiciels typiques. Au lieu de cela, ces outils apparaissent discrètement, par le biais d’extensions de navigateur, de scripts intégrés, de lecteurs cloud personnels et d’appels API de modèles directs. Ils s’intègrent dans les flux de travail de manière à contourner la plupart des systèmes de détection organisationnels.
Pour les responsables de la sécurité et de la conformité, cela soulève un problème fondamental : vous ne pouvez pas gouverner ce que vous ne pouvez pas voir. Les outils de surveillance de la plupart des entreprises n’ont pas été conçus pour signaler des activités telles que des appels répétés à une API générative à partir d’un ordinateur portable de marketing ou des exportations de données inhabituelles initiées par des outils de navigation.
Cela dit, la visibilité est à portée de main. Les courtiers de sécurité de l’accès au cloud (CASB) peuvent identifier et bloquer les appels de terminaux d’IA non autorisés. Les logiciels de gestion des terminaux peuvent suivre les exécutables inconnus ou l’activité de la ligne de commande associée à la génération d’invites. Les équipes de sécurité peuvent également exploiter les outils de surveillance actuels pour signaler les anomalies comportementales, une équipe financière envoyant soudainement des ensembles de données structurées à des terminaux inconnus, par exemple.
Néanmoins, le fait de s’appuyer uniquement sur l’application technique limite votre champ de vision. Les gens trouveront toujours de nouvelles méthodes pour aller plus vite. C’est pourquoi les entreprises doivent insister autant sur la culture que sur les outils. Lorsque les employés sont invités à partager la manière dont ils utilisent l’IA et qu’ils savent que l’ouverture n’entraînera pas de sanctions, vous créez un environnement où la visibilité s’accroît naturellement.
Les programmes de divulgation, les sessions de formation intégrées et les outils d’auto-évaluation offrent des moyens évolutifs de découvrir où l’IA existe et comment elle est utilisée. Ils peuvent également être renforcés par des modèles de gouvernance qui s’alignent sur l’innovation plutôt que de la supprimer. La détection commence par la visibilité, pas par la surveillance, mais par une clarté en amont qui aide l’IA à travailler pour l’entreprise, et non contre elle.
Il est préférable de permettre une utilisation responsable de l’IA plutôt qu’une interdiction générale.
Restreindre l’utilisation de l’IA dans l’entreprise peut sembler être l’option la plus sûre, mais cela n’élimine pas le risque. Elle ne fait que le mettre à l’abri des regards. L’IA fantôme ne s’arrête pas parce qu’elle est interdite. Elle se déplace dans la clandestinité, devient plus difficile à repérer et, ce faisant, devient plus dangereuse.
L’approche la plus intelligente est celle de l’autorisation structurée. Il s’agit de créer des processus légers permettant aux employés de déclarer les outils d’IA qu’ils utilisent, d’expliquer leur objectif et de les enregistrer pour examen. Plutôt que de considérer cela comme des frais généraux de conformité, positionnez-le comme un moyen d’intégrer l’innovation dans la manière dont l’organisation fonctionne en toute sécurité, à grande échelle.
En mettant en œuvre un flux de travail simple, en enregistrant un outil et en décrivant la manière dont vous l’utilisez, les équipes de sécurité et de conformité obtiennent les informations dont elles ont besoin pour réaliser des évaluations des risques sans ralentir les choses. Si l’utilisation est peu risquée, désignez-la comme « approuvée par l’IA ». Si elle touche aux données des clients, aux systèmes financiers ou à tout ce qui est réglementé, procédez à un examen plus approfondi. Cela permet d’aligner la gouvernance sur la rapidité, ce qui est ce qui préoccupe réellement la plupart des employés.
La création d’un registre central de l’IA est une autre mesure pratique. Il ne s’agit pas d’un document enfoui dans les services informatiques. Il s’agit d’un inventaire vivant de tous les modèles approuvés, des propriétaires et des sources de données connectées. Il permet à l’entreprise de suivre l’utilisation, de gérer les cycles de recyclage, de repérer les vulnérabilités et d’attribuer la responsabilité, non seulement du système, mais aussi de ses résultats.
Cela évite que la gouvernance ne devienne un obstacle à l’innovation. Elle devient une plateforme de confiance, où les expériences d’IA se déroulent au vu et au su de tous, avec le soutien, et non l’opposition, des équipes de sécurité. Lorsque les gens ont l’impression que leur créativité est reconnue et soutenue au lieu d’être contrôlée, la divulgation augmente. Les risques diminuent.
L’habilitation responsable l’emporte sur la restriction. à chaque fois.
Les cadres et les structures peuvent canaliser en toute sécurité l’IA fantôme dans les opérations de l’entreprise.
Une fois que vous savez que l’IA fantôme existe dans votre organisation, l’objectif n’est pas de l’arrêter. L’objectif est de lui donner des limites. Les limites ne ralentissent pas l’innovation ; elles définissent où elle peut évoluer en toute sécurité.
Commencez par des bacs à sable d’IA, des environnements confinés où les employés peuvent tester des modèles de langage ou des agents autonomes à l’aide de données synthétiques ou anonymes. Ces environnements permettent d’expérimenter sans exposer les dossiers des clients, les ensembles de données propriétaires ou les systèmes financiers. Les équipes peuvent valider les performances, explorer les capacités et passer à la production une fois les étapes de gouvernance terminées.
Ensuite, mettez en place des passerelles d’IA centralisées. Il s’agit de points de contrôle qui enregistrent les entrées, les sorties du modèle et la fréquence d’utilisation. La plupart des systèmes d’IA générative ne conservent pas en interne de pistes d’audit utiles. Sans infrastructure de journalisation, votre équipe de conformité manque de preuves pour les examens ou les incidents de risque. Une approche de passerelle permet de résoudre ce problème. Elle normalise également la surveillance dans toute l’entreprise, quelle que soit l’équipe qui utilise tel ou tel modèle.
Définissez des niveaux clairs d’utilisation acceptable. Par exemple, autorisez les modèles publics comme ChatGPT pour les tâches à faible risque, l’idéation, le résumé des tendances de l’industrie, les premières ébauches. Mais exigez que tous les processus sensibles, en particulier ceux qui touchent à des données réglementées, soient exécutés sur des outils internes approuvés. Cette approche permet d’éviter les abus et d’aligner l’exposition réglementaire sur l’architecture technique.
Ces changements structurels ne visent pas à ralentir le rythme du développement. Elles visent à améliorer la qualité de l’exécution. Les équipes peuvent toujours aller vite, mais l’IA qu’elles utilisent fonctionne dans un écosystème défini et contrôlable. Lorsque la découverte se transforme en structure, l’IA devient un atout que vous pouvez suivre, gouverner et mettre à l’échelle.
Vous n’avez pas besoin de contrôler chaque mouvement pour garder le contrôle. Vous avez besoin de systèmes qui mettent en évidence l’utilisation, valident les risques et permettent la croissance sans compromettre la conformité. C’est ainsi que la gouvernance moderne devrait fonctionner.
Les audits internes sont essentiels à la responsabilisation dans les environnements pilotés par l’IA
À mesure que l’IA s’intègre dans les opérations de l’entreprise, les audits internes doivent évoluer. Les principes d’audit traditionnels, tels que la traçabilité, la vérification et la responsabilité, ne disparaissent pas, mais les objets qu’ils évaluent ont changé. Vous ne vous contentez plus d’évaluer les applications et les bases de données. Vous évaluez les modèles, les invites, les cycles de formation et la logique de sortie.
Le point de départ est la clarté. Vous avez besoin d’un inventaire de l’IA qui soit toujours à jour. Cela signifie que vous devez cataloguer chaque modèle approuvé, point d’intégration, connecteur de données et API utilisé, ainsi que le propriétaire de l’entreprise, la fonction prévue et la classification des données. Sans cela, les contrôles sont au mieux réactifs. Avec cela, l’audit devient continu et clair.
Les cadres sont utiles. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST et la norme ISO/IEC 42001 ne sont pas de simples certifications, ce sont des guides pratiques pour la mise en place d’une gouvernance autour des modèles d’IA. Ils expliquent comment surveiller l’utilisation au fil du temps, évaluer les risques et vérifier que les systèmes sont alignés sur les objectifs de l’organisation et les exigences légales.
Les audits doivent également valider que les systèmes conservent les bons artefacts. Les systèmes d’IA qui ne peuvent pas stocker les journaux d’invite, les ajustements de modèles ou les événements d’accès créent des angles morts. Ces journaux sont l’équivalent moderne des enregistrements système, essentiels pour l’investigation et l’assurance. Si un outil d’IA prend une décision importante, vous devez être en mesure de montrer comment il y est parvenu. Ce n’est pas négociable.
Les rapports doivent également changer. Les comités d’audit attendent de plus en plus des tableaux de bord, et non des PDF. Suivez l’adoption. Mettez en évidence les cas d’utilisation de l’IA qui ont le vent en poupe. Faites apparaître les incidents, les lacunes et la maturité de la gouvernance en temps réel. Cela améliore la visibilité du conseil d’administration et garantit que l’IA n’est pas traitée comme un projet expérimental secondaire, mais comme une plateforme centrale nécessitant une supervision institutionnelle.
Les équipes d’audit ne se contentent pas d’assurer la conformité. Elles ancrent la responsabilité. Documenter l’intelligence artificielle signifie documenter le comportement décisionnel, les responsables, les données utilisées et les résultats obtenus. C’est là que se construit la confiance.
Une culture de l’innovation transparente et responsable est la clé d’une gouvernance durable de l’IA
Ce n’est pas la politique qui détermine le comportement, mais la culture. Vous pouvez rédiger le meilleur cadre de gouvernance du secteur, mais si votre équipe travaille en silence, cela n’aura aucune importance. La création d’une culture qui encourage une utilisation responsable et transparente de l’IA n’est pas facultative. C’est la couche opérationnelle qui rend la gouvernance réelle.
Les employés doivent savoir que la divulgation de l’utilisation de l’IA est respectée et soutenue. Si votre équipe craint d’être sanctionnée pour ses expériences, elle cachera ses outils. C’est ainsi que les risques se multiplient. En revanche, si vous créez un environnement dans lequel l’expérimentation est considérée comme faisant partie des capacités de l’entreprise, les employés partageront ce qu’ils font, et cette visibilité améliorera le contrôle.
Le leadership joue un rôle direct à cet égard. Parlez ouvertement de l’utilisation de l’IA. Partagez des exemples, soulignez les réussites et, ce qui est tout aussi important, parlez des échecs sans les blâmer. Les organisations qui encouragent l’apprentissage interne se développent plus rapidement et gouvernent mieux. On ne fait pas évoluer la culture avec des règles. Vous la développez grâce à des signaux cohérents émanant du sommet de la hiérarchie.
Intégrer la gouvernance de l’IA dans les opérations quotidiennes est un signe de maturité organisationnelle. Selon les principes de l’IA responsable 2024 d’EY, les grandes entreprises ont déjà commencé à intégrer la surveillance de l’IA dans les programmes de cybersécurité, de conformité et de protection de la vie privée. Elles n’attendent pas que la réglementation les rattrape, elles intègrent la fiabilité, la traçabilité et la responsabilité directement dans l’architecture.
Cela inclut des mesures de protection pratiques : des pare-feu d’IA pour filtrer les données sensibles, la télémétrie LLM intégrée aux opérations de sécurité et des registres de risques d’IA gérés en parallèle avec d’autres contrôles d’entreprise. Ces ajustements ne sont pas réactifs, ils sont stratégiques.
Si vous voulez que votre organisation s’adapte à l’IA, vous devez aligner la curiosité sur la responsabilité. La gouvernance ne consiste pas à ralentir les personnes intelligentes. Il s’agit de créer des conditions dans lesquelles les grandes idées peuvent s’étendre durablement et où l’organisation s’approprie clairement les résultats que l’IA contribue à produire. C’est ainsi que vous ferez de l’IA un avantage fondamental, et non un handicap caché.
Réflexions finales
Il ne s’agit pas d’arrêter l’IA. Ce n’est ni réaliste, ni intelligent. Les outils sont déjà utilisés, ils évoluent rapidement, résolvent des problèmes et modifient la manière dont les décisions sont prises. La vraie question est de savoir si vous voulez diriger à partir d’une position de clarté ou continuer à réagir aux angles morts.
L’IA fantôme n’est qu’un signal. Elle vous indique où votre gouvernance n’évolue pas au même rythme que votre personnel. Il s’agit là d’un défi de leadership, et pas seulement d’un défi informatique. Et la solution ne viendra pas de restrictions plus strictes ou de systèmes de contrôle existants. Elle viendra de la mise en place de cadres qui alignent l’innovation sur la responsabilité, où l’expérimentation a des limites et où la prise de décision a des propriétaires.
Si vous souhaitez réellement assurer la pérennité de votre entreprise, cessez de considérer la visibilité de l’IA comme une option. Rendez-la opérationnelle. Faites en sorte qu’elle soit prise en charge de manière transversale, définissez des normes et donnez aux équipes les conseils dont elles ont réellement besoin. Favorisez la vitesse là où c’est sûr. Ne ralentissez que lorsque les enjeux l’exigent.
En fin de compte, l’innovation sans contrôle n’est pas une stratégie. C’est un pari. Les entreprises qui prennent de l’avance passent déjà d’une réaction à l’IA fantôme à son intégration dans des systèmes disciplinés et intelligents. Ce n’est pas de la conformité pour le plaisir. C’est de la confiance. C’est la résilience. Et c’est ainsi que l’on dirige dans un paysage qui évolue avec ou sans votre permission.
