Vous n'avez pas d'inventaire, vous avez une intuition.
Toute mission de sécurité bute tôt ou tard sur la même question : qu'est-ce qu'on protège, exactement ? Comment construire un inventaire qui tient dans la durée.
Un salarié utilise un assistant pour résumer un contrat, une extension de navigateur analyse une page interne, un agent se connecte à la messagerie. Ces usages peuvent être utiles, mais ils créent des flux de données et des permissions parfois inconnus de l’organisation. Le Shadow AI désigne ces usages d’intelligence artificielle qui échappent au cadre prévu. L’objectif est de les rendre visibles et maîtrisables.
En résumé
- Le Shadow AI concerne les usages non encadrés, y compris dans les extensions et les fonctions intégrées aux logiciels.
- Les conditions de conservation et d’entraînement dépendent du service, du contrat et de la configuration.
- Un agent connecté ajoute un risque d’action et d’accès aux risques liés aux données envoyées.
- Une passerelle IA peut appliquer des contrôles, mais ne garantit ni l’anonymisation ni l’absence de fuite.
- Un cadre utile propose une solution autorisée, des exemples concrets et une procédure de signalement.
Commencer par les usages réels
Une interdiction générale peut déplacer les usages vers des comptes personnels. À l’inverse, autoriser sans inventaire empêche de répondre à une question simple : quelles informations quittent l’entreprise ? Commencez par des entretiens avec les équipes et les responsables d’applications. Cherchez les tâches concernées, les données envoyées et le gain attendu, sans demander de copier tous les prompts des salariés.
L’inventaire doit couvrir les assistants web, API, extensions, fonctions intégrées et agents. Un abonnement peut déjà contenir une fonction d’IA activée par une équipe. Pour chaque usage, notez le propriétaire métier, le fournisseur, le type de compte, les données, les connecteurs et la méthode de suppression. Classez « inconnu » ce qui n’a pas été vérifié : ce n’est pas équivalent à « aucun risque ».
Séparer trois questions sur les données
| Question | Preuve à chercher | Erreur à éviter |
|---|---|---|
| Où les données circulent-elles ? | Flux, régions, sous-traitants et connecteurs | Se fier uniquement au siège du fournisseur |
| Combien de temps sont-elles conservées ? | Paramètres, contrat, exceptions et suppression | Confondre historique visible et conservation technique |
| Sont-elles utilisées pour l’entraînement ? | Conditions du produit exact et options applicables | Généraliser une règle à tous les comptes du fournisseur |
Un service grand public et une offre professionnelle du même éditeur peuvent avoir des conditions différentes. La CNIL recommande notamment de ne pas partager des informations confidentielles dans un service grand public et de réfléchir au cadre d’utilisation. La décision doit porter sur le produit réellement utilisé et sur les données concernées.
Retirer le nom d’un client ne suffit pas toujours à anonymiser un dossier : son contenu peut permettre de le reconnaître. Commencez par réduire les données au strict nécessaire. Pour un essai, utilisez des exemples fictifs ou des documents expressément autorisés.
Quand l’assistant devient un agent
Un assistant qui reformule un texte et un agent autorisé à envoyer des messages n’ont pas le même pouvoir. Le second peut lire des données, appeler une API et modifier un état. Il faut connaître l’identité avec laquelle il agit, le périmètre de ses droits et le mécanisme d’approbation des actions importantes.
- UtilisateurIdentité et besoin métier explicites
- Application IAContexte limité aux données autorisées
- Contrôle des outilsPermissions vérifiées hors du modèle
- Action sensibleConfirmation sur une opération précise
- Système métierRésultat, trace minimale et possibilité d’arrêt
Une phrase dans le prompt, comme « ne jamais envoyer de message sans autorisation », ne remplace pas une vérification côté application. Une information provenant d’un document ou d’un site web peut tenter d’influencer l’agent : c’est une injection indirecte de consignes. Les permissions doivent continuer de s’appliquer même si le modèle produit une demande inattendue.
Les accès délégués à un utilisateur sont adaptés à certains parcours ; les traitements en arrière-plan peuvent nécessiter une identité applicative dédiée. Dans les deux cas, limitez les ressources et opérations accessibles, fixez un propriétaire et prévoyez la révocation.
Ce qu’une passerelle IA peut apporter
Une passerelle placée entre les applications et les modèles peut centraliser des règles : fournisseurs autorisés, quotas, filtrage de certaines données, gestion des clés et traces d’usage. Elle devient aussi un composant sensible et un point de disponibilité à surveiller. Son intérêt dépend du fait que les flux passent réellement par elle.
Elle ne couvre pas automatiquement les extensions, les téléphones personnels ou les fonctions IA intégrées à un SaaS. Un filtre peut manquer une information sensible ou bloquer un texte légitime. Mesurez ces deux types d’erreur. Les journaux devraient conserver les éléments utiles au diagnostic sans devenir une copie systématique des documents et des prompts. Définissez qui les lit, pendant combien de temps et pour quelle finalité.
Une charte courte, avec des exemples
- Autorisé : reformuler un texte public dans l’outil approuvé, puis vérifier le résultat.
- À valider : analyser un document interne avec un service dont les conditions ont été examinées.
- À exclure du service grand public : secrets, mots de passe, dossiers clients confidentiels ou données personnelles non autorisées.
- À encadrer spécialement : un agent qui envoie, supprime, paie ou modifie des droits.
- À signaler : un document sensible envoyé par erreur, un connecteur inconnu ou une réponse qui révèle des données inattendues.
Associez cette charte à un moyen simple de demander un nouvel usage et à un délai de réponse réaliste. Les salariés doivent savoir où trouver l’outil approuvé et qui contacter en cas d’erreur. Un signalement rapide vaut mieux qu’un incident caché par crainte d’une réaction disproportionnée.
Déployer et mesurer
Choisissez un cas pilote avec peu de données sensibles et un bénéfice mesurable. Vérifiez le temps réellement gagné, la qualité des résultats, les corrections nécessaires et les incidents. Définissez ensuite les critères permettant d’élargir, de modifier ou d’arrêter l’usage.
Lors d’un départ, retirez les comptes et les connecteurs, examinez les clés créées et transférez la responsabilité des automatisations utiles. Une licence supprimée ne garantit pas que toutes les intégrations ont cessé de fonctionner. La gouvernance de l’IA rejoint ici la gestion ordinaire des accès, avec une attention supplémentaire aux données transmises et aux actions déléguées.
Sources et références
Références consultées le 10 octobre 2026. Les schémas sont des représentations pédagogiques ; les exemples et recettes proposés doivent être adaptés au périmètre réel.
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