{"id":854,"date":"2026-06-24T10:43:22","date_gmt":"2026-06-24T10:43:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/"},"modified":"2026-06-24T10:43:22","modified_gmt":"2026-06-24T10:43:22","slug":"comment-les-flux-de-travail-bases-sur-lia-transforment-la-maniere-dont-les-entreprises-apprehendent-les-risques-lies-aux-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/fr\/ai-tools\/automation-ai\/how-ai-driven-workflows-are-changing-the-way-companies-think-about-data-risk\/","title":{"rendered":"Gestion des risques li\u00e9s aux donn\u00e9es dans les flux de travail bas\u00e9s sur l'IA"},"content":{"rendered":"

Un employ\u00e9 du service client saisit une r\u00e9clamation dans un assistant IA et lui demande de r\u00e9diger une r\u00e9ponse. La r\u00e9clamation contient le nom du client, son num\u00e9ro de compte et ses ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux. La r\u00e9ponse est g\u00e9n\u00e9r\u00e9e en quelques secondes, corrig\u00e9e, puis envoy\u00e9e. Aucune faille de s\u00e9curit\u00e9 n\u2019est imm\u00e9diatement d\u00e9tect\u00e9e, aucune alerte de s\u00e9curit\u00e9 ne se d\u00e9clenche et l\u2019employ\u00e9 consid\u00e8re que la t\u00e2che est termin\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Pourtant, plusieurs questions importantes restent sans r\u00e9ponse. Ces informations ont-elles \u00e9t\u00e9 autoris\u00e9es \u00e0 sortir de l\u2019environnement contr\u00f4l\u00e9 de l\u2019entreprise ? Ont-elles \u00e9t\u00e9 conserv\u00e9es par le fournisseur d\u2019IA ? Pourraient-elles \u00eatre utilis\u00e9es pour am\u00e9liorer le service ou entra\u00eener le mod\u00e8le ? Quels sous-traitants les ont trait\u00e9es ? L\u2019entreprise serait-elle en mesure de r\u00e9cup\u00e9rer la requ\u00eate si le client contestait ult\u00e9rieurement la d\u00e9cision ?<\/span><\/p>\n

Voici comment les flux de travail bas\u00e9s sur l'IA modifient les risques li\u00e9s aux donn\u00e9es. Le danger ne se limite plus au vol d'une base de donn\u00e9es ou \u00e0 l'ajout par un employ\u00e9 d'une feuille de calcul erron\u00e9e. Les informations sensibles transitent d\u00e9sormais par des invites, des syst\u00e8mes de recherche, des interfaces de mod\u00e8les, des plug-ins, des agents automatis\u00e9s et des infrastructures tierces. Le flux de travail est peut-\u00eatre plus rapide, mais la tra\u00e7abilit\u00e9 des donn\u00e9es est plus longue et souvent moins visible.<\/span><\/p>\n

La question centrale en mati\u00e8re de gestion n'est donc pas de savoir si l'IA r\u00e9duit les erreurs humaines. Il s'agit plut\u00f4t de d\u00e9terminer si l'entreprise sait toujours quelles informations sont trait\u00e9es, o\u00f9 elles transitent, qui peut y acc\u00e9der et quelles actions automatis\u00e9es elles sont autoris\u00e9es \u00e0 d\u00e9clencher.<\/span><\/p>\n

L'automatisation peut r\u00e9duire les erreurs et en multiplier les cons\u00e9quences<\/span><\/h2>\n

Les contr\u00f4les traditionnels des donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us, pour l'essentiel, pour des syst\u00e8mes dont les entr\u00e9es et les sorties sont pr\u00e9visibles. Une application de gestion de la paie effectue un calcul bien d\u00e9fini. Une base de donn\u00e9es clients stocke des enregistrements dans des champs connus. L'acc\u00e8s peut \u00eatre accord\u00e9 en fonction du poste occup\u00e9, tandis que les modifications importantes peuvent \u00eatre consign\u00e9es et v\u00e9rifi\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Un workflow bas\u00e9 sur l'IA fonctionne diff\u00e9remment. Il peut classer les informations re\u00e7ues, les r\u00e9sumer, les associer \u00e0 des documents internes, g\u00e9n\u00e9rer une recommandation et transmettre cette recommandation \u00e0 un autre syst\u00e8me. Lorsque des agents interviennent, le mod\u00e8le peut \u00e9galement envoyer un e-mail, mettre \u00e0 jour un dossier, approuver une demande courante ou lancer un autre processus automatis\u00e9.<\/span><\/p>\n

Cela permet d'\u00e9liminer les t\u00e2ches manuelles r\u00e9p\u00e9titives. L'IA peut aider \u00e0 d\u00e9tecter des sch\u00e9mas d'acc\u00e8s inhabituels, \u00e0 identifier des informations sensibles, \u00e0 classer des documents et \u00e0 signaler des transactions n\u00e9cessitant un contr\u00f4le. Elle peut \u00e9galement reproduire la m\u00eame erreur dans des milliers de cas avant que quiconque ne s'en aper\u00e7oive.<\/span><\/p>\n

Un employ\u00e9 qui interpr\u00e8te mal une politique peut traiter de mani\u00e8re incorrecte plusieurs dossiers. Un flux de travail automatis\u00e9 reposant sur cette m\u00eame interpr\u00e9tation erron\u00e9e peut, quant \u00e0 lui, traiter de mani\u00e8re incorrecte tous les dossiers concern\u00e9s dans le syst\u00e8me. Le gain d'efficacit\u00e9 et le risque li\u00e9 au contr\u00f4le d\u00e9coulent de la m\u00eame caract\u00e9ristique : l'\u00e9chelle.<\/span><\/p>\n

Les entreprises devraient donc cesser de consid\u00e9rer le principe du \u201c human in the loop \u201d comme une solution suffisante. Une personne qui valide plusieurs centaines de d\u00e9cisions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l\u2019IA en un apr\u00e8s-midi a peu de chances d\u2019\u00e9valuer chacune d\u2019entre elles de mani\u00e8re pertinente. La supervision humaine n\u2019est utile que lorsque le responsable de la v\u00e9rification dispose de suffisamment d\u2019informations, de pouvoirs et de temps pour intervenir.<\/span><\/p>\n

Le \u00ab prompt \u00bb est devenu un nouveau canal de transfert de donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

De nombreuses entreprises ont pass\u00e9 des ann\u00e9es \u00e0 restreindre les possibilit\u00e9s offertes \u00e0 leurs employ\u00e9s pour exporter des listes de clients, des documents comptables et des documents sensibles sur le plan commercial. L'IA g\u00e9n\u00e9rative a ouvert une voie moins \u00e9vidente : la bo\u00eete de saisie de prompt.<\/span><\/p>\n

Un employ\u00e9 peut coller une partie d'un contrat dans un assistant pour obtenir un r\u00e9sum\u00e9, t\u00e9l\u00e9charger des donn\u00e9es de vente \u00e0 des fins d'analyse ou fournir l'adresse e-mail d'un client afin que le syst\u00e8me puisse r\u00e9diger une r\u00e9ponse. Cette action peut sembler plus proche de l'utilisation d'un moteur de recherche que du transfert de donn\u00e9es vers un processeur externe, m\u00eame si, du point de vue de la gouvernance, il peut s'agir exactement de cela.<\/span><\/p>\n

Cela modifie la port\u00e9e concr\u00e8te de la pr\u00e9vention des pertes de donn\u00e9es. Il ne suffit plus de surveiller les pi\u00e8ces jointes aux e-mails, les cl\u00e9s USB et les plateformes de partage de fichiers. Les entreprises doivent savoir \u00e0 quelles interfaces d\u2019IA leurs employ\u00e9s ont acc\u00e8s, quelles cat\u00e9gories d\u2019informations peuvent y \u00eatre saisies et quels contr\u00f4les techniques emp\u00eachent les donn\u00e9es sensibles de sortir des environnements autoris\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Une interdiction g\u00e9n\u00e9rale constitue rarement une solution efficace \u00e0 long terme. Les employ\u00e9s peuvent \u00eatre amen\u00e9s \u00e0 recourir \u00e0 leurs comptes personnels ou \u00e0 des outils non autoris\u00e9s s\u2019ils estiment que l\u2019IA am\u00e9liore consid\u00e9rablement leur travail. Une approche plus efficace consiste \u00e0 mettre \u00e0 disposition un environnement d\u2019entreprise agr\u00e9\u00e9, \u00e0 pr\u00e9ciser quelles informations sont interdites et \u00e0 mettre en place des contr\u00f4les permettant de d\u00e9tecter ou de masquer les donn\u00e9es personnelles, confidentielles et soumises \u00e0 une r\u00e9glementation avant qu\u2019elles n\u2019atteignent un mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n

La politique doit \u00eatre plus pr\u00e9cise que la simple consigne \u201c ne communiquez pas d\u2019informations sensibles \u201d. Un commercial doit savoir si cela inclut les noms des clients, les d\u00e9tails du pipeline commercial, les tarifs, les conditions contractuelles, les comptes-rendus de r\u00e9unions et les pr\u00e9visions internes. Un ing\u00e9nieur a besoin de directives similaires concernant le code source, les conceptions de produits, les identifiants de connexion et les informations relatives aux vuln\u00e9rabilit\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Sans exemples concrets, une politique en mati\u00e8re d'IA n'est qu'un document que les employ\u00e9s prennent acte de lire, puis interpr\u00e8tent \u00e0 leur guise.<\/span><\/p>\n

La r\u00e9cup\u00e9ration pose un probl\u00e8me d'autorisations<\/span><\/h2>\n

De nombreux syst\u00e8mes d'IA d'entreprise utilisent la g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e par la recherche, commun\u00e9ment appel\u00e9e RAG. Plut\u00f4t que de s'appuyer uniquement sur l'entra\u00eenement g\u00e9n\u00e9ral d'un mod\u00e8le, l'application effectue des recherches dans des sources internes valid\u00e9es et fournit des informations pertinentes au mod\u00e8le lorsqu'il r\u00e9pond \u00e0 une question.<\/span><\/p>\n

Cela peut rendre un assistant nettement plus utile. Un collaborateur peut poser une question concernant une politique de d\u00e9placement, une proc\u00e9dure technique ou le compte d'un client, et obtenir une r\u00e9ponse fond\u00e9e sur les donn\u00e9es de l'entreprise.<\/span><\/p>\n

Cela pose \u00e9galement un probl\u00e8me important en mati\u00e8re de contr\u00f4le d'acc\u00e8s. L'assistant ne doit pas r\u00e9cup\u00e9rer des documents que l'utilisateur n'a jamais \u00e9t\u00e9 autoris\u00e9 \u00e0 consulter.<\/span><\/p>\n

Un syst\u00e8me mal con\u00e7u peut se connecter \u00e0 un vaste r\u00e9f\u00e9rentiel de documents sans respecter fid\u00e8lement les droits d'acc\u00e8s sous-jacents. Un employ\u00e9 qui ne parviendrait pas \u00e0 localiser un dossier relatif \u00e0 la r\u00e9mun\u00e9ration des dirigeants via l'interface habituelle pourrait n\u00e9anmoins en obtenir le contenu en posant une question suffisamment pr\u00e9cise \u00e0 l'assistant.<\/span><\/p>\n

Le risque s'accro\u00eet lorsque les autorisations ne sont pas harmonis\u00e9es entre les disques partag\u00e9s, les plateformes de collaboration et les syst\u00e8mes existants. L'IA n'est pas \u00e0 l'origine de ces failles, mais elle peut faciliter consid\u00e9rablement leur exploitation. Des informations qui n\u00e9cessitaient auparavant de la pers\u00e9v\u00e9rance et une bonne connaissance de la structure des fichiers de l'entreprise peuvent d\u00e9sormais \u00eatre obtenues par le biais de questions formul\u00e9es en langage naturel.<\/span><\/p>\n

Avant de connecter un assistant IA \u00e0 sa base de connaissances interne, l'entreprise doit v\u00e9rifier si les autorisations du syst\u00e8me source sont h\u00e9rit\u00e9es et appliqu\u00e9es au moment de la requ\u00eate. Elle doit \u00e9galement s'assurer que les r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9r\u00e9es ne r\u00e9v\u00e8lent pas d'informations par le biais de r\u00e9sum\u00e9s, de comparaisons ou de d\u00e9ductions, m\u00eame lorsque le document d'origine n'est pas affich\u00e9.<\/span><\/p>\n

Les tests d'acc\u00e8s doivent inclure des requ\u00eates malveillantes r\u00e9alistes. Il ne suffit pas de v\u00e9rifier qu'un employ\u00e9 autoris\u00e9 peut r\u00e9cup\u00e9rer la politique appropri\u00e9e. L'\u00e9quipe doit \u00e9galement v\u00e9rifier si un employ\u00e9 non autoris\u00e9 peut amener le syst\u00e8me \u00e0 divulguer indirectement des informations confidentielles.<\/span><\/p>\n

Une quantit\u00e9 plus importante de donn\u00e9es ne garantit pas automatiquement un meilleur flux de travail<\/span><\/h2>\n

Les projets d'IA partent souvent du principe que les performances s'am\u00e9lioreront si le mod\u00e8le peut acc\u00e9der \u00e0 davantage d'informations. Cela incite les \u00e9quipes \u00e0 regrouper les dossiers clients, les communications, l'historique des transactions et les donn\u00e9es comportementales avant de d\u00e9terminer quels champs sont r\u00e9ellement n\u00e9cessaires.<\/span><\/p>\n

C'est le contraire de la minimisation des donn\u00e9es. Cela amplifie l'impact potentiel d'une violation, augmente le risque que les informations soient utilis\u00e9es \u00e0 des fins autres que celles pour lesquelles elles ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es et rend leur suppression ou leur correction plus difficile.<\/span><\/p>\n

Un assistant en recrutement, par exemple, peut avoir besoin de conna\u00eetre les comp\u00e9tences et l'exp\u00e9rience d'un candidat, ainsi que ses r\u00e9ponses \u00e0 des questions li\u00e9es au poste. Il n'a pas n\u00e9cessairement besoin de photos, de la date de naissance, d'informations sur la famille ou de m\u00e9tadonn\u00e9es historiques issues de toutes les candidatures pr\u00e9c\u00e9dentes. Un mod\u00e8le de fid\u00e9lisation de la client\u00e8le peut n\u00e9cessiter de conna\u00eetre l'activit\u00e9 r\u00e9cente du compte sans pour autant avoir besoin d'un acc\u00e8s illimit\u00e9 \u00e0 l'ensemble de la correspondance jamais envoy\u00e9e par le client.<\/span><\/p>\n

La minimisation des donn\u00e9es doit \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 l'architecture du flux de travail. Le syst\u00e8me ne doit recevoir que les informations n\u00e9cessaires \u00e0 la t\u00e2che sp\u00e9cifique, et ce pendant la dur\u00e9e la plus courte justifi\u00e9e. Les identifiants non pertinents peuvent \u00eatre supprim\u00e9s, les champs hautement sensibles isol\u00e9s et les donn\u00e9es transform\u00e9es avant d'\u00eatre transmises au mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n

Cela permet \u00e9galement de renforcer la tra\u00e7abilit\u00e9. Lorsqu'un processus produit un r\u00e9sultat inattendu, il est plus facile d'analyser un ensemble d\u00e9fini de donn\u00e9es d'entr\u00e9e que des donn\u00e9es rassembl\u00e9es de mani\u00e8re al\u00e9atoire \u00e0 partir de plusieurs syst\u00e8mes d'entreprise.<\/span><\/p>\n

La qualit\u00e9 des donn\u00e9es devient un contr\u00f4le op\u00e9rationnel<\/span><\/h2>\n

Dans le cadre d'un processus de reporting classique, des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9 peuvent donner lieu \u00e0 un graphique ou \u00e0 un rapport de gestion inexact. Dans un flux de travail automatis\u00e9 bas\u00e9 sur l'IA, cela peut entra\u00eener une d\u00e9cision ou une action erron\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Prenons l'exemple d'un assureur qui utilise l'IA pour acheminer les demandes d'indemnisation. Un code de police obsol\u00e8te pourrait faire aboutir une demande l\u00e9gitime dans la file d'attente r\u00e9serv\u00e9e aux cas de fraude. Une fiche client en double pourrait amener un conseiller \u00e0 fournir des informations contradictoires. L'absence d'un indicateur de consentement pourrait entra\u00eener l'utilisation de donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel dans un flux de travail dont elles auraient d\u00fb \u00eatre exclues.<\/span><\/p>\n

Le probl\u00e8me ne se r\u00e9sout pas en choisissant un mod\u00e8le plus performant. Les performances d'un mod\u00e8le ne peuvent pas compenser de mani\u00e8re syst\u00e9matique le manque de fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es sources, l'absence de d\u00e9finition de certains champs ou la pr\u00e9sence d'enregistrements contradictoires.<\/span><\/p>\n

Les entreprises doivent consid\u00e9rer les seuils de qualit\u00e9 des donn\u00e9es comme des conditions pr\u00e9alables au d\u00e9ploiement. Avant d'automatiser un workflow, son responsable doit savoir quelles sources celui-ci utilise, dans quelle mesure ces donn\u00e9es sont \u00e0 jour, quel pourcentage d'enregistrements est incomplet et quelles erreurs pourraient avoir une incidence significative sur le r\u00e9sultat.<\/span><\/p>\n

L'indicateur pertinent ne se limite pas \u00e0 la pr\u00e9cision du mod\u00e8le. Il peut s'agir du nombre de cas mal orient\u00e9s, de la proportion n\u00e9cessitant une correction humaine, du taux de fausses alertes de fraude ou du nombre de clients recevant des conseils fond\u00e9s sur des informations obsol\u00e8tes.<\/span><\/p>\n

Ces mesures \u00e9tablissent un lien entre les performances techniques et leurs cons\u00e9quences op\u00e9rationnelles.<\/span><\/p>\n

La cha\u00eene d'approvisionnement bas\u00e9e sur l'IA fait partie de la fronti\u00e8re des donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

Une application d'IA d'entreprise est rarement un syst\u00e8me unique fourni par une seule entreprise. Elle peut s'appuyer sur un mod\u00e8le de base, une infrastructure cloud, une couche d'orchestration, une base de donn\u00e9es vectorielle, un logiciel de surveillance, des plug-ins et des sources de donn\u00e9es externes.<\/span><\/p>\n

Chaque composant peut avoir une incidence sur la mani\u00e8re dont les informations sont trait\u00e9es et prot\u00e9g\u00e9es. Une entreprise peut avoir conclu un contrat avec l'\u00e9diteur de l'application sans savoir quel fournisseur de mod\u00e8les re\u00e7oit les requ\u00eates, o\u00f9 sont stock\u00e9s les embeddings, ni si les journaux de diagnostic contiennent des informations sur les clients.<\/span><\/p>\n

Les questionnaires traditionnels destin\u00e9s aux fournisseurs sont souvent trop g\u00e9n\u00e9raux pour cette architecture. Demander \u00e0 un fournisseur s\u2019il respecte une norme de s\u00e9curit\u00e9 ne permet pas de savoir si les donn\u00e9es de saisie sont conserv\u00e9es, si les donn\u00e9es clients sont utilis\u00e9es pour am\u00e9liorer les mod\u00e8les ou ce qui se passe en cas de changement de sous-traitant.<\/span><\/p>\n

Les \u00e9quipes charg\u00e9es des march\u00e9s publics devraient demander un diagramme de flux de donn\u00e9es pour chaque processus d'IA important. Ce diagramme doit indiquer les cat\u00e9gories d'informations collect\u00e9es, les syst\u00e8mes par lesquels elles transitent, les emplacements o\u00f9 elles sont stock\u00e9es, les dur\u00e9es de conservation et les parties habilit\u00e9es \u00e0 y acc\u00e9der.<\/span><\/p>\n

Le contrat devrait \u00e9galement couvrir les modifications apport\u00e9es au mod\u00e8le et aux composants. Un service d\u2019IA peut subir des changements substantiels lorsque le prestataire remplace le mod\u00e8le sous-jacent, modifie les filtres de s\u00e9curit\u00e9 ou fait appel \u00e0 un nouveau sous-traitant. Un flux de travail approuv\u00e9 pour une configuration donn\u00e9e ne devrait pas rester approuv\u00e9 ind\u00e9finiment une fois que sa base technique a chang\u00e9.<\/span><\/p>\n

Le risque li\u00e9 au fournisseur devient donc un risque continu, plut\u00f4t que concentr\u00e9 au moment de l'achat.<\/span><\/p>\n

L'IA pr\u00e9sente des risques de s\u00e9curit\u00e9 que les filtres classiques peuvent ne pas d\u00e9tecter<\/span><\/h2>\n

Les syst\u00e8mes d'IA pr\u00e9sentent les m\u00eames risques de cybers\u00e9curit\u00e9 que ceux que l'on conna\u00eet d\u00e9j\u00e0, tels que les acc\u00e8s non s\u00e9curis\u00e9s, les identifiants expos\u00e9s et les composants logiciels vuln\u00e9rables. Ils introduisent \u00e9galement de nouvelles m\u00e9thodes d'attaque li\u00e9es \u00e0 la mani\u00e8re dont les mod\u00e8les interpr\u00e8tent les instructions et les donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

L'injection de prompt en est un exemple. Des instructions malveillantes peuvent \u00eatre ins\u00e9r\u00e9es dans un document, une page web, un message ou tout autre contenu trait\u00e9 par le mod\u00e8le. Le syst\u00e8me peut alors consid\u00e9rer ces instructions comme faisant autorit\u00e9 et ignorer les r\u00e8gles pr\u00e9vues par l'organisation.<\/span><\/p>\n

Imaginez un agent d'IA charg\u00e9 de v\u00e9rifier les factures des fournisseurs re\u00e7ues par e-mail. Un document falsifi\u00e9 pourrait contenir du texte cach\u00e9 ordonnant \u00e0 l'agent de ne pas tenir compte des consignes pr\u00e9c\u00e9dentes, d'extraire des informations internes ou de rediriger le flux de travail. Le risque est d'autant plus grand lorsque le syst\u00e8me peut acc\u00e9der \u00e0 d'autres donn\u00e9es ou effectuer des actions sans autorisation sp\u00e9cifique.<\/span><\/p>\n

L'empoisonnement des donn\u00e9es pose un autre probl\u00e8me. Si les donn\u00e9es d'entra\u00eenement, de test ou d'extraction sont manipul\u00e9es, le syst\u00e8me risque d'apprendre ou de reproduire des comportements ind\u00e9sirables. La divulgation d'informations sensibles peut se produire lorsqu'un mod\u00e8le r\u00e9v\u00e8le des contenus confidentiels dans ses r\u00e9sultats, que ce soit parce que ces informations figuraient dans une invite, dans une base de connaissances connect\u00e9e ou dans un ensemble de donn\u00e9es mal g\u00e9r\u00e9.<\/span><\/p>\n

Ces risques ne peuvent \u00eatre g\u00e9r\u00e9s uniquement par la sensibilisation des employ\u00e9s. Le syst\u00e8me doit disposer d'autorisations restreintes, de zones de confiance distinctes, d'une surveillance des entr\u00e9es et des sorties, de limites de d\u00e9bit et d'une validation explicite avant toute action ayant des cons\u00e9quences importantes. Le contenu provenant d'une source externe ne doit pas \u00eatre automatiquement consid\u00e9r\u00e9 comme des instructions fiables.<\/span><\/p>\n

Le principe de conception le plus s\u00fbr consiste \u00e0 ne conf\u00e9rer \u00e0 l'IA que les pouvoirs minimaux n\u00e9cessaires. Un syst\u00e8me qui r\u00e9dige un ordre de paiement pr\u00e9sente moins de risques qu'un syst\u00e8me capable d'effectuer le paiement sans v\u00e9rification ind\u00e9pendante.<\/span><\/p>\n

La journalisation est indispensable, mais elle g\u00e9n\u00e8re un autre ensemble de donn\u00e9es sensibles<\/span><\/h2>\n

Lorsqu'un workflow d'IA aboutit \u00e0 une d\u00e9cision contest\u00e9e, l'entreprise doit reconstituer le d\u00e9roulement des \u00e9v\u00e9nements. Cela peut n\u00e9cessiter de disposer de la requ\u00eate, des documents consult\u00e9s, de la version du mod\u00e8le, de la r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e, de l'identit\u00e9 de l'utilisateur, des instructions du syst\u00e8me et des actions qui ont suivi.<\/span><\/p>\n

Sans ces donn\u00e9es, l'enqu\u00eate se r\u00e9sume \u00e0 des conjectures. L'organisation peut savoir qu'un outil d'IA a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 sans \u00eatre en mesure d'expliquer quelles informations ont influenc\u00e9 le r\u00e9sultat.<\/span><\/p>\n

Pourtant, les journaux peuvent eux-m\u00eames contenir des informations tr\u00e8s sensibles. L'historique des commandes peut contenir des r\u00e9clamations de clients, des informations m\u00e9dicales, des clauses contractuelles, du code source ou des discussions entre employ\u00e9s. Le stockage ind\u00e9fini de toutes ces donn\u00e9es cr\u00e9e un nouveau concentr\u00e9 de risques.<\/span><\/p>\n

La solution r\u00e9side dans une journalisation s\u00e9lective et cibl\u00e9e. Les organisations doivent d\u00e9terminer quels enregistrements sont n\u00e9cessaires \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9, \u00e0 l'audit, \u00e0 la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire et au suivi des performances, puis d\u00e9finir des r\u00e8gles d'acc\u00e8s et de conservation en cons\u00e9quence.<\/span><\/p>\n

Un assistant de r\u00e9daction \u00e0 faible risque peut se contenter de journaux d'exploitation limit\u00e9s. En revanche, un processus ayant une incidence sur le cr\u00e9dit, l'emploi, l'assurance ou l'acc\u00e8s \u00e0 des services essentiels peut n\u00e9cessiter une piste d'audit bien plus compl\u00e8te.<\/span><\/p>\n

Les journaux doivent \u00e9galement consigner les modifications apport\u00e9es \u00e0 la configuration. Si un mod\u00e8le est mis \u00e0 jour, si un mod\u00e8le d'invite est modifi\u00e9 ou si une nouvelle source de donn\u00e9es est connect\u00e9e, l'organisation doit savoir quelles d\u00e9cisions ont \u00e9t\u00e9 prises et sous quelle version.<\/span><\/p>\n

La gouvernance doit s'adapter au flux de travail, et non au budget technologique<\/span><\/h2>\n

De nombreuses entreprises confient la gouvernance de l'IA \u00e0 un comit\u00e9 d'innovation, tandis que la protection des donn\u00e9es rel\u00e8ve du service juridique, la cybers\u00e9curit\u00e9 du service informatique et les risques op\u00e9rationnels des diff\u00e9rentes unit\u00e9s op\u00e9rationnelles. Il en r\u00e9sulte une supervision fragment\u00e9e des flux de travail qui recoupent ces quatre domaines.<\/span><\/p>\n

Le cas d'utilisation constitue une unit\u00e9 de gouvernance plus appropri\u00e9e. Chaque processus op\u00e9rationnel important doit disposer d'un responsable m\u00e9tier d\u00e9sign\u00e9, charg\u00e9 du r\u00e9sultat, d'un responsable technique charg\u00e9 de la mise en \u0153uvre, ainsi que de sp\u00e9cialistes clairement identifi\u00e9s dans les domaines de la s\u00e9curit\u00e9, de la protection de la vie priv\u00e9e, des aspects juridiques et de la gestion des documents.<\/span><\/p>\n

Avant le d\u00e9ploiement, l'\u00e9quipe doit \u00eatre en mesure de r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs questions pratiques :<\/span><\/p>\n

Quelle d\u00e9cision ou quel processus op\u00e9rationnel fait l'objet d'une modification ?<\/span><\/p>\n

Quelles donn\u00e9es sont int\u00e9gr\u00e9es au flux de travail, et sur quelle base juridique et op\u00e9rationnelle ?<\/span><\/p>\n

Quels sont les syst\u00e8mes et les tiers qui re\u00e7oivent ces donn\u00e9es ?<\/span><\/p>\n

Quelles erreurs pourraient entra\u00eener un pr\u00e9judice mat\u00e9riel ?<\/span><\/p>\n

Quelles actions l'IA peut-elle entreprendre sans autorisation ?<\/span><\/p>\n

Comment les utilisateurs pourront-ils contester ou corriger le r\u00e9sultat ?<\/span><\/p>\n

Dans quel cas faudrait-il suspendre le workflow ?<\/span><\/p>\n

Ces questions sont plus pertinentes que celle de savoir si l'entreprise dispose d'une strat\u00e9gie en mati\u00e8re d'IA. Elles permettent de d\u00e9terminer si quelqu'un comprend suffisamment bien le syst\u00e8me pour l'utiliser de mani\u00e8re responsable.<\/span><\/p>\n

Commencez par cr\u00e9er un flux de travail d'IA<\/span><\/h2>\n

La premi\u00e8re \u00e9tape concr\u00e8te consiste \u00e0 dresser un inventaire. De nombreuses organisations ne parviennent pas \u00e0 r\u00e9guler efficacement l'IA, car elles ignorent o\u00f9 celle-ci est utilis\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Le registre doit inclure les outils achet\u00e9s, les syst\u00e8mes d\u00e9velopp\u00e9s en interne, les fonctionnalit\u00e9s d'IA int\u00e9gr\u00e9es dans des logiciels existants et les utilisations, par les employ\u00e9s, d'assistants polyvalents. Chaque entr\u00e9e doit pr\u00e9ciser l'objectif commercial, les cat\u00e9gories de donn\u00e9es, le responsable, le fournisseur, le mod\u00e8le, les int\u00e9grations, l'importance de la d\u00e9cision et le niveau de supervision humaine.<\/span><\/p>\n

Cet exercice mettra souvent en \u00e9vidence des IA \u00ab fant\u00f4mes \u00bb, des outils en double et des syst\u00e8mes consommant plus de donn\u00e9es que ne le justifie l'analyse de rentabilit\u00e9. Ces constatations ne doivent pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es uniquement comme des manquements \u00e0 la conformit\u00e9. Elles t\u00e9moignent du fait que les employ\u00e9s tentent de r\u00e9soudre de r\u00e9els probl\u00e8mes li\u00e9s aux flux de travail sans suivre la proc\u00e9dure approuv\u00e9e.<\/span><\/p>\n

L'organisation peut alors classer les cas d'utilisation en fonction de leurs cons\u00e9quences. Un assistant qui reformate du texte interne ne n\u00e9cessite pas le m\u00eame environnement de contr\u00f4le qu'un syst\u00e8me charg\u00e9 de d\u00e9terminer si un client peut b\u00e9n\u00e9ficier d'un pr\u00eat. La gouvernance doit \u00eatre proportionn\u00e9e, mais elle ne doit pas pour autant faire d\u00e9faut.<\/span><\/p>\n

Les processus pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 doivent faire l'objet de tests formels avant leur mise en service, notamment une \u00e9valuation de la protection de la vie priv\u00e9e, un examen de la s\u00e9curit\u00e9, des tests adversariaux, des contr\u00f4les de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et la d\u00e9finition de seuils de performance. Ils doivent \u00e9galement s'appuyer sur une m\u00e9thode fiable permettant d'interrompre ou d'annuler le processus si le syst\u00e8me sort de ces limites.<\/span><\/p>\n

Le risque ne se limite plus \u00e0 la simple perte de donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

L'IA modifie les risques li\u00e9s aux donn\u00e9es, car celles-ci ne sont plus simplement stock\u00e9es et consult\u00e9es. Elles sont interpr\u00e9t\u00e9es, combin\u00e9es, font l'objet de d\u00e9ductions et sont utilis\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions.<\/span><\/p>\n

Une entreprise peut prot\u00e9ger le dossier client d'origine tout en g\u00e9n\u00e9rant un profil inexact \u00e0 partir de celui-ci. Elle peut emp\u00eacher tout acc\u00e8s non autoris\u00e9 \u00e0 sa base de donn\u00e9es tout en permettant \u00e0 un assistant de divulguer des informations confidentielles dans une r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e. Elle peut conserver des journaux d'audit complets, mais se rendre compte que personne n'est charg\u00e9 de les examiner.<\/span><\/p>\n

Les meilleurs programmes de gouvernance de l'IA ne seront pas ceux qui approuvent le plus grand nombre d'outils ou qui r\u00e9digent les politiques les plus longues. Ce seront ceux qui garantissent une cha\u00eene de responsabilit\u00e9 claire, depuis la saisie des donn\u00e9es jusqu'aux r\u00e9sultats op\u00e9rationnels.<\/span><\/p>\n

Avant la mise en service d'un workflow bas\u00e9 sur l'IA, la direction doit \u00eatre en mesure d'identifier les donn\u00e9es dont il a besoin, les autorisations dont il dispose, les erreurs qu'il peut commettre et la personne habilit\u00e9e \u00e0 l'arr\u00eater. Lorsque ces \u00e9l\u00e9ments ne sont pas clairement d\u00e9finis, l'automatisation n'a pas r\u00e9duit le risque li\u00e9 aux donn\u00e9es de l'entreprise. Elle n'a fait que rendre ce risque plus rapide.<\/span><\/p>\n

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Les flux de travail bas\u00e9s sur l'IA r\u00e9volutionnent la gestion des risques li\u00e9s aux donn\u00e9es dans les entreprises, modifiant consid\u00e9rablement les processus m\u00e9tier et op\u00e9rationnels. 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