Ce que les entreprises doivent savoir sur les problèmes de confidentialité liés à l’IA

L'adoption d'outils d'IA générative tels que ChatGPT, Copilot et Gemini est devenue presque universelle dans les environnements commerciaux. Du marketing et des ventes aux ressources humaines et au développement, ces plateformes sont désormais intégrées aux flux de travail quotidiens. Mais à mesure que son utilisation se développe, les problèmes de confidentialité augmentent également.

Un problème clé auquel sont confrontés les responsables de la cybersécurité et de la conformité est que de plus en plus de données commerciales sensibles sont saisies dans des systèmes tiers, souvent sans surveillance ni sécurité adéquates. Lorsque les employés interagissent avec des outils d'IA via des comptes non gérés ou des politiques peu claires, les informations privées peuvent rapidement échapper à la visibilité de l'organisation et échapper à son contrôle, laissant les entreprises vulnérables aux fuites de données et aux manquements en matière de conformité. Alors, quels risques cela entraîne-t-il pour la vie privée et comment les entreprises peuvent-elles reprendre le contrôle ?

L'IA générative offre de nombreux avantages aux entreprises, en aidant les équipes à travailler plus rapidement et à automatiser les tâches quotidiennes. Mais bon nombre de ces cas d’utilisation nécessitent que les utilisateurs saisissent des informations sensibles ou exclusives. Que ce soit via des outils officiels ou des comptes personnels, les employés soumettent régulièrement des données internes à des plateformes comme ChatGPT, souvent sans avoir pleinement connaissance de la manière dont ces données sont traitées.

Selon OpenAI, 27 % des messages des consommateurs ChatGPT en juin 2025 étaient liés au travail. Il s'agit d'une partie importante de l'utilisation quotidienne qui implique du contenu professionnel ou professionnel qui peut ne pas être sous le contrôle d'options plus sécurisées comme Enterprise ChatGPT. Les scénarios courants dans lesquels des données sensibles peuvent être partagées incluent :

• Modifier ou réviser des documents financiers ou juridiques internes.
• Téléchargez des notes de réunion ou des rapports stratégiques pour résumer.
• Rédaction de communications avec les clients ou de messages de service client avec des données personnelles.
• Affiner ou déboguer le code propriétaire ou la documentation technique.
• Explorez les décisions commerciales ou les plans de produits dans un contexte confidentiel.

Chacune de ces interactions présente des risques en matière de confidentialité si elle n’est pas correctement gérée au moyen d’outils approuvés et de politiques internes claires.

Même lorsque les entreprises utilisent des outils d’IA générative à des fins légitimes et bien intentionnées, la manière dont ces systèmes fonctionnent peut introduire de nouveaux risques pour la vie privée, souvent mal compris. Étant donné que les interactions des utilisateurs sont traitées en externe et peuvent être conservées, examinées ou accessibles par les plateformes d'IA d'une manière qui n'est pas toujours évidente, elles présentent différents défis pour les équipes informatiques et de conformité.

Les risques ne se limitent pas à une mauvaise utilisation accidentelle. Les entreprises doivent également prendre en compte le potentiel de vulnérabilités que les acteurs malveillants peuvent exploiter activement. Vous trouverez ci-dessous quatre des problèmes les plus critiques en matière de confidentialité dont les organisations devraient être conscientes et prévoir de les résoudre.

Même lorsque les utilisateurs désactivent l'historique des discussions, le fournisseur peut toujours stocker temporairement leurs messages. Cela peut conduire à ce que des informations commerciales sensibles soient conservées sur des serveurs externes à l'insu de l'entreprise, augmentant ainsi le risque d'exposition à long terme en cas de violation des systèmes ou d'accès par des parties non autorisées.

À moins que les entreprises n'utilisent des versions d'outils d'IA de niveau entreprise, les signaux soumis par les utilisateurs peuvent être révisés ou réutilisés pour améliorer les performances futures des modèles. Cela peut entraîner l'incorporation par inadvertance de données internes sensibles dans des ensembles de formation, augmentant ainsi le risque que des éléments de ces informations réapparaissent dans les résultats d'autres utilisateurs.

Lorsque les employés utilisent des comptes ChatGPT personnels ou non approuvés, les entreprises perdent la visibilité et le contrôle sur les flux de données. Les équipes informatiques ne peuvent pas auditer l'utilisation, appliquer des contrôles ou détecter des violations potentielles de la vie privée, ce qui facilite grandement le partage, le stockage ou l'accès aux informations sensibles sans supervision.

Les cybercriminels peuvent exploiter les faiblesses des modèles ou des intégrations d’IA pour extraire des données. Des techniques telles que l'injection rapide peuvent inciter l'IA à révéler des informations privées, tandis que des plug-ins, des API ou des extensions de navigateur non sécurisés créent de nouvelles surfaces d'attaque pouvant viser à créer des violations de données ou à divulguer des contenus critiques pour l'entreprise.

Si l’utilisation abusive en interne des outils d’IA constitue une préoccupation connue, les menaces externes présentent un risque tout aussi grave. À mesure que les plateformes d’IA gagnent en popularité, les attaquants les considèrent de plus en plus comme une porte dérobée vers les systèmes d’entreprise. Le fait que les données soient conservées dans des environnements externes échappant au contrôle informatique en fait des cibles particulièrement tentantes.

Les vecteurs d'attaque peuvent impliquer que les cybercriminels utilisent des informations d'identification volées pour accéder à des comptes individuels, en particulier si les employés utilisent des connexions personnelles ChatGPT en dehors de la supervision de l'entreprise, ou des techniques d'injection rapide ciblant les faiblesses des systèmes d'IA pour les inciter à générer des résultats internes sensibles.

L’attrait pour les attaquants est simple : ils compromettent une seule interface d’IA et peuvent accéder à un vaste ensemble de connaissances commerciales sensibles. Cela fait de l’IA générative non seulement un outil, mais un objectif croissant qui nécessite le même niveau de protection que les autres actifs commerciaux de grande valeur.

L’essor de l’IA générative a introduit un certain nombre de défis en matière de confidentialité que toutes les entreprises doivent prendre au sérieux. De la conservation des données à l’exposition aux modèles de formation en passant par l’exploitation des acteurs menaçants, ces risques s’étendent bien au-delà d’une mauvaise utilisation accidentelle. À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leurs flux de travail quotidiens, négliger ces préoccupations peut entraîner des violations de la réglementation, des atteintes à leur réputation ou une perte de données.

Pour rester en sécurité et respecter les réglementations, la confidentialité doit être intégrée dans tous les aspects de l’utilisation de l’IA. Cela signifie utiliser des outils de niveau entreprise, appliquer des politiques claires et maintenir une visibilité sur la manière et le lieu où les données sont partagées. Ce n’est qu’avec cette base que les entreprises pourront utiliser l’IA de manière sûre et responsable.