Cinq cas d'utilisation en entreprise où les problèmes de confidentialité de l'IA devraient être résolus

L’IA remodèle rapidement le mode de fonctionnement des entreprises, mais sa présence croissante crée également de nouveaux défis en matière de confidentialité qui doivent être résolus. À mesure que les organisations introduisent la technologie dans les interactions avec les clients, les processus internes et les systèmes décisionnels à forte valeur ajoutée, la quantité de données sensibles collectées, analysées ou déduites augmente considérablement.

Cela peut exposer les entreprises à des lacunes en matière de conformité en matière d’IA et à des risques inattendus en matière de données si elles ne sont pas gérées correctement. La base d’une protection efficace de la vie privée par l’IA consiste à comprendre exactement où l’IA a été déployée, quelles informations elle touche et comment elle utilise ces données. Sans cette clarté, il est difficile de garantir que les informations confidentielles sont protégées et utilisées de manière appropriée.

Les préoccupations concernant l’IA sont au premier plan de la réflexion des professionnels du risque. Selon une enquête Gartner de 2025 auprès des responsables des risques d'entreprise, les risques liés à la gouvernance de l'information liée à l'IA constituent désormais le deuxième facteur de risque d'entreprise, derrière la faible croissance économique. Cela représente une augmentation par rapport à la quatrième place trois mois plus tôt. Pendant ce temps, l’utilisation de l’IA fantôme est passée de la cinquième à la troisième place sur la liste de l’entreprise.

Ces risques proviennent du fait que les systèmes d’IA fonctionnent au-delà des cadres de gouvernance établis, accèdent à des informations sensibles sans responsabilité claire et introduisent une exposition imprévisible à la vie privée dans les flux de travail quotidiens, soulignant la nécessité d’une forte visibilité parmi les professionnels de la conformité.

Les cas d'utilisation suivants illustrent les domaines dans lesquels les problèmes de confidentialité surviennent le plus souvent et pourquoi une surveillance ciblée est essentielle.

Les outils d'IA destinés aux clients sont désormais intégrés aux sites Web, aux applications mobiles et aux canaux d'assistance. Ils alimentent les chatbots, les assistants virtuels, les moteurs de recommandation et les workflows de services automatisés. Tous ces outils peuvent collecter et traiter de grands volumes d'informations personnelles, notamment les détails du compte, les modèles de comportement, l'historique des achats et les requêtes en temps réel pouvant révéler des données sensibles. L'IA utilise également ces informations pour personnaliser les réponses, prédire les besoins et automatiser les résolutions.

Les principales préoccupations en matière de confidentialité liées à l’utilisation de ces services comprennent :

• Collectez plus de données personnelles que ce que les clients attendent ou acceptent.
• Stockez les requêtes et les informations comportementales plus longtemps que nécessaire.
• Exposez des informations sensibles via des résultats incorrects ou trop personnalisés.
• Manque de transparence sur la manière dont les données clients sont utilisées pour former ou affiner les modèles.

L’IA orientée client doit également répondre aux exigences liées au consentement, à la transparence, à la minimisation des données et au droit de demander ou de contester des décisions automatisées. Des réglementations telles que le RGPD et la loi européenne sur l’IA imposent des obligations plus strictes aux systèmes qui traitent directement des informations personnellement identifiables.

Les systèmes de prise de décision basés sur l'IA sont de plus en plus utilisés dans le recrutement, la notation de crédit, la détection des fraudes, les évaluations d'assurance, la classification des soins de santé et les contrôles d'éligibilité des clients. Ces outils s'appuient sur de grandes quantités de données personnelles pour prédire les résultats, classer les personnes ou déterminer l'accès aux services. Les entrées peuvent inclure des données d'application, des indicateurs comportementaux, un historique financier, des modèles de communication ou des journaux opérationnels.

Les décisions qui en résultent peuvent avoir un impact réel et significatif sur les gens. Cela signifie qu’il existe une variété de problèmes potentiels qui doivent être résolus, notamment :

• Utiliser des attributs personnels ou sensibles à l'insu de l'utilisateur.
• Acquérir des connaissances qui influencent les décisions sans justification claire.
• Incapacité des personnes à comprendre ou à remettre en question les résultats automatisés.
• Décisions influencées par des données inexactes, biaisées, incomplètes ou déduites.

Les systèmes de prise de décision automatisés sont également soumis à un examen réglementaire accru. Les organisations doivent démontrer comment les décisions sont prises et garantir que les données utilisées sont exactes, pertinentes et traitées légalement.

Les systèmes de surveillance et d’analyse en temps réel sont désormais largement utilisés pour suivre à la fois le comportement des clients et les activités des employés en temps réel. Côté client, ces outils aident les entreprises à analyser l'utilisation des applications, les interactions sociales et les réponses aux services. Du côté des employés, les entreprises utilisent des tableaux de bord, des analyses comportementales, le suivi des frappes au clavier et la surveillance de la productivité pour gérer les effectifs distribués ou hybrides. Ces outils deviennent très courants : les données de l'OCDE de 2025 indiquent que 90 % des entreprises américaines utilisent un certain type d'outil de gestion algorithmique.

Les problèmes potentiels de confidentialité liés à ces solutions incluent :

• Collecte continue de données très granulaires sur les activités personnelles ou professionnelles sans consentement clair.
• Profilage ou notation des personnes en temps réel, sans transparence.
• Les pratiques de conservation et de partage des données ne sont pas alignées sur l’objectif initial de la collecte.

Étant donné que ces systèmes touchent souvent des données personnelles sensibles ou déduites, les entreprises doivent veiller à respecter les obligations légales en matière de transparence, de limitation des finalités, de minimisation des données et de droits individuels.

L’IA prospère grâce à de grands ensembles de données. De nombreuses entreprises ont déjà accès à de vastes lacs de données qui peuvent être utilisés pour alimenter des plateformes d’analyse basées sur l’IA. Ces systèmes gèrent généralement les dossiers des clients, les informations sur les employés, l'historique des transactions, les dossiers opérationnels et les fichiers non structurés à grande échelle. Dans de nombreux cas, l’IA génère également des métadonnées supplémentaires et des informations dérivées qui étendent l’empreinte globale des données bien au-delà de ce qui a été initialement collecté.

Cela crée plusieurs défis, tels que :

• Stockage à long terme de données personnelles ou confidentielles sans limites de conservation claires.
• Difficulté à suivre la manière dont les informations personnelles circulent via les canaux d’IA interconnectés.
• Stockez des données dérivées ou déduites que des individus n’ont jamais fournies sciemment.
• Incapacité de se conformer aux demandes d'accès ou de suppression des personnes concernées en raison d'un traçage complexe des données.

Par conséquent, les organisations doivent avoir des politiques claires sur la manière dont les outils automatisés peuvent accéder aux données utilisées pour ces systèmes d’IA, qui peut voir les résultats de l’analyse et comment les résultats sont protégés et stockés.

Face au volume croissant de cyberattaques basées sur l’IA, les entreprises se tournent de plus en plus vers leurs propres défenses basées sur l’IA pour contrer ces risques de sécurité. Ces plateformes analysent de grandes quantités d’informations pour identifier les menaces, nécessitant souvent un accès approfondi aux données sensibles personnelles et d’entreprise.

Les outils inspectent le trafic réseau, les communications internes, l'activité d'authentification et le comportement des utilisateurs, générant des journaux détaillés pour analyser les activités suspectes. Ces informations peuvent être stockées longtemps après l'analyse initiale et, si elles ne sont pas gérées correctement, elles pourraient entraîner des violations de données par inadvertance ou d'autres violations de la vie privée.

Voici des exemples de problèmes potentiels dans ce domaine :

• Capturez le contenu personnel ou sensible des e-mails, des messages ou des fichiers lors de l'analyse des menaces.
• Générez des enregistrements comportementaux détaillés qui révèlent des modèles concernant des employés ou des clients individuels.
• Conserver la télémétrie de sécurité pendant de longues périodes sans justification claire.
• Stockez les données sensibles dans des outils de surveillance ou des systèmes SIEM avec un accès interne étendu.
• Regroupez plusieurs sources de données de manière à en révéler plus que prévu sur un individu.

Pour se conformer aux règles de confidentialité des données dans tous ces cas d'utilisation, les organisations doivent utiliser des outils de gestion de l'IA qui contrôlent étroitement la manière dont les employés et les systèmes accèdent et conservent les données, limitent les fenêtres de conservation des journaux et garantissent que leurs pratiques de surveillance respectent les exigences légales et de confidentialité.