Dans la plupart des grandes entreprises, une question se pose tous les jours sans que personne y ait formellement répondu : quelles données confidentielles peut-on confier à une IA générative ? Faute de réponse, chaque collaborateur tranche seul, devant son écran. Et deux personnes également sérieuses tranchent rarement de la même façon.
Un commercial prépare la réponse de son entreprise à l’appel d’offres d’un grand client. Faute de savoir s’il peut transmettre le cahier des charges à l’assistant de l’entreprise, il décrit la demande en termes généraux. La réponse obtenue reste trop vague pour être utile. Deux bureaux plus loin, une collègue dépose le document entier dans son outil personnel : le résultat est mieux adapté, mais les données du client sont transmises à un service que l’entreprise n’a pas validé.
Le coût est double : des usages appauvris d’un côté, une exposition des données non maîtrisée de l’autre. Ces deux comportements révèlent un même défaut de cadre. La peur de la fuite de données n’est pas irrationnelle : elle appelle un arbitrage que l’entreprise n’a pas encore rendu.
Cet article dans la série
Nous avons identifié seize freins à l’adoption de l’IA générative en entreprise, regroupés en quatre familles. Cet article traite le premier d’entre eux, dans la famille Confiance et sécurité. Pour le cadre d’ensemble et la grille complète, voir l’article d’introduction : IA générative en entreprise, pourquoi la valeur ne suit-elle pas l’usage ?
Les observations de terrain rapportées dans cet article proviennent de nos missions d’accompagnement au déploiement d’IA générative en grande entreprise.
IA générative et confidentialité des données : un risque documenté
En décembre 2025, la Direction générale de la sécurité intérieure a consacré son Flash Ingérence économique2 aux risques liés à l’IA dans le monde professionnel. Le service y qualifie le versement d’informations internes dans un outil d’IA générative de « risque important », et rappelle que « la politique de confidentialité de certains outils d’IA générative impose le stockage des données dans des serveurs situés à l’étranger ».
L’ANSSI a prolongé le constat en février 20263 : « des employés peuvent involontairement générer des fuites de données ». L’agence rappelle qu’« entre 2022 et 2023, plus de 100 000 comptes utilisateurs de ChatGPT ont été compromis » par des logiciels voleurs d’identifiants, avant d’être revendus sur des forums.
Le collaborateur qui hésite devant son prompt a raison sur le fond. Son erreur n’est pas de percevoir un risque, c’est de devoir l’évaluer seul, sans les éléments pour le faire.
Nous en avons eu une illustration au démarrage d’un plan de déploiement. Des utilisateurs sont venus nous voir parce que l’assistant « comprenait mal » certains de leurs documents. Les fichiers en question étaient classés au niveau de confidentialité le plus élevé, donc chiffrés : l’outil ne pouvait tout simplement pas les lire. Personne n’avait fait ce lien, et surtout personne n’avait vu que la question posée en cachait une autre. Ces documents n’avaient pas à entrer dans un outil d’IA générative, et encore moins dans un outil personnel.
Ce que la prudence coûte, et ce qu’elle ne protège pas
Le premier coût est celui du commercial. L’outil est utilisé, mais vidé de sa matière. La réponse revient générique, et le collaborateur en conclut que l’IA ne sert pas à grand-chose sur son métier. Ce jugement, formé une fois, est durable.
Le second est celui du contournement. Verizon précise ce qui part vers ces outils non autorisés : du code source en premier lieu, puis des images et d’autres données structurées1. D’où le paradoxe que les directions générales sous-estiment : une politique de restriction sans alternative crédible ne supprime pas le risque, elle le déplace hors du périmètre observé et le rend indétectable jusqu’à l’incident.
Dans une autre organisation, plusieurs remontées convergeaient : faute de connaître le cadre d’usage, les utilisateurs s’en tenaient à des tâches sans enjeu, et n’en retiraient aucun gain réel. Le cas des comptes rendus de réunion était le plus net. Ne sachant pas s’ils pouvaient y verser le contenu des échanges, des collaborateurs continuaient à les rédiger à la main, alors que c’était précisément l’usage sur lequel l’outil leur aurait fait gagner le plus de temps.
Quelles données peut-on confier à une IA générative ?
Beaucoup d’organisations ont produit une charte. Elle fait douze pages, elle a été signée une fois à l’arrivée, et personne ne la rouvre au moment où la question se pose. Elle protège juridiquement l’employeur sans aider le salarié. Or le collaborateur n’a que trois questions, et ce sont toujours les mêmes : puis-je mettre ce document dans cet outil, si je ne peux pas que puis-je faire à la place, et à qui je demande quand je ne sais pas. Une charte répond rarement à la première, encore plus rarement aux deux autres.
Le constat est particulièrement net en France. En 2025, 12 % seulement des salariés français estimaient recevoir des directives claires et un accompagnement suffisant de leur hiérarchie sur l’IA, contre 25 % au niveau mondial4. À règle absente, chacun fixe son propre seuil, et les seuils divergent.
Nous l’avons mesuré en animant des séminaires auprès de publics très différents, des équipes de membres du comité exécutif à des équipes support et opérationnelles. D’un groupe à l’autre, le niveau de connaissance de ce qui était autorisé variait fortement. La surprise est venue de l’absence de logique : ni le niveau hiérarchique, ni la fonction, ni la génération ne permettaient de prédire quoi que ce soit. La connaissance du cadre était simplement éclatée.
Quatre leviers pour encadrer les usages de l’IA générative
Quatre décisions permettent de commencer à lever ce frein. Leur mise en œuvre dépend du cadre et des outils déjà en place.
- Fournir avant d’interdire. Un environnement d’entreprise, instance privée ou hébergement maîtrisé, retire une part du risque au lieu de la déléguer au jugement de chacun. Tant que l’alternative n’existe pas, toute restriction se paie en contournements.
- Remplacer la charte par une règle d’une page, qui dit ce qui peut entrer dans un prompt, ce qui ne le peut pas, et quoi faire dans le doute. Elle doit être consultable en moins de trente secondes, depuis l’outil lui-même et non depuis un portail RH.
- Ouvrir un canal de réponse rapide. L’incertitude se résout en quelques secondes, par un contournement ou par un renoncement. Un canal où l’on obtient une réponse dans la journée évite les deux.
- Installer des relais locaux. Identifier dans chaque direction les collaborateurs à la fois à l’aise avec l’outil et écoutés de leurs pairs, puis leur donner un rôle explicite. Ils diffusent une information d’usage plus vite que n’importe quelle communication centrale, et ils font remonter les pratiques que personne n’avait anticipées.
Point de vigilance
L’article 4 du règlement européen sur l’IA5 impose aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA de prendre des mesures en faveur de la maîtrise de l’IA par leur personnel et par les personnes qui utilisent ces systèmes pour leur compte.
Une entreprise qui met un assistant à disposition de ses salariés est un déployeur au sens du règlement. Ce texte a été réécrit par le règlement européen du 8 juillet 2026 dit Digital Omnibus, entré en vigueur le 27 juillet 2026 : l’obligation d’agir demeure, mais l’entreprise n’a plus à garantir un niveau de compétence déterminé pour chaque personne. La formation reste due ; c’est son résultat qui ne l’est plus.
Sur ce dernier point, plutôt qu’un dispositif unique, nous avons ciblé trois populations.
Les référents, relais locaux dans chaque entité, jouent dans les deux sens : ils répondent aux collaborateurs et aux directions, et font remonter à l’équipe projet les besoins et les cas d’usage que personne n’avait anticipés. Les managers ensuite, sans chercher à en faire des experts : l’objectif est de les acculturer assez pour qu’ils sachent conduire, à l’échelle de leur métier, une transformation qu’ils n’ont pas décidée.
Les champions enfin, des collaborateurs volontaires qui portent le sujet dans leur équipe, interviennent lors de talks et répondent aux questions sur les canaux dédiés.
Pour aller plus loin, découvrez nos six leviers pour accompagner l’adoption de l’IA.
Confidentialité des données : un cadre clair pour mieux utiliser l’IA
Ce frein ne se lit pas dans les taux d’usage, puisqu’il ne fait pas renoncer à l’outil : il le vide de sa matière ou le déplace hors du champ de vision de l’entreprise. Il se traite moins par la pédagogie du risque que par la clarté de la décision. Fournir un environnement sûr, écrire une règle courte et consultable, ouvrir un canal pour lever un doute, installer des relais qui portent l’usage : quatre gestes d’organisation, qui rendent au collaborateur un arbitrage qu’il n’aurait jamais dû avoir à faire seul.
Reste que des données protégées ne suffisent pas. Encore faut-il que les équipes accordent du crédit à ce que l’outil produit. Le prochain article abordera la fiabilité des résultats de l’IA générative.
Vertone vous accompagne pour encadrer vos usages de l’IA générative
Vertone aide les organisations à concilier ambition IA et exigences de sécurité : qualification des risques par type de donnée avec les fonctions conformité et sécurité, cadrage d’une règle d’usage opérationnelle, choix d’architectures d’IA générative sécurisées, et formation des équipes aux bons réflexes.
Sources :
[1] 2026 Data Breach Investigations Report, Executive Summary, Verizon. Données couvrant octobre 2024 à novembre 2025. Formulation d’origine : « 67% percent of users are using non-corporate accounts on their corporate devices to access AI services ». Étude d’éditeur, fondée sur l’analyse d’incidents réels et non sur un sondage déclaratif.
[2] Les risques associés à l’usage de l’intelligence artificielle dans le monde professionnel, Flash Ingérence économique, DGSI, décembre 2025.
[3] L’IA générative face aux attaques informatiques, ANSSI, 4 février 2026.
[4] IA générative au travail : un utilisateur sur deux gagne plus d’une heure par jour, communiqué BCG France, 1er juillet 2025. Donnée France, déclarative.
