Les dangers de l’IA en entreprise : pourquoi il est temps de reprendre le contrôle
L’intelligence artificielle transforme les entreprises à une vitesse inédite. Ce n’est pas juste un outil de plus. Mais une organisation à faire évoluer et une gestion des IA à mettre en oeuvre. C’est tout l’objectif d’une démarche d’IA Gérance : encadrer, sécuriser et piloter les usages de l’intelligence artificielle. Les dangers de l’IA : une […]
L’intelligence artificielle transforme les entreprises à une vitesse inédite. Ce n’est pas juste un outil de plus. Mais une organisation à faire évoluer et une gestion des IA à mettre en oeuvre. C’est tout l’objectif d’une démarche d’IA Gérance : encadrer, sécuriser et piloter les usages de l’intelligence artificielle.
Les dangers de l’IA : une réalité pour toutes les entreprises
Automatisation, assistance à la décision, génération de contenu, analyse de données : les bénéfices sont nombreux. Pourtant, derrière ces promesses se cachent également des risques majeurs. Fuites de données, erreurs de traitement, biais algorithmiques ou encore perte de maîtrise des usages : les dangers de l’IA sont bien réels. Il faut aussi prendre en compte le Shadow IA, c’est-à-dire l’usage par des collaborateurs de l’IA sans validation des équipes informatiques internes.
L’essor des outils d’IA générative a démocratisé l’accès à des technologies autrefois réservées aux experts.
Désormais, chaque collaborateur peut utiliser une IA pour rédiger un document, analyser un tableau de données ou créer une présentation.
Cette facilité d’accès représente cependant un nouveau défi pour les PME et les associations. Lorsqu’une IA est utilisée sans cadre ni gouvernance, les risques IA se multiplient rapidement.
Parmi les principaux dangers, on retrouve :
• La divulgation involontaire de données sensibles.
• La production d’informations erronées ou trompeuses.
• Le non-respect des réglementations (RGPD, AI Act, normes sectorielles).
• Les biais algorithmiques pouvant entraîner des décisions injustes.
• Les risques de cybersécurité.
On pourrait aussi ajouter l’effet de dépendance à l’intelligence artificielle, avec des conséquences sur l’activité en cas d’arrêt ou de charges financières trop importantes.
Il est donc important de contrôler son utilisation, de la même manière que d’autres actifs essentiels de l’entreprise sont contrôlés.
Risques de l’usage de l’IA : les principales menaces
Perte de confidentialité des données
Lorsqu’un collaborateur soumet des informations stratégiques à un outil public d’intelligence artificielle, il peut involontairement exposer :
• Des données concernant des clients ou le personnel.
• Des documents confidentiels.
• Des informations financières.
• Des secrets industriels, des innovations en cours, des projets d’acquisition…
Sans politique claire d’utilisation, l’entreprise perd rapidement la visibilité sur ce qui est partagé avec les plateformes d’IA externes.
Hallucinations et erreurs de l’IA
Les modèles d’IA générative peuvent produire des réponses totalement inventées tout en semblant crédibles. Ces « hallucinations » peuvent entraîner :
• Des erreurs juridiques.
• De mauvaises décisions commerciales.
• La diffusion d’informations inexactes auprès des clients.
Le danger de l’intelligence artificielle réside alors dans la confiance excessive accordée à une réponse qui paraît fiable. Même si les IA précisent aujourd’hui que leurs réponses peuvent être erronées, la vérification complète d’un document est souvent insuffisante.
Biais et discriminations
Les IA apprennent à partir de données existantes. Si ces données sont biaisées, les recommandations générées le seront également.
Dans certains contextes RH, financiers ou commerciaux, ces biais peuvent provoquer :
• Des discriminations involontaires.
• Des erreurs d’évaluation.
Les dangers de l’intelligence artificielle concernent donc également les enjeux éthiques et sociétaux. L’IA peut reproduire des biais existants ou en créé d’autres en s’appuyant sur des sources qui peuvent s’éloigner des valeurs de votre entreprise.
Dangers liés à l’intelligence artificielle : deux exemples qui ont marqué l’actualité
Exemple n°1 : Samsung et la fuite de données via ChatGPT
En 2023, plusieurs employés de Samsung ont partagé des informations confidentielles avec ChatGPT afin de gagner du temps sur leurs tâches professionnelles.
Selon les informations publiées par Bloomberg, des données sensibles liées au code source interne et à des processus de développement ont été saisies dans l’outil. Face au risque de fuite d’informations stratégiques, Samsung a rapidement limité l’utilisation des IA génératives publiques.
Cet exemple d’intelligence artificielle danger démontre qu’une simple erreur d’usage peut engendrer un risque majeur pour la protection des données.
Exemple n°2 : L’affaire Air Canada et le chatbot IA
En 2024, Air Canada a été contrainte d’indemniser un client après qu’un chatbot alimenté par l’IA lui ait communiqué une politique tarifaire erronée.
Le système avait inventé une règle de remboursement qui n’existait pas. Un tribunal canadien a considéré que la compagnie restait responsable des informations fournies par son assistant virtuel.
Cet exemple illustre parfaitement l’un des dangers de l’IA : même lorsqu’une réponse est générée automatiquement, la responsabilité juridique demeure celle de l’entreprise.
Pourquoi les PME et ETI doivent mettre en place une gouvernance IA
Face à ces enjeux, de nombreuses organisations réalisent que l’adoption de l’IA ne peut plus se limiter à l’installation d’outils. Une véritable stratégie de gouvernance devient indispensable. Elle permet comme pour les autres activités à risque de l’entreprise de préciser les responsabilités, des actions, des dates et d’évaluer les impacts.
La première étape consiste à encadrer les usages de l’intelligence artificielle en définissant clairement les outils autorisés, les types de données exploitables, les règles de sécurité à respecter ainsi que les responsabilités de chaque utilisateur. Cette démarche est d’autant plus essentielle avec l’entrée en vigueur de l’AI Act européen, qui impose aux entreprises de démontrer leur maîtrise des systèmes d’IA qu’elles utilisent. Sans gouvernance claire, les risques juridiques, financiers et opérationnels peuvent rapidement s’accroître. À l’inverse, une gouvernance efficace permet de limiter considérablement les fuites de données et de protéger le patrimoine informationnel de l’entreprise.
Mais son rôle ne se limite pas à la gestion des risques : elle vise également à garantir que les investissements réalisés dans l’intelligence artificielle se traduisent par des gains concrets de performance, de productivité et de retour sur investissement.
L’objectif n’est pas seulement de limiter les risques IA. Il s’agit également de garantir que l’intelligence artificielle génère réellement de la performance et du retour sur investissement.
IA Gérance : reprendre le contrôle des usages de l’IA
Chez NowBrains, nous constatons chaque jour que les entreprises adoptent l’IA plus rapidement qu’elles ne la maîtrisent. C’est pour répondre à cette problématique qu’a été conçue le service d’ IAGérance.
L’objectif est simple : transformer l’IA en levier de performance durable plutôt qu’en source d’incertitude, en adaptant les principes de l’infogérance aux systèmes d’IA.
Source exemple 1 : Bloomberg, avril 2023, « Samsung Bans Staff’s Generative AI Use After Sensitive Data Leak ».
Source exemple 2 : Civil Resolution Tribunal (Canada), décision Moffatt v. Air Canada, février 2024.