<p>Coller un extrait de contrat dans un assistant d'IA paraît anodin. Le comité européen de la protection des données a pourtant rappelé fin 2024...
Le geste ne coûte rien. Un commercial colle trois paragraphes d'un contrat dans un assistant en ligne pour en obtenir un résumé, une assistante y dépose un tableau de suivi pour qu'il soit reformaté, un dirigeant lui soumet une note stratégique en demandant un avis. Rien de tout cela ne ressemble à une décision informatique. C'en est pourtant une, et elle engage l'entreprise bien au-delà de la minute gagnée. L'intuition courante est qu'un assistant d'IA fonctionne comme un moteur de recherche: on lui soumet quelque chose, il répond, l'échange s'efface. Les travaux européens des deux dernières années disent le contraire, et c'est le point qui devrait retenir l'attention d'un dirigeant.
Dans un avis adopté en décembre 2024, le comité européen de la protection des données a rappelé que le RGPD s'applique, dans de nombreux cas, aux modèles d'IA entraînés sur des données personnelles — précisément en raison de leurs capacités de mémorisation. Autrement dit, un modèle n'est pas un tube par lequel l'information transiterait sans laisser de trace. Il en retient une part, et cette part peut ressortir. La CNIL, en reprenant cet avis dans ses recommandations finalisées le 22 juillet 2025, guide les organisations dans l'analyse qui permet de déterminer si l'usage d'un modèle relève ou non du règlement.
La conséquence pratique est directe. Une entreprise qui laisse ses collaborateurs alimenter un service en ligne avec des données clients ne se contente pas de prendre un risque de fuite au sens classique — un accès non autorisé, une base exposée. Elle réalise un traitement de données, dont elle reste responsable, sans toujours savoir où il s'effectue ni ce qu'il en advient. C'est une position inconfortable à tenir devant un client, un partenaire, ou une autorité de contrôle.
Deux problèmes distincts, qu'on a tort de confondre
La confidentialité de l'IA recouvre en réalité deux sujets que les textes officiels traitent séparément, et il est utile de comprendre pourquoi.
Le premier est un problème de sécurité informatique classique, transposé à une technologie nouvelle. L'ANSSI lui a consacré un guide publié le 29 avril 2024, consacré à la sécurisation de l'architecture d'un système d'IA générative, de la conception jusqu'à l'exploitation. Le document est explicite sur son propre périmètre: il ne traite ni de l'éthique, ni de la vie privée, ni de la protection des données personnelles. Il parle de cloisonnement, d'intégration dans un système d'information existant, de continuité de service — la matière habituelle d'un audit d'architecture.
Le second est un problème de conformité, et il relève de la CNIL. Il ne se règle pas avec un pare-feu. Savoir sur quelle base juridique on traite les données, informer les personnes concernées, être capable de documenter ses choix: aucune de ces obligations ne disparaît parce que le traitement passe par un modèle statistique plutôt que par un tableur.
Une entreprise qui ne traite que le premier volet se croit protégée alors qu'elle ne l'est qu'à moitié. Celle qui ne traite que le second produit de la documentation sur une architecture qui fuit. Les deux chantiers avancent ensemble ou pas du tout. Entre l'outil grand public ouvert dans un navigateur et le modèle hébergé dans sa propre infrastructure, il existe un continuum, et chaque position a son coût.
Le service grand public est gratuit ou peu cher, disponible immédiatement, et c'est précisément ce qui le rend dangereux: il s'installe dans les usages avant d'avoir été arbitré. Ce qui distingue une offre professionnelle d'une offre grand public, chez un même éditeur, tient rarement à la qualité du modèle — elle tient aux engagements contractuels qui l'accompagnent, notamment sur la réutilisation des contenus soumis. Ces engagements figurent dans les conditions du service et évoluent; ils se vérifient à date, sur le contrat effectivement souscrit, pas sur la réputation de l'éditeur.
À l'autre extrémité, héberger un modèle dans son propre environnement offre le contrôle le plus complet sur le cheminement des données. Ce n'est pas pour autant une garantie automatique: un modèle mal cloisonné, accessible sans contrôle d'accès sérieux, exposé à des requêtes non filtrées, reproduit à l'intérieur les problèmes qu'on croyait avoir laissés dehors. C'est tout l'objet des recommandations de l'ANSSI. Cette voie suppose aussi des compétences et un budget que toutes les structures n'ont pas, et il est honnête de le dire.
Entre les deux se trouve la solution que retiennent la plupart des PME: un modèle du marché, consommé via une offre professionnelle assortie d'engagements écrits, encadré par des règles d'usage internes et par des filtres appliqués en amont du modèle. La CNIL cite d'ailleurs cette approche — filtrer au niveau du système qui encapsule le modèle — parmi les solutions concrètes pour éviter que l'usage n'entraîne un traitement de données personnelles non maîtrisé.
Par où commencer
Le premier travail n'est pas technique. Il consiste à savoir ce qui se passe déjà. Dans la quasi-totalité des entreprises, des collaborateurs utilisent des outils d'IA sans que personne ne l'ait décidé ni interdit. Établir cet état des lieux sans esprit de sanction donne une image bien plus utile qu'une note de service rédigée dans le vide.
Vient ensuite la question qui structure tout le reste: quelles catégories d'informations ne doivent jamais sortir de l'entreprise. Données de santé, pièces juridiques, éléments couverts par un secret professionnel, données de paie, fichier clients. Une règle écrite en trois lignes, comprise de tous, protège davantage qu'une politique de quinze pages que personne n'ouvre.
Le choix de l'outil ne vient qu'après, éclairé par ces deux étapes. Il s'accompagne d'une vérification de ce que dit le contrat sur la réutilisation des données, et d'une trace écrite de la décision: c'est le socle commun au RGPD et à toute discussion ultérieure avec un client exigeant. Enfin, la formation des utilisateurs n'est plus seulement une bonne pratique — le règlement européen sur l'IA impose désormais un niveau de maîtrise suffisant aux personnes qui exploitent ces systèmes. La question n'est pas de savoir s'il faut utiliser l'IA, mais dans quel cadre. Un modèle mémorise, l'autorité européenne l'a établi; les données qu'on lui confie ne s'évaporent pas à la fin de la conversation. La sécurité de l'architecture et la conformité du traitement sont deux chantiers distincts qui doivent avancer de front. Et le premier geste utile ne coûte rien: regarder ce que font déjà vos équipes, puis écrire ce qui ne doit jamais sortir.
C'est le travail que TICLIC mène avec ses clients: cartographier les usages réels, choisir une architecture proportionnée aux contraintes de l'entreprise, et intégrer les modèles du marché dans un cadre où l'on sait répondre à la question « où sont passées mes données ». Les éléments de calendrier et de doctrine cités ici valent à la date du 27 août 2026; ils évoluent, et cet article ne constitue pas un conseil juridique.
- ANSSI, « Recommandations de sécurité pour un système d'IA générative », publié le 29 avril 2024, plateforme MesServicesCyber (messervices.cyber.gouv.fr). Consulté le 27 août 2026.
- CNIL, « IA: la CNIL finalise ses recommandations sur le développement des systèmes d'IA et annonce ses futurs travaux », 22 juillet 2025 (cnil.fr). Consulté le 27 août 2026.
- CNIL, « Les fiches pratiques IA », dossier de recommandations sur l'application du RGPD aux systèmes d'intelligence artificielle (cnil.fr). Consulté le 27 août 2026.
- Comité européen de la protection des données, avis de décembre 2024 relatif aux modèles d'IA entraînés sur des données personnelles, cité et repris par la CNIL dans ses recommandations. Référencé le 27 août 2026.
Synthèse rédactionnelle originale de TICLIC, établie le 27 août 2026 à partir des publications de l'ANSSI et de la CNIL. Les dates et le contenu des recommandations proviennent de ces sources officielles. L'avis du comité européen de la protection des données est cité d'après la reprise qu'en fait la CNIL et n'a pas été relu dans son texte intégral. Les pratiques contractuelles des éditeurs d'IA en matière de réutilisation des contenus varient d'une offre à l'autre et changent régulièrement: elles n'ont pas été vérifiées éditeur par éditeur et doivent être contrôlées sur le contrat effectivement souscrit.