Si vos solutions internes d’IA générative ne sont pas à la hauteur, vos collaborateurs se tourneront vers des outils externes, souvent en contournant vos politiques internes.
Pourquoi ? Parce qu’elles veulent simplement travailler au mieux. Si vous ne leur proposez pas les bons outils, elles iront les chercher ailleurs, quitte à utiliser des plateformes GenAI non sécurisées et non évaluées.
J’échangeais avec un dirigeant d’une grande entreprise. Il pensait qu’investir dans un modèle GenAI unique, adapté aux jeux de données de son secteur, suffisait. Mais la réalité est différente : tous les moteurs GenAI intègrent, ou intégreront, les données sectorielles d’une manière ou d’une autre. Le véritable avantage consiste à sélectionner les meilleurs modèles d’IA et à former les collaborateurs à les utiliser correctement.
C’est précisément là que beaucoup d’organisations échouent.
Les collaborateurs chercheront toujours les outils qui les aident à réussir. Si vos systèmes ne sont pas au niveau, ils se tourneront vers l’externe, ce qui accroît le risque de mauvaise gestion des données. Selon un rapport récent, 75 % des employés occupant des postes de bureau utilisent des outils d’IA à l’insu de leur employeur, en contournant souvent des systèmes internes qui ne disposent pas des fonctionnalités les plus récentes. C’est aussi pourquoi 78 % des responsables cybersécurité déclarent avoir connu des violations, des fuites ou des expositions de données, même avec des mesures de protection en place. Lorsque les entreprises ne fournissent pas des outils d’IA approuvés et surtout performants, le shadow AI, c’est-à-dire l’adoption non autorisée d’outils d’IA externes par les collaborateurs, devient un risque majeur. Des incidents très médiatisés, comme celui de Samsung où des employés ont utilisé ChatGPT avec des données propriétaires, rappellent l’importance d’outils validés par l’entreprise. Les experts alertent : le shadow AI facilite la fuite de données sensibles vers des tiers, mettant en danger les informations propriétaires et la conformité.
Alors, quelle est la solution ? 1. Proposer plusieurs outils d’IA adaptés à différents usages, en gardant à l’esprit le meilleur moteur d’IA disponible, car ces systèmes évoluent vite. 2. Former les collaborateurs aux forces et aux limites des différents outils.
Investir dans des ateliers réguliers et des formations structurées pour maintenir les compétences à jour. 3. Communiquer régulièrement sur les améliorations et les innovations disponibles. 4. Solliciter fréquemment les retours des collaborateurs afin d’ajuster les politiques et les outils.
Lorsque les collaborateurs maîtrisent l’IA, ils sont moins susceptibles de commettre des erreurs coûteuses avec les données sensibles de l’entreprise. Les études confirment que 98 % des organisations estiment qu’une meilleure formation à la sécurité des données permettrait de réduire les expositions et pertes de données causées par des facteurs internes. En résumé, l’enjeu n’est pas de restreindre les outils, mais de donner aux équipes les moyens de les utiliser correctement. Plus vous fournissez de connaissances et de ressources, moins les comportements à risque se multiplient. La prévention des pertes de données commence par la formation, pas par le seul contrôle.
En clair, vos données ne sont pas en sécurité lorsque vos collaborateurs utilisent la GenAI sans accompagnement approprié : les règles seules ne suffisent pas.
Comment maintenez-vous vos équipes agiles et équipées des meilleurs outils d’IA ?
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À propos de l’auteur
Axel Douchin est dirigeant Cloud, Data et Intelligence Artificielle (IA), et intervient comme CIO, CTO et Chief Data Officer de transition, avec une spécialisation dans les programmes complexes de transformation digitale. Fort de plus de 20 ans d’expérience internationale, incluant des responsabilités de leadership dans des initiatives technologiques mondiales et une expérience chez Amazon Web Services, il aide les organisations à concevoir et exécuter des migrations cloud à grande échelle, des stratégies data d’entreprise et des plateformes fondées sur l’IA. Ses travaux portent sur la gouvernance des données, les architectures cloud scalables et des approches pragmatiques de déploiement de l’IA dans des environnements réglementés et complexes.
Thématiques : Stratégie cloud · Gouvernance des données · Plateformes data d’entreprise · Intelligence artificielle · Transformation digitale
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