Une grande partie de l’utilisation actuelle de l’IA se fait en dehors de tout cadre formel. Bienvenue dans le monde de la Shadow AI.

Une étude récente de Deloitte dresse un constat clair : l’intelligence artificielle s’est imposée sur le lieu de travail, qu’elle ait été officiellement introduite ou gérée de manière stratégique ou non.

Les collaborateurs se tournent vers des outils facilement accessibles pour travailler plus efficacement et améliorer leurs résultats. Ce changement n’est pas dû à de la négligence, mais à un besoin réel : lorsque des outils apportent une réelle valeur ajoutée, ils s’intègrent dans le quotidien bien avant que les politiques internes ne suivent.

Résultat : l’IA est utilisée, mais pas contrôlée.

Entre innovation et risque

L’IA offre des avantages évidents, mais introduit également de nouveaux risques, en particulier dans les environnements sensibles du point de vue de la protection des données.

Les principaux risques incluent :

• Protection des données : des informations confidentielles peuvent être transmises à des systèmes externes
• Conformité : des exigences réglementaires peuvent être contournées
• Transparence : les organisations perdent en visibilité sur l’utilisation de l’IA

Le défi principal ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans son invisibilité.

De la Shadow AI à une utilisation maîtrisée

Restreindre l’utilisation de l’IA fonctionne rarement : les collaborateurs l’utiliseront de toute façon. L’approche la plus efficace consiste à permettre une adoption sécurisée et encadrée.

Des politiques internes, des mécanismes de monitoring ainsi que des outils tels que les plateformes de prévention des pertes de données (Data Loss Prevention), les solutions de gouvernance de l’IA et les systèmes de surveillance des modèles permettent de rendre l’utilisation de l’IA visible et maîtrisable.

Cependant, la gouvernance seule ne suffit pas. Les collaborateurs ont également besoin d’alternatives concrètes et sécurisées pour leur travail quotidien.

Les organisations intègrent donc l’IA dans des workflows et des infrastructures contrôlés en :

• automatisant les processus dans des environnements sécurisés conformes aux exigences de souveraineté des données
• gérant et stockant les données dans des systèmes auto-hébergés
• permettant l’analyse et le partage sécurisés des données métier

Cependant, ces technologies seules ne suffisent pas à garantir une utilisation de l’IA à la fois sécurisée et réellement exploitable au quotidien.

Une approche structurée de l’adoption

Nous sommes convaincus que l’IA sécurisée doit faciliter le travail avec des données sensibles, et non le compliquer.

Chez DeepCloud, notre approche vise à rendre l’IA sécurisée utilisable au quotidien en l’intégrant directement dans les systèmes existants. DeepConfidential analyse des documents sensibles et génère des insights, des résumés et des visualisations sans exposer les données sous-jacentes. DeepO extrait et traite les informations issues des documents afin de permettre aux équipes de travailler plus efficacement. DeepV transforme les données métier en visualisations exploitables et permet de partager les résultats dans un environnement contrôlé.

En combinant gouvernance, infrastructure et solutions concrètes, les organisations peuvent dépasser une utilisation fragmentée de l’IA en adoptant une approche structurée et contrôlée, capable de protéger les données tout en accélérant les processus opérationnels.