Shadow AI : quels risques pour les données de votre entreprise ?

L’utilisation d’outils d’IA non encadrés expose les entreprises à des risques difficiles à détecter. Comment garder le contrôle de vos données ?

Un employé doit analyser un contrat contenant des conditions commerciales confidentielles. Pour gagner du temps, il le soumet à un outil d’intelligence artificielle non approuvé par votre entreprise afin d’en obtenir un résumé. Quelques secondes plus tard, il a sa réponse. Mais sans le savoir, il a peut-être transmis des informations confidentielles à une entité externe.

C’est tout le problème du Shadow AI, ou IA fantôme : l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle dans le cadre du travail, sans approbation ni encadrement officiel de l’entreprise. Souvent motivés par un souci d’efficacité, ces usages créent des risques difficiles à maîtriser lorsqu’ils passent inaperçus.

Des données sensibles hors du contrôle de l’entreprise

Le contrat soumis à l’IA peut contenir des renseignements sur vos clients, vos prix, vos fournisseurs ou vos stratégies commerciales. Or, les pratiques de l’entité qui reçoit ces informations n’ont pas nécessairement été vérifiées par votre entreprise.

Selon l’outil, ses paramètres et les ententes applicables, ces renseignements peuvent être traités ou conservés sur des serveurs externes, parfois situés à l’étranger, voire dans des pays considérés comme adversaires. Vos données restent dans vos systèmes, mais une copie se retrouve désormais dans un environnement sur lequel vous n’exercez pas le même contrôle.

Une équipe de développement qui soumet du code source à un assistant d’IA risque aussi d’exposer la propriété intellectuelle de l’entreprise. La présence de renseignements personnels soulève des enjeux de conformité, notamment au regard de la Loi 25.

Avec l’IA agentique, le risque prend une autre dimension. Un employé peut, par exemple, mettre en place un agent pour automatiser certaines tâches et lui donner accès à des documents ou à des applications internes. Capable de prendre des décisions et d’agir de façon autonome, cet agent pourrait transmettre des renseignements sensibles à un service externe pour accomplir sa mission, sans que l’employé lui ait expressément demandé de le faire. En l’absence de garde-fous appropriés, il risque ainsi d’effectuer des opérations qui dépassent ce qui était prévu ou autorisé.

Les risques d’exploitation des données sensibles

La transmission d’une donnée à un outil externe ne signifie pas automatiquement qu’elle sera compromise. Elle peut néanmoins élargir la surface d’attaque de l’organisation, soit l’ensemble des points par lesquels ses systèmes ou ses informations pourraient être compromis.

Imaginons qu’un employé utilise un compte personnel pour accéder à un assistant d’IA. Au fil des semaines, il y soumet des documents internes et des renseignements sur ses clients. Si ce compte est compromis, son historique pourrait révéler des informations sensibles.

Un cybercriminel pourrait alors exploiter ces renseignements pour préparer une tentative d’hameçonnage ciblée, usurper l’identité d’un fournisseur ou faciliter une intrusion informatique. Les données pourraient également être exposées lors d’un incident de sécurité chez le fournisseur d’IA.

Le Shadow AI, un angle mort pour les dirigeants

Les entreprises elles-mêmes privilégient parfois les gains de productivité sans accorder autant d’attention à la sécurité.

Une compagnie qui envisage de pénétrer un nouveau marché analyse les risques financiers avant d’investir. Pourquoi ne ferait-elle pas preuve de la même rigueur lorsqu’elle introduit une technologie susceptible de traiter ses informations les plus sensibles ?

Le manque d’encadrement est d’ailleurs répandu. Selon le rapport Cost of a Data Breach 2025 d’IBM, 63 % des organisations étudiées, toutes victimes d’une violation de données, ne disposaient pas d’une politique de gouvernance de l’IA ou étaient encore en train d’en élaborer une.

Les fonctionnalités d’IA intégrées aux logiciels de l’entreprise méritent aussi une attention particulière. Même chez un fournisseur approuvé, elles n’ont pas nécessairement fait l’objet d’une évaluation de sécurité.

Comment reprendre le contrôle sans freiner l’innovation ?

Interdire systématiquement les outils d’IA ne constitue pas une approche durable. Mieux vaut savoir comment les employés s’en servent, évaluer les risques et leur proposer des solutions sécuritaires adaptées à leurs besoins.

Quatre actions méritent une attention particulière :

• Faire l’inventaire des usages. Quels outils d’IA sont utilisés dans votre organisation ? Par qui ? Quelles informations leur sont transmises ? Cet exercice doit également couvrir les fonctionnalités d’IA intégrées aux logiciels existants.
• Établir des règles claires. Une politique d’utilisation acceptable doit préciser les outils autorisés, les catégories de données qui peuvent leur être confiées et les approbations nécessaires. Elle doit aussi tenir compte des besoins réels des équipes.
• Se doter de moyens de surveillance et d’intervention. Des solutions de prévention des pertes de données (DLP) peuvent notamment aider à repérer certaines transmissions d’informations sensibles. L’entreprise doit également savoir comment réagir si elle détecte un usage non autorisé ou une exposition de données.
• Former les employés. Les utilisateurs doivent comprendre pourquoi certaines pratiques présentent des risques et connaître les bons réflexes à adopter. Sans explications ni formation, même la meilleure politique risque de rester lettre morte.

Encore faut-il que les règles soient connues. On ne peut pas reprocher à un employé de ne pas respecter des consignes qui ne lui ont jamais été adéquatement communiquées.

Une politique et des outils de sécurité ne feront pas disparaître le Shadow AI. Les technologies évoluent, les habitudes des employés aussi. Il faut donc suivre les usages et réévaluer régulièrement les risques.

C’est à la direction de donner le ton et de déterminer le niveau de risque que l’entreprise est prête à accepter. La sécurité demeure une responsabilité partagée, mais les dirigeants doivent s’assurer que chacun dispose des règles et des moyens nécessaires pour agir.

L’objectif n’est pas d’éliminer tous les risques, mais de savoir à quoi l’organisation s’expose et de prendre les décisions qui s’imposent.

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