Les outils d’IA sont partout. Ils accélèrent les tâches, améliorent la productivité et se sont intégrés au milieu de travail plus rapidement que la plupart des organisations ne peuvent les suivre.
Tandis que des organisations partout dans le monde misent sur ces technologies pour accélérer leurs activités, un enjeu demeure : les plateformes d’IA que les employés utilisent sans que l’organisation en soit informée.
Selon une étude récente, 47 % des employés qui utilisent l’IA générative au travail le font à partir de comptes personnels, hors du contrôle de leur employeur. Bien que l’adoption d’outils d’IA approuvés par l’entreprise soit en hausse, de nombreuses organisations peinent encore à offrir le niveau de commodité et de fonctionnalités attendu par les utilisateurs.
Un risque persiste : comment prévenir l’utilisation non gérée et non encadrée de l’IA, le « shadow AI », au sein de votre organisation ? Poursuivez votre lecture pour le découvrir.
Les risques du Shadow AI pour votre organisation
1. Augmentation du risque de cyberattaques
À mesure que les cybercriminels exploitent l’IA pour renforcer leurs tactiques, notamment un hameçonnage plus convaincant, l’ingénierie sociale automatisée et le développement accéléré de logiciels malveillants, l’utilisation non encadrée de l’IA crée des angles morts sur le plan de gouvernance et de sécurité. Lorsque les employés s’appuient sur des outils non autorisés, les équipes de sécurité perdent en visibilité sur la destination des données, leur traitement et le respect des politiques et exigences de conformité.
L’exposition des données est l’une des conséquences les plus évidentes de ces angles morts, et l’un des résultats les plus fréquents d’une utilisation de l’IA non surveillée. Les recherches montrent une augmentation marquée, d’une année à l’autre, des incidents où des employés partagent des informations sensibles avec des outils d’IA générative, souvent de façon répétée chaque mois au sein d’une même organisation.
2. Enjeux de conformité
Au-delà de l’augmentation de l’exposition aux attaques, le « shadow AI » peut également entraîner des manquements importants en matière de conformité. Lorsque les employés saisissent des renseignements clients, financiers ou autres données réglementées dans des outils d’IA non approuvés, ceux-ci peuvent se retrouver hors des environnements autorisés, des politiques de conservation ou des protections contractuelles. Cela peut nuire à la préparation aux audits et compliquer la traçabilité. Dans bien des cas, le partage non autorisé d’informations peut contrevenir aux lois sur la protection de la vie privée et aux réglementations sectorielles, exposant l’organisation à des amendes, des poursuites judiciaires et à des atteintes à sa réputation.
3. Exactitude de l’information
Un autre risque souvent sous-estimé concerne l’exactitude. Les outils d’IA peuvent produire des réponses qui semblent crédibles, mais qui sont incomplètes, incohérentes ou erronées. Ils peuvent se baser sur des informations obsolètes, mal comprendre le contexte ou même générer des informations fictives. Lorsque les employés utilisent ces résultats sans validation appropriée, les conséquences peuvent se traduire par de mauvaises décisions internes et des communications client inexactes, jusqu’à des erreurs dans des documents réglementés, ce qui nuit à la confiance et à la crédibilité.
Comment atténuer ces risques
1. Utiliser les bons outils
Pour garantir une utilisation de l’IA à la fois sécuritaire et efficace, commencez par définir clairement vos objectifs et les problèmes précis que l’IA doit résoudre. Une fois les résultats attendus et les flux de travail identifiés, il devient plus simple de choisir les bons outils et de fixer des paramètres d’utilisation. Assurez-vous que les données sont exactes, protégées par des contrôles d’accès appropriés, et sélectionnez des solutions qui répondent à vos exigences en matière de sécurité, de conformité et d’intégration. Tout aussi important : proposer des outils approuvés à la fois simples et efficaces, car la simplicité réduit le recours à des plateformes non vérifiées.
2. Gouvernance
Avant de déployer l’IA à grande échelle, mettez en place un cadre de gouvernance définissant la façon dont les outils sont évalués, approuvés et surveillés. Traduisez ce cadre en directives claires et concrètes que les employés peuvent appliquer au quotidien, notamment sur les outils autorisés, les types de données interdits et les situations nécessitant une validation humaine. Renforcez ces règles par de la formation et des rappels réguliers.
3. Formation et culture
La formation à l’IA doit être une priorité, et non une réflexion tardive. Les employés doivent comprendre les risques réels liés à l’utilisation de l’IA et savoir comment utiliser les outils approuvés de manière responsable. Il est tout aussi essentiel de favoriser une culture qui soutient une adoption sécuritaire de l’IA : encourager la transparence, offrir des environnements contrôlés pour l’expérimentation et faciliter les échanges lorsque des questions ou des doutes surviennent.
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