Des usages généralisés, des risques juridiques démultipliés
Le premier risque est celui de la confidentialité. En soumettant à un service tiers des informations stratégiques, l'utilisateur peut, selon les conditions générales du prestataire, en autoriser la réutilisation, notamment à des fins d'entraînement. Or, la protection conférée par le secret des affaires (directive (UE) 2016/943, transposée par la loi n° 2018-670 du 30 juillet 2018) suppose la mise en œuvre de « mesures de protection raisonnables ». Une divulgation imprudente dans un outil non maîtrisé peut donc faire perdre à l'information le bénéfice de cette protection, en plus du préjudice concurrentiel immédiat.
Le deuxième risque tient au traitement de données à caractère personnel. Dès lors qu'un système traite en entrée, ou produit en sortie, des données identifiantes, le RGPD (règlement (UE) 2016/679) s'applique pleinement. La Cnil l'a rappelé dans ses recommandations sur le développement des systèmes d'IA, finalisées le 22 juillet 2025 : la commission y retient qu'un grand modèle de langage n'est pas, par principe, anonyme, et que sa conception comme son exploitation doivent intégrer la protection des données dès la conception.
S'y ajoutent les questions de propriété intellectuelle, qu'il s'agisse du statut des contenus injectés en entrée ou de l'incertitude entourant la protection des productions générées et de leur fiabilité. Les « hallucinations », c'est-à-dire la production d'énoncés erronés présentés avec assurance, engagent la responsabilité de l'entreprise qui les diffuse ou s'en prévaut, sans que la défaillance de l'outil ne constitue une cause exonératoire.
Le risque de sécurité, enfin, prend des formes inédites. Dans le prolongement de ses recommandations, la Cnil identifie des menaces propres aux systèmes d'IA : empoisonnement des données d'entraînement « data poisoning », extraction de données depuis le modèle « model inversion », « membership inference » et manipulation des résultats par injection de requêtes « prompt injection ». Ces vulnérabilités s'ajoutent aux obligations générales de sécurité des traitements posées par l'article 32 du RGPD.
Un cadre normatif à plusieurs étages
L'erreur d'analyse la plus répandue consiste à raisonner par substitution, comme si un texte chassait l'autre. Il n'en est rien : les régimes applicables se superposent et s'additionnent.
Premier étage : le règlement sur l'intelligence artificielle.
Le règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024, dit « AI Act », constitue le premier cadre horizontal au monde. Entré en vigueur le 1er août 2024, il repose sur une approche par les risques distinguant quatre catégories : usages interdits, systèmes à haut risque, systèmes à risque limité soumis à des obligations de transparence, et risque minimal. Son calendrier est échelonné. Les pratiques prohibées de l'article 5 sont applicables depuis le 2 février 2025, de même que l'obligation de « littératie de l'IA » (article 4). Les obligations pesant sur les fournisseurs de modèles à usage général le sont depuis le 2 août 2025.
L'échéance la plus structurante pour les entreprises utilisatrices, l'application des obligations relatives aux systèmes à haut risque de l'annexe III, était fixée au 2 août 2026. L'accord provisoire intervenu le 7 mai 2026 sur le Digital Omnibus on AI l'a toutefois reportée au 2 décembre 2027. Ce délai supplémentaire ne modifie ni la substance du règlement ni les obligations déjà en vigueur : il offre une fenêtre de préparation, non un répit.
La qualification des rôles est ici déterminante. L'entreprise qui se borne à utiliser un outil tiers est généralement « déployeur », et non « fournisseur ». Cette qualité n'est pas neutre : une entreprise qui recourt à l'IA pour trier des candidatures, évaluer ses salariés ou opérer un scoring client devient déployeur d'un système susceptible d'être qualifié de haut risque. Le manquement est lourdement sanctionné, jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial.
Deuxième étage : la protection des données
Au-delà des principes rappelés plus haut, la Cnil a précisé, par sa délibération n° 2025-010 du 6 février 2025, les modalités d'information des personnes et d'exercice de leurs droits dans le contexte de l'IA. Dans le prolongement de l'avis du Comité européen de la protection des données de décembre 2024, elle admet que l'intérêt légitime puisse fonder certains traitements, sans exiger systématiquement le consentement. Lorsque le traitement est susceptible d'engendrer un risque élevé, une analyse d'impact relative à la protection des données s'impose.
Troisième étage : la cybersécurité
La directive (UE) 2022/2555, dite NIS 2, transposée en droit interne par la loi dite « Résilience » relative à la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité, élargit considérablement le périmètre des entités assujetties, désormais réparties en entités essentielles et entités importantes, et confie à l'ANSSI le rôle d'autorité nationale compétente. Les obligations de gestion des risques y incluent la sécurité de la chaîne d'approvisionnement, dont les prestataires d'IA font partie intégrante, et les manquements sont sanctionnés jusqu'à 10 millions d'euros ou 2 % du chiffre d'affaires mondial pour les entités essentielles. On relèvera enfin que la Cnil et l'Anssi coopèrent, à travers le projet Paname, au développement de méthodes d'audit technique des modèles d'IA.
Bâtir une gouvernance de l'IA : une méthode
De cet empilement normatif découle une exigence simple : substituer à l'usage subi une gouvernance pilotée. Quelques jalons s'imposent.
Cartographier et qualifier
La première étape consiste à recenser l'ensemble des usages, y compris les pratiques informelles le shadow AI, puis à qualifier, système par système et non globalement, le rôle de l'entreprise et le niveau de risque associé.
Évaluer
Chaque usage sensible doit faire l'objet d'une analyse de risque proportionnée, articulant la classification de l'AI Act et, le cas échéant, l'analyse d'impact RGPD.
Contractualiser
Les conditions générales des prestataires doivent être lues avec rigueur, en particulier les clauses de réutilisation des données et de localisation. Pour les usages les plus sensibles, il convient d'exiger des garanties contractuelles fermes, non-réutilisation des données, sécurité, conformité réglementaire, la responsabilité du déployeur pouvant être recherchée en cas de défaillance du fournisseur.
Sécuriser et superviser
Au-delà des mesures techniques de l'article 32 du RGPD, le maintien d'une supervision humaine effective, la journalisation des accès et des requêtes, le contrôle des productions et la restriction de l'ingestion de données confidentielles constituent le socle d'un usage maîtrisé.
Former et documenter
L'obligation de littératie impose d'acculturer les équipes et une charte d'usage interne en constitue le prolongement naturel. La documentation de l'ensemble de la démarche n'est pas formelle : elle matérialise le principe de responsabilité ou d’accountability et constitue, en cas de contrôle, la preuve de la diligence accomplie.
Conclusion
La conformité n'est pas le contraire de l'innovation : elle en est la condition de durabilité.
Les organisations qui ont su faire du RGPD une discipline plutôt qu'une contrainte en ont tiré un avantage commercial. La même logique vaut pour l'intelligence artificielle. Le report opéré par le Digital Omnibus ouvre une fenêtre, non une parenthèse. Cartographier, qualifier, gouverner : l'entreprise qui s'y engage dès aujourd'hui transformera une obligation réglementaire en réflexe de maîtrise et, à terme, en facteur de compétitivité.
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