Résumé : IA en entreprise : décryptage des risques pour un déploiement responsable et sécurisé
Si l’intelligence artificielle est un catalyseur de performance, son intégration au sein des organisations soulève des défis majeurs qui ne doivent pas être sous-estimés. Cet article identifie les points de vigilance critiques pour sécuriser votre transition vers l’IA :
- Sécurité et confidentialité des données : l’usage d’outils d’IA publics présente un risque réel de fuite d’informations sensibles. Il est impératif de privilégier des environnements privés et sécurisés pour garantir que vos données métiers ne servent pas à entraîner des modèles tiers.
- Fiabilité et qualité des résultats : les phénomènes d’hallucinations (réponses erronées mais crédibles) et les biais algorithmiques peuvent induire en erreur les collaborateurs. Raison pour laquelle il faut toujours conserver une supervision humaine systématique et maintenir la qualité des données d’entraînement.
- Conformité légale et réglementaire : les entreprises doivent naviguer entre le RGPD et l’arrivée de l’IA Act européen. Les questions de propriété intellectuelle sur les contenus générés par l’IA représentent également un enjeu juridique de premier plan.
- Risques humains et sociaux : l’IA transforme les métiers et peut susciter des craintes chez les salariés. La réussite du projet repose sur un accompagnement au changement robuste, incluant la formation (acculturation) et une réflexion éthique sur la place de l’humain dans cet écosystème en mutation.
- Nouvelles cybermenaces : l’IA introduit de nouveaux vecteurs d’attaques, comme l’injection de requêtes (prompt injection) visant à détourner le comportement du modèle ou à extraire des données protégées.
L’enjeu : passer d’une utilisation opportuniste et risquée de l’IA à une gouvernance structurée, où la maîtrise des risques devient un gage de confiance et de pérennité pour l’ensemble de l’écosystème de l’entreprise.
De plus en plus accessible, l’intelligence artificielle s’invite dans le quotidien de nombreux collaborateurs, dans tous les secteurs et métiers. Si elle représente un formidable levier de productivité, son usage peut aussi générer des risques lorsqu’il est mal géré ou insuffisamment encadré.
Dans cet article, découvrez les principaux risques liés à un mauvais usage de l’IA… et surtout comment les éviter pour en exploiter tout le potentiel.
Un socle data fragile = des décisions biaisées
La qualité du socle de données sur lequel s’appuie votre intelligence artificielle s’impose comme un enjeu d’efficacité essentiel. Par exemple, si vous basez vos projections sur des données historiques biaisées, vous risquez clairement de prendre les mauvaises décisions et d’en payer les conséquences plus tard. Raison pour laquelle il peut être conseillé de commencer par un audit de maturité data, afin de lancer un projet IA sur de bonnes bases.
Au-delà des impacts possibles sur la prise de décision, une IA alimentée par des données de mauvaise qualité peut générer des problèmes de perte de confiance, mais aussi des risques juridiques dans certains cas.
L’une des premières étapes, avant l’implémentation de l’intelligence artificielle en entreprise, doit être de construire une stratégie de gestion et de gouvernance des données complète. Faites-vous accompagner par des experts pour lancer ce projet de la manière la plus efficace possible.
Les problèmes de conformité réglementaire (RGPD, CSRD, IA Act)
L’usage d’une intelligence artificielle peut booster la productivité d’une entreprise, mais il ne faut pas oublier qu’il reste soumis à certaines réglementations. Si le cadre peut encore être flou face à ces technologies qui ont récemment émergé, plusieurs règlementations imposent certaines contraintes.
Par exemple, si vous déployez un chatbot pour vos clients et que celui-ci est amené à collecter des données personnelles pour la gestion des commandes et du SAV, vous devez stocker ces informations au sein du territoire européen… Sans cela, vous vous exposez à une amende RGPD.
Dans le cadre de l’IA Act aussi, votre entreprise peut manquer à ses obligations légales si elle ne prend pas toutes les précautions requises. Ainsi, une banque qui déploie un algorithme d’octroi de crédit doit redoubler de vigilance. En effet, certains algorithmes sont considérés comme à « haut risque » par l’IA Act, et c’est le cas de tous ceux qui donnent accès à des services essentiels (emploi, crédit, éducation, etc.).
Non seulement les entreprises qui ne respectent pas les réglementations risquent des sanctions financières, mais elles peuvent aussi être victimes de pertes de crédibilité auprès des clients.
Assurez-vous de respecter toutes les réglementations en place, faites-vous accompagner par des experts dans votre transition IA.
Les fuites de données (Shadow IA)
L’usage des outils IA grand public (Copilot, Chat GPT, Gemini ou encore Perplexity entre autres) peut représenter de vrais risques dans les entreprises. En effet, si les collaborateurs intègrent des données confidentielles dans ces outils, celles-ci peuvent ensuite fuiter et être récupérées à des fins malveillantes – on parle de Shadow IA.
Les risques liés à ces fuites de données sont multiples : perte de compétitivité potentielle, mais aussi impacts sur la réputation de votre entreprise et sur sa conformité réglementaire.
Appuyez-vous sur une expertise à 360° pour le déploiement de l’intelligence artificielle dans votre entreprise, faites confiance à Sigma et ses prestations de cybersécurité sur-mesure : SOC 24/7 en France, EDR / XDR et même sensibilisation des collaborateurs.
Une mauvaise intégration aux processus métier
Si votre IA (IA générative, IA agentique, etc.) n’est pas adaptée à vos processus, elle ne vous permettra pas de gagner réellement en compétitivité – elle risque de coûter plus cher qu’elle ne rapporte.
Par exemple, si vous intégrez l’IA dans des processus comptables sans adapter vos paramétrages, vous risquez de générer des erreurs qui peuvent vous coûter cher par la suite.
Une intelligence artificielle qui n’est pas correctement paramétrée peut devenir une source d’inefficacité, de perte de temps et même d’augmentation des coûts. Raison pour laquelle son déploiement doit être scrupuleusement encadré, à la fois par des équipes expertes techniques et des experts métier.
La perte de transparence dans les processus
Certaines solutions IA fonctionnent comme des « boîtes noires » : elles donnent un résultat sans expliquer comment il a été obtenu. Cela pose problème si vous devez justifier une décision auprès d’un client, d’un collaborateur ou d’un régulateur.
Avec un accompagnement ciblé, vous vous assurez justement de mettre en place des solutions IA contrôlables, explicables, associées si besoin à des reportings clairs et personnalisés.
L’IA est aujourd’hui un formidable accélérateur de performance, à condition qu’elle soit bien pensée de A à Z. Mal déployée, elle expose les entreprises à de vrais risques.
La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez éviter ces risques. Avec une approche structurée – basée sur la gouvernance des données, la transparence, la conformité et le paramétrage adapté aux réalités métier – l’IA devient au contraire un puissant levier stratégique.
Notre mission est justement d’aider les entreprises à franchir ce cap dans le déploiement de l’IA : sécuriser leurs usages, garantir le respect des réglementations (RGPD, IA Act, CSRD…), et surtout transformer ces technologies en valeur concrète grâce à des solutions personnalisées.
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