Les usages de l’IA se sont installés rapidement dans les organisations. Souvent sans cadre formalisé et surtout, sans réelle visibilité sur les données qui circulent. C’est le Shadow IA.

Dans le quotidien, les situations sont simples :

Un collaborateur reformule un email client pour aller plus vite.
Un autre partage un extrait de contrat pour clarifier une réponse.
Un développeur colle un bout de code pour résoudre un problème.
Un manager synthétise un document interne.

Ces gestes sont devenus naturels. Ils répondent à un besoin d’efficacité. Mais derrière leur simplicité, ils posent une question rarement adressée :

quelles données sont utilisées, et où finissent‑elles réellement ?

Des conséquences directe pour les DSI et les RSSI

Sur le plan de la sécurité, les données peuvent sortir via des actions banales, intégrées aux processus de travail.

Sur le plan de la conformité, la difficulté n’est pas seulement de respecter les règles, mais de pouvoir le démontrer.

Sur le plan de la gouvernance, la visibilité devient partielle et les décisions plus difficiles à piloter.

Dans ce contexte, une question revient systématiquement :

êtes-vous en mesure d’expliquer quelles données ont été utilisées, dans quel cadre, et pour quels usages ?

L’approche combinée : DLP, DSPM & ITM

La Data Loss Prevention (DLP) constitue un point de bascule.

Elle permet d’observer les flux de données au moment où ils se produisent, d’en analyser le contenu, et d’appliquer des règles adaptées en fonction de leur sensibilité. Mais elle ne suffit pas seule.

Pour être efficace, elle doit s’inscrire dans une approche combinée :

le DSPM pour localiser et qualifier les données sensibles
la DLP pour contrôler les flux en temps réel
l’ITM pour analyser les comportements et détecter les situations à risque

Cette combinaison permet de transformer des flux invisibles en éléments mesurables, compréhensibles et pilotables.

Téléchargez notre livre blanc pour adopter le bon prisme : se centrer sur la donnée

Ce livre blanc propose une lecture claire et structurée du sujet :

une analyse des mécanismes à l’origine du Shadow IA
une mise en perspective des risques pour la sécurité, la conformité et la gouvernance
une explication du changement de paradigme vers une approche centrée sur la donnée
une présentation du rôle des approches DLP, DSPM et ITM
des cas concrets issus du terrain (industrie, santé, assurance, éditeur logiciel)
une démarche progressive en 10 étapes pour reprendre le contrôle

L’objectif est de passer d’un phénomène diffus et difficile à appréhender à une compréhension claire, mesurable et actionnable.