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D’un côté des employés qui ne contrôlent pas entièrement l’outil qu’ils utilisent et de l’autre côté, des entreprises aux données surexeposées… sans qu’elles ne s’en rendent compte.
Le Shadow AI, ou « IA de l’ombre », est un phénomène émergent qui soulève de nombreuses questions de sécurité dans les organisations. Et les réflexions sur le bien fondé de l’utilisation de l’IA n’ont pas le temps de maturer en raison du développement très rapide des technologies, en témoigne l’arrivée fracassante de l’IA made in China « Deep-seek » depuis janvier 2025.
L’émergence du Shadow AI s’inscrit dans la continuité du Shadow IT, qui faisait référence à l’utilisation d’applications et de services informatiques non approuvés.
Cependant, le Shadow AI va plus loin en intégrant des outils d’IA plus complexes et potentiellement plus disruptifs.
Cette évolution marque une nouvelle ère où les employés prennent l’initiative d’adopter des technologies avancées pour optimiser leur travail, souvent à l’insu de leur hiérarchie.
L’ampleur du phénomène est significative. Selon une étude Salesforce de 2023, 18 % des employés français utilisent des IA génératives au travail, dont 58 % sans cadre formel et 49 % en dépit d’interdictions explicites.
Ces chiffres révèlent une tendance forte à l’adoption spontanée de l’IA, qui échappe au contrôle traditionnel des organisations.
Les motivations derrière l’utilisation du Shadow AI sont diverses. Les employés cherchent souvent à améliorer leur efficacité, à résoudre des problèmes complexes plus rapidement ou à explorer de nouvelles façons d’aborder leurs tâches.
Par exemple, un représentant du service client pourrait utiliser un chatbot alimenté par l’IA pour répondre plus rapidement aux requêtes des clients, ou un analyste marketing pourrait employer des outils d’IA pour générer des rapports plus détaillés et perspicaces.
Cependant, cette adoption non encadrée de l’IA n’est pas sans risques. L’utilisation de modèles de langage comme ChatGPT pour traiter des informations sensibles de l’entreprise peut conduire à des fuites de données involontaires. De même, l’analyse de données confidentielles à l’aide d’outils d’IA non approuvés peut compromettre la sécurité et la conformité de l’entreprise.
Un cas emblématique est celui de Samsung, qui a dû interdire l’usage de ChatGPT après que des employés ont involontairement divulgué des informations confidentielles en utilisant l’outil. Cet incident souligne l’importance d’établir des directives claires et de former les employés aux bonnes pratiques d’utilisation de l’IA.
Les défis du Shadow AI pour les entreprises
Tout d’abord, il y a un risque significatif pour la sécurité des données. Les outils d’IA non approuvés peuvent traiter et stocker des informations sensibles sur des serveurs externes, échappant ainsi aux protocoles de sécurité de l’entreprise.
Cela peut entraîner des violations de données, des fuites d’informations confidentielles ou même des infractions aux réglementations sur la protection des données comme le RGPD.
La conformité réglementaire est un autre pan du problème. Les entreprises sont tenues de respecter diverses réglementations concernant l’utilisation et le traitement des données. L’utilisation non contrôlée d’outils d’IA peut conduire à des violations involontaires de ces réglementations, exposant l’entreprise à des sanctions légales et financières.
De plus, le Shadow AI peut créer des incohérences dans les processus internes.
Lorsque différents employés ou départements utilisent des outils d’IA différents pour des tâches similaires, cela peut conduire à des résultats incohérents et à une fragmentation des données. In fine, cette situation peut compliquer la prise de décision et réduire l’efficacité globale de l’organisation.
Un autre aspect problématique est le manque de visibilité sur l’utilisation réelle de l’IA au sein de l’entreprise. Les dirigeants et les équipes IT peuvent avoir une compréhension limitée de la façon dont l’IA est utilisée dans différents départements, ce qui complique la planification stratégique et l’allocation des ressources.
Enfin, il y a un risque de dépendance excessive envers des outils d’IA non approuvés par les dirigeants. Si ces outils deviennent indispensables aux opérations quotidiennes sans être officiellement intégrés aux systèmes internes, cela peut créer une vulnérabilité opérationnelle significative.
Quelle approche adopter en entreprise ?
Une stratégie efficace commence par la reconnaissance du phénomène et de ses avantages potentiels. Plutôt que de simplement interdire l’utilisation non autorisée de l’IA, les organisations peuvent chercher à canaliser cette innovation de manière constructive.
La formation et la sensibilisation des employés sont des éléments clés de cette approche. Il est important d’éduquer le personnel sur les risques associés à l’utilisation non contrôlée de l’IA, tout en leur fournissant des informations sur les outils approuvés et les meilleures pratiques.
Cette formation devrait couvrir non seulement les aspects techniques, mais aussi les considérations éthiques et légales liées à l’utilisation de l’IA.
La mise en place d’une gouvernance claire de l’IA est également nécessaire.
Cela implique de définir des politiques et des procédures pour l’adoption et l’utilisation de l’IA au sein de l’organisation. Ces politiques devraient être suffisamment flexibles pour encourager l’innovation tout en maintenant un contrôle adéquat sur la sécurité et la conformité.
Une approche intéressante est la création de groupes de travail transversaux dédiés à l’IA.
Ces groupes peuvent réunir des représentants de différents départements pour discuter des besoins en matière d’IA, partager les meilleures pratiques et identifier les opportunités d’intégration officielle des outils d’IA dans les processus de l’entreprise.
La mise en place des mécanismes de surveillance et d’audit pour détecter l’utilisation non autorisée de l’IA. Des outils de découverte d’IA peuvent être utilisés pour identifier les applications d’IA utilisées dans l’entreprise, permettant ainsi une gestion proactive du Shadow AI.
Enfin, les entreprises doivent rester à l’écoute des besoins de leurs employés en matière d’IA.
En comprenant pourquoi les employés se tournent vers des solutions non autorisées, l’organisation peut mieux adapter ses offres officielles d’IA pour répondre à ces besoins.
