Sécurité, RGPD et IA : le cadre opérationnel à mettre en place

Le vrai sujet : pas la peur, le cadre

Quand on parle d’IA en entreprise, la première question est presque toujours : “Et nos données ?”. C’est une bonne question, mais elle est mal posée.

La vraie question n’est pas “est-ce que c’est sûr ?” (réponse facile : oui, si on s’y prend bien), mais “qu’est-ce qu’il faut cadrer avant de mettre en production ?”.

Sur le marché, la documentation de la stack, de l’hébergement et de la gouvernance reste très inégale d’un acteur à l’autre.

Trois sujets à régler. Pas plus, pas moins.

Sujet 1 : quelles données sortent de chez toi ?

La question concrète : parmi tout ce que ton entreprise stocke, quelles données vont être lues ou traitées par un service IA externe (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.) ?

Catégories à classer :

Type de donnée	Niveau de risque	Action recommandée
Données publiques (catalogue, FAQ)	🟢 Faible	Aucune restriction
Données opérationnelles (commandes, logs)	🟡 Moyen	Anonymisation possible
Données personnelles clients (RGPD)	🔴 Élevé	Cadre strict obligatoire
Données stratégiques (financières, RH internes)	🔴 Élevé	Hébergement européen ou local
Secrets industriels (R&D, brevets)	🔴 Critique	IA locale ou pas d’IA

Bonne pratique : ne jamais envoyer de données sensibles dans un prompt ChatGPT/Claude grand public. Pour ces cas, soit on utilise les versions Enterprise (avec DPA signé), soit on opte pour une IA hébergée en local ou en cloud souverain.

Sujet 2 : qui a accès à quoi ?

C’est le sujet le plus négligé, et pourtant celui qui crée le plus de risques en pratique.

Principe à appliquer : moindre privilège.

Un agent IA qui automatise les contrats RH n’a pas besoin d’accès aux données financières. Un assistant IA pour le support client n’a pas besoin de lire les CV.

3 niveaux à cadrer :

1. Accès humains : qui peut piloter / superviser l’IA ?
2. Accès données : à quelles tables, quels dossiers, quels e-mails l’IA peut-elle lire ?
3. Accès actions : que peut-elle écrire / modifier / envoyer ?

Erreur classique : donner un compte admin à l’IA “pour aller plus vite”. Résultat : un bug dans le prompt = un risque massif. Toujours créer un compte dédié avec scope minimal.

Sujet 3 : où sont stockées les données ?

RGPD applicable dès qu’on touche à des données personnelles européennes.

Options réalistes :

• Cloud européen (OVH, Scaleway, Outscale) → conformité maximale
• OpenAI / Anthropic / Google avec DPA Enterprise → conformité ok si DPA signée
• IA locale (Ollama, vLLM, Mistral self-hosted) → contrôle total mais complexe à mettre en place
• Cloud US grand public sans DPA → ❌ non recommandé pour données personnelles

À documenter dans ton registre de traitement :

• Quelle finalité ?
• Quelle base légale (consentement, intérêt légitime, obligation contractuelle) ?
• Quelle durée de conservation ?
• Quels destinataires ?

C’est exactement ce que demande la CNIL en cas de contrôle.

Le cadre Cohivia

Sur tous nos projets, on applique systématiquement :

✅ Flux chiffrés entre l’entreprise et les services IA (TLS partout)

✅ Moindre privilège sur les accès (1 compte dédié par automatisation, scope minimal)

✅ Hébergement européen par défaut quand des données personnelles sont en jeu

✅ Journalisation des actions critiques (qui a fait quoi, quand, sur quelle donnée)

✅ DPA signée quand on utilise un service tiers (OpenAI Enterprise, etc.)

✅ Documentation RGPD : registre, base légale, durée de conservation

Pour voir comment ce cadre se traduit sur des flux métier concrets, nos réalisations montrent déjà plusieurs automatisations où sécurité, accès et données doivent être structurés dès le départ.

Ce que tu peux faire avant même de nous appeler

Trois étapes simples :

1. Inventaire : liste les processus que tu veux automatiser et classe les données concernées (1, 2 ou 3)
2. Cartographie : pour chaque processus, qui devrait pouvoir piloter ? qui ne devrait pas ?
3. Hébergement : as-tu déjà des contraintes (secteur réglementé, marchés publics) ?

Avec ces 3 infos, le cadrage va 3× plus vite et la proposition est plus précise.

Le piège à absolument éviter

Le branchement sauvage. Un développeur qui prend l’API ChatGPT, branche votre CRM, met ça en prod “pour tester”. Pas de DPA, pas de moindre privilège, pas de journalisation.

C’est précisément le scénario qui :

• Fait fuir des données personnelles à l’étranger
• Crée un risque RGPD non couvert
• Donne ensuite très mauvaise réputation à l’IA en interne

Une automatisation simple bien gouvernée crée moins de risque qu’un essai ambitieux non cadré.

Une fois ce cadre posé, le calculateur ROI aide à prioriser le premier processus qui mérite vraiment d’être lancé.

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Tu veux qu’on regarde ensemble le cadre adapté à ton contexte ? Réserve un appel diagnostic — gratuit, 30 minutes, on te dit honnêtement où sont les vrais points d’attention.