Prévention des fuites de données (DLP) pour les outils d’IA : quatre approches comparées

Pourquoi les protections classiques passent souvent à côté

• Le texte quitte le navigateur chiffré. Ce qui est collé dans une fenêtre de chat d’IA part directement chez le fournisseur via HTTPS. Un pare-feu voit seulement qu’un site d’IA a été ouvert, pas ce qui a été envoyé.
• Comptes personnels : selon une analyse de Cyberhaven (2024), la plus grande partie de l’utilisation de ChatGPT au travail passait par des comptes personnels plutôt que par des comptes d’entreprise. Les contrats et les paramètres de l’entreprise ne s’y appliquent pas.
• La saisie elle-même est le risque : une fois un texte envoyé, impossible de le récupérer.

Quatre approches comparées

1. Bloquer les sites d’IA

Simple à mettre en place, mais l’utilisation migre souvent vers le téléphone personnel, où l’entreprise ne voit plus rien du tout. Plus de détails dans le guide Shadow AI dans les PME.

2. Comptes d’entreprise avec contrat

Les offres professionnelles des fournisseurs d’IA règlent l’utilisation des saisies ; chez OpenAI par exemple, les saisies des offres professionnelles ne servent pas à l’entraînement par défaut. C’est une base importante. Cela n’empêche toutefois pas quelqu’un de saisir des données qui n’ont rien à faire dans un service d’IA, par exemple des données couvertes par le secret professionnel.

3. DLP sur le réseau ou sur l’appareil

Les systèmes DLP complets analysent le trafic via un proxy ou avec un agent installé sur l’appareil. Ils couvrent de nombreux canaux, mais demandent des licences, une mise en place et un suivi. Les solutions réseau font en outre souvent passer le trafic par un service supplémentaire. Pour les grandes entreprises dotées de leur propre équipe de sécurité informatique, c’est pertinent ; pour beaucoup de PME, c’est trop lourd.

4. Extension de navigateur là où le texte est saisi

Une extension vérifie le texte là où il est rédigé : dans le champ de saisie du site d’IA, avant l’envoi. AImori fait exactement cela, localement dans le navigateur, sans serveur et sans comptes utilisateurs :

• détecte IBAN, numéro AVS, numéros de carte, mots de passe, clés et d’autres parmi ses 242 types de données (liste), ainsi que les noms et adresses grâce à un modèle d’IA local,
• montre avant l’envoi ce qui a été trouvé et propose Caviarder, Annuler ou, en connaissance de cause, Envoyer quand même,
• redirige si souhaité les sites d’IA non autorisés vers l’outil autorisé : message ou page de blocage avec bouton, réglé de manière centralisée par stratégie,
• peut être déployée et configurée de manière centralisée via Intune ou par stratégie de groupe (Pour les entreprises).

Nous indiquons les limites ouvertement : AImori vérifie les saisies uniquement sur ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Microsoft 365 Copilot et Perplexity dans le navigateur, pas dans les applications de bureau ou mobiles. Il lit les images par reconnaissance de texte locale ; les documents importés (TXT, CSV, PDF, Word, Excel) sont vérifiés avec les mêmes règles que le texte tapé, et une version nettoyée est proposée. Les PDF scannés sans couche de texte et les noms dans les fichiers ne sont pas détectés. Le modèle d’IA ne détecte pas tous les noms. C’est une aide contre les erreurs, qui ne remplace pas un système DLP complet. Ce que AImori ne vérifie pas.

Quelle solution pour quelle entreprise

Dans tous les cas, des règles claires et une courte formation sont indispensables : Modèle de charte IA · Maîtrise de l’IA selon l’art. 4 de l’AI Act.