Prise de position · IA et ADN de l'entreprise
Notre épisode de la série IA décrivait les cinq chemins par lesquels les données sortent vers les assistants IA, et les règles qui tiennent sur une page. Ces règles sont nécessaires, et elles le restent. Ici, nous proposons un nouvel angle de protection : à côté de vos données et de vos opérations, il faut désormais protéger l'ADN de votre entreprise.
Notre thèse tient en trois temps. La protection s'est d'abord construite autour de la donnée : le fichier qui fuit, la base qu'on chiffre. Elle s'est ensuite étendue aux opérations : la continuité, la reprise, les fournisseurs dont on ne peut pas se passer. Avec l'IA générative, un troisième périmètre apparaît : ce qui fait que vos clients vous choisissent, votre façon de faire, que nous confions chaque jour aux modèles, requête après requête, sans qu'aucun outil de prévention des fuites ne la voie passer.
Trois périmètres, trois questions :
- La donnée : qui peut la lire ? C'est la confidentialité, et elle reste indispensable.
- Les opérations : combien de temps pouvez-vous fonctionner sans elles ? C'est la résilience.
- L'ADN : qui d'autre apprend à faire ce que vous faites ? C'est le nouvel angle, et presque personne ne le mesure.
C'est une prise de position, pas une vérité établie. Nous l'avons écrite pour en débattre : dites-nous en commentaire où vous n'êtes pas d'accord.
Le contrôle que nous construisons encore
Depuis trois ans, la réponse des entreprises au risque de l'IA générative suit le même schéma que la protection des données d'il y a quinze ans : classer les documents, bloquer les sites, filtrer ce qui est collé, interdire les comptes personnels. C'est utile, et nous le recommandons. Mais ce schéma repose sur deux hypothèses qui ne tiennent plus.
La première : que l'on puisse lister les outils. Un nouvel assistant, une nouvelle extension ou un nouvel agent arrive chaque semaine, et l'IA s'installe désormais dans les outils que vous avez déjà approuvés : la suite bureautique, le logiciel de gestion de la relation client, la messagerie, l'environnement de développement. La liste de blocage a toujours une semaine de retard.
La seconde : que ce qui a de la valeur soit toujours un fichier. Un outil de prévention des fuites reconnaît un numéro de carte, un contrat, une liste de clients. Il ne reconnaît pas une manière de chiffrer une soumission, d'ordonner un diagnostic ou de répondre à un client mécontent. Or c'est exactement ce que l'on transmet en travaillant avec un assistant.
L'ADN de l'entreprise n'est pas un document
Les fichiers comptent : une liste de clients ou un dossier médical qui fuit reste un incident, avec ses obligations. Mais demandez à un dirigeant pourquoi ses clients le choisissent. Il répond rarement « nos fichiers ». Il répond : notre façon d'estimer un chantier, notre méthode pour sélectionner un fournisseur, notre grille pour accepter ou refuser un dossier, la manière dont nos meilleurs vendeurs mènent un appel. C'est l'ADN de l'entreprise : du savoir-faire, dont l'essentiel n'est écrit nulle part. Le philosophe Michael Polanyi l'a résumé en une phrase restée célèbre : nous savons plus que nous ne pouvons dire.
C'est précisément ce que l'IA générative sait capter. Pas le document final, mais le chemin pour y arriver. Le droit le reconnaît déjà en partie : l'Organisation mondiale de la propriété intellectuelle (OMPI) avertit dans sa fiche sur l'IA générative et la propriété intellectuelle (2024) qu'une entreprise qui place des informations confidentielles dans des requêtes peut divulguer un secret d'affaires ou renoncer à sa confidentialité, puisque le fournisseur en garde une copie. Statut : guide d'un organisme international, non contraignant, mais qui décrit l'état du droit. Un secret d'affaires n'est protégé que s'il est raisonnablement protégé ; un savoir-faire raconté à un outil dont personne n'a lu les conditions l'est de moins en moins.
La TRACE : ce que chaque usage laisse derrière lui
Le mot n'est pas de nous. Dans les systèmes d'IA, une trace désigne déjà un objet technique bien précis : l'enregistrement complet d'une requête, découpé en unités d'opération reliées entre elles. On y trouve l'entrée de l'utilisateur et l'intention détectée, la récupération de données (les documents extraits d'une base, leur score de pertinence, le contexte assemblé), les appels d'outils et d'API exécutés par l'agent, les appels successifs au modèle (paramètres, jetons consommés, latence, erreurs) et la réponse finale. Les équipes qui exploitent des agents s'en servent pour comprendre, déboguer et surveiller ce que fait le système.
Cette trace technique dit déjà beaucoup : elle contient, étape par étape, comment votre entreprise pose une question et ce qu'elle va chercher pour y répondre. Mais elle parle aux ingénieurs. Pour faire comprendre l'enjeu à une direction, nous préférons présenter la TRACE selon notre propre acronyme : l'ensemble de ce qu'un usage de l'IA laisse chez le fournisseur et dans le modèle, au-delà des fichiers, vu sous l'angle de l'ADN de l'entreprise. Cinq composantes, une par lettre.
- Tâches. Ce que vous déléguez dit ce que vous faites. La suite des demandes d'un service, sur un mois, décrit ses processus mieux que sa documentation.
- Raisonnements. La manière dont vous découpez un problème, l'ordre des questions, les hypothèses que vous posez : c'est votre méthode, écrite en clair, requête après requête.
- Arbitrages. Ce que vous acceptez, refusez, corrigez. Chaque « non, plutôt comme ceci », chaque réponse régénérée, chaque pouce levé ou baissé apprend à l'outil ce qu'un expert de chez vous juge bon. C'est la part la plus précieuse, et la plus invisible.
- Contexte. Les noms de clients, de fournisseurs et de concurrents, les prix, les délais, les marges que l'on donne « pour que la réponse soit pertinente ». Ce n'est pas un document classé confidentiel ; c'est la carte de votre activité.
- Expression. Votre ton, votre vocabulaire, votre façon de négocier ou de rassurer. Ce qui fait qu'un client reconnaît votre entreprise au premier courriel.
Où va cette trace ? Ça dépend des réglages, et c'est là que la position devient défendable plutôt que spéculative.
- Elle est conservée. Historique, mémoire de l'assistant, journaux du fournisseur : même quand rien ne sert à l'entraînement, une copie existe chez un tiers, pour une durée que le contrat (ou les conditions grand public) fixe.
- Elle peut entraîner les modèles. Chez les principaux fournisseurs, les conversations des comptes grand public servent par défaut à améliorer les modèles, sauf refus de l'utilisateur ; les offres pour entreprises s'engagent en général à l'inverse. Les retours donnés à l'outil (évaluation d'une réponse, signalement) suivent parfois des règles distinctes. Statut : politiques publiées par les fournisseurs, qui changent ; à vérifier dans le contrat, pas dans la page marketing.
- Elle s'installe dans les outils. Les invites enregistrées, les assistants personnalisés et les agents qui enchaînent vos étapes de travail sont du savoir-faire codifié. Quand ils vivent dans le compte d'un employé chez un fournisseur, ils ne vous appartiennent ni en pratique, ni toujours en droit.
Le NIST range d'ailleurs la propriété intellectuelle et la confidentialité parmi les douze risques propres à l'IA générative (profil NIST AI 600-1, 2024), et l'OWASP classe la divulgation d'informations sensibles au deuxième rang des risques des applications de grands modèles de langage (LLM02:2025).
Pourquoi c'est controversé
Deux objections sont légitimes, et nous les prenons au sérieux.
« Un modèle ne recrache pas le savoir-faire d'une entreprise en particulier. » C'est en grande partie vrai, et nous ne prétendons pas le contraire. Le risque n'est pas qu'un concurrent lise votre méthode mot pour mot. Il est plus lent : à force d'apprendre des pratiques de tout un secteur, le modèle rend la bonne pratique accessible à tous, y compris à ceux qui ne l'avaient pas. Ce qui vous différenciait devient la réponse par défaut. Vous n'avez rien perdu de visible ; vous avez perdu de l'avance.
« Alors il faut arrêter d'utiliser l'IA. » Non. Une entreprise qui refuse l'IA perd plus vite son avance que celle qui l'utilise. La question n'est pas de cesser de laisser une trace, c'est de décider où elle va et qui la possède. C'est la même logique que pour les assistants grand public : l'interdiction déplace le problème, l'encadrement le réduit.
Protéger l'ADN, pas seulement le fichier
1. Nommer vos cinq savoir-faire. En une heure avec la direction : les cinq à dix manières de faire qui expliquent pourquoi vos clients vous choisissent. Une méthode d'estimation, une grille de sélection, un script de vente, une recette, un procédé. C'est votre inventaire d'actifs immatériels, et il tient sur une page.
2. Ajouter une quatrième classe. Les trois classes de données de notre épisode (libre, à anonymiser, interdite) décrivent des contenus. Ajoutez une ligne pour les savoir-faire : lesquels peut-on travailler avec un assistant approuvé, et lesquels restent dans un outil que vous contrôlez, ou entre humains.
3. Régler l'entraînement, la mémoire et les retours. Sur l'outil approuvé : entraînement désactivé par contrat, durée de conservation écrite, mémoire de l'assistant encadrée, et règles claires sur les retours donnés à l'outil. Sur les comptes personnels, le savoir-faire n'entre pas, comme les données.
4. Rapatrier ce que vous codifiez. Invites, assistants personnalisés, agents et flux d'automatisation sont des actifs de l'entreprise : un propriétaire, un dépôt interne versionné, une exportation possible. Au contrat, une clause sur la propriété de ce que vous configurez et sa portabilité si vous changez de fournisseur.
5. Traiter les fournisseurs d'IA comme des fournisseurs. Ils détiennent désormais une part de votre façon de travailler. Ils ont leur place dans votre inventaire des tiers, avec leurs sous-traitants, leurs engagements et leur plan de sortie.
L'inscrire au registre
Le scénario s'écrit avec ses quatre parties. Un exemple fictif : « Les estimateurs utilisent un assistant grand public avec leur compte personnel pour chiffrer les soumissions ; la méthode d'estimation, les marges et les prix des fournisseurs sont conservés hors de tout contrat et peuvent servir à entraîner le modèle ; l'entreprise ne peut ni prouver qu'elle a protégé son secret d'affaires, ni récupérer la méthode au départ d'un estimateur. » La conséquence d'affaires n'est pas une amende : c'est une avance qui s'érode, et un savoir-faire qui part avec la personne. Il lui faut un propriétaire, comme aux autres.
Le test de la semaine
Choisissez votre meilleur savoir-faire, celui qui fait gagner des contrats. Puis posez une seule question à la personne qui le maîtrise le mieux : si vous partiez demain, où serait la méthode ? Dans votre tête, dans un document de l'entreprise, ou dans l'historique de votre assistant IA ?
Trois réponses doivent vous alerter. « Dans mon historique » : votre méthode vit chez un fournisseur. « Sur mon compte personnel » : elle ne vous appartient plus en pratique. « J'ai un assistant personnalisé qui le fait » : votre savoir-faire est codifié, mais pas chez vous.
Ce que vous devriez avoir dans un mois
Une page qui nomme vos cinq savoir-faire, une quatrième classe dans votre politique d'usage de l'IA, l'entraînement et la conservation réglés par contrat sur l'outil approuvé, les invites et les agents de l'entreprise dans un dépôt dont vous êtes propriétaire, et vos fournisseurs d'IA inscrits à l'inventaire des tiers. La donnée reste à protéger, les opérations aussi. L'ADN de l'entreprise devient le troisième périmètre, et il ne ressemble pas à un fichier.
Et vous, qu'en pensez-vous ?
Nous savons que la position divise. Certains y voient un risque réel et sous-estimé, d'autres un faux problème tant que les contrats d'entreprise excluent l'entraînement. Dites-nous ce que vous en pensez en commentaire sous notre publication LinkedIn : votre savoir-faire passe-t-il déjà par un assistant IA, et l'avez-vous inscrit quelque part ? Les meilleures objections nourriront un prochain article.
Où FortaRisks intervient
Forta Conformité tient votre politique d'usage de l'IA et l'inventaire des usages, et les rattache à ISO 42001 et au NIST AI RMF parmi plus de 40 référentiels : la règle sur l'entraînement, la revue des agents et la classe « savoir-faire » deviennent des contrôles datés, avec leurs preuves. Forta Fournisseurs suit vos fournisseurs d'IA comme les autres tiers, avec leurs engagements et leurs sous-traitants. Forta Cockpit met le scénario d'érosion du savoir-faire au registre, devant la direction. Pour en parler sur votre cas, trente minutes avec un expert suffisent pour situer vos savoir-faire et vos usages.
Sources : OMPI, Generative AI: Navigating Intellectual Property (2024) · NIST, AI 600-1, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (juillet 2024) · OWASP, LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure