Intelligence Artificielle : faut-il en avoir peur?

Aspiration des données par les agents d'Intelligence Artificielle

La sauvegarde des informations constitue une préoccupation essentielle pour les entreprises, surtout avec l'introduction de l'intelligence artificielle dans les processus d'affaires. Cette préoccupation découle souvent d'une compréhension insuffisante des mécanismes de l'IA. Il est donc fondamental de rétablir des faitset de réorienter la discussion vers les véritables problèmes : les insuffisances internes en matière de gouvernance.

Avec les services d'IA accessibles au grand public et les solutions professionnelles comme celles de Microsoft, les données traitées sont maintenues dans un environnement contrôlé. Elles sont rendues anonymes, conservées temporairement et ne servent pas à former des modèles linguistiques de grande taille. Microsoft s'engage également à gérer les données des clients basés dans l'Union européenne uniquement au sein de l'Union européenne, dans le cadre de sa démarche EU Data Boundary.

Le vrai danger réside dans l'absence de gouvernance interne sur les données que l'IA peut exploiter. Il est donc impératif d'instaurer des politiques de sécurité strictes, d'effectuer des contrôles réguliers et de mettre en place des limitations d'accès appropriées, en particulier sur les plateformes collaboratives et documentaires. Cela implique une gestion précise des droits, un partage réglementé, une surveillance stricte des accès et un suivi des échanges.

Agents IA : l'humain reste aux commandes

Une autre source de confusion fréquente provient de l’incompréhension concernant le rôle des diverses intelligences artificielles intégrées dans les outils que nous utilisons quotidiennement. L'IA générative aide un utilisateur dans des tâches telles que l'analyse, la rédaction ou la synthèse via un prompt. En revanche, un agent intelligent fonctionne comme un utilisateur supplémentaire au sein d'un processus d'affaires, déléguant des missions répétitives tout en interagissant avec différents systèmes.

L'emploi d'un agent IA correctement configuré n'expose pas les données sensibles à des dangers. De nouveaux protocoles comme le Model Context Protocol (MCP) permettront aux entreprises de contrôler l'accès à certains éléments de leurs systèmes d'information, facilitant ainsi leur utilisation par un agent.

Des exemples pratiques sont déjà visibles : un agent peut analyser un email client pour engager une discussion, en intégrant des données de diverses plateformes (base produit, état des stocks, éléments marketing, etc.), tout en restant supervisé par un être humain. Dans ces processus coordonnés par l'IA, l'utilisateur final conserve la maîtrise des réponses fournies par l'IA avant de les insérer dans un ERP ou un CRM.

Le véritable danger réside dans l'absence de gouvernance appropriée concernant les données accessibles à l'IA. Il est donc essentiel de mettre en place des politiques de sécurité strictes, de réaliser des audits réguliers et de configurer des restrictions d'accès adaptées, notamment sur les outils de collaboration et les plateformes documentaires. Cela implique une gestion minutieuse des droits, un partage régulé, un contrôle strict des accès et une traçabilité des interactions.

La voie de la transformation : dialoguer avec l'IA

Comme pour toute avancée technologique, les craintes de remplacement de l'humain sont récurrentes. L'histoire a montré que l'automatisation transforme les métiers plutôt que de les effacer. L'IA générative suit cette logique : elle ne remplace pas l'utilisateur, mais l'aide à se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Cependant, cela nécessite une nouvelle compétence clé : savoir dialoguer avec l'IA. Le prompt engineering devient essentiel. Formuler une demande, structurer l'information, contextualiser une requête et évaluer la qualité de la réponse sont des compétences qui placent l'utilisateur au centre de la valeur générée.

Former les collaborateurs à la gouvernance des outils d'IA est crucial pour éviter les dérives. Les plus grands risques proviennent souvent de mauvaises pratiques. Il est donc vital de classifier et de contrôler les données utilisables par l'IA pour préserver l'accès à des informations sensibles. Comprendre ce que fait et ne fait pas une IA générative avec les données d'une entreprise est fondamental.

Vers une IA responsable

Il est également important de considérer l'empreinte environnementale de l'IA. Un prompt consomme en moyenne l'équivalent de sept verres d'eau pour le refroidissement des data centers. À l'échelle mondiale, l'augmentation des usages nécessite une réflexion sur l'exploitation des ressources naturelles.

Des leviers existent pour optimiser cette consommation : améliorer les prompts, réduire les appels inutiles, mutualiser les infrastructures, favoriser l'edge computing et développer des modèles plus sobres. Choisir des fournisseurs qui publient leurs indicateurs de performance énergétique est également essentiel.

Acceptons le paradoxe : l'IA optimise nos tâches, mais elle consomme. C'est à nous, utilisateurs, décideurs et intégrateurs, d'en faire un usage responsable pour poser les bases d'une IA plus sobre.

Reprenez le contrôle de l'IA

Reprendre la main sur l'IA, c'est choisir comment l'intégrer dans votre métier. Former, cadrer et sécuriser sont les clés d'un usage utile et responsable. L'IA ne remplace pas l'humain, elle l'accompagne — à condition de l'utiliser avec discernement. COSMO CONSULT est là pour vous aider à naviguer dans cette transformation et à en tirer le meilleur parti.