Pas de passe-droit pour les intelligences artificielles : si vous traitez des données, vous êtes dans le viseur.
L’autre jour, un lecteur de Wexample m’a posé une question que j’ai d’abord trouvée presque rhétorique :
« Est-ce qu’on peut vraiment utiliser une IA dans un environnement aussi règlementé que le nôtre ? »
Ce lecteur évolue dans un secteur soumis à des normes strictes — marquage CE, RGPD, cybersécurité… Bref, là où l’approximation n’a pas droit de cité. Pourtant, il regarde l’intelligence artificielle non pas comme une menace, mais comme une opportunité : automatiser des tâches lourdes, détecter des risques, améliorer la conformité.
Et c’est là que le déclic s’est produit :
💡 Et si on poussait l’exercice jusqu’au bout ?
Et si on traitait un projet IA comme un projet à haut risque règlementaire, avec une vraie démarche d’audit sécurité + RGPD + gouvernance ? Pas pour le plaisir de se faire peur, mais pour répondre à une vraie question business :
Une IA peut-elle vraiment tenir la route face à un audit ?
Décryptage | Que se passe-t-il quand une IA entre dans un secteur ultra-règlementé ?
Une IA ne fait pas exception : elle doit répondre aux mêmes exigences de sécurité, de transparence et de traçabilité que n’importe quelle solution logicielle métier.
Est-ce qu’un audit IA peut révéler sur votre projet ?
Imaginez : votre solution IA tourne comme une horloge, vos utilisateurs sont ravis, vos investisseurs aussi. Et puis un jour, un DPO, un expert sécurité ou la CNIL frappe à la porte — et là, c’est moins le moment « IA générative », plus le moment IA génératrice de migraines.
Voici ce que ce type d’audit cherche à vérifier :
- 📝 Votre surface d’attaque est-elle maîtrisée ?
→ API exposées, endpoints non filtrés, interfaces admin oubliées… - 📝 Vos données sont-elles protégées, vraiment ?
→ Chiffrement, anonymisation, suppression automatique… - 📝 Votre modèle IA est-il traçable ?
→ D’où viennent les données ? Peut-on expliquer ses décisions ? - 📝 La gouvernance est-elle claire ?
→ Qui décide quoi ? Qui a accès à quoi ? Qui rend des comptes ?
Une IA, c’est comme un stagiaire super malin mais imprévisible. Tant que tout va bien, c’est fluide. Mais s’il fait une erreur, c’est à VOUS qu’on demandera des comptes.
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Analyse | Quels sont les risques concrets pour un projet IA sans audit ?
Sans cadre ni contrôle, votre IA peut vite devenir un angle mort juridique et opérationnel, avec des conséquences bien réelles sur votre responsabilité.
Et si votre IA mettait en danger votre mise en conformité ?
Une IA qui n’a pas été pensée pour évoluer dans un cadre règlementé, c’est un peu comme une Ferrari sur un chemin de halage : rapide, mais pas du tout adaptée au terrain. Voici les principaux risques :
- 🚨 Violation du RGPD : collecte de données sensibles non justifiée, absence de base légale, pas d’AIPD.
- 🧨 Fuites de données : via les prompts, les logs, ou les API tierces non maîtrisées.
- ❌ Dépendance à une boîte noire : modèles opaques, hébergés à l’étranger, sans possibilité de contrôle ou d’audit.
- 💸 Risques business : perte de confiance client, sanctions administratives, impossibilité de certifier une solution.
Et ce n’est pas une vue de l’esprit : on parle ici de milliers d’euros de risques financiers, sans parler de l’impact réputationnel.
Quelles sont les questions à poser AVANT de lancer un projet IA ?
Ce que tout décideur devrait demander à son équipe technique (ou à son prestataire) :
- 🔐 Où vont les données ? Transitent-elles sur des serveurs à l’étranger ? Sont-elles chiffrées ?
- 🪪 Peut-on expliquer une décision prise par l’IA ? Si elle influence un humain, il faut pouvoir la justifier.
- 📜 Avons-nous une politique d’usage de l’IA ? Ou est-ce encore du freestyle complet ?
- 📎 Les modèles sont-ils versionnés ? Pour pouvoir revenir en arrière en cas de dérive.
💡 Éclairage | Et si le RGPD ne suffisait plus ?
Depuis l’adoption de l’IA Act par l’Union européenne, un nouveau cadre s’impose à tous les systèmes d’intelligence artificielle déployés sur le marché européen.
- 🤖 Les IA sont désormais classées par niveau de risque : minimal, limité, élevé ou interdit.
- 🤖 Les solutions “à risque élevé” (santé, recrutement, éducation, sécurité…) devront être enregistrées dans un registre européen et soumises à des exigences strictes de transparence et de documentation.
- 🤖 Ce cadre est complémentaire au RGPD, mais il ne le remplace pas. Dans les secteurs sensibles, les deux s’appliquent simultanément.
❤️ Bon à savoir : si une IA influence une décision humaine dans un domaine critique, il est probable qu’elle entre dans la catégorie “à risque élevé”. Demandez à votre éditeur ou prestataire s’il a déjà entamé une démarche de conformité IA Act.
Vous ne savez pas par où commencer votre audit IA ?
Je vous aide à structurer une approche claire, réaliste et adaptée à vos enjeux métiers 🤝
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- 🔻Construire une checklist adaptée à votre projet
- ✅Avancer en sécurité, sans tout complexifier
Enquête | Qui est le bon profil pour mener un audit IA ?
L’audit d’un projet IA ne se résume pas à une vérification technique. Il s’agit d’un travail d’enquête, de documentation, et de coordination — exactement ce que sait faire un bon chef de projet digital.
Pourquoi ce n’est pas (toujours) le rôle du développeur ?
- 👨💻 Le développeur est essentiel pour implémenter les mesures, pas pour en piloter l’analyse.
- 🔍 Il peut avoir une vision partielle, concentrée sur le code, mais pas sur les flux, la gouvernance, les dépendances externes…
- 🧱 Surtout, il n’est pas responsable de la documentation, des registres RGPD ou du lien avec les équipes métier.
Le chef de projet digital, profil clé pour piloter l’audit
- 🧠 Il comprend les enjeux techniques, métiers et règlementaires
- 📋 Il est formé à structurer une documentation claire et exploitable
- 🧭 Il sait poser les bonnes questions aux bonnes personnes (devs, DPO, hébergeur, etc.)
- 🔄 Il peut articuler l’audit avec le cycle de vie global du site web, y compris les futures évolutions
💬 Un bon audit IA, c’est comme un bon cadrage de projet : ça commence par une compréhension globale, pas par une ligne de code.
Et si vous faisiez appel à un organisme externe ?
Pourquoi externaliser un audit IA ?
- ✅ Pour bénéficier d’un regard impartial
- ✅ Pour valider des critères réglementaires spécifiques (ex. marquage CE, conformité DORA, sécurité de niveau ANSSI…)
- ✅ Pour rassurer vos parties prenantes (clients, financeurs, autorités)
À qui faire appel ?
Voici quelques types d’acteurs externes que vous pouvez solliciter :
- 🧑⚖️ Cabinets spécialisés RGPD & IA → juristes technophiles, souvent couplés à un DPO externe
- 🛡️ Experts en cybersécurité → souvent issus du monde de l’IT ou de la certification ISO
- 🎓 Laboratoires académiques ou consultants IA → utiles pour les audits algorithmiques ou éthiques
- 🏢 Organismes de certification ou de contrôle → pour les démarches CE, eHealth, conformité sectorielle
💬 Le bon partenaire, c’est celui qui comprend votre environnement métier ET vos contraintes techniques.
En pratique, comment articuler l’interne et l’externe ?
⚙ À retenir
- 🤖 Le chef de projet digital structure l’audit, rassemble les pièces, coordonne les actions
- 🤖 Les experts externes apportent un regard spécialisé et validé
- 🤖 La direction valide les arbitrages et engage les moyens
❤️ C’est un travail collaboratif : l’interne garantit la connaissance du terrain, l’externe apporte la rigueur du référentiel.
Besoin d’un regard structuré sur votre projet IA ?
Je propose aussi mes services pour vous aider à cadrer, documenter et auditer efficacement votre solution.
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- 🟢 Roadmap de mise en conformité
Focus | Comment structurer un audit IA RGPD + cybersécurité efficace ?
Un bon audit IA ne se limite pas à cocher des cases : il permet d’aligner la technologie avec vos obligations légales et vos objectifs business.
Quels sont les 6 piliers incontournables pour auditer une IA ?
Voici la base de travail que je recommande — une checklist complète, inspirée de cas réels et adaptée aux environnements sensibles :
🔵 1. Cartographie stratégique du projet
🎯 Identifier les rôles de l’IA, les flux de données et les enjeux métier
→ Pour cadrer le périmètre technique et les responsabilités dès le départ
🔵 2. Analyse technique & vulnérabilités
🔍 Examiner les endpoints, l’infrastructure, les modèles et l’exposition des données
→ Pour réduire les risques de faille, de fuite ou de dérive algorithmique
🔵 3. Conformité RGPD & IA Act
⚖️ Vérifier la base légale, les traitements déclarés et la transparence utilisateur
→ Pour éviter les sanctions et documenter les décisions automatisées
🔵 4. Gouvernance claire & pilotage
👥 Définir qui supervise, qui accède aux données, qui valide les choix IA
→ Pour garantir la redevabilité et aligner l’IA avec les objectifs métiers
🔵 5. Traçabilité & documentation de l’IA
📁 Journaliser les versions de modèles, les entrées-sorties, les incidents
→ Pour pouvoir justifier, corriger ou auditer les décisions IA à tout moment
🔵 6. Plan d’action & amélioration continue
🛠️ Formaliser les recommandations, prioriser les remédiations, planifier le suivi
→ Pour que l’audit débouche sur des actions concrètes et mesurables
⚙ À retenir
💬 Un audit IA vraiment utile ne se limite pas à une revue technique. C’est un levier stratégique pour sécuriser, justifier et piloter une solution IA dans la durée.
- 🤖 Comprendre le périmètre : quels rôles joue l’IA ? sur quelles données ? dans quel contexte métier ?
- 🤖 Identifier les risques : sécurité, biais, RGPD, dépendances techniques
- 🤖 Documenter pour durer : journalisation, version des modèles, gouvernance claire
- 🤖 Prévoir la suite : plan d’action, remédiation, roadmap conformité
❤️ Un audit bien mené, c’est un projet plus robuste, plus crédible, et plus aligné avec vos enjeux métier.
Comment démarrer sans se noyer dans la complexité ?
Pas besoin de tout faire d’un coup. Mais il faut poser les bases dès le départ :
- ✅ Documenter les flux de données dès la phase de cadrage
- ✅ Choisir des modèles open source ou auditables
- ✅ Limiter les stockages inutiles
- ✅ Impliquer un expert RGPD tôt (vraiment tôt)
☕ Conclusion
Dans les faits, oui, il est possible d’utiliser une IA dans un contexte règlementaire strict — mais pas n’importe comment. Le secret, c’est d’accepter que l’IA ne soit pas un raccourci magique, mais une couche technologique qu’il faut piloter avec rigueur.
➡️ Une IA n’est pas non plus « hors du droit ». Elle produit des décisions, manipule des données, influence des humains. Elle doit donc être encadrée avec autant, voire plus, d’exigence qu’un logiciel métier classique.
Et bonne nouvelle : avec un peu de méthode et les bons réflexes, ce niveau d’exigence est atteignable, même pour des PME. L’enjeu, ce n’est pas la taille de l’entreprise, c’est la maturité de sa gouvernance projet.
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet digital — Stratégie : SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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