Confidentialité et sécurité dans l’utilisation des LLM : mesures de protection pratiques pour votre entreprise

L’intégration de grands modèles de langage (LLMs) comme ChatGPT, Claude ou Gemini dans les processus d’entreprise offre d’énormes opportunités aux PME pour améliorer leur efficacité et innover. En même temps, des questions critiques se posent concernant la protection des données, la sécurité de l’information et la conformité juridique.

Avec l’utilisation croissante des modèles linguistiques d’IA dans des domaines critiques pour l’entreprise, la nécessité de protéger les données et de minimiser les risques juridiques augmente. Selon une étude Bitkom de 2024, 68% des PME allemandes utilisent déjà des LLMs – mais seulement 31% ont mis en œuvre des mesures complètes de protection des données. Cette disparité comporte des risques considérables.

Nous vous montrons comment utiliser ces technologies de manière sûre et conforme dans votre entreprise – sans avoir à renoncer aux avantages.

La révolution des LLM : opportunités et risques pour les PME

L’utilisation des grands modèles de langage a augmenté de façon exponentielle depuis la sortie de ChatGPT fin 2022. En 2025, les LLMs sont devenus pratiquement indispensables dans le quotidien des entreprises – de la création automatisée de documents aux systèmes d’assistance intelligents, en passant par des applications spécialisées dans les ventes, le marketing et le service client.

État actuel de l’utilisation des LLM dans le contexte d’entreprise (2025)

Selon une étude récente de l’association numérique Bitkom, 68% des PME en Allemagne utilisent désormais des systèmes d’IA générative. Les principaux domaines d’application sont :

• Génération et optimisation de texte (84%)
• Correspondance automatisée (71%)
• Recherche et synthèse d’informations (65%)
• Assistance à la programmation et au code (42%)
• Support client et chatbots (38%)

Particulièrement frappant : les PME rattrapent leur retard dans l’utilisation de l’IA. Alors qu’en 2023, il existait encore un écart marqué entre les grandes entreprises et les PME, aujourd’hui, même les petites entreprises de 10 à 50 employés misent de plus en plus sur des solutions d’IA. Selon une enquête du ZEW Mannheim, 47% des entreprises de cette taille interrogées ont introduit au moins une application basée sur les LLM au cours de l’année dernière.

Préoccupations relatives à la protection des données et à la sécurité du point de vue des PME

La large diffusion des LLMs contraste cependant avec les mesures de protection mises en œuvre. Une disparité préoccupante apparaît :

• Seuls 31% des entreprises utilisant des LLM ont établi des directives complètes de protection des données
• Seulement 28% ont mené une évaluation formelle d’impact sur la protection des données
• Moins de 25% forment systématiquement leurs employés à l’utilisation sécurisée des LLMs

Cette disproportion comporte des risques considérables. Car bien que le débat public soit souvent dominé par des risques spéculatifs de l’IA, les problèmes concrets de protection des données et de sécurité sont très réels et immédiats.

Les PME sont confrontées à des défis spécifiques :

« Les PME doivent réussir le grand écart entre la vitesse d’innovation et la conformité en matière de protection des données – souvent sans experts en IA dédiés ou grands départements juridiques. » — Dr. Ulrich Kemp, expert numérique à la DIHK (Chambre allemande de commerce et d’industrie)

Cas d’utilisation les plus fréquents et leur potentiel de risque

Différents cas d’utilisation des LLM comportent différents risques. Une analyse différenciée est donc indispensable :

La conclusion : les entreprises doivent considérer les risques de manière différenciée et prioriser les mesures de protection en conséquence. Un chatbot en contact avec les clients nécessite des mesures plus strictes qu’un outil interne de création de texte.

La bonne nouvelle : avec les bonnes mesures techniques et organisationnelles, ces risques peuvent être efficacement contenus. Dans ce qui suit, vous découvrirez comment créer un cadre juridiquement sûr et mettre en œuvre des mesures de protection concrètes.

Bases juridiques : conformité au RGPD dans l’utilisation des LLM

L’utilisation conforme à la loi des LLMs dans le contexte de l’entreprise nécessite une solide compréhension des réglementations actuelles en matière de protection des données. Le RGPD en particulier impose des exigences spécifiques concernant le traitement des données personnelles qui doivent être prises en compte lors de l’utilisation des LLM.

Classification des LLM du point de vue de la protection des données (2025)

Du point de vue de la protection des données, tout traitement de données personnelles par les LLMs doit être conforme aux principes du RGPD. Le paysage juridique a considérablement évolué depuis les débuts de l’IA générative.

En 2025, il existe d’importantes clarifications juridiques :

• Les LLMs relèvent des dispositions de la loi européenne sur l’IA, qui définit des exigences graduelles selon la catégorie de risque
• Les autorités de protection des données ont concrétisé l’application du RGPD aux LLMs dans des lignes directrices communes
• Des décisions judiciaires marquantes (notamment des arrêts de la CJUE sur les systèmes d’IA) ont précisé le cadre juridique

La classification correcte de l’utilisation des LLM est cruciale. Selon le cas d’utilisation, l’évaluation peut varier :

« L’évaluation des systèmes d’IA comme les LLMs du point de vue de la protection des données dépend de manière décisive de l’objectif d’utilisation concret et des données traitées. Une classification générale n’est pas possible. » — Prof. Dr. Rolf Schwartmann, Président de la Société pour la protection et la sécurité des données

Responsabilités et risques de responsabilité pour les entreprises

Lors de l’utilisation des LLMs, les entreprises, en tant que responsables au sens du RGPD, assument une série d’obligations. Le non-respect peut entraîner des risques de responsabilité considérables.

Les responsabilités centrales comprennent :

• Licéité du traitement : garantir une base juridique valide pour le traitement des données (art. 6 RGPD)
• Transparence : remplir les obligations d’information envers les personnes concernées sur le traitement des données par les LLMs (art. 13, 14 RGPD)
• Sécurité des données : mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles appropriées (art. 32 RGPD)
• Analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) : en cas de risque élevé pour les droits et libertés des personnes physiques (art. 35 RGPD)
• Obligation de responsabilité : démontrer la conformité au RGPD de tous les processus basés sur les LLM (art. 5, par. 2, RGPD)

En cas d’infractions, de graves conséquences menacent :

• Amendes pouvant atteindre 20 millions d’euros ou 4% du chiffre d’affaires annuel mondial
• Responsabilité civile pour les dommages dus à un traitement illicite des données
• Injonctions des autorités de contrôle, y compris des ordonnances de cessation
• Atteinte à la réputation et perte de confiance des clients et partenaires

Une attention particulière doit être portée aux relations de sous-traitance avec des fournisseurs externes de LLM :

Si vous utilisez des services LLM externes comme Microsoft Copilot, ChatGPT d’OpenAI ou Google Gemini, il s’agit généralement d’une sous-traitance. Cela nécessite la conclusion d’un contrat de sous-traitance juridiquement sûr conformément à l’article 28 du RGPD.

Problématique : tous les fournisseurs de LLM n’offrent pas par défaut des contrats de sous-traitance conformes au RGPD. Un examen minutieux est ici indispensable.

Particularités sectorielles

Outre le RGPD, de nombreux secteurs doivent respecter des exigences réglementaires supplémentaires :

Pour les PME, cela signifie : les exigences légales doivent être évaluées en fonction du secteur. Ce qui est suffisant pour une entreprise commerciale peut être insuffisant pour un prestataire de soins de santé.

La clé d’une utilisation juridiquement sûre des LLM réside dans l’évaluation systématique des risques et la mise en œuvre de mesures de protection basées sur celle-ci – c’est précisément ce que nous examinerons dans la section suivante.

Risques liés à la protection des données avec les LLM : une analyse systématique

Pour développer des mesures de protection efficaces, vous devez d’abord comprendre les risques spécifiques liés à l’utilisation des LLM. Une évaluation structurée des risques selon les objectifs classiques de sécurité de l’information – confidentialité, intégrité et disponibilité – aide à identifier systématiquement les dangers potentiels.

Confidentialité : prompt-engineering et transmission involontaire de données

Le plus grand danger pour la confidentialité réside dans la transmission involontaire d’informations sensibles par des prompts imprudents. Cet effet, connu sous le nom de « Prompt Leakage », se produit souvent lorsque des employés interagissent avec des LLMs sans formation appropriée.

Exemples de risques critiques pour la confidentialité :

• Fuite de données via les prompts : les employés insèrent des informations confidentielles (données clients, secrets commerciaux, stratégies internes) dans des prompts qui sont ensuite traités sur des serveurs externes
• Entraînement avec des données utilisateurs : certains fournisseurs de LLM utilisent les entrées des utilisateurs pour améliorer le modèle, sauf si cela est explicitement désactivé
• Interfaces non sécurisées : transmission non cryptée de prompts et de réponses
• Absence de restrictions d’accès : tous les employés ont accès aux mêmes fonctions LLM, indépendamment de leur niveau d’autorisation

Une étude de l’Université Technique de Munich datant de 2024 a révélé que 57% des employés étudiés dans les PME avaient déjà inséré involontairement des informations sensibles dans des prompts au moins une fois – souvent par méconnaissance du fonctionnement des systèmes.

« De nombreux utilisateurs traitent les LLMs comme un système fermé, similaire à un logiciel local. La conscience que les entrées sont transmises à des serveurs externes est souvent absente. » — Dr. Sarah Müller, déléguée à la protection des données et experte en IA

Intégrité : hallucinations et fausses informations

Les LLMs sont connus pour leurs « hallucinations » – la génération de contenus qui semblent convaincants mais qui sont factuellement incorrects. Cela menace l’intégrité des processus d’entreprise et peut conduire à de graves erreurs de décision.

Risques majeurs pour l’intégrité :

• Informations fausses ou obsolètes : les LLMs peuvent générer des réponses convaincantes mais au contenu erroné
• Informations juridiques incomplètes : particulièrement problématique pour les conseils sur les questions de conformité ou les exigences réglementaires
• Préjugés et distorsions (biais) : les LLMs peuvent produire des contenus discriminatoires ou biaisés
• Bases décisionnelles erronées : lorsqu’ils sont utilisés pour l’aide à la décision, les LLMs peuvent conduire à de mauvaises décisions commerciales

Particulièrement délicat : malgré des améliorations significatives des modèles ces dernières années, le problème des hallucinations persiste. Selon une analyse de Gartner de 2024, environ 25-35% de toutes les réponses LLM dans des contextes d’entreprise contiennent au moins une inexactitude factuelle – un risque non négligeable.

Disponibilité : dépendances vis-à-vis des services externes

La dépendance à l’égard des fournisseurs externes de LLM comporte ses propres risques pour la disponibilité des processus critiques de l’entreprise :

• Interruptions de service : les pannes chez les fournisseurs externes entraînent des perturbations des processus dans l’entreprise
• Modifications soudaines d’API : les fournisseurs peuvent modifier les interfaces ou les fonctionnalités sans préavis long
• Arrêt de services : les fournisseurs de LLM peuvent cesser certains modèles ou services
• Surcharge lors des pics de demande : retards ou indisponibilité en cas de forte charge

Cela représente un risque considérable pour les applications critiques. Une étude BCG montre que déjà 32% des PME utilisent des LLMs dans des processus métier essentiels – souvent sans concepts de repli adéquats.

Risques de sécurité : injection de prompts et autres vecteurs d’attaque

Outre les risques classiques de protection des données, il existe des méthodes d’attaque ciblées contre les applications LLM qui gagnent en importance :

• Injection de prompts : introduction d’instructions manipulatrices qui amènent le LLM à effectuer des actions non intentionnelles ou à contourner les directives de sécurité
• Jailbreaking : techniques pour contourner les restrictions de sécurité et de contenu des LLMs
• Attaques d’inférence d’appartenance : déductions sur l’utilisation de certaines données dans l’entraînement du modèle
• Inversion de modèle : tentatives d’extraction de données d’entraînement du modèle

Ces vecteurs d’attaque évoluent constamment. Selon le classement OWASP (Open Web Application Security Project) LLM Top 10 de 2024, l’injection de prompts et le contournement de la sécurité représentent les risques de sécurité les plus courants pour les applications LLM.

Une menace particulière : l’ingénierie sociale devient beaucoup plus efficace avec les LLMs. Les attaquants peuvent créer des e-mails d’hameçonnage ou des tentatives de fraude plus convaincants qui peuvent tromper même des employés formés.

Le risque global résulte de la combinaison de ces différents facteurs et doit être évalué individuellement pour chaque cas d’utilisation. Dans la section suivante, vous découvrirez quelles mesures techniques de protection peuvent efficacement contenir ces risques.

Mesures de protection techniques : infrastructure et mise en œuvre

Les risques identifiés nécessitent des mesures de protection techniques robustes. Celles-ci constituent la base d’une utilisation des LLM conforme à la protection des données dans le contexte de l’entreprise. Différents niveaux de sécurité sont appropriés selon la sensibilité des données traitées et les cas d’utilisation spécifiques.

Solutions LLM locales vs. solutions basées sur le cloud

Une décision fondamentale concerne le choix entre les solutions LLM basées sur le cloud et les solutions locales. Les deux approches présentent des avantages et des inconvénients spécifiques qui doivent être soigneusement pesés :

La tendance est aux solutions hybrides : alors qu’en 2023, 82% des entreprises utilisaient exclusivement des LLMs dans le cloud, en 2025, 41% des PME optent déjà pour des modèles hybrides qui exécutent des applications sensibles localement et les moins critiques dans le cloud.

Pour les données hautement sensibles et les secteurs réglementés, des solutions locales comme LLaMA 3, Mistral, Bloom ou MiniLLM offrent désormais des performances suffisantes avec des besoins en ressources acceptables. Celles-ci peuvent être exploitées sur le matériel de l’entreprise ou dans un cloud privé.

« La décision entre les LLMs cloud et sur site ne devrait pas être prise de manière générale, mais en fonction du cas d’utilisation. Une stratégie hybride permet d’utiliser de manière optimale les forces respectives. » — Michael Weber, CTO d’une entreprise de logiciels de taille moyenne

Modèles d’architecture sécurisés pour les applications LLM

Indépendamment de la décision fondamentale entre cloud et sur site, une architecture sécurisée pour les applications LLM est essentielle. Une approche éprouvée est le principe de « défense en profondeur » avec plusieurs niveaux de sécurité :

1. Validation et sanitisation des entrées :
   • Mise en œuvre de filtres de prompts pour détecter les contenus sensibles avant transmission au LLM
   • Correspondance de modèles pour les données personnelles (PII) comme les numéros de carte de crédit, numéros de sécurité sociale, etc.
   • Anonymisation automatique des données sensibles identifiées
2. Communication sécurisée :
   • Chiffrement de bout en bout (TLS 1.3) pour toutes les communications API
   • Gestion sécurisée des clés API avec rotation régulière
   • Restrictions d’accès basées sur l’IP pour les points de terminaison API
3. Gestion des accès :
   • Contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) pour les fonctions LLM
   • Authentification multifacteur pour tous les accès LLM
   • Autorisations granulaires selon le contexte d’utilisation et la sensibilité
4. Surveillance et audit :
   • Journalisation complète de toutes les requêtes et réponses LLM
   • Détection automatisée d’anomalies pour les modèles de requêtes suspects
   • Audits de sécurité réguliers et tests de pénétration

Une approche particulièrement efficace est la mise en œuvre d’une « passerelle IA » comme instance centrale de contrôle pour toutes les interactions LLM. Cette passerelle peut :

• Effectuer le filtrage et la validation des prompts
• Assurer une journalisation conforme à la protection des données
• Effectuer des vérifications d’autorisations
• Faire l’intermédiaire entre différents LLMs si nécessaire

Les entreprises de premier plan misent de plus en plus sur de telles solutions de passerelle centralisées, qui garantissent un standard de sécurité cohérent pour toutes les applications LLM.

Anonymisation et pseudonymisation dans la pratique

L’anonymisation et la pseudonymisation sont des techniques centrales pour permettre l’utilisation des LLMs conforme au RGPD – en particulier lorsque des données personnelles doivent être traitées.

Les procédés d’anonymisation efficaces pour les contextes LLM comprennent :

• Détection et remplacement basés sur les modèles : identification et masquage automatiques des PII comme les noms, e-mails, numéros de téléphone
• Reconnaissance d’entités nommées (NER) : reconnaissance assistée par IA d’entités comme les noms de personnes, organisations, lieux
• Confidentialité différentielle : introduction d’imprécisions contrôlées pour rendre la ré-identification difficile
• Agrégation : synthèse des données individuelles en statistiques de groupe

Exemple pratique : une compagnie d’assurance de taille moyenne utilise des LLMs pour analyser les déclarations de sinistres. Avant le traitement, toutes les données personnelles sont remplacées par un service d’anonymisation préalable :


Prompt original : "Analyse le sinistre d'Anna Müller (n° de contrat V123456, tél. 0170-1234567), dégât des eaux le 15.03.2025"
Prompt anonymisé : "Analyse le sinistre de [NOM] (n° de contrat [NUMÉRO_CONTRAT], tél. [TÉLÉPHONE]), dégât des eaux le [DATE]"


Dans ce cas, l’information pertinente pour l’analyse est conservée, tandis que les données personnelles sont protégées.

Sécuriser l’accès et le transport des données

La transmission et le stockage sécurisés des données liées à l’utilisation des LLM nécessitent des mesures spécifiques :

• Chiffrement de transport : TLS 1.3 pour toutes les communications API, suites de chiffrement sécurisées
• Chiffrement de stockage : chiffrement de tous les prompts et réponses stockés
• Tunnels VPN privés pour la communication avec les services LLM externes
• Résidence des données : garantir que les données sont traitées exclusivement dans des juridictions conformes
• Mise en cache sécurisée : stockage chiffré et temporellement limité des résultats

Une mise en œuvre pratique de ces mesures pourrait ressembler à ceci :

1. Passerelle API spécifique à l’entreprise pour toutes les requêtes LLM
2. Tunnel VPN vers le fournisseur LLM avec des plages d’IP définies
3. Mise en cache chiffrée des requêtes fréquentes pour réduire les transferts de données
4. Suppression automatique de toutes les requêtes et réponses après une période de conservation définie

Les mesures techniques de protection doivent toujours être accompagnées de la sélection de solutions et de fournisseurs LLM appropriés – le sujet de la section suivante.

Sélection de solutions LLM conformes à la protection des données

Le choix du bon fournisseur de LLM et des modèles appropriés est crucial pour une mise en œuvre conforme à la protection des données. Le marché a considérablement évolué depuis les débuts de l’IA générative, et il existe aujourd’hui de nombreuses options avec différentes caractéristiques de protection des données.

Critères d’évaluation pour les fournisseurs et outils LLM

Lors de la sélection d’un fournisseur de LLM, vous devriez vérifier systématiquement les critères pertinents pour la protection des données suivants :

1. Caractéristiques de protection des données et de conformité :
   • Lieu de traitement des données (UE/EEE vs pays tiers)
   • Utilisation des données d’entrée pour l’entraînement du modèle (possibilités d’opt-out)
   • Périodes de conservation des prompts et réponses
   • Contrat de sous-traitance conforme au RGPD
   • Certifications et preuves de conformité
2. Fonctionnalités de sécurité technique :
   • Normes de chiffrement (au repos et en transit)
   • Mécanismes d’authentification et de contrôle d’accès
   • Caractéristiques de sécurité API
   • Points de terminaison privés et intégration VPC
3. Transparence et contrôle :
   • Portée et qualité de la documentation
   • Journaux d’utilisation détaillés et pistes d’audit
   • Possibilités de contrôle sur l’utilisation et le stockage des données
   • Clarté concernant les sous-traitants et leur rôle
4. Aspects contractuels et commerciaux :
   • SLA pour la disponibilité et le support
   • Flexibilité pour les ajustements juridiques
   • Responsabilités claires en cas d’incidents de protection des données
   • Localisation de l’entreprise et droit applicable

Ces critères devraient être résumés dans une matrice d’évaluation structurée pour pouvoir comparer objectivement différents fournisseurs.

Aperçu du marché : alternatives conformes à la protection des données

Le marché des solutions LLM s’est diversifié ces dernières années, avec une offre croissante d’options optimisées pour la protection des données. Voici un aperçu des principales catégories avec des exemples (état 2025) :

Une évolution remarquable : les fournisseurs européens de LLM ont considérablement gagné en parts de marché. Des entreprises comme Aleph Alpha (Allemagne), Mistral AI (France) et Silo AI (Finlande) offrent désormais des alternatives performantes aux géants américains, avec un accent particulier sur les normes européennes de protection des données.

« Le choix d’un fournisseur de LLM n’est plus une simple question technologique, mais une décision stratégique avec d’importantes implications en matière de conformité. » — Dr. Julia Mayer, stratégiste numérique

Contrats de sous-traitance et preuves de conformité

La sécurisation juridique de l’utilisation des LLM nécessite une conception contractuelle soignée. Le contrat de sous-traitance conformément à l’article 28 du RGPD, qui régule le traitement des données par le fournisseur de LLM, est essentiel.

Points critiques à vérifier pour un contrat de sous-traitance conforme au RGPD avec les fournisseurs de LLM :

• Définition précise de la finalité du traitement et des types de données
• Obligation claire d’instructions du sous-traitant
• Règles explicites sur l’utilisation des prompts pour l’entraînement du modèle (idéalement opt-out)
• Sous-traitants ultérieurs transparents avec droit d’information et d’opposition
• Mesures techniques et organisationnelles détaillées (TOMs)
• Obligations et délais de suppression pour les données traitées
• Obligations d’assistance pour les droits des personnes concernées et les incidents de protection des données

Attention : pour de nombreux services LLM standard, les conditions d’utilisation ne sont pas entièrement conformes aux exigences du RGPD. Sont particulièrement problématiques :

• Possibilités d’opt-out insuffisantes pour l’entraînement avec les données clients
• Règles peu claires concernant les sous-traitants ultérieurs
• Transferts de données vers des pays tiers sans garanties suffisantes
• Manque d’engagements d’assistance en cas d’incidents de protection des données

Outre le contrat de sous-traitance, vous devriez également demander les preuves de conformité suivantes :

• Certifications ISO 27001/27018
• Rapports SOC 2 Type II
• Preuve de la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles appropriées
• Documentation des flux de données et des lieux de stockage

Exemple pratique : mise en œuvre d’un système RAG sécurisé

Un cas d’utilisation particulièrement pertinent pour les PME est la mise en œuvre d’un système RAG (Retrieval Augmented Generation) qui enrichit les LLMs avec des données internes de l’entreprise. Cela permet des réponses contextuelles basées sur des documents internes, mais comporte des risques particuliers pour la protection des données.

Un système RAG conforme à la protection des données pourrait ressembler à ceci :

1. Préparation des documents :
   • Identification et masquage automatiques des données personnelles
   • Métadonnées structurées pour contrôler les droits d’accès
   • Préparation des données auditables avec historique des versions
2. Vectorisation et stockage sécurisés :
   • Base de données vectorielle chiffrée avec contrôles d’accès
   • Restrictions basées sur les rôles lors de la récupération
   • Modèles d’embedding exploités localement sans transfert externe de données
3. Intégration LLM contrôlée :
   • Modèles de prompts stricts avec transfert minimal de données
   • Identification claire des sources de données dans la sortie
   • Modèle hybride : LLM local pour les données sensibles, LLM cloud pour les contenus généraux
4. Gouvernance et audit :
   • Journalisation complète de tous les accès et requêtes
   • Vérification régulière de l’exposition non autorisée de données
   • Réévaluation périodique des documents intégrés

La mise en œuvre technique n’est qu’une partie de l’image globale – les mesures organisationnelles, que nous examinerons dans la section suivante, sont tout aussi importantes.

Mesures organisationnelles : personnes, processus, directives

Les mesures techniques de protection ne suffisent pas à elles seules – elles doivent être complétées par des mesures organisationnelles complètes. Celles-ci s’adressent au facteur humain, qui représente souvent le plus grand risque dans l’utilisation des LLM.

Développement d’une directive d’utilisation des LLM à l’échelle de l’entreprise

Une directive claire et contraignante pour l’utilisation des LLM est le fondement de toutes les mesures organisationnelles. Cette directive devrait couvrir les aspects suivants :

• Cas d’utilisation autorisés : définition claire de ce pour quoi les LLMs peuvent être utilisés
• Entrées interdites : règles explicites concernant les données qui ne doivent pas être saisies dans les prompts
• Outils et fournisseurs approuvés : liste blanche des services LLM autorisés
• Authentification et droits d’accès : qui peut utiliser quelles fonctions LLM ?
• Obligations de vérification : exigences pour la vérification des sorties LLM
• Exigences de documentation : comment l’utilisation et les résultats des LLM doivent-ils être documentés ?
• Classification de confidentialité : gradation des données selon le besoin de protection
• Réponse aux incidents : procédure en cas de violations de la protection des données

Cette directive devrait être considérée comme un document vivant, régulièrement mis à jour pour tenir compte des nouveaux développements et connaissances.

Conseil pratique : impliquez tôt le comité d’entreprise dans l’élaboration de la directive, car l’utilisation des LLM peut toucher à des aspects soumis à la codétermination. Une élaboration coopérative augmente également l’acceptation.

« Une bonne directive d’utilisation des LLM crée une sécurité des deux côtés : les employés savent ce qui est autorisé, et l’entreprise minimise ses risques de responsabilité. » — Lena Schmidt, déléguée à la protection des données d’une PME

Formation des employés et programmes de sensibilisation

Même la meilleure directive reste inefficace sans une formation appropriée des employés. Un programme de formation efficace sur l’utilisation sécurisée des LLM devrait inclure les éléments suivants :

1. Formation de base :
   • Fonctionnement des LLMs et leurs limites
   • Principes fondamentaux de la protection des données
   • Risques typiques liés à l’utilisation des LLM
2. Prompt engineering pratique :
   • Prompts sûrs vs non sûrs (avec exemples)
   • Techniques pour éviter les fuites de données
   • Méthodes d’anonymisation pour les données nécessaires
3. Validation des sorties :
   • Examen critique des réponses LLM
   • Détection des hallucinations et des fausses informations
   • Techniques de vérification pour les décisions importantes
4. Détection et signalement des incidents :
   • Signes de violations de la protection des données
   • Mesures immédiates en cas de problèmes identifiés
   • Voies de signalement et responsabilités

En complément des formations formelles, les mesures de sensibilisation suivantes ont fait leurs preuves :

• Sessions régulières de micro-apprentissage pour actualiser les connaissances
• Documents et listes de contrôle pratiques sur le lieu de travail
• Exemples de cas anonymisés issus de l’entreprise même
• Apprentissage par les pairs via des experts LLM dans les départements spécialisés
• Tests gamifiés similaires au phishing pour la sensibilisation

La formation devrait être un processus continu, pas une mesure ponctuelle. Des actualisations régulières et des mises à jour sur les nouveaux risques sont essentielles.

Structures de gouvernance et responsabilités

Une structure de gouvernance claire pour les applications LLM est essentielle pour garantir durablement la protection des données et la sécurité. Pour les PME, le modèle suivant a fait ses preuves :

1. Groupe de pilotage IA (pour les petites entreprises, également en tant que tâche partielle de l’équipe de numérisation) :
   • Orientation stratégique de l’utilisation des LLM
   • Approbation de nouveaux cas d’utilisation
   • Planification du budget et des ressources
   • Reporting à la direction
2. Responsables IA spécialisés dans les départements :
   • Identification des besoins et évaluation des cas d’utilisation
   • Première évaluation des risques liés à la protection des données
   • Accompagnement de la mise en œuvre et contrôles de réussite
   • Formation et soutien aux utilisateurs spécialisés
3. Délégué(e) à la protection des données :
   • Évaluation des applications LLM du point de vue de la protection des données
   • Réalisation d’analyses d’impact relatives à la protection des données
   • Conseil sur les mesures de protection des données
   • Surveillance du respect des dispositions en matière de protection des données
4. Responsable de la sécurité informatique :
   • Évaluation des risques de sécurité des applications LLM
   • Mise en œuvre de mesures de protection techniques
   • Surveillance de la sécurité et réponse aux incidents
   • Vérifications régulières de sécurité

Dans les petites entreprises, les rôles peuvent être regroupés, mais une répartition claire des tâches et l’évitement des conflits d’intérêts, notamment entre la mise en œuvre et le contrôle, sont importants.

En outre, un processus formalisé pour l’introduction de nouvelles applications LLM devrait être établi :

1. Proposition initiale de cas d’utilisation avec évaluation des avantages
2. Contrôle rapide de la protection des données et de la sécurité
3. En cas de contrôle rapide positif : évaluation détaillée des risques
4. Développement et documentation des mesures de protection nécessaires
5. Approbation formelle par le groupe de pilotage IA
6. Mise en œuvre avec surveillance continue
7. Vérification et ajustement réguliers

Surveillance et audit de l’utilisation des LLM

Une surveillance continue de l’utilisation des LLM est indispensable pour détecter les risques précocement et démontrer la conformité. Un système de surveillance efficace devrait couvrir les aspects suivants :

• Surveillance des accès :
  • Qui utilise quelles fonctions LLM ?
  • Y a-t-il des modèles d’accès inhabituels ou des horaires suspects ?
  • Les limites d’autorisation sont-elles respectées ?
• Surveillance des prompts :
  • Détection automatique d’entrées potentiellement problématiques
  • Identification de modèles indiquant des fuites de données
  • Vérifications de conformité pour les domaines réglementés
• Surveillance des sorties :
  • Vérification par échantillonnage des réponses LLM
  • Détection des hallucinations et des informations erronées
  • Identification de modèles de sortie indiquant des problèmes de sécurité
• Analyse d’utilisation :
  • Quels cas d’utilisation dominent ?
  • Y a-t-il des évolutions d’utilisation inattendues ?
  • Des mesures supplémentaires de formation ou de soutien sont-elles nécessaires ?

Pour une surveillance efficace, les pratiques suivantes ont fait leurs preuves :

1. Agrégation centralisée des logs de toutes les activités liées aux LLM
2. Alertes automatisées en cas de modèles suspects
3. Rapports réguliers de conformité pour la direction et les délégués à la protection des données
4. Vérifications manuelles par échantillonnage en plus de l’analyse automatisée
5. Mécanismes de feedback pour les utilisateurs pour signaler des contenus problématiques

Les mesures organisationnelles, combinées aux mesures techniques de protection, forment un concept de sécurité cohérent. Dans la section suivante, nous verrons comment ce concept peut être ancré dans une stratégie de conformité globale.

Stratégie de conformité LLM : documentation et traçabilité

Une stratégie de conformité bien pensée est cruciale pour pouvoir démontrer la conformité au RGPD de l’utilisation des LLM. Particulièrement important est le respect du principe de responsabilité conformément à l’article 5, paragraphe 2, du RGPD, qui exige de l’entreprise qu’elle puisse démontrer le respect de tous les principes de protection des données.

Réalisation d’une analyse d’impact relative à la protection des données

Pour de nombreuses applications LLM, notamment celles impliquant des données personnelles ou des décisions automatisées, une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) conformément à l’article 35 du RGPD est nécessaire. Cette évaluation systématique des risques devrait inclure les éléments suivants :

1. Description de l’application :
   • Description détaillée de l’objectif d’utilisation du LLM
   • Étendue et nature des données traitées
   • Systèmes impliqués et flux de données
   • Modèles et fournisseurs utilisés
2. Test de nécessité :
   • Justification du traitement des données
   • Examen d’alternatives avec une moindre intrusion
   • Évaluation de la minimisation des données
3. Évaluation systématique des risques :
   • Identification des risques potentiels pour les droits et libertés des personnes concernées
   • Évaluation de la probabilité d’occurrence et de l’ampleur des dommages
   • Prise en compte des risques spécifiques des LLMs (par ex. hallucinations, biais)
4. Mesures de protection :
   • Mesures techniques pour minimiser les risques
   • Dispositions organisationnelles
   • Preuve de l’efficacité
5. Évaluation des résultats :
   • Évaluation du risque résiduel après mise en œuvre des mesures de protection
   • Décision sur l’admissibilité
   • Éventuellement consultation de l’autorité de contrôle en cas de risque résiduel élevé

Pour les PME, il est recommandé d’utiliser des modèles d’AIPD structurés, adaptés aux risques spécifiques des LLM. Certaines autorités de protection des données ont désormais publié des guides spécifiques pour les applications d’IA qui peuvent servir d’orientation.

« L’AIPD n’est pas une fin bureaucratique en soi, mais un outil précieux pour la minimisation systématique des risques. Particulièrement avec les technologies innovantes comme les LLMs, elle aide à identifier les angles morts. » — Klaus Hartmann, expert en sécurité informatique

Documentation conforme à la loi de l’utilisation des LLM

Une documentation complète de l’utilisation des LLM est indispensable tant pour la gouvernance interne que pour d’éventuelles preuves auprès des autorités de contrôle. Les documents suivants devraient être créés et tenus à jour :

• Registre des activités de traitement (art. 30 RGPD) :
  • Inclusion de tous les traitements LLM avec des données personnelles
  • Description détaillée de la finalité et catégorisation des données
  • Informations sur les prestataires externes et les transferts vers des pays tiers
• Documentation technique du système :
  • Diagrammes d’architecture de l’intégration LLM
  • Modèles de flux de données et descriptions d’interfaces
  • Concepts de sécurité et mesures de protection mises en œuvre
• Contrats et accords :
  • Contrats de sous-traitance avec les fournisseurs de LLM
  • Clauses contractuelles types pour les transferts vers des pays tiers
  • Accords de niveau de service et accords de support
• Directives et documentations de processus :
  • Directive d’utilisation des LLM
  • Matériels de formation et preuves des formations effectuées
  • Descriptions de processus (par ex. pour la réponse aux incidents)
• Preuves de conformité :
  • Résultats des analyses d’impact relatives à la protection des données
  • Protocoles d’audits de sécurité et de tests
  • Vérifications documentées et leurs résultats

Un système structuré de gestion de documents avec des responsabilités claires pour la mise à jour garantit que la documentation est toujours à jour.

Plans de réponse aux incidents pour les incidents de protection des données

Malgré toutes les précautions, des incidents de protection des données liés aux LLMs peuvent survenir. Un plan de réponse aux incidents bien conçu est crucial pour limiter les dommages et répondre aux exigences légales.

Un plan de réponse aux incidents spécifique aux LLM devrait inclure les éléments suivants :

1. Détection et évaluation initiale :
   • Critères pour identifier les incidents potentiels
   • Voies de signalement pour les employés
   • Évaluation initiale de la gravité et de l’étendue
2. Endiguement et limitation des dommages :
   • Mesures immédiates pour limiter l’exposition des données
   • Restriction temporaire ou arrêt des systèmes affectés
   • Mesures spécifiques pour différents types d’incidents LLM
3. Enquête et documentation :
   • Enregistrement de toutes les informations pertinentes
   • Préservation des preuves (logs, prompts, sorties)
   • Analyse des causes et évaluation des dommages
4. Obligations de notification :
   • Évaluation de l’obligation de notification conformément à l’art. 33 RGPD
   • Préparation de la notification à l’autorité de contrôle (dans les 72 heures)
   • Vérification de l’obligation d’information des personnes concernées (art. 34 RGPD)
5. Récupération et suivi :
   • Rétablissement du fonctionnement sécurisé
   • Mise en œuvre de mesures d’amélioration
   • Documentation des leçons apprises
   • Adaptation des directives et des contenus de formation

Des incidents spécifiques aux LLM pourraient être par exemple :

• Transmission involontaire de grandes quantités de données personnelles via un prompt
• Attaques réussies d’injection de prompts qui contournent les contrôles de sécurité
• Création et distribution d’informations fausses mais convaincantes sur des personnes
• Décisions automatisées illicites basées sur des sorties LLM

Conseil pratique : des exercices réguliers de simulation (« exercices sur table ») peuvent tester l’efficacité du plan de réponse aux incidents et améliorer la réactivité de l’équipe.

Amélioration continue du concept de protection

La protection des données et la sécurité dans l’utilisation des LLM ne sont pas des projets ponctuels, mais des processus continus. Une approche systématique pour l’amélioration constante devrait être établie :

1. Révision régulière des risques :
   • Réévaluation semestrielle de la situation des risques
   • Prise en compte des nouveaux scénarios de menace
   • Adaptation aux développements technologiques
2. Surveillance basée sur des indicateurs :
   • Définition et suivi des KPI de sécurité
   • Mesure de l’efficacité des mesures de protection
   • Identification des potentiels d’amélioration
3. Mécanismes de feedback :
   • Enquêtes régulières auprès des utilisateurs
   • Possibilités de signalement à bas seuil pour les problèmes
   • Analyse des modèles d’incidents
4. Adaptation systématique :
   • Plans d’action priorisés
   • Responsabilités claires pour les améliorations
   • Vérification régulière de la mise en œuvre

Un instrument éprouvé est l’établissement d’un réseau de « champions de la sécurité », où des employés spécialement formés dans les départements servent de premiers points de contact et recueillent des suggestions d’amélioration.

Avec une stratégie de conformité systématique, vous créez la base d’une utilisation des LLM conforme à la loi et sécurisée. Dans la dernière section, nous jetons un regard sur les développements et exigences futurs.

Perspectives d’avenir pratiques : sécurité des LLM à partir de 2025

Le paysage des technologies et des réglementations LLM continue d’évoluer rapidement. Pour rester conformes à la protection des données et sécurisés à long terme, les PME devraient anticiper dès aujourd’hui les développements à venir et adapter leurs stratégies en conséquence.

Changements réglementaires à venir

La réglementation de l’IA et en particulier des LLMs va gagner en contours dans les années à venir, avec des impacts considérables sur les pratiques des entreprises :

• Loi européenne sur l’IA : La mise en œuvre complète de la loi européenne sur l’IA se fera progressivement, avec les impacts suivants pour les utilisateurs de LLM :
  • Classification des risques de diverses applications LLM
  • Exigences de transparence et de documentation
  • Obligations pour éviter la discrimination et les biais
  • Supervision humaine des systèmes d’IA
• Interprétations étendues du RGPD : Les autorités de protection des données préciseront davantage leurs lignes directrices sur l’utilisation conforme au RGPD de l’IA :
  • Exigences spécifiques pour les fournisseurs de LLM
  • Prescriptions plus précises pour les contrats de sous-traitance
  • Règles détaillées pour les transferts vers des pays tiers dans le contexte de l’IA
• Réglementations sectorielles : D’autres prescriptions sectorielles vont émerger :
  • Secteur financier : Exigences élargies MiFID/MaRisk pour l’IA
  • Santé : Réglementations spécifiques pour les applications d’IA médicale
  • Infrastructures critiques : Exigences de sécurité plus strictes pour les systèmes d’IA

Les entreprises devraient suivre proactivement les développements réglementaires et adapter continuellement leurs stratégies de conformité. Une orientation précoce vers les normes à venir peut éviter des ajustements coûteux ultérieurs.

« La réglementation de l’IA évolue des principes génériques vers des exigences toujours plus spécifiques. Les entreprises qui construisent maintenant des structures de gouvernance solides géreront mieux les changements réglementaires. » — Prof. Dr. Marie Weber, experte en droit de la numérisation

Développements technologiques pour une meilleure protection des données

Parallèlement à la réglementation, des solutions technologiques se développent qui améliorent la protection des données et la sécurité dans l’utilisation des LLM :

• Apprentissage automatique préservant la confidentialité :
  • Apprentissage fédéré, où les modèles sont entraînés sans partage des données brutes
  • Chiffrement homomorphe pour les calculs sur des données chiffrées
  • Confidentialité différentielle avec des garanties mathématiques pour la protection des données
• Infrastructures IA locales :
  • Modèles plus économes en énergie pour le traitement sur appareil
  • LLMs compressés avec des performances améliorées sur du matériel standard
  • Architectures hybrides avec prétraitement local des données sensibles
• Fonctionnalités de sécurité avancées :
  • Défense améliorée contre l’injection de prompts par analyse basée sur le contexte
  • Détection et masquage automatisés des PII en temps réel
  • Détection intégrée d’hallucinations avec vérification des sources
• IA de confiance :
  • Meilleure explicabilité des décisions LLM
  • Outils de détection et de réduction des biais
  • LLMs certifiés avec des propriétés de sécurité prouvées

Pour les PME, ces développements offrent à long terme la possibilité d’utiliser des LLMs performants avec un risque moindre pour la protection des données. Une feuille de route technologique devrait tenir compte de ces développements et être régulièrement mise à jour.

Plan en 10 points pour une intégration LLM pérenne

Sur la base des tendances actuelles et des développements prévisibles, nous recommandons le plan en 10 points suivant pour une intégration LLM pérenne dans les PME :

1. Établir une gouvernance LLM :
   • Mettre en place une équipe de pilotage interdisciplinaire
   • Définir clairement les responsabilités
   • Mettre en œuvre des processus de révision réguliers
2. Prioriser les cas d’utilisation en fonction des risques :
   • Commencer par des applications à moindre risque
   • Élargissement progressif après des tests réussis
   • Établir des critères clairs pour l’évaluation des risques
3. Développer une stratégie LLM hybride :
   • Modèles locaux pour les données sensibles
   • Services cloud pour les applications générales
   • Observer continuellement l’évolution technologique
4. Mettre en œuvre la protection des données dès la conception :
   • Intégrer la protection des données dès le début dans tous les projets LLM
   • Anonymisation et minimisation par défaut
   • Vérification régulière par des experts en confidentialité
5. Construire un programme de formation complet :
   • Développer des modules de formation spécifiques aux rôles
   • Garantir des actualisations régulières
   • Intégrer des exercices pratiques et des scénarios réalistes
6. Établir une passerelle LLM centrale :
   • Contrôle unifié de tous les accès LLM
   • Contrôles standardisés de sécurité et de protection des données
   • Journalisation et audit centralisés
7. Automatiser la surveillance de la conformité :
   • Surveillance assistée par IA des violations de conformité
   • Alertes automatiques en cas de modèles suspects
   • Générer des rapports de conformité réguliers
8. Entretenir des échanges intersectoriels :
   • Participation à des réseaux d’échange d’expériences
   • Collaboration avec des associations et des organismes de normalisation
   • Développer des meilleures pratiques communes
9. Accompagner proactivement les développements réglementaires :
   • Adaptation précoce aux exigences à venir
   • Engagement dans les procédures de consultation
   • Mises à jour juridiques régulières
10. Promouvoir l’utilisation éthique des LLM :
    • Développer des directives éthiques pour les applications d’IA
    • Effectuer des évaluations éthiques régulières
    • Communication transparente sur l’utilisation de l’IA

Ce plan offre une approche structurée pour rendre l’utilisation des LLM dans les PME sûre, conforme à la loi et efficace à long terme. La mise en œuvre devrait être comprise comme un processus continu, pas comme un projet ponctuel.

Avec ces mesures orientées vers l’avenir, les PME peuvent profiter des avantages des LLMs sans prendre de risques disproportionnés – tout en se préparant aux exigences à venir.

Questions fréquemment posées sur la protection des données avec les LLMs

À propos de l’auteur

Cet article a été rédigé par des experts en protection des données et en sécurité IA chez Brixon AI. Notre équipe de spécialistes combine une longue expérience dans la mise en œuvre de solutions IA conformes à la protection des données pour les PME avec un savoir-faire technique et juridique solide.

Brixon AI aide les entreprises B2B de taille moyenne à accélérer, simplifier et pérenniser leur travail de bureau et de connaissances à l’aide de l’intelligence artificielle – toujours avec une attention particulière à la protection des données, à la sécurité de l’information et à la conformité.

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Sources et lectures complémentaires

• Office fédéral de la sécurité des technologies de l’information (BSI) : Guide pour l’utilisation sécurisée de l’IA (2024)
• Bitkom e.V. : Étude sur l’utilisation de l’IA dans les PME allemandes (2024)
• Conférence sur la protection des données (DSK) : Guide d’orientation sur l’utilisation des systèmes d’IA (2023/2024)
• Gartner Research : Guide du marché pour la sécurité de l’IA générative (2024)
• Fondation OWASP : OWASP Top 10 pour les applications de grands modèles de langage (2024)
• Agence de l’Union européenne pour la cybersécurité (ENISA) : Sécurisation des grands modèles de langage (2024)
• Le Commissaire fédéral à la protection des données et à la liberté de l’information (BfDI) : Évaluation des systèmes d’IA du point de vue de la protection des données (2024)