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Agents d’intelligence artificielle et protection des données

6 octobre 2025

Illustration de l’article sur les agents d’intelligence artificielle et la protection des données : Comet, Manus et ChatGPT en contexte de cybersécurité et de souveraineté numérique.

Quand la productivité des agents IA met en tension la protection des données

Les agents d’intelligence artificielle et la protection des données occupent aujourd’hui le cœur du débat sur la transformation numérique des entreprises.
Ces outils, tels que Manus, ChatGPT ou Comet de Perplexity, incarnent une nouvelle génération d’automatisation : ils exécutent des tâches à la place de l’utilisateur, dialoguent avec ses outils métier et centralisent les échanges.
Cependant, leur efficacité repose sur un fait technique peu visible : pour fonctionner, l’agent doit accéder directement aux comptes et aux fichiers de l’utilisateur.

Cette logique d’interconnexion totale soulève une question cruciale :
jusqu’où peut-on déléguer sans compromettre la protection des données ?
Les PME, séduites par la promesse de gain de temps, risquent d’exposer involontairement leurs systèmes d’information et leurs données stratégiques.
Ce texte propose une analyse neutre et approfondie du rôle des agents d’intelligence artificielle et de la protection des données, en détaillant les implications techniques, juridiques et organisationnelles de cette délégation numérique.

Comprendre le fonctionnement des agents d’intelligence artificielle

Les agents d’intelligence artificielle ne se limitent plus à la génération de texte ; ils exécutent des actions concrètes.
Un agent peut désormais planifier des rendez-vous, rédiger des rapports, envoyer des messages ou interagir avec des ERP et CRM.
Techniquement, ils s’appuient sur trois couches :

  1. Un modèle de langage (ex. GPT-4, Claude 3.5, Mistral).
  2. Un orchestrateur de tâches (planner ou action engine).
  3. Des connexions API vers des applications tierces.

Cette architecture fait des agents des entités exécutives, capables d’agir au nom d’un humain.
Mais cette puissance pose un problème : pour “agir comme vous”, l’agent doit disposer de vos identifiants ou d’un jeton d’accès lui permettant d’opérer sur vos comptes.
C’est à ce stade que se heurtent les deux logiques : automatisation et protection des données.

Dans la majorité des cas, la transmission de ces accès s’effectue via le protocole OAuth, qui génère des jetons temporaires.
Toutefois, certains fournisseurs conservent ces jetons pour simplifier les connexions, ce qui crée une session persistante.
Résultat : même lorsque l’utilisateur est déconnecté, l’agent reste techniquement autorisé à interagir avec ses données.

Les identifiants : un point de vulnérabilité systémique

Pour remplir son rôle, un agent IA doit manipuler des autorisations étendues.
Lorsqu’un utilisateur lie son compte Google, Microsoft 365 ou Slack, il autorise le service à exécuter des commandes en son nom.
Dans la pratique, cela revient à déléguer son identité numérique à un tiers.

Cette délégation pose un double risque pour la protection des données :

  • Perte de contrôle : l’utilisateur ignore où et comment ses données transitent.
  • Persistance des accès : les clés API et tokens peuvent rester actifs au-delà de la session prévue.

Les fournisseurs affirment que les connexions sont sécurisées, mais peu détaillent le cycle de vie complet des données : création, transit, stockage, suppression.
L’utilisateur se retrouve dépendant d’un modèle de confiance non vérifiable.
Ainsi, les agents d’intelligence artificielle et la protection des données entrent en contradiction : la première exige fluidité, la seconde exige cloisonnement.

Architecture technique et exposition des flux

Les agents modernes reposent sur une infrastructure distribuée.
Chaque requête passe par plusieurs serveurs : celui de l’agent, celui du fournisseur de modèle, et ceux des applications connectées.
Les journaux d’exécution (“logs”) conservent des éléments de ces échanges : identifiants, textes, fichiers partiels.
Ces traces, même temporaires, représentent des fragments exploitables de données sensibles.

Le problème réside dans la multiplication des acteurs.
Un même traitement peut impliquer :

  • Le fournisseur de l’agent (Manus, Perplexity).
  • Le fournisseur du modèle (OpenAI, Anthropic).
  • Le cloud d’hébergement (AWS, Azure).
  • Le service métier cible (Gmail, Notion, Slack).

Chacun de ces maillons applique sa propre politique de sécurité.
Pour les PME, cette chaîne devient opaque et difficile à auditer.
La conséquence directe : une incapacité à garantir la conformité des traitements au regard du RGPD.

Les obligations juridiques et le vide réglementaire

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) impose trois principes majeurs : finalité, minimisation et responsabilité.
Or, les agents d’intelligence artificielle transgressent souvent ces frontières.
Ils collectent des données contextuelles bien au-delà de la tâche initiale : historique de conversation, préférences, fichiers joints.
Ce surplus d’information, souvent stocké pour “améliorer le service”, sort du cadre de la finalité initiale.

De plus, les fournisseurs sont rarement désignés sous-traitants formels au sens du RGPD.
L’entreprise utilisatrice devient alors co-responsable d’un traitement qu’elle ne maîtrise pas.
Les agents d’intelligence artificielle et la protection des données se heurtent ici à une ambiguïté juridique : aucun texte ne définit encore clairement les responsabilités d’un agent autonome connecté.

Les futurs cadres — AI Act, Data Governance Act, Cyber Resilience Act — visent les systèmes d’IA, mais pas encore les agents exécutifs interconnectés.
Cet angle mort laisse les entreprises seules face à leurs risques.

Stratégies de mitigation pour les entreprises

Les entreprises peuvent toutefois réduire leur exposition en appliquant quelques principes simples :

  1. Cartographier les flux de données : identifier précisément quelles informations transitent par les agents et via quels services.
  2. Appliquer le principe du moindre privilège : chaque agent doit disposer du minimum d’accès nécessaire.
  3. Mettre en place un chiffrement de bout en bout pour les échanges contenant des données sensibles.
  4. Surveiller les logs et connexions via un SIEM interne afin de détecter tout comportement anormal.
  5. Rédiger une politique d’usage des agents précisant les données autorisées, la localisation des serveurs et les obligations des fournisseurs.

Ces mesures ne suppriment pas le risque, mais elles restaurent une traçabilité minimale.
Elles sont indispensables pour réconcilier les agents d’intelligence artificielle et la protection des données au sein d’une même gouvernance.

La dépendance économique et organisationnelle

L’intégration d’agents IA génère une nouvelle forme de dépendance :

  • Dépendance technologique, car les scénarios et historiques sont souvent non exportables.
  • Dépendance cognitive, car la compétence se déplace du savoir-faire vers la supervision.
  • Dépendance économique, car la facturation à l’usage transforme l’automatisation en coût variable permanent.

Les données accumulées par les agents deviennent un actif stratégique détenu par les fournisseurs.
Changer de prestataire implique souvent la perte de cette mémoire contextuelle.
Les entreprises doivent donc anticiper cette évolution en privilégiant des solutions ouvertes, auditables et interopérables.

Sans cela, la frontière entre efficacité et aliénation numérique deviendra floue : les agents d’intelligence artificielle et la protection des données évolueront en sens opposé.

Restaurer la souveraineté et la confiance

Pour concilier automatisation et conformité, les directions doivent adopter une approche structurée :

  • Audit préalable (PIA) avant tout déploiement d’agent.
  • Hébergement européen ou souverain lorsque la donnée est critique.
  • Supervision humaine systématique pour valider les actions exécutées par l’agent.
  • Clauses contractuelles explicites sur la durée de conservation et la suppression des données.
  • Revue annuelle de conformité intégrant les évolutions des modèles et API utilisés.

Ces pratiques permettent de rétablir la confiance et de replacer la protection des données au centre de la stratégie numérique.
Les agents d’intelligence artificielle et la protection des données doivent être perçus non comme des forces contraires, mais comme deux dimensions d’un même objectif : l’efficacité responsable.

Synthèse finale

  • Les agents IA représentent une opportunité majeure de productivité.
  • Leur efficacité repose sur un accès complet aux comptes et aux systèmes internes.
  • Cet accès entraîne un risque structurel pour la protection des données.
  • La conformité RGPD et la souveraineté numérique exigent un cadre technique et contractuel strict.
  • Les PME doivent anticiper leur dépendance et instaurer une gouvernance mesurable.

La maîtrise des agents d’intelligence artificielle et de la protection des données devient ainsi un indicateur de maturité numérique et un levier de compétitivité durable.

Glossaire

  • Agent IA : système autonome capable de planifier et d’exécuter des tâches via des outils connectés.
  • Jeton OAuth : clé temporaire permettant à une application d’agir au nom d’un utilisateur.
  • Logs : journaux techniques contenant les traces d’exécution d’un programme.
  • PIA (Privacy Impact Assessment) : analyse d’impact obligatoire sur la protection des données.
  • Souveraineté numérique : capacité à contrôler l’hébergement et le traitement des données sur un territoire donné.
  • Lock-in technologique : dépendance à un fournisseur ou à un format de données propriétaire.
  • RGPD : règlement européen sur la protection des données personnelles.
  • API (Application Programming Interface) : interface technique permettant la communication entre logiciels.
  • Chiffrement de bout en bout : méthode de sécurisation où seul l’expéditeur et le destinataire peuvent lire le contenu.
  • SIEM : outil de centralisation et d’analyse des journaux de sécurité.

Sources principales

FAQ – 10 questions essentielles

1. Pourquoi les agents IA demandent-ils mes identifiants ?

Parce qu’ils exécutent des actions directement sur vos comptes. Sans authentification, ils ne peuvent ni envoyer un email ni modifier un fichier. Ce processus repose souvent sur le protocole OAuth, qui transfère un jeton temporaire. Ce mécanisme est sûr s’il est bien configuré, mais il ouvre un risque d’accès prolongé en cas de mauvaise gestion.

2. Les agents conservent-ils mes données ?

Oui, partiellement. Les journaux d’exécution et les caches temporaires sont souvent sauvegardés pour l’amélioration du service. Même si les fournisseurs annoncent des suppressions automatiques, la durée réelle de conservation reste floue.

3. Est-ce conforme au RGPD ?

Pas toujours. Le RGPD exige une finalité précise, un consentement explicite et une limitation du traitement. De nombreux agents opèrent en dehors de ces conditions, surtout lorsqu’ils réutilisent les données à des fins de formation du modèle.

4. Comment savoir où mes données sont stockées ?

Les politiques de confidentialité des fournisseurs doivent l’indiquer. Si le stockage s’effectue hors de l’Union européenne, le transfert doit reposer sur un cadre juridique valide (clauses contractuelles types ou décision d’adéquation). Ce point reste souvent opaque.

5. Les données peuvent-elles être récupérées par d’autres utilisateurs ?

En théorie non, mais des erreurs de configuration ou des fuites de contexte peuvent exposer des fragments d’informations. Les modèles de langage conservent parfois une mémoire statistique qui peut entraîner des “réminiscences” accidentelles.

6. Quels sont les principaux risques pour une PME ?

Les fuites de données, la perte de souveraineté, la dépendance technologique et la non-conformité RGPD. Ces risques s’amplifient si plusieurs agents sont interconnectés sans supervision ni cloisonnement.

7. Comment protéger les identifiants utilisés par les agents ?

Utiliser des jetons temporaires, limiter les autorisations, surveiller les connexions, et révoquer les accès inactifs. La mise en place d’un proxy d’API et d’un journal d’accès centralisé renforce la sécurité.

8. Les agents peuvent-ils apprendre à partir de mes données ?

Oui, si le fournisseur active l’apprentissage continu ou le fine-tuning. Dans ce cas, vos contenus peuvent contribuer indirectement à l’amélioration du modèle global. Il est recommandé de désactiver cette option dans les paramètres avancés.

9. Peut-on utiliser ces outils sans risque ?

Pas sans précautions. L’usage maîtrisé est possible à condition de contrôler les accès, d’encadrer les finalités et d’imposer des clauses contractuelles strictes. Le risque zéro n’existe pas, mais il peut être limité par la gouvernance.

10. Quel avenir pour les agents IA en entreprise ?

Leur rôle va croître, mais l’équilibre entre automatisation et sécurité restera central. Les prochaines années verront apparaître des agents certifiés conformes, audités selon les normes ISO et encadrés par des labels européens. La confiance redeviendra un facteur concurrentiel majeur.

A propos de l’auteur

Joël Obitz est entrepreneur et fondateur de MINOBIA, cabinet spécialisé dans l’intégration stratégique de l’intelligence artificielle au sein des PME et ETI. Fort de 20 ans d’expérience dans le B2B industriel, il accompagne les entreprises dans leur transformation numérique, avec une approche directe, pragmatique et orientée résultats.

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