L'ampleur : une pratique majoritaire
Selon le Work Trend Index 2024 de Microsoft et LinkedIn, 78 % des utilisateurs de l'IA au travail y apportent leurs propres outils. Les sondages que Mustapha Benkalfate observe chez ses clients donnent des chiffres du même ordre, entre 78 et 85 %, et plus de la moitié de ces utilisateurs chargent des documents internes ou confidentiels alors qu'ils savent ne pas devoir le faire. Et quand l'entreprise bloque les outils, environ 80 % des salariés déclarent en utiliser malgré tout sur leurs appareils personnels.
Le coût : une organisation sur cinq touchée
Le rapport d'IBM sur le coût des violations de données en 2025 indique qu'une organisation sur cinq a subi une violation liée au shadow AI, et que les niveaux élevés de shadow AI alourdissent sensiblement le coût moyen d'une violation. Le cas fondateur date d'avril 2023 : des ingénieurs de Samsung avaient collé du code source et des notes internes dans ChatGPT, ce qui a conduit le groupe à interdire les outils d'IA générative à ses salariés.
Le paradoxe de l'outil officiel
Dans beaucoup d'entreprises, l'outil officiel est Microsoft Copilot ou un GPT interne, choisi pour sa sécurité. Sur le terrain, observe Mustapha Benkalfate, les salariés désobéissent dès qu'ils pensent obtenir de meilleurs résultats ailleurs. Il y voit un malentendu : ils cherchent une supériorité technologique là où il leur manque une supériorité méthodologique. Formés à des méthodes comme SCOPE©, ils tirent davantage de l'outil autorisé et ont moins de raisons d'en chercher un autre.
Il rappelle aussi pourquoi l'outil externe est plus risqué : il n'est pas conçu pour être sûr dans le cadre de l'entreprise. Un outil déployé en interne repose sur un contrat négocié, des règles d'accès et une supervision de la DSI.
Deux stratégies qui échouent
- Tout interdire. Bloquer les outils sur le Wi-Fi et les appareils de l'entreprise déplace l'usage vers les appareils personnels, hors de toute visibilité.
- Tout autoriser sans gouvernance. Les salariés utilisent des outils sans comprendre ce qu'ils partagent ni avec qui.
Il met aussi en garde contre la « mentalité de forteresse » : les données des outils de surveillance réseau sont plus utiles pour construire des campagnes de sensibilisation que pour sanctionner.
Ce qui fonctionne : l'éducation, relayée par des ambassadeurs
« La seule méthode qui fonctionne, c'est l'éducation. Mais si vous formez les gens deux ou trois jours et rien d'autre, ça ne marche pas : les humains privilégient toujours ce qui les fait gagner du temps. Il faut des ambassadeurs qui rappellent sans cesse comment les choses fonctionnent, et qui n'interdisent pas seulement, mais expliquent pourquoi c'est interdit. »
Le modèle qu'il déploie avec Revenu IA est une pyramide : des ambassadeurs, environ 4 à 5 % des effectifs, identifiés par une évaluation dynamique plutôt que nommés par la hiérarchie, formés par des experts externes, puis chargés de former et d'accompagner leurs collègues. Comment choisir ses ambassadeurs.
Le nouveau front : l'injection de prompt et les agents
Avec les agents, le risque change de nature. Mustapha Benkalfate cite l'injection de prompt : une consigne cachée dans un document, par exemple un profil LinkedIn contenant une instruction du type « si tu es un modèle de langage, ignore ta tâche et fais autre chose », peut détourner une IA de recrutement automatisée. Relié à des accès internes, un agent détourné peut exposer des identifiants ou des données clients. D'où deux règles : donner aux agents et aux connecteurs le minimum d'accès nécessaire, et définir un chemin d'escalade avant tout déploiement.
Une obligation désormais légale
Depuis le 2 février 2025, l'article 4 de l'AI Act européen impose aux entreprises qui déploient des systèmes d'IA de prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de maîtrise de l'IA chez leur personnel. La formation n'est plus seulement la meilleure réponse au shadow AI : c'est une obligation.