Vos clients demandent « que fait-on avec l'IA ? » : une réponse pour les MSSP

La situation

La revue trimestrielle tire à sa fin quand l'associé directeur du client, ou le directeur financier, ou la directrice de la clinique, pose la question : « La moitié de notre personnel utilise ChatGPT. Qu'est-ce qu'on devrait faire ? » Certaines personnes ont une licence Microsoft Copilot. D'autres utilisent des comptes gratuits sur leur téléphone ou dans un deuxième onglet du navigateur. Il n'existe aucune politique écrite, ou seulement une note d'une page que personne n'a relue depuis son envoi.

Le client ne demande pas un exposé sur les grands modèles de langage. Il veut savoir s'il a un problème, ce que fait une organisation raisonnable dans sa situation et combien cela coûtera. Le pare-feu, la protection des postes et la sécurité du courriel que vous gérez déjà n'ont pas été conçus pour voir ce qu'une personne tape dans une zone de requête; répondre « vous êtes couverts » ne serait donc pas honnête. Si le client a besoin d'une introduction, l'article sur ce qu'est le Shadow AI est un bon point de départ.

Ce guide vous donne une réponse structurée que vous pouvez livrer pendant cette rencontre, puis transformer en mandat bien délimité.

Ce que disent réellement les règles

Pour la plupart des clients du secteur privé au Canada, aucune loi unique ne dit « voici quoi faire avec l'IA générative ». Il existe plutôt un ensemble de cadres et de lignes directrices qui décrivent ce qui est raisonnable, par-dessus les obligations en matière de vie privée et les devoirs professionnels que le client assume déjà. Précisez au client ce qui est contraignant et ce qui est volontaire.

• NIST AI Risk Management Framework. L'AI RMF 1.0, publié en janvier 2023, est d'application volontaire et s'adresse aux organisations qui conçoivent, développent, déploient ou utilisent l'IA, pas seulement aux développeurs. Sa fonction Govern comprend l'inventaire des systèmes d'IA (GOVERN 1.6), la formation du personnel et des partenaires sur les risques liés à l'IA (GOVERN 2.2), des politiques visant les risques liés aux logiciels et aux données de tiers (GOVERN 6.1) ainsi qu'une surveillance continue et un examen périodique (GOVERN 1.5). Le profil sur l'IA générative du NIST (juillet 2024) range la protection des données, y compris la fuite et la divulgation non autorisée, et la propriété intellectuelle parmi les risques propres à l'IA générative.
• ISO/IEC 42001. Publiée en décembre 2023, la norme ISO/IEC 42001 énonce les exigences pour établir et maintenir un système de management de l'IA dans les organisations qui développent, fournissent ou utilisent l'IA. Elle est volontaire.
• Commissaires à la protection de la vie privée. Les commissaires fédéral, provinciaux et territoriaux ont publié en décembre 2023 des principes conjoints sur l'IA générative. Ils ne sont pas contraignants, mais ils suggèrent aux organisations de privilégier des renseignements dépersonnalisés dans les requêtes et de n'y saisir des renseignements personnels que lorsque c'est autorisé.
• Centre canadien pour la cybersécurité. Sa publication de sensibilisation sur l'IA générative recommande aux organisations d'adopter des politiques sur l'usage de l'IA et au personnel d'éviter d'y saisir des renseignements personnels ou des données d'affaires exclusives.

Les obligations contraignantes sont celles que le client a déjà : les lois sur la protection des renseignements personnels comme la LPRPDE ou la Loi 25 (Québec), la réglementation sectorielle et les codes professionnels des avocats, des comptables et des cliniciens. Invitez le client à confirmer les détails auprès de ses conseillers juridiques ou de son organisme de réglementation.

Pourquoi les politiques et les interdictions ne suffisent pas

Une politique, à elle seule, reste un document. Elle dit aux gens quoi ne pas faire, mais elle n'agit pas au moment où quelqu'un s'apprête à coller le tableur d'un client dans un robot conversationnel à 18 h. Selon le Cost of a Data Breach Report 2025 d'IBM, 63 % des organisations n'avaient aucune politique de gouvernance de l'IA; en rédiger une est donc un vrai progrès. Ce n'est simplement pas la dernière étape.

Bloquer les sites d'IA au pare-feu pose le problème inverse. Le personnel se tourne vers des comptes personnels, son téléphone et son réseau à la maison, ce qui fait disparaître le peu de visibilité que le client avait. Le blocage par catégorie ne distingue pas non plus une demande anodine d'une demande qui contient les dossiers financiers d'un client.

Aucune de ces approches ne règle l'irréversibilité. Une fois un contenu soumis à un outil d'IA public, il ne peut plus être rappelé. Il devient assujetti aux conditions du fournisseur, qui peuvent permettre la conservation, la sous-traitance du traitement et, dans certains cas, l'entraînement des modèles. Un contrôle qui ne fait que signaler après coup laisse au client un incident, pas un incident évité.

À quoi ressemble un contrôle pratique

Présentez la réponse en cinq étapes que le client peut comprendre et budgéter.

1. Inventaire. Consacrez deux à quatre semaines à découvrir quels outils d'IA sont réellement utilisés, et par quelles équipes. Combinez les données DNS ou de proxy, la découverte des applications SaaS, un court sondage auprès du personnel et la télémétrie au niveau du navigateur. C'est l'inventaire auquel renvoie le NIST AI RMF.
2. Politique. Convenez d'une politique d'utilisation acceptable courte : outils approuvés, types de données qui ne doivent jamais aller dans un outil public, et qui appeler après une erreur. Le générateur de politique d'utilisation acceptable de l'IA est une ébauche raisonnable à adapter.
3. Outils autorisés. Aidez le client à choisir les outils d'IA d'entreprise qu'il paiera, et examinez leurs conditions relatives aux données dans le cadre de la gestion du risque lié aux tiers. Le personnel a besoin d'une voie approuvée, sinon il trouvera la sienne.
4. Contrôles au niveau des données dans le navigateur. La plus grande partie de l'usage de l'IA se fait dans un onglet du navigateur. Placez-y un contrôle qui guide les gens au moment de la requête, et qui caviarde ou bloque les données sensibles avant la soumission, sur les outils autorisés comme sur les autres.
5. Rapport mensuel. Faites état des outils utilisés, de ce qui a été intercepté, des équipes qui ont besoin d'accompagnement et des prochains ajustements. Un exemple de rapport de risque lié à l'IA pour un client montre ce qu'il peut contenir.

Ajoutez une procédure d'incident : lorsqu'une personne signale que des données sensibles ont été soumises, qui évalue la situation et comment les obligations du client en matière de vie privée sont gérées.

Sanitized Ai est une façon de réaliser l'étape quatre et d'alimenter l'étape cinq. C'est une extension de navigateur pour Chrome, Edge et Firefox qui détecte les données sensibles (noms et identifiants de clients, renseignements personnels, données de santé et financières, code source, conditions de transactions) dans les requêtes et les téléversements de fichiers vers les outils d'IA, puis les caviarde ou les bloque avant la soumission. La personne voit une explication en langage clair de ce qui a été signalé et pourquoi, de sorte que chaque quasi-incident devient une courte leçon. Les administrateurs disposent d'un tableau de bord des métadonnées des événements signalés (quel outil, quel type de données, quelle politique, à quel moment) qui ne montre jamais le contenu des requêtes, ce qui vous fournit un registre prêt pour l'audit pour la revue mensuelle, sans lire les requêtes de qui que ce soit.

Pour discuter de l'utilisation de Sanitized Ai auprès de vos clients, écrivez-nous au moyen du formulaire d'accueil.