Entre performance et risques : Le défi permanent du Shadow IT

Comprendre le Shadow IT : L’enjeu des outils non maîtrisés

Les entreprises utilisent de plus en plus d’outils numériques. Cette évolution pousse les équipes à adopter des solutions rapides pour aller plus vite, même lorsque ces outils ne sont ni validés ni contrôlés par la direction ou la direction informatique (DSI). Ce phénomène est appelé le Shadow IT (Informatique de l’Ombre).

Il correspond à l’usage, non autorisé par la DSI, de logiciels, plateformes ou services. Il peut s’agir d’un simple service de partage de fichiers  ou, plus récemment, d’outils basés sur l’intelligence artificielle.

Que ce soit un logiciel classique ou un outil d’IA, cet usage non encadré peut améliorer l’efficacité à court terme, mais il crée aussi des risques importants pour la sécurité, la gestion des données et la performance globale de l’organisation.

Le Shadow IA : Une variante récente à surveiller

Le Shadow IA est une variante récente et en forte croissance du Shadow IT. Il s’agit d’outils d’intelligence artificielle utilisés sans validation interne, comme des générateurs de texte, des assistants de code ou des modèles d’analyse de données. En raison de la facilité d’accès et de l’efficacité immédiate de ces outils, le Shadow IA présente des enjeux spécifiques qui amplifient les risques traditionnels.

Exemples concrets d’usages et de risques

Le Shadow IT ne se limite pas à des usages isolés. Il s’immisce dans le quotidien de l’entreprise, souvent par volonté d’efficacité.

Shadow IT classique

• Transfert et Stockage de Fichiers :
  • Usage non autorisé : Utiliser Dropbox, Google Drive personnel ou WeTransfer pour partager des fichiers de travail volumineux.
  • Conséquence/Gestion : La DSI ne peut garantir la résidence des données, ce qui rend impossible le contrôle de la confidentialité des documents clients ou stratégiques.
• Communication et Collaboration :
  • Usage non autorisé : Installer une application de messagerie non validée comme whatsApp ou Telegram pour communiquer rapidement entre équipes.
  • Conséquence/Gestion : Les informations importantes se dispersent hors du système de l’entreprise, rendant la recherche d’information et l’audit des conversations impossibles.
• Gestion de Projets et Finance :
  • Usage non autorisé : Employer un outil de facturation ou un CRM gratuit trouvé en ligne pour gérer un projet pilote.
  • Conséquence/Gestion : La création d’un système parallèle qui ne peut pas se synchroniser avec les outils de comptabilité ou de gestion des ventes officiels (ERP, CRM validé), créant une fragmentation des données.

Shadow IA

• Fuite de données par prompt : Coller des données clients (emails, noms, chiffres d’affaires) dans un générateur de texte pour rédiger une réponse commerciale rapide, sans savoir si ces données sont utilisées pour entraîner le modèle d’IA.
• Analyse non sécurisée : Utiliser un modèle génératif pour analyser des documents internes (ex: rapports de R&D) sans savoir où les données sont stockées.
• Vulnérabilité du code : Faire écrire du code (pour un site web ou un outil interne) par un assistant IA non approuvé, introduisant potentiellement des failles de sécurité sans vérification par l’équipe technique.
• Contenu et droits : Laisser une IA produire des visuels pour une campagne sans vérifier les droits de propriété intellectuelle associés.

Les avantages immédiats

Même s’ils posent problème, ces usages apportent parfois un gain réel :

• Accélération des tâches répétitives.
• Amélioration de la créativité et de la qualité des livrables.
• Réduction du temps de mise en place par rapport aux outils internes.
• Possibilité de tester vite de nouvelles méthodes de travail.

Ces bénéfices expliquent pourquoi le phénomène continue de croître.

Les risques majeurs pour l’entreprise

Les risques sont nombreux et touchent plusieurs aspects clés.

sécurité et confidentialité

Les outils non autorisés peuvent stocker des données sensibles sans garantie de protection. Une erreur d’usage peut entraîner une fuite d’informations, un accès non contrôlé ou une exposition à des cyberattaques.

Exemple : un collaborateur envoie un contrat confidentiel sur son drive personnel pour travailler plus vite chez lui.

fragmentation des systèmes et incohérence des données

Lorsque chaque équipe utilise ses propres outils, les données se dispersent. La cohérence des informations devient difficile à maintenir et les échanges entre services se compliquent.

Exemple : le marketing utilise un outil d’emailing non validé, pendant que le commerce en utilise un autre. Les données clients sont alors dupliquées, incomplètes ou incohérentes.

conformité réglementaire

Certaines industries doivent respecter des normes strictes sur la gestion des données. Le Shadow IT et le Shadow IA peuvent créer des situations de non-conformité sans que la direction en soit consciente.

Exemple : un collaborateur utilise un générateur IA hébergé aux États-Unis pour traiter des données européennes, ce qui peut violer le RGPD.

dépendance aux solutions non maîtrisées

Si un outil non validé disparaît ou change ses conditions d’utilisation, l’entreprise se retrouve sans solution de secours.

Exemple : un service gratuit utilisé par une équipe devient payant ou ferme du jour au lendemain.

Les enjeux spécifiques du shadow IA

L’IA amplifie certains risques, nécessitant une vigilance accrue :

• Risque d’apprentissage : Les modèles peuvent apprendre à partir d’informations sensibles envoyées par les utilisateurs.
• Inexactitude et « hallucination » : Les contenus générés peuvent contenir des erreurs factuelles difficiles à repérer.
• Manque de transparence : Les décisions prises à partir de suggestions automatiques manquent parfois de transparence sur la source ou la méthode d’analyse.
• Propriété intellectuelle et Licence : Les licences d’utilisation peuvent imposer des conditions incompatibles avec les contraintes internes de l’entreprise.

Comment encadrer le phénomène

Une gestion efficace repose sur plusieurs actions impliquant à la fois la DSI et les équipes métier.

Construire un cadre clair

L’entreprise doit définir les outils autorisés, les règles d’usage et les limites à respecter. Un guide simple et accessible aide les équipes à adopter de bons réflexes.

Proposer des alternatives validées

Pour réduire le Shadow IT et le Shadow IA, il faut offrir des solutions performantes et adaptées aux besoins réels. Les équipes adoptent plus facilement des outils officiels lorsqu’ils sont simples et efficaces.

Former les collaborateurs et sensibiliser

La sensibilisation aux risques et aux bonnes pratiques réduit les comportements non maîtrisés. La formation doit inclure des exemples concrets et des scénarios réalistes, en insistant particulièrement sur les dangers liés à la manipulation des données clients par des outils d’IA externes.

Mettre en place des processus de demande rapides

Si la validation interne est trop longue, les équipes contournent le système. Un processus rapide et transparent pour évaluer et potentiellement intégrer de nouveaux outils limite les usages non autorisés.

Conclusion

Le Shadow IT et le Shadow IA reflètent un besoin d’agilité et de performance. Leur impact peut être positif lorsque l’entreprise les accompagne et les encadre. Sans contrôle, ils génèrent des risques importants pour la sécurité, la conformité et la cohérence des opérations. La solution ne consiste pas à tout interdire, mais à proposer un cadre clair, des outils adaptés et un dialogue constant entre les équipes et la direction informatique.