Les quatre risques liés à l’IA que toute direction d’entreprise doit connaître

Quand l’euphorie se heurte à la réalité

L’intelligence artificielle n’est plus depuis longtemps un simple sujet informatique, mais un facteur stratégique de réussite. De nombreuses entreprises déploient actuellement l’IA générative à un rythme soutenu. Cependant, les risques qui y sont associés ne sont souvent abordés que de manière superficielle.

La notion de « risque lié à l’IA » recouvre différents défis. Lorsqu’on demande ce que cela signifie concrètement, on pense souvent en premier lieu aux cyberattaques et aux hallucinations. Cela peut constituer un défi stratégique pour les entreprises. En effet, les risques qui ne sont pas clairement identifiés ne peuvent être ni hiérarchisés, ni délégués, ni budgétisés de manière appropriée.

Le rapport « Cost of a Data Breach Report 2025 » d’IBM montre à quel point l’utilisation effective devance parfois la direction. Dans une entreprise sur cinq ayant subi une fuite de données, l’IA « fantôme » a joué un rôle. Il s’agit ici de l’utilisation de l’IA à l’insu ou sans l’autorisation de l’employeur. 63 % des entreprises concernées ne disposaient d’aucune directive en matière de gouvernance de l’IA.

Souvent, l’utilisation ne commence donc pas après une autorisation officielle, mais directement dans le navigateur. Il devient ainsi plus difficile pour les entreprises de garder une vue d’ensemble des flux de données et des bases décisionnelles. La direction est donc de plus en plus confrontée à la question de savoir comment contrôler et structurer l’utilisation de l’IA.

Catégorie 1 : Risque lié aux données – quelles données sont saisies ?

Le risque le plus immédiat survient lorsque les collaborateurs fournissent des informations aux outils d’IA. Il s’agit par exemple de documents, d’e-mails, de données clients ou de code source. Selon le service et la configuration, ces données peuvent être stockées en externe, traitées dans d’autres juridictions ou utilisées pour l’entraînement de futurs modèles.

Des informations confidentielles peuvent ainsi échapper au contrôle de l’entreprise sans qu’il y ait d’incident de sécurité classique ni que leur transmission ait été délibérément autorisée.

Un cas survenu en mars 2025 en Australie a montré à quel point ce risque est réel. Un collaborateur externe a téléchargé dans ChatGPT un tableau Excel comportant plus de 12 000 lignes. Ce fichier contenait les noms, adresses et, dans certains cas, des informations médicales de victimes d’inondations. Il a été prouvé que les données personnelles de 2 031 personnes avaient été exposées.

Il ne s’agissait ni d’une attaque ni d’un logiciel malveillant. Un collaborateur a simplement utilisé un outil non autorisé. Ce schéma sous-jacent s’applique à de nombreuses entreprises : les mécanismes de protection mis en place au fil des années ne sont pas contournés, mais simplement ignorés.

Une liste de clients qui ne serait pas envoyée par e-mail à des personnes externes peut, par exemple, être saisie dans une fenêtre de chat. Il peut alors être moins évident de se rendre compte que des informations sensibles peuvent quitter l’entreprise par ce biais.

Dans le même temps, le volume augmente. Selon le « AI Adoption and Risk Report 2025 » de Cyberhaven, un bon tiers des données saisies par les collaborateurs dans les outils d’IA sont désormais considérées comme sensibles. Et la tendance est à la hausse.

Catégorie 2 : Risque lié aux résultats – Hallucinations

KI-Systeme können Antworten liefern, die schlüssig und überzeugend formuliert sind, unabhängig davon, ob die enthaltenen Informationen korrekt sind. Ein Modell kann beispielsweise Quellen erfinden, Berechnungen verfälschen, einseitige Empfehlungen erzeugen oder Code mit Sicherheitslücken vorschlagen.

Les systèmes d’IA peuvent fournir des réponses formulées de manière cohérente et convaincante, que les informations qu’elles contiennent soient exactes ou non. Un modèle peut, par exemple, inventer des sources, fausser des calculs, générer des recommandations partiales ou proposer du code comportant des failles de sécurité.

Le risque ne réside donc pas uniquement dans la technologie, mais aussi dans la manière dont ses résultats sont exploités. Les personnes peuvent se fier à ces résultats parce qu’ils sont formulés de manière compétente, et s’appuyer dessus pour prendre des décisions concrètes.

Le cas de Deloitte Australie, survenu en octobre 2025, a montré que même des entreprises de premier plan peuvent être concernées. Un rapport de 237 pages destiné au gouvernement australien contenait des erreurs générées par l’IA, des références à des études inventées de toutes pièces et une citation fictive tirée d’un arrêt de la Cour fédérale. Deloitte a dû rembourser la dernière tranche de ses honoraires, d’un montant de 440 000 dollars australiens. À cela s’est ajouté un préjudice de réputation correspondant.

La justice se penche également de plus en plus sur cette problématique. En 2025, la Haute Cour d’Angleterre a clairement établi, dans son arrêt de principe concernant les affaires Ayinde et Al-Haroun, que les avocats sont responsables des résultats d’IA non vérifiés. Dans l’une de ces affaires, 18 des 45 arrêts cités étaient purement fictifs. À l’échelle mondiale, plusieurs centaines de procédures judiciaires impliquant des « hallucinations » générées par l’IA ont été recensées jusqu’au début de l’année 2026.

Le fait que le marché prenne également ce risque au sérieux est illustré par Lloyd’s of London. Depuis 2025, cette société propose des produits d’assurance spécialement destinés à couvrir les dommages résultant d’hallucinations générées par l’IA.

Il en ressort un enseignement essentiel pour les directions d’entreprise : celles-ci doivent donc veiller à ce que les contenus générés par l’IA soient dûment vérifiés avant leur utilisation. Le risque lié aux résultats est donc avant tout une question de processus. Il faut définir clairement dans quels cas les résultats de l’IA peuvent être utilisés directement et dans quels cas une vérification par un être humain est nécessaire.

Catégorie 3 : Risque de conformité – ce qu’exige la loi

Les risques de conformité liés à l’IA sont déjà une réalité. La loi européenne sur l’IA entre en vigueur de manière progressive. Les interdictions relatives aux pratiques illicites s’appliquent depuis février 2025 et sont passibles d’amendes pouvant atteindre 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial.

Les obligations imposées aux fournisseurs de grands modèles d’IA s’appliquent depuis août 2025. Depuis le 2 août 2026, la Commission européenne peut infliger dans ce domaine des amendes pouvant atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires. À la date de clôture de la rédaction, aucune amende n’avait encore été prononcée, mais la mise en œuvre des dispositions a déjà commencé.

Pour les entreprises suisses, c’est surtout le champ d’application qui est pertinent. C’est l’exposition au marché qui est déterminante, et non l’emplacement du serveur.

La Suisse adopte délibérément une approche plus allégée. En février 2025, le Conseil fédéral a décidé de ne pas adopter de loi spécifique sur l’IA et mise plutôt sur la Convention du Conseil de l’Europe relative à l’IA ainsi que sur des adaptations sectorielles ciblées.

Cela ne signifie toutefois pas que l’IA soit utilisée en Suisse dans un vide juridique. Le Préposé fédéral à la protection des données a réaffirmé en 2025 que la loi révisée sur la protection des données s’applique directement aux traitements de données basés sur l’IA. Cela inclut, en cas de risques élevés, l’obligation de réaliser une analyse d’impact relative à la protection des données.

Le défi de cette catégorie réside dans le fait qu’un manquement à la conformité peut déjà survenir lorsque l’IA est mise en œuvre sans que son utilisation concrète ne soit systématiquement mise en regard des exigences en vigueur.

Catégorie 4 : Risque d’attaque – l’IA contre sa propre entreprise

Alors que les trois premières catégories découlent de l’utilisation interne de l’IA, la quatrième provient de l’extérieur.

Un cas survenu en janvier 2026 dans le canton de Schwyz a montré à quel point ce risque peut être immédiat. Selon des informations de la SRF, un entrepreneur a transféré plusieurs millions de francs vers l’Asie. Cet incident a été précédé d’une série d’appels téléphoniques s’étalant sur deux semaines, au cours desquels des escrocs ont imité un partenaire commercial de confiance à l’aide d’une voix clonée par IA. L’affaire fait actuellement l’objet d’une enquête.

Cet exemple illustre une tendance plus large. Selon la société de sécurité Hoxhunt, la part des attaques de phishing générées par l’IA est passée de 4 à 56 % entre novembre et décembre 2025. Le Federal Bureau of Investigation (FBI) a classé pour la première fois en 2025 la fraude assistée par l’IA dans une catégorie distincte. Rien qu’aux États-Unis, des pertes de près de 900 millions de dollars américains ont été signalées.

La défense repose moins sur des technologies exclusivement spécifiques à l’IA que sur des pratiques de sécurité éprouvées, qui doivent être adaptées à la nouvelle nature des attaques. Cela inclut des mesures de sensibilisation visant à préparer les collaborateurs à faire face à des messages et des voix d’un réalisme trompeur, des processus de validation rigoureux ainsi qu’une détection capable de suivre le rythme des attaques.

La répartition en quatre domaines permet de transformer la notion générale de « risque lié à l’IA » en lots de travail concrets et gérables, assortis de responsabilités clairement définies. Les entreprises qui gèrent efficacement cette question ne disposent pas nécessairement de la technologie la plus sophistiquée. Ce qui est déterminant, c’est plutôt qu’elles identifient et évaluent les risques dans ces quatre catégories, et qu’elles planifient les mesures d’atténuation correspondantes.

Un regard vers l’avenir montre que la nécessité d’agir ne cesse de croître. Les obligations relatives aux risques élevés prévues par la loi européenne sur l’IA (EU AI Act) entreront en vigueur de manière échelonnée jusqu’à fin 2027. Parallèlement, la norme ISO/IEC 42001 établit une norme certifiable pour les systèmes de gestion de l’IA.

De plus, l’autonomie croissante des agents d’IA crée une nouvelle surface d’attaque. Dès 2025, les premières vulnérabilités ont été documentées : un simple e-mail piégé suffisait à soutirer des données à un assistant IA sans que celui-ci ne s’en aperçoive.

Architecture & La question centrale évolue donc elle aussi : on passe de « Qui utilise quel outil ? » à « Quels systèmes agissent de manière autonome en notre nom ? ».

En dressant dès aujourd’hui l’inventaire de ces quatre catégories, on jette les bases nécessaires pour développer sa propre gouvernance de manière ciblée et structurée.