Quels contrôles mettre en place pour gouverner les LLMs en toute sécurité ?

1. Gateway LLM sécurisé

Le gateway est le point de contrôle. Si le trafic LLM n'est pas centralisé, vous ne pouvez ni monitorer les exfiltrations, ni appliquer la redaction, ni assurer un logging cohérent. Le gateway route tous les prompts et réponses dans une couche gérée qui filtre, enregistre et sécurise les interactions.

Le minimum : logging des prompts et réponses, redaction des données sensibles (PII, contrats, pricing, secrets), et règles DLP qui bloquent ou masquent les données régulées. C'est aussi là que vous gérez les allowlists, les modèles autorisés et la sélection des providers.

Si vous avez déjà un proxy API, réutilisez‑le. L'objectif n'est pas un nouvel outil mais un contrôle unifié. Un gateway léger avec redaction et logging couvre souvent 80% du risque dès le premier sprint.

Objectif réaliste : 100% des prompts business routés via le gateway en 90 jours, et blocage des comptes personnels pour les flux régulés. C'est la condition pour l'audit, l'incident response et la conformité. Pour le cadrage board, voir les risques Shadow AI.

2. AI acceptable‑use policy

La policy n'est pas un PDF qui dort. Elle doit préciser les outils approuvés, les classes de données autorisées et les workflows qui exigent un contrôle humain. Une policy courte et opérationnelle fonctionne mieux qu'un document juridique illisible.

Contenu minimal : liste d'outils approuvés, données interdites (PII, contrats clients, secrets) hors gateway, et ownership clair sur l'application. Elle définit aussi la gestion des exceptions et la relation avec les fournisseurs tiers.

Pour qu'elle soit suivie, la policy doit être reliée aux outils et à l'onboarding. Si l'outil approuvé est difficile d'accès, les équipes contourneront. Si les exceptions prennent des semaines, la gouvernance sera ignorée. La vitesse fait partie de la conformité.

Pairer la policy avec un mémo one‑pager, une formation courte, et une FAQ. Objectif : 90% des équipes accusent réception dans le premier mois, et toutes les exceptions sont loggées avec owner. C'est un socle d'une stratégie data exécutable.

3. Accès par rôle & contrôle humain

Tous les prompts ne se valent pas. Finance, juridique, RH ou sécurité sont par nature à haut risque. Ces prompts doivent être soumis à des contrôles d'accès par rôle et, souvent, à un human‑in‑the‑loop avant toute décision en production ou client‑facing.

Modèle simple : deux niveaux. Les prompts low‑risk sont self‑service dans le cadre de la policy. Les prompts high‑risk déclenchent une validation ou un reviewer. Cela garde la vitesse là où c'est sûr et met de la friction là où c'est nécessaire.

Catégorisez les prompts (public, interne, confidentiel) et mappez‑les à des modèles et des règles de conservation. Ex : prompts standard conservés 90 jours, prompts à risque conservés 12 mois avec revue hebdomadaire. La gouvernance devient un contrôle répétable.

Ajoutez des checkpoints d'évaluation pour les cas à risque : tests d'exactitude, biais, plan de rollback. Ces contrôles répondent aux exigences AI Act sur la transparence et la supervision humaine.

4. Registre de risques & reporting board

Le registre rend la gouvernance opérationnelle. Chaque cas d'usage AI est listé avec exposition data, risque modèle, owner et plan de mitigation. Cela évite le “shadow AI” invisible au leadership.

Revue mensuelle par le CDO/CIO et revue trimestrielle par le board ou le comité audit/risques. Le board n'a pas besoin du détail technique : il faut un résumé clair des risques, incidents et statuts de mitigation.

Documentez incidents, near‑misses et actions correctives. Avec le temps, le registre devient votre audit trail et la base de la conformité.

Checklist d’implémentation (90 jours)

• Inventorier tous les cas d’usage LLM et leurs owners.
• Router 100% des prompts business via un gateway avec logging et redaction.
• Publier une AI acceptable‑use policy avec outils approuvés.
• Mettre en place des accès par rôle et une validation légère pour les prompts à risque.
• Lancer un registre de risques avec revue mensuelle et reporting trimestriel.