Quels risques crée le Shadow AI et quels contrôles exiger au board ?

1. Fuite de données et perte d’IP

Le Shadow AI démarre souvent par un “hack de productivité” : des collaborateurs copient des données sensibles dans des LLMs publics. Résultat : données clients, pricing, contrats ou IP deviennent visibles à l'extérieur.

L'impact board est concret : incidents, pénalités contractuelles et perte de confiance. Dans les secteurs régulés, l'exposition financière peut dépasser les gains de productivité initiaux.

Sans environnement maîtrisé, vous perdez la capacité de prouver la conformité. Pour un board, c'est un risque matériel : responsabilité légale, réputation et confiance client.

Contrôle le plus efficace : router 100% des prompts business via un gateway sécurisé sous 90 jours. C'est la façon la plus rapide d'empêcher l'exfiltration sans bloquer l'innovation.

2. Exposition réglementaire (AI Act + RGPD)

Le Shadow AI déclenche plusieurs régimes : l'AI Act impose gestion des risques, transparence et supervision humaine pour les systèmes à haut risque ; le RGPD exige une base légale, la minimisation et la traçabilité des données personnelles.

Si les équipes utilisent des outils non gérés, l'organisation ne peut pas prouver la classification des données ni les politiques de rétention. Elle ne peut donc pas démontrer sa conformité en audit.

Traitez le Shadow AI comme un processus régulé : définir ce qui est permis, logguer l'usage et prouver que les cas à risque sont revus par des humains. C'est le minimum pour rendre la conformité défendable. Voir aussi les contrôles LLM recommandés.

Les recommandations de la CNIL vont dans le même sens : transparence, minimisation et contrôle humain sur les traitements sensibles.

3. Risque opérationnel et qualité modèle

Le Shadow AI crée un risque opérationnel invisible : décisions basées sur des hallucinations, outputs non validés, et erreurs silencieuses en production.

Le risque augmente lorsque les outputs touchent le pricing, la conformité ou la relation client. Sans gouvernance, il est impossible de tracer quel modèle a produit quelle décision.

Un contrôle minimal est un accès par rôle avec human‑in‑the‑loop pour les prompts à risque. Cela conserve la vitesse sur les usages low‑risk tout en protégeant les workflows critiques.

4. Contrôles minimum au niveau board

Le board doit exiger quatre contrôles : (1) gateway LLM sécurisé avec logging/redaction, (2) AI acceptable‑use policy avec liste d'outils approuvés, (3) accès par rôle + contrôle humain pour les prompts à risque, (4) registre des risques avec owners et reporting trimestriel.

Ces contrôles sont réalistes à déployer en 90 jours pour une ETI. Ils créent aussi la documentation nécessaire aux audits et aux échanges avec les régulateurs. Alignez-les avec les attentes de ROI à 90 jours pour piloter valeur et risque ensemble.

Le board doit aussi exiger un owner exécutif du risque AI. Sans owner, les contrôles se dégradent et le Shadow AI réapparaît.

Signaux board à suivre

Le board ne doit pas suivre chaque prompt. Il doit suivre les indicateurs qui prouvent que la gouvernance fonctionne, via un tableau trimestriel léger.

• Pourcentage de trafic LLM routé via le gateway (cible : 100%).
• Nombre de cas à risque avec contrôle humain et revue documentée.
• Incidents ou near‑misses liés à l'exposition data ou aux outputs.
• Statut du registre des risques et actions critiques en attente.
• Adoption de la policy et exceptions accordées.