Les pratiques liées au Shadow IA améliorent indéniablement l’efficacité du travail, mais introduisent aussi une zone de risque que l’entreprise ne maîtrise plus : fuite de données sensibles, erreurs non détectées, perte de visibilité sur le patrimoine informationnel, contournement des politiques internes, exposition accrue aux exigences réglementaires de l’AI Act. Ce basculement vers des usages massifs mais invisibles fragilise la capacité des organisations à garder la main sur leurs processus et sur leurs données.
Dans ce contexte, reprendre le contrôle n’est plus un enjeu technique mais un impératif stratégique. Les entreprises doivent désormais encadrer, structurer et sécuriser les usages pour intégrer l’IA de manière pérenne, pilotée et conforme.
Shadow IA : un phénomène massif et sous-estimé
Selon le rapport UpGuard 2025, plus de 80% des salariés — jusqu’à 90% dans les métiers de la sécurité informatique — utilisent des outils d’IA non validés dans le cadre professionnel. C’est précisément ce que recouvre le terme Shadow IA, apparu en 2023 et désormais largement diffusé : des usages d’IA générative menés hors du périmètre de la DSI, qui échappent au pilotage et au contrôle de l’entreprise. Le phénomène est massif. Alors que ChatGPT a banalisé l’accès du grand public à l’IA, les entreprises peinent à suivre. Encadrement des usages quasi inexistant, absence d’outils internes, défaut de formation : le cadre n’existe pas alors que l’adoption, elle, est déjà bien ancrée dans les pratiques individuelles.
Dans ce contexte, les collaborateurs se tournent vers des solutions externes, même lorsqu’elles ne sont pas autorisées. Une enquête Software AG menée en 2024 auprès de 6 000 knowledge workers montre que 50% utilisent des outils personnels d’IA pour travailler, et que 46% poursuivraient ces usages malgré une interdiction de l’entreprise.
Pourquoi le Shadow IA explose-t-il ?
En France comme à l’international, les organisations sont confrontées à l’usage d’outils d’IA externes non contrôlés, ChatGPT en tête. Les salariés évoluent dans un environnement où la pression à l’efficacité se heurte à des organisations encore lentes, à des outils internes peu performants et à une culture du Test&Learn qui encourage l’expérimentation.
Résultat : dès qu’un besoin apparaît, beaucoup se tournent spontanément vers l’IA générative. La plupart utilisent ChatGPT pour rédiger ou synthétiser des documents, générer du code, produire des notes de réunion ou accélérer la préparation de présentations. D’autres y recourent pour la veille, la recherche d’informations ou la structuration d’analyses.
Leur intention n’est pas de contourner les règles, mais de trouver des solutions opérationnelles face à un manque d’alternatives internes. Les outils grand public fonctionnent immédiatement, sans contrainte technique, et offrent un gain de productivité immédiat.
Risques et dérives du Shadow IA
Si les gains de productivité sont réels, l’usage d’outils grand public expose l’entreprise à des risques majeurs qui nécessitent un cadrage clair.
Premier niveau, les risques immédiats. La moindre requête peut exposer des informations sensibles, les modèles tiers restent opaques quant à la manière dont les données sont traitées, les réponses générées peuvent être erronées. L’incident survenu chez Samsung en 2023 — des ingénieurs ont divulgué du code source en utilisant ChatGPT — illustre la rapidité avec laquelle une information critique peut sortir du périmètre de l’entreprise.
À un niveau plus profond apparaissent les risques structurels. Le Shadow IA crée des usages parallèles, fragmentés, impossibles à auditer. Les équipes dupliquent des tâches, bricolent leurs propres workflows, et s’appuient sur des modèles dont personne ne peut vérifier la cohérence, la qualité ou l’évolution. La DSI perd alors le contrôle de son patrimoine informationnel.
Dernier niveau, les risques réglementaires. L’AI Act impose une traçabilité des usages, une gouvernance formalisée et une documentation complète des modèles. Une organisation qui permet l’usage d’outils non conformes — même involontairement — se trouve dans l’incapacité de se conformer aux exigences européennes, et s’expose donc au risque de sanctions et de blocages opérationnels.
De l’ombre à la maîtrise : encadrer les usages de l’IA
Face à l’importance et à la diversité des risques, certaines organisations ont opté pour une politique radicale. C’est le cas de Samsung, de JPMorgan et de Verizon : en 2024, ces entreprises interdisent à leurs collaborateurs d’avoir recours à ChatGPT. Mais l’existence même du phénomène de Shadow IA prouve que l’interdiction ne suffit pas : beaucoup d’employés continuent d’utiliser ChatGPT ou des outils similaires en dehors du cadre officiel. C’est donc au niveau de l’organisation elle-même qu’il faut agir, pour transformer le risque IA en opportunité.
La sortie du Shadow IA passe d’abord par une gouvernance explicite : une politique d’usage écrite, compréhensible, qui définit ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas, et dans quelles conditions les collaborateurs peuvent utiliser des modèles externes. Ce cadre doit être accompagné d’outils fiables : assistants IA internes, solutions basées sur les données de l’entreprise, et une liste d’outils tiers validés pour répondre aux besoins métiers sans exposition inutile. La dernière brique concerne les compétences. Les équipes doivent savoir identifier les risques, formuler des prompts sûrs, comprendre les limites des modèles et maîtriser la confidentialité des données. Côté DSI, des profils spécialisés en data governance, sécurité, MLOps et intégration IA deviennent indispensables pour maintenir un écosystème stable et éviter un retour vers des pratiques non contrôlées.
Pour absorber durablement le Shadow IA, le contrôle individuel des usages ne suffit pas. Le phénomène révèle avant tout une faille structurelle : les outils internes ne répondent ni à la vitesse ni aux besoins opérationnels des équipes. Il ne s’agit pas d’une transgression, mais du symptôme d’un décalage entre les objectifs affichés, les moyens réels et les pratiques métier. Compte tenu des risques liés, la réduction du Shadow IA devient un impératif pour les DSI. La réponse doit être systémique : clarifier les usages, proposer un socle d’outils performants, renforcer la gouvernance et développer les compétences. En d’autres termes, il s’agit moins de contrôler l’IA que de savoir comment l’entreprise souhaite la piloter et l’organiser à tous les niveaux.
