Erreurs de prompts : comment l’IA expose les données de votre entreprise

Un collaborateur ouvre ChatGPT pour gagner quelques minutes : il copie-colle un e-mail interne, demande une reformulation, puis envoie sa réponse sans y penser davantage. Dans un rythme de travail où la charge cognitive s’accumule, ce geste paraît anodin. Pourtant, chaque prompt devient aussi une transaction de données dont l’entreprise ne maîtrise ni la destination, ni la persistance.Les études montrentqu’entre 8 et 10 % des prompts contiennent des informations sensibles ou réglementées, souvent saisies dans l’urgence ou par réflexe de facilité. Ces microactions, répétées à grande échelle, créent une surface d’exposition invisible qui échappe aux outils de sécurité traditionnels.

Cet article analyse les mécanismes comportementaux qui alimentent ces erreurs de prompting, et quantifie leur impact réel. Il décrit comment les responsables sécurité peuvent les gouverner sans freiner l’adoption de l’IA, en s’appuyant sur des pratiques de littératie et une culture d’usage responsable.

Qu’est-ce que le prompting ?

Le prompting désigne la formulation d’instructions pour un modèle d’IA générative. La qualité de l’output dépend de la clarté des instructions et de ce que l’utilisateur inclut ou omet.

Exemple concret : « Résume ce document » accompagné d’un copier-coller intégral d’un rapport confidentiel. Ce comportement, guidé par un biais de commodité, expose des données sensibles sans anonymisation. L’employé présume que l’échange reste privé, un faux sentiment renforcé par l’interface conversationnelle des chatbots.Le prompt engineering vise à structurer les requêtes de manière sécurisée. Sans formation, de mauvaises instructions conduisent à des fuites de données ou des violations de conformité. Les ressources comme promptingguide.ai offrent des fondamentaux, mais encore faut-il sensibiliser les collaborateurs avant tout usage professionnel.

Les risques cachés du prompting au quotidien

L’usage de l’IA révèle des angles morts souvent liés à la charge cognitive et aux biais humains. Les collaborateurs privilégient la commodité, sans toujours anticiper l’impact systémique de leurs prompts. Comprendre ces comportements est essentiel pour sécuriser les usages quotidiens.

1. Exposition accidentelle de données sensibles

Pour gagner du temps, les employés copient des extraits d’e-mails, de contrats, de rapports, de données RH ou de code dans des outils d’IA. Les catégories exposées incluent données clients, informations employé, documents financiers ou juridiques, éléments de sécurité et code propriétaire. 

Une fois saisies, ces données peuvent être stockées ou réutilisées. Selon une étude globale deCybSafe/NCA (2024), 38 % des employés ont déjà partagé des informations confidentielles avec une plateforme d’IA.

2. Utilisation d’outils IA non approuvés (Shadow AI)

L’usage de comptes personnels ou freemium crée une zone d’ombre comparable au shadow IT. D’après Microsoft (2024), 78 % des entreprises mondiales constatent des usages non autorisés. Ces plateformes stockent les prompts et génèrent des flux parallèles qui contournent la gouvernance et les contrôles de sécurité internes.

3. Faux sentiment de confidentialité

Beaucoup pensent que leurs interactions sont privées et continueraient à utiliser ces outils même si chaque prompt était stocké. Les interfaces conversationnelles renforcent cette illusion de contrôle. Les modèles dotés de mémoire peuvent réactiver du contenu saisi dans des sessions précédentes.

4. Saisie d’identifiants ou de clés API

Pour résoudre rapidement un problème, certains insèrent clés API, identifiants, configurations cloud, voire des accès personnels ou financiers. Ces éléments peuvent réapparaître dans les outputs ou logs, créant des risques d’accès non autorisé.

5. Non-conformité involontaire

Traiter des données personnelles ou client via un chatbot peut enfreindre le RGPD ou des clauses contractuelles, même avec des données dé-identifiées. Les risques concernent aussi les informations financières, juridiques ou contractuelles.

6. Érosion de la traçabilité et de l’auditabilité

Une fois saisies dans un outil d’IA, la localisation, le traitement et les accès aux données deviennent difficiles à tracer. Cette opacité complique les audits et la réponse à incident. Le machine unlearning reste expérimental, rendant la suppression complète impraticable.

7. Fuite de propriété intellectuelle

Des collaborateurs partagent roadmaps, code ou éléments stratégiques pour obtenir une assistance. Ces données peuvent influencer les réponses futures ou être extraites par un tiers malveillant.

8. Amplification de l’ingénierie sociale

Les prompts divulgués ou historiques IA révèlent ton, style et processus internes. Plus un modèle retient de détails sensibles, plus il devient facile de créer des messages de phishing crédibles.

9. Persistance des données et context poisoning

Les modèles mémoires conservent du contexte que des acteurs malveillants peuvent exploiter pour révéler des informations. Le context poisoning permet d’insérer des instructions cachées afin d’extraire des données ultérieurement.

10. Lacunes culturelles et absence de formation

La plupart des entreprises n’ont pas encore formalisé leurs règles IA :70 % des employés n’ont reçu aucune formation. Les comportements varient et la notion de « prompt sûr » reste floue.

11. Sur-confiance dans les réponses IA

Les réponses sont parfois perçues comme fiables même en présence d’erreurs, d’hallucinations ou de données sensibles réinjectées, ce qui peut propager des contenus incorrects ou confidentiels.

12. Transfert de risque via les prestataires tiers

L’intégration d’API ou de plugins IA fait transiter les données par plusieurs infrastructures, créant des vulnérabilités dans la chaîne de fournisseurs.

Quand les prompts deviennent la surface de fuite

L’IA générative crée de nouveaux chemins d’exfiltration. Les versions freemium utilisent souvent les données pour améliorer les modèles, les fonctions de mémoire conservent le contexte sur plusieurs sessions, et même des données anonymisées peuvent être réidentifiées par correspondance de motifs.

Les chiffres sont clairs : 63 à 75 % des utilisateurs s’appuient sur des outils freemium, 26 % ont saisi des données sensibles, 19 % des identifiants et 38 % des informations produits propriétaires.

Cette persistance des données crée un effet cumulatif : chaque prompt alimente une surface d’attaque qui échappe aux systèmes DLP traditionnels. Contrairement aux flux de données structurés que les outils de sécurité classiques peuvent surveiller, les prompts transitent via des navigateurs chiffrés vers des services cloud externes, créant une zone aveugle sécuritaire majeure. L’absence de visibilité sur ces transactions rend impossible toute traçabilité a posteriori, compliquant la démonstration de conformité exigée par le RGPD.

Hygiène de prompt : définir des règles claires pour réduire le risque

L’hygiène de prompt désigne le fait de caviarder, anonymiser ou structurer les informations avant de les saisir dans un outil d’IA. Les erreurs les plus fréquentes apparaissent lorsque des collaborateurs copient des e-mails internes, des tableurs ou du code complet, utilisent des comptes personnels ou freemium pour des tâches professionnelles, ou saisissent des identifiants sans les neutraliser.

Ces dérives ne relèvent pas d’un manque de vigilance, mais d’un manque de repères. Faute d’instructions claires, chacun établit ses propres pratiques selon l’urgence ou l’intuition du moment. L’hygiène de prompt vise précisément à combler ce vide, en donnant aux employés un cadre simple et cohérent pour sécuriser leurs échanges avec l’IA.

Vers une gouvernance structurée de l’IA au quotidien

L’exposition persiste malgré la sensibilisation, car l’adoption rapide de l’IA a devancé la création de règles claires. Faute de cadre, les employés définissent leurs propres pratiques en utilisant les outils qu’ils connaissent. La gouvernance reste morcelée : l’IT gère les accès, les RH la formation, la conformité les politiques, mais aucune fonction n’assume la responsabilité complète.

Dans cet espace flou, beaucoup continuent à faire confiance aux plateformes grand public, pensant leurs prompts privés. Les enquêtes montrent qu’environ un quart des utilisateurs croient leurs échanges confidentiels et que la majorité poursuivrait l’usage même si tous les prompts étaient enregistrés.

Ce contexte alimente la hausse du Shadow AI. Pour y répondre, les RSSI et équipes IT doivent passer d’une adoption opportuniste à un cadre structuré, avec des responsabilités explicites.

Développer la littératie en IA à l’échelle de l’entreprise

Former les collaborateurs à reconnaître les données sensibles, comprendre comment les prompts peuvent les exposer et adopter des pratiques de saisie sécurisées. La littératie en IA fournit des repères concrets sur ce qui peut être saisi dans un outil et ce qui doit être caviardé ou reformulé.

Définir une politique d’usage acceptable

Établir quelles plateformes sont approuvées, quels types de données sont interdits, et dans quels cas l’anonymisation est obligatoire. Une politique claire réduit l’improvisation et aligne les comportements.

Déployer des outils d’IA adaptés à l’entreprise

Choisir des solutions capables de désactiver l’entraînement sur les inputs, de garantir la conformité en matière de résidence des données, et d’offrir une visibilité administrative sur les usages.

Intégrer la DLP et la surveillance comportementale

Utiliser des mécanismes capables de détecter en temps réel les prompts sensibles, d’alerter les équipes de sécurité et de cartographier les tendances d’usage pour adapter les contrôles.

Ancrer une culture d’usage responsable

Positionner l’usage sécurisé de l’IA comme une composante naturelle de l’hygiène numérique quotidienne, et non comme une contrainte freinant l’innovation.

Combler le déficit de préparation

Mettre en place une responsabilité partagée entre IT, conformité, RH et métiers afin que les collaborateurs puissent utiliser l’IA en toute confiance, dans un cadre transparent et cohérent.

Cette combinaison de formation, de gouvernance et de culture permet aux entreprises de tirer parti du potentiel de l’IA en maintenant visibilité, sécurité et confiance.

Former avant d’interdire : la clé d’un usage responsable de l’IA

La majorité des erreurs de prompting proviennent moins d’un manque de vigilance que d’un déficit de compétences et de culture autour de l’IA. Les politiques seules ne suffisent pas : les employés doivent savoir réfléchir avant de prompter, comprendre ce qui constitue une donnée sensible et reconnaître quand l’anonymisation est nécessaire. C’est cette capacité de discernement qui réduit le risque au quotidien.

Pour les équipes sécurité, l’enjeu n’est donc pas d’interdire les outils, mais d’aider les collaborateurs à les utiliser de manière responsable au sein de cadres clairs. Développer la littératie en IA permet aux équipes d’adopter des habitudes de saisie sûres, d’identifier les situations à risque et de tirer parti des outils sans exposer l’entreprise. Une approche combinant formation, culture partagée et règles accessibles renforce la confiance et soutient une adoption durable.