La confidentialité des prompts IA commence avant d’ouvrir un chatbot. Un texte peut contenir un nom, un contrat, une adresse, un journal technique ou un secret d’entreprise. Copier ces éléments dans un service externe revient à les transmettre à un tiers, même si la réponse semble privée.
Je ne pars ni du principe que tout service conserve les données, ni du principe inverse. Je vérifie le produit, le compte, les réglages et la politique applicables au moment de l’usage.
Confidentialité des prompts IA : trois questions immédiates
- quelles données sont présentes ?
- où sont-elles envoyées et traitées ?
- qui pourra les retrouver ou les réutiliser ?
Une donnée banale isolée peut devenir sensible lorsqu’elle est combinée à une identité, une date ou un contexte professionnel. Je relis donc le prompt comme un message qui pourrait être transmis hors de mon organisation.
Le prompt n’est qu’une partie de l’envoi
Les pièces jointes, captures, métadonnées, noms de fichiers et historiques peuvent contenir davantage d’informations que le texte saisi. Un PDF peut inclure des commentaires, un tableur des onglets masqués et une photo des coordonnées de localisation.
Je crée une copie destinée à l’analyse, puis je retire ce qui n’est pas nécessaire. Je ne modifie pas l’original et je conserve la méthode de nettoyage pour pouvoir la reproduire.
| Élément | Risque fréquent | Contrôle utile |
|---|---|---|
| prompt | nom, identifiant, secret | pseudonymiser et réduire |
| document | pages inutiles, commentaires | exporter une copie minimale |
| capture | notifications, onglets, adresse | recadrer et relire |
| journal technique | IP, jeton, chemin utilisateur | masquer et renouveler les secrets exposés |
Lire les réglages du service utilisé
Les règles peuvent différer entre un service grand public, une offre professionnelle, une API et une instance locale. Elles peuvent aussi évoluer. Je consulte la documentation officielle au moment de décider, notamment les options d’historique, d’entraînement, de suppression et d’export.
OpenAI documente ses contrôles de données ChatGPT ainsi que le traitement des données dans ses services grand public. Ces pages concernent leurs produits ; elles ne décrivent pas automatiquement le comportement d’un autre fournisseur.
Minimiser avant de pseudonymiser
Remplacer « Alice » par « personne A » ne suffit pas si le document contient l’adresse, le poste et la date d’un événement unique. Je commence par supprimer les colonnes, paragraphes et pages inutiles. Je remplace ensuite les identifiants restants avec une table de correspondance conservée séparément.
Si le résultat attendu ne nécessite aucune donnée réelle, j’utilise un exemple fictif. Pour tester une formule ou une structure, des valeurs synthétiques sont souvent suffisantes.
Les secrets techniques ne doivent jamais servir d’exemple
Clé API, mot de passe, cookie, jeton OAuth et chaîne de connexion doivent être retirés. S’ils ont été envoyés par erreur, les masquer ensuite dans la conversation ne les rend pas automatiquement sûrs. Je les révoque ou les renouvelle depuis le service concerné.
Un journal peut aussi révéler un nom d’utilisateur local, un serveur interne ou une adresse IP. Je cherche ces motifs avant l’envoi et je vérifie que le nettoyage n’a pas cassé l’information nécessaire au diagnostic.
IA locale : meilleure maîtrise, pas immunité
Un modèle local peut éviter la transmission à un fournisseur distant, mais l’application peut encore télécharger des modèles, vérifier des mises à jour, envoyer de la télémétrie ou exposer une interface sur le réseau. Je contrôle les connexions, les journaux et les sauvegardes.
Le dossier BlackFury sur la configuration d’un LLM local aide à dimensionner la machine. Le guide sur le RAG local rappelle que les droits doivent être appliqués avant de rechercher dans les documents.
Un processus simple pour les documents
- classifier le document : public, interne, confidentiel ou réglementé ;
- définir précisément la sortie attendue ;
- créer une copie et retirer les données inutiles ;
- pseudonymiser les identifiants encore nécessaires ;
- choisir le service et le type de compte adaptés ;
- vérifier les réglages de conservation et d’usage des données ;
- relire la sortie pour éviter une réexposition ;
- supprimer les copies temporaires selon la règle prévue.
Le partage interne compte aussi
Une conversation peut être partagée par lien, intégrée à un espace d’équipe ou visible par un administrateur. Je contrôle les droits du dossier et du projet, pas seulement ceux du fichier d’origine.
Pour un travail collectif, j’écris une règle claire : quels services sont autorisés, quelles catégories de données sont interdites, comment signaler une erreur et qui peut approuver une exception.
Conservation, suppression et preuves
Un bouton « supprimer » peut concerner l’interface sans décrire toutes les sauvegardes ou obligations techniques. Je m’appuie sur la documentation du fournisseur et sur le contrat applicable. Pour un usage professionnel sensible, une promesse marketing ne remplace pas une analyse juridique et de sécurité.
Je garde la date, le produit, le réglage et le lien vers la politique consultée. Ce petit journal permet de réévaluer la décision si le service change.
Cas où je n’envoie rien
- mot de passe ou clé active ;
- dossier médical identifiable sans cadre adapté ;
- document juridique confidentiel sans autorisation ;
- données d’un client incompatibles avec le contrat ;
- base complète alors qu’un extrait fictif suffit ;
- contenu dont je ne connais pas les droits ;
- fichier que je ne peux pas relire ou nettoyer.
Une checklist avant le bouton Envoyer
- ai-je besoin de toutes ces données ?
- les personnes sont-elles encore identifiables ?
- un secret technique apparaît-il dans le texte ou le fichier ?
- le service, le compte et les réglages sont-ils ceux prévus ?
- connais-je la durée de conservation et les options de suppression ?
- la sortie pourrait-elle recopier une donnée sensible ?
- puis-je obtenir le même résultat avec un exemple synthétique ou local ?
La CNIL rassemble des ressources sur l’intelligence artificielle et les données personnelles. Elles aident à replacer les précautions techniques dans le cadre plus large des droits et responsabilités.
Verdict BlackFury
Je traite chaque prompt comme une transmission potentielle. Je réduis les données, je nettoie les fichiers, je vérifie la destination et je conserve une preuve des réglages. L’IA locale peut améliorer la maîtrise, mais seulement si l’application, le réseau et les sauvegardes sont également contrôlés.
