Quand l’IA explore tout ce qu’un utilisateur peut voir les vieux partages oubliés deviennent des bombes à retardement. Un simple prompt, et c’est toute la surface d’exposition qui s’ouvre : l’IA générative ne pardonne aucune faille dans les droits d’accès. Nettoyer, restreindre, cadrer : plus que jamais, gouverner, c’est protéger.
L’arrivée de l’IA générative en entreprise a redéfini les frontières de l’accès à l’information. Désormais, un simple prompt suffit à explorer l’ensemble des données accessibles par un utilisateur — qu’il en soit conscient ou non. Face à ce changement d’échelle brutal, les politiques classiques de sécurité ne suffisent plus. Auditer, nettoyer, restreindre : sécuriser l’IA commence avant son déploiement. Elle passe, inévitablement, par une gouvernance fine, dynamique et industrialisée des accès. Certaines techniques, comme les systèmes RAG, offrent même une alternative plus maîtrisée. Encore faut-il les activer dans un environnement préparé.
L’IA, un amplificateur de risques dans les environnements collaboratifs
En entreprise, l’IA générative transforme le rapport à l’information. Désormais, un simple prompt suffit à faire remonter des informations que l’utilisateur n’aurait jamais identifiées manuellement. Cette efficacité devient alors un risque dès lors que les environnements collaboratifs reposent sur des droits d’accès trop larges, rarement mis à jour, des espaces de collaborations publics, des collaborateurs externes devenus permanents par oubli.
Dans ce contexte, la simple activation d’un assistant IA — sans audit préalable — suffit à exposer des fichiers sensibles, comme des fiches de paie ou des données RH. Il ne s’agit pas d’une faille technique, mais d’une combinaison d’indexation massive, de permissions non maîtrisées et d’une visibilité insuffisante sur la surface d’exposition réelle. L’IA ne fait que révéler ce qui était déjà accessible. D’où l’urgence, non seulement de mieux protéger, mais surtout mieux gouverner.
Les droits d’accès : pierre angulaire d’une IA sécurisée
Une IA déployée sans gouvernance accède à tout ce qui lui est techniquement ouvert, sans faire de différence entre fichiers sensibles, contenus obsolètes, partages temporaires oubliés. C’est pourquoi la gestion des droits d’accès constitue le véritable rempart de contrôle entre l’IA et les données.
Or, dans les environnements collaboratifs, les permissions sont souvent héritées ou mal révoquées. Un assistant IA agit alors comme un révélateur de failles dormantes. L’analogie est simple : on ne donne pas les clés d’un entrepôt sans en avoir ni trié le contenu, ni verrouillé les issues inutiles.
Ainsi, nettoyer les accès ne peut être un exercice ponctuel. De façon continue et assidue, il faut revoir les droits obsolètes, identifier les comptes dormants, classifier les contenus, et désactiver tout ce qui n’a plus de raison d’être. C’est à cette seule condition que l’IA pourra être activée sans transformer chaque défaut de gouvernance en faille critique pour l’entreprise.
Architectures RAG : cibler le contenu, pas tout l’environnement
Activer une IA sur l’ensemble de l’environnement collaboratif revient à exposer, par défaut, tout ce qui est techniquement accessible. Même avec des droits bien configurés, le périmètre est souvent trop vaste pour être maîtrisé. La clé est alors de restreindre l’IA à des jeux de données spécifiques, utiles et gouvernés.
C’est précisément l’intérêt des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Elles permettent d’avoir une l’IA agissant dans un périmètre documentaire défini (RH, conformité, produit…). L’assistant devient donc un outil métier, précis et cadré, au lieu d’un moteur transversal potentiellement intrusif. Et ce ciblage permet d’intégrer dès le départ des règles de sécurité et de traçabilité : il définit qui peut interroger le modèle, sur quelles données, avec quelle historisation.
À l’inverse, un assistant IA activé “en grand” expose l’entreprise à des remontées inattendues, des hallucinations incontrôlables et des usages difficilement auditables. L’enjeu de la sécurisation de l’IA n’est pas d’interdire l’utilisation , mais de l’encadrer pour qu’elle serve le métier… sans trahir la donnée.
Enfin, nettoyer les données grâce à la méthode ROT (Redundant, Obsolete, Trivial), permettra d’identifier les données dormantes, inutiles au système. Non seulement ceci nettoie le système, mais contribue à réduire la surface d’accès aux contenus.
Un projet d’IA force à la mise en place d’une démarche d’hygiène des données et d’une mise en place des fondamentaux de la sécurité.
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Par Jeff Angama, Solution Engineer chez AvePoint
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