Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle transforme les organisations et accélère la productivité. Automatisation, analyse avancée, assistants intelligents et optimisation des processus : les bénéfices sont réels et accessibles aux PME québécoises. Cependant, deux réalités demeurent sous-évaluées : • L'IA dépend de la qualité, de la structure et de la gouvernance des données. • L'IA expose l'organisation à des risques importants en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité à la Loi 25. L'objectif n'est pas d'éviter l'IA, mais de l'adopter de manière responsable, sécurisée et encadrée.
De nombreuses PME déploient l'IA sans cadre formel :
• Absence de gouvernance
• Manque de règles internes
• Aucun processus d'analyse des risques
• Faible niveau de formation
• Visibilité limitée sur les données réellement utilisées
• Absence de mécanismes de contrôle
Cette approche expose l'organisation à des risques juridiques, opérationnels et réputationnels. À l'inverse, un déploiement structuré permet :
• Automatisation fiable
• Décisions mieux informées
• Réduction des erreurs humaines
• Avantage concurrentiel durable
• Performance accrue
• Agilité organisationnelle renforcée
La performance de l'IA dépend de la maturité de la gouvernance.
Dès qu'un outil d'IA utilise, génère ou traite des renseignements personnels, les obligations de la Loi 25 s'appliquent. L'organisation doit notamment maîtriser :
• Les types de données traitées
• Les finalités d'utilisation
• Les risques pour les personnes
• La base légale ou l'autorisation
• Les règles de conservation et de destruction
• Les accès, privilèges et contrôles internes
• L'encadrement contractuel des fournisseurs
• La localisation et la souveraineté des données
Une EFVP devient nécessaire lorsque :
• L'outil influence une décision concernant une personne
• Les données sont transférées hors Québec
• Les risques identifiés sont élevés
La conformité n'entrave pas l'innovation. Elle la sécurise.
Les risques les plus fréquents liés à l'IA proviennent d'une gouvernance insuffisante :
• Fuites accidentelles de renseignements personnels
• Recommandations erronées ou biaisées
• Dépendance excessive à des modèles ou fournisseurs externes
• Perte de contrôle sur les données produites ou dérivées
• Manque de traçabilité dans les décisions assistées
• Configurations infonuagiques inadéquates
• Contournement involontaire des règles internes
Ces risques apparaissent dès les premiers usages non encadrés.
Une IA fiable et durable repose sur trois piliers essentiels :
1- Une gouvernance claire
• Définition des rôles, responsabilités et pouvoirs décisionnels
• Règles d'utilisation structurées
• Visibilité centralisée sur les outils et usages
• Processus d'approbation pour les nouveaux cas d'utilisation
2- Une sécurité alignée sur les risques
• Accès encadrés et contrôles robustes
• Mécanismes de protection adaptés aux usages de l'IA
• Environnements TI et infonuagiques sécurisés
• Surveillance et alertes continues
3- Une maîtrise durable des données
• Assainissement des données inutiles ou incohérentes
• Cycle de vie structuré : collecte, usage, conservation, destruction
• Documentation cohérente et traçable
• Réduction des données non nécessaires
Une organisation qui ne maîtrise pas ses données ne maîtrise pas son IA.
Les entreprises les plus matures déploient des mécanismes d'encadrement opérationnels et continus :
1- Une politique interne d'utilisation de l'IA
• Définition des usages autorisés, interdits et soumis à approbation
• Responsabilités des équipes et règles de protection des données
2- Un registre structuré des outils d'IA
• Visibilité centralisée sur les modèles, services et produits utilisés
• Contrôle des déploiements et cohérence entre TI, gouvernance et RPRP
3- Analyse de risques préalable à chaque nouveau cas d'utilisation
• Évaluation des impacts organisationnels et technologiques
• Analyse de la sensibilité et des conditions de traitement des données
• Identification des risques pour les personnes et mesures d'atténuation
• Évaluation des dépendances fournisseurs et des intégrations technologiques
4- Formation adaptée aux employés
• Diffusion des réflexes essentiels pour éviter l'exposition des données
• Bonnes pratiques pour l'utilisation sécuritaire et responsable
5- Encadrement contractuel des fournisseurs IA
• Clauses liées à la sécurité, la confidentialité et la localisation
• Modalités de conservation, retrait et suppression des données
• Responsabilités, audits et obligations de conformité
6- Suivi et surveillance continue
• Détection des dérives d'usage
• Suivi des accès et des flux de données
• Vérification périodique des pratiques et contrôles
L'IA responsable repose sur une gestion continue, pas sur une approbation ponctuelle.
Dretco permet aux organisations d'intégrer l'IA en renforçant à la fois la conformité, la sécurité et la performance opérationnelle.
1- Structuration des règles internes
• Définition des usages, limites et responsabilités
• Mise en place de procédures et d'un registre des outils IA
• Processus d'approbation clairs et traçables
2- Évaluation des risques et conformité Loi 25
• Analyse des catégories de données traitées
• Identification des risques pour les personnes
• Alignement avec les obligations légales et contractuelles
• Réalisation d'EFVP lorsque nécessaire
3- Sécurisation des environnements TI et infonuagiques
• Encadrement des accès, privilèges et flux d'information
• Mise en place de contrôles de sécurité adaptés
• Protection des données et vérification des configurations cloud
4- Développement d'une culture de vigilance
• Formations ciblées selon les rôles
• Messages de vigilance courts et récurrents
• Réduction des comportements à risque par des pratiques quotidiennes
5- Optimisation de la qualité des données
• Assainissement des données incohérentes ou obsolètes
• Structuration pour assurer cohérence et exploitabilité
• Amélioration continue du cycle de vie : collecte, usage, conservation, destruction
L'IA n'est ni un danger ni une solution miracle. C'est un levier de performance qui exige une gouvernance solide, une sécurité cohérente et une gestion rigoureuse des données. Les organisations qui adoptent l'IA de façon responsable gagnent en conformité, en efficacité, en agilité et en confiance numérique.
