Confidentialité : ce qu’on a le droit de mettre dans un prompt

Lorsqu’un assistant externe reçoit un prompt, les instructions et les documents joints sont transmis à un tiers dont les conditions de traitement et de conservation doivent être examinées.

Le prompt ne désigne pas seulement une question. Il comprend aussi le courriel collé, le document à résumer et les informations qui rendent la demande compréhensible.

Pour la confidentialité, j’examine donc l’ensemble envoyé. La facilité du geste masque le transfert : coller un contrat dans une fenêtre ne ressemble pas à un courriel adressé à un prestataire, alors que cela transmet aussi son contenu.

La question « est-ce que je peux coller ce document ? » revient à chaque session parce que les équipes utilisent déjà l’assistant avant d’avoir reçu la moindre règle sur ce qu’elles peuvent y saisir.

« Est-ce que je peux coller ce document ? » C’est la première question posée dans presque toutes les formations que j’anime, et elle est posée après que la personne l’a déjà fait.

Répondre « ça dépend des conditions contractuelles » est exact et inutilisable : personne ne va lire les conditions avant chaque saisie. Il faut une règle qui tienne en une phrase et qui se retienne.

Avant d’utiliser un assistant externe, ne lui transmettez que les informations dont l’envoi à un prestataire sans engagement de confidentialité serait autorisé par votre organisation.

Écris dans un assistant ce que tu accepterais d’envoyer par courriel à un prestataire externe avec qui tu n’as pas signé d’accord de confidentialité. Ni plus, ni moins.

La règle du courriel à un prestataire externe fonctionne parce qu’elle transpose la saisie dans un assistant d’IA vers une situation que chaque salarié sait déjà arbitrer sans aide.

Personne n’a besoin qu’on lui explique qu’on n’envoie pas un contrat client à un inconnu.

Elle a aussi le mérite d’être conservatrice sans être bloquante : elle autorise l’aide à la rédaction à partir d’éléments communicables, sans considérer toute note interne comme partageable. Elle exclut les données personnelles identifiantes, les pièces contractuelles et tout ce qui relève d’un secret.

On peut mettre dans un prompt tout ce qui serait communicable à un tiers sans engagement de confidentialité ; on en exclut les données personnelles identifiantes, les pièces contractuelles, les secrets d’affaires et les données réglementées.

Le tableau ci-dessous sert de base aux exemples que chaque organisation adapte à son métier.

La dernière ligne est celle qui pose le plus de difficultés, parce qu’elle échappe au réflexe « j’ai retiré les noms, donc c’est anonyme ». Elle est traitée plus bas.

Les conditions du fournisseur doivent préciser la rétention, la réutilisation des données, la localisation du traitement et les responsabilités contractuelles, avec une vérification adaptée au canal utilisé.

• La rétention : combien de temps les saisies sont conservées, et où.
• La réutilisation pour l’entraînement : à vérifier pour chaque interface et contrat, sans la déduire du prix de l’abonnement.
• La localisation du traitement, si des données personnelles sont en jeu.
• Le régime de sous-traitance au sens du RGPD : qui est responsable de quoi.

Dans son annonce du 1er mars 2023, OpenAI indique que les données envoyées par l’API ne servent plus à l’entraînement sauf accord, avec une rétention par défaut de trente jours. Cette annonce ne décrit pas à elle seule les conditions de l’interface grand public. L’absence d’entraînement ne signifie ni absence de conservation ni autorisation de transmettre toute donnée.

Une règle de confidentialité se déploie en choisissant un accès autorisé, en examinant ses conditions et en donnant aux équipes des exemples adaptés à leur travail.

1. Choisir un outil et un canal autorisés, avec des accès maîtrisés.
2. Examiner le contrat, la rétention et les destinataires avec les fonctions compétentes.
3. Écrire une règle courte accompagnée d’exemples permis, interdits et à examiner.
4. L’afficher à l’endroit où les personnes ouvrent l’outil.
5. Désigner un contact pour les situations douteuses et revoir la règle lorsque les conditions changent.

La question ne doit pas être réexaminée par chaque salarié à chaque saisie. Elle doit toutefois être reprise quand le contrat ou le traitement évolue. Le délai de réponse interne dépend des moyens disponibles.

La gouvernance des usages et la formation IA servent à rendre cette règle utilisable dans le travail quotidien.

Le shadow IA, c’est-à-dire l’usage d’assistants grand public sur des comptes personnels sans que l’organisation le sache, rend inopérante toute règle de confidentialité qui ne s’applique qu’à l’outil officiel.

La règle ci-dessus ne protège que si les gens utilisent l’outil que vous avez choisi. Or dans toutes les organisations où je suis intervenu, une partie des équipes utilisait déjà un assistant grand public, sur leur propre compte, sans que personne ne le sache.

Une interdiction sans solution praticable peut déplacer l’usage hors de vue. Fournir un accès encadré, avec la règle ci-dessus et une formation courte, ramène l’usage dans le périmètre.

Dans mes missions, la règle de confidentialité tient sur une page, avec trois exemples autorisés et trois exemples interdits tirés du métier de l’organisation, affichée à côté de l’outil.

J’écris cette règle sur une page, avec trois exemples autorisés et trois exemples interdits tirés du métier de l’organisation. Elle est affichée à côté de l’outil, pas rangée dans un classeur.

Une règle qu’on ne peut pas citer de mémoire n’est pas une règle.

Les erreurs les plus fréquentes sur la confidentialité des prompts consistent à croire que retirer les noms suffit, que l’offre payante protège par nature, ou qu’une interdiction générale règle le problème.

• Croire que l’abonnement payant suffit. Une offre payante pour un particulier n’a pas les mêmes conditions qu’une offre professionnelle. C’est le contrat qui protège, pas le prix.
• Confondre l’interface et l’API. Les conditions de rétention et de réutilisation ne sont pas toujours les mêmes selon qu’on passe par l’application de discussion ou par l’interface de programmation. Il faut lire les deux.
• Supprimer les noms et s’arrêter là. Un document peut rester identifiant par recoupement, comme le montre la section suivante.
• Oublier les pièces jointes et les longs collages. Plus on peut coller de texte, plus la tentation d’y mettre un document entier grandit ; c’est l’un des effets décrits dans la fenêtre de 8 000 jetons impose la récupération.
• Écrire une règle sans exemples. « Pas de données sensibles » ne dit rien à quelqu’un qui ne sait pas ce qui est sensible dans son métier.

Un document peut rester personnel ou confidentiel après retrait des noms, car son contenu permet parfois un recoupement ou révèle des informations qui ne sont pas communicables.

Une pathologie rare associée à un lieu et une date peut permettre une réidentification. Un poste unique dans une petite structure peut aussi désigner une personne. Enlever une colonne ne démontre donc pas une anonymisation.

Il faut examiner les possibilités de recoupement et la nécessité des données pour la tâche. Des remplacements réversibles peuvent constituer une pseudonymisation : le lien avec la personne n’est pas supprimé. Je conserve la règle prudente tant que les conditions de transmission ne sont pas établies.

Un traitement intégralement interne peut éviter un transfert au fournisseur, mais il doit encore protéger les accès, les traces et les sauvegardes tout en satisfaisant la tâche.

Cette propriété se vérifie sur la chaîne réelle. Un outil présenté comme local peut appeler un service externe pour un composant, une traduction ou une opération de support. Il faut identifier ces échanges.

Au 21 mars 2023, je ne déduis pas des capacités futures de modèles sur poste qu’ils suffisent à toutes les tâches sensibles. L’option interne se compare aux besoins et aux moyens disponibles. Une configuration sans transfert peut rester inadaptée en qualité ou en sécurité.

Une description des données confiées au système doit préciser leur provenance, les destinataires, les droits d’accès et les contrôles, sans promettre qu’une seule page règle toutes les questions.

Je demande quelles catégories de données entrent, pourquoi elles sont nécessaires, où elles sont traitées et qui peut les consulter. Le lien entre traitement et finalité doit rester compréhensible.

Dans une recherche documentaire, les droits doivent être appliqués avant que les passages non autorisés arrivent au modèle. Masquer ensuite la référence ne supprime pas l’information déjà fournie pour former la réponse.

Les responsabilités peuvent être adaptées aux métiers concernés. Un audit IA aide à cartographier les traitements et les inconnues ; les fonctions compétentes examinent les conditions juridiques.

Lectures complémentaires : anonymiser avant d’envoyer, petits modèles sur poste, écrire la fiche d’un système d’IA.