ChatGPT en entreprise : faut-il l'interdire ou l'encadrer en 2025 ?

Alors que 12% des actifs français utilisent déjà l'IA au travail et que la moitié le font sans respecter les règles de leur entreprise, la question de l'encadrement ou de l'interdiction de ChatGPT et autres outils d'IA générative devient cruciale pour les organisations françaises. Entre risques de sécurité, souveraineté des données et solutions alternatives, voici comment naviguer dans ce dilemme en 2025.

La réalité de l'IA en entreprise : une adoption massive mais souvent non encadrée

L'adoption de l'intelligence artificielle dans le monde professionnel français s'accélère à un rythme impressionnant. Selon une étude Artefact/Odoxa publiée en février 2025, 12% des actifs français utilisent déjà l'IA dans leur travail quotidien. Plus préoccupant encore, d'après une enquête Salesforce, environ la moitié des salariés qui utilisent ChatGPT ou d'autres outils d'IA générative le font en contournant les règles établies par leur entreprise – quand ces règles existent.

Lors de la conférence « AI for Business » organisée au Grand Rex, Samuel Tual, président d'Actual et vice-président du Medef, a été catégorique : « Intégrer l'intelligence artificielle n'est plus une option. Le pays accuse d'ailleurs un certain retard. » Il compare cette révolution technologique à l'arrivée de l'électricité, suggérant que les entreprises qui refuseraient d'adopter l'IA risquent de « rester à la bougie ».

Cette situation place les entreprises françaises face à un dilemme : comment tirer parti des bénéfices de l'IA tout en gérant les risques associés à son utilisation non contrôlée ? La question n'est plus de savoir si l'IA sera utilisée, mais plutôt comment encadrer son utilisation pour protéger l'entreprise et maximiser sa valeur ajoutée.

Les risques majeurs de l'utilisation non encadrée de ChatGPT

L'utilisation de ChatGPT et autres outils d'IA générative américains présente plusieurs risques significatifs pour les entreprises françaises :

• Fuites de données confidentielles vers des serveurs étrangers
• Divulgation de secrets industriels ou commerciaux
• Problèmes de conformité au RGPD
• Dépendance technologique vis-à-vis d'acteurs étrangers
• Risques d'erreurs factuelles dans les contenus générés

Nicolas Leroy-Fleuriot, dirigeant de Cheops Technology, souligne particulièrement les enjeux de souveraineté numérique. Selon lui, face aux « forces de frappe américaines et chinoises, et la menace qu'elles font peser sur les données des sociétés », les entreprises françaises devraient privilégier des alternatives locales comme Mistral AI.

Solutions françaises vs outils américains : un écart qui se réduit

Le sommet de l'IA organisé au Grand Palais en février 2025 a mis en avant les fleurons français de l'IA, notamment Mistral AI et « Le Chat ». Ces solutions, développées avec une approche éthique et responsable, gagnent en popularité mais ne rivalisent pas encore totalement avec leurs concurrents américains en termes de performances.

Samuel Tual reconnaît cette réalité : « Je ne peux pas interdire à mes collaborateurs l'utilisation des outils IA étrangers tant que je n'ai pas d'options alternatives à leur proposer. » Il ajoute que ce retard n'est pas dû à un « manque d'intelligence ou de capacités à innover » mais plutôt à un déficit de données pour entraîner les modèles français.

Cependant, l'écart se réduit progressivement. L'entreprise Sesterce a récemment annoncé un investissement de 450 millions d'euros pour créer un data center à Valence (Drôme). Plus largement, Emmanuel Macron a promis « 109 milliards d'euros d'investissement » dans l'IA en France, ce qui devrait accélérer le développement de solutions compétitives nationales.

Stratégies d'encadrement plutôt que d'interdiction

Face à cette réalité, la plupart des experts recommandent d'encadrer l'utilisation de l'IA plutôt que de l'interdire complètement. Voici quelques stratégies efficaces :

1. Mettre en place une politique d'utilisation claire

Hubert Cariou, directeur des systèmes d'information pour Albéa, témoigne de l'approche de son entreprise qui a développé « Albert », leur propre version de ChatGPT interne. Pour encadrer l'utilisation des outils d'IA, ils ont « suivi des webinaires sur l'utilisation de l'IA » et obtenu de leurs collaborateurs « de ne pas divulguer d'informations sur leurs clients, tels que leur mail ou leur numéro ».

Une politique claire doit définir :

• Les types d'informations qui peuvent être partagées avec les outils d'IA
• Les cas d'usage autorisés et interdits
• Les procédures de validation des contenus générés par IA
• Les responsabilités des utilisateurs

2. Former les collaborateurs

La formation est un élément crucial pour utiliser efficacement et de manière sécurisée les outils d'IA. Cependant, Leïla Mörch, présidente de Convergence, déplore une offre de formation encore trop confuse : « Je rêverais de voir arriver un site transparent qui recense les offres de formations de qualité ! Actuellement, il y en a trop et beaucoup ne sont pas assez bien, ni complètes. »

Samuel Tual partage ce constat : « Énormément de métiers vont être concernés par l'IA d'une façon ou d'une autre et l'offre [de formation] est sous-dimensionnée. »

3. Développer des alternatives internes

L'exemple d'Albéa avec « Albert » montre qu'il est possible de développer des solutions d'IA internes qui respectent les contraintes de confidentialité de l'entreprise. Ces solutions peuvent être basées sur des modèles open source ou développées en partenariat avec des acteurs français comme Mistral AI.

Cette approche permet de bénéficier des avantages de l'IA tout en gardant le contrôle sur les données et en respectant les exigences de conformité. Elle nécessite cependant des investissements significatifs en termes de ressources techniques et financières.

Vers une approche hybride et progressive

Pour la plupart des entreprises françaises, la solution optimale en 2025 semble être une approche hybride et progressive :

1. Phase 1 : Encadrement - Établir des règles claires pour l'utilisation des outils d'IA existants, notamment américains, en limitant les types de données qui peuvent leur être soumis.
2. Phase 2 : Formation - Développer des programmes de formation adaptés aux différents métiers pour maximiser la valeur ajoutée de l'IA tout en minimisant les risques.
3. Phase 3 : Transition - Migrer progressivement vers des solutions françaises ou européennes à mesure qu'elles atteignent un niveau de performance comparable aux solutions américaines.

Cette approche permet de tirer parti des avantages de l'IA sans compromettre la sécurité des données ni la souveraineté numérique à long terme.

Conclusion : Encadrer plutôt qu'interdire

L'interdiction pure et simple de ChatGPT et autres outils d'IA générative en entreprise semble être une approche contre-productive en 2025. Les salariés continueront probablement à les utiliser de manière clandestine, augmentant ainsi les risques pour l'entreprise.

Une stratégie d'encadrement, combinée à des investissements dans la formation et le développement d'alternatives françaises, représente une approche plus réaliste et efficace. Cette stratégie permet aux entreprises de bénéficier des avantages de l'IA tout en gérant les risques associés.

Comme le souligne Emmanuel Macron avec son « Plug, baby plug », la France ne peut pas se permettre de rater le coche de l'IA. Les entreprises françaises doivent donc trouver un équilibre entre adoption et prudence, entre innovation et protection des données.

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