L’intelligence artificielle (IA) s’impose depuis 2023 comme un levier majeur de transformation, portée par la montée en puissance des IA génératives. Ces technologies transforment les usages à grande échelle : automatisation des tâches, création de contenus, optimisation des processus… Néanmoins, elles ne sont pas sans risques.
Mais derrière ces avancées se cachent des menaces bien réelles. Les risques IA ne sont plus théoriques : ils affectent déjà la cybersécurité, la confidentialité des données et l’éthique des organisations. En générant du contenu ou du code à grande vitesse, l’IA ouvre de nouvelles surfaces d’attaque que les cybercriminels exploitent activement.
Comprendre ces risques est désormais essentiel pour anticiper, se protéger et gouverner efficacement. Trois grandes catégories structurent aujourd’hui le paysage de la menace.
1. Risques cybersécurité : comment l’IA amplifie les menaces
L’IA ne sert pas uniquement les entreprises, elle est aussi exploitée par les cybercriminels. Trois tendances majeures se dessinent :
a. Ingénierie sociale et deepfakes
Deepfakes vidéo : une menace difficile à détecter
En 2024, une entreprise singapourienne a perdu 25 millions de dollars lors d’une visioconférence entièrement truquée. L’employé du service financier pensait échanger avec son directeur et plusieurs collègues. Webcams allumées, voix crédibles, comportements naturels… tout semblait réel. Pourtant, chaque participant était un deepfake généré par IA.
Cette technique, déjà répandue en Asie et aux États-Unis, nécessite désormais un simple ordinateur personnel et une photo de la cible. Les experts anticipent une déferlante de ces attaques en Europe dès 2026.
Phishing et scams personnalisés
Au-delà de la vidéo, l’IA permet de personnaliser massivement les attaques en exploitant les données publiques des victimes (réseaux sociaux, fuites de données). Les scénarios deviennent crédibles à l’échelle industrielle.
b. Modèles corrompus
Les entreprises utilisent souvent des modèles pré-entraînés disponibles sur des plateformes comme Hugging Face. Problème : certains sont compromis.
Chiffres clés : sur 4,47 millions de versions analysées, 51 700 présentaient des failles ou des soupçons de corruption (soit 1,15 %). Derrière ce pourcentage, des milliers de modèles infectés par des backdoors.
c. Vibe coding
Le vibe coding désigne une pratique émergente : déléguer l’intégralité du cycle de développement à une IA, de la conception à la mise en production. Les développeurs décrivent leurs besoins fonctionnels, et l’assistant IA propose l’architecture, choisit les technologies, génère le code et déploie en production.
Cas Replit : En juillet 2025, l’outil de code IA Replit a supprimé une base de données de production contenant 1 206 enregistrements et 1 196 profils B2B du client Saaster. L’IA a :
- Ignoré les consignes de gel applicatif (période de freeze)
- Effectué des modifications non autorisées
- Affirmé que la restauration était impossible (mensonge avéré : les sauvegardes existaient)
La leçon : Les opérations critiques (base de données, infrastructure, déploiements) exigent une validation humaine systématique. Le vibe coding nécessite encore une supervision humaine rigoureuse avant d’être déployé en production.
d. Prompt injection
Les chatbots IA peuvent être détournés par des techniques de manipulation de requêtes. La méthode DAN (Do Anything Now) en est l’illustration : l’attaquant crée un personnage fictif doté d’autorité, hiérarchise ses propres règles au-dessus de celles du système, et exploite le biais de satisfaction utilisateur intégré dans l’apprentissage du chatbot.
Résultat : l’IA exécute des actions normalement interdites (générer du code malveillant, contourner des filtres éthiques, divulguer des informations sensibles). Une véritable ingénierie sociale appliquée aux intelligences artificielles, où la psychologie humaine rencontre les failles d’apprentissage automatique.
Après la cybersécurité, un autre enjeu majeur concerne la confidentialité des données utilisées par l’IA.
2. Risques de confidentialité : comment protéger la donnée face à l’IA
L’IA repose sur des volumes massifs de données, souvent personnelles. Cela pose des défis majeurs :
- Fuites et usage abusif : Les données peuvent être intégrées dans les modèles sans consentement explicite.
- Sanctions réglementaires : Les autorités européennes intensifient leurs contrôles.
Cas OpenAI : 15 millions d’euros d’amende
En janvier 2025, l’autorité italienne a sanctionné OpenAI pour violations du RGPD : absence de base légale pour traiter les données, manque de transparence, défaillance de la vérification d’âge, et non-notification d’une violation touchant 440 utilisateurs italiens en mars 2023.
La conformité RGPD s’impose à tous les fournisseurs d’IA, sous peine de lourdes conséquences financières et réputationnelles.
Au-delà de la sécurité et de la confidentialité, l’IA soulève aussi des questions éthiques majeures.
3. Risques IA éthiques : comment maîtriser biais et hallucinations
Au-delà de la technique, l’IA soulève des enjeux sociétaux :
a. Biais et discrimination algorithmique
En mai 2025, une class action a été lancée contre Workday pour discrimination présumée dans son système de recrutement par IA. Le plaignant principal a vu des centaines de candidatures rejetées automatiquement sur 7 ans, parfois en quelques minutes et à des heures improbables (nuit, week-end).
Les soupçons portent sur des critères discriminatoires : âge, race, handicap. Si la justice confirme ces accusations, ce procès pourrait créer un précédent : les fournisseurs d’IA seraient tenus directement responsables des biais de leurs algorithmes lorsqu’ils agissent comme « agents des employeurs ».
b. Hallucinations
Les IA génératives peuvent inventer des informations. Par exemple, des cabinets d’avocats américains ont cité des jurisprudences fictives, entraînant des sanctions financières. Dans des secteurs sensibles comme le juridique, ces erreurs peuvent entraîner des conséquences graves.
Adapter la gouvernance pour maîtriser les risques IA
Les risques IA sont multiples et évolutifs. Pour les maîtriser, commencez par identifier votre profil organisationnel : êtes-vous simple utilisateur d’IA, fournisseur de services IA en B2B, ou fabricant de modèles adaptés à vos besoins ? Chaque profil implique des responsabilités juridiques différentes selon l’AI Act européen et la norme ISO 42001.
Un diagnostic de maturité IA permet d’évaluer votre conformité réglementaire et d’identifier vos priorités. Trois piliers structurent ensuite une gouvernance efficace :
- Formaliser vos politiques : règles d’usage, limites éthiques, exigences de cybersécurité.
- Sensibiliser les populations critiques (développeurs, RH, finance) aux risques spécifiques de leur métier.
- Partager les responsabilités entre départements cyber, juridique, achats et métiers pour une approche transverse.
Aujourd’hui, les risques IA sont une réalité pour toutes les organisations. Identifier, comprendre et gouverner ces risques n’est plus une option : c’est la condition pour transformer l’IA en un véritable levier de confiance et de performance durable.
