InnoAxis | Cybersécurité et gouvernance de l’IA

Version française du 14 septembre 2026

Un employé vous demande de connecter un outil d’IA aux dossiers de vos projets pour préparer le rapport d’avancement hebdomadaire.

Le bénéfice potentiel est facile à comprendre : moins de temps à rassembler l’information et plus de temps à gérer le projet.

Mais pour approuver cette demande, il ne suffit pas de vérifier si l’IA produit un bon résumé. À quels dossiers aura-t-elle accès? Pourrait-elle consulter une soumission confidentielle liée à un autre projet? Pourra-t-elle envoyer le rapport, modifier un dossier ou suivre des instructions dissimulées dans un document de sous-traitant?

OpenAI a lancé GPT-6 Astra le 3 septembre 2026. Sa documentation décrit un modèle conçu pour des tâches complexes faisant appel au raisonnement, à l’utilisation d’un ordinateur, à la recherche et à la création de documents. Il présente donc un intérêt pour les entreprises qui souhaitent automatiser davantage certaines tâches administratives. ^[1]

Pour les dirigeants en construction, le point de départ est un processus de travail bien défini, et non un accès illimité. Déterminez ce que l’IA peut lire et modifier, qui doit approuver les actions ayant des conséquences importantes et comment vous évaluerez les résultats.

Qu’est-ce qui change lorsque l’IA peut agir?

Un assistant d’IA peut rédiger une mise à jour de projet qu’un employé révisera ensuite. Un processus faisant appel à un agent d’IA peut aussi utiliser des outils connectés pour récupérer de l’information ou effectuer des actions dans un logiciel. ^[2]

La différence ne tient pas uniquement au nom du modèle. Le produit utilisé, les outils disponibles, l’identité sous laquelle le système fonctionne et son environnement d’exécution déterminent ce qu’il peut réellement faire. Par exemple, la documentation d’OpenAI sur l’utilisation d’un ordinateur décrit un environnement qui exécute les actions demandées par le modèle. Le modèle n’obtient pas, de lui-même, un accès aux systèmes de l’entreprise. ^[2]

Cette capacité d’utiliser un ordinateur n’est pas apparue avec Astra. OpenAI présente plusieurs fonctions prises en charge comme la continuité de capacités déjà offertes par la génération précédente. Ce qui évolue, c’est la capacité du système, pas la nécessité d’appliquer les principes de gouvernance existants. ^[3]

Conservez vos mesures de sécurité de base. La gestion des comptes, les configurations sécuritaires, les mises à jour de sécurité, les sauvegardes et la préparation aux incidents demeurent pertinentes. Le Centre canadien pour la cybersécurité les inclut dans ses conseils de base destinés aux petites et moyennes organisations. ^[4]

Il faut maintenant appliquer des limites appropriées aux processus de travail qui utilisent l’IA.

Commencez par un seul processus de rapport de projet

Prenons une entreprise de construction fictive de 50 employés qui teste la préparation de rapports hebdomadaires avec l’aide de l’IA. Il s’agit d’un exemple de projet pilote, et non d’une étude de cas client d’InnoAxis ni d’une affirmation de résultats démontrés.

Le processus proposé est volontairement limité : consulter les documents approuvés d’un seul projet, relever les éléments en suspens et préparer une ébauche du rapport d’avancement.

Décision	Limite proposée pour le projet pilote
Information accessible	Un dossier de projet désigné contenant les documents et les rapports approuvés.
Résultat attendu	Une ébauche qui indique les documents sources, leurs versions et les questions non résolues.
Responsabilité humaine	Un gestionnaire de projet vérifie l’exactitude et l’exhaustivité du rapport avant sa diffusion.
Actions exclues	Approuver des paiements, modifier les coordonnées bancaires des fournisseurs, modifier des contrats ou des plans, accorder des accès ou envoyer des communications externes.

Avant de choisir l’outil, déterminez ce qu’un rapport satisfaisant doit contenir. Identifie-t-il la version à jour des documents? Distingue-t-il un changement proposé d’un changement approuvé? Signale-t-il l’information manquante au lieu de combler les lacunes par des suppositions?

Ces exigences deviennent les critères d’acceptation du projet pilote.

Cette approche facilite aussi la comparaison des solutions possibles. Évaluez un processus manuel amélioré, une automatisation classique et la préparation de rapports assistée par l’IA selon les mêmes critères : la qualité, l’effort total, le coût et les conséquences d’une erreur.

Le modèle le plus performant n’est pas automatiquement le meilleur choix pour l’entreprise.

Vérifiez l’identité utilisée, pas seulement les accès de l’employé

Ne présumez pas que chaque intégration d’IA fonctionne avec exactement les mêmes autorisations que l’employé qui l’utilise.

Microsoft Graph illustre bien cette distinction. Une intégration utilisant des autorisations déléguées agit au nom d’un utilisateur connecté, dans les limites des autorisations de l’application et de cet utilisateur. Une intégration utilisant des autorisations d’application peut fonctionner sous sa propre identité, sans utilisateur connecté. ^[5]

Demandez à la personne qui met le processus en place de préciser le compte ou l’application utilisé, les documents accessibles et les actions possibles.

Pour un projet pilote de production de rapports, l’accès à des dossiers de ressources humaines sans lien avec le projet ou aux documents d’appel d’offres d’un autre projet est inutile. Définissez ces limites avant de connecter l’agent, pas après une première démonstration convaincante.

Examinez aussi les accès par navigateur et par interface de bureau, en plus des connexions entre applications. Puisque les systèmes capables d’utiliser un ordinateur peuvent agir dans les interfaces logicielles, limiter les intégrations par API ne suffit pas à examiner tous les chemins d’accès possibles. ^[2]

Les documents externes sont des sources d’information, pas des autorisations

Un document de sous-traitant doit alimenter le rapport de projet. Il ne doit pas pouvoir redéfinir ce que l’IA est autorisée à faire.

Cette distinction est importante en raison de l’injection d’instructions malveillantes, aussi appelée « prompt injection ». Il s’agit d’instructions dissimulées dans du contenu traité par l’IA, comme un courriel, un document ou une page Web. Un attaquant peut tenter de détourner le système, d’obtenir de l’information ou de provoquer une action non prévue. OWASP reconnaît ces attaques par contenu externe comme un risque de sécurité pour les applications d’IA. ^[6]

Par exemple, une pièce jointe malveillante pourrait tenter de convaincre un agent d’envoyer de l’information sur un projet à un destinataire qui n’y est pas associé. Cet exemple est hypothétique, mais le mécanisme d’attaque sous-jacent est documenté. ^[6]

Une consigne comme « ne partage jamais d’information confidentielle » est utile. Elle ne remplace pas des restrictions techniques.

Faites appliquer les autorisations dans l’application ou le système connecté. Un agent de production de rapports qui n’a pas besoin d’envoyer de courriels ne devrait pas disposer d’un outil d’envoi général. Une opération ayant des conséquences importantes devrait exiger une approbation indépendante du jugement du modèle. OWASP recommande notamment que les systèmes exécutant les actions vérifient les autorisations et qu’une personne approuve les actions à fort impact. ^[7]

Contrôlez aussi les destinataires du résultat. Un processus peut exposer de l’information dans son rapport, même s’il ne peut pas modifier les fichiers d’origine.

Distinguez l’entraînement, la conservation et l’emplacement des données

Demander « utilisons-nous un compte d’entreprise? » ne constitue pas une évaluation complète du traitement des données.

OpenAI indique que, par défaut, les données fournies à ChatGPT Business, à ChatGPT Enterprise ou à son API, ainsi que les résultats obtenus, ne servent pas à entraîner ses modèles. Le contenu des services destinés aux particuliers peut être utilisé pour l’entraînement, sous réserve des options de retrait et des exceptions indiquées. Il est donc inexact d’affirmer que « tous les comptes personnels servent à entraîner les modèles avec les données de l’entreprise » ou que « seul Enterprise permet d’éviter l’entraînement ». ^[8]

L’absence d’utilisation pour l’entraînement ne signifie pas qu’aucune donnée n’est conservée. La documentation de l’API d’OpenAI décrit des modalités de conservation distinctes. L’option Zero Data Retention nécessite une approbation et comporte des limites selon les points de terminaison de l’API et les fonctions utilisés. ^[9]

L’emplacement des données est une autre question. OpenAI distingue le lieu de stockage des données au repos du lieu de traitement, et réserve certaines options de résidence des données aux clients admissibles. Un engagement concernant le lieu de stockage ne signifie pas que toutes les étapes d’un processus se déroulent dans le même pays. ^[10]

Avant de fournir de l’information confidentielle, documentez les modalités d’utilisation pour l’entraînement, les paramètres de conservation, les lieux de stockage et de traitement ainsi que les services tiers concernés.

Pour les renseignements personnels, les autorités canadiennes de protection de la vie privée rappellent que l’IA générative demeure assujettie aux cadres de protection existants. Leurs orientations portent notamment sur l’autorité légale, les fins appropriées, les mesures de protection et la responsabilité. Les obligations d’une organisation dépendent de sa situation. L’achat d’un abonnement ne remplace pas cette analyse. ^[11]

Intégrez la révision humaine à l’analyse de rentabilité

Une ébauche produite rapidement n’équivaut pas à un processus d’affaires terminé.

Pendant le projet pilote, mesurez le temps nécessaire pour préparer les données, réviser le rapport, corriger les erreurs et gérer les exceptions. Incluez les coûts des logiciels et de la mise en œuvre. Notez si le résultat omet des éléments importants ou crée du travail supplémentaire pour les gestionnaires de projet.

Définissez les critères d’acceptation avant le projet pilote, plutôt que de les ajuster après coup pour justifier l’outil.

Une règle de décision utile :

Élargissez le déploiement seulement lorsque le processus démontre une qualité acceptable et un bénéfice justifiable, une fois pris en compte les coûts de révision, de correction et d’exploitation.

La gestion des risques doit se poursuivre après un premier test concluant. Le profil du NIST consacré à l’IA générative préconise d’intégrer les caractéristiques d’une IA digne de confiance à la conception, à l’utilisation et à l’évaluation des systèmes, plutôt que de traiter l’évaluation comme une activité ponctuelle. ^[12]

Si l’effort de révision dépasse le bénéfice obtenu, simplifiez le processus, réduisez sa portée ou choisissez une autre approche.

Une démarche concrète pour les 90 premiers jours

La démarche suivante constitue une séquence de planification. Elle ne garantit pas qu’un processus sera prêt à être déployé plus largement au bout de 90 jours.

Jours 1 à 30 : définir les limites

Repérez les outils d’IA déjà utilisés et les problèmes que les employés cherchent à résoudre. Donnez-leur une marche à suivre claire pour demander un outil approuvé, plutôt que de miser uniquement sur les interdictions.

Choisissez un processus et désignez une personne responsable du côté des opérations. Examinez les modalités du compte et les exigences relatives au traitement de l’information. Corrigez les autorisations des données qui seront connectées, définissez les résultats permis et documentez les actions exclues.

Utilisez des données synthétiques ou limitez autrement l’information au strict nécessaire lorsque de véritables renseignements personnels ne sont pas requis. Les autorités canadiennes de protection de la vie privée recommandent d’envisager ces solutions et d’évaluer si l’utilisation proposée est nécessaire et proportionnée. ^[11]

Le nettoyage des documents à l’échelle de l’organisation peut se poursuivre en parallèle. En revanche, l’encadrement des données et des accès du projet pilote ne doit pas attendre.

Jours 31 à 60 : tester les situations normales et les défaillances

Menez un projet pilote limité avec un petit groupe.

Incluez des documents manquants, des versions contradictoires, des données incorrectes et des tentatives de manipulation du processus. Vérifiez si les exigences d’approbation et les restrictions d’accès tiennent lorsque la tâche ne peut pas être exécutée comme demandé.

Conservez des traces utiles des actions, des approbations et des erreurs, tout en protégeant l’information sensible contenue dans ces traces. Prévoyez un moyen d’arrêter le processus et de révoquer ses accès. Les recommandations d’OWASP sur la sécurité des agents comprennent des tests simulant des attaques, la surveillance, des limites d’exécution et une gestion prudente des journaux contenant de l’information sensible. ^[13]

Jours 61 à 90 : déterminer si un déploiement élargi est justifié

Comparez les résultats au processus d’origine et aux critères d’acceptation.

La personne responsable peut-elle expliquer quelles informations ont été utilisées? Les résultats sont-ils suffisamment fiables? L’effort de révision est-il proportionné? Peut-on enquêter sur les défaillances et arrêter le processus?

Élargissez le déploiement uniquement lorsque les résultats le justifient. Sinon, corrigez la conception, réduisez la portée de la tâche ou mettez fin au projet pilote.

L’objectif : déléguer sans perdre le contrôle

Un processus d’IA utile doit avoir une finalité claire, un périmètre d’information défini, des pouvoirs limités et une personne responsable.

Pour une entreprise de construction, une première réussite peut être un meilleur processus de rapport hebdomadaire, plutôt qu’un système autonome connecté à tous les projets et à toutes les applications financières.

Commencez par un processus dont la valeur peut être mesurée et dont les erreurs peuvent être détectées avant qu’elles engagent l’entreprise.

Établissez votre base de sécurité avant d’élargir les accès de l’IA

L’offre Fondation sécuritaire d’InnoAxis examine la posture infonuagique, les identités, l’exposition des données et la gouvernance, puis établit une feuille de route par ordre de priorité. InnoAxis travaille en complémentarité avec votre fournisseur TI actuel, sans présumer qu’il faut remplacer cette équipe. ^[14]

Réservez un appel exploratoire pour discuter de la base de sécurité de votre premier processus de travail assisté par l’IA.

Questions fréquentes

GPT-6 Astra obtient-il automatiquement accès aux fichiers de l’entreprise?

Non. Les accès dépendent du produit, des outils connectés, des comptes et des autorisations en place. Les capacités prises en charge par le modèle ne lui donnent pas, à elles seules, l’autorisation d’accéder à l’environnement d’une entreprise. ^[15]

Un abonnement d’entreprise suffit-il à sécuriser un processus utilisant l’IA?

Non. Un abonnement peut fournir des contrôles utiles pour la confidentialité et l’administration, mais ceux-ci varient selon l’offre. L’organisation doit tout de même évaluer les données, les autorisations, les approbations et les modalités de fonctionnement du processus. ^[10]

Que signifie la classification de cybersécurité « Critical » attribuée à Astra?

OpenAI indique qu’Astra a atteint le seuil de capacité critique en cybersécurité, nommé Critical, dans son Preparedness Framework. Cette classification décrit les capacités évaluées et la nécessité de mesures de protection adaptées. Elle ne signifie pas que toute utilisation est dangereuse et ne garantit pas non plus qu’un déploiement particulier est sécuritaire. ^[16]

Sources

Références reprises de la version anglaise du 14 septembre 2026. Les capacités des produits et les modalités des services peuvent changer. Les titres officiels et les liens des sources externes sont conservés dans leur langue d’origine.

[1] OpenAI — GPT-6 Astra: A new generation of intelligence. (en anglais)

[2] OpenAI — Computer use. (en anglais)

[3] OpenAI — Using GPT-6 Astra. (en anglais)

[4] Centre canadien pour la cybersécurité — Baseline cyber security controls for small and medium organizations. (en anglais)

[5] Microsoft — Overview of Microsoft Graph permissions. (en anglais)

[6] OWASP — LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet. (en anglais)

[7] OWASP — LLM06:2025 Excessive Agency. (en anglais)

[8] OpenAI — How your data is used to improve model performance. (en anglais)

[9] OpenAI — Data controls in the OpenAI platform. (en anglais)

[10] OpenAI — Business data privacy, security, and compliance. (en anglais)

[11] Autorités canadiennes de protection de la vie privée — Principles for responsible, trustworthy and privacy-protective generative AI technologies. (en anglais)

[12] NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile. (en anglais)