L’IA sur LinkedIn, entre promesse et réalité de la conformité

Sur LinkedIn, les promesses avec l’intelligence artificielle se multiplient. On vous assure un gain de temps spectaculaire simplement grâce à un « petit prompt » bien formulé dans un assistant IA. Séduisant non ? Qui ne rêve pas de gagner du temps sur son travail ? Cependant, la promesse de rapidité cache un point essentiel : le cadre de la conformité.

Dès lors qu’un prompt contient des données personnelles, qu’il s’agisse de noms, de voix transcrites, de copies d’élèves, de CV ou d’autres informations identifiantes, nous basculons immédiatement dans le champ d’application du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

Et pour des usages plus sensibles, tels que l’évaluation, l’affectation ou le proctoring, l’ombre de l’AI Act plane, imposant des obligations accrues.

Notre position est claire : équiper les équipes pour qu’elles puissent innover, oui, mais jamais au détriment des garde-fous légaux.

Où la roue de l’enthousiasme déraille

Les publications d’« astuces IA » expliquent comment faire, mais s’abstiennent trop souvent d’expliquer dans quel cadre le faire. Pourtant, une série de questions fondamentales sont éludées, ouvrant la voie à des risques bien réels : Quelles données sont réellement manipulées ? Où sont-elles transférées, et pour combien de temps ? Qui porte la responsabilité en cas de manquement ? Et quels droits sont garantis aux personnes concernées ?

Si les pratiques sont séduisantes sur le papier, elles exposent en réalité vos salariés, vos clients et votre entreprise à une dette de conformité bien réelle.

Trois mythes de l’IA qui mettent en péril

Le manque de clarté sur la conformité est alimenté par de fausses idées reçues qui circulent activement :

1. Un prompt brouillon n’est pas un traitement de données. C’est faux. Dès qu’un prompt intègre des données permettant d’identifier une personne, même de manière indirecte, il constitue un traitement au sens du RGPD.
2. Flouter la donnée la rend anonyme. Dans la grande majorité des cas, il s’agit de pseudonymisation, un procédé qui permet la ré-identification. La donnée n’est donc pas anonyme et reste soumise aux règles du RGPD.
3. L’intention justifie la pratique. Affirmer que l’usage de l’IA est « pour apprendre mieux » ou « pour aller plus vite » ne suffit pas. L’intention, aussi louable soit-elle, ne saurait remplacer l’obligation de disposer d’une base légale, d’informer les personnes, d’encadrer les transferts (DPA), de minimiser la donnée et d’assurer sa sécurité.

Ces raccourcis mènent directement à des « zones rouges » que nous observons fréquemment sur le terrain : l’injection de transcriptions d’entretiens ou de réunions Slack/Teams dans une IA grand public, l’envoi d’évaluations d’apprenants pour une « correction rapide », ou la transmission de CV et de notes RH pour une « présélection automatique » de candidats. Ces pratiques sont non seulement risquées, mais constituent un danger pour la confiance et l’intégrité des processus internes.

Le Cadre Opérationnel : Sécuriser les usages de l’IA

1. Avant utilisation

• Cartographier la donnée : personnelle ? sensible ? strictement nécessaire ?
• Choisir l’environnement : comptes pro, hébergement UE, proscrire les comptes persos.
• Encadrer le fournisseur : DPA signé, transferts encadrés, transparence sur rétention/sous-traitants.
• Paramétrer : désactiver l’entraînement sur prompts, limiter les logs.

2. Pendant

• Minimiser et pseudonymiser en amont.
• Segmenter : n’envoyer que l’extrait utile, pas “tout le dossier”.
• Contrôler : validation humaine systématique (exactitude, biais, pertinence).
• Tracer : qui a généré quoi, quand, avec quel modèle/version.

3. Après

• Étiqueter le contenu “assisté par IA”.
• Gérer les droits (accès, rectification, effacement).
• Prévoir un plan B (indisponibilité, hallucinations, fuite).

La check-list d’un post LinkedIn responsable

Avant de recommander un outil IA, indiquez au moins :

1. Données autorisées / interdites (avec exemples concrets)
2. Environnement : compte pro, no-training, rétention
3. Contrat : DPA + transferts
4. Rôle du valideur humain et critères d’acceptation
5. Étiquetage du contenu IA
6. Cas proscrits : ex. évaluations sommatives, reconnaissance d’émotions

Sans ces 6 points, un post fait envie… mais met ses lecteurs en risque.

Pas de “recettes magiques”, mais des cadres adaptables

La conformité n’est pas un kit clé en main. Copier un template crée un faux sentiment de sécurité.

Nous travaillons avec vous sur des cadres contextualisés et validés en interne (DPO/RSSI) :

• Pseudonymisation : règles + exemples adaptés à vos données.
• Prompts sûrs : minimisation, vérifiabilité, interdits → revue de cas réels.
• Journalisation : finalité, modèle/version, horodatage, validateur → intégré à vos outils.
• Étiquetage : libellés validés par le juridique.
• Revue humaine : critères d’acceptation, seuils de rejet, plan B → simulations concrètes.

Nos formations (au choix)

1. RGPD : bases légales, droits, transferts, minimisation, documentation.
2. RGPD + AI Act : identification des cas à haut risque, surveillance humaine, documentation, auditabilité.

Formats : classe virtuelle ou présentiel, inter / intra, niveaux débutant à intermédiaire.
Publics : équipes pédagogiques, RH, managers, chefs de projet, DPO, RSSI.

L’IA accélère. Le cadre sécurise.
Accélérer hors cadre, c’est aller plus vite… dans le mur.
Accélérer dans le cadre, c’est livrer mieux, plus vite — et sereinement.

Envie de sécuriser vos pratiques IA et RGPD ?
Contactez-nous pour un atelier cadrage ou une formation adaptée à vos usages.

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