ChatGPT est public depuis un mois. Pas besoin qu’un comité l’installe : quelqu’un ouvre le navigateur, pose une question et peut déjà l’ajouter à sa façon de travailler. Pour un directeur TI, l’adoption commence avant l’intégration officielle, donc la première architecture est le navigateur, le compte personnel et un copier-coller.

Le trajet mérite d’être nommé. La personne transmet une consigne au service par HTTPS. Le fournisseur authentifie le compte, applique ses contrôles, envoie le texte au modèle et retourne des tokens générés. Selon l’offre et les réglages, la requête, la réponse et des métadonnées peuvent être conservées pour exploitation, sécurité ou amélioration. Notre classification interne ne traverse pas automatiquement cette frontière.

document interne → copier-coller → navigateur → service externe
                 → logs/contrôles → modèle → réponse → nouveau document

Le modèle transforme des tokens et produit le suivant selon le contexte. Il peut résumer, reformuler et proposer du code avec une grande fluidité. Il ne vérifie pas par défaut chaque fait dans une source autorisée et peut fabriquer une référence qui ressemble à une vraie. Le risque vient autant de la sortie plausible que de l’entrée sensible.

Une politique temporaire qui s’exécute

Je séparerais quatre catégories dès maintenant :

Usage	Données	Validation	Décision de janvier
exploration générale	publiques ou fictives	lecture humaine	permis
brouillon de travail	internes non sensibles, si contrat le permet	faits et ton	pilote encadré
client/personnel/confidentiel	sensibles	contrôles renforcés	interdit dans l’outil public
action opérationnelle	toute donnée	système déterministe + approbation	aucun accès direct

Le mot « sensible » doit avoir des exemples : contrat non public, données de client, dossier d’employé, secret, code propriétaire ou incident en cours. Une personne qui veut bien faire ne devrait pas avoir à improviser la classification devant l’écran.

Le pilote utilise un compte d’entreprise contrôlé si l’offre appropriée existe, une authentification multifacteur et un propriétaire. Les journaux mesurent l’usage par catégorie sans recopier le contenu complet. Un canal de signalement permet de déclarer une donnée envoyée par erreur; l’équipe peut alors vérifier conservation, demander une suppression selon le contrat et traiter le document comme potentiellement exposé.

La validation dépend de la sortie :

1. une reformulation est comparée au texte source pour les faits et engagements;
2. un résumé cite les passages et les conditions importantes;
3. un calcul est refait dans un outil déterministe;
4. du code passe revue, analyse et tests dans un environnement isolé;
5. une référence est ouverte et vérifiée, jamais acceptée par son apparence;
6. un contenu externe reçoit une approbation humaine nommée.

Une panne du service ne doit pas bloquer le travail essentiel. Le document maître reste dans nos systèmes et la procédure manuelle continue. Un changement silencieux de modèle peut modifier les réponses; un petit jeu d’évaluation est rejoué chaque mois ou après un changement annoncé.

Je ne veux ni tout bloquer ni traiter la curiosité comme une autorisation générale. Ma maîtrise en IA m’aide à expliquer le mécanisme, mais la gouvernance repose sur des contrôles ordinaires : identité, données permises, responsabilité, logs, évaluation et sortie. La première politique sera imparfaite. Elle doit toutefois dire clairement ce qui peut traverser la frontière aujourd’hui et comment on reconnaît une erreur demain.