Souveraineté en matière d'IA : un enjeu stratégique pour les entreprises européennes

Les investissements dans l’IA s’accélèrent dans tous les secteurs. Il en va de même pour les risques organisationnels liés à un déploiement sans structures de gouvernance adéquates. Ces deux aspects évoluent en parallèle, alors que la plupart des entreprises n’en mesurent qu’un seul.

En 2025, seuls 31 % des cas d’utilisation de l’IA en entreprise ont atteint la phase de production à grande échelle. Bien que cela représente une augmentation significative par rapport à l’année précédente, les attentes en matière de réduction des coûts et de productivité continuent de dépasser les résultats obtenus.¹ La pression pour déployer l’IA est compréhensible, mais dans cette urgence, une question fondamentale est négligée : qui garde le contrôle sur l’IA qui alimente vos décisions ?

C’est là que la souveraineté en matière d’IA devient essentielle. Il s’agit de la capacité d’une organisation à gouverner, à interroger et à diriger les systèmes d’IA sur lesquels elle s’appuie, qu’il s’agisse des données, des modèles, de l’infrastructure ou de la prise de décision. Sans ce niveau de contrôle, les organisations risquent d’introduire des vulnérabilités structurelles qui affectent à la fois les performances et la conformité.

les risques opérationnels et réglementaires liés à l’IA « fantôme ».

L’IA « fantôme » désigne l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle par des employés sans autorisation officielle du service informatique ni supervision de l’organisation. À mesure que son adoption s’accélère, cette activité devient de plus en plus difficile à suivre.

Les données d’une récente enquête mondiale réalisée en 2025 mettent en évidence l’ampleur de ce manque de visibilité :

39 % des employés utilisent des outils d’IA gratuits au travail.
17 % achètent à titre privé des outils d’IA à des fins professionnelles.
Seuls 23 % utilisent des outils d’IA fournis et gérés par leur entreprise.²

La majorité des activités liées à l’IA se déroule en dehors des processus réglementés, sans aucune visibilité sur les données partagées, les plateformes utilisées ou les conditions d’utilisation.

Les conséquences de cette lacune en matière de surveillance sont déjà considérables :

impact financier : Les organisations utilisant un grand nombre d’outils non autorisés doivent faire face à des coûts supplémentaires liés aux violations de données s’élevant en moyenne à 670 000 dollars.
vulnérabilité des données : Les violations liées à l’IA « fantôme » entraînent des taux plus élevés de compromission des informations personnelles identifiables (65 %) et de la propriété intellectuelle (40 %).
Lacunes en matière de gouvernance : 63 % des organisations victimes de violations ne disposaient d’aucune politique de gouvernance de l’IA ou en étaient encore à la phase d’élaboration. Parmi celles qui disposaient d’une telle politique, seules 34 % effectuaient des audits réguliers pour détecter toute utilisation non autorisée de l’IA.³
Risques réglementaires : Depuis août 2025, le régime de sanctions prévu par la loi européenne sur l’IA est en vigueur, avec des amendes pouvant atteindre 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial, ce qui signifie qu’une non-conformité peut survenir avant même qu’une alerte interne ne soit déclenchée.⁴

À mesure que les cadres réglementaires se durcissent, ces risques affectent directement la résilience opérationnelle et les performances commerciales à long terme.

Exigences architecturales : pourquoi la souveraineté va au-delà de la localisation des données.

Les responsables technologiques partent souvent du principe que la souveraineté en matière d’IA passe par le choix d’un fournisseur de cloud disposant de centres de données locaux. Si la localisation des données est une condition nécessaire, elle ne répond qu’à une seule dimension d’un enjeu de gouvernance plus large.

Les principales analyses stratégiques sur la souveraineté en matière d’IA identifient la couche applicative, qui comprend les modèles, les outils et les flux de travail les plus proches des opérations commerciales, comme celle qui présente le plus grand risque pour la souveraineté. C’est là que résident les informations sensibles, telles que la propriété intellectuelle industrielle, les données de santé et les dossiers stratégiques des clients.⁵

Une véritable souveraineté en matière d’IA nécessite un contrôle rigoureux sur quatre dimensions interdépendantes :

l’accès aux données et leur résidence : Où résident les données et qui détient les droits d’accès tout au long du cycle de vie complet de l’IA.
transparence des modèles : Comment les modèles sont entraînés et comment les résultats sont générés.
Responsabilité en matière de biais : Quels biais sont intégrés dans les résultats et comment ceux-ci sont-ils identifiés et corrigés dans le cadre des décisions fondées sur l’IA ?
Gouvernance de la feuille de route : Qui dirige la feuille de route technologique, comment les systèmes d’IA évoluent-ils au fil du temps et cette évolution est-elle alignée sur le contexte réglementaire et opérationnel de l’organisation ?

Lorsqu’une organisation dépend d’un modèle tiers qu’elle ne contrôle pas, elle accepte les contraintes et l’orientation future de ce modèle, quel que soit son propre contexte réglementaire.

la confiance en tant que résultat commercial mesurable.

Les arguments en faveur de la souveraineté en matière d’IA vont au-delà de la simple conformité réglementaire et concernent la crédibilité de l’organisation, la confiance des clients et la performance durable.

Lorsque les collaborateurs ont accès à des outils d’IA transparents, régis par des règles et alignés sur les valeurs de l’organisation, les taux d’adoption sont plus élevés et les résultats plus cohérents. De plus, lorsque les clients peuvent vérifier qu’une organisation gère l’IA de manière responsable, la relation commerciale repose sur des bases plus solides.

Une confiance vérifiée se traduit par des résultats opérationnels tangibles :

Des taux d’adoption de l’IA plus élevés et plus durables dans toutes les fonctions de l’entreprise
Une fidélisation accrue de la clientèle, soutenue par une responsabilité démontrable
Un positionnement différencié sur le marché alors que la surveillance réglementaire s’intensifie dans l’ensemble du secteur

Deux tiers des consommateurs citent la confidentialité et la sécurité des données comme principaux obstacles à une adoption plus large de l’IA, et 80 % des personnes interrogées à l’échelle mondiale estiment que les organisations sont responsables de la mise en place de directives de gouvernance claires pour l’utilisation de l’IA générative.⁶

En l’absence de gouvernance claire, l’IA peut générer des risques plus rapidement qu’elle n’apporte de valeur. Avec les structures adéquates en place, elle devient un socle fiable pour la croissance.

« Sovereign by design » : le cadre de Randstad Digital

Chez Randstad Digital, « sovereign by design » signifie que la gouvernance est intégrée à l’IA dès le départ, et non introduite en réaction à un incident. Concrètement, cela englobe :

la clarté des politiques : des politiques définies précisant quels outils sont approuvés, pour quels cas d’utilisation et dans quelles conditions
la vérifiabilité des résultats : Transparence totale sur la manière dont les modèles d’IA parviennent à leurs résultats, permettant une prise de décision responsable
structures de signalement : Canaux formels par lesquels les employés peuvent faire part de leurs préoccupations ou signaler une utilisation non autorisée des outils
supervision intégrée : Exigences structurelles de « human-in-the-loop » pour les flux de travail décisionnels critiques

Cette approche permet aux organisations de passer d’un contrôle réactif à une gestion proactive des systèmes d’IA.

Au-delà de la phase pilote : déployer l'IA régulée à grande échelle.

L'IA permet aux organisations de fonctionner avec plus de précision et de rapidité. Cependant, en l’absence de structures de gouvernance solides, cette rapidité engendre des risques difficiles à détecter et coûteux à corriger : des résultats comportant des biais non contrôlés, la perte de propriété intellectuelle suite à une seule interaction non autorisée et des décisions impossibles à justifier face à un contrôle réglementaire.

La mise en place d’un cadre souverain vous permet d’aller au-delà du simple suivi des applications non approuvées et de commencer à gérer l’IA comme un actif stratégique essentiel.

Notre dernier livre blanc examine les facteurs qui rendent cette transition possible, en abordant les points suivants :

Les raisons structurelles pour lesquelles la plupart des investissements dans l’IA n’ont pas encore d’impact mesurable.
Comment repenser les modèles opérationnels autour de l’IA, plutôt que de simplement y superposer l’IA.
Les cadres de gouvernance qui atténuent les risques réglementaires tout en renforçant les capacités organisationnelles.

Découvrez comment Randstad Digital peut vous aider à passer de l'expérimentation de l'IA à une approche « souveraine dès la conception », comblant ainsi le fossé entre le déploiement de l'IA et une transformation mesurable.

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Réponses à vos questions.

En quoi la souveraineté en matière d'IA diffère-t-elle de la simple résidence des données ?

La « résidence des données » porte sur le lieu de stockage des informations, tandis que la « souveraineté en matière d'IA » garantit à l'organisation un contrôle total sur la logique des modèles, la gestion des biais et les feuilles de route technologiques à long terme.
Quels sont les principaux risques liés à l'IA « fantôme » pour les entreprises européennes ?

L’IA fantôme engendre des vulnérabilités critiques sous forme de fuites de données non autorisées, de perte de propriété intellectuelle et de risques importants de non-conformité au regard du régime de sanctions prévu par la loi européenne sur l’IA.
En quoi une approche fondée sur la souveraineté de l'IA accélère-t-elle l'adoption de l'IA ?

En intégrant dès le départ la transparence et le contrôle humain dans l'architecture, les organisations instaurent la confiance nécessaire pour que les collaborateurs et les clients puissent passer de projets pilotes isolés à une mise en production à grande échelle.

Références :

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