DeepSeek : pourquoi les responsables sécurité réclament des règles urgentes

L’intelligence artificielle promet d’automatiser des tâches, d’accélérer l’analyse de documents et d’améliorer certains services. Mais pour les équipes chargées de protéger les systèmes d’information, son arrivée rapide ouvre aussi une nouvelle surface de risque. L’essor de DeepSeek, plateforme d’IA développée en Chine, cristallise ces interrogations au Royaume-Uni : que deviennent les informations saisies dans un assistant conversationnel, comment empêcher les usages malveillants et qui doit fixer les règles du jeu ?

Les responsables de la sécurité informatique ne plaident pas nécessairement pour l’abandon de l’IA. Leur message est plus nuancé, mais pressant : l’adoption de ces outils doit être accompagnée de garanties sur les données, d’une préparation opérationnelle des entreprises et d’un cadre public lisible. Dans un environnement où les attaques numériques gagnent en vitesse et en sophistication, ils redoutent que les défenses ne suivent pas le rythme des nouvelles capacités offertes par les modèles d’IA.

Une inquiétude forte chez les responsables de la sécurité britanniques

Le terme CISO désigne le ou la responsable de la sécurité des systèmes d’information d’une organisation. Cette fonction consiste notamment à prévenir les intrusions, organiser la réponse aux incidents et s’assurer que les données sensibles sont protégées. Pour ces dirigeants, l’arrivée d’outils comme DeepSeek pose une difficulté immédiate : un assistant IA peut devenir un outil de travail ordinaire avant même que les règles internes, les contrôles techniques et les formations ne soient prêts.

Selon l’enquête citée, 81 % des CISOs britanniques estiment qu’une régulation gouvernementale immédiate est nécessaire pour les chatbots d’IA tels que DeepSeek. Ce chiffre ne signifie pas que chaque répondant demande une interdiction. Il traduit en revanche une demande de repères concrets sur les conditions de déploiement, la gouvernance des données et les responsabilités en cas d’incident.

Les résultats mettent en évidence un écart entre l’intérêt économique de l’IA et les capacités de contrôle des organisations.

Ces données doivent être comprises comme le reflet des préoccupations des répondants, et non comme la preuve qu’un outil en particulier a déjà provoqué une crise généralisée. Elles montrent néanmoins que l’incertitude pèse désormais sur des décisions très concrètes : autoriser ou non un assistant externe, définir les documents qu’il est possible de lui soumettre, ou encore vérifier les usages réels des salariés.

Pourquoi les données sont au cœur du problème

Le premier risque évoqué par les responsables de la sécurité concerne les informations introduites dans les outils. Un salarié peut être tenté de demander à une IA de résumer un contrat, de corriger du code, d’analyser un tableau financier ou de rédiger une réponse à un client. Or ces contenus peuvent contenir des données personnelles, des secrets industriels, des informations commerciales ou des éléments relevant de la sécurité d’une infrastructure.

Le problème ne tient pas seulement au modèle d’IA lui-même. Il dépend aussi de plusieurs paramètres : les conditions d’utilisation du service, les réglages proposés à l’organisation, la localisation et la durée de stockage des données, les droits accordés aux administrateurs, ainsi que le niveau de contrôle exercé par l’employeur. Une réponse générée par un chatbot peut également contenir une erreur ou une information inventée, ce qui impose une relecture humaine lorsqu’elle nourrit une décision importante.

DeepSeek est devenu un cas emblématique de ce débat parce que sa diffusion rapide incite les entreprises à évaluer simultanément ses possibilités et ses risques. Les questions qui se posent pour lui concernent toutefois l’ensemble des services d’IA générative externes : avant de les utiliser, une organisation doit savoir quelles données elle accepte d’exposer, dans quelles circonstances et avec quels mécanismes de vérification.

Une politique interne utile ne se limite donc pas à une consigne vague du type « utilisez l’IA avec prudence ». Elle distingue, par exemple, les contenus publics que les équipes peuvent soumettre à un service externe des documents confidentiels qui doivent rester dans un environnement contrôlé. Elle prévoit aussi une procédure pour signaler un usage inapproprié ou un incident de sécurité.

L’IA peut-elle réellement accroître les cyberattaques ?

Pour 60 % des CISOs interrogés, la multiplication de technologies comme DeepSeek est susceptible d’entraîner directement une hausse des cyberattaques. Cette inquiétude repose sur une réalité simple : l’IA peut accélérer aussi bien les tâches défensives que les opérations offensives.

Du côté des cybercriminels, un modèle de langage peut aider à produire rapidement des messages d’hameçonnage mieux rédigés, à adapter une tentative d’arnaque à une langue ou à un secteur, ou à automatiser certaines recherches. Il peut également réduire le temps nécessaire à la préparation de contenus trompeurs. L’IA n’élimine pas le besoin de compétences techniques et ne rend pas toutes les attaques efficaces, mais elle peut abaisser la barrière à l’entrée pour certaines opérations.

Du côté des défenseurs, les mêmes technologies peuvent faciliter le tri d’alertes, l’analyse de journaux informatiques, la recherche de comportements anormaux ou la rédaction de procédures de réponse. L’enjeu n’est donc pas de choisir entre une sécurité « avec » ou « sans » IA. Il est de décider dans quelles conditions l’outil peut être déployé sans introduire lui-même de faille supplémentaire.

Près de 46 % des responsables de la sécurité reconnaissent ne pas être préparés à gérer les menaces spécifiques des attaques alimentées par l’IA. Cette vulnérabilité peut recouvrir des réalités diverses : équipes insuffisamment formées, absence de scénario de crise, manque de visibilité sur les outils utilisés par les salariés ou difficulté à distinguer un contenu frauduleux généré automatiquement d’un message authentique.

Interdire l’outil ou encadrer son usage : un arbitrage difficile

Face à ces risques, 34 % des CISOs ont choisi d’interdire totalement les outils d’IA dans leur organisation. Près de 30 % ont déjà stoppé des déploiements précis. Ces décisions illustrent une logique de précaution : lorsqu’une entreprise ne maîtrise pas encore les flux de données, les accès et les responsabilités, elle peut préférer suspendre un projet plutôt que d’ouvrir une brèche difficile à refermer.

Une interdiction globale présente néanmoins ses limites. Elle peut favoriser le recours discret à des services non autorisés, parfois depuis des appareils personnels ou des comptes privés. Elle peut aussi priver les équipes d’usages utiles et laisser l’organisation en retard sur les pratiques qui s’installent chez ses partenaires, ses concurrents ou ses clients.

L’approche la plus solide consiste souvent à hiérarchiser les usages plutôt qu’à traiter toutes les IA de la même façon. Un service peut être admis pour reformuler un texte public, mais interdit pour traiter un dossier client ou du code propriétaire. Une organisation peut aussi exiger des comptes professionnels, limiter les connexions à certains outils, journaliser les usages ou prévoir une validation humaine pour les tâches sensibles.

Cette démarche demande des moyens. Elle suppose de cartographier les informations manipulées, d’identifier les processus critiques et d’associer les équipes juridiques, informatiques, métiers et de conformité. La sécurité de l’IA ne relève pas uniquement du service informatique : elle touche à la protection des données, à la continuité d’activité et à la confiance des clients.

Pourquoi les entreprises continuent d’investir dans l’IA

La prudence ne se traduit pas par un renoncement. 84 % des organisations britanniques considèrent l’embauche de spécialistes de l’IA comme une priorité pour les années à venir. Ce chiffre souligne une évolution importante : les entreprises cherchent moins à empêcher l’IA d’entrer dans leurs activités qu’à acquérir les compétences nécessaires pour la gouverner.

Ces profils ne sont pas seulement des ingénieurs capables de développer des modèles. Les besoins portent aussi sur l’évaluation des risques, la qualité des données, la protection de la vie privée, la conformité, la cybersécurité et l’accompagnement des équipes. Dans beaucoup de cas, le défi principal consiste à relier des décisions techniques à des règles opérationnelles compréhensibles par tous les salariés.

L’exemple de Genie 3, récemment présenté par Google, rappelle que le rythme de l’innovation ne se limite pas aux assistants textuels. Les progrès dans la génération d’environnements interactifs et dans les modèles capables de simuler certains univers numériques élargissent encore les possibilités d’usage. Ils rendent aussi plus urgente la question des garde-fous : plus les outils deviennent polyvalents, plus les entreprises doivent clarifier ce qui est permis, contrôlé ou exclu.

Quel rôle pour le gouvernement et l’Union européenne ?

Les CISOs britanniques demandent un partenariat plus étroit avec les pouvoirs publics. Leur attente porte sur des obligations suffisamment précises pour protéger les données et prévenir les abus, sans bloquer automatiquement les usages légitimes. Cela peut concerner la transparence des fournisseurs, la surveillance des systèmes, les exigences de signalement des incidents ou les conditions imposées aux outils utilisés dans les secteurs sensibles.

Le Royaume-Uni observe également les initiatives européennes. L’AI Act, règlement européen sur l’intelligence artificielle, est entré en vigueur le 1er août 2024 et s’applique progressivement. Depuis le 2 août 2025, certaines obligations visent notamment les modèles d’IA à usage général. L’Union européenne adopte une logique fondée sur les niveaux de risque : les pratiques jugées inacceptables sont interdites, tandis que les systèmes à haut risque sont soumis à des exigences renforcées.

Ce cadre ne règle pas seul toutes les questions soulevées par les modèles génératifs. La cybersécurité relève aussi de règles sur la protection des données, la sécurité des réseaux, les contrats entre entreprises et les lois nationales. Mais il donne un point de départ pour organiser les responsabilités tout au long de la chaîne, du fournisseur technologique à l’organisation qui déploie l’outil.

Le sommet de Bletchley Park, organisé au Royaume-Uni en novembre 2023, avait déjà mis la sécurité de l’IA au centre des discussions internationales. Son intérêt était d’installer un dialogue entre États sur les risques les plus avancés, même si une déclaration politique ne remplace pas un dispositif juridiquement contraignant. À l’échelle mondiale, les États-Unis et d’autres pays renforcent par ailleurs certaines restrictions concernant l’accès à des technologies sensibles et leur utilisation par des acteurs étrangers.

Ce qu’il faut surveiller

L’alerte des responsables de la sécurité ne vise pas à annoncer une catastrophe inévitable. Elle révèle plutôt un décalage préoccupant entre la vitesse d’adoption des IA génératives et la maturité des organisations qui les utilisent. Les décisions des prochains mois devront répondre à trois questions : quelles données peuvent circuler dans ces services, comment détecter les usages malveillants et quelle responsabilité revient aux fournisseurs comme aux utilisateurs professionnels ?

Pour les entreprises, la priorité est de passer d’une réaction ponctuelle à une stratégie durable. Cela implique de connaître les outils réellement employés, de former les salariés aux risques de divulgation, de tester les mesures de protection et de définir un responsable pour chaque usage sensible. Une gouvernance crédible doit aussi être révisée régulièrement, car les modèles, les usages et les menaces changent vite.

Pour les pouvoirs publics, l’enjeu sera de produire des règles suffisamment opérationnelles pour guider les organisations, y compris les plus petites, sans créer un labyrinthe administratif impossible à appliquer. Le débat autour de DeepSeek rappelle finalement un principe valable pour toute IA : l’innovation ne devient un progrès collectif que si la sécurité, la transparence et la protection des données sont pensées dès le départ.