ChatGPT et données confidentielles : ce que risque votre entreprise

Un commercial colle un devis dans ChatGPT pour le reformuler. Une assistante RH y résume un entretien annuel. Un dirigeant lui fait relire un projet de cession. Chaque fois, la même question se pose : où part ce texte, qui peut le lire, et qu'est-ce que l'entreprise risque ? Cette page répond pour une entreprise, pas pour un particulier : données de clients, de salariés, secrets d'affaires, documents internes.

Que deviennent les données que vous tapez dans un assistant IA ?

Elles sont envoyées sur les serveurs de l'éditeur, traitées, puis conservées selon les conditions de l'offre que vous utilisez. Tout dépend donc de l'offre, et la différence la plus nette sépare les comptes personnels des comptes d'entreprise. Voici ce que disent les éditeurs eux-mêmes, pages consultées le 11 octobre 2026.

Microsoft Copilot

Avec un compte professionnel, Microsoft indique que l'usage de Copilot par une organisation est couvert par son avenant sur la protection des données (DPA) et que Microsoft y agit comme sous-traitant. Les requêtes, les réponses et les données de l'entreprise auxquelles Copilot accède « ne servent pas à entraîner les modèles de fondation ». Microsoft rattache ces engagements au RGPD et à sa « frontière de données de l'UE », avec deux exceptions écrites en note : les recherches web envoyées à Bing, pour lesquelles Microsoft agit comme responsable de traitement indépendant, et les modèles d'Anthropic, exclus pour l'instant de cette frontière européenne.

Côté grand public, la FAQ de Microsoft prévoit que les conversations peuvent servir à entraîner ses modèles, sauf pour les utilisateurs qui s'y opposent, et exclut de cet usage les personnes connectées avec un compte professionnel. Microsoft précise que cette section vise l'ancienne version de l'application grand public.

Mistral AI

Pour son assistant (appelé Vibe dans ses pages d'aide), Mistral AI écrit que, sur les offres individuelles, les échanges servent par défaut à entraîner ses modèles, sauf si l'utilisateur s'y oppose, et que les clients Enterprise en sont exclus par défaut. Les données sont hébergées par défaut dans l'Union européenne. Côté API (Mistral Studio), la même page distingue deux régimes : en mode gratuit, les échanges peuvent servir à l'entraînement, sauf opposition ; en paiement à l'usage, le client garde la main et peut s'y opposer à tout moment. Une conservation nulle (« zero data retention ») n'existe qu'en paiement à l'usage, pour les appels sans état : elle se demande sur dossier, et Mistral AI reste libre de l'accorder. Un détail compte : un pouce levé ou baissé autorise l'usage de la conversation notée pour améliorer les modèles, quelle que soit l'offre.

OpenAI

Pour l'API, OpenAI écrit que les données envoyées ne servent pas à entraîner ses modèles, sauf choix contraire du client, et que des journaux de surveillance des abus sont conservés jusqu'à 30 jours. Une conservation nulle et un traitement en Europe existent, sous conditions et après accord d'OpenAI. Pour ChatGPT Enterprise, sa documentation indique qu'aucune donnée d'entreprise ne sert à l'entraînement par défaut.

Pour les offres grand public de ChatGPT, les pages d'aide d'OpenAI n'ont pas pu être consultées à la date de rédaction : leurs termes ne sont donc pas repris ici. La règle prudente est la même que chez les autres : tant que vous n'avez pas vérifié dans les réglages que vos conversations ne servent pas à l'entraînement, considérez qu'elles le peuvent.

	Compte personnel ou offre individuelle	Offre entreprise ou API
Entraînement sur vos échanges	Possible par défaut chez Microsoft (ancienne application) et Mistral AI, sauf opposition	Exclu par défaut chez Microsoft, chez OpenAI (API et ChatGPT Enterprise) et sur l'offre Enterprise de Mistral AI ; sur l'API de Mistral AI, à désactiver vous-même
Contrat avec votre entreprise	Non : conditions acceptées par la personne	Oui : avenant de protection des données
Lieu de traitement	Selon l'éditeur	Europe possible, selon l'offre et ses exceptions

Qu'est-ce que l'entreprise risque concrètement ?

Trois choses : une faute au regard du RGPD, la perte de la protection de ses secrets d'affaires, et une fuite qu'elle ne pourra pas rattraper.

Le RGPD. Le nom d'un client, un entretien annuel ou un arrêt maladie sont des données personnelles : toute information qui se rapporte à une personne identifiée ou identifiable (article 4 du RGPD). Quand un prestataire traite ces données pour vous, l'article 28 impose de ne faire appel qu'à des sous-traitants présentant des « garanties suffisantes », et d'encadrer le traitement par un contrat. Un salarié qui colle ces données dans un compte personnel fait l'inverse : aucun contrat ne lie l'éditeur à l'entreprise. L'article 32 demande en outre des mesures de sécurité « adaptées au risque ».

Le secret des affaires. Le code de commerce (article L151-1) ne protège une information comme secret des affaires qu'à trois conditions, dont la troisième : elle doit faire l'objet de « mesures de protection raisonnables » de la part de son détenteur. Une entreprise qui laisse circuler ses marges, ses projets ou ses fichiers clients dans des outils sans règle aura du mal à soutenir, en cas de litige, qu'elle les protégeait.

La fuite elle-même. L'ANSSI le dit sans détour dans ses recommandations de sécurité pour un système d'IA générative (avril 2024) : envoyer des données à un service grand public « revient à déposer ces mêmes informations » sur un espace de stockage qui appartient à l'éditeur. Une fois le texte parti, vous ne contrôlez plus ce qu'il devient.

Que recommandent la CNIL et l'ANSSI ?

Elles convergent : pas de données sensibles dans un outil grand public, et un outil choisi en connaissance de cause pour le reste.

• ANSSI, recommandation R34 : proscrire l'utilisation d'outils d'IA générative sur Internet pour un usage professionnel impliquant des données sensibles. Le guide range parmi ces données les données personnelles et les données contractuelles, juridiques ou financières de l'entreprise.
• CNIL, questions-réponses du 18 juillet 2024 : un service grand public reste envisageable pour des usages non confidentiels, en évitant les comptes créés avec des adresses personnelles. Ne jamais y partager d'informations confidentielles telles que des données personnelles, et désactiver si possible la réutilisation des données par le fournisseur.
• CNIL, recommandations de déploiement : ne pas fournir de données personnelles au système quand ce n'est pas nécessaire, vérifier dans quelle mesure le prestataire peut réutiliser les données, associer dès le départ le délégué à la protection des données et le responsable de la sécurité.

Retirer les noms suffit-il ?

Pas toujours. Remplacer « Mme Martin » par « Client A » ne fait pas sortir le texte du RGPD si quelqu'un peut retrouver la personne avec la table de correspondance : c'est une pseudonymisation, et le considérant 26 du RGPD précise que ces données restent des informations sur une personne identifiable. C'est néanmoins une mesure de sécurité que l'article 32 cite expressément, et elle réduit beaucoup ce que l'éditeur voit. À condition de tout retirer : un montant, une adresse ou une date de naissance suffisent parfois à reconnaître quelqu'un.

Quels gestes adopter dans une PME ?

Quatre, dans cet ordre. Aucun ne demande un gros projet.

1. Écrire la règle. Une page suffit : quels outils sont autorisés, avec quel compte, et quelles données n'y vont jamais (données de santé, RH, clients nominatifs, chiffres non publiés). Sans règle écrite, chacun décide seul, et c'est aussi ce qui fragilise vos « mesures de protection raisonnables ».
2. Passer sur une offre entreprise pour les usages courants : comptes professionnels, contrat de sous-traitance, entraînement exclu par défaut. Vérifiez les exceptions écrites en petit (recherche web, modèles tiers, fonctions de retour).
3. Retirer les données avant l'IA quand le document contient des personnes ou des chiffres sensibles : noms, montants, adresses remplacés par des balises, la correspondance restant chez vous.
4. Garder les données sensibles en Europe, chez un éditeur qui ne les conserve pas, quand le document ne peut pas être anonymisé sans perdre son sens.

Ce que ça veut dire pour vous

L'IA générique n'est pas interdite : elle est mal adaptée aux documents qui comptent. La bonne question n'est pas « ChatGPT ou pas », mais « qui voit quelle donnée, et où ». C'est la façon dont je travaille : la page métiers réglementés et données sensibles décrit ce circuit, écrit avant de commencer. Quand les données sont sensibles, les documents en clair sont lus par des modèles Mistral sans conservation, et un modèle américain ne reçoit qu'une version anonymisée. Quand elles ne le sont pas, on prend simplement l'outil le plus efficace.

Le Caviardeur en est un exemple concret : un contrat entre, le même document ressort avec des balises à la place des noms, prêt à être confié à l'IA, puis ré-identifié chez son auteur. Et si vous ne savez pas encore quelles données circulent dans vos équipes, c'est la première chose que regarde un audit : où passe la donnée, ce qui peut sortir de l'entreprise et ce qui ne le peut pas.

Sources

• Microsoft, Enterprise data protection in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat, mise à jour du 18 août 2026, consulté le 11 octobre 2026.
• Microsoft, Privacy FAQ for Microsoft Copilot, consulté le 11 octobre 2026.
• Mistral AI, Do you use my user data to train your artificial intelligence models?, mise à jour du 31 août 2026, consulté le 11 octobre 2026.
• Mistral AI, Where do you store my data or my organization's data? et Can I activate Zero Data Retention?, consultés le 11 octobre 2026.
• OpenAI, Your data (API), consulté le 11 octobre 2026.
• OpenAI, ChatGPT Enterprise, FAQ d'administration, consulté le 11 octobre 2026.
• Règlement (UE) 2016/679 (RGPD), considérant 26 et articles 4, 28 et 32, EUR-Lex, consulté le 11 octobre 2026.
• Code de commerce, article L151-1, Légifrance, consulté le 11 octobre 2026.
• ANSSI, Recommandations de sécurité pour un système d'IA générative (ANSSI-PA-102, 29 avril 2024), section 5.7, consulté le 11 octobre 2026.
• CNIL, Les questions-réponses de la CNIL sur l'utilisation d'un système d'IA générative, 18 juillet 2024, consulté le 11 octobre 2026.
• CNIL, Comment déployer une IA générative ? La CNIL apporte de premières précisions, 18 juillet 2024, consulté le 11 octobre 2026.