Le ChatGPT, représente-il un danger pour votre entreprise ?

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Difficile de passer à côté… Depuis plus de trois ans, le ChatGPT est au cœur de l’actualité et des débats sur l’intelligence artificielle. Cet outil révolutionnaire modifie radicalement notre manière de travailler, de créer et d’interagir. Fascinant autant qu’inquiétant, le chatbot d’OpenAI ouvre d’immenses perspectives, mais soulève aussi des questions cruciales sur ses limites et ses dérives potentielles.

Dans cet article, découvrez les principaux risques liés à l’utilisation des agents conversationnels, tels que ChatGPT, en entreprise et les meilleures stratégies pour les limiter.

Le ChatGPT est un agent conversationnel, plus communément appelé « chatbot », alimenté par l’intelligence artificielle. Basé sur le modèle de langage GPT (Generative Pre-trained Transformer), il est capable de produire du texte à consonance humaine, de tenir des conversations avec de vraies personnes et de créer divers types de contenu.

Le chatbot d’Open AI se distingue par ses nombreuses fonctionnalités qui permettent d’assister un utilisateur sur une multitudes de tâches. Il peut être utiliser pour discuter, générer des idées, coder, traduire du texte ou encore répondre à des questions. Sa capacité à comprendre et à traiter du langage naturel de manière contextuelle en fait un outil puissant et polyvalent.

Lorsque vous posez une question ou donnez une instruction à ChatGPT, il analyse votre requête et génère une réponse en s’appuyant sur les connaissances acquises lors de sa phase « d’entraînement ».

Lors de cette phase d’entraînement, le modèle d’IA a été exposé à une très grande quantité de données textuelles provenant du web (article, page web, réseaux sociaux, forums…). Grâce à son architecture de réseau de neurones appelé « Transformer », il a appris à reconnaître les structures de langage, les relations entre les mots et les concepts.

L’entraînement du chatbot ne repose pas uniquement sur l’absorption massive de données. L’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) constitue également une étape cruciale. Le modèle de langage apprend à partir des retour fournis par l’humain. Des individus évaluent et classent la pertinence de ses réponses dans le but d’améliorer leur cohérence, d’éviter les dérives et les erreurs.

Le principe de complétion de texte :

ChaGTP fonctionne sur le principe de la complétion de texte, c’est-à-dire qu’il prédit et génère le mot ou la phrase suivante en se basant sur le contexte des mots précédents. Cela lui permet de produire des réponses cohérentes et pertinentes dans une conversation ou lors de la rédaction de contenu.

Par exemple, si vous écrivez « Le chat mange… », ChatGPT pourrait compléter avec « ses croquettes » ou « le poisson » en fonction du contexte et des mots précédents.

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Lancé en novembre 2022, ChatGPT a connu une ascension fulgurante, atteignant en seulement quelques jours des millions d’utilisateurs. Il s’impose aujourd’hui comme le leader de l’Intelligence Artificielle générative et est devenu un outil de référence auprès du grand public. En octobre dernier, il a franchi un cap en dépassant les 3 milliards de visites mensuelles, un record historique pour le chabot américain.

Bien qu’il ne soit plus seul sur le marché, ChatGPT continue d’être sur le devant de la scène. Un succès qui s’explique en partie par la capacité d’OpenAI d’évoluer et d’innover pour conserver sa place de leader. Le chabot continue d’être enrichi par de nouvelles les fonctionnalités clés et d’améliorer son modèle de langage.

ChatGPT n’est désormais plus un simple générateur de texte et d’image, mais va bien au-delà. Il se distingue par sa capacité à analyser la voix et des images, à fournir des réponses plus structurées que certains de ces concurrents. Autant de caractéristiques qui en font un outil puissant et polyvalent, propice pour améliorer sa productivité.

Bien que ChatGPT soit un assistant virtuel formidable pour optimiser son temps et simplifier son quotidien, il présente certaines limites et certains risques. Il est essentiel de les prendre en compte avant de l’intégrer pleinement dans votre entreprise.

Ces risques ne sont pas toujours spécifiques au chabot américain, il concerne plus largement l’utilisation les modèles de langage à grande échelle (LLM) tels que DeepSeek, Gemini, Copilot, Replika etc.  

Les collaborateurs peuvent accorder une confiance excessive aux réponses produites par ces agents conversationnels. Pourtant, ces modèles peuvent générer des informations qui semblent plausibles au premier abord, mais qui sont en réalité erronées. Ce phénomène se nomme « une hallucination ».

Une hallucination en IA se produit lorsque les données utilisées pour entrainer le modèle contiennent une erreur ou une information ambiguë. Sachant que le web regorge de « fakeNews », il est donc possible le LLM génère parfois des réponses incorrectes ou trompeuses. Cela peut également se produire lorsque le modèle n’a pas suffisant de contexte pour répondre correctement à la question.

Ces hallucinations peuvent conduire à des erreurs de jugement ou à la prise de mauvaises décisions de la part des collaborateurs. Même si certains LLM affichent leurs sources, permettant aux utilisateurs de vérifier la fiabilité de l’information, ce n’est pas le cas pour tous.

En interagissant avec un LLM, un collaborateur peut inconsciemment divulguer des informations sensibles ou confidentielles. Par exemple, en posant une question ou en demandant conseil à l’agent, il pourrait inclure des détails sur des projets en cours, des informations clients ou des données stratégiques.

Selon la politique de confidentialité du LLM utilisé, les informations partagées peuvent être enregistrées, analysées ou accessibles par des tiers. Elles peuvent également être réutilisées pour entrainer le modèle, sans que les utilisateurs ne sachent exactement ce qu’il adviendra de ses données.

Dans le cas où le modèle serait hébergé dans une infrastructure mal contrôlée ou peu sécurisée, des personnes non autorisées pourraient accéder à ses données, augmentant ainsi le risque de fuite de données ou d’espionnage industriel.

Certains chatbots, comme DeepSeek ou ChatGPT, font face à de vives critiques concernant leur respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). De nombreuses zones d’ombre subsistent quant à la manière dont les données personnelles sont collectées, traitées et protégées.

Dans un rapport préliminaire publié en mai 2024, le Comité Européen de la protection des données (CEPD) a mis en lumière diverses problématiques juridiques capitales concernant la conformité de ces outils : le manque de transparence, la responsabilité, l’équité des pratiques, respect des droits des individus, etc.

Face à ces incertitudes, certains pays comme l’Italie avaient décidé temporairement interdit l’usage de ces modèles de langages. Le 20 décembre dernier, les autorités Italienne ont par ailleurs infligé à OpenAI une amende de 15 millions d’euros pour violations de la législation sur la protection des données.

En utilisant des LLM non-conformes, une entreprise pourrait alors s’exposer à des risques juridiques et financiers. Elle doit rester vigilante quant à la conformité des technologies qu’elle emploie.

Comme vu ci-dessus, les modèles de langage comme ChatGPT, sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles provenant d’Internet. Ces données peuvent contenir des biais implicites ou explicites présents dans la société. Par exemple, des stéréotypes de genre ou des préjugés raciaux peuvent être intégrés dans les données d’entraînement.

Lorsque les collaborateurs utilisent ces modèles pour obtenir des informations, les réponses biaisées peuvent influencer leurs décisions et mener à des pratiques discriminatoires au sein de l’entreprise.

Une utilisation excessive d’un agent conversationnel peut conduire à une dépendance accrue à l’égard de la technologie. Cette dépendance réduit à terme l’autonomie et les compétences humaines dans certains domaines. Les collaborateurs risquent de perdre progressivement leur capacité à prendre des décisions intuitives ou à penser de manière critique.

Cette dépendance technologique peut également affecter la capacité de l’entreprise à fonctionner efficacement en cas d’indisponibilité du LLM. Une panne, une restriction d’utilisation ou un changement dans la politique d’utilisation pourrait alors représenter un risque opérationnel.

Encore une fois, ce risque est explicitement lié à la manière et à la fréquence à laquelle vous utilisez l’outil. Une utilisation inappropriée ou excessive d’un LLM peut réduire les interactions humaines au sein de l’entreprise et engendrer une perte de cohésion d’équipe.

En effet, si les discussions (qu’elles soient formelles ou informelles) sont remplacées par des échanges avec un chatbot, cela peut détériorer les relations entre collègues. Cela peut également provoquer un sentiment d’isolement et générer une baisse de motivation au sein de l’entreprise.

Au-delà de l’aspect social, une utilisation inappropriée d’un LLM peut également impacter la dynamique d’innovation ou de créativité au sein des équipes. Les idées novatrices ou les axes de perfectionnement naissent souvent de discussions, de débats entre individus ou de confrontations de points de vue.

Or, si les collaborateurs échangent uniquement avec une IA, l’entreprise risque de passer à côté de solutions originales et de nouvelles opportunités. De plus, bien que les LLM soient des solutions efficaces, ils reposent sur des modèles prédictifs. Ils n’ont pas de véritable capacité à penser « hors du cadre », contrairement à un groupe de réflexion humain.

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Si interdire les LLM n’est pas toujours nécessaire, il est essentiel d’encadrer leur usage pour éviter les dérives. Comme pour tout outil numérique, il est indispensable de fixer des limites claires et de promouvoir des bonnes pratiques pour minimiser les risques.

Voici une liste de mesures à mettre en place au sein de votre entreprise :

• • • Intégrer les agents conversationnels à vos politiques et règlements internes en définissant des directives claires sur leurs déploiements et leurs utilisations ;
    • Former et sensibiliser vos équipes aux meilleures pratiques d’utilisation des modèles de langage (LLM) en mettant l’accent sur l’éthique et la sécurité ;
    • Tenir informées vos équipes des dernières menaces liés aux LLM (les nouvelles vulnérabilités, les techniques d’attaques émergentes…) ;
    • Bloquer l’accès aux agents conversationnels considérés comme non conformes ou non sécurisés en mettant en place des mécanismes de filtrage et de contrôle rigoureux. S’assurer que seuls les LLM validés et sécurisés sont accessibles ;
    • Maintenir les systèmes à jour avec les dernières mises à jour de sécurité ;
    • Mettre en place des mécanismes de surveillance pour détecter toute utilisation non autorisée ou suspecte du LLM ;
    • Réaliser des audits réguliers pour évaluer la sécurité et la conformité des pratiques en place ;
    • Effectuer des sauvegardes régulières des données importantes pour prévenir les pertes en cas de cyberattaque.

Voici une liste non-exhaustive de bonnes pratiques à destination de vos collaborateurs :

• • • Ne jamais communiquer des informations sensibles ou confidentielles à votre agent conversationnel / chatbot ;
    • Lorsque cela est possible, anonymiser les données avant de les soumettre au LLM ;
    • Ne pas se fier aveuglement aux agents conversationnels et exercer toujours un esprit critique ;
    • Vérifier toujours l’exactitude des réponses fournies en consultant d’autres sources.
    • Utiliser un mot de passe fort et unique pour protéger l’accès de votre LLM ;
    • Ajouter une couche supplémentaire de sécurité en activant la 2FA ;
    • Ne pas utiliser le LLM pour des activités illégales ou contraires à l’éthique.