En choisissant le bon niveau de déploiement. Les versions grand public gratuites sont à proscrire pour les données d'entreprise : conditions d'usage inadaptées et maîtrise nulle. Les offres entreprise (Claude for Work, ChatGPT Enterprise, Microsoft 365 Copilot) apportent des engagements contractuels — non-utilisation des données pour l'entraînement, administration centralisée. Le niveau supérieur consiste à déployer les modèles dans votre propre environnement Azure via Azure AI Foundry : Claude, GPT ou Mistral s'exécutent alors dans votre périmètre, avec vos contrôles d'accès, votre journalisation et votre résidence européenne.
Quand un collaborateur colle un contrat client dans une IA grand public gratuite, le problème n'est pas que « l'IA lit le document » — c'est que le document vient de quitter le périmètre de l'entreprise vers un service dont les conditions d'usage, la localisation et la réutilisation des données ne sont ni négociées ni maîtrisées. La question à se poser pour chaque usage d'IA est la même que pour n'importe quel sous-traitant : où vont les données, qui peut les voir, que deviennent-elles, et qu'ai-je signé ?
Niveau 0 — les versions grand public : à proscrire pour les données d'entreprise. Comptes individuels, conditions consumer, données potentiellement utilisées pour améliorer les services selon les réglages, aucune administration : c'est le terreau du shadow AI. La réponse n'est pas la seule interdiction — c'est d'offrir mieux.
Niveau 1 — les offres entreprise. Claude for Work, ChatGPT Enterprise ou Business, Microsoft 365 Copilot : ces offres apportent les fondamentaux contractuels — engagement de non-utilisation de vos données pour l'entraînement des modèles, chiffrement, administration centralisée, SSO, journalisation d'usage. Copilot ajoute une propriété précieuse : il travaille sur vos données Microsoft 365 en respectant les permissions existantes — un utilisateur ne peut pas faire dire à Copilot ce qu'il n'a pas le droit de lire. Pour la bureautique et les usages généraux, ce niveau suffit à la plupart des entreprises.
Niveau 2 — les modèles dans votre périmètre, via Azure AI Foundry. Pour les cas d'usage métier — analyse de documents clients, automatisations, assistants internes sur vos données —, Azure AI Foundry permet de déployer les modèles (Anthropic Claude, OpenAI, Mistral) dans votre propre environnement Azure : région européenne de votre choix, données de prompts non utilisées pour l'entraînement, réseau privé possible, contrôle d'accès Entra ID, journalisation dans vos outils. Le modèle vient aux données, pas l'inverse. C'est le niveau qu'exigent les secteurs régulés — et celui qui permet de bâtir des applications d'IA internes sans créer un nouveau canal de fuite.
Quel que soit le niveau : une charte d'usage courte et concrète (ce qu'on peut soumettre à quelle IA, avec des exemples), la protection des données sensibles (DLP) qui détecte ou bloque l'envoi de données classifiées vers des services non approuvés, la visibilité sur les usages réels (les outils de découverte d'applications cloud révèlent qui utilise quoi), et la formation — dix minutes d'exemples métier valent mieux qu'une politique de vingt pages. L'objectif final n'est pas d'empêcher l'IA : c'est que le chemin gouverné soit aussi simple que le chemin sauvage.
Les offres entreprise des principaux fournisseurs (Anthropic, OpenAI, Microsoft) s'accompagnent d'engagements contractuels de non-utilisation des données clients pour l'entraînement. C'est un engagement à vérifier dans le contrat au moment de la signature — et l'une des différences fondamentales avec les versions grand public.
Oui : les modèles d'Anthropic sont disponibles via Azure AI Foundry, le catalogue de modèles d'Azure, aux côtés des modèles OpenAI et Mistral. Ils se déploient dans l'environnement Azure du client, avec la gouvernance Azure standard — régions, contrôle d'accès, journalisation. La disponibilité par région évolue : elle se vérifie au moment du déploiement.
Le blocage pur crée du contournement — les téléphones personnels — sans traiter le besoin. L'approche qui fonctionne : fournir l'alternative gouvernée, encadrer par la charte et le DLP, et réserver le blocage strict aux services les plus problématiques.
DIGICAB déploie des environnements d'IA gouvernés dans le tenant Azure de ses clients — Claude, GPT, Mistral, Copilot — avec charte, DLP et journalisation. 30 minutes avec un ingénieur, sans démarchage ni engagement.
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