IA et RGPD : utiliser ChatGPT, Claude ou Mistral sans exposer vos données

Oui, vous pouvez utiliser ChatGPT, Claude ou Mistral en respectant le RGPD, à trois conditions : passer par une offre professionnelle qui n’entraîne pas les modèles sur vos données et fournit un accord de traitement des données, limiter ce que vos équipes saisissent dans les prompts, et documenter l’usage (base légale, information, durée de conservation, transferts). Le RGPD s’applique dès qu’une donnée personnelle (un nom, un e-mail, un CV, l’historique d’un client) entre dans un outil d’IA générative, et c’est votre entreprise, pas l’éditeur, qui en répond en premier.

À jour en septembre 2026. Cet article traduit les obligations du RGPD pour l’IA générative, compare les offres grand public et entreprise des principaux éditeurs, liste ce qu’il ne faut jamais coller dans un prompt, résume les recommandations de la CNIL et les bonnes pratiques techniques, puis propose une check-list.

Quand le RGPD s’applique-t-il à l’IA générative ?

Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable, directement ou indirectement (article 4 du RGPD). Dans un usage d’IA, on en trouve partout : dans le prompt, dans les fichiers joints, dans les réponses générées, dans l’historique des conversations et dans les journaux techniques. Un compte rendu de réunion, un ticket de support ou un tableau de clients en contiennent presque toujours. Et des données pseudonymisées restent des données personnelles.

Les rôles se répartissent ainsi :

• Votre entreprise est responsable de traitement : elle décide pourquoi et comment l’outil est utilisé. Comme le rappelle la CNIL, c’est en principe l’organisme utilisateur qui engage sa responsabilité en cas de mauvaise utilisation de l’IA par son personnel.
• L’éditeur est sous-traitant quand vous souscrivez une offre professionnelle assortie d’un accord de traitement des données (DPA, article 28). Avec un compte grand public, il applique ses propres conditions, y compris la réutilisation éventuelle des conversations.
• Vous devenez responsable de traitements supplémentaires si vous connectez l’IA à vos documents (RAG) ou si vous ajustez un modèle sur vos données.

Le RGPD s’articule avec l’AI Act, qui encadre les systèmes d’IA eux-mêmes : les deux s’appliquent en parallèle (voir notre guide de l’AI Act pour les entreprises). La Commission a proposé le 19 novembre 2025 de modifier le RGPD dans son « omnibus numérique », notamment pour faciliter l’usage de l’intérêt légitime par l’IA. En septembre 2026, ce texte est toujours en discussion au Parlement européen et au Conseil, selon le suivi législatif du Parlement européen : le RGPD s’applique tel quel.

Ce que le RGPD impose quand vous utilisez une IA générative

Quand faut-il une analyse d’impact (AIPD) ?

L’analyse d’impact est obligatoire quand un traitement est susceptible d’engendrer un risque élevé (article 35). Le Comité européen de la protection des données (CEPD) a fixé neuf critères : un traitement qui en remplit deux est présumé soumis à AIPD. Or la CNIL range les systèmes d’IA générative parmi les « usages innovants », l’un de ces critères (fiche de la CNIL sur l’analyse d’impact). Il suffit donc d’un second critère pour que l’AIPD soit présumée nécessaire : données sensibles, traitement à grande échelle, personnes vulnérables (salariés, mineurs, patients), évaluation ou notation, décision automatisée, croisement de fichiers.

Deux cas fréquents en entreprise figurent dans la liste des traitements pour lesquels la CNIL exige une AIPD : le profilage à des fins de gestion des ressources humaines, dont les algorithmes de sélection de candidats, et la surveillance constante de l’activité des salariés, qui inclut les outils de prévention des fuites de données analysant les messages sortants. À l’inverse, un assistant de rédaction dans lequel ne transitent pas de données personnelles n’en demande généralement pas.

Transferts hors de l’Union : le point à ne pas négliger

Les entreprises américaines certifiées au Data Privacy Framework bénéficient d’une décision d’adéquation de la Commission du 10 juillet 2023 : vous pouvez leur transférer des données sans autre garantie de transfert. Ce cadre reste fragile. Ses deux prédécesseurs ont été invalidés par la Cour de justice de l’Union, en 2015 et en 2020, et un pourvoi a été formé contre l’arrêt du Tribunal qui l’a validé en septembre 2025 (affaire C-703/25 P). À défaut de certification, le transfert repose le plus souvent sur les clauses contractuelles types de la Commission. Dans tous les cas, demandez à l’éditeur où sont traitées et stockées vos données, et s’il propose un hébergement dans l’Union.

Offres grand public ou offres entreprise : ce qui change vraiment

Le même modèle peut être proposé sous des conditions très différentes selon l’abonnement. Le tableau résume les conditions publiées par chaque éditeur au moment où nous écrivons (septembre 2026). Elles changent souvent : relisez-les avant de choisir.

Trois enseignements pour une PME :

1. Un compte gratuit n’est pas un outil d’entreprise. Chez trois des cinq éditeurs, les conversations grand public peuvent servir à entraîner les modèles par défaut, et Google demande lui-même de ne pas saisir d’informations confidentielles dans son application grand public.
2. L’offre entreprise ne suffit pas. Il reste à signer l’accord de traitement, à régler la conservation et à vérifier les exceptions : chez Microsoft, les recherches web lancées par Copilot sortent de la limite de données de l’UE.
3. L’hébergement européen n’est pas uniforme. Il s’applique par défaut chez Mistral AI et, pour les clients européens, chez Microsoft (avec des exceptions) ; il dépend de l’offre ou de l’édition chez OpenAI et Google ; la plateforme d’Anthropic stocke les données aux États-Unis.

Ce qu’il ne faut jamais coller dans un prompt

La CNIL recommande de ne jamais partager d’informations confidentielles, données personnelles comprises, dans un service d’IA grand public. Dans un outil d’entreprise validé, la règle s’assouplit, mais certaines données restent à proscrire. Une grille à trois niveaux, à reprendre dans votre charte IA :

Deux réflexes complètent la grille. Remplacez les noms par des rôles (« le client A », « la candidate 2 ») avant de coller un texte : la réponse reste le plus souvent aussi utile. Et ne copiez jamais une réponse telle quelle dans un courrier ou une décision sans vérification humaine : la CNIL en fait une bonne pratique explicite, et c’est la meilleure protection contre les erreurs du modèle. Pour aller plus loin, voir nos règles pour bien prompter au travail.

Ce que recommande la CNIL sur l’IA générative

Depuis son plan d’action sur l’IA de mai 2023, la CNIL a publié plusieurs recommandations, à lire selon votre situation :

• 18 juillet 2024 — questions-réponses sur l’utilisation d’un système d’IA générative. Partir de besoins concrets ; réserver les services grand public, avec des comptes professionnels dédiés et la réutilisation des données désactivée, aux usages non confidentiels ; préférer une solution sur site ou un hébergement encadré par un contrat de sous-traitance dès que des données personnelles sont en jeu ; encadrer l’usage par une charte ; former les utilisateurs ; associer le délégué à la protection des données et réaliser une AIPD si nécessaire.
• 2024-2025 — recommandations sur le développement des systèmes d’IA, finalisées le 22 juillet 2025. Elles vous concernent si vous entraînez ou ajustez un modèle, ou si vous constituez une base documentaire pour un RAG.
• 2025 — quatre fiches pratiques pour les TPE et PME, conçues par France Num avec la CPME et la CNIL : cas d’usage, choix d’une solution, précautions.
• 20 juillet 2026 — note exploratoire sur l’IA agentique, avec le Conseil de l’IA et du numérique : la CNIL y souligne la circulation des données entre de nombreux services, les mémoires persistantes et la difficulté de répartir les responsabilités, des risques à anticiper avant de confier des actions à un agent IA.

Côté sécurité, la CNIL renvoie aux recommandations de l’ANSSI pour un système d’IA générative, publiées le 29 avril 2024.

Les bonnes pratiques techniques : pseudonymiser, héberger, journaliser

• Pseudonymiser avant l’envoi. Un filtre remplace noms, e-mails et numéros par des jetons avant l’appel au modèle, puis les réinsère dans la réponse ; la table de correspondance reste chez vous. Les données restent personnelles au sens du RGPD, mais l’éditeur ne voit plus les identifiants directs.
• Choisir l’hébergement selon la sensibilité. Résidence des données dans l’Union quand l’éditeur la propose, éditeur européen, ou modèle ouvert hébergé chez un fournisseur de cloud européen. Nous hébergeons ainsi nos applications chez Scaleway. Les arbitrages sont détaillés dans notre article sur l’IA souveraine.
• Journaliser, avec mesure. Tracer qui a envoyé quoi et quand permet d’enquêter après un incident, mais ces journaux sont eux-mêmes des données personnelles : durée de conservation courte, accès restreint.
• Verrouiller les accès. Authentification unique, comptes personnels interdits, fonctions de mémoire et de partage désactivées quand l’offre le permet, connecteurs et agents limités aux droits strictement nécessaires, RAG qui respecte les droits d’accès aux documents.
• Encadrer le contrôle des usages. Un outil qui analyse ce que les salariés envoient vers l’IA est lui-même un traitement : information préalable des salariés (article L. 1222-4 du Code du travail), consultation du CSE dans les entreprises d’au moins 50 salariés, AIPD.

Ces mesures rejoignent les risques traités dans notre guide de la sécurité de l’IA générative.

Check-list IA et RGPD en 10 points

• Recenser les outils d’IA utilisés, y compris les comptes personnels, et les données qui y transitent.
• Choisir une offre professionnelle avec accord de traitement des données et entraînement désactivé.
• Vérifier la localisation des données, les sous-traitants ultérieurs et le fondement des transferts.
• Paramétrer la conservation de l’historique et désactiver les fonctions non nécessaires.
• Inscrire chaque usage au registre, avec sa finalité et sa base légale.
• Mettre à jour l’information des clients, des salariés et des candidats.
• Mener une AIPD dès que deux critères du CEPD sont réunis, et toujours pour la sélection de candidats par algorithme.
• Rédiger une charte avec la grille rouge, orange, vert.
• Former les équipes à la pseudonymisation et à la vérification des réponses.
• Prévoir la procédure en cas de fuite : documentation et notification à la CNIL sous 72 heures si nécessaire.

Prenons une PME de 40 personnes qui veut aider son service client à rédiger les réponses aux réclamations. Elle souscrit une offre entreprise avec accord de traitement et hébergement dans l’Union, pseudonymise les tickets avant l’envoi, réduit au minimum la conservation de l’historique, inscrit le traitement au registre et ajoute une mention dans sa politique de confidentialité. Aucune décision n’est automatisée et aucune donnée sensible n’est traitée : l’AIPD n’est pas présumée, mais l’analyse est documentée. C’est typiquement le travail que nous menons lors d’un audit IA, en cartographiant les flux de données avant de choisir les outils.