Dans un ministère, aucune IA ne s’installe par un simple clic. Chaque test déclenche un protocole. Une équipe vérifie les types de données en jeu, une autre consulte la CNIL, une troisième cartographie les risques éventuels. L’État avance à petits pas, parfois trop petits, mais toujours sous contrôle serré.
Dans les hôpitaux et les banques, la situation se répète. Les directions comprennent l’intérêt de la génération de textes, de la synthèse automatique et de l’analyse documentaire. Elles avancent pourtant avec une nervosité palpable. L’enjeu touche au secret médical, au secret bancaire, à la sécurité nationale dans certains cas.
Pour ces acteurs, la négociation contractuelle devient une arme. Ils exigent que les données restent en Europe, qu’aucun entraînement interne n’en découle, que les logs disparaissent après un délai court. Les géants américains acceptent souvent ces clauses. Non par vocation, mais parce que ces clients ne doivent pas leur échapper.
Mistral entre dans l’équation comme une possibilité française. Les administrations apprécient son cadre juridique local, les grands groupes voient dans l’entreprise un levier de négociation face aux géants. Certains projets pilotes utilisent Mistral sur des clouds européens pour rassurer les équipes conformité.
Pourtant, derrière ces efforts se cache une réalité plus humaine. Des agents publics testent ChatGPT sur leurs téléphones personnels, faute d’alternative rapide. Des consultants glissent des extraits de rapports dans des IA grand public par réflexe professionnel. Un décalage s’installe entre les règles officielles et les pratiques quotidiennes.
Les directions tentent de reprendre la main. Les efforts existent, mais la cohérence reste fragile. Le risque circule à travers les usages réels, pas seulement les contrats.
Augustin GARCIA
IA grand public, données très privées
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