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Les listes de blocage de l’IA peuvent masquer les risques au lieu de les réduire
En 2025, ThreatLabz a observé près d’un billion de transactions d’IA et d’apprentissage automatique en entreprise ; près de quatre sur dix auraient été bloquées. Dans une enquête PagerDuty, 66 % des personnes ayant déjà utilisé l’IA dans leur travail ont déclaré l’avoir fait malgré leur conviction que leur entrepris...
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Points clés à retenir
- En 2025, ThreatLabz a observé près d’un billion de transactions d’IA et d’apprentissage automatique en entreprise ; près de quatre sur dix auraient été bloquées.
- Dans une enquête PagerDuty, 66 % des personnes ayant déjà utilisé l’IA dans leur travail ont déclaré l’avoir fait malgré leur conviction que leur entreprise ne l’autorisait pas.
- Une approche plus sûre consiste à repérer les usages réels, protéger les données sensibles, limiter les accès et les actions des agents, et proposer des outils approuvés réellement pratiques.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why do AI blocklists give Singapore firms a false sense of security despite IMDA’s January 2026 Model AI Governance Framework for Agentic AI. Article summary: AI blocklists can confuse control over the corporate network with control over actual AI use: employees may move work to personal devices, while AI inside approved software remains accessible. IMDA’s January 2026 framewo. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Bloquer un outil d’IA sur le réseau de l’entreprise peut donner l’impression que le problème est réglé. Mais une requête bloquée ne prouve pas que l’usage a cessé : elle peut simplement être devenue moins visible.
En 2025, ThreatLabz a observé près d’un billion de transactions d’IA et d’apprentissage automatique en entreprise sur la plateforme de Zscaler. Les données rapportées indiquent que les organisations en ont bloqué près de quatre sur dix, y compris parmi les outils les plus utilisés.1
6 Ces chiffres décrivent le trafic observé sur cette plateforme ; ils ne mesurent ni les risques effectivement éliminés par le blocage ni les usages des entreprises singapouriennes dans leur ensemble.
Pour les entreprises à Singapour, la question ne se limite donc pas à savoir quelles applications interdire. Il faut aussi comprendre comment l’IA est utilisée — y compris dans des logiciels déjà approuvés ou par des agents capables d’accéder aux systèmes de l’entreprise. Le cadre de gouvernance de l’IA agentique de l’IMDA, l’autorité singapourienne chargée du développement des médias et des technologies de l’information, recommande notamment d’évaluer les risques et de limiter les accès, l’autonomie et les actions des agents.26
Pourquoi une liste de blocage ne suffit pas
Une interdiction ne fait pas disparaître le besoin
Un blocage réseau peut empêcher l’accès à un service par une voie donnée. Il ne garantit pas qu’un salarié renonce à l’aide de l’IA pour accomplir son travail. Dans une enquête publiée en juin 2026 par PagerDuty, 66 % des personnes ayant déjà utilisé l’IA dans le cadre de leurs fonctions ont déclaré s’en être servies au travail alors qu’elles pensaient que la politique de leur entreprise ne l’autorisait pas.38
L’enquête portait sur 1 250 professionnels de bureau travaillant dans de grandes organisations en Australie, au Japon, au Royaume-Uni et aux États-Unis. Elle indique une tendance observée dans plusieurs pays, mais ne fournit pas de taux propre à Singapour.41
Cela ne signifie pas que tous les blocages sont contournés. Cela rappelle plutôt qu’une interdiction, à elle seule, ne permet pas de savoir comment les salariés se comportent ni où les informations sont utilisées.
L’IA ne se limite pas aux applications autonomes
Les usages de l’IA peuvent être intégrés à des logiciels professionnels approuvés, à des extensions ou à des agents — et pas seulement à des chatbots accessibles au public. Pour chaque outil, l’entreprise doit savoir quelles informations il peut consulter et quelles actions il peut effectuer.
Le cadre de l’IMDA recommande d’évaluer les risques liés aux agents en tenant compte, entre autres, de leur accès aux données sensibles, de leur autonomie, de l’étendue de leurs actions et du caractère réversible de celles-ci.20
26 La bonne question n’est donc pas uniquement « Cette application figure-t-elle sur la liste ? », mais aussi « À quoi cette IA peut-elle accéder, que peut-elle divulguer et que peut-elle modifier ? »
Les journaux réseau ne montrent pas tout
Un salarié peut, par exemple, utiliser un appareil personnel ou une connexion non surveillée pour obtenir de l’aide sur une tâche professionnelle. Un blocage appliqué au réseau de l’entreprise ne révélera alors pas nécessairement le parcours suivi par les informations. C’est un scénario à prévoir, et non une raison de considérer les journaux réseau comme un relevé complet des usages de l’IA.
De même, une fonctionnalité d’IA intégrée à un logiciel approuvé doit faire l’objet d’un examen de ses autorisations et de ses flux de données. L’approbation du logiciel ne garantit pas automatiquement que chaque assistant ou intégration dispose d’un accès approprié.
Certains risques ne dépendent pas des outils d’IA autorisés
Un article de Forcepoint, citant un reportage de Fortune, a décrit la mise à disposition involontaire d’environ 3 000 contenus non publiés d’Anthropic, à la suite d’une mauvaise configuration de son système de gestion de contenu.40 Cet exemple rapporté ne concerne ni les listes de blocage de l’IA ni spécifiquement les entreprises singapouriennes. Il illustre un risque distinct : des paramètres de publication ou des autorisations mal configurés peuvent exposer des informations, quel que soit le chatbot autorisé par l’organisation.
Une voie médiane pour mieux encadrer l’IA
Interdire tous les usages ou laisser les accès sans contrôle ne sont pas les seules options. Une gouvernance plus utile associe visibilité, protection des données, accès limités et outils approuvés adaptés aux besoins réels.
Recenser les usages réels de l’IA. Répertoriez les outils approuvés, les fonctions intégrées, les connexions à d’autres systèmes et les agents. Complétez la détection technique par des moyens simples permettant aux salariés de signaler de nouveaux usages. Les données réseau sont une source d’information, pas une vue exhaustive de tous les parcours.
Commencer par les données les plus sensibles. Identifiez les espaces de stockage à risque élevé et vérifiez qui — et quels systèmes — peut y accéder. Faites porter les protections sur les données, où qu’elles soient stockées ou utilisées, plutôt que de vous fier uniquement à une liste de noms d’applications.
Définir et tester les limites des outils approuvés. Vérifiez ce qu’un assistant peut consulter, transmettre ou modifier. Limitez ses accès à ce qui est nécessaire pour sa tâche et prévoyez une validation humaine pour les actions importantes ou difficiles à annuler. Cette approche rejoint les recommandations de l’IMDA sur l’évaluation des risques et la limitation du périmètre, de l’autonomie et des accès des agents.
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Rendre la voie approuvée réellement pratique. Proposez des outils et des procédures d’autorisation qui permettent d’effectuer les tâches légitimes sans chercher des solutions non approuvées. Évaluez si les salariés peuvent travailler efficacement et en sécurité, pas seulement le nombre de requêtes refusées.
Une liste de blocage peut faire partie des mesures de sécurité, mais elle ne constitue pas un indicateur fiable de réduction des risques. Une gouvernance plus solide rend les usages réels de l’IA plus visibles, protège les informations sensibles lorsqu’elles circulent et limite les actions que les systèmes d’IA peuvent entreprendre.
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Les gens demandent aussi
Quelle est la réponse courte à « Les listes de blocage de l’IA peuvent masquer les risques au lieu de les réduire » ?
En 2025, ThreatLabz a observé près d’un billion de transactions d’IA et d’apprentissage automatique en entreprise ; près de quatre sur dix auraient été bloquées.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
En 2025, ThreatLabz a observé près d’un billion de transactions d’IA et d’apprentissage automatique en entreprise ; près de quatre sur dix auraient été bloquées. Dans une enquête PagerDuty, 66 % des personnes ayant déjà utilisé l’IA dans leur travail ont déclaré l’avoir fait malgré leur conviction que leur entreprise ne l’autorisait pas.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Une approche plus sûre consiste à repérer les usages réels, protéger les données sensibles, limiter les accès et les actions des agents, et proposer des outils approuvés réellement pratiques.