Publié par : Data Protect Consulting | Date : Juin 2025

Introduction

L’intelligence artificielle agentique, fondée sur des agents autonomes capables de raisonner, planifier, interagir et apprendre de manière proactive, connaît une adoption croissante dans les entreprises européennes. Ces IA vont bien au-delà des simples outils d’analyse prédictive ou des assistants conversationnels : elles agissent, déclenchent des actions, collaborent avec des systèmes et prennent des décisions dans des environnements complexes.
Mais leur déploiement à l’échelle des organisations soulève des enjeux cruciaux en matière de protection des données à caractère personnel (RGPD), de sécurité du patrimoine informationnel, ainsi que d’acculturation des collaborateurs à ces nouvelles formes d’automatisation.

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1. L’IA agentique : un changement de paradigme dans l’automatisation des processus

Contrairement aux systèmes IA traditionnels à usage unique, les agents intelligents opèrent dans des environnements dynamiques. Ils sont capables de :

• gérer des workflows entiers de manière autonome,
• déclencher des actions conditionnelles en fonction d’événements ou de données contextuelles,
• s’interfacer avec d’autres systèmes d’information (ERP, CRM, messageries, etc.),
• apprendre de leurs interactions et s’ajuster à la volée.

Cette approche ouvre la voie à une automatisation cognitive de nombreuses fonctions (RH, juridique, finance, relation client, etc.), générant un retour sur investissement significatif pour les décideurs.
Mais ce potentiel ne doit pas occulter les risques, notamment juridiques.

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2. Une nécessaire gouvernance des données à l’épreuve du RGPD

L’implémentation d’agents IA, souvent nourris de jeux de données internes, sensibles ou massifs, exige une gouvernance rigoureuse, conforme au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Plusieurs points d’attention s’imposent :

🔹 Finalités du traitement

Chaque action réalisée par l’agent doit s’inscrire dans une finalité déterminée, explicite et légitime (article 5.1.b RGPD). Or, la nature dynamique des agents peut entraîner une extension non maîtrisée des finalités initiales, conduisant à un risque de détournement de finalité.

🔹 Minimisation et données utilisées

Les agents ont souvent accès à un volume important de données pour assurer leur performance. Il convient de veiller au strict respect du principe de minimisation (article 5.1.c), notamment dans les cas d’accès automatisé à des dossiers RH, médicaux, clients ou à des messageries.

🔹 Transparence et information des personnes

Le fonctionnement des agents IA doit être intelligible pour les personnes concernées. Cela suppose une documentation claire, des mentions d’information adaptées (article 13/14) et des mécanismes de transparence sur les actions automatisées ayant un impact significatif (article 22).

🔹 Analyse d’impact (AIPD)

Le déploiement d’un agent autonome accédant à des données personnelles, notamment sensibles, impose quasi systématiquement la réalisation d’une AIPD (article 35). Le défaut d’analyse constitue un manquement à la conformité documentée exigée par l’article 24.

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3. Protection du patrimoine informationnel : un enjeu stratégique

Au-delà du RGPD, les agents IA manipulent des données souvent stratégiques, voire confidentielles. Leur sécurité devient donc un enjeu de souveraineté informationnelle :

• Risque d’exfiltration involontaire : les agents interconnectés peuvent, s’ils sont mal configurés, transmettre des données à des services cloud tiers ou à d’autres SI sans cloisonnement.
• Obfuscation des processus : leur autonomie peut rendre les actions invisibles ou difficiles à auditer pour les RSSI ou les DPO.
• Vulnérabilité aux détournements : comme tout système automatisé, un agent IA peut être corrompu ou manipulé (prompt injection, commande détournée, etc.).

Cela impose l’adoption de mesures de cybersécurité renforcées (authentification, journalisation, monitoring comportemental, chiffrement, isolation des tâches critiques, etc.), en conformité avec les principes de l’ENISA, du NIS2, ou encore des standards ISO/IEC 27001 et 42001 (IA management system).

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4. Acculturation des collaborateurs : la clef d’un déploiement responsable

Le succès d’une IA agentique ne repose pas uniquement sur sa technologie ou sa conformité, mais aussi sur l’acceptation et la compréhension des équipes. L’arrivée d’agents proactifs dans les outils métiers peut susciter :

• incompréhension ou crainte (déshumanisation, surveillance),
• perte de contrôle sur les processus métier, ou à l’inverse,
• déresponsabilisation croissante des utilisateurs.

Un accompagnement au changement est essentiel :

• Formations ciblées sur les capacités et les limites de l’IA agentique,
• Sensibilisation RGPD et éthique du traitement automatisé,
• Règles claires d’usage, avec procédures d’escalade et supervision humaine,
• Implication des métiers dès la phase de conception (privacy by design, AI by design).

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5. Perspectives : vers une convergence normative IA + RGPD

La proposition de règlement IA européen (AI Act), actuellement en cours d’adoption, va encadrer plus strictement les systèmes IA à haut risque, y compris certains agents autonomes utilisés dans la gestion RH, le scoring ou les décisions ayant des effets juridiques.
Ce futur cadre complétera le RGPD et imposera :

• des exigences de transparence algorithmique,
• des obligations de robustesse, de traçabilité et d’auditabilité,
• une gestion active des risques d’usage inapproprié ou discriminatoire.

Les entreprises doivent donc dès aujourd’hui anticiper une double conformité IA + RGPD, fondée sur des principes communs : responsabilité, explicabilité, sécurité, loyauté.

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Conclusion

L’IA agentique représente une avancée majeure dans la transformation numérique des organisations. Mais cette opportunité ne peut se concrétiser qu’en intégrant dès le départ une démarche de conformité et de sécurisation des données.
Les DPO, RSSI, juristes et directions métiers doivent travailler de concert pour assurer un déploiement éthique, souverain et maîtrisé de ces nouveaux agents.
L’heure n’est pas seulement à l’innovation, mais à l’encadrement rigoureux de l’autonomie algorithmique dans le respect des droits fondamentaux et des intérêts stratégiques de l’organisation.

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