L’intelligence artificielle s’installe rapidement dans les usages quotidiens. On lui demande de rédiger, de traduire, d’analyser, de répondre à des questions, mais aussi de modifier des photos. Le récent #Trend80 sur Instagram en donne une illustration assez parlante. Des utilisateurs de par le monde ont recours à l’IA pour transformer leur portrait dans une esthétique inspirée des années 1980, avec coiffures, vêtements, décors et couleurs caractéristiques de cette époque. La tendance joue sur la nostalgie. Mais derrière une photo transformée en quelques secondes se pose une question beaucoup moins visible, celle des données que l’utilisateur transmet au service pour obtenir ce résultat.
Pour Habib Soula, Software Engineer chez Value, c’est précisément là que se situe une partie du problème. L’usage de ces outils s’est tellement banalisé que l’utilisateur ne se demande pas toujours ce qui se passe derrière l’interface. Il rappelle, avec une pointe d’humour, qu’un service proposé gratuitement repose nécessairement sur un modèle économique. Les grands laboratoires d’IA disposent par ailleurs de volumes considérables de données pour développer et améliorer leurs modèles.
Son propos ne revient pas à considérer que toute utilisation de l’IA constitue une menace. Il invite plutôt à regarder de plus près ce que l’on accepte en utilisant ces services. Les paramètres de confidentialité ne sont pas accessoires. Ils déterminent notamment, selon les services et les fonctionnalités activées, la manière dont certaines conversations ou certains contenus peuvent être conservés ou utilisés.
Le #Trend80 permet de rendre cette question très concrète. Pour obtenir une image dans le style des années 1980, l’utilisateur transmet son visage à un outil. Or un visage n’est pas une donnée comme une autre. Il peut permettre d’identifier une personne et prendre une dimension particulière lorsqu’il s’agit de photos d’enfants ou de personnes qui n’ont pas donné leur accord.
Habib Soula insiste également sur une confusion fréquente entre supprimer une application ou un compte et faire disparaître automatiquement toutes les données associées. Ces deux opérations ne sont pas nécessairement équivalentes. La conservation et la suppression des données dépendent des règles propres à chaque service, de ses paramètres et de ses politiques de confidentialité. Autrement dit, désinstaller une application ne signifie pas forcément que les données déjà transmises au service disparaissent au même moment.
Il prend l’exemple de sa mère, qui utilise régulièrement l’IA. Son propre usage est différent. Il estime que près de 98% de ses interactions avec ces outils sont liées au développement, le reste concernant notamment la culture, la santé ou des questions du quotidien. Il raconte que, deux ans auparavant, sa mère avait demandé à ChatGPT d’analyser ses résultats médicaux. Aujourd’hui, l’existence de fonctionnalités de mémoire ou la conservation de certains échanges peut, selon les paramètres du service, permettre à l’outil de tenir compte d’éléments issus de conversations antérieures. Pour lui, cet exemple montre surtout que l’utilisateur peut progressivement constituer un historique beaucoup plus riche qu’il ne le pense. Une question isolée sur la santé, une photo, une information professionnelle ou une préférence personnelle peuvent, une fois mises bout à bout, dessiner un profil beaucoup plus précis de l’utilisateur.
Cette accumulation soulève aussi la question de la sécurité. Plus les utilisateurs confient de données aux plateformes, plus la protection de ces données devient stratégique. Le risque ne se limite donc pas à la manière dont une entreprise décide de traiter ou d’utiliser les informations qui lui sont confiées. Il concerne également leur exposition potentielle en cas de faille de sécurité ou de cyberattaque.
Les récentes affaires qui ont touché le secteur de l’IA alimentent d’ailleurs cette réflexion. Habib Soula évoque notamment les alertes lancées par certains chercheurs et anciens collaborateurs de grandes entreprises du secteur sur les risques liés au développement rapide de ces technologies. Il ne défend pas l’idée d’abandonner l’IA. Son propos porte davantage sur la nécessité de conserver des mécanismes de contrôle et un cadre de régulation à mesure que les capacités des modèles progressent.
Cette vigilance ne concerne d’ailleurs pas uniquement ChatGPT, Gemini ou les autres outils d’IA générative. Le même raisonnement peut être appliqué aux grandes plateformes numériques, notamment Meta et les réseaux sociaux. À chaque fois, l’utilisateur échange une partie de ses données contre un service, souvent sans mesurer précisément la valeur de ce qu’il transmet.
Quelques réflexes peuvent néanmoins limiter l’exposition. Avant d’envoyer la photo d’une autre personne à un outil d’IA, il est préférable d’obtenir son accord, avec une vigilance particulière pour les images d’enfants. Il est également utile de vérifier les autorisations accordées aux applications et de privilégier, lorsque c’est possible, l’accès à certaines photos plutôt qu’à l’ensemble de la galerie. Les paramètres liés à l’utilisation des conversations et des contenus doivent également être vérifiés régulièrement, car les options peuvent évoluer d’un service à l’autre.
Le véritable enjeu n’est donc plus seulement de savoir ce que l’IA peut produire. À mesure qu’elle devient un outil du quotidien, il faut aussi se demander ce que l’on lui donne pour parvenir à ce résultat. Le #Trend80 n’est qu’un exemple parmi d’autres. Une photo publiée pour quelques secondes de nostalgie peut aussi être, pour une plateforme, une nouvelle donnée à traiter. C’est cette asymétrie entre la simplicité apparente de l’usage et la complexité de ce qui se passe derrière l’écran qui mérite désormais davantage d’attention.
