Points clés
- Si un fournisseur entraîne sur vos données, vos informations propriétaires pourraient bénéficier aux concurrents utilisant le même outil
- L'entraînement sur les données clients crée des risques : érosion de la confidentialité, complications de conformité, fuites concurrentielles et perte de contrôle
- « Pas d'entraînement sur les données clients » devrait être une exigence de base, pas une fonctionnalité premium
- Obtenez des engagements par écrit, dans le contrat — et vérifiez qu'ils couvrent toute la pile technologique
Quand vous évaluez des fournisseurs d'IA, vous entendrez beaucoup parler de fonctionnalités. Les capacités, les intégrations, l'interface, la feuille de route. Toutes des choses importantes.
Mais avant d'entrer dans tout cela, il y a une question plus fondamentale : qu'advient-il de vos données ? Plus précisément, le fournisseur utilise-t-il vos données pour entraîner ses modèles d'IA ?
Cela semble technique, mais les implications sont simples. Si un fournisseur entraîne sur vos données, les informations que vous mettez dans le système ne sont pas seulement traitées et oubliées. Elles deviennent partie du modèle lui-même — influençant potentiellement les réponses pour d'autres clients, persistant de manières que vous ne pouvez pas contrôler ou supprimer, et brouillant la ligne entre vos informations propriétaires et le produit du fournisseur.
Cela devrait être disqualifiant. Et de plus en plus, les acheteurs avertis le traitent ainsi.
Ce que « entraîner sur vos données » signifie vraiment
Les modèles d'IA apprennent à partir de données. Plus ils voient de données, mieux ils deviennent à reconnaître des motifs et générer des sorties utiles. Cela crée une puissante incitation pour les fournisseurs d'IA : chaque morceau de données que les clients mettent dans le système est du matériel d'entraînement potentiel.
Quand un fournisseur entraîne sur vos données, vos entrées — les questions que vous posez, les documents que vous téléchargez, les informations que vous partagez — sont incorporées dans la connaissance du modèle. Le modèle apprend de vos données et applique cet apprentissage en répondant à tout le monde, pas seulement à vous.
Cela peut sembler inoffensif. Peut-être même bénéfique — ne voulez-vous pas que le modèle soit plus intelligent ? Mais considérez ce que vous donnez vraiment.
Vos processus et procédures propriétaires. Les documents internes que vous avez téléchargés sont consultables. Les questions que vos employés posent, qui révèlent sur quoi ils travaillent et ce qu'ils ne savent pas. Les patterns de votre entreprise sont intégrés dans la façon dont vous utilisez l'outil. Tout cela devient partie d'un modèle qui sert aussi vos concurrents.
Les problèmes sont réels
Ce n'est pas un risque théorique. Il y a des problèmes concrets avec l'entraînement des fournisseurs sur vos données.
Érosion de la confidentialité. Les informations que vous considérez comme confidentielles deviennent partie d'un modèle partagé. Même si elles ne sont pas régurgitées mot pour mot, elles influencent les réponses de manières que vous ne pouvez ni voir ni contrôler. Vos secrets commerciaux, vos stratégies, vos discussions internes — absorbés dans un système qui sert des milliers d'autres organisations.
Complications de conformité. De nombreux cadres réglementaires exigent que vous contrôliez ce qui arrive aux données sensibles. Le RGPD donne aux personnes concernées des droits sur leurs informations — y compris la suppression. Si leurs données ont été utilisées pour entraîner un modèle, pouvez-vous vraiment satisfaire une demande de suppression ? La réponse honnête est souvent non.
Fuite concurrentielle. L'IA que vous utilisez pour obtenir un avantage concurrentiel apprend simultanément de tous vos concurrents qui utilisent le même outil. L'intelligence collective inclut les informations propriétaires de tout le monde. Vous vous rendez tous mutuellement plus intelligents — et le fournisseur est le vrai bénéficiaire.
Perte de contrôle. Une fois que les données sont utilisées pour l'entraînement, vous ne pouvez pas les reprendre. Vous pouvez arrêter d'utiliser le service, mais le modèle a déjà appris de vos entrées. Il n'y a pas de « dés-entraînement » qui supprime votre contribution.
Le facteur d'irréversibilité
Une fois que vos données sont ingérées dans les poids et paramètres d'un réseau neuronal, les extraire est techniquement quasiment impossible. Contrairement à une base de données où vous pouvez supprimer une ligne, un modèle d'IA « se souvient » des concepts et motifs de manière diffuse. Cela signifie qu'une fois que vous consentez à l'entraînement, vous perdez effectivement la capacité de rappeler ces données plus tard. Cette irréversibilité fait de la décision initiale d'autoriser l'entraînement un point de non-retour critique.
Pourquoi les fournisseurs le font-ils quand même ?
Entraîner sur les données clients a de la valeur pour les fournisseurs d'IA. Cela rend leurs modèles meilleurs sans qu'ils aient à payer pour les données d'entraînement. Chaque client devient un contributeur non rémunéré à leur développement de produit.
Certains fournisseurs sont transparents à ce sujet. Ils expliquent que les données améliorent le modèle et le présentent comme un avantage — « vous aidez à rendre l'IA plus intelligente pour tout le monde. » D'autres l'enterrent dans des conditions de service que personne ne lit. Vous pourriez entraîner leur modèle en ce moment sans le réaliser.
Certains offrent des options de retrait, mais la valeur par défaut est l'entraînement. Vous devez savoir comment demander, et ensuite espérer que l'option de retrait est vraiment honorée. La structure d'incitation est claire : utiliser vos données bénéficie au fournisseur, et la plupart des clients ne savent pas comment s'y opposer. Donc la pratique continue.
Que signifie « nous n'entraînons pas sur vos données » ?
Quand un fournisseur s'engage à ne pas entraîner sur vos données, cela signifie :
- Vos entrées restent vos entrées. Elles sont traitées pour vous donner une réponse, mais elles ne deviennent pas partie du modèle. Elles n'influencent pas ce que le modèle dit aux autres clients. Elles restent dans le cadre de vous servir.
- Vous conservez le contrôle. Vos données peuvent être supprimées quand vous les supprimez. Elles ne persistent pas sous une forme que vous ne pouvez pas atteindre. Quand vous arrêtez d'utiliser le service, vos données cessent d'être pertinentes pour le service.
- La confidentialité est préservée. Vos informations propriétaires restent propriétaires. Elles ne sont pas absorbées dans une ressource partagée qui sert tout le monde, y compris vos concurrents.
- La conformité est plus simple. Quand les personnes concernées ont des droits sur leurs informations, vous pouvez réellement satisfaire ces droits. Vous n'êtes pas dans la position inconfortable de promettre la suppression tout en sachant que les données ont déjà été intégrées dans un modèle.
Cela devrait être la norme
Il y a quelques années, l'entraînement sur les données clients était courant, et peu d'acheteurs pensaient à le remettre en question. La technologie était nouvelle, les implications n'étaient pas largement comprises, et l'enthousiasme pour les capacités de l'IA éclipsait les préoccupations concernant les pratiques de données.
« Nous n'entraînons pas sur vos données » devient une exigence minimale — pas une fonctionnalité dont se vanter, mais l'attente de base.
Cela change. Les organisations apprennent à leurs dépens les risques des pratiques de données peu claires. Les régulateurs y prêtent attention. Les acheteurs avertis posent des questions difficiles.
Les fournisseurs qui n'entraînent pas sur les données clients gagnent de plus en plus des contrats que les autres fournisseurs perdent. Pas à cause des fonctionnalités ou du prix, mais à cause de la confiance. Parce que l'équipe juridique, l'équipe sécurité ou l'équipe de direction de l'acheteur a dit « nous ne pouvons pas accepter ces pratiques de données. »
Cela devient le minimum — une exigence minimale que chaque fournisseur sérieux devrait satisfaire. Pas une fonctionnalité dont se vanter, pas une offre premium, mais l'attente de base. Si un fournisseur ne peut pas s'engager clairement à ne pas entraîner sur vos données, cela devrait être un facteur disqualifiant. Il y a trop d'options sur le marché qui prendront cet engagement pour que vous acceptiez un fournisseur qui ne le fera pas.
Comment vérifier
Les fournisseurs savent que « nous n'entraînons pas sur vos données » est ce que les acheteurs veulent entendre. Certains le diront sans le penser, ou avec des exceptions qui minent la promesse. Voici comment vérifier que vous obtenez un engagement réel.
Obtenez-le par écrit, dans le contrat. Les conditions de service peuvent changer. Les assurances verbales ne valent rien. Un engagement contractuel que le fournisseur n'utilisera pas vos données pour l'entraînement de modèles est la seule chose qui compte.
Renseignez-vous sur les modèles tiers. De nombreux outils d'IA utilisent des modèles sous-jacents de fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Google ou d'autres. Même si le fournisseur n'entraîne pas sur vos données, qu'en est-il du fournisseur du modèle ? Assurez-vous que l'engagement couvre toute la pile.
Renseignez-vous sur les exceptions. « Nous n'entraînons pas sur vos données sauf pour... » n'est pas un engagement. Comprenez quelles exceptions, le cas échéant, existent. Des statistiques d'utilisation agrégées peuvent être raisonnables. Utiliser votre contenu réel pour l'entraînement ne l'est pas.
Demandez quelle est la valeur par défaut par rapport à l'option de retrait. Si vous devez vous retirer, et que la valeur par défaut est l'entraînement, vous dépendez d'avoir posé la bonne question au bon moment. La valeur par défaut devrait être pas d'entraînement.
Vérifiez la cohérence
Si le marketing du fournisseur dit une chose et leurs conditions de service en disent une autre, croyez les conditions de service. C'est ce qui est juridiquement contraignant. Les supports marketing sont souvent rédigés par des équipes déconnectées de la réalité juridique du produit. Examinez les petits caractères dans l'Addendum de traitement des données (DPA) pour vous assurer qu'il s'aligne parfaitement avec le discours commercial.
Le marché évolue
Les acheteurs entreprises exigent de plus en plus des engagements clairs sur les données avant de considérer un fournisseur d'IA. Les questionnaires de sécurité demandent spécifiquement les pratiques d'entraînement. Les processus d'achat filtrent cela tôt.
Les fournisseurs qui entraînent sur les données clients se retrouveront exclus de contrats qu'ils avaient l'habitude de gagner. Ceux qui n'entraînent pas sur les données clients gagneront sur la confiance, même si leurs fonctionnalités ne sont pas tout à fait aussi flashy.
Si vous évaluez des fournisseurs d'IA, faites-en une de vos premières questions, pas comme un nice-to-have, mais comme une exigence. Les fournisseurs qui répondent à ce critère sont ceux qui méritent votre business.
Si vous êtes un fournisseur d'IA qui entraîne encore sur les données clients, l'écriture est sur le mur. Cette pratique devient inacceptable pour les acheteurs que vous voulez servir. Plus tôt vous arrêtez, mieux vous serez positionné.
« Nous n'entraînons pas sur vos données » devrait être le minimum. Il est temps d'en faire une réalité.
JoySuite n'entraîne pas sur vos données. Point. Vos informations restent les vôtres — utilisées pour vous servir, pas pour construire nos modèles. Ce n'est pas une fonctionnalité premium. C'est notre façon d'opérer.
