Les données confidentielles ChatGPT au travail : la consigne « n'en mettez pas » est partout, mais personne ne dit lesquelles. Voici un tri en trois niveaux, avec des exemples du quotidien et une méthode pour anonymiser un mail en deux minutes.
Pourquoi « ne mettez rien de confidentiel » ne protège personne ?
Parce qu'une consigne floue se contourne sans le vouloir. Chacun place le curseur du « confidentiel » à un endroit différent : pour l'un, c'est le plan stratégique, pour l'autre, rien de ce qu'il écrit ne l'est vraiment.
Dans les équipes que nous accompagnons, le dérapage typique ressemble rarement à un secret de fabrication collé par malice. C'est un compte rendu de réunion avec dix prénoms, un mail client transféré en entier, un tableau Excel joint « pour aller plus vite ». Ces gestes sont banals et pressés, donc fréquents.
Une règle utilisable doit répondre à une seule question, posée avant de coller : qu'est-ce que je m'apprête à envoyer, exactement ?
Que peut-on coller dans ChatGPT, anonymiser d'abord ou ne jamais envoyer ?
Trois niveaux suffisent. Le premier se colle sans y penser, le deuxième s'anonymise avant, le troisième ne sort pas de l'entreprise. Le tableau s'applique à un outil grand public comme à un outil d'entreprise : seul le niveau 3 peut, à la rigueur, évoluer, et jamais sur votre seule initiative.
| Niveau | Ce que c'est | Exemples du quotidien | Réflexe |
|---|---|---|---|
| 🟢 1. On peut coller | Rien qui identifie une personne, un client ou un projet non public | Texte déjà publié (page web, communiqué) ; brouillon d'article sans nom ; trame de mail générique ; question de méthode ; données fictives pour tester une formule Excel | Coller, puis relire la réponse |
| 🟠 2. On anonymise d'abord | Contenu utile à l'IA, mais qui contient des noms, des chiffres ou des détails identifiants | Compte rendu de réunion ; mail client ou fournisseur ; extrait d'un tableau de suivi ; retour d'entretien ; devis en cours | Remplacer les éléments identifiants par des étiquettes, relire, puis coller |
| 🔴 3. On ne colle jamais | Données dont la fuite cause un dommage réel ou relève d'un régime renforcé | Données de santé (arrêt maladie, handicap) ; salaires et évaluations individuelles ; contrats et accords de confidentialité sensibles ; mots de passe, clés API, codes d'accès ; pièces d'identité, IBAN ; procédures disciplinaires | Ne pas envoyer. En cas de doute, demander au DPO ou à la DSI |
Pourquoi les données de santé et les salaires sont-ils en rouge ?
Les données de santé font partie des « catégories particulières » de l'article 9 du RGPD, soumises à un régime plus strict. Les salaires et évaluations, eux, ne sont pas des données sensibles au sens du texte, mais leur fuite peut abîmer une relation de travail pour de bon. Dans les deux cas, anonymiser ne suffit pas toujours : « un cadre de 52 ans, absent depuis mars, dans une équipe de six » désigne quelqu'un.
Comment savoir où classer un cas limite ?
Trois questions, dans cet ordre :
- Pourrais-je publier ce texte tel quel sur le site de l'entreprise ? Si oui, niveau 1.
- Une personne ou un client est-il identifiable, directement ou par recoupement ? Si oui, niveau 2 au minimum.
- Si cette conversation était lue par un concurrent ou un collègue non concerné, qui serait gêné ? Si la réponse est « quelqu'un, sérieusement », niveau 3.
Attention aux pièces jointes : joindre un fichier revient à tout coller, y compris les onglets masqués, les colonnes oubliées et les commentaires. Un classeur « propre » à l'écran peut contenir bien plus que ce que vous voyez.
Comment anonymiser un mail client avant de l'envoyer à une IA ?
On remplace chaque élément identifiant par une étiquette stable ([CLIENT_A], [MONTANT]), on généralise les détails qui permettent de deviner qui est derrière, puis on relit. Compter deux minutes une fois la routine installée. L'ordre compte : on anonymise avant de coller, jamais en demandant à l'IA de le faire à votre place, ce qui l'obligerait à lire l'original.
Voici un mail fictif, écrit pour l'exemple. Les noms, sociétés et numéros sont inventés.
Avant :
Objet : Retard commande n° 2291 – Sodimex
Bonjour Madame Perrin,
Suite à notre échange d'hier, je vous confirme que la livraison des
120 postes de travail prévue à Villeurbanne sera décalée au 18 décembre.
Pour ce retard, nous vous accordons une remise de 4 800 € sur la facture
F-2026-0417. Pour toute question, joignez Karim Haddad au 06 12 34 56 78
ou à [email protected].
Cordialement,
Julie Morel
Responsable ADV, Atelier MorelAprès :
Objet : Retard commande n° [N_COMMANDE] – [CLIENT_A]
Bonjour Madame [CONTACT_A],
Suite à notre échange d'hier, je vous confirme que la livraison des
[QUANTITE] [MATERIEL] prévue à [VILLE] sera décalée au [DATE].
Pour ce retard, nous vous accordons une remise de [MONTANT] sur la
facture [N_FACTURE]. Pour toute question, joignez [COLLEGUE_A] au [TEL]
ou à [EMAIL].
Cordialement,
[EXPEDITEUR]
[FONCTION], [NOTRE_SOCIETE]L'IA a tout ce qu'il lui faut pour reformuler : le ton, la structure, le motif du retard, le geste commercial. Elle n'a besoin ni du nom du client ni de la ville.
Quel prompt utiliser une fois le mail anonymisé ?
Voici un mail client anonymisé. Les éléments entre crochets
([CLIENT_A], [MONTANT]...) sont des variables : ne les remplace pas,
ne les devine pas, recopie-les à l'identique.
Réécris ce mail pour qu'il soit ferme sur la nouvelle date et
chaleureux sur le geste commercial. 120 mots maximum, vouvoiement.
[coller ici le mail anonymisé]Quand la réponse revient, vous remettez les vraies valeurs à la main, ou avec le script ci-dessous.
Peut-on automatiser une partie du travail ?
Oui, en local, sur votre poste, sans rien envoyer en ligne. Ce script Python remplace les formats reconnaissables (e-mails, téléphones français, IBAN, montants en euros), puis vos propres correspondances de noms.
import re
texte = open("mail.txt", encoding="utf-8").read()
regles = { # Étape 1 : formats reconnaissables
r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+": "[EMAIL]",
r"(?<!\d)(?:\+33|0033|0)\s?[1-9](?:[\s.-]?\d{2}){4}(?!\d)": "[TEL]",
r"\bFR\d{2}(?:\s?[0-9A-Z]{4}){5}\s?[0-9A-Z]{1,3}\b": "[IBAN]",
r"\d{1,3}(?:[\s.]\d{3})*(?:,\d{2})?\s?(?:€|euros?)": "[MONTANT]",
}
for motif, etiquette in regles.items():
texte = re.sub(motif, etiquette, texte)
noms = { # Étape 2 : vos correspondances, à garder en local (c'est votre « clé »)
"Atelier Morel": "[NOTRE_SOCIETE]",
"Sodimex": "[CLIENT_A]",
"Karim Haddad": "[COLLEGUE_A]",
"Julie Morel": "[EXPEDITEUR]",
"Perrin": "[CONTACT_A]",
"Villeurbanne": "[VILLE]",
"F-2026-0417": "[N_FACTURE]",
}
for reel, etiquette in noms.items():
texte = texte.replace(reel, etiquette)
print(texte)
def remettre_valeurs(reponse): # Étape 3 : après la réponse de l'IA, remettre les vraies valeurs
for reel, etiquette in noms.items():
reponse = reponse.replace(etiquette, reel)
return reponseCe script ne remplace pas votre relecture. Il ne détecte ni un prénom isolé, ni « notre plus gros client lyonnais », ni un numéro de commande : c'est le rôle du dictionnaire noms et de vos yeux. Sans code, la fonction « rechercher et remplacer » de Word ou d'Outlook fait 80 % du travail.
Un texte anonymisé est-il vraiment anonyme ?
Pas toujours, et c'est ce que les consignes d'entreprise oublient d'expliquer. En remplaçant Sodimex par [CLIENT_A] tout en gardant « 120 postes à Villeurbanne livrés le 18 décembre », vous pouvez rester identifiable pour qui connaît le dossier. Tant qu'une personne ou une entreprise peut être retrouvée par recoupement, il s'agit plutôt de pseudonymisation : le risque baisse nettement, mais la donnée peut encore être considérée comme personnelle. D'où le réflexe de généraliser : « une grande ville de la région », « un volume important », « fin d'année ».
Compte gratuit ou outil fourni par l'entreprise : qu'est-ce qui change ?
Un compte personnel gratuit et un outil déployé par l'entreprise ne reposent pas sur les mêmes conditions : contrat, administrateur, réglages. C'est la première chose à savoir, mais pas à deviner. Les garanties précises (réutilisation des conversations, durée de conservation, hébergement) dépendent de l'offre exacte et changent au fil des mises à jour.
Nous ne les détaillons donc pas ici, volontairement : elles doivent être lues sur la page d'aide ou les conditions de l'éditeur pour votre offre, à la date où vous l'utilisez. Pour une recherche rapide, vérifiez trois points :
- Quel type de compte ouvre votre outil (personnel, ou rattaché à l'organisation) ?
- Quels réglages l'administrateur a-t-il activés, et sont-ils documentés en interne ?
- Existe-t-il un contrat ou un accord de traitement des données avec l'éditeur ?
Deux nuances d'expert. D'abord, le piège le plus courant est le compte personnel utilisé sur du travail parce que l'outil officiel est « moins pratique ». Ensuite, un outil validé par l'entreprise n'abolit pas le tri : il réduit certains risques contractuels, mais ne dispense ni de la minimisation des données ni de l'analyse de la DSI ou du DPO. Le niveau 3 reste en rouge jusqu'à une décision écrite.
Où trouver des repères officiels, et comment cadrer cela dans l'équipe ?
La CNIL regroupe ses ressources sur l'intelligence artificielle pour le grand public et les professionnels. On y trouve notamment un glossaire de l'IA et un guide d'auto-évaluation des systèmes d'IA pour les professionnels. Ces ressources sont appelées à s'enrichir : revenez-y régulièrement.
Pour une TPE ou une PME, un tableau à trois niveaux affiché dans l'équipe vaut mieux qu'une charte de dix pages que personne ne lit. Les exemples de ce guide, remplacés par vos propres documents (vos types de mails, vos comptes rendus, vos fichiers), en font une règle appliquée. C'est exactement le travail que nous faisons en formation IA en entreprise : audit de vos usages réels, identification des tâches à optimiser, puis conseil sur les outils adaptés, avec un programme construit sur mesure.
Questions fréquentes
Quelles sont les données confidentielles ChatGPT au travail à ne jamais coller ?
Les données de santé, les salaires et évaluations individuelles, les contrats et accords de confidentialité sensibles, les mots de passe et clés d'accès, les pièces d'identité et coordonnées bancaires. Une exception n'est envisageable que si l'entreprise l'a décidée par écrit, pour un outil précis, après analyse.
ChatGPT est-il conforme au RGPD en entreprise ?
Aucun outil n'est conforme en soi : cela dépend de l'offre utilisée, du contrat, des réglages de l'administrateur et de l'usage que vous en faites. L'entreprise reste responsable des données qu'elle traite. Pour savoir si un usage est acceptable, demandez à votre DPO ou votre DSI.
Peut-on mettre des données clients dans ChatGPT ?
Pas telles quelles. Nom, e-mail, téléphone, adresse, numéros de commande ou de facture doivent être remplacés par des étiquettes avant de coller le texte. Si l'usage porte sur des fichiers clients entiers, il faut une validation de l'entreprise pour l'outil concerné.
Un texte sans nom propre est-il anonyme ?
Pas forcément. Une fonction, une ville, un montant et une date peuvent suffire à reconnaître une personne ou un client. Retirer les noms réduit le risque sans le supprimer : on parle alors plutôt de pseudonymisation, et il faut aussi généraliser les détails qui identifient.
Que faire si j'ai déjà collé une donnée sensible dans ChatGPT ?
Prévenez rapidement votre DPO ou votre DSI en précisant l'outil, le compte utilisé et la nature des données. C'est à l'entreprise d'évaluer s'il s'agit d'une violation de données à traiter. Supprimer la conversation est utile mais ne règle pas la question à votre place.