Derrière un assistant IA, déployé en quelques clics, il y a un éditeur, son hébergeur, ses sous-traitants, et souvent des clauses que personne ne lit. Qui contrôle alors nos données, nos risques de fuites, nos erreurs à venir ? Comment garder, ou reprendre la main sur ces dépendances en cascade ? Quel est le prix réversibilité, de la délégation aux agents ? Pour y répondre et à vos propres questions, 4 experts ont accepté notre invitation. Merci de nous éclairer, en commençant par nous expliquer, en une phrase, ce que vous faites actuellement ?

Tour de table : Emmanuelle (ADVAES, asso. EuroCloud), Alexandra (ITEANU Avocats), Olivier (EU-score.tech), Thierry (ITS INTEGRA).

• Emmanuelle (ADVAES) : Qui compose la chaîne de l’IA en entreprise en 2026 : éditeurs de modèles, de plateformes, concepteurs de puces, prestataires clouds, hyperscalers ? Où se concentre le marché, et qu’est-ce que chaque maillon impose au client final ?
• Alexandra (ITEANU Avocats) : Quand une IA d’entreprise commet une erreur ou provoque une fuite de données, qui est responsable : l’éditeur du modèle, le prestataire cloud, l’intégrateur ou l’entreprise utilisatrice ? Que disent les textes aujourd’hui ?
• Olivier (EU-score.tech) : Pourquoi avoir créé une notation de la souveraineté des éditeurs de logiciels ? Quel problème rencontrent les acheteurs, notamment pour l’IA ?
• Thierry (ITS INTEGRA) : Quand un client vous demande de déployer de l’IA, quels prérequis et quels risques exposez-vous, que les plaquettes commerciales passent sous silence ?

• Emmanuelle : Choisir un fournisseur hors de France, c’est accepter une infrastructure, une juridiction et une porte de sortie étrangères. L’entreprise préfère-t-elle encore un catalogue de services mondiaux à une solution souveraine, hébergée en France ?
• Alexandra : Les lois extraterritoriales, comme le Cloud Act américain, font-elles courir un risque réel de fuite pour les données confiées à une IA ? Ou le danger est-il surtout théorique ? Comment l’évaluer ?
• Olivier : Vous combattez la souveraineté de façade, le sovereignty washing. Quels exemples de communication trompeuse avez-vous relevés ? Comment les repérer ?
• Thierry : Un projet IA pro récent vous a-t-il fait changer d’avis ou de méthode sur la maîtrise des risques. Qu’en avez-vous retenu ?

• Alexandra : RGPD, AI Act, Data Act, règles sectorielles : comment les appliquer toutes quand on déploie des assistants ou des agents IA ? Quels points les entreprises sous-estiment-elles le plus ?
• Emmanuelle : Le verrouillage chez un fournisseur est-il plus fort avec l’IA qu’avec le cloud public ? Pourquoi est-il si difficile à anticiper et à mesurer ?
• Olivier : Un modèle d’IA, c’est un hébergement, des données d’entraînement, des sous-traitants. Comment adapter votre notation à cette complexité, et où sont ses limites ?
• Thierry : Vos clients voient des collaborateurs utiliser des outils grand public en dehors de tout cadre : le shadow AI. Faut-il l’interdire, l’encadrer ou proposer une alternative interne ?

• Thierry : Que peut faire dès maintenant une ETI sans équipe de recherche pour garder le contrôle : choix des modèles, hébergement, journalisation, classification des données, droits d’accès ? Quelles erreurs voyez-vous le plus souvent ?
• Emmanuelle : Que proposent aujourd’hui les acteurs européens du cloud et de l’IA : GPU à la demande, plateformes/services managés, intégration façon ESN ? Souveraineté ou nouvelle dépendance ?
• Alexandra : Quelles clauses exiger d’un fournisseur d’IA : réversibilité, localisation des données, limitations d’entraînement, audit ? Tout est encore négociables ?
• Olivier : Une bonne note de souveraineté ne garantit ni la fiabilité des réponses, ni la conformité, ni les performances. Comment croiser ces critères pour faire le bon choix ?

• Souveraineté, sécurité, conformité, performances, coûts : ces objectifs ne vont pas tous dans le même sens. Comment arbitrer ? Le prix de l’indépendance techno entre-t-il vraiment dans les budgets IT & IA?
• Quels indicateurs simples une entreprise peut-elle suivre : fournisseurs cartographiés, part de données sensibles exposées, délai pour changer d’infra, de modèle ?
• La pression réglementaire et la demande des clients finiront-elles par imposer la transparence sur la chaîne de dépendances ? Ou faut-il s’attendre à une évolution lente ?

Message à retenir : Arrêter de traiter le sujet sous le seul angle technique, économique ou conformité. Co-construire ses agents IA comme on accueille des collaborateurs : avec un périmètre d’intervention, des droits d’accès restreints, des identités numériques et API encadrées, une charte et un suivi des usages, des écarts signalés. Faire travailler les filières et fournisseurs qui défendent les valeurs de l’UE : transparence, inclusion, respect de la vie privée.