Fuite de données : pourquoi NVIDIA et Palantir prennent leurs distances avec les modèles d'IA externes De plus en plus d’entreprises limitent l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle fournis par des acteurs externes. Palantir réclamerait notamment à Anthropic une politique de « zéro conservation des données », tandis que NVIDIA privilégierait ses propres modèles pour les opérations sensibles. Publié le 16/09/2026 à 09:00 | Mis à jour le 16/09/2026 à 09:20 L’adoption de l’intelligence artificielle dans les grandes entreprises se heurte désormais à une préoccupation majeure : que deviennent les données confiées aux modèles externes ? Alors que les groupes multiplient les usages de l’IA générative, la protection des informations internes, des données clients et des secrets industriels s’impose comme un critère aussi stratégique que la puissance des modèles. Selon The Information, Palantir ou encore NVIDIA auraient ainsi renforcé leurs restrictions concernant l’utilisation de modèles proposés par des fournisseurs externes comme OpenAI et Anthropic. « La protection de la vie privée à l'ère de l'IA est possible », affirme le PDG de Proton, mais une chose l'empêche de dormir Une garantie de « zéro conservation des données » Palantir aurait demandé à Anthropic de garantir une politique de « Zero Data Retention », c’est-à-dire l’absence de conservation des données utilisateurs. L’entreprise envisagerait également de suspendre temporairement l’accès à certains modèles d’Anthropic sur sa plateforme tant que ces exigences ne seraient pas satisfaites. Cette demande illustre une évolution des attentes des grands clients professionnels. Pour les entreprises qui manipulent des informations sensibles, la question n’est plus seulement de savoir si un modèle produit des réponses suffisamment performantes. Il s’agit également de pouvoir déterminer précisément quelles données sont stockées, pendant combien de temps et dans quelles conditions elles peuvent être consultées. NVIDIA aurait, de son côté, limité l’utilisation des modèles d’Anthropic aux tâches considérées comme présentant un faible niveau de sensibilité. Pour ses opérations internes, le groupe s’appuierait notamment sur Nemotron, sa propre famille de modèles d’IA. Défense et cybersécurité : des secteurs très sensibles La problématique est encore plus sensible pour les entreprises travaillant avec des administrations et des acteurs de la défense. Il faut notamment éviter que des informations confidentielles appartenant à des clients gouvernementaux ou privés ne soient transmises à des services d’IA externes. Dans ces environnements, l’utilisation d’un modèle génératif peut en effet impliquer la transmission de données à une infrastructure située hors du contrôle direct de l’entreprise. Cette prudence s’inscrit dans un mouvement plus large en faveur de solutions offrant davantage de maîtrise technique : environnements isolés des réseaux externes, déploiements sur site ou encore modèles exécutés directement sur les infrastructures du client. Les politiques de conservation des données des fournisseurs d’IA alimentent également les interrogations. Anthropic aurait notamment fait évoluer ses conditions concernant la conservation de certaines données d’utilisation, avec une durée pouvant atteindre 30 jours dans le cadre de mesures destinées à détecter et prévenir des attaques sophistiquées. Les raisons pour lesquelles l'IA fait exploser les fraudes par manipulation en entreprise Le contrôle des données est un critère de compétitivité Cette évolution concerne également les principaux acteurs du cloud et de l’IA. OpenAI et Anthropic indiquent que les données des clients professionnels ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner leurs modèles, sauf consentement explicite. Certaines données techniques ou métadonnées anonymisées peuvent toutefois être traitées dans le cadre de l’amélioration des services, selon les offres et les paramètres concernés. OpenAI a par ailleurs fait l’objet de discussions sur la manière dont certaines données pourraient être utilisées dans le développement de ses modèles, notamment à la suite de déclarations concernant la résolution de problèmes scientifiques complexes. Ces interrogations ont renforcé, plus largement, le débat sur la traçabilité des données utilisées par les systèmes d’IA. Microsoft mise également sur des environnements cloud adaptés aux exigences des entreprises ainsi que sur ses propres services d’IA pour répondre aux impératifs de sécurité et de gouvernance. 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