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Traduction automatique par IA et contrats confidentiels

Coller un contrat dans un traducteur IA en ligne expose son contenu. Ce que disent la CNIL, l'OWASP et le NIST, et ce que fait le salarié.

En 30 secondes

Où ça arrive
Dans un traducteur IA en ligne, une version gratuite ou une extension de navigateur, quand un salarié y colle un contrat, une offre ou un courriel client.
Ce que veut l'attaquant
Il n'y a pas forcément d'attaquant. Le risque vient d'un texte confidentiel qui sort de l'entreprise et peut réapparaître plus tard dans les réponses du modèle1.
Le réflexe
Utiliser seulement l'outil de traduction validé par l'entreprise, et ne jamais coller de clauses, de noms ou de chiffres sensibles dans un service gratuit.
Si c'est déjà fait
Prévenir sans attendre le responsable de la sécurité ou le délégué à la protection des données, en indiquant le service utilisé et le texte envoyé.

De quoi parle-t-on

Traduire un contrat en quelques secondes avec un outil d'IA en ligne est tentant, surtout quand le document arrive dans une langue que l'on ne lit pas bien. Le geste est simple : copier le texte, le coller dans une page web, récupérer la version traduite. Ce qui se passe ensuite avec le texte envoyé échappe au salarié.

Les sources consultées pour cette fiche ne portent pas sur les outils de traduction en particulier. Elles décrivent les risques des applications fondées sur des modèles de langage (LLM)13, dont relève un traducteur par IA quand il repose sur un tel modèle. La fiche applique ces constats à un cas courant : un document confidentiel collé dans un service en ligne.

Questions directes

Pourquoi un contrat ne doit-il pas être collé dans un traducteur gratuit ?

L'OWASP range dans les informations sensibles les données personnelles, les données financières, les données commerciales confidentielles, les identifiants de sécurité et les documents juridiques1. Un contrat confidentiel réunit souvent plusieurs de ces catégories. L'OWASP prévient que les utilisateurs doivent comprendre le risque de fournir sans le vouloir des données sensibles, qui peuvent ensuite apparaître dans les réponses du modèle1.

Que devient le texte une fois envoyé ?

Les sources citées ici ne décrivent pas le fonctionnement d'un service précis. L'OWASP indique que les applications fondées sur des LLM doivent assainir les données pour éviter que celles des utilisateurs entrent dans le modèle d'entraînement, et qu'elles doivent offrir des conditions d'utilisation claires permettant de refuser cette réutilisation1. Autrement dit, la réutilisation des textes saisis est un risque que les éditeurs doivent traiter1. Ce que fait un service gratuit donné se lit dans ses conditions d'utilisation, pas dans cette fiche.

Un modèle peut-il vraiment restituer des données qu'il a reçues ?

Le NIST décrit un phénomène appelé mémorisation des données : lors d'attaques, des LLM ont révélé des informations sensibles présentes dans leurs données d'entraînement3. Le NIST note que le risque pour la vie privée peut être aggravé même pour des données présentes dans un petit nombre d'exemples d'entraînement3. La CNIL écrit de son côté que certains modèles, comme les LLM, peuvent contenir des données personnelles2.

Le RGPD s'applique-t-il à une traduction ?

Si le texte contient des données personnelles (noms, coordonnées de signataires), le RGPD entre en jeu. La CNIL précise que, lorsqu'il est applicable, les données des personnes doivent être protégées dans les bases d'entraînement, dans les modèles qui ont pu les mémoriser et dans l'utilisation des modèles au moyen des invites (prompts)2. Le texte du règlement compte un article sur le sous-traitant, un sur la sécurité du traitement et un chapitre sur les transferts de données vers des pays tiers4.

La traduction peut-elle être fausse ?

Oui. Le NIST définit la confabulation comme la production de contenus faux ou erronés, énoncés avec assurance, qui peuvent induire l'utilisateur en erreur3. Sur un contrat, une clause rendue de travers ne se voit pas à la lecture d'un texte fluide.

1Comment ça marche1 min

Un outil de traduction par IA en ligne reçoit le texte que l'utilisateur colle dans sa fenêtre. Un modèle de langage le traite, et le texte sort du poste du salarié dès l'envoi.

Le point à vérifier est le sort du texte après la traduction. L'OWASP demande aux éditeurs de maintenir des politiques claires sur la conservation, l'utilisation et la suppression des données, et de permettre aux utilisateurs de refuser que leurs données servent à l'entraînement1. L'OWASP ajoute que des restrictions placées dans les consignes internes d'un modèle ne sont pas toujours respectées et peuvent être contournées par injection de prompt ou d'autres méthodes1. Une promesse de l'éditeur ne remplace donc pas un contrat d'entreprise.

La CNIL rappelle que les droits d'accès, de rectification, d'opposition et d'effacement existent, mais qu'ils peuvent être difficiles à exercer à l'égard d'un modèle d'IA, qu'il s'agisse d'identifier les personnes dans le modèle ou de le modifier2.

2Ce que vous faites1 min

Avant de traduire, le salarié vérifie si l'entreprise fournit un outil validé. Si oui, il l'utilise, et lui seul, pour tout document professionnel.

Sans outil validé, un document confidentiel ne se colle pas dans un service gratuit. Le salarié demande l'avis du responsable de la sécurité ou du juriste, ou fait traduire le document par un prestataire lié à l'entreprise par un contrat.

Pour un passage non sensible, une préparation limite l'exposition. L'OWASP cite la tokenisation et le masquage (redaction) parmi les techniques qui servent à nettoyer les informations sensibles avant traitement1. À la main, cela revient à remplacer les noms, les montants et les références par des repères neutres, par exemple « [Société A] » et « [Montant] », puis à les remettre dans la traduction. Cette méthode ne convient pas à un texte dont la structure même est confidentielle.

Après la traduction, le salarié relit le résultat. Le NIST décrit le risque de contenu erroné énoncé avec assurance3 : sur un contrat, un juriste ou une personne qui lit la langue d'origine vérifie les termes juridiques, les durées et les montants.

Si un texte confidentiel a déjà été collé dans un service non validé, le salarié le signale tout de suite, sans attendre de savoir si un dommage a eu lieu.

3Les pièges1 min
  • Les versions gratuites : leurs conditions d'utilisation décident de ce que devient le texte. L'OWASP recommande que les applications offrent un moyen de refuser la réutilisation des données1, mais rien ne garantit qu'un service gratuit le propose.
  • Les extensions de navigateur : les sources citées ici ne détaillent pas leur fonctionnement. Le salarié ne peut donc pas supposer qu'elles traitent le texte avec plus de précautions qu'un site en ligne, et les valide comme un autre outil.
  • La traduction fluide mais fausse : un texte bien écrit n'est pas un texte exact3.
  • L'anonymisation incomplète : retirer un nom ne suffit pas si le contexte permet de reconnaître les parties. La CNIL note que certains modèles sont anonymes et d'autres non, ce qui montre que l'anonymat n'est pas acquis par défaut2.
  • La confiance dans les consignes affichées : une règle du type « ce service ne conserve rien » n'a de valeur que si elle figure dans un engagement écrit de l'éditeur envers l'entreprise.
  • L'oubli de l'obligation de confidentialité : un contrat peut interdire de communiquer son contenu à un tiers. Les sources citées ici ne détaillent pas ces clauses, qui se lisent dans le contrat lui-même.
4Ce que l'entreprise attend1 min

L'OWASP recommande de fournir des consignes pour éviter de saisir des informations sensibles et de proposer une formation aux bonnes pratiques d'interaction sûre avec les LLM1. Pour un salarié, cela se traduit par une règle d'équipe claire : quel outil, pour quels documents, avec quelle relecture.

Fiche

Identifiant
CP-516
Aile
4. Intelligence artificielle
Compétence Brain
Protéger ses données (IA) (protect_data)
Réflexe Brain
air-025
Schéma
G3 · Coupe Anatomique
Langues
de, en, fr
Sources
4 sources vérifiées le 3 novembre 2026
Sources4 sources
  1. OWASP, « LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure ». https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ (consulté le 3 novembre 2026)
  2. CNIL, « IA et RGPD : la CNIL publie ses nouvelles recommandations pour accompagner une innovation responsable », 7 février 2025. https://www.cnil.fr/fr/ia-et-rgpd-la-cnil-publie-ses-nouvelles-recommandations-pour-accompagner-une-innovation-responsable (consulté le 3 novembre 2026)
  3. NIST, « Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile ». https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf (consulté le 3 novembre 2026)
  4. CNIL, « Le règlement général sur la protection des données - RGPD ». https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees (consulté le 3 novembre 2026)

Citer cet article

Brain, « Traduction automatique par IA et contrats confidentiels », Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/traduction-automatique-ia-contrats-confidentiels/

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