Nvidia et Palantir limitent désormais certains modèles d’IA par crainte pour leurs données

Nvidia, Palantir et d’autres très gros clients d’OpenAI et d’Anthropic resserrent leurs règles internes et ferment l’accès de leurs salariés à certains modèles externes, d’après plusieurs sources allant dans le même sens. Leur crainte est simple: laisser filer des données propriétaires. La question ne se limite plus à savoir si OpenAI ou Anthropic réutilisent les contenus pour entraîner leurs modèles. Ce qui inquiète maintenant, c’est tout le reste: la conservation temporaire des requêtes, la collecte de métadonnées techniques, ce que les fournisseurs peuvent voir des applications connectées et, au fond, le flou contractuel sur ce qui est vraiment observé.

D’après ces mêmes sources, des groupes comme Nvidia, Palantir ou Booz Allen Hamilton réduisent déjà l’usage de ces services. Là aussi, le point de blocage est le même: ne pas exposer des données internes.

Confidentialité des données: pourquoi les grands groupes restreignent les modèles externes

Les grandes entreprises réclament maintenant des garanties bien plus serrées sur le traitement de leurs données. Concrètement, cela se traduit par des listes de modèles autorisés, des interdictions en interne pour certains cas d’usage ou, quand les charges de travail sont trop sensibles, par un arrêt complet.

Sur le papier, OpenAI et Anthropic répètent que les contenus de leurs clients entreprises ne servent pas, par défaut, à l’entraînement lorsqu’un contrat spécifique le prévoit. Visiblement, ça ne suffit plus.

OpenAI et Anthropic continuent malgré tout à récupérer des données techniques ou liées à l’usage, et beaucoup de clients disent ne pas savoir assez précisément ce que cette collecte couvre réellement.

Pour certaines entreprises, la question tient désormais en une phrase: même si les prompts ne sont pas utilisés pour améliorer le modèle, qui voit quoi, pendant combien de temps, et pour quoi faire?

Le changement de politique d’Anthropic a ravivé les inquiétudes

La défiance a encore monté d’un cran après le changement de politique annoncé par Anthropic en juin. L’entreprise a essuyé des critiques après avoir modifié ses règles pour autoriser la conservation de données clients, jusqu’à 30 jours dans certains cas.

Anthropic explique que cette rétention sert à repérer les abus, pas à entraîner les modèles. Plusieurs clients y ont quand même vu un très mauvais signal.

Des groupes comme C Spire ont bien des clauses qui interdisent l’utilisation de leurs données pour l’entraînement. Le problème, c’est que les contrats laissent toujours passer la collecte de données techniques d’usage.

Et c’est justement cette zone grise qui tend les directions informatiques et juridiques: les applications reliées au service, les schémas d’utilisation, et parfois même des traces internes liées au fonctionnement du modèle.

Zéro rétention et systèmes isolés deviennent la nouvelle exigence

Le marché glisse maintenant vers des garanties autrement plus strictes. Beaucoup de grands clients réclament du “zéro rétention”, autrement dit des requêtes qui ne restent plus stockées une fois traitées.

Dans les secteurs les plus exposés, la demande va encore plus loin. Certaines entreprises veulent des déploiements totalement isolés, ou “air-gapped”, pour que l’infrastructure ne dépende d’aucun réseau externe.

Ce mouvement favorise les approches privées, en cloud dédié ou sur site. Microsoft pousse ce type d’architecture dans les environnements réglementés, pendant que de grands groupes regardent de plus en plus sérieusement la possibilité d’exécuter ces outils à l’intérieur de leur propre périmètre de sécurité.

En 2025, près des trois quarts des sociétés du S&P 500 avaient identifié ces technologies comme un risque significatif dans leurs documents financiers.

Une étude publiée en 2024 montrait aussi que 27 % des organisations avaient interdit, au moins temporairement, les outils génératifs pour des raisons de confidentialité ou de sécurité des données.

Et à mesure que les volumes montent, l’équation économique change elle aussi. Les solutions privées demandent un investissement de départ plus lourd, mais dès que l’usage devient intensif, elles peuvent coûter moins cher en quelques mois que la tarification à l’usage des plateformes publiques.

Pour beaucoup d’entreprises, la promesse ne se résume donc plus à la sécurité. Il s’agit aussi de garder la main.

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