IA agentique : la CNIL et le Conseil de l’IA alertent sur un « changement d’échelle » des risques pour vos données

📋 Sommaire

1. L’IA agentique, c’est quoi exactement ?
2. Les risques identifiés par la CNIL et le CIANum
3. Le risque central : la perte de maîtrise
4. Qui est responsable quand un agent agit seul ?
5. Ce que les entreprises et les utilisateurs doivent vérifier
6. Une doctrine française qui se précise
7. Rappel sur les limites de cet article
8. Sources

🤖 L’IA agentique, c’est quoi exactement ?

Le CIANum définit l’IA agentique comme « un programme informatique capable de décomposer un processus, d’enchaîner les actions et de prendre des décisions inspirées par l’IA générative ». Concrètement, à la différence d’un simple assistant conversationnel qui répond à une question, un agent IA peut réserver un billet de train, remplir un formulaire administratif, comparer des prix sur plusieurs sites ou gérer une boîte mail — en enchaînant lui-même les étapes, sans validation humaine à chaque action.

Liberta Press documentait déjà, en janvier 2026, l’arrivée de cette autonomie dans le grand public avec la fonction Auto Browse de Chrome, qui laisse l’IA naviguer seule sur le web. La note CNIL/CIANum de juillet vient poser un cadre réglementaire à ce type d’usage, six mois après sa généralisation dans les navigateurs grand public.

⚠️ Les risques identifiés par la CNIL et le CIANum

La note pointe trois risques principaux, propres aux systèmes agentiques :

• L’augmentation des volumes de données traitées : un agent accède à d’importants flux de données provenant de multiples services connectés (messagerie, agenda, comptes bancaires, réseaux sociaux), ce qui permet de constituer des profils utilisateurs très détaillés.
• La fragmentation de la responsabilité : l’autonomie décisionnelle des agents complique l’identification de l’entité responsable d’un traitement de données donné, en particulier lorsque plusieurs services interconnectés interviennent dans une seule action.
• L’extension de la surface de cyberrisque : chaque service auquel un agent est connecté devient un point d’entrée potentiel, ce qui démultiplie les vecteurs d’attaque possibles. Ce type de collecte massive et peu visible rejoint des pratiques déjà documentées par Liberta Press, comme le partage secret de la position exacte de milliards de smartphones par des kits publicitaires.

🌀 Le risque central : la perte de maîtrise

Selon la CNIL et le CIANum, la complexité des chaînes de traitement propres à l’IA agentique rend difficile, pour l’utilisateur, la compréhension du « fonctionnement décentralisé » de ses propres informations personnelles. Les flux de données « peuvent être difficiles à appréhender par l’utilisateur », créent un « risque réel de perte de maîtrise sur ses données personnelles » et mettent en tension plusieurs principes fondamentaux du RGPD — notamment le principe de minimisation des données et celui de finalité (le fait qu’une donnée ne doit être collectée que pour un usage précis et déclaré).

🧩 Qui est responsable quand un agent agit seul ?

C’est la question juridique la plus délicate soulevée par la note : quand un agent IA enchaîne des actions à travers plusieurs services différents (par exemple, consulter un agenda, réserver un billet, puis effectuer un paiement), qui est responsable au sens du RGPD si une donnée personnelle est mal utilisée à une étape intermédiaire ? L’éditeur de l’agent ? Le service tiers sollicité ? L’utilisateur qui a donné l’instruction initiale ? La CNIL et le CIANum reconnaissent que le cadre juridique existant — conçu pour des traitements de données identifiables et centralisés — n’apporte pas de réponse évidente à ce type de chaîne d’actions automatisées.

✅ Ce que les entreprises et les utilisateurs doivent vérifier

Sans détailler de nouvelle réglementation contraignante, la note invite les entreprises qui déploient des agents IA à vérifier concrètement :

• Le suivi de la circulation des données personnelles entre les différents services connectés à l’agent ;
• La gestion de l’historique des interactions, notamment lorsque l’agent dispose d’une mémoire persistante ;
• Les garde-fous mis en place lorsque l’agent agit de façon autonome au nom de l’utilisateur, sans validation explicite à chaque étape ;
• La répartition claire des responsabilités entre les différentes parties impliquées dans la chaîne de traitement.

Pour les utilisateurs, la recommandation implicite est de vérifier, avant d’activer un agent IA, quelles données il pourra consulter et modifier en leur nom, et sur quels services il est autorisé à agir de façon autonome.

📐 Une doctrine française qui se précise

Cette note s’inscrit dans un mouvement plus large : la CNIL a par ailleurs annoncé avoir finalisé ses recommandations générales sur le développement des systèmes d’IA, avec la promesse de travaux complémentaires à venir spécifiquement sur les usages agentiques. La ligne qui se dessine côté français est celle d’une prudence par défaut, assortie d’une exigence de supervision humaine obligatoire sur les décisions à fort enjeu — une doctrine qui rappelle, sur le fond, les grands principes déjà posés par le RGPD et l’AI Act européen, mais adaptés à des systèmes qui agissent, et non plus seulement qui répondent.

✅ Conclusion

La note CNIL/CIANum ne crée pas de nouvelle obligation légale immédiate, mais elle pose un jalon important : elle reconnaît explicitement que le RGPD, conçu pour des traitements de données identifiables et centralisés, doit être adapté — pas réécrit — pour encadrer des systèmes qui agissent de façon autonome au nom des utilisateurs. Les prochains mois diront si cette doctrine de prudence se traduit par des obligations contraignantes ou reste une simple recommandation.