IA générative dans les contrats B2B : ce que les DSI devraient exiger en 2026

L'intelligence artificielle générative s'est incrustée partout dans les offres B2B : assistants contractuels, copilotes de code, moteurs de recommandation. Mais dans les contrats qui encadrent ces IA, c'est parfois le désert. 2026 sera l'année où les DSI n'auront plus le luxe de signer les yeux fermés.

Une vague d'IA intégrées… dans des contrats d'hier

Les éditeurs ont été rapides à greffer des briques d'IA générative à leurs plateformes : GED, CRM, outils de facturation, solutions d'archivage, tout y passe. Mais les modèles contractuels suivent rarement.

On trouve des contrats qui parlent encore de "fonctionnalités analytiques avancées" là où, en réalité, des modèles très puissants consomment, croisent et régurgitent des données parfois hautement sensibles. En France comme ailleurs, l'écart entre la réalité technique et l'écriture juridique devient inquiétant.

Actualité : l'AI Act, un faux alibi pour ne rien changer

Depuis 2024, l'AI Act européen cristallise l'attention médiatique. Beaucoup de vendeurs s'en servent comme d'un paravent : "Notre IA est conforme à l'AI Act, ne vous inquiétez pas". Une phrase qui ne veut à peu près rien dire et qui, en tout cas, ne vaut pas engagement contractuel.

Les DSI et directions juridiques ne peuvent pas se contenter d'une invocation vague d'un texte encore en cours de déploiement. Ce qu'il faut, ce sont :

• des obligations précises sur l'entraînement, l'usage et la rétention des données ;
• des engagements clairs sur la gestion des erreurs et hallucinations ;
• une articulation sérieuse avec le RGPD et la gouvernance des données.

Où se cache vraiment le risque dans les IA B2B

1. La fuite de données vers des modèles externes

C'est la peur la plus évidente, et souvent la mieux traitée, mais encore insuffisamment : la donnée d'entreprise utilisée pour entraîner ou affiner un modèle externe, hébergé hors de tout contrôle réel.

Les contrats parlent parfois vaguement "d'amélioration continue des services". Une formule dangereuse. Elle peut abriter :

• un droit pour le prestataire d'analyser vos données pour optimiser ses modèles ;
• un partage partiel de vos données avec d'autres clients, via des modèles mutualisés ;
• des transferts non documentés hors UE.

Pour un acteur français manipulant des données industrielles stratégiques, de santé ou financières, c'est rédhibitoire.

2. La responsabilité floue en cas de décision prise "avec l'aide" de l'IA

Un assistant IA qui propose un projet de contrat, un résumé juridique ou une recommandation de tarif n'agit pas seul : c'est l'utilisateur qui clique, confirme, signe. Mais que se passe‑t-il si l'IA se trompe lourdement et que le préjudice est majeur ?

Sans clauses claires, le fournisseur vous répondra : "Notre IA n'est qu'un outil d'assistance, la décision vous appartient". Ce qui, dans l'absolu, n'est pas faux... mais occulte la réalité d'un usage massif, parfois peu encadré, par des équipes opérationnelles débordées.

Ce que les DSI devraient exiger, noir sur blanc

1. Des clauses de gouvernance des données taillées pour l'IA

Les vieux paragraphes génériques sur la confidentialité ne suffisent plus. Il faut, explicitement :

1. interdire, par défaut, l'utilisation des données client pour entraîner des modèles destinés à d'autres clients, sauf consentement spécifique, éclairé et réversible ;
2. exiger une séparation claire entre les modèles dédiés (ou instances logiques) et les modèles mutualisés ;
3. documenter les lieux, durées et niveaux de chiffrement des données liées aux interactions IA.

Cette granularité contractuelle est indispensable, surtout pour les entreprises françaises soumises à des régimes sectoriels stricts ou à des obligations renforcées en matière de protection des données personnelles.

2. Un engagement explicite sur la non‑exploitation commerciale des prompts

Les prompts, les questions et les contextes envoyés à l'IA peuvent être extrêmement sensibles : stratégies, clauses de négociation, données financières. Le contrat doit impérativement :

• interdire toute réutilisation commerciale (profilage, scoring, marketing) de ces contenus ;
• prévoir un régime de purge et d'export des historiques de conversation ;
• encadrer strictement l'accès des équipes internes du prestataire à ces contenus.

On ne peut pas, d'un côté, dire à ses collaborateurs de ne jamais coller une clause sensible dans un chatbot public et, de l'autre, alimenter joyeusement un moteur d'IA B2B sans garde‑fous.

3. Une clause claire sur les limites de responsabilité liées à l'IA

La tentation de certains fournisseurs est d'ajouter une petite phrase du type : "Le client reconnaît que les réponses générées par l'IA peuvent contenir des erreurs". Une formulation paresseuse, souvent juridiquement fragile.

Un équilibre plus sérieux consisterait à :

• définir les usages autorisés et interdits de l'IA (par exemple, assistance à la rédaction mais pas génération autonome de décisions de crédit) ;
• lier certaines garanties (taux d'erreurs, délais de correction de bugs) à des engagements concrets du prestataire ;
• prévoir des plafonds de responsabilité adaptés aux usages les plus sensibles.

Ce travail relève à la fois du juridique et de la DSI : il faut comprendre ce que l'IA fait réellement, pas ce que la plaquette marketing prétend qu'elle fait.

Cas d'usage : l'IA qui réécrit vos contrats sans filet

Une entreprise de services basée en Île‑de‑France intègre dans son outil de gestion contractuelle un module d'IA générative "d'aide à la rédaction" des clauses. Les équipes commerciales l'adorent : il propose des reformulations, suggère des compromis et génère des clauses en quelques secondes.

Problème : personne ne s'est vraiment penché sur :

• la provenance des données d'entraînement ;
• la conformité des modèles aux positions internes de l'entreprise ;
• la traçabilité des modifications proposées.

Un jour, un client important conteste une clause qu'il juge déséquilibrée. En analysant l'historique, on découvre qu'elle a été proposée automatiquement par l'IA, sans validation juridique, puis acceptée par un commercial débordé.

Le prestataire de la solution répond froidement : "Nous n'avons fait que fournir une aide à la rédaction, la validation vous appartient". Les contrats ne contiennent aucune clause spécifique sur ce point. La difficulté de partage de responsabilité est alors maximale.

Et le RGPD dans tout ça ?

Les autorités comme la CNIL ont commencé à publier des lignes directrices spécifiques sur l'IA et les traitements de données. Beaucoup d'organisations les lisent en diagonale, convaincues que leur prestataire "gère" déjà tout cela.

C'est une illusion dangereuse. Même lorsqu'un prestataire agit comme sous‑traitant au sens du RGPD, le responsable du traitement reste l'entreprise utilisatrice. C'est à elle qu'il reviendra de démontrer :

• la licéité des finalités d'usage de l'IA ;
• la pertinence et la minimisation des données mobilisées ;
• l'information adéquate des personnes concernées.

Les simples annexes "DPA" standard ne couvrent pas, à elles seules, la spécificité de l'IA générative. Il est urgent de les revisiter à la lumière de ces nouveaux usages.

Comment structurer une politique contractuelle IA crédible

1. Cartographier vos usages d'IA, au‑delà du buzz interne

Avant même de toucher au moindre contrat, il faut savoir où l'IA est réellement utilisée :

1. modules explicitement vendus comme IA ;
2. fonctionnalités "furtives" intégrées silencieusement dans des mises à jour ;
3. outils d'IA grand public utilisés en dehors de tout cadre (shadow AI).

Cette cartographie croisée DSI/juridique est la base pour identifier les contrats à renégocier ou à compléter.

2. Réécrire vos clauses structurantes une bonne fois pour toutes

Plutôt que de bricoler au cas par cas, mieux vaut construire :

• un socle contractuel "IA" à intégrer à vos grands contrats‑cadres ;
• des positions types sur la gouvernance des données, la responsabilité, la transparence ;
• des modèles de clauses à opposer aux fournisseurs trop évasifs.

C'est un investissement initial, mais il se rentabilise très vite, surtout pour les entreprises qui traitent déjà des flux de contrats massifs.

3. Articuler IA, archivage et preuve

Une recommandation, un rapport ou un email rédigé par une IA ne vaut probativement que ce que vaut sa traçabilité. Si vous utilisez l'IA pour produire des contenus qui engagent votre entreprise, il faut réfléchir à :

• la conservation de versions figées ;
• l'archivage dans des systèmes de confiance (SAE, archivage électronique robuste) ;
• la capacité à démontrer, demain, dans quel contexte le contenu a été généré.

Sur ce terrain, l'expérience accumulée sur la dématérialisation et l'archivage électronique qualifié fournit des repères précieux.

2026 : l'année du réveil contractuel sur l'IA

On peut continuer à faire semblant que l'IA n'est qu'un module de plus dans des contrats SaaS. Ou bien accepter que, dans certaines organisations, elle devient un co‑auteur silencieux des décisions, des textes, des arbitrages. Dans ce second cas, la question n'est plus de savoir si l'on doit adapter les contrats, mais quand.

Si vous êtes DSI, directeur juridique ou DPO d'une entreprise française qui s'appuie déjà massivement sur des briques d'IA générative, le moment est venu de reprendre vos principaux contrats à la racine. C'est un chantier transversal, mais il n'a rien d'insurmontable avec le bon accompagnement.

Le cabinet intervient précisément à cette jonction entre droit du numérique, contrats IT et gouvernance des données. Pour structurer ce virage sans tomber dans le catastrophisme ni la naïveté, le plus simple est souvent de commencer par un échange ciblé. Vous pouvez en prendre l'initiative en prenant rendez‑vous avec le cabinet ou en explorant nos démarches dédiées à la transformation numérique.