Découvrez 25 règles de sécurité qui encadrent les réponses de l’IA et protègent la vie privée, les décisions et les utilisateurs au Québec.

Une intelligence artificielle refuse parfois une demande pourtant formulée poliment. Elle nuance un diagnostic, évite de désigner un coupable ou exige une confirmation avant d’agir. Ces précautions peuvent ressembler à de la censure ou à un manque d’intelligence. Elles cachent souvent des règles destinées à réduire un risque réel.

Le débat public actuel nourrit plusieurs inquiétudes légitimes : erreurs crédibles, fraude automatisée, collecte de données, discrimination ou dépendance émotionnelle. Il prête aussi parfois à la machine une volonté qu’elle ne possède pas. Une IA ne choisit pas spontanément de protéger un enfant ou de refuser une fraude. Des humains établissent ces limites, puis les inscrivent dans le produit.

Les Canadiens veulent d’ailleurs les avantages de l’IA sans renoncer à leurs droits. Selon le rapport annuel 2025-2026 du Commissariat à la protection de la vie privée, 70 % anticipent des retombées positives et 60 % en constatent déjà. Pourtant, 88 % s’inquiètent de l’utilisation de leurs renseignements pour entraîner ces systèmes. Une proportion de 85 % souhaite une réglementation assurant un usage éthique et sécuritaire. Source : Commissariat à la protection de la vie privée du Canada

Au Québec, les garde-fous eux-mêmes doivent être surveillés. En mai 2026, la Commission d’accès à l’information et trois autres autorités canadiennes ont conclu que la manière initiale d’entraîner et de déployer ChatGPT ne respectait pas pleinement les lois applicables. Elles ont notamment relevé des problèmes de collecte, de consentement, de transparence et de conservation. Source : Commission d’accès à l’information du Québec

Les 25 règles suivantes ne sont donc ni des lois universelles ni des garanties absolues. Elles regroupent des protections observées dans les politiques des fournisseurs, les recommandations canadiennes et les pratiques de conception. Or, cette liste constitue une synthèse éditoriale de politiques publiques de fournisseurs d’IA, de recommandations gouvernementales canadiennes et de décisions récentes concernant la protection des utilisateurs.

En bref : cinq protections qui changent la réponse

  1. Réduire les risques de dommages physiques ou psychologiques.
  2. Protéger la vie privée, la dignité et les données sensibles.
  3. Freiner la fraude, l’usurpation et la manipulation.
  4. Maintenir un humain dans les décisions importantes.
  5. Limiter les actions dangereuses ou irréversibles.

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Protéger l’intégrité physique et psychologique

Ces protections deviennent visibles lorsqu’une vie pourrait être menacée. En janvier 2026, le procureur général du Kentucky a poursuivi Character.AI, alléguant que son service avait exposé des enfants à des conversations favorisant l’automutilation et l’isolement. OpenAI affirmait de son côté, en mai, avoir amélioré de 50 % ses réponses sécuritaires dans certains scénarios prolongés. Cette mesure interne ne prouve aucune infaillibilité. Elle montre que la sécurité exige des essais, des corrections et une surveillance continue.

  1. Ne pas faciliter directement un suicide ou une automutilation : Une IA ne devrait pas détailler une méthode létale ni comparer son efficacité. Elle doit reconnaître la détresse et orienter la personne vers du soutien humain. Exemple : une personne demande quelle quantité d’un médicament pourrait être mortelle. L’IA refuse le calcul, vérifie si le danger est immédiat et propose les ressources d’urgence appropriées.
  1. Ne pas fournir un mode d’emploi permettant une attaque violente : La limite apparaît lorsqu’une information rendrait une attaque plus facile, précise ou meurtrière. L’histoire de la violence demeure accessible ; sa planification opérationnelle ne l’est pas. Exemple : expliquer les causes d’un attentat reste informatif. Concevoir une attaque adaptée aux accès et aux heures d’un lieu réel devient dangereux.
  1. Limiter les instructions permettant de fabriquer certaines armes : Les politiques d’OpenAI interdisent notamment le développement, l’acquisition et l’utilisation d’armes, y compris certains risques chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires. Exemple : un étudiant peut étudier une réaction chimique. Il ne devrait pas recevoir une recette, des quantités et une méthode clandestine pour produire une substance dangereuse.
  1. Refuser les opérations informatiques clairement malveillantes : Une IA peut contribuer à sécuriser un système. Elle ne devrait pas faciliter un accès non autorisé, le vol d’identifiants ou la destruction de données. Exemple : analyser un courriel d’hameçonnage reçu par une PME sert la défense. Créer une fausse page de connexion pour voler les mots de passe poursuit l’objectif opposé.
  1. Renforcer les protections lorsqu’un utilisateur pourrait être mineur : Les jeunes ne possèdent pas toujours les mêmes repères émotionnels ou numériques. Les plateformes renforcent donc certaines limites concernant la sexualité, la violence et la dépendance affective. Exemple : l’expérience pour adolescents présentée par OpenAI en août 2026 prévoit des protections accrues, des rappels de pause et certaines notifications parentales. L’outil doit aussi éviter d’encourager une dépendance émotionnelle.

Protéger la dignité et la vie privée

La protection commence dès la collecte et l’inférence, bien avant la publication. Un mot de passe compromis se remplace ; un visage ou une voix, beaucoup moins facilement. L’enquête canadienne sur OpenAI a recommandé un meilleur consentement, une information plus claire et des paramètres empêchant par défaut l’utilisation des clavardages pour l’entraînement. Une règle intégrée au modèle ne remplace jamais les obligations de l’entreprise.

  1. Ne pas divulguer les renseignements privés d’une personne : Une IA ne devrait pas regrouper une adresse personnelle, un numéro privé ou des dossiers confidentiels sans autorisation. Une information fragmentée en ligne ne devient pas automatiquement légitime à compiler. Exemple : l’adresse professionnelle d’un commerce est publique. L’adresse résidentielle de sa propriétaire, les habitudes de ses enfants et leurs déplacements créent un risque évident.
  1. Ne pas faciliter la surveillance ou la traque d’un individu : Une recherche ponctuelle diffère d’un système permettant de localiser ou d’intimider quelqu’un. Les règles doivent freiner cette agrégation sans consentement. Exemple : une personne veut croiser les photos, les publications et les horaires de son ancienne partenaire. L’IA devrait refuser cette traque et proposer des démarches respectueuses de la vie privée.
  1. Restreindre certaines formes de reconnaissance biométrique : La reconnaissance faciale peut identifier une personne à grande échelle. Les politiques d’OpenAI interdisent notamment certaines bases sans consentement et l’identification biométrique à distance en temps réel dans les espaces publics. Exemple : utiliser des photos autorisées pour créer des cartes d’accès diffère d’une base secrète construite avec les profils sociaux des visiteurs.
  1. Ne pas inférer sans fondement des caractéristiques personnelles sensibles : Un visage, une voix ou un texte ne permettent pas d’établir sûrement la santé, la religion, l’origine ou la stabilité psychologique d’une personne. Exemple : un recruteur demande si une candidate filmée semble dépressive, enceinte ou susceptible de s’absenter. L’IA ne devrait pas transformer des indices ambigus en critères de sélection.
  1. Refuser la création de contenu sexuel impliquant des mineurs : Cette interdiction demeure absolue, même lorsque les images sont entièrement artificielles. La fiction, la recherche ou le jeu de rôle ne neutralisent pas la limite. Exemple : l’IA doit refuser la création, éviter de reproduire le contenu et, selon la plateforme, déclencher les mécanismes de signalement prévus.

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Protéger contre la tromperie et l’exploitation

L’IA n’a pas inventé la fraude, mais elle accélère la création de voix clonées, de vidéos et de messages personnalisés. En 2025, le Centre antifraude du Canada a reçu plus de 112 000 signalements. Les pertes déclarées dépassaient 704 millions de dollars, alors que seulement 5 % à 10 % des fraudes seraient signalées. Le Centre canadien pour la cybersécurité observe aussi une hausse des usages malveillants de l’IA. Sources : Centre antifraude du Canada et Centre canadien pour la cybersécurité

  1. Ne pas faciliter la fraude, l’hameçonnage ou l’usurpation d’identité

Une IA ne devrait pas optimiser un stratagème visant un mot de passe, un virement ou un renseignement confidentiel.

Exemple : elle refuse un message imitant Revenu Québec avec menace et faux lien de paiement. Elle peut toutefois analyser un message reçu et en révéler les signes d’arnaque.

  1. Ne pas produire de faux documents destinés à tromper : Un modèle fictif destiné à une formation diffère d’une preuve falsifiée. L’usage prévu et la présence de personnes réelles permettent souvent de les distinguer. Exemple : un formulaire clairement marqué « spécimen » peut servir à enseigner. Un diplôme contrefait ou un relevé bancaire modifié sert à tromper.
  1. Limiter les campagnes coordonnées de désinformation : Une opinion dérangeante demeure distincte d’une opération organisée utilisant de faux comptes pour masquer son origine. Exemple : défendre publiquement une politique relève du débat. Générer mille identités locales fictives et leurs commentaires coordonnés fabrique artificiellement un mouvement populaire.
  1. Ne pas manipuler une personne vulnérable afin de lui soutirer de l’argent : Les fraudes sentimentales exploitent la confiance, la solitude et le deuil. L’IA ne devrait pas personnaliser les pressions maintenant une victime sous influence. Exemple : un fraudeur fournit les conversations d’une personne âgée et demande les mots provoquant assez de culpabilité pour obtenir un autre transfert. L’IA devrait refuser.
  1. Éviter les techniques politiques ciblant les vulnérabilités personnelles : Les politiques d’OpenAI interdisent les campagnes politiques et certaines manipulations ciblées. Les limites diffèrent toutefois d’un fournisseur à l’autre. Exemple : résumer les programmes aide à comparer. Exploiter les dettes, la religion ou l’état psychologique d’un électeur précis pour l’influencer franchit une autre frontière.

Protéger les décisions importantes

Une erreur devient plus grave lorsqu’elle influence un traitement, un prêt ou un emploi. Le gouvernement fédéral recommande donc de vérifier tout contenu généré. En recrutement, certains outils exigent aussi une évaluation de l’incidence algorithmique. Sources : Canada, Commissariat et Commission des droits

  1. Signaler les limites d’une réponse médicale, juridique ou financière: Une IA peut vulgariser une notion. Elle ne connaît pas toujours le dossier, les contre-indications, la juridiction ou la tolérance réelle au risque. Exemple : elle peut comparer deux placements. Elle ne devrait pas formuler une recommandation certaine sans connaître les revenus, les dettes, les objectifs et les obligations fiscales.
  1. Ne pas présenter une hypothèse comme un diagnostic médical certain : Cette prudence générale devient cruciale en santé. Plusieurs maladies partagent les mêmes symptômes, et une conclusion catégorique peut retarder une consultation. Exemple : devant une douleur thoracique, l’IA peut relever les signes urgents. Elle ne devrait pas conclure à une simple indigestion ni promettre l’absence de danger.
  1. Éviter qu’une IA décide seule d’une embauche ou d’un congédiement : Les politiques d’OpenAI interdisent certaines décisions automatisées à fort impact sans révision humaine. L’employeur demeure responsable des critères et de leurs effets. Exemple : l’IA peut classer des compétences inscrites dans les CV. Elle ne devrait pas écarter une candidate selon son âge, son accent, son handicap présumé ou une émotion inférée.
  1. Exiger une surveillance humaine dans certaines utilisations à risque élevé : Cette règle dépasse l’emploi. La personne responsable doit comprendre, contester et renverser la recommandation, pas simplement l’approuver. Exemple : un système peut signaler une transaction inhabituelle. Fermer définitivement le compte sans examen, explication ni recours pourrait transformer une anomalie en injustice.
  1. Reconnaître l’incertitude plutôt que d’inventer une réponse rassurante : Une phrase plausible n’est pas toujours vraie. L’IA devrait distinguer les faits des hypothèses et reconnaître les renseignements manquants. Exemple : interrogée sur un règlement municipal récent, elle devrait vérifier le texte officiel ou signaler son incertitude plutôt qu’inventer un article et une date.

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Protéger l’utilisateur… et l’institution

Cette dernière famille explique pourquoi une IA maintient parfois son refus malgré l’insistance. Le Model Spec d’OpenAI décrit une hiérarchie où les règles fondamentales précèdent les instructions de l’entreprise, du développeur et de l’utilisateur. Il reconnaît aussi la nécessité de prévenir les dommages et de préserver la capacité juridique de l’entreprise. Source : Model Spec d’OpenAI

La culture institutionnelle compte donc. En février 2026, Anthropic a affirmé subir des pressions du gouvernement américain concernant deux limites : la surveillance intérieure massive et les armes entièrement autonomes. L’épisode ne prouve aucune intervention dans une réponse précise, mais montre que les garde-fous peuvent devenir politiques. Source : Anthropic

  1. Respecter une hiérarchie d’instructions invisible pour l’utilisateur : Le fournisseur et le développeur peuvent imposer des règles supérieures concernant la sécurité, les permissions, le ton ou le rôle de l’assistant. Exemple : un assistant bancaire reste limité aux produits et aux permissions de son institution, même si le client exige une action différente.
  1. Refuser une demande qui entre en conflit avec une règle supérieure : Cette règle applique concrètement la précédente. Une interdiction fondamentale doit résister aux jeux de rôle, aux pressions et aux demandes répétées. Exemple : ordonner à l’IA d’ignorer toutes ses protections ne suffit pas. Elle maintient la limite, explique brièvement le risque et propose une aide sécuritaire.
  1. Limiter les actions irréversibles réalisées sans confirmation humaine : Les agents peuvent envoyer des messages, modifier des dossiers ou déclencher des paiements. Leur autonomie exige des permissions claires et une possibilité de récupération.

Exemple : avant d’envoyer un courriel à 500 employés, l’outil devrait afficher les destinataires, le message final et les conséquences. Source : gouvernement du Canada

  1. Surveiller certains usages afin de détecter les abus et incidents : Cette surveillance vise les comportements dangereux sur une plateforme, pas la traque illimitée d’une personne. Elle devrait demeurer proportionnée, expliquée et contestable. Exemple : des centaines de demandes d’hameçonnage peuvent déclencher un blocage. L’utilisateur devrait connaître les possibilités d’examen humain et les mécanismes de recours.
  1. Reformuler les jugements susceptibles de devenir diffamatoires ou médicalement trompeurs : Une critique fondée sur des faits reste possible. L’IA ne devrait pas transformer une impression en accusation criminelle ou en diagnostic psychiatrique certain. Exemple : elle peut décrire un comportement public comme dangereux. Elle ne devrait pas attribuer un trouble précis sans preuves cliniques.

Une réponse plus prudente peut être une meilleure réponse

Ces 25 règles ne rendent pas l’intelligence artificielle infaillible. Les enquêtes, les poursuites et les incidents récents démontrent plutôt le contraire. Un garde-fou peut arriver trop tard, mal comprendre le contexte ou bloquer une demande légitime. Certaines protections défendent directement l’utilisateur. D’autres réduisent aussi les risques juridiques, commerciaux et réputationnels de l’entreprise.

Cette double fonction ne devrait pas être cachée. Elle devrait être expliquée, mesurée et contestable. Une société ne peut confier une part croissante de ses décisions à des systèmes dont personne ne comprend les limites. Elle ne peut davantage réclamer une IA sans contraintes, puis ignorer les dommages prévisibles qui pourraient en découler.

Pour l’utilisateur, quatre réflexes deviennent essentiels. Éviter de partager inutilement des renseignements sensibles. Vérifier les réponses touchant la santé, l’argent, l’emploi ou les droits. Exiger une véritable révision humaine lorsqu’une décision importante repose sur un algorithme. Enfin, distinguer un refus protecteur d’une limitation institutionnelle discutable.

La prochaine étape ne consiste donc pas à éliminer toutes les retenues, mais à rendre leurs raisons visibles. Qui a écrit la règle ? Quel dommage cherche-t-elle à prévenir ? Quelles données démontrent son efficacité ? Quel recours existe lorsqu’elle se trompe ? Ces questions remplacent la peur générale de l’IA par une vigilance plus utile.

Lorsqu’une intelligence artificielle répond, nous entendons aussi la culture de l’entreprise qui l’a construite. Pourtant, un principe demeure : la puissance technique ne dispense jamais les humains de leur responsabilité. Une IA plus sécuritaire ne sera pas seulement celle qui sait répondre. Ce sera celle qui sait parfois ralentir, reconnaître son incertitude et laisser la décision finale à la personne concernée.

Foire aux questions

Ces règles sont-elles identiques dans toutes les intelligences artificielles ? Non. Les politiques, les modèles, les lois et les tolérances au risque varient selon le fournisseur et le contexte.

Un refus signifie-t-il automatiquement que l’IA nous censure ? Non. Il peut prévenir un dommage ou respecter la loi, mais aussi être trop large. Sa raison devrait pouvoir être expliquée et contestée.

Les conversations avec une IA sont-elles entièrement privées ? Pas nécessairement. Les pratiques varient selon le service et ses réglages. Évitez d’y déposer des renseignements sensibles inutiles.

Une IA peut-elle choisir la personne qui sera embauchée ? Les obligations varient, mais les recommandations canadiennes exigent une supervision humaine pour les décisions importantes. L’employeur demeure responsable.

Pourquoi une IA reconnaît-elle parfois son incertitude ? Parce qu’une réponse plausible n’est pas toujours vraie. Signaler l’incertitude permet de vérifier avant d’agir.

Références officielles