IA et vie privée : ce que chaque assistant capte vraiment, et comment reprendre le contrôle

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On se bat contre Chat Control. On signe, on partage, on s’indigne du scan imposé de nos messages. Et le soir même, on ouvre une IA et on lui raconte ce qu’on ne dirait à personne. Nos angoisses, nos symptômes, nos problèmes d’argent, nos secrets professionnels.

Le paradoxe est là. L’État qui veut lire nos conversations nous révolte, à juste titre. Mais l’IA à qui on confie tout, elle, on l’invite nous-mêmes. Et elle voit tout. Par construction.

Cet article fait le tour de la question de l’IA et vie privée, sans complaisance et sans diaboliser personne. Ce que chaque assistant capte réellement. Qui entraîne ses modèles sur tes conversations. Où partent tes données. Et surtout, comment reprendre la main, jusqu’à faire tourner une IA entièrement chez toi, hors ligne, sans que rien ne sorte.

Pourquoi une IA voit forcément ce que tu écris

Commençons par un point que presque personne n’explique. Une messagerie chiffrée de bout en bout, comme Signal ou SimpleX, protège tes messages parce que le serveur ne voit qu’un bloc illisible. Personne au milieu ne peut lire.

Une IA, c’est l’inverse. Pour te répondre, elle doit lire ce que tu écris. Elle doit comprendre ta question pour la traiter. Il n’y a pas de magie possible : un assistant qui ne verrait pas ton message ne pourrait pas y répondre.

Existe-t-il une technique pour chiffrer un message de façon à ce que même l’IA ne le lise pas ? Oui, sur le papier, ça s’appelle le chiffrement homomorphe. Le problème, c’est qu’il est si lourd qu’une réponse prendrait plus d’une journée à arriver. Proton, qui a étudié la question de près pour son propre assistant, le dit clairement : c’est impraticable aujourd’hui.

Conclusion, la vraie question n’est jamais « est-ce que l’IA voit mes données ». Elle les voit toujours. La question, c’est « qu’est-ce qu’elle en fait ensuite ». Et là, les réponses varient énormément d’un service à l’autre.

Le vrai défaut caché : l’entraînement par défaut

Voici le point que la plupart des gens ignorent, et qui a changé fin 2025. La quasi-totalité des grands assistants sont passés à un modèle dit opt-out. En clair, tes conversations servent par défaut à entraîner leurs modèles, et c’est à toi d’aller désactiver ce réglage si tu ne veux pas.

Le piège le plus vicieux, c’est que payer ne te protège pas. Beaucoup croient qu’un abonnement à vingt euros par mois achète la confidentialité. Faux. Sur les offres individuelles payantes, ChatGPT Plus, Claude Pro, Gemini Advanced, l’entraînement reste activé par défaut, exactement comme sur les versions gratuites. Seuls les comptes professionnels, Business, Team ou Enterprise, sont exclus d’office de l’entraînement, parce qu’une entreprise n’accepterait jamais que ses secrets nourrissent le modèle.

Voici la situation par acteur, vérifiée à la publication de cet article.

ChatGPT (OpenAI). Entraînement par défaut sur les comptes gratuits et Plus. Tu peux le désactiver dans les réglages, section Data Controls. Tes échanges sont conservés jusqu’à trente jours pour des raisons de sécurité, même après désactivation.

Claude (Anthropic). Depuis fin 2025, entraînement par défaut sur les comptes gratuits et Pro. La conservation peut aller jusqu’à cinq ans si tu ne désactives rien. Le réglage se coupe dans les paramètres, comme ailleurs.

Gemini (Google). Entraînement par défaut aussi, désactivable en coupant l’activité des applications Gemini. Mais le vrai problème est ailleurs, on y revient juste après, parce que Gemini est un cas particulier.

Mistral (français). Même logique, entraînement par défaut, désactivable dans les réglages. Le fait d’être européen change le cadre juridique, pas le comportement par défaut.

Grok (xAI). Entraînement agressif par défaut, y compris sur tes publications X, et sans bouclier de confidentialité même en payant.

Le détail qui fait mal, et qu’il faut retenir : l’opt-out n’est pas rétroactif. Ce qui a déjà servi à entraîner un modèle ne peut plus en être retiré. Donc plus tôt tu désactives, plus tu limites la casse. Attendre, c’est laisser filer.

Le cas Gemini : quand l’IA connaît déjà toute ta vie

Google mérite un paragraphe à part, non par acharnement, mais parce que sa situation est différente des autres.

Quand tu évalues ChatGPT ou Claude, tu te demandes ce qu’ils font de tes conversations. Quand tu évalues Gemini, tu dois te demander ce qu’il fait de tes conversations et de tout le reste que Google sait déjà de toi. Car Gemini vit dans un écosystème qui contient ton Gmail, ton agenda, ton historique de localisation, tes recherches.

Fin 2025, Google a activé l’accès de Gemini à Gmail, Chat et Meet par défaut pour les utilisateurs américains. Concrètement, l’IA pouvait lire tout ton historique de mails pour alimenter ses fonctions. Aux États-Unis, c’était en opt-out, il fallait aller le désactiver soi-même.

Et voici le point qui donne du poids au RGPD, celui que tu ne verras pas souvent souligné. En Europe, cette même fonction a exigé un opt-in. Autrement dit, l’Europe a obligé Google à te demander la permission avant que Gemini touche à ton Gmail, là où l’utilisateur américain devait courir après le réglage pour l’empêcher. Pour une fois, la réglementation européenne protège concrètement, et ça vaut la peine de le dire.

Si tu veux mesurer l’ampleur de ce que Google sait déjà de toi avant même que Gemini s’en mêle, j’ai décortiqué la question dans mon article sur ce que Google collecte vraiment sur Android.

DeepSeek : ni diabolisation, ni naïveté

DeepSeek est l’assistant le plus mal compris du lot, et c’est justement pour ça qu’il faut le traiter avec soin. Parce qu’il illustre, mieux que tout autre, la thèse centrale de cet article.

Le même nom, DeepSeek, recouvre trois usages qui n’ont rien à voir en matière de risque.

L’application et le site envoient tes données sur des serveurs situés en Chine, soumis au droit chinois. Sous la loi de renseignement de 2017, les autorités peuvent contraindre une entreprise chinoise à donner accès aux données, sans notifier l’utilisateur. La politique de confidentialité de DeepSeek le reconnaît noir sur blanc, les données sont traitées et stockées en Chine. Le service collecte large, y compris le rythme de frappe au clavier, une donnée quasi biométrique qui permet de te ré-identifier. L’Italie a bloqué l’application, une douzaine de juridictions européennes ont ouvert des enquêtes, et plusieurs administrations l’ont interdite sur leurs appareils. L’app a par ailleurs connu une fuite exposant plus d’un million d’enregistrements. Pour l’usage cloud, les faits sont là, et ils sont lourds.

Mais, et c’est le point crucial, DeepSeek est open source, sous licence libre. Tu peux télécharger le modèle et le faire tourner sur ta propre machine. Et à ce moment-là, plus rien ne part en Chine. Zéro donnée ne quitte ton ordinateur. Le modèle est exactement le même, seul l’endroit où il tourne change tout.

Alors faut-il en conclure que la Chine est le méchant de l’histoire ? Non, et c’est important. Les services américains ont aussi leurs angles morts. ChatGPT a connu des fuites. Gemini lit ton Gmail. Le Cloud Act permet aux autorités américaines d’accéder à des données. Aucun des grands cadres, chinois, américain ou européen, ne t’offre une confiance aveugle méritée. Ils te captent tous, à des degrés et selon des règles différentes.

La bonne question n’est donc pas « Chinois ou Américains ». C’est « à qui je confie mes données ». Et la seule réponse vraiment protectrice, c’est « à personne ». C’est là qu’on arrive au cœur de cet article.

Les alternatives respectueuses en cloud

Avant le local, il existe un intermédiaire honnête, des assistants en ligne qui refusent d’entraîner sur tes conversations et qui misent sur la confidentialité. Ils ne suppriment pas totalement le besoin de confiance, ils le déplacent d’un géant publicitaire vers un acteur dont c’est le modèle. Mais c’est déjà un vrai gain.

Lumo, de Proton. Assistant à chiffrement à accès zéro, sans logs, qui n’entraîne pas ses modèles sur tes conversations. Il tourne sur des modèles open source hébergés sur l’infrastructure européenne de Proton, sous droit suisse, hors juridiction américaine. Accès possible sans compte, et même via Tor en invité. C’est aujourd’hui la proposition la plus crédible côté vie privée pour un assistant en ligne. Le compromis honnête, tu envoies quand même tes requêtes à un serveur, donc la confiance ne disparaît pas, elle passe de la Big Tech à Proton. Et sa puissance brute reste parfois un cran en dessous des ténors, c’est le prix de la confidentialité. Lumo est ici

Euria, d’Infomaniak. L’assistant suisse, gratuit, accessible directement dans ton navigateur sur euria.infomaniak.com, ainsi qu’en application sur Android et iOS. Il tourne sur des modèles open source hébergés exclusivement dans les data centers d’Infomaniak en Suisse, sans jamais entraîner sur tes conversations. Il propose même un mode éphémère qui ne laisse aucune trace une fois la session terminée. Il rédige, traduit, résume, transcrit tes audios, analyse tes documents. Pour un usage quotidien, il fait le travail, même s’il reste un cran en dessous des ténors américains sur les tâches complexes. Euria est ici

Duck.ai, de DuckDuckGo. Permet de dialoguer avec plusieurs modèles sans compte et sans entraînement sur tes prompts. Pratique pour un usage ponctuel et anonyme.

Ces trois-là ne sont pas parfaits, mais ils règlent le problème de l’entraînement et de l’exploitation commerciale. Pour beaucoup d’usages, c’est un excellent compromis entre confort et respect de tes données.

Le vrai contrôle : l’IA en local, sur ta machine

Voici la partie qui change tout. En 2026, tu peux faire tourner une IA capable directement sur ton ordinateur, sans connexion, sans compte, sans que rien ne parte nulle part.

Le principe est libérateur. Le modèle est téléchargé une fois sur ta machine. Ensuite, tu lui parles en local. Tes questions ne quittent jamais ton appareil. Pas de serveur, pas de politique de rétention à auditer, pas de risque de fuite côté fournisseur, pas de conditions d’utilisation à surveiller. Ça marche même avion en mode hors ligne, câble réseau débranché.

C’est aussi la réponse ultime au dilemme DeepSeek. Le même modèle chinois qui t’espionne via l’app devient totalement sûr une fois installé chez toi, parce qu’il n’a plus aucun moyen d’envoyer quoi que ce soit.

Trois outils rendent ça accessible, du plus simple au plus technique.

LM Studio. Le plus accessible pour le grand public. Une vraie application de bureau, avec une interfacegraphique, un catalogue de modèles à télécharger en un clic, et une fenêtre de chat comme celle à laquelle tu es habitué. Aucune ligne de commande. C’est par là que je te conseille de commencer.

Jan. Open source, entièrement hors ligne, pensé pour les personnes soucieuses de leur vie privée. Une expérience proche de ChatGPT, mais sans aucune dépendance au cloud. Idéal si tu veux du code auditable.

Ollama. Le plus populaire chez les initiés, mais orienté ligne de commande. Puissant et léger, à réserver à ceux que le terminal ne rebute pas.

Le matériel dont tu as vraiment besoin

C’est la question que tout le monde se pose, alors soyons concrets. Faire tourner une IA en local dépend surtout d’une chose, la mémoire disponible pour charger le modèle.

Le facteur clé, c’est la taille du modèle, exprimée en milliards de paramètres, noté B pour billions en anglais. Plus un modèle a de paramètres, plus il est capable, mais plus il demande de mémoire.

Une astuce technique rend tout ça possible sur une machine normale, la quantization. Sans entrer dans le détail, c’est une compression qui réduit fortement la taille d’un modèle en ne gardant que l’essentiel de sa précision. Un modèle compressé occupe plusieurs fois moins de place tout en conservant l’essentiel de sa qualité. C’est ce qui permet à un modèle sérieux de tenir sur un ordinateur grand public.

Quelques repères concrets pour t’y retrouver.

Un petit modèle, autour de 7 à 8 milliards de paramètres, tourne confortablement sur une carte graphique disposant de 8 Go de mémoire vidéo, ou sur un Mac Apple Silicon récent grâce à sa mémoire unifiée. C’est déjà largement suffisant pour rédiger, résumer des notes, brainstormer, coder un peu. Pour la plupart des gens, c’est le bon point de départ.

Un modèle moyen, autour de 13 à 14 milliards de paramètres, demande davantage, idéalement 16 Go de mémoire ou plus. La qualité monte d’un cran.

Les gros modèles, au-delà, réclament des cartes graphiques haut de gamme ou plusieurs cartes, et sortent du cadre d’un usage domestique simple.

Côté vitesse, un repère utile, au-dessus de 15 mots par seconde environ, la conversation paraît fluide. En dessous de 8, ça devient lent pour du chat. Cette vitesse dépend directement de ton matériel.

Le compromis à accepter honnêtement, un modèle local sur une machine normale est moins puissant que le tout dernier modèle cloud. Il est utile, pas magique. Mais pour une écriture courante, un résumé de document confidentiel, une aide au code, ou une réflexion que tu ne veux confier à personne, il suffit très largement. Et pour ces usages sensibles, la tranquillité de savoir que rien ne sort vaut bien un léger recul de performance.

Installer ta première IA locale, pas à pas

Voici le chemin le plus simple, avec LM Studio, adapté à quelqu’un qui n’a jamais touché à ça.

D’abord, télécharge LM Studio depuis son site officiel et installe-le comme n’importe quelle application, sur Windows, Mac ou Linux.

Ensuite, ouvre l’application et va dans la section de recherche de modèles. Choisis un petit modèle pour commencer, un modèle autour de 7 ou 8 milliards de paramètres en version compressée, l’application t’indique lesquels conviennent à ta machine. Télécharge-le, ça peut prendre quelques minutes selon ta connexion.

Une fois le modèle téléchargé, ouvre la fenêtre de discussion, sélectionne ton modèle, et pose ta première question. Tu discutes désormais avec une IA qui tourne entièrement chez toi.

La preuve par le hors ligne, coupe ta connexion internet, wifi et câble, et repose une question. Ça répond quand même. C’est la démonstration que rien ne sort de ta machine.

À partir de là, tu peux essayer d’autres modèles selon tes besoins et la puissance de ton ordinateur. Llama, Mistral, Gemma, Qwen, et oui, DeepSeek en local, celui-là même qui, en version app, envoyait tout en Chine.

Le tableau qui remet tout à plat

Solution	Collecte / entraînement	Juridiction	Performance	Idéal pour
ChatGPT, Claude, Gemini (comptes perso)	Entraînement par défaut, opt-out	USA	Maximale	Usage courant non sensible
Grok	Entraînement agressif par défaut	USA	Élevée	Peu recommandé côté vie privée
DeepSeek (app / site)	Collecte large, serveurs Chine	Chine	Élevée	À éviter pour le sensible
Mistral	Entraînement par défaut, opt-out	Europe	Élevée	Alternative européenne
Lumo, Euria	Pas d’entraînement, chiffré / no-log	Suisse / Europe	Bonne	Bon compromis vie privée
IA locale (LM Studio, Jan, Ollama)	Aucune, rien ne sort	Ta machine	Correcte selon matériel	Données sensibles, hors ligne

IA et vie privée : ce qu’il faut retenir

L’IA n’est pas le diable. Elle est utile, souvent bluffante, et il serait absurde de s’en priver. Le but n’a jamais été d’arrêter, mais de savoir ce qu’on donne, et à qui.

Trois réflexes suffisent. Pour le tout-venant, une question anodine, une reformulation, choisis un assistant qui n’entraîne pas sur tes données, comme Lumo ou Euria. Pour tout ce qui touche à ta santé, ton argent, ton travail, tes proches, passe au local, où rien ne sort. Et dans tous les cas, ne colle jamais de données identifiantes, mot de passe, numéro de carte, document confidentiel, dans un assistant grand public en ligne.

Le débat Chinois contre Américains est un piège. Ils te captent tous, chacun à sa manière. La seule question qui compte vraiment, c’est de savoir si tu dépends d’eux, ou si tu reprends la main. Aujourd’hui, faire tourner une IA chez soi n’a jamais été aussi simple. Et c’est peut-être la plus belle façon de répondre à Chat Control, en montrant qu’on n’a pas besoin d’attendre la permission de personne pour protéger sa vie privée.

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Avertissement technique, lis chaque étape en entier avant de l’exécuter, et vérifie qu’un modèle est adapté à ta machine avant de le télécharger, pour éviter les ralentissements. En cas de doute, commence toujours par le plus petit modèle.