Max, le CTO d’une petite entreprise en forte croissance, s’est demandé « DeepSeek est-il sûr à utiliser ? » alors qu’il recherchait un modèle d’IA rentable pour automatiser le support client et les workflows internes. Grâce à ses capacités de raisonnement avancées et à son prix abordable, DeepSeek semblait être un choix attractif. Le modèle promettait une intégration fluide, des performances élevées et une alternative économique à des concurrents coûteux comme ChatGPT-o3-mini.
Cependant, la question « peut-on faire confiance à DeepSeek ? » est rapidement devenue primordiale. Quelques semaines après le déploiement, l’équipe de Max a commencé à remarquer des anomalies. Les journaux de chat ont révélé des pics inexpliqués de trafic de données, et les employés ont constaté des incohérences dans la modération des contenus : l’IA laissait parfois passer sans contrôle des réponses sensibles, voire dangereuses. Une analyse plus approfondie a mis en lumière des inquiétudes alarmantes :
Cette situation a soulevé une question urgente : les petites équipes IT s’exposent-elles sans le savoir à des menaces de sécurité en intégrant DeepSeek AI ?
Dans cet article, nous explorerons les risques cachés et fournirons des recommandations concrètes afin d’aider les professionnels à adopter l’IA en toute sécurité, sans compromettre leurs données ni leur infrastructure. Elles s’appliquent à de nombreux cas d’usage, qu’il s’agisse d’une utilisation personnelle via le lanceur officiel DeepSeek ou de la création d’un workflow d’automatisation sur Latenode.
Vulnérabilité de DeepSeek AI au jailbreaking et aux usages malveillants
L’une des principales questions lors de l’évaluation de la sécurité de DeepSeek AI concerne sa vulnérabilité au jailbreaking. Il s’agit d’un procédé par lequel les utilisateurs manipulent le modèle afin de contourner ses restrictions intégrées.
Le jailbreaking permet aux attaquants de générer du contenu nuisible, contraire à l’éthique, voire illégal, ce qui en fait un risque de sécurité majeur. Un modèle peu résistant au jailbreaking peut être exploité pour la cybercriminalité, la désinformation et la génération de malwares, créant des menaces sérieuses pour les entreprises et les utilisateurs finaux.
Des chercheurs en sécurité de Cisco et de l’AI Safety Alliance ont mené des tests approfondis de jailbreaking à l’aide du jeu de données HarmBench, qui évalue la robustesse des modèles d’IA face à des prompts adversariaux. Les résultats ont mis en évidence l’incapacité de DeepSeek AI à empêcher les réponses non autorisées et dangereuses.
| Modèle d’IA | Taux de réussite du jailbreaking | Génération de malwares | Taux de contenus toxiques |
|---|---|---|---|
| DeepSeek AI | 100 % | 98,8 % | 89 % |
| GPT-4o | 13 % | 5,6 % | 22 % |
| Claude 3.5 | 7 % | 2,8 % | 18 % |
Leurs conclusions étaient alarmantes :
- Taux d’échec de 100 % dans le blocage des requêtes nocives, y compris les instructions de cybercriminalité et les discours haineux.
- Efficacité de 98,8 % dans la génération de code malveillant, ce qui en fait un risque de sécurité dans les environnements adversariaux.
- Niveaux élevés de toxicité (89 %), ce qui signifie que les réponses incluaient fréquemment du contenu nuisible ou biaisé.
L’absence de modération de contenu robuste dans DeepSeek AI soulève de sérieuses préoccupations de sécurité. Ces vulnérabilités rendent DeepSeek AI particulièrement dangereux dans les environnements exigeant une conformité stricte, une protection des données et des interactions avec l’IA contrôlées.
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DeepSeek AI est-il sûr en matière de traitement des données ?
DeepSeek AI applique une approche agressive de la collecte de données, qui dépasse largement ce que la plupart des entreprises considèrent comme acceptable. Selon la section 4.2 de ses Conditions d’utilisation, la plateforme se réserve explicitement le droit d’analyser et de stocker les requêtes et les réponses des utilisateurs afin d’améliorer le service, sans proposer de mécanisme de désinscription.
Cette politique signifie que chaque interaction avec DeepSeek AI est enregistrée, indexée et potentiellement utilisée pour le réentraînement du modèle. Ainsi, DeepSeek est-il sûr ? La réponse est au mieux incertaine.
L’ampleur de la collecte de données
Des audits de sécurité récents et des outils d’analyse du trafic réseau tels que Wireshark ont révélé que DeepSeek AI collecte et traite :
- Les interactions textuelles : toutes les saisies sont stockées indéfiniment, sauf si elles sont explicitement purgées par la plateforme, ce que les utilisateurs ne peuvent pas faire eux-mêmes.
- Les comportements des utilisateurs : des données détaillées au niveau d’un keylogger, y compris la vitesse de frappe et le rythme de saisie, sont surveillées.
- Les métadonnées des appareils et du réseau : le système collecte des informations telles que les adresses IP, les adresses MAC des périphériques (imprimantes, disques externes), et même les identifiants Wi-Fi.
- Le suivi des sessions : le suivi de la durée des sessions, des mouvements du curseur et de la synchronisation des sessions sur plusieurs appareils permet à DeepSeek de cartographier en détail les habitudes des utilisateurs.
- L’analyse d’images (le cas échéant) : si l’IA est utilisée dans des cas d’usage liés aux images, DeepSeek peut exploiter ces données pour analyser les informations que vous lui transmettez.
Contrairement à OpenAI ou Anthropic, DeepSeek ne propose pas d’interface accessible aux utilisateurs pour gérer les données stockées, ni d’outils de suppression. Les utilisateurs ne peuvent donc ni vérifier ni supprimer l’historique de leurs interactions dans le système. Pour toutes ces raisons, des équipes comme celle dirigée par Max se posent à nouveau la question : DeepSeek AI est-il sûr à utiliser, en particulier lorsque les entreprises n’ont aucun contrôle sur leurs propres données ?
Risques juridictionnels et accès gouvernemental aux données
La société mère de DeepSeek AI opère sous la juridiction des lois chinoises sur la cybersécurité et la sécurité nationale, qui imposent de strictes obligations de partage des données. En vertu de la loi chinoise sur la sécurité nationale de 2015 (article 7), toute organisation doit fournir des données aux autorités sans qu’une ordonnance judiciaire soit nécessaire.
Ce que cela signifie pour les utilisateurs
- Risque d’espionnage industriel : toute entreprise utilisant DeepSeek AI à des fins professionnelles pourrait exposer involontairement des informations propriétaires sensibles susceptibles d’être consultées par des tiers.
- Risques liés à l’exportation de données : les données des utilisateurs peuvent légalement être transmises en dehors du pays de l’entreprise sans consentement explicite de l’utilisateur.
- Demandes de données historiques : la loi autorise l’accès rétroactif aux données utilisateur stockées pendant une période pouvant aller jusqu’à cinq ans.
- Potentiel de surveillance gouvernementale : si DeepSeek est intégré à des infrastructures critiques ou utilisé dans des secteurs sensibles sur le plan réglementaire, le modèle d’IA peut être indirectement exploité pour la collecte de renseignements soutenue par l’État.
Pour les entreprises opérant dans des secteurs réglementés (finance, santé, services juridiques, R&D), cela soulève d’importants problèmes de conformité avec des cadres de protection des données comme le RGPD, HIPAA et CCPA.
Comparaison des politiques de données des modèles d’IA
| Modèle d’IA | Collecte de données | Contrôle des utilisateurs sur les données | Juridiction |
|---|---|---|---|
| DeepSeek AI | Étendue (texte, frappes clavier, métadonnées, suivi des appareils, etc.) | Aucun | Chine |
| OpenAI GPT-4 | Modérée (interactions anonymisées) | Les utilisateurs peuvent demander la suppression | États-Unis |
| Claude 3.5 | Minimale (pas d’enregistrement des frappes, stockage basé sur les sessions) | Suppression complète prise en charge | États-Unis |
Risques techniques : stockage de données non chiffré et exposition des API
DeepSeek est-il donc sécurisé ? Au-delà des préoccupations juridictionnelles, DeepSeek AI a démontré de mauvaises pratiques de sécurité dans son architecture backend :
- Stockage non chiffré : des audits indépendants ont révélé que DeepSeek stocke les journaux de requêtes en texte brut sur des serveurs cloud, les rendant vulnérables aux fuites.
- Exposition des clés API : plusieurs chercheurs en sécurité ont identifié des vulnérabilités dans l’API DeepSeek, où les clés API étaient transmises en texte brut via des canaux non chiffrés, augmentant le risque de vol d’identifiants.
- Normes cryptographiques faibles : les modules de sécurité de l’IA utilisent un chiffrement obsolète (OpenSSL 1.1.1w avec des vulnérabilités connues comme CVE-2024-2515), ce qui en fait une cible plus facile pour les cyberattaques.
- Risques liés à la chaîne d’approvisionnement : les dépendances tierces dans la base de code de DeepSeek incluent des bibliothèques présentant des vulnérabilités divulguées publiquement, rendant les applications intégrant l’IA sujettes aux attaques indirectes.
Comment atténuer ces risques ?
La combinaison d’une collecte de données agressive, d’une absence de contrôle utilisateur, de risques de conformité imposés par les autorités et d’une sécurité backend faible fait de DeepSeek AI l’un des modèles d’IA les moins respectueux de la vie privée disponibles aujourd’hui. Les organisations qui traitent des données sensibles devraient reconsidérer l’intégration de ce modèle dans leurs workflows.
Pour atténuer ces risques, les entreprises utilisant des workflows pilotés par l’IA devraient :
- Faire passer le trafic API par une couche de sécurité intermédiaire, telle que Latenode, afin de contrôler les requêtes de données sortantes.
- Isoler les interactions de DeepSeek AI des bases de données sensibles.
- Mettre en œuvre une surveillance stricte afin de détecter les anomalies dans les interactions avec l’IA pouvant indiquer une exfiltration ou une manipulation de données.
- Envisager des alternatives comme Llama 3, Mistral, Claude 3.5 ou ChatGPT, toutes disponibles sur Latenode, ou même héberger DeepSeek vous-même. Après tout, la réponse à la question « DeepSeek peut-il être téléchargé en toute sécurité ? » est probablement oui, car lorsque vous l’exécutez localement sur votre ordinateur, vous l’isolez essentiellement de toute autre infrastructure et pouvez le personnaliser vous-même.
Ces mesures aideront votre équipe à exploiter l’IA tout en conservant le contrôle de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité.
Comment utiliser Latenode pour sécuriser DeepSeek dans votre workflow ?
Latenode est une plateforme d’automatisation low-code conçue pour permettre aux équipes utilisant DeepSeek AI de le faire sans sacrifier la confidentialité des données, la conformité ou la sécurité. Contrairement aux intégrations API directes, qui peuvent exposer votre entreprise à des requêtes non vérifiées et à des fuites potentielles de données, Latenode apporte plusieurs couches de protection tout en conservant la flexibilité et la puissance dont les petites équipes ont besoin.
Comment Latenode assure la sécurité et le contrôle de l’IA
| Défi | Impact du risque | Comment Latenode le résout |
|---|---|---|
| Exposition non contrôlée des données | Informations sensibles traitées par l’IA | Latenode filtre et anonymise toutes les entrées de l’IA |
| Sorties d’IA non vérifiées | Réponses biaisées ou trompeuses transmises aux utilisateurs | Le contenu généré par l’IA est validé en temps réel |
| Lacunes de conformité réglementaire | RGPD et réglementations sectorielles menacés | Les règles de conformité sont appliquées avant l’interaction avec l’IA |
| Appels API sans restriction | Exfiltration potentielle de données par des modèles d’IA externes | Des contrôles d’accès dynamiques empêchent la surexposition |
- Exécution isolée
Chaque interaction avec DeepSeek AI passe par le nœud d’intégration plug-and-play de Latenode. Cela signifie que le modèle ne stocke aucun historique et que chaque requête est unique. Cela réduit considérablement le risque d’exposer involontairement des données privées.
- Chiffrement de bout en bout et anonymisation
Latenode utilise des serveurs CloudFlare et Microsoft Azure pour assurer la sécurité et chiffrer toutes les informations, en supprimant les éléments d’identification avant que toute information ne soit transmise à DeepSeek AI, garantissant ainsi la conformité avec le RGPD, HIPAA et d’autres normes réglementaires.
- Conformité dynamique et règles de sécurité personnalisées
Que vous ayez besoin d’un filtrage strict pour les transactions financières, de modération par IA dans les interactions clients ou de workflows propres à certaines exigences de conformité, Latenode vous permet de configurer précisément la sécurité de l’IA selon vos besoins.
Par exemple, dans votre workflow, DeepSeek peut n’utiliser ses capacités créatives que pour formuler des requêtes de recherche sur des sujets d’articles, les transmettre à un modèle Perplexity fiable pour effectuer une recherche en ligne, puis ChatGPT rédigerait cet article. Dans ce cas, vous pouvez
Pérenniser les workflows d’IA avec Latenode
Alors, peut-on faire confiance à DeepSeek, en particulier dans les workflows à forts enjeux ? Avec les bonnes mesures de protection, la réponse est probablement oui. Pour Max, le passage à Latenode ne consistait pas seulement à corriger des failles de sécurité : il visait aussi à faire de l’IA un outil d’automatisation durable et évolutif. L’équipe pouvait désormais expérimenter, optimiser et faire évoluer ses processus alimentés par l’IA sans craindre des sanctions réglementaires ni des violations de sécurité.
En intégrant DeepSeek AI via l’architecture sécurisée de Latenode, l’équipe de Max a obtenu :
- Une meilleure supervision de l’IA : grâce à une intégration plug-and-play sans historique, elle pouvait définir des règles strictes concernant les requêtes pouvant atteindre DeepSeek AI. Aucune information d’identification de compte n’était non plus nécessaire.
- Une conformité renforcée : le RGPD, HIPAA et les normes sectorielles étaient appliqués automatiquement.
- Une gouvernance complète de l’IA : les sorties de l’IA étaient surveillées, ce qui réduisait les risques liés à la désinformation.
- Une innovation sécurisée : l’entreprise pouvait explorer l’automatisation par l’IA sans sacrifier la sécurité.
Max savait que l’IA était un atout inestimable pour son entreprise. Mais il a aussi appris à ses dépens que sans sécurité, l’IA n’est pas seulement une innovation : c’est un risque qui ne demande qu’à se concrétiser.
La réalité est simple : l’IA change la donne, mais sans sécurité, c’est une bombe à retardement. Avec Latenode, les entreprises ne se contentent pas d’automatiser leurs workflows : elles pérennisent leur infrastructure d’IA en garantissant la confiance, la conformité et le contrôle. Rejoignez Max dès maintenant et testez vos workflows sur Latenode !
Créez des intégrations illimitées avec des branchements, plusieurs déclencheurs arrivant dans un même nœud, utilisez le low-code ou écrivez votre propre code avec AI Copilot.
