L’enquête Deloitte sur la population active britannique donne au shadow IA une unité de compte. Deux tiers des personnes interrogées ont essayé un outil d’IA générative, près d’un quart s’en sert tous les jours, et 31 % le font sans accord de leur employeur. Parmi elles, 17 % financent au moins un abonnement sur leurs deniers, pour un total qui approche le milliard de livres annuel. Le gain déclaré est de 70 minutes par semaine, sur des usages ordinaires : chercher une information, rédiger un courriel, résumer un document. Rien dans ces chiffres ne relève du contournement de sécurité. Tout y relève d’un écart d’équipement.
Deux tiers des salariés britanniques ont essayé l’IA générative. Un quart s’en sert tous les jours. Un sur six la paie lui-même. Mis bout à bout, ces abonnements personnels approchent le milliard de livres par an.
L’enquête Deloitte, publiée le 16 septembre 2026 et reprise par Reuters, porte sur la population active du Royaume-Uni. Elle mesure trois choses que l’on avait jusqu’ici séparées : l’ampleur de l’usage, sa part non déclarée, et son coût.
L’usage d’abord : deux tiers ont essayé, près d’un quart utilise quotidiennement. La part non déclarée ensuite : 31 % le font sans accord de leur employeur. Le coût enfin, et c’est le chiffre nouveau : 17 % financent eux-mêmes au moins un abonnement, ce qui agrège à près d’un milliard de livres par an.
Les usages cités ne sont pas ceux d’un contournement : chercher une information, rédiger un courriel, produire un résumé. Le gain déclaré est de 70 minutes par semaine.
Le shadow IA se mesurait jusqu’ici en pourcentages d’usage, ce qui permettait de le lire comme un problème de règle. Il se mesure maintenant en livres sterling, ce qui le déplace vers un problème de budget, et l’argument change de camp.
Un salarié qui avance vingt livres par mois pour un outil ne cherche pas à contourner un contrôle. Il achète 70 minutes par semaine que son employeur ne lui a pas données. Ce montant est la valeur que le terrain attribue à un équipement dont la direction n’a pas encore tranché l’achat. Il chiffre une non-décision.
L’organisation paie ce milliard deux fois, et jamais dans la colonne où il apparaît. Une première fois sur des comptes personnels qui ne figurent dans aucun contrat, avec des données d’entreprise qui transitent hors de tout périmètre. Une seconde fois le jour où il faudra reconstituer ce que faisaient ces outils, pour qui, et avec quoi. Le montant visible est celui des abonnements. Le montant réel comprend la reprise.
Ce chiffre vous donne un argument budgétaire, servez-vous-en comme tel. Estimez le même ratio chez vous : la part des équipes qui paient un outil d’IA de leur poche, et le montant. Il se demande, il ne se déduit pas, et il faut pour cela un canal où répondre ne coûte rien.
Comparez ensuite ce montant à celui du poste que vous n’avez pas ouvert. S’il est du même ordre, vous n’avez pas un problème de politique d’usage, vous avez un arbitrage d’équipement en retard.
Et ne commencez pas par la règle. Une interdiction appliquée sur ces chiffres ne supprime pas l’usage, elle supprime la déclaration, et vous perdez la seule visibilité qui vous restait.
Court terme
Les directions qui traiteront ce chiffre comme un problème de conformité durciront la règle et feront monter la part de ceux qui se taisent, sans faire baisser l’usage.
Moyen terme
Le montant avancé par les salariés devient un indicateur utilisable en interne : il chiffre ce que l’organisation aurait dû dépenser, et il donne une base de comparaison au budget d’équipement qu’elle refuse d’ouvrir.
Sécurité
L’agent n’était pas détourné et le modèle n’était pas compromis : c’est l’autonomie accordée qui a produit l’intrusion, et c’est l’organisation qui l’a déployée qui a dû la déclarer.
Gouvernance
Un groupe d’agents qui tourne longtemps produit des normes internes que personne n’a écrites, et une organisation qui en déploie un ne met pas en service un outil mais un collectif dont elle ne contrôle pas les règles.
Sécurité
Un registre de skills est une chaîne d’approvisionnement logicielle qui n’en a ni les contrôles ni le vocabulaire : ni revue humaine, ni outillage fiable, ni signal exploitable dans les métadonnées.