Mythe n° 1 : « Les systèmes d’IA sont trop complexes pour être sécurisés »
De nombreux cybercriminels utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer des attaques telles que les ransomwares, les exploits de type « zero-day », les attaques par déni de service distribué (DDoS), etc. Cela montre qu’il est possible d’exploiter des systèmes d’IA qui ne sont pas correctement sécurisés pour manipuler leurs résultats ou augmenter les niveaux d’accès.
L’idée fausse commune est que la complexité de l’IA rend sa sécurisation impossible. Bien que l’IA présente des défis spécifiques en matière de sécurité, il est tout à fait réalisable de gérer ces risques en renforçant et en adaptant les stratégies de cybersécurité existantes.
Les entreprises peuvent améliorer leur sécurité en incluant les équipes de sécurité dans le processus de conception des systèmes d’IA, en s’assurant que les aspects sécuritaires sont considérés dès le début. Adopter une approche de sécurité basée sur le principe de « Zero Trust », gérer rigoureusement les identités et les accès, et effectuer des contrôles continus sont également cruciaux.
Il est également vital de créer des politiques strictes de gouvernance des données pour contrôler l’accès aux données et leur protection. Ceci permet de mettre en place des défenses robustes contre des menaces telles que les injections de commandes et les défaillances de système.
Mythe n° 2 : « Il n’y a aucun moyen de sécuriser l’IA »
Alors que l’IA évolue rapidement, certaines entités croient qu’il est nécessaire de réinventer la sécurité, ce qui alimente le mythe que les outils actuels sont insuffisants.
Cependant, bien que les charges de travail de l’IA aient leurs particularités, elles reposent sur des bases traditionnelles telles que la gestion des identités, la segmentation du réseau et la protection des données.
La première étape pour sécuriser l’IA est d’appliquer une hygiène cybernétique stricte, incluant la mise à jour régulière des systèmes, la gestion des accès et la surveillance des vulnérabilités.
En ce qui concerne les menaces spécifiques à l’IA, comme les injections de commandes ou les compromissions des données d’entraînement, les entreprises peuvent adapter leurs stratégies de cybersécurité existantes au lieu de les remplacer. Par exemple, surveiller et auditer régulièrement les interactions avec les modèles de traitement du langage peut aider à identifier une utilisation abusive ou suspecte.
Il est essentiel pour chaque organisation de comprendre comment ses outils actuels peuvent répondre aux exigences des charges de travail de l’IA.
Un examen approfondi des ressources et des pratiques peut révéler des faiblesses et aider à prioriser les investissements en sécurité.
Mythe n° 3 : « Sécuriser l’IA se limite à la protection des données »
Les modèles de traitement du langage (LLM) analysent des données et génèrent des résultats basés sur ces analyses. Cela conduit à la fausse croyance que la sécurisation de l’IA se résume à la protection des données.
Toutefois, la sécurité de l’IA s’étend bien au-delà de la seule protection des données. Elle englobe également la sécurité des modèles, des API, des systèmes et des architectures utilisés pour les faire fonctionner.
Par exemple, une cyberattaque pourrait viser à altérer les données entrées dans un système pour produire un résultat erroné. Pour se défendre contre de telles menaces, il est crucial de mettre en place des outils de vérification et de conformité pour évaluer la fiabilité des informations entrantes et sortantes.
De plus, les API doivent être sécurisées avec des mécanismes d’authentification robustes pour prévenir les accès non autorisés.
Et comme les systèmes d’IA fonctionnent continuellement, une surveillance proactive pour détecter toute anomalie ou dysfonctionnement est nécessaire.
En adoptant une approche plus large, les entreprises peuvent créer un environnement d’IA plus résilient, fiable et conforme.
Mythe n° 4 : « L’IA autonome rendra la supervision humaine inutile »
L’IA autonome introduit des agents capables de prendre des décisions indépendantes. Cette autonomie nourrit la croyance que l’intervention humaine pourrait devenir obsolète.
Ce n’est pas vrai. Même les systèmes les plus sophistiqués nécessitent une gouvernance humaine continue pour assurer qu’ils fonctionnent de manière éthique, prévisible et conforme aux valeurs humaines. Sans cette supervision, il existe un risque que les agents dévient de leurs objectifs ou adoptent des comportements imprévus et dangereux.
Pour prévenir de tels écarts, les entreprises doivent établir des limites claires, mettre en place des contrôles à plusieurs niveaux et maintenir un rôle humain dans toutes les décisions critiques. Des audits réguliers, des tests rigoureux et une traçabilité complète sont essentiels pour renforcer la transparence et la responsabilité. La supervision humaine est indispensable : elle constitue le cœur de la sécurité de l’IA autonome.
Les défis posés par l’IA peuvent sembler intimidants, mais en appliquant des principes de cybersécurité éprouvés aux nouveaux risques, les entreprises peuvent se protéger efficacement. Les systèmes d’IA peuvent bénéficier des outils, des pratiques et des cadres existants, ce qui permet de gagner du temps, de réduire les risques et d’optimiser les investissements.
En fin de compte, il ne s’agit pas seulement de combattre les idées reçues, mais également d’habiliter les équipes à agir de manière proactive, informée et responsable. C’est ainsi que l’on construit une IA véritablement sécurisée, durable et digne de confiance.
À propos de l’auteur :
David Bécu accompagne depuis plus de deux décennies les entreprises dans l’élaboration et l’implémentation de leurs stratégies de protection, de sécurité et de résilience des données. Chez Dell Technologies, il dirige les équipes et les initiatives dédiées à la sécurité, à la protection et à la résilience. David est également très engagé dans la sensibilisation aux enjeux de la cybersécurité et la promotion d’une culture de protection des données.
Cet article sur la sécurisation de l’IA et la déconstruction de quatre idées reçues a été initialement publié sur Beaboss.fr, le site des dirigeants de petites et moyennes entreprises.
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