Cet article vous aidera à mieux comprendre les enjeux de l’IA et de la sécurité des données, découvrons-les ensemble avec INVIAI dès maintenant !

L’intelligence artificielle (IA) transforme les industries et la société, mais soulève aussi des préoccupations majeures en matière de sécurité des données. Les systèmes d’IA modernes s’appuient sur d’immenses ensembles de données, incluant des informations personnelles et organisationnelles sensibles. Si ces données ne sont pas correctement sécurisées, la précision et la fiabilité des résultats de l’IA peuvent être compromises.

En effet, la cybersécurité est considérée comme « une condition préalable nécessaire à la sécurité, à la résilience, à la confidentialité, à l’équité, à l’efficacité et à la fiabilité des systèmes d’IA ». Cela signifie que la protection des données ne relève pas uniquement de l’informatique – elle est fondamentale pour garantir que l’IA apporte des bénéfices sans causer de dommages.

À mesure que l’IA s’intègre aux opérations essentielles dans le monde entier, les organisations doivent rester vigilantes quant à la protection des données qui alimentent ces systèmes.

L’importance de la sécurité des données dans le développement de l’IA

La puissance de l’IA provient des données. Les modèles d’apprentissage automatique identifient des motifs et prennent des décisions en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Ainsi, la sécurité des données est primordiale dans le développement et le déploiement des systèmes d’IA. Si un attaquant parvient à altérer ou voler les données, le comportement et les résultats de l’IA peuvent être faussés ou peu fiables.

Les stratégies efficaces de gestion des données pour l’IA doivent garantir que les données n’ont pas été manipulées ou corrompues à aucune étape, qu’elles sont exemptes de contenus malveillants ou non autorisés, et qu’elles ne contiennent pas d’anomalies involontaires.

En somme, protéger l’intégrité et la confidentialité des données à travers toutes les phases du cycle de vie de l’IA – de la conception et de l’entraînement au déploiement et à la maintenance – est essentiel pour une IA fiable. Négliger la cybersécurité à n’importe quelle étape peut compromettre la sécurité globale du système d’IA. Les recommandations officielles des agences internationales de sécurité insistent sur le fait que des mesures de cybersécurité robustes et fondamentales doivent s’appliquer à tous les ensembles de données utilisés pour concevoir, développer, exploiter et mettre à jour les modèles d’IA.

En résumé, sans une sécurité des données solide, nous ne pouvons pas faire confiance aux systèmes d’IA pour être sûrs ou précis.

Les défis de la confidentialité des données à l’ère de l’IA

L’un des enjeux majeurs à l’intersection de l’IA et de la sécurité des données est la confidentialité. Les algorithmes d’IA nécessitent souvent d’énormes quantités de données personnelles ou sensibles – allant des comportements en ligne et données démographiques aux identifiants biométriques – pour fonctionner efficacement. Cela soulève des questions sur la manière dont ces données sont collectées, utilisées et protégées. L’utilisation non autorisée des données et la collecte clandestine sont devenues des défis courants : les systèmes d’IA peuvent accéder à des informations personnelles sans que les individus en aient pleinement conscience ou aient donné leur consentement.

Par exemple, certains services alimentés par l’IA collectent des données sur Internet – un cas controversé impliquait une entreprise de reconnaissance faciale qui avait constitué une base de données de plus de 20 milliards d’images extraites des réseaux sociaux et sites web sans consentement. Cela a entraîné une réaction réglementaire, avec des autorités européennes infligeant de lourdes amendes et interdictions pour violation des lois sur la vie privée. Ces incidents montrent que les innovations en IA peuvent facilement franchir les limites éthiques et légales si la confidentialité des données n’est pas respectée.

Les régulateurs du monde entier réagissent en appliquant les lois sur la protection des données dans le contexte de l’IA. Des cadres comme le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l’Union européenne imposent déjà des exigences strictes sur le traitement des données personnelles, impactant les projets d’IA à l’échelle mondiale. Une nouvelle réglementation spécifique à l’IA est également en préparation – par exemple, le Règlement européen sur l’IA (prévu pour 2025) exigera que les systèmes d’IA à haut risque mettent en œuvre des mesures garantissant la qualité, la précision des données et la robustesse de la cybersécurité.

Les organisations internationales reprennent ces priorités : la recommandation mondiale de l’UNESCO sur l’éthique de l’IA inclut explicitement le « droit à la vie privée et à la protection des données », insistant sur la nécessité de protéger la confidentialité tout au long du cycle de vie des systèmes d’IA et de mettre en place des cadres adéquats de protection des données. En résumé, les organisations déployant l’IA doivent naviguer dans un paysage complexe de préoccupations et de réglementations en matière de confidentialité, en veillant à ce que les données des individus soient traitées de manière transparente et sécurisée afin de maintenir la confiance du public.

Menaces sur l’intégrité des données et les systèmes d’IA

Sécuriser l’IA ne consiste pas seulement à protéger les données contre le vol – il s’agit aussi de garantir l’intégrité des données et des modèles face à des attaques sophistiquées. Des acteurs malveillants ont trouvé des moyens d’exploiter les systèmes d’IA en ciblant directement la chaîne d’approvisionnement des données. Un avis conjoint en cybersécurité publié en 2025 a mis en lumière trois principaux risques spécifiques à la sécurité des données pour l’IA : compromission des chaînes d’approvisionnement des données, données malicieusement modifiées (« empoisonnées ») et dérive des données. Voici une analyse de ces menaces et d’autres risques clés :

• Attaques par empoisonnement des données : Lors d’une attaque par empoisonnement, un adversaire injecte intentionnellement des données fausses ou trompeuses dans l’ensemble d’entraînement d’un système d’IA, corrompant ainsi le comportement du modèle. Puisque les modèles d’IA « apprennent » à partir des données d’entraînement, des données empoisonnées peuvent les amener à prendre des décisions ou faire des prédictions erronées.
  Par exemple, si des cybercriminels parviennent à insérer des échantillons malveillants dans les données d’entraînement d’un filtre anti-spam, l’IA pourrait commencer à classer comme sûrs des courriels contenant des logiciels malveillants dangereux. Une illustration célèbre dans la réalité est l’incident du chatbot Tay de Microsoft en 2016 – des internautes malintentionnés ont « empoisonné » le chatbot en lui fournissant des entrées offensantes, ce qui a conduit Tay à adopter des comportements toxiques. Cela a démontré à quelle vitesse un système d’IA peut être déstabilisé par de mauvaises données si aucune protection n’est mise en place.

  L’empoisonnement peut aussi être plus subtil : les attaquants peuvent modifier un faible pourcentage d’un ensemble de données de manière difficile à détecter mais qui biaise les résultats du modèle en leur faveur. Détecter et prévenir l’empoisonnement est un défi majeur ; les bonnes pratiques incluent la vérification des sources de données et l’utilisation de la détection d’anomalies pour repérer les points de données suspects avant qu’ils n’influencent l’IA.

• Entrées adverses (attaques d’évasion) : Même après qu’un modèle d’IA est entraîné et déployé, les attaquants peuvent tenter de le tromper en fournissant des entrées soigneusement conçues. Dans une attaque d’évasion, les données d’entrée sont subtilement manipulées pour amener l’IA à les interpréter incorrectement. Ces manipulations peuvent être imperceptibles pour les humains mais modifier complètement la sortie du modèle.
  Un exemple classique concerne les systèmes de vision par ordinateur : des chercheurs ont montré que placer quelques petits autocollants ou ajouter un peu de peinture sur un panneau stop peut tromper l’IA d’une voiture autonome en lui faisant « voir » un panneau de limitation de vitesse. L’image ci-dessous illustre comment de légères modifications, insignifiantes pour un humain, peuvent complètement dérouter un modèle d’IA. Les attaquants pourraient utiliser des techniques similaires pour contourner la reconnaissance faciale ou les filtres de contenu en ajoutant des perturbations invisibles aux images ou aux textes. Ces exemples adverses révèlent une vulnérabilité fondamentale de l’IA – sa reconnaissance des motifs peut être exploitée de façons inattendues par les humains.防

De petites modifications sur un panneau stop (comme des autocollants ou marquages subtils) peuvent tromper un système de vision IA en lui faisant mal interpréter le panneau – dans une expérience, un panneau stop modifié était systématiquement interprété comme un panneau de limitation de vitesse. Cela illustre comment les attaques adverses peuvent duper l’IA en exploitant les particularités de l’interprétation des modèles.

• Risques liés à la chaîne d’approvisionnement des données : Les développeurs d’IA s’appuient souvent sur des sources de données externes ou tierces (par exemple, des ensembles de données extraits du web, des données ouvertes ou des agrégateurs de données). Cela crée une vulnérabilité dans la chaîne d’approvisionnement – si les données sources sont compromises ou proviennent d’une origine non fiable, elles peuvent contenir des menaces cachées.
  Par exemple, un ensemble de données public pourrait être intentionnellement contaminé par des entrées malveillantes ou des erreurs subtiles qui compromettent ensuite le modèle d’IA qui l’utilise. Assurer la traçabilité des données (connaître leur origine et s’assurer qu’elles n’ont pas été altérées) est crucial.

  Les recommandations conjointes des agences de sécurité encouragent la mise en œuvre de mesures telles que les signatures numériques et les contrôles d’intégrité pour vérifier l’authenticité des données tout au long du pipeline IA. Sans ces protections, un attaquant pourrait détourner la chaîne d’approvisionnement de l’IA en modifiant les données en amont (par exemple, en manipulant les données d’entraînement d’un modèle téléchargé depuis un dépôt public).

• Dérive des données et dégradation des modèles : Toutes les menaces ne sont pas malveillantes – certaines apparaissent naturellement avec le temps. La dérive des données désigne le phénomène où les propriétés statistiques des données évoluent progressivement, de sorte que les données rencontrées par le système d’IA en exploitation ne correspondent plus à celles sur lesquelles il a été entraîné. Cela peut entraîner une baisse de précision ou un comportement imprévisible.
  Bien que la dérive des données ne soit pas une attaque en soi, elle devient un enjeu de sécurité lorsque la mauvaise performance d’un modèle peut être exploitée par des adversaires. Par exemple, un système de détection de fraude entraîné sur les schémas de transactions de l’année précédente pourrait ne plus détecter les nouvelles tactiques de fraude, surtout si les criminels s’adaptent pour contourner l’ancien modèle.

  Les attaquants peuvent même introduire délibérément de nouveaux schémas (une forme de dérive conceptuelle) pour perturber les modèles. Il est essentiel de réentraîner régulièrement les modèles avec des données actualisées et de surveiller leurs performances pour atténuer la dérive. Maintenir les modèles à jour et valider continuellement leurs résultats garantit leur robustesse face à l’évolution de l’environnement et aux tentatives d’exploitation des connaissances obsolètes.

• Attaques cybernétiques traditionnelles sur l’infrastructure IA : Il est important de rappeler que les systèmes d’IA fonctionnent sur des infrastructures logicielles et matérielles classiques, qui restent vulnérables aux menaces cybernétiques conventionnelles. Les attaquants peuvent cibler les serveurs, le stockage cloud ou les bases de données hébergeant les données d’entraînement et les modèles d’IA.
  Une intrusion dans ces systèmes pourrait exposer des données sensibles ou permettre la manipulation du système d’IA. Par exemple, des fuites de données ont déjà touché des entreprises d’IA – dans un cas, la liste interne des clients d’une société de reconnaissance faciale a été divulguée après qu’un attaquant a accédé au système, révélant que plus de 2 200 organisations avaient utilisé ce service.

  Ces incidents soulignent que les organisations d’IA doivent appliquer des pratiques de sécurité rigoureuses (chiffrement, contrôles d’accès, sécurité réseau) comme toute entreprise logicielle. De plus, le vol ou l’extraction de modèles est une préoccupation émergente : des attaquants peuvent dérober des modèles propriétaires (par piratage ou en interrogeant un service public d’IA pour rétroconcevoir le modèle). Ces modèles volés pourraient être exploités ou analysés pour découvrir d’autres vulnérabilités. Protéger les modèles d’IA (par exemple, par chiffrement au repos et contrôle des accès) est donc aussi important que protéger les données.

En résumé, les systèmes d’IA font face à un mélange d’attaques spécifiques axées sur les données (empoisonnement, évasion adversaire, manipulation de la chaîne d’approvisionnement) et de risques cybernétiques traditionnels (piratage, accès non autorisé). Cela nécessite une approche globale de la sécurité qui couvre l’intégrité, la confidentialité et la disponibilité des données et des modèles d’IA à chaque étape.

Comme le soulignent le Centre National de la Cybersécurité du Royaume-Uni et ses partenaires, les systèmes d’IA présentent « des vulnérabilités de sécurité inédites » et la sécurité doit être une exigence fondamentale tout au long du cycle de vie de l’IA, et non une réflexion après coup.

IA : une arme à double tranchant pour la sécurité

Si l’IA introduit de nouveaux risques de sécurité, elle constitue aussi un outil puissant pour renforcer la sécurité des données lorsqu’elle est utilisée de manière éthique. Il est important de reconnaître cette double nature. D’un côté, les cybercriminels exploitent l’IA pour amplifier leurs attaques ; de l’autre, les défenseurs utilisent l’IA pour renforcer la cybersécurité.

• L’IA entre les mains des attaquants : L’essor de l’IA générative et de l’apprentissage automatique avancé a abaissé la barrière pour mener des cyberattaques sophistiquées. Les acteurs malveillants peuvent utiliser l’IA pour automatiser les campagnes de phishing et d’ingénierie sociale, rendant les escroqueries plus convaincantes et plus difficiles à détecter.
  Par exemple, l’IA générative peut créer des courriels de phishing hautement personnalisés ou des messages falsifiés imitant le style d’écriture d’une personne, augmentant ainsi les chances de tromper la victime. Les chatbots IA peuvent même mener des conversations en temps réel avec les cibles en se faisant passer pour un support client ou des collègues, tentant de soutirer des mots de passe ou des informations financières.

  Une autre menace est celle des deepfakes – vidéos ou enregistrements audio synthétiques générés par IA. Des attaquants ont utilisé des deepfakes audio pour imiter la voix de PDG ou d’autres responsables afin d’autoriser des virements bancaires frauduleux dans ce qu’on appelle le « phishing vocal ». De même, des vidéos deepfake pourraient servir à diffuser de la désinformation ou à faire du chantage. L’échelle à laquelle l’IA peut opérer signifie que ces attaques peuvent être menées massivement (et parfois avec un réalisme) auparavant impossible.

  Les experts en sécurité notent que l’IA est devenue une arme dans l’arsenal des cybercriminels, utilisée pour tout, de l’identification des vulnérabilités logicielles à l’automatisation de la création de logiciels malveillants. Cette tendance impose aux organisations de renforcer leurs défenses et de sensibiliser les utilisateurs, car le « facteur humain » (comme le fait de tomber dans un piège de phishing) reste souvent le maillon le plus faible.

• L’IA pour la défense et la détection : Heureusement, ces mêmes capacités de l’IA peuvent considérablement améliorer la cybersécurité côté défense. Les outils de sécurité alimentés par l’IA peuvent analyser d’énormes volumes de trafic réseau et de journaux système pour détecter des anomalies pouvant indiquer une intrusion.
  En apprenant ce qu’est un comportement « normal » dans un système, les modèles d’apprentissage automatique peuvent signaler en temps réel des schémas inhabituels – détectant potentiellement des hackers en action ou une fuite de données au moment où elle se produit. Cette détection d’anomalies est particulièrement utile pour identifier des menaces nouvelles et furtives que les détecteurs basés sur des signatures pourraient manquer.

  Par exemple, les systèmes d’IA peuvent surveiller les schémas de connexion des utilisateurs ou l’accès aux données dans une entreprise et alerter les équipes de sécurité en cas de tentative d’accès suspecte ou de téléchargement inhabituellement important (ce qui pourrait signaler une menace interne ou l’utilisation de données d’identification volées). L’IA est également utilisée pour filtrer les spams et contenus malveillants, apprenant à reconnaître les courriels de phishing ou les malwares selon leurs caractéristiques.

  Dans le domaine de la détection de fraude, les banques et institutions financières utilisent l’IA pour évaluer instantanément les transactions par rapport au comportement habituel d’un client et bloquer celles qui paraissent suspectes, empêchant ainsi la fraude en temps réel. Une autre application défensive est la gestion des vulnérabilités : l’apprentissage automatique peut prioriser les failles logicielles les plus critiques à corriger en prédisant celles les plus susceptibles d’être exploitées, aidant ainsi les organisations à patcher leurs systèmes avant une attaque.

  Il est important de noter que l’IA ne remplace pas les experts en sécurité, mais les complète, en prenant en charge le traitement massif des données et la reconnaissance des motifs pour que les analystes puissent se concentrer sur l’investigation et la réponse. Cette synergie entre outils IA et expertise humaine devient un pilier de la stratégie moderne de cybersécurité.

En somme, l’IA élargit le paysage des menaces tout en offrant de nouvelles façons de renforcer les défenses. Cette course aux armements impose aux organisations de rester informées des avancées de l’IA des deux côtés. Heureusement, de nombreux fournisseurs de cybersécurité intègrent désormais l’IA dans leurs produits, et les gouvernements financent la recherche en défense cybernétique pilotée par l’IA.

Cependant, la prudence est de mise : tout comme on teste un outil de sécurité, les systèmes de défense basés sur l’IA doivent être rigoureusement évalués pour s’assurer qu’ils ne sont pas eux-mêmes trompés par des adversaires (par exemple, un attaquant pourrait tenter d’alimenter une IA défensive avec des données trompeuses pour la rendre « aveugle » à une attaque en cours – une forme d’empoisonnement ciblée sur les systèmes de sécurité). Ainsi, le déploiement de l’IA en cybersécurité doit s’accompagner d’une validation et d’une supervision strictes.

Bonnes pratiques pour sécuriser les données de l’IA

Face à cette diversité de menaces, que peuvent faire les organisations pour sécuriser l’IA et les données qui la sous-tendent ? Les experts recommandent une approche multi-couches intégrant la sécurité à chaque étape du cycle de vie d’un système d’IA. Voici quelques bonnes pratiques issues d’agences de cybersécurité reconnues et de chercheurs :

• Gouvernance des données et contrôle d’accès : Commencez par un contrôle strict de qui peut accéder aux données d’entraînement, aux modèles et aux résultats sensibles. Utilisez une authentification et une autorisation robustes pour garantir que seules les personnes ou systèmes de confiance peuvent modifier les données. Toutes les données (au repos ou en transit) doivent être chiffrées pour éviter toute interception ou vol.
  La journalisation et l’audit des accès aux données sont essentiels pour la traçabilité – en cas de problème, les logs permettent de remonter à la source. Appliquez également le principe du moindre privilège : chaque utilisateur ou composant ne doit accéder qu’aux données strictement nécessaires à sa fonction.

• Validation des données et traçabilité : Avant d’utiliser un ensemble de données pour l’entraînement ou l’alimentation d’une IA, vérifiez son intégrité. Des techniques comme les signatures numériques et sommes de contrôle garantissent que les données n’ont pas été altérées depuis leur collecte. Maintenir une traçabilité claire (historique d’origine) des données renforce la confiance – par exemple, privilégiez des données provenant de sources fiables, vérifiées ou de partenaires officiels.
  Si vous utilisez des données issues du crowdsourcing ou extraites du web, envisagez de les recouper avec plusieurs sources (approche par « consensus ») pour détecter les anomalies. Certaines organisations mettent en place des environnements isolés pour analyser les nouvelles données à la recherche de signaux d’alerte (code malveillant, valeurs aberrantes évidentes) avant de les intégrer à l’entraînement.

• Pratiques de développement sécurisé de l’IA : Suivez des pratiques de codage et de déploiement sécurisées adaptées à l’IA. Cela signifie traiter non seulement les vulnérabilités logicielles classiques, mais aussi celles spécifiques à l’IA. Par exemple, intégrez les principes de « confidentialité dès la conception » et de « sécurité dès la conception » : construisez votre modèle d’IA et votre pipeline de données avec des protections dès le départ, plutôt que de les ajouter après coup.
  Les directives britanniques et américaines pour un développement sécurisé de l’IA recommandent d’utiliser la modélisation des menaces dès la phase de conception pour anticiper les attaques potentielles. Lors du développement du modèle, employez des techniques pour réduire l’impact des données empoisonnées – une méthode consiste à détecter les valeurs aberrantes dans l’ensemble d’entraînement, ainsi si 5 % des données contiennent des informations étranges ou nuisibles, vous les identifiez avant l’entraînement.

  Une autre approche est l’entraînement robuste des modèles : certains algorithmes rendent les modèles moins sensibles aux valeurs aberrantes ou au bruit adversaire (par exemple, en augmentant les données d’entraînement avec de légères perturbations pour que le modèle apprenne à être résilient). Les revues de code régulières et les tests de sécurité (y compris les exercices de red team où des testeurs tentent activement de casser le système d’IA) sont aussi cruciaux pour l’IA que pour tout logiciel critique.

• Surveillance et détection d’anomalies : Après le déploiement, surveillez en continu les entrées et sorties du système d’IA pour détecter toute altération ou dérive. Configurez des alertes pour les schémas inhabituels – par exemple, si soudainement un afflux de requêtes similaires et anormales cible votre modèle (ce qui pourrait indiquer une tentative d’empoisonnement ou d’extraction), ou si le modèle commence à produire des résultats manifestement erronés. Les systèmes de détection d’anomalies peuvent fonctionner en arrière-plan pour signaler ces événements.
  La surveillance doit aussi couvrir les indicateurs de qualité des données ; si la précision du modèle sur de nouvelles données commence à chuter de manière inattendue, cela peut être un signe de dérive ou d’empoisonnement silencieux, nécessitant une enquête. Il est conseillé de réentraîner ou mettre à jour régulièrement les modèles avec des données fraîches pour atténuer la dérive naturelle et appliquer des correctifs si de nouvelles vulnérabilités sont découvertes dans l’algorithme d’IA.

• Plans de réponse aux incidents et de récupération : Malgré tous les efforts, des violations ou défaillances peuvent survenir. Les organisations doivent disposer d’un plan clair de réponse aux incidents spécifiquement adapté aux systèmes d’IA. En cas de fuite de données, comment allez-vous la contenir et informer les parties concernées ?
  Si vous découvrez que vos données d’entraînement ont été empoisonnées, disposez-vous de jeux de données de sauvegarde ou de versions antérieures du modèle pour revenir en arrière ? Prévoir les pires scénarios garantit qu’une attaque sur l’IA ne paralyse pas durablement vos opérations. Sauvegardez régulièrement les données critiques et même les versions des modèles – ainsi, si un modèle en production est compromis, vous pouvez revenir à un état connu et fiable.

  Dans les applications à enjeux élevés, certaines organisations maintiennent des modèles d’IA redondants ou des ensembles ; si un modèle commence à se comporter de manière suspecte, un modèle secondaire peut vérifier les résultats ou prendre le relais jusqu’à résolution du problème (mécanisme de sécurité de type « fail-safe »).

• Formation et sensibilisation des collaborateurs : La sécurité de l’IA n’est pas qu’une question technique ; l’humain joue un rôle majeur. Assurez-vous que vos équipes de data science et de développement soient formées aux bonnes pratiques de sécurité. Elles doivent être conscientes des menaces comme les attaques adverses et ne pas supposer que les données fournies à l’IA sont toujours inoffensives.
  Encouragez une culture de scepticisme où les tendances inhabituelles dans les données sont questionnées plutôt qu’ignorées. Éduquez également tous les employés aux risques liés à l’ingénierie sociale pilotée par l’IA (par exemple, apprenez-leur à reconnaître les voix deepfake ou les courriels de phishing, qui se multiplient avec l’IA). La vigilance humaine peut détecter ce que les systèmes automatisés manquent.

La mise en œuvre de ces pratiques peut réduire significativement les risques d’incidents liés à l’IA et à la sécurité des données. En effet, des agences internationales telles que la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) des États-Unis et ses partenaires recommandent précisément ces mesures – depuis l’adoption de protections solides des données et la gestion proactive des risques, jusqu’au renforcement de la surveillance et des capacités de détection des menaces pour les systèmes d’IA.

Dans un récent avis conjoint, les autorités ont exhorté les organisations à « protéger les données sensibles, propriétaires et critiques dans les systèmes intégrant l’IA » en utilisant des mesures telles que le chiffrement, le suivi de la provenance des données et des tests rigoureux. Il est crucial que la sécurité soit un processus continu : des évaluations de risques permanentes sont nécessaires pour suivre l’évolution des menaces.

Tout comme les attaquants développent sans cesse de nouvelles stratégies (notamment avec l’aide de l’IA elle-même), les organisations doivent constamment mettre à jour et améliorer leurs défenses.

Efforts mondiaux et réponses réglementaires

Les gouvernements et organismes internationaux du monde entier s’engagent activement à traiter les enjeux de sécurité des données liés à l’IA afin d’instaurer la confiance dans ces technologies. Nous avons déjà évoqué le futur Règlement européen sur l’IA, qui imposera des exigences en matière de transparence, de gestion des risques et de cybersécurité pour les systèmes d’IA à haut risque. L’Europe explore également des mises à jour des lois sur la responsabilité pour tenir les fournisseurs d’IA responsables des défaillances de sécurité.

Aux États-Unis, le National Institute of Standards and Technology (NIST) a créé un Cadre de gestion des risques liés à l’IA pour guider les organisations dans l’évaluation et l’atténuation des risques liés à l’IA, y compris les risques de sécurité et de confidentialité. Ce cadre, publié en 2023, met l’accent sur la construction de systèmes d’IA dignes de confiance en prenant en compte des aspects tels que la robustesse, l’explicabilité et la sécurité dès la phase de conception.

Le gouvernement américain a également collaboré avec les grandes entreprises d’IA sur des engagements volontaires en matière de cybersécurité – par exemple, en s’assurant que les modèles soient testés par des experts indépendants (red teams) pour détecter les vulnérabilités avant leur mise en production, et en investissant dans des techniques visant à rendre les résultats de l’IA plus sûrs.

La coopération internationale est particulièrement forte en matière de sécurité de l’IA. Une collaboration majeure a eu lieu en 2023 lorsque le NCSC du Royaume-Uni, la CISA, le FBI et des agences de plus de 20 pays ont publié conjointement des directives pour un développement sécurisé de l’IA. Cet avis mondial sans précédent souligne que la sécurité de l’IA est un défi partagé et propose des bonnes pratiques (alignées sur les principes de sécurité dès la conception évoqués plus haut) pour les organisations du monde entier.

Il insiste sur le fait que « la sécurité doit être une exigence fondamentale… tout au long du cycle de vie » de l’IA et non une réflexion après coup. Ces efforts conjoints témoignent de la prise de conscience que les menaces liées à l’IA ne connaissent pas de frontières, et qu’une vulnérabilité dans un système d’IA largement utilisé dans un pays peut avoir des répercussions mondiales.

Par ailleurs, des organisations comme l’UNESCO ont renforcé leur action en créant la première norme mondiale sur l’éthique de l’IA (2021), qui, bien que plus large, inclut des points forts sur la sécurité et la confidentialité. La recommandation de l’UNESCO appelle les États membres et les entreprises à veiller à ce que « les dommages indésirables (risques pour la sécurité) ainsi que les vulnérabilités aux attaques (risques de sécurité) soient évités et traités par les acteurs de l’IA ». Elle réaffirme également l’impératif de respecter la protection des données et les droits humains dans le contexte de l’IA.

On retrouve des thèmes similaires dans les principes de l’OCDE sur l’IA et les déclarations du G7 : tous soulignent la sécurité, la responsabilité et la confidentialité des utilisateurs comme piliers clés pour une IA digne de confiance.

Dans le secteur privé, un écosystème croissant se concentre sur la sécurité de l’IA. Des coalitions industrielles partagent leurs recherches sur l’apprentissage automatique adversaire, et les conférences incluent désormais régulièrement des sessions sur le « red teaming IA » et la sécurité du machine learning. Des outils et cadres émergent pour tester les modèles d’IA à la recherche de vulnérabilités avant leur déploiement. Même les organismes de normalisation sont impliqués – l’ISO travaille apparemment sur des normes de sécurité pour l’IA qui pourraient compléter les normes existantes en cybersécurité.

Pour les organisations et les praticiens, s’aligner sur ces directives et normes mondiales devient une part essentielle de la diligence raisonnable. Cela réduit non seulement le risque d’incidents, mais prépare aussi les organisations à la conformité réglementaire et renforce la confiance des utilisateurs et clients. Dans des secteurs comme la santé et la finance, démontrer que votre IA est sécurisée et conforme peut constituer un avantage concurrentiel.

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Les risques liés à l’utilisation de l’IA

Avantages de l’IA pour les particuliers et les entreprises

Le potentiel transformateur de l’IA s’accompagne de défis tout aussi importants en matière de sécurité des données. Assurer la sécurité et l’intégrité des données dans les systèmes d’IA n’est pas optionnel – c’est la base du succès et de l’acceptation des solutions d’IA. De la protection de la confidentialité des données personnelles à la sauvegarde des modèles d’IA contre les manipulations et exploits adverses, une approche globale axée sur la sécurité est indispensable.

Les enjeux couvrent la technologie, les politiques et les facteurs humains : les grands ensembles de données doivent être gérés de manière responsable conformément aux lois sur la confidentialité ; les modèles d’IA doivent être protégés contre les nouvelles techniques d’attaque ; et utilisateurs comme développeurs doivent rester vigilants dans une ère de menaces cybernétiques pilotées par l’IA.

La bonne nouvelle est que la prise de conscience des enjeux liés à l’IA et à la sécurité des données n’a jamais été aussi forte. Gouvernements, organismes internationaux et leaders industriels développent activement des cadres et réglementations pour encadrer un développement sûr de l’IA. Parallèlement, la recherche de pointe continue d’améliorer la résilience de l’IA – des algorithmes résistants aux exemples adverses aux nouvelles méthodes de protection de la vie privée (comme l’apprentissage fédéré et la confidentialité différentielle) permettant d’extraire des informations utiles sans exposer les données brutes.

En appliquant les bonnes pratiques – chiffrement robuste, validation des données, surveillance continue, et plus encore – les organisations peuvent réduire considérablement les risques.

En définitive, l’IA doit être développée et déployée avec une approche « sécurité d’abord ». Comme l’ont souligné des experts, la cybersécurité est une condition préalable à la pleine réalisation des bénéfices de l’IA. Lorsque les systèmes d’IA sont sécurisés, nous pouvons en tirer les gains d’efficacité et d’innovation en toute confiance.

Mais si nous ignorons ces avertissements, les fuites de données, manipulations malveillantes et violations de la vie privée pourraient éroder la confiance du public et causer des dommages réels. Dans ce domaine en rapide évolution, rester proactif et informé est essentiel. L’IA et la sécurité des données sont les deux faces d’une même pièce – et ce n’est qu’en les abordant conjointement que nous pourrons libérer le potentiel de l’IA de manière sûre et responsable pour tous.