L’IA est déjà à l’intérieur de votre entreprise. Si vous ne la sécurisez pas, vous êtes en retard

Que vous ayez officiellement déployé l’IA à travers votre organisation ou non, elle est déjà présente. Les employés utilisent ChatGPT pour rédiger des documents, téléchargent probablement des données sensibles dans des outils en ligne pour accélérer l’analyse et s’appuient sur des outils génératifs pour raccourcir tout, des codes au service client. L’IA se déroule avec ou sans vous, et cela devrait garder les DSI éveillés la nuit.

Cette prolifération silencieuse d’outils d’IA non vérifiés à travers chaque département a créé une nouvelle couche de shadow IT en pleine croissance. Elle est décentralisée, largement invisible et pleine de risques. Des violations de conformité à la fuite de données et à la prise de décision non traçable, les conséquences de l’ignorance de cette vague d’utilisation de l’IA sont réelles. Pourtant, de nombreuses entreprises pensent encore qu’elles peuvent la contenir avec des politiques ou des pare-feu.

La vérité est que l’IA ne peut pas être bloquée. Elle ne peut que être sécurisée. Et plus tôt les entreprises acceptent cela, plus tôt elles pourront commencer à fermer les lacunes dangereuses que l’IA a déjà ouvertes.

L’IA de l’ombre envahit les organisations, et c’est un angle mort de sécurité

Nous avons déjà vu ce schéma. L’adoption du cloud a décollé au début des années 2010 de la même manière, avec des équipes qui se sont emparées d’outils qui les ont aidées à aller plus vite, souvent sans l’approbation de l’équipe de sécurité. De nombreuses équipes de sécurité ont essayé de résister au changement, mais ont été forcées de nettoyer réactivement une fois que les failles, les mauvaises configurations ou les échecs de conformité ont frappé.

Aujourd’hui, la même chose se passe avec l’IA. Selon notre rapport 2024 sur l’état de la sécurité de l’IA, plus de la moitié des organisations utilisent l’IA pour développer leurs propres applications personnalisées, et pourtant peu ont une visibilité sur l’endroit où ces modèles vivent, sur la façon dont ils sont configurés ou s’ils exposent des données sensibles.

Cela crée deux risques:

1. Les employés utilisent des outils publics pour accéder à des données propriétaires ou sensibles, ce qui expose ces informations à des systèmes externes sans surveillance.
2. Les équipes internes déployant des modèles d’IA sans contrôles de sécurité adéquats, ce qui entraîne des vulnérabilités qui peuvent être exploitées et de mauvaises pratiques qui pourraient échouer aux audits.

L’IA de l’ombre n’est pas seulement un problème de sécurité, cela peut être une crise de gouvernance. Si vous ne pouvez pas voir où l’IA est utilisée, vous ne pouvez pas gérer la façon dont elle est formée, les données auxquelles elle a accès ou les sorties qu’elle génère. Et si vous ne suivez pas les décisions de l’IA, vous perdez la capacité de les expliquer ou de les défendre, vous laissant ouvert à des risques réglementaires, réputationnels ou opérationnels.

Pourquoi les outils de sécurité traditionnels sont insuffisants

La plupart des outils de sécurité n’ont pas été conçus pour gérer l’IA. Ils ne reconnaissent pas les artefacts de modèles, ne peuvent pas analyser les chemins de données spécifiques à l’IA et ne savent pas comment suivre les interactions LLM ou appliquer la gouvernance des modèles. Même les outils qui existent ont tendance à se concentrer sur des parties étroites du puzzle, laissant les organisations jongler avec des solutions ponctuelles sans vue d’ensemble.

C’est un problème. La sécurité de l’IA ne peut pas être une après-pensée ou un ajout. Elle doit être intégrée à la façon dont vous gérez votre environnement cloud, protégez vos données et structurez vos pipelines DevSecOps. Sinon, vous sous-estimez à quel point l’IA est devenue centrale pour vos opérations et vous manquez l’occasion de la sécuriser en tant que partie intégrante de votre infrastructure commerciale.

Le mythe du « tout bloquer » doit prendre fin

Il est tentant de penser que vous pouvez résoudre ce problème avec une interdiction générale via des politiques de « pas d’outils d’IA tiers » ou de « pas d’expérimentation interne ». Mais c’est une pensée wishful. Simplement, les employés d’aujourd’hui utilisent des outils d’IA pour faire leur travail plus rapidement. Et ils ne le font pas de manière malveillante, ils le font parce que cela fonctionne.

L’IA est un multiplicateur de force et les gens vont s’en emparer tant qu’il les aide à respecter les délais, à réduire les tâches fastidieuses ou à résoudre les problèmes plus rapidement.

Essayer de bloquer ce comportement de manière explicite ne l’arrêtera pas. Cela le poussera simplement plus loin sous terre. Et lorsque quelque chose se passe mal, vous serez dans la pire position possible avec aucune visibilité, aucune politique et aucun plan de réponse.

Adopter l’IA de manière stratégique, sécurisée et visible

L’approche plus intelligente est d’adopter l’IA de manière proactive, mais à vos conditions. Cela commence par trois choses:

1. Donnez aux employés des options sûres et sanctionnées. Si vous voulez détourner l’utilisation des outils risqués, vous devez offrir des alternatives sécurisées. Que ce soit des LLM internes, des outils tiers vérifiés ou des assistants d’IA intégrés dans les systèmes principaux, la clé est de rencontrer les employés là où ils sont, avec des outils tout aussi rapides mais beaucoup plus sécurisés.

2. Établissez des politiques claires et appliquez-les. La gouvernance de l’IA nécessite d’être spécifique, actionnable et facile à suivre. Quel type de données peut être partagé avec les outils d’IA ? Quelles sont les lignes rouges ? Qui est responsable de la révision et de l’approbation des projets d’IA internes ? Publiez vos politiques et assurez-vous que vos mécanismes d’application, techniques et procéduraux, sont en place.

3. Investissez dans la visibilité et la surveillance. Vous ne pouvez pas sécuriser ce que vous ne pouvez pas voir. Vous avez besoin d’outils qui peuvent détecter l’utilisation de l’IA de l’ombre, identifier les clés d’accès exposées, signaler les modèles mal configurés et mettre en évidence où les données sensibles pourraient fuir dans les ensembles de formation ou les sorties. La gestion de la posture d’IA est rapidement devenue aussi critique que la gestion de la posture de sécurité du cloud.

Les DSI doivent mener cette transition

Que vous le vouliez ou non, c’est un moment déterminant pour le leadership de la sécurité. Le rôle du DSI n’est plus seulement de protéger les infrastructures. Il devient plus question de permettre l’innovation en toute sécurité, ce qui signifie aider l’organisation à utiliser l’IA pour aller plus vite tout en veillant à ce que la sécurité, la confidentialité et la conformité soient intégrées dans chaque étape.

Cela ressemble à:

• Éduquer le conseil d’administration et les dirigeants sur les risques réels et perçus de l’IA
• Créer des partenariats avec les équipes d’ingénierie et de produits pour intégrer la sécurité plus tôt dans les déploiements d’IA
• Investir dans des outils modernes qui comprennent le fonctionnement des systèmes d’IA
• Construire une culture où l’utilisation responsable de l’IA est le travail de tous

Les DSI n’ont pas besoin d’être les experts en IA dans la salle, mais ils doivent être ceux qui posent les bonnes questions. Quels modèles utilisons-nous ? Quelles données les alimentent ? Quelles barrières de sécurité sont en place ? Pouvez-vous le prouver ?

En résumé : Ne rien faire est le plus grand risque de tous

L’IA est déjà en train de changer la façon dont nos entreprises fonctionnent. Que ce soit les équipes de service client qui rédigent des réponses plus rapides, les équipes financières qui analysent les prévisions ou les développeurs qui accélèrent leur flux de travail, l’IA est intégrée dans le travail quotidien. Ignorer cette réalité ne ralentit pas l’adoption, elle n’invite que les angles morts, les fuites de données et les défaillances réglementaires.

Le chemin le plus dangereux à suivre est l’inaction. Les DSI et les dirigeants de la sécurité doivent accepter ce qui est déjà vrai : l’IA est là. Elle est dans vos systèmes, elle est dans vos flux de travail, et elle ne partira pas. La question est de savoir si vous allez la sécuriser avant qu’elle ne crée des dommages que vous ne pouvez pas annuler.

Adoptez l’IA, mais jamais sans une mentalité de sécurité d’abord. C’est la seule façon de rester en tête de ce qui vient ensuite.