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Un signal venu du renseignement économique
La DGSI rappelle que la protection du patrimoine économique est désormais indissociable de l’intelligence artificielle. Ce déplacement du risque hors des schémas classiques d’ingérence traduit une surface d’attaque devenue tentaculaire.
Les dirigeants découvrent que la valeur ne tient plus seulement aux actifs physiques, mais aux flux de données qu’exploitent les modèles. Dans ce contexte, la vitesse d’adoption dépasse souvent la maturité des contrôles.
Des risques multiformes et amplifiés
L’IA peut entraîner des fuites de secrets par simple copie de textes dans des assistants génératifs non maîtrisés. Les erreurs de paramétrage alimentent des modèles avec des informations sensibles qui réapparaissent ailleurs.
Les hallucinations produisent des notes fausses, donnant une assurance trompeuse à des décisions stratégiques. La multiplication d’outils non référencés crée une shadow IT difficile à auditer et à gouverner.
Menaces opérationnelles concrètes
Les fraudes par deepfake vocal ciblent les directions financières, avec des ordres de virement urgents et parfaitement imités. Des e-mails phishing rédigés par IA franchissent les filtres avec un français irréprochable.
Sur les chaînes logistiques, des scripts générés modifient des paramètres de qualité, provoquant des dérives coûteuses. Les acteurs malveillants exploitent des API non sécurisées pour siphonner des corpus internes.
Gouvernance, conformité et responsabilité
Le futur AI Act européen impose une cartographie des usages et une gestion des risques proportionnée. Les obligations NIS2 et RGPD exigent des contrôles de sécurité et de minimisation des données.
Les comités d’éthique doivent transformer la prudence en garde-fous opérationnels, audités et traçables. La responsabilité civile peut être engagée si des décisions s’appuient sur des modèles opaques non vérifiés.
De l’alerte à l’action
- Établir une politique d’usage de l’IA avec des lignes claires, des cas d’usage autorisés et des interdits.
- Segmenter les données et appliquer le principe du moindre privilège, y compris pour les pipelines IA.
- Déployer des modèles internes ou « privacy-first » avec journaux d’accès et chiffrement bout en bout.
- Activer des passerelles de sécurité pour filtrer prompts et réponses (détection de fuite et de PII).
- Mettre en place des revues humaines sur les livrables critiques, avec traçabilité des sources.
- Former les équipes aux risques de prompt injection, à l’anti-phishing et à l’hygiène des secrets.
- Évaluer les fournisseurs d’IA via des clauses de conformité et des tests de sécurité indépendants.
- Surveiller les sorties de modèles avec des indicateurs de dérive, biais et performance.
- Simuler des incidents IA pour éprouver les procédures de réponse et de communication.
- Créer un registre central des projets IA, avec DPIA et cartographie des flux de données.
Un changement culturel durable
La sécurité par design doit s’étendre au cycle de vie des modèles, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement. Les métiers doivent coécrire les garde-fous avec la DSI, afin d’éviter le contournement par l’usage sauvage.
« Face à l’IA, l’illusion de contrôle est le premier danger: seules la discipline et la transparence protègent la valeur. » Cette discipline implique de relier la gestion du risque au pilotage de la performance, sans freiner l’innovation. Dans un climat de compétition intense, l’avantage reviendra aux organisations qui marient rapidité d’adoption et rigueur de sécurisation.
