La gestion des risques liés à l’intelligence artificielle (IA) est le processus de recherche, de vérification et de réduction des risques avec les systèmes d’IA.
Table des matières
Comprendre le besoin de gestion des risques liés à l’IA
La gestion des risques liés à l’IA est différente de la gestion des risques informatiques habituelle en raison de ses défis uniques, tels que les données de formation médiocres, les modèles volés, les algorithmes biaisés et les comportements inattendus. L’évolution de l’IA ne s’arrête jamais, selon Forrester, « La gestion continue des risques doit avoir lieu dans le but de produire une assurance continue »1.
L’IA continue de changer la façon dont les entreprises fonctionnent, y compris la manière dont elles gèrent les risques de sécurité nouveaux et en constante évolution qu’elle pose. Les attaquants peuvent endommager les modèles d’IA en salissant les données d’entraînement, voler des algorithmes précieux ou tromper les décisions d’IA pour créer des résultats injustes. Ces problèmes nécessitent une surveillance spéciale et une protection technique conçue pour l’IA afin d’atténuer et de gérer correctement les risques potentiels.
Une mauvaise surveillance de l’intelligence artificielle (IA) peut entraîner plus que des défaillances techniques ; les entreprises peuvent faire face à des amendes réglementaires, à des dommages à la réputation, à des pertes financières et à des poursuites judiciaires en cas de dysfonctionnement des systèmes d’IA.
Les recherches montrent que les préoccupations en matière de sécurité et de conformité constituent le principal défi pour 37 %2 des organisations évaluant leurs systèmes d’IA. Parmi les leaders IT, ce chiffre passe à 44 %, soulignant un grand écart entre l’adoption de l’IA et la gestion efficace de ses risques.
Détection des menaces de sécurité liées à l’IA
Les systèmes d’IA font face à différents risques de sécurité que les outils de sécurité habituels ne peuvent pas détecter ou arrêter. Connaître ces menaces aide à une bonne gestion des risques.
Données de formation erronées
Les criminels ajoutent des données nocives aux ensembles d’entraînement pour briser les modèles d’IA. Cela oblige les modèles à classer les choses de manière incorrecte ou à montrer des décisions injustes qui peuvent aider les attaquants.
Modèles volés
Les attaquants intelligents peuvent copier des modèles d’IA précieux en étudiant leurs résultats et en volant des avantages commerciaux importants.
Exemples d'adversaires
Des entrées intentionnellement conçues pour tromper les systèmes d’IA et les amener à faire des prédictions incorrectes. Par exemple, de petits ajustements peuvent amener les voitures autonomes à mal lire les panneaux de signalisation ou les systèmes de reconnaissance faciale pour identifier la mauvaise personne.
Extraction des données de formation
Les attaquants utilisent les résultats du modèle pour déduire ou reconstruire des attributs sensibles ou même des exemples spécifiques à partir des données de formation, révélant des informations privées sur les individus.
Analyse comportementale
Les systèmes d’IA montrent des schémas prévisibles pendant le fonctionnement normal. La surveillance des changements de ces schémas peut signaler des problèmes de sécurité ou des problèmes de système.
Suivi des performances
Des changements soudains dans la précision ou les performances d’un modèle d’IA peuvent montrer des attaques ou d’autres problèmes de sécurité. La surveillance automatisée peut suivre les performances et alerter les équipes de sécurité en cas de problèmes.
Journalisation des activités
La journalisation complète des activités du système d’IA montre le comportement du système et aide à enquêter sur les incidents de sécurité. Cela inclut le suivi des demandes de modèle, l’accès aux données et les actions administratives.
Veille sur les menaces
Se tenir informé des nouvelles menaces de sécurité liées à l’IA aide les organisations à protéger leurs systèmes rapidement. La veille sur les menaces fournit des informations sur les nouvelles méthodes d'attaque et les points faibles.
Composants clés d’une évaluation des risques liés à l’IA
Toute bonne évaluation des risques nécessite une méthode claire qui couvre à la fois les points faibles techniques et les effets commerciaux. Voici les éléments clés que vous souhaiterez aborder dans la réalisation de votre évaluation des risques liés à l’IA :
Trouver des actifs
Votre organisation doit suivre l’ensemble de votre pile d’IA, des modèles aux jeux de données, en passant par les outils et systèmes de développement. Vous pouvez tirer parti d’outils automatisés qui peuvent trouver des ressources cloud liées à l’IA et les classer par risque et par importance commerciale.
Analyse des menaces IA
L’analyse des menaces par IA va au-delà de la sécurité logicielle habituelle, avec diverses méthodes d’attaque par IA, notamment l’apprentissage automatique. Cela permet de trouver des chemins d’attaque potentiels contre les modèles d’IA, les données d’entraînement et les systèmes.
Examen de l’impact
Les organisations doivent évaluer la manière dont les défaillances ou les violations du système d’IA peuvent affecter les personnes, les groupes et la société. Cela inclut la vérification des préjugés, des violations de la confidentialité et des problèmes de sécurité.
Mesure des risques
La mesure des risques aide les organisations à concentrer leurs dépenses de sécurité et à prendre des décisions intelligentes sur les niveaux de risque acceptables. Cela inclut le calcul des pertes financières potentielles liées aux problèmes de sécurité liés à l’IA et aux violations de la conformité.
Comment générer une gouvernance forte de l’IA
Comme toute autre norme de gouvernance, une gouvernance solide de l’IA nécessite un travail d’équipe dans différents domaines et domaines techniques de l’entreprise, ainsi que des règles, des contrôles et une surveillance clairs et cohérents.
Créer des règles
Les organisations ont besoin de politiques complètes couvrant le développement, l’utilisation et le fonctionnement de l’IA. Ces politiques doivent correspondre aux objectifs commerciaux tout en répondant aux besoins réglementaires et aux attentes des parties prenantes.
Définir des tâches claires
Une responsabilité claire garantit que les risques liés à l’IA sont gérés correctement tout au long du cycle de vie du système. Cela signifie nommer les propriétaires de risques liés à l’IA, créer des comités de surveillance et mettre en place des procédures de remontée.
Ajouter des contrôles techniques
Les contrôles de sécurité spécifiques à l’IA gèrent des risques uniques que la cybersécurité traditionnelle ne peut pas traiter. Il s’agit notamment de l’analyse des modèles d’IA, de la protection de l’exécution et d’une surveillance spéciale.
Surveillance constante
Les systèmes d’IA ont besoin d’une surveillance constante pour détecter les changements de performance, les problèmes de sécurité et les violations de conformité. La surveillance automatisée peut suivre le comportement du modèle et alerter les équipes de sécurité en cas de problèmes.
Contrôles de sécurité importants pour les systèmes d’IA
La sécurité est un composant essentiel de toute bonne gestion des risques, en particulier dans le monde de l’IA. La protection des systèmes d’IA nécessite plusieurs couches de sécurité qui traitent les risques tout au long du cycle de vie de l’IA.
Sécurité du développement
Le développement sécurisé garantit que les systèmes d’IA incluent la sécurité dès le début. Cela couvre l’analyse de code, les contrôles de vulnérabilité et le codage sécurisé pour les applications d’IA.
Protection des données
Les systèmes d’IA traitent de nombreuses données sensibles qui nécessitent des protections spéciales. Cela inclut le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les techniques de confidentialité.
Sécurité des modèles
Les modèles d’IA ont besoin d’une protection contre le vol, la falsification et les attaques. Le chiffrement des modèles, les contrôles d’accès et la vérification aident à protéger les précieux actifs d’IA.
Protection en cours d'exécution
Les applications d’IA ont besoin d’une protection en temps réel contre les attaques pendant le fonctionnement. Cela inclut la validation des entrées, le filtrage des sorties et la surveillance du comportement pour repérer les activités inhabituelles.
Règles et réglementations pour la gestion des risques liés à l’IA
Le respect des réglementations devient plus important à mesure que les gouvernements créent des règles spécifiques à l’IA. Selon Forrester, « l’IA agentique introduit une prise de décision autonome qui doit se conformer à l’évolution des réglementations tout en maintenant l’alignement réglementaire dans plusieurs juridictions »3. Les nouvelles réglementations, comme la loi EU AI Act, exigent des critères spécifiques pour le développement et l’utilisation des systèmes d’IA. Les organisations doivent comprendre et respecter les réglementations applicables dans leurs domaines. Les normes du secteur, comme ISO 42001, fournissent des cadres pour les systèmes de gestion de l’IA qui aident les organisations à démontrer des pratiques d’IA responsables. Le respect de ces normes peut réduire les risques réglementaires et améliorer la confiance des parties prenantes.
Les systèmes d’IA traitent souvent les données personnelles, ce qui rend les réglementations de confidentialité comme le RGPD directement pertinentes. Les organisations doivent s’assurer que leurs systèmes d’IA respectent les exigences de protection des données, en conservant une documentation détaillée sur le développement, les tests et l’utilisation du système d’IA pour démontrer la conformité pendant les audits.
Création d’une équipe de sécurité basée sur l’IA
Pour élaborer une stratégie solide de gestion des risques liés à l’IA, vous avez besoin d’une connaissance approfondie de l’IA associée à une solution de cybersécurité proactive.
Compétences requises
Les professionnels de la sécurité de l’IA ont besoin de compétences solides en cybersécurité et d’une maîtrise de base dans la manière dont les modèles d’apprentissage automatique sont créés, déployés et surveillés. Pour défendre les systèmes d’IA, il faut comprendre à la fois les risques de sécurité traditionnels et la manière dont le comportement du modèle, les pipelines de données et les choix de déploiement créent de nouvelles vulnérabilités. Ce mélange est rare, alors embauchez et améliorez vos compétences, et utilisez des équipes interfonctionnelles plutôt que d’attendre qu’une personne sache tout.
Programmes de formation
Les programmes de formation à la sécurité de l’IA enseignent aux équipes de sécurité les menaces spécifiques à l’IA, les pratiques sécurisées du cycle de vie de l’apprentissage automatique, le travail en équipe rouge et la réponse aux incidents, la conformité et la confidentialité, et incluent des laboratoires pratiques. Il est préférable d’offrir des parcours basés sur les rôles aux ingénieurs, analystes et dirigeants, avec des mises à jour continues pour suivre le rythme des risques en évolution.
Support extérieur
De nombreuses organisations s’associent à des fournisseurs de sécurité IA spécialisés pour compléter leurs capacités internes. Ces partenariats donnent accès à une expertise et à des outils qui seraient coûteux à développer en interne.
Apprentissage continu
Le domaine de la sécurité de l’IA évolue rapidement, nécessitant une formation continue et le développement de compétences. Les organisations doivent investir dans des programmes d’apprentissage continus pour tenir leurs équipes informées des nouvelles menaces et technologies.
Avantages commerciaux de la mise en œuvre de la gestion des risques liés à l’IA
Investir dans la gestion des risques liés à l’IA offre une valeur commerciale significative au-delà de la réduction des risques, notamment :
Avantage concurrentiel. Les organisations dotées d’une gouvernance solide de l’IA sont habilitées à utiliser les systèmes d’IA plus rapidement et en toute confiance, ce qui permet une innovation plus rapide et un avantage sur les concurrents sans une gestion des risques appropriée.
Renforcement de la confiance. La gestion complète des risques liés à l’IA renforce la confiance avec les clients, les partenaires et les régulateurs, en créant plus d’espaces pour de nouvelles opportunités commerciales et de nouveaux partenariats qui nécessitent des capacités de gouvernance éprouvées de l’IA.
Prévention des coûts. La prévention des incidents de sécurité liés à l’IA évite des coûts importants liés aux violations de données, aux amendes réglementaires et aux dommages à la réputation. Le coût moyen d’une violation de données est de 4,45 millions USD, les incidents liés à l’IA coûtant potentiellement plus cher.
Meilleure efficacité. Les contrôles de sécurité automatisés par IA réduisent les besoins de surveillance manuelle, tout en offrant une meilleure protection. Cela permet à votre organisation de faire évoluer l’utilisation de l’IA sans augmenter proportionnellement les frais généraux de sécurité.
Mise en route de la gestion des risques liés à l’IA
La création d’une gestion complète des risques liés à l’IA nécessite une approche structurée qui développe les capacités au fil du temps. La question n’est pas de savoir s’il faut mettre en œuvre une gestion complète des risques liés à l’IA, mais de savoir à quelle vitesse votre organisation peut obtenir une gouvernance efficace et un avantage concurrentiel grâce à un investissement stratégique dans les capacités de sécurité de l’IA.
- Évaluation et planification
Commencez par une évaluation complète de votre environnement d’IA actuel et de votre position en matière de sécurité. Identifiez les lacunes en matière de capacités et élaborez un plan pour y remédier. - Gains rapides
Concentrez-vous sur les contrôles de sécurité de base de l’IA qui apportent une valeur immédiate. Cela inclut la découverte des actifs d’IA, la surveillance de base et le développement de politiques. - Configuration étape par étape
Développez progressivement des fonctionnalités de gestion des risques liés à l’IA, en commençant par les systèmes à haut risque et en élargissant la couverture au fil du temps. Cette approche aide à l’apprentissage et à l’amélioration tout en offrant une protection immédiate. - Amélioration constante
La gestion des risques liés à l’IA est un processus continu qui nécessite un raffinement et une amélioration continus. Des évaluations et des mises à jour régulières garantissent que les fonctionnalités restent efficaces et résilientes face aux menaces changeantes.
Où puis-je obtenir de l’aide pour la gestion des risques liés à l’IA ?
Avec le changement constant de l’IA, vous avez besoin d’une solution qui évolue aussi rapidement que possible pour rester à la pointe. La solution Trend Vision Oneð AI Security fournit une approche multicouche pour protéger l’ensemble de la pile d’IA et utilise l’IA dans la plateforme pour améliorer l’efficacité opérationnelle de vos équipes de sécurité. Pour en savoir plus sur la cybersécurité basée sur l’IA, rendez-vous sur https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Sources :
Source 1 : Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Présentation du cadre AEGIS de Forrester : Garde-fous d'entreprise pour la sécurité de l'information de l'IA agentique. Forrester Research, Inc.
Source 2 : Leone, M., & Marsh, E. (janvier 2025). Naviguer dans Build par rapport à acheter Dynamics for Enterprise-ready AI. Enterprise Strategy Group.
Source 3 : Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Présentation du cadre AEGIS de Forrester : Garde-fous d'entreprise pour la sécurité des informations de l'IA agentique. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso est vice -président de la gestion des produits chez Trend Micro, et se concentre sur le monde en constante évolution de l’IA et du cloud. Sa carrière a commencé en tant qu’ingénieur réseau et commercial, où il a perfectionné ses compétences dans les centres de données, le cloud, les DevOps et la cybersécurité, des domaines qui continuent de nourrir sa passion.
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