De la découverte à l'action : renforcer la sécurité des données liées à l'IA sans freiner l'innovation

Points clés

• L'adoption de l'IA s'accélère plus vite que la capacité de la plupart des entreprises à comprendre leurs environnements de données, créant de nouveaux défis de sécurité qui nécessitent une classification et une remédiation automatisées plutôt qu'une supervision manuelle.
• La responsabilité des RSSI augmente considérablement : 65 % des responsables de la sécurité sont chargés de remédier aux problèmes de confidentialité des données, alors que ces dernières sont manipulées par tous les départements de l'organisation.
• Les équipes de sécurité passent du blocage des initiatives d'IA à leur facilitation, mais l'alignement entre les équipes de sécurité et les équipes métier sur la stratégie d'IA est passé de 57 % à 48 % en seulement un an.
• La classification automatisée des données est devenue le fondement de la sécurité de l'IA, car si les organisations se sentent en confiance concernant les données réglementées, moins de 50 % d'entre elles ont cartographié et protégé efficacement leurs données sensibles.
• La sécurité moderne des données nécessite des capacités intégrées de découverte, de contexte et de remédiation automatisée qui permettent aux petites équipes d'opérer à grande échelle tout en réduisant les risques plutôt qu'en se contentant de les identifier.

L'IA n'a pas seulement frappé à la porte, elle l'a enfoncée.

Alors que les organisations se précipitent pour tirer parti de la valeur de leurs données grâce à l'IA générative, aux copilotes et aux flux de travail autonomes, les équipes de sécurité sont confrontées à une tension familière à une échelle inédite : comment protéger les données sans ralentir l'activité ?

C'était au cœur de la discussion lors de notre récent webinaire, De la découverte à l'action : le guide de sécurité pour la démocratisation des données à grande échelle, avec Rick Holland, responsable de la sécurité des données et de l'IA chez Cyera, et Jennifer Glenn, directrice de recherche pour la sécurité des informations et des données chez IDC.

Bien que les idées intéressantes aient été nombreuses, voici celles qui nous ont le plus marquées.

Comment l'IA redéfinit la démocratisation des données et les défis de sécurité  

L'idée de démocratiser les données existe depuis des années. Ce qui change aujourd'hui, c'est l'IA. L'IA exige plus de données, plus rapidement accès, et plus large disponibilité — ce qui signifie que les équipes de sécurité ne protègent plus seulement les actifs critiques. Elles gèrent un univers en constante expansion de données sensibles, semi-sensibles et non structurées qui n'existaient pas il y a quelques années.

La démocratisation des données consiste à sécuriser et à autonomiser l'entreprise afin qu'elle puisse tirer de la valeur de ses données, en toute sécurité et au rythme de son activité. Car si vous ne pouvez pas trouver ou comprendre vos données, comment comptez-vous les utiliser ?

La responsabilité croissante des CISO face à la confidentialité et à la sécurité des données modernes  

Les recherches d'IDC présentées lors du webinaire dressent un constat sans appel :

• 65 % des DSI et des RSSI sont responsables de la résolution des problèmes de confidentialité et de sécurité des données (Enquête sur la confidentialité des données, IDC, mars 2025).

Ils déploient les outils. Ils sont responsables des résultats. Et quand quelque chose tourne mal, ce sont eux qui doivent rendre des comptes. Pourtant, les données sont manipulées par tout le monde — des data scientists et développeurs aux équipes de conformité, juridiques, RH et marketing.

«Vous pouvez partager la visibilité, mais la responsabilité incombe toujours au RSSI et au DSI.»
— Jennifer Glenn

Ce déséquilibre devient intenable.

Résoudre le problème du « garage encombré » : gérer les risques liés aux données générées par l'IA

L'un des moments les plus marquants a été l'anecdote partagée par Jennifer au sujet d'un RSSI :

«Elle a décrit cela comme un garage surchargé. Nous sommes responsables d'une telle quantité de données que cela devient coûteux, risqué, et nous ne savons même plus ce qui a de la valeur.”

Les organisations conservent leurs données bien plus longtemps que nécessaire ; leur stockage coûte cher, leur classification est complexe, leur sécurisation est encore plus ardue et il est souvent impossible d'en tirer la moindre valeur.

Ce problème ne fait qu'empirer à mesure que l'IA génère davantage de données — enregistrements de réunions, transcriptions, résumés, contenu synthétique — qui viennent toutes accroître la surface de risque de l'organisation.

Mise à l'échelle de l'alignement de l'IA : combler le fossé entre sécurité et innovation  

L'une des données les plus révélatrices de l'IDC (Data Security/Privacy Survey, IDC, avril 2025) indique :

En 2024:

• 57 % des responsables de la sécurité se sentaient plutôt alignés avec les objectifs de l'entreprise en matière d'IA
• 36 % se sentaient parfaitement alignés
  

Mais en 2025, ces chiffres ont évolué :

• «Plutôt aligné» a chuté à 48 %
• «Totalement aligné» a chuté à 29 %

Parallèlement, les entreprises ont cessé de chercher à bloquer l'IA :

«En 2024, 12 % des entreprises bloquaient les outils d'IA générative publics. En 2025 ? Ce chiffre est tombé à 1 %. L'IA est là pour rester.» - Jennifer Glenn, IDC

Les équipes de sécurité ne disent plus non, mais elles peinent à suivre la cadence.

Pourquoi la classification automatisée des données est le socle de la sécurité de l'IA  

Tout le monde s'accorde à dire que la classification est cruciale. Presque personne ne s'accorde à dire qu'elle est simple.

Les recherches d'IDC (Data Security/Privacy Survey, IDC, avril 2025) montrent que :

• Les entreprises se sentent en confiance concernant les données réglementées (PII, PCI, numéros de sécurité sociale)
• Mais moins de 50 % se sentent capables d'identifier et de protéger leurs données sensibles

Pourquoi ?

Parce que le caractère « sensible » dépend du contexte. Le marketing, les ventes, le service juridique et les RH définissent tous le « client » différemment. S'accorder sur la nature même des données est parfois l'étape la plus complexe. 

Et sans une classification fiable, les mesures de protection deviennent inefficaces.

Au-delà de la visibilité : intégrer le DSPM à la remédiation automatisée  

Les outils de découverte et de DSPM sont essentiels, mais ils ne suffisent pas à eux seuls.

«Si vous connaissez vos risques mais que vous ne pouvez pas les corriger, vous vous retrouvez dans une impasse.»
— Jennifer Glenn, IDC

Rick a été plus direct :

«Ce dont je n'ai pas besoin, c'est d'une énième usine à alertes. Si je ne peux pas agir, le risque ne diminue pas.”

La sécurité moderne des données exige Découverte + Contexte + Action automatisée et fiable

C’est toute la différence entre connaître ses risques et les réduire réellement.

Mise à l'échelle de la sécurité : utiliser l'automatisation pour résoudre la crise des effectifs dédiés aux données 

Malgré une complexité croissante :

• 73 % des organisations estiment disposer d'effectifs suffisants (Enquête sur la sécurité et la confidentialité des données, IDC, avril 2025)
• Pourtant, le manque de personnel reste le 2e défi majeur après les coûts (Enquête sur la sécurité et la confidentialité des données, IDC, avril 2025)

La réalité ? Nos effectifs sont dimensionnés pour les problèmes d'hier, et non pour l'évolution de la sécurité des données. Cela favorise la consolidation, la plateformisation et l'adoption d'outils permettant à de petites équipes d'opérer à très grande échelle.

Conclusion : Pourquoi la gouvernance de la sécurité des données est une responsabilité partagée  

Le thème central de ce webinaire n'était pas la technologie, mais la responsabilité.

«Les données sont un facteur d'unification. Tout le monde en est désormais responsable, pas seulement l'équipe de sécurité.»
— Jennifer Glenn, IDC

L'IA a imposé le changement. La sécurité des données ne peut plus être cloisonnée et les RSSI ne peuvent plus porter seuls cette responsabilité. Les organisations qui réussiront ne seront pas celles qui diront « non » le plus vite, mais celles qui avanceront en toute sécurité, avec assurance, et ensemble.

Si vous avez manqué la session en direct ou si vous souhaitez revoir les points clés, regardez le webinaire complet à la demande — et commencez dès aujourd'hui à transformer la découverte de données en actions décisives.

Foire aux questions sur la sécurité des données liées à l'IA 

1) Pourquoi la démocratisation des données est-elle plus complexe avec l'IA ?

L'IA exige plus de données, un accès plus rapide et une disponibilité accrue, ce qui complique la gestion efficace des données sensibles et non structurées pour les équipes de sécurité. Ce défi nécessite des outils de classification des données et des mesures de sécurité des données pour l'IA .

2) Quel est le problème de responsabilité auquel sont confrontés les RSSI ?

Les RSSI déploient des outils et sont responsables des résultats, mais en cas de problème, ils en assument la responsabilité alors même que les données sont traitées par divers départements. Cette situation souligne la nécessité d'une approche globale classification de la sécurité des données et exigences de conformité gestion.

3) Qu'est-ce que le problème du « garage surchargé » en matière de sécurité des données ?

Les organisations stockent des quantités excessives de données, ce qui rend leur classification et leur sécurisation coûteuses, risquées et complexes, d'autant plus que l'IA génère un volume croissant d'informations. Ce problème souligne l'importance d'une catégorisation des données et des avantages de la classification des données.

4) Pourquoi la classification est-elle fondamentale tout en étant problématique ?

La classification est essentielle mais complexe en raison des différences contextuelles entre les départements, ce qui complique l'application des règles et la protection des données sensibles. Cette problématique met en évidence le besoin de politiques de classification des données et de stratégies de classification des données HIPAA robustes.