L'IA a fonctionné à merveille. C'était bien là le problème.

Imaginez la scène : un employé pose une question banale à son chatbot interne. L'assistant fait son travail : il puise dans les documents, les bases de données, les e-mails et tout ce à quoi il a accès pour fournir une réponse utile. Le problème, c'est que cette réponse contient par mégarde un dossier RH confidentiel que l'employé n'aurait jamais dû voir.

L'IA n'a pas échoué. Elle a fait exactement ce pour quoi elle a été conçue. Le problème vient des données auxquelles elle a eu accès.

C'est le scénario auquel la plupart des organisations ne se préparent pas. Elles se concentrent sur les aspects nouveaux et inédits de la sécurité de l'IA, comme les modèles, l'infrastructure et les attaques basées sur l'IA. Mais le risque réel réside dans les données accessibles à l'IA. Et pour la plupart des entreprises qui adoptent l'IA, la réalité est que leurs données ne sont tout simplement pas prêtes.

C'est l'hypothèse centrale de AI Security for Dummies, édition spéciale Cyera. Notre point de vue est simple : la qualité d'une IA dépend exclusivement des données sur lesquelles elle s'appuie. Tout ce qu'elle produit repose sur la fiabilité de ces informations. Sécurisez d'abord vos données. La sécurité de l'IA suivra.

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Le concept est simple, mais la plupart des organisations ne l'ont toujours pas mis en pratique. Une partie du problème vient du fait que l'IA ne se comporte pas comme un logiciel traditionnel. 

Une simple requête peut agréger des données provenant de divers documents, API, bases de données et autres sources, à une vitesse et une échelle que les outils de sécurité traditionnels n'ont jamais été conçus pour gérer. C'est un problème majeur, sachant que 84 % des données d'entreprise transitent déjà par des outils d'IA, et que près de 72 % de ces outils sont classés comme présentant un risque élevé ou critique.

Un autre aspect du problème est que l'IA se décline sous de nombreuses formes. Globalement, on peut les regrouper en trois catégories : l'IA publique (ChatGPT, Gemini, Perplexity et autres outils accessibles via un navigateur), l'IA intégrée (généralement sur abonnement, comme Microsoft Copilot, l'IA intégrée à votre CRM, votre service d'assistance ou votre plateforme d'analyse) et l'IA développée en interne (chatbots internes, systèmes RAG, agents autonomes créés ou assemblés par vos équipes). Chacune présente un profil de risque différent. La plupart des organisations utilisent ces trois types simultanément, chacun impliquant des scénarios de risque distincts.

La plupart des organisations commencent au même point : elles ne savent pas réellement quelles IA elles utilisent. Pas dans leur globalité. La phase de découverte est presque toujours une leçon d'humilité : on y trouve des outils dispersés dans les unités commerciales, des fonctionnalités d'IA activées par défaut dans les plateformes SaaS, ou des agents déployés par des équipes qui pensaient régler la sécurité plus tard. Obtenir cette visibilité n'est pas une tâche gratifiante, mais c'est la seule qui rend tout le reste possible.

Ensuite, l'ordre des priorités compte. Vous ne pouvez pas définir de contrôles d'accès pertinents sans savoir ce que vous contrôlez. Vous ne pouvez pas détecter la dérive des modèles ou l'utilisation abusive des données sans avoir défini ce qui constitue un comportement normal. Vous ne pouvez pas réagir efficacement à un incident sans avoir rédigé un plan d'action garantissant une procédure reproductible et conforme à toutes les vérifications nécessaires.

L'étape que la plupart des organisations sautent complètement est celle de la preuve. Il ne s'agit pas de la confiance interne que tout est verrouillé, mais de preuves documentées et vérifiables que vos systèmes d'IA se comportent comme vous le prétendez. Journaux d'audit, traçabilité des données, responsabilité claire. Les régulateurs commencent à l'exiger, tout comme les clients entreprises. Construire cela rétroactivement, après coup et sous pression, est une situation très inconfortable.

Rien de tout cela ne nécessite de maîtriser la technologie sous-jacente. Il suffit de comprendre la nature du problème pour élaborer un plan. C'est précisément l'objectif de ce livre.

[Télécharger AI Security for Dummies, édition spéciale Cyera →]

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