Qu’est-ce qu’un audit d’IA ?
Un audit d’IA est une revue structurée des modèles d’IA, des données, des pipelines et de l’infrastructure. Objectif : vérifier que le système est sécurisé, conforme et fonctionne comme prévu. Plutôt que de supposer que les systèmes d’IA fonctionnent correctement, l’audit les mesure par rapport à des normes techniques, opérationnelles et de gouvernance clairement définies.
Les audits d’IA se répartissent généralement en deux catégories :
Audits externes : évaluations menées par des tiers ou par des autorités de régulation, qui apportent une validation indépendante des systèmes d’IA.
Audits internes : revues et activités de surveillance continues, menées par les équipes internes de sécurité, de conformité ou de gestion des risques.
Les audits d’IA examinent à la fois des contrôles techniques et des processus organisationnels. Côté technique, les auditeurs analysent les configurations de sécurité, les autorisations d’accès et l’exposition de l’infrastructure. Côté gouvernance, ils évaluent les modèles de supervision, les pratiques de documentation et les mécanismes de redevabilité.
Les audits d’IA doivent aussi prendre en compte les déploiements cloud-native. En effet, de nombreux workloads d’IA s’exécutent sur des services managés et des plateformes distribuées. Cela impose aux auditeurs de maîtriser les conteneurs, les modèles d’exécution serverless et les architectures multi-cloud.
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Quelle est la différence entre la validation de modèle et les audits de sécurité de l’IA ?
La validation de modèle (souvent rattachée au Model Risk Management) se concentre sur le fait qu’un modèle d’IA se comporte comme attendu, d’un point de vue statistique et métier. Les équipes de validation évaluent généralement :
la justesse (accuracy), la précision, le recall et les métriques associées ;
les biais et l’équité sur les populations concernées ;
la stabilité face à des entrées et à des scénarios variables ;
l’alignement sur les objectifs métier et les exigences du cas d’usage ;
la documentation des hypothèses et des limites.
Les audits de sécurité de l’IA se concentrent sur la protection des systèmes d’IA contre les menaces ainsi que sur le respect des attentes en matière de sécurité et de conformité. Les auditeurs sécurité examinent notamment :
l’exposition à des attaques adversariales comme la prompt injection ou le data poisoning ;
les contrôles d’accès et le chiffrement des modèles et des datasets ;
la sécurité de l’infrastructure et l’exposition réseau ;
la confiance dans la chaîne d’approvisionnement pour les modèles et les dépendances tiers ;
la capacité de détection et la préparation à la réponse aux incidents.
Bien que distinctes, ces démarches se recoupent. Ainsi, les organisations matures intègrent la validation de modèle et les audits de sécurité dans un programme unifié de gestion des risques liés à l’IA. L’objectif est de s’assurer que les systèmes d’IA sont à la fois efficaces et sécurisés.
Pourquoi les organisations auditent leurs systèmes d’IA ?
Les organisations auditent leurs systèmes d’IA, car ces systèmes influencent de plus en plus les clients, la finance et des opérations stratégiques. À mesure que l’IA s’intègre aux workflows métier centraux, les organisations ont besoin de preuves claires que :
leurs systèmes d’IA sont maîtrisés ;
les responsabilités sont établies ;
ces systèmes restent dans des limites de risques définies.
Se conformer aux réglementations en vigueur
La pression réglementaire est un moteur majeur. En effet, des réglementations comme l’EU AI Act, le RGPD et des règles sectorielles abordent explicitement le comportement de l’IA, les données d’entraînement et la prise de décision automatisée. Des audits d’IA réguliers aident les organisations à :
démontrer leur conformité ;
se préparer à des contrôles réglementaires ;
documenter, dans la durée, la manière dont les risques liés à l’IA sont identifiés et gérés.
Garantir la sécurité du système
Le risque de sécurité est un autre facteur clé. Si les attaques spécifiques à l’IA comme la prompt injection ou la model inversion retiennent l’attention, l’enjeu plus fondamental est que l’IA étend fortement la surface d’attaque. Les systèmes d’IA introduisent de :
nouvelles API ;
nouvelles identités de service ;
nouveaux flux de données ;
des intégrations dans les environnements cloud.
Ils connectent souvent des données sensibles à des services accessibles depuis l’extérieur.
Chaque nouveau modèle, endpoint ou pipeline augmente le nombre d’endroits où des erreurs de configuration ou des contrôles insuffisants peuvent entraîner des accès non autorisés ou des expositions de données. Ainsi, les audits d’IA aident les organisations à comprendre et à contrôler cette surface d’attaque élargie avant qu’un incident ne se produise.
Maintenir la fiabilité opérationnelle dans la durée
Les audits d’IA soutiennent aussi la fiabilité opérationnelle. Les modèles peuvent se dégrader silencieusement lorsque les données évoluent. Les pipelines peuvent devenir instables et des lacunes de supervision peuvent passer inaperçues. Les audits font remonter ces problèmes en amont, afin d’aider les équipes à maintenir des performances constantes et à éviter des défaillances inattendues en production.
Préserver la réputation et la confiance
Enfin, les audits d’IA protègent la confiance envers l’organisation. Clients, partenaires et régulateurs attendent de plus en plus de transparence sur la manière dont les systèmes d’IA sont conçus, sécurisés et gouvernés. Montrer que les systèmes d’IA sont audités régulièrement (sur la sécurité, la gouvernance des données et les contrôles opérationnels) aide les organisations à renforcer la confiance dans leurs usages de l’IA. Cela réduit également la probabilité d’incidents coûteux ou d’atteintes à la réputation.
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Que couvrent les audits d’IA ?
Les audits d’IA examinent quatre grands domaines : les données, les modèles, l’infrastructure et la gouvernance. Chaque domaine répond à des questions différentes, mais l’ensemble se combine afin de vous donner une vision complète de votre risque lié à l’IA.
Sécurité des données et protection de la vie privée
Un système d’IA n’est jamais plus sûr que les données qu’il utilise. Les audits consacrent beaucoup de temps à la sécurité des données, car les pipelines d’entraînement et d’inférence manipulent souvent vos informations les plus sensibles.
Les points clés incluent :
Sources de données d’entraînement et d’inférence : d’où viennent vos données et sont-elles stockées de manière sécurisée ?
Contrôles d’accès et chiffrement : qui peut lire, écrire ou exporter des datasets ? Les données sont-elles chiffrées au repos et en transit ?
Exposition de données sensibles : les datasets d’entraînement contiennent-ils des PII, des dossiers médicaux ou des données de paiement ? Le modèle peut-il divulguer ces informations dans ses outputs ?
Traçabilité des données et conservation : pouvez-vous retracer le passage des données des sources brutes vers les datasets d’entraînement ? Les politiques de conservation sont-elles appliquées ?
Sécurité et intégrité des modèles
Ce volet vise à s’assurer que vos modèles ne sont pas altérés, volés ou remplacés à votre insu.
Les audits examinent la manière dont vous protégez les artefacts de modèle, les conteneurs et les packages de déploiement. Ils vérifient vos pratiques de versioning et de signature : pouvez-vous confirmer quelle version du modèle est en production, qui l’a approuvée et si les artefacts portent des signatures cryptographiques ? Ils contrôlent également vos défenses contre le vol de modèles et les attaques d’extraction, notamment via des contrôles d’accès sur les registres de modèles et une limitation de débit (rate limiting) au niveau des API.
La confiance dans la chaîne d’approvisionnement est également déterminante. Si vous utilisez des modèles open source ou des poids pré-entraînés, les auditeurs voudront comprendre comment vous évaluez ces composants externes.
Sécurité de l’infrastructure et du déploiement
La majorité des workloads d’IA s’exécutent dans le cloud ; les audits d’IA doivent donc évaluer votre posture de sécurité cloud.
Les audits analysent la configuration cloud des workloads d’IA et recherchent des erreurs de configuration, comme des buckets S3 publics ou des conteneurs Azure Blob publics contenant des données d’entraînement. Ils examinent l’exposition réseau des endpoints de modèles et des API, en vérifiant l’usage de réseaux privés (AWS PrivateLink, Azure Private Link, GCP Private Service Connect) et l’authentification via une passerelle d’API (Amazon API Gateway, Azure API Management, Apigee).
Ils passent en revue la gestion des identités et des accès et s'assurent que les comptes de service liés à l’IA appliquent le principe du moindre privilège (PoLP). Par exemple, ils vérifient que les rôles d’exécution SageMaker ou les comptes de service Vertex AI ne peuvent accéder qu’aux buckets S3 ou aux buckets Cloud Storage strictement nécessaires. Ils valident également que les politiques IAM utilisent, lorsque c’est pertinent, des conditions de restriction de l’accès par plage d’IP, par créneau horaire ou selon l’état du MFA.
Ils contrôlent aussi la gestion des secrets, afin de confirmer que les clés API ne sont pas codées en dur dans des notebooks Jupyter ou des scripts d’entraînement. Ils font de même avec les identifiants de base de données et les tokens de registry de modèles. Les auditeurs attendent une intégration avec des services de secrets managés (AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, GCP Secret Manager) et des politiques de rotation pour les identifiants à longue durée.
Conformité et gouvernance
La dimension gouvernance couvre l’aspect processus de l’audit d’IA : comment votre organisation pilote et supervise les systèmes d’IA.
Les auditeurs vérifient l’alignement avec les réglementations liées à l’IA (l’article 22 du RGPD sur la prise de décision automatisée, l’EU AI Act et des règles sectorielles) ainsi qu’avec les politiques internes. Ils s’assurent que les cadres de gouvernance couvrent le développement des modèles, les approbations de déploiement et la supervision continue. Ils examinent la documentation sur l’objectif du modèle, ses limites et ses risques.
Ils évaluent les mécanismes d’explicabilité : pouvez-vous expliquer des décisions clés aux utilisateurs ou aux régulateurs via des model cards, des datasheets pour les datasets, des journaux d’approbation et des analyses de risques ? Ils vérifient aussi le bon fonctionnement de la journalisation d’audit (CloudTrail, Azure Monitor, Cloud Logging), des tableaux de bord de supervision en temps réel et des contrôles de supervision humaine.
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Comment se préparer à l’audit dans le cadre de l’EU AI Act ?
L’EU AI Act introduit un cadre réglementaire fondé sur le risque pour les systèmes d’IA, avec une application progressive de 2025 à 2026. De nombreuses organisations voient dans les audits d’IA un moyen concret de démontrer leur préparation, leur conformité et leur gestion continue des risques dans le cadre de cette réglementation.
Plutôt que de considérer l’EU AI Act comme un exercice ponctuel de certification, les organisations devraient le voir comme une exigence d’auditabilité continue de leurs systèmes d’IA.
Classification des risques
Les audits d’IA commencent par déterminer comment un système d’IA est classé au regard de l’EU AI Act.
Les auditeurs évaluent si un système d’IA entre dans l’une des catégories prévues par le texte (interdit, à haut risque, à risque limité ou à risque minimal), selon son usage prévu et son impact potentiel. Les systèmes classés à haut risque sont soumis aux exigences d’audit et de documentation les plus strictes. C’est le cas, par exemple, de ceux qui influencent les décisions d’embauche, les évaluations de solvabilité ou les infrastructures critiques.
Une classification correcte est essentielle, car elle détermine l’étendue et la profondeur des éléments de preuve attendus.
Documentation technique
L’EU AI Act met fortement l’accent sur la documentation démontrant comment les systèmes d’IA sont conçus, entraînés et contrôlés.
Les audits vérifient si les organisations conservent une documentation couvrant :
la conception du système et les processus de développement ;
les sources de données d’entraînement, les méthodes de prétraitement et les contrôles de gouvernance des données ;
l’architecture du modèle, ses caractéristiques de performance et ses limites connues ;
les mesures de gestion des risques et les résultats des tests ;
les mécanismes de supervision humaine et les circuits d’escalade.
Une documentation bien structurée permet aux auditeurs d’évaluer non seulement les résultats, mais aussi les contrôles utilisés dans la gestion des risques liés à l’IA.
Surveillance après mise sur le marché (post-market monitoring)
Pour les systèmes d’IA à haut risque, les audits vérifient que les organisations ont mis en place une surveillance continue après le déploiement.
Les auditeurs examinent si les équipes peuvent détecter :
la dérive de modèle (model drift) ou la dégradation des performances ;
l’apparition de biais ou de comportements non intentionnels ;
des incidents de sécurité ou des usages abusifs affectant les outputs d’IA.
Ils analysent également la manière dont les incidents sont documentés, enquêtés et corrigés. Cela renforce l’idée que la conformité IA est un processus continu, et non une revue ponctuelle.
Transparence et explicabilité
L’EU AI Act impose un niveau de transparence adapté au risque du système et au cas d’usage.
Les audits évaluent si les organisations sont capables de :
communiquer clairement l’objectif et les limites des systèmes d’IA ;
fournir, lorsque nécessaire, des explications utiles sur des décisions assistées par l’IA ;
informer les utilisateurs de leurs droits, notamment la possibilité de contester des décisions automatisées.
Le niveau d’explicabilité attendu varie selon le contexte, mais la capacité à démontrer la transparence constitue une exigence fondamentale d’audit.
Gouvernance des données
Dans le cadre de l’EU AI Act, les audits d’IA mettent un accent particulier sur la gouvernance des données d’entraînement.
Les auditeurs évaluent si les datasets d’entraînement sont :
pertinents et représentatifs pour le cas d’usage visé ;
soumis à des contrôles de qualité des données et de biais ;
gérés conformément au RGPD et aux lois applicables sur la protection des données.
Une gouvernance des données solide est indispensable afin de réduire les risques en aval et soutenir une posture d’audit défendable.
Quels sont les rôles et les responsabilités dans les audits d’IA ?
Les audits d’IA n’appartiennent pas à une seule équipe. Comme les systèmes d’IA englobent les données, les modèles, l’infrastructure et la gouvernance, des audits efficaces nécessitent une coordination entre plusieurs services. Des frontières de responsabilité claires permettent d’éviter des lacunes, des retards et des efforts redondants.
Plutôt que d’attribuer la responsabilité à un seul groupe, les organisations matures définissent comment les responsabilités sont partagées entre les équipes tout au long du cycle de vie de l’audit.
Équipes sécurité
Les équipes de sécurité se concentrent sur la protection des systèmes d’IA contre les abus, l’exposition et la compromission.
Concrètement, elles :
évaluent les security controls autour de l’infrastructure IA, des identités et des endpoints ;
analysent l’exposition aux menaces spécifiques à l’IA et à l’élargissement de la surface d’attaque ;
passent en revue la journalisation, la supervision et la préparation à la réponse aux incidents.
Les équipes de sécurité sont généralement responsables de confirmer que les systèmes d’IA respectent un socle d’exigences de sécurité avant et après le déploiement en production.
Équipes ingénierie IA et machine learning
Les équipes d’ingénierie IA et ML apportent une visibilité approfondie sur la façon dont les modèles sont construits et se comportent.
Les actions comprennent en général :
La documentation de l’architecture du modèle, des processus d’entraînement et des métriques de performance
Le regroupement des preuves sur la traçabilité des données, le versioning et la provenance des modèles
La mise en place des contrôles au niveau du modèle, comme la validation, la supervision et le rollback
Leur contribution est essentielle pour deux choses :
comprendre si les modèles fonctionnent comme prévu ;
identifier comment les risques techniques se concrétisent dans la pratique.
Équipes plateforme et cloud
Les équipes plateforme et cloud gèrent l’infrastructure dont dépendent les systèmes d’IA.
Elles sont notamment chargées de :
configurer les ressources cloud, le réseau et les contrôles d’accès qui soutiennent les workloads d’IA ;
maintenir le chiffrement, la gestion des secrets et l’isolation des environnements ;
traiter les constats au niveau de l’infrastructure mis en évidence pendant les audits.
Comme la plupart des systèmes d’IA s’exécutent sur des plateformes cloud mutualisées, ces équipes jouent un rôle majeur pour réduire le blast radius et éviter des erreurs de configuration.
Équipes Gouvernance, Risque et Conformité (GRC)
Les équipes GRC coordonnent le processus d’audit et relient les constats techniques aux exigences réglementaires et aux exigences des politiques internes.
Leurs responsabilités couvrent :
la cartographie des contrôles IA par rapport aux politiques internes et aux référentiels externes ;
la gestion de la planification de l’audit, la collecte de preuves et le reporting ;
l’interprétation des obligations réglementaires comme l’EU AI Act ou des règles sectorielles.
Les équipes GRC s’assurent que les résultats d’audit se traduisent en une posture de conformité défendable.
Équipes de gouvernance des données et de protection de la vie privée
Les équipes de gouvernance des données et de protection de la vie privée se concentrent sur la collecte, le traitement et la conservation des données dans les systèmes d’IA.
À ce titre, elles :
classifient les datasets et évaluent leur sensibilité ;
réalisent des analyses d’impact sur la protection des données lorsque requis ;
examinent la conservation, la suppression et les contrôles d’accès pour les données d’entraînement et d’inférence.
Leur participation est essentielle lorsque les systèmes d’IA manipulent des informations personnelles ou réglementées.
Équipes juridiques
Les équipes juridiques évaluent les implications contractuelles, de responsabilité et réglementaires liées à l’usage de l’IA.
Dans ce cadre, elles :
examinent les accords avec des fournisseurs d’IA et des fournisseurs de modèles tiers ;
conseillent sur la propriété intellectuelle, la responsabilité et l’interprétation réglementaire ;
évaluent les constats d’audit pour identifier une exposition juridique potentielle.
Les apports juridiques permettent de traiter les résultats d’audit d’une manière qui réduit les risques à long terme.
Quels sont les référentiels courants dans l’audit de l’IA ?
Les organisations n’ont pas besoin de concevoir un programme d’audit d’IA de toutes pièces. Plusieurs référentiels reconnus fournissent un cadre structuré pour évaluer le risque, la sécurité et la gouvernance de l’IA. La plupart des programmes d’audit d’IA s’appuient sur plusieurs référentiels plutôt que sur une seule norme.
L’objectif n’est pas de se conformer strictement à tous les référentiels, mais de les utiliser comme points de repère afin de définir les contrôles, les preuves et le périmètre d’audit.
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
Le NIST AI Risk Management Framework fournit une structure complète pour identifier, évaluer et gérer le risque lié à l’IA sur l’ensemble du cycle de vie.
Il organise le risque IA autour de quatre fonctions principales :
Govern : établir des politiques, la redevabilité et la supervision
Map : comprendre les cas d’usage IA, les contextes et les impacts
Measure : évaluer les risques, les performances et les contrôles
Manage : prioriser et atténuer les risques identifiés
Les audits d’IA utilisent souvent le NIST AI RMF afin de vérifier si l’organisation dispose d’un processus reproductible permettant d’identifier et de gérer les risques IA dans la durée.
ISO/IEC 42001
ISO/IEC 42001 est une norme de système de management dédiée à l’IA, similaire dans sa structure à ISO 27001 dédié à la sécurité de l’information.
Elle met l’accent sur :
la définition de structures de gouvernance de l’IA ;
l’établissement de contrôles et de responsabilités documentés ;
la démonstration d’une amélioration continue.
Les audits alignés sur ISO/IEC 42001 mettent davantage l’accent sur les processus organisationnels, la redevabilité et les preuves de gouvernance IA continue, plutôt que sur des vérifications techniques ponctuelles.
Exigences de l’EU AI Act
L’EU AI Act introduit des obligations juridiquement contraignantes pour les systèmes d’IA, en particulier ceux classés à haut risque.
Les programmes d’audit alignés sur l’EU AI Act se concentrent sur :
la classification du risque et la documentation ;
la gouvernance des données d’entraînement et les contrôles de qualité ;
la transparence, l’explicabilité et la supervision humaine ;
la supervision post-déploiement et la gestion des incidents.
Comme l’application dépend du niveau de risque, les audits aident les organisations à déterminer quelles exigences s’appliquent et comment démontrer la conformité.
OWASP ML Security Top 10
L’OWASP ML Security Top 10 recense les risques de sécurité courants propres aux systèmes de machine learning, tels que le vol de modèle, le data poisoning et les abus d’inférence.
Les audits d’IA s’appuient sur ce référentiel pour s’assurer que les tests de sécurité couvrent des schémas d’attaque spécifiques à l’IA. Il s’agit de faire mieux que les revues traditionnelles de sécurité applicative.
MITRE ATLAS
MITRE ATLAS fournit une base de connaissances sur des techniques adversariales observées dans le monde réel, ciblant les systèmes de machine learning.
Plutôt que de prescrire des contrôles, ATLAS aide les auditeurs à comprendre comment les systèmes d’IA peuvent être attaqués en pratique et où les contrôles défensifs sont potentiellement les plus faibles.
Comment les audits d’IA s’intègrent à la sécurité cloud-native ?
Une surface d’attaque en expansion rapide
Les systèmes d’IA ne sont pas des applications isolées. Ils sont conçus, entraînés et déployés sur une infrastructure cloud, en utilisant les mêmes services de calcul, de réseau, d’identité et de données que le reste de l’environnement. Lorsque les organisations adoptent l’IA à grande échelle, cela étend rapidement la surface d’attaque cloud, souvent plus vite que ce pour quoi les security controls traditionnels ont été conçus.
Chaque nouveau modèle, pipeline d’entraînement, endpoint d’inférence ou API introduit des identités supplémentaires, des autorisations, des chemins réseau et des accès aux données. Même si les modèles eux-mêmes sont bien conçus, des faiblesses dans l’environnement cloud peuvent exposer les systèmes d’IA à des abus, à des fuites de données ou à des accès non autorisés. Par conséquent, le risque IA ne peut pas être dissocié du risque cloud.
Des audits qui prolongent la sécurité cloud existante
Les audits d’IA prolongent les pratiques existantes de sécurité cloud plutôt que de les remplacer. Ils s’appuient sur des disciplines telles que :
la gestion des identités et des accès ;
la sécurité des données ;
Ils étendent également la couverture aux ressources spécifiques à l’IA que les outils traditionnels ignorent souvent. Cela inclut les endpoints de modèles, les pipelines d’entraînement, les identités de service IA et les flux de données qui les relient.
La nécessité d'une visibilité continue
Les audits ponctuels peinent dans les environnements cloud-native, où le changement est constant. Les systèmes d’IA évoluent rapidement :
les modèles sont réentraînés ;
les pipelines sont mis à jour ;
les autorisations changent ;
de nouveaux services sont introduits.
Une configuration conforme hier peut devenir risquée aujourd’hui, lorsque le contexte environnant évolue. Ainsi, les audits d’IA dépendent d’une visibilité continue plutôt que d’instantanés périodiques.
Corrélation des signaux et identification des chemins d'attaque
De nombreux risques IA ne deviennent visibles que lorsque des signaux sont corrélés à travers plusieurs couches. Un endpoint d’inférence peut sembler sécurisé pris isolément, mais représenter un risque important si :
il est exposé à Internet ;
il s’exécute avec une identité surprivilégiée ;
il peut accéder à des données d’entraînement sensibles.
Les audits d’IA cloud-native corrèlent le contexte d’infrastructure, d’identité, de données et d’IA pour révéler ces chemins d’attaque et prioriser les risques les plus importants.
Vers une assurance continue
À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, l’audit doit évoluer d’évaluations épisodiques vers une assurance continue. Intégrer la logique d’audit IA aux workflows de sécurité cloud-native permet aux organisations de rester prêtes pour l’audit au fil des changements de leurs environnements IA. Cela passe notamment par :
la supervision des configurations ;
les pipelines CI/CD
la détection runtime.
Cette approche réduit les efforts manuels, améliore la couverture et aligne les audits d’IA sur les réalités du cloud moderne et du développement IA.
Renforcer la préparation à l’audit d’IA avec Wiz
Les audits d’IA couvrent la sécurité, la gouvernance, la performance des modèles et la supervision réglementaire. Même si aucune plateforme ne peut couvrir à elle seule toutes les dimensions d’un audit d’IA complet, Wiz joue un rôle majeur pour assurer les volets sécurité et infrastructure cloud des programmes d’audit d’IA.
Comme les systèmes d’IA modernes sont conçus et exploités dans le cloud, les auditeurs sécurité ont besoin d’une visibilité exacte et continue sur :
l’infrastructure cloud ;
les identités ;
les accès aux données ;
les services d’IA.
Wiz fournit cette base en offrant aux organisations une vue unifiée des environnements cloud où s’exécutent les systèmes d’IA.
L’approche agentless de Wiz découvre en continu des services d’IA managés tels qu’Amazon Bedrock, Amazon SageMaker et Google Vertex AI, ainsi que le stockage, les identités, les réseaux, les conteneurs et les API qui les prennent en charge. Cela permet aux équipes de sécurité et aux équipes d’audit de maintenir un inventaire à jour des actifs cloud liés à l’IA (AI-BOM) sans déployer d’agents ni impacter les workloads.
Au cœur de Wiz se trouve le Security Graph, qui corrèle les services d’IA avec les identités cloud, l’exposition réseau, les vulnérabilités et les données sensibles. Ce contexte est essentiel pour les audits de sécurité de l’IA, car de nombreux constats ne deviennent critiques que lorsque plusieurs conditions sont réunies. Il peut s’agir d’un endpoint IA exposé à Internet, exécuté sous une identité surprivilégiée et disposant d’un accès à des données d’entraînement sensibles.
Wiz soutient des exigences clés des audits d’IA côté sécurité en :
identifiant les erreurs de configuration affectant les services d’IA et l’infrastructure ;
cartographiant les autorisations effectives des identités de service IA ;
découvrant et classifiant les données sensibles utilisées dans des pipelines d’IA ;
révélant les chemins d’attaque créés par des combinaisons d’exposition, d’identité et d’accès aux données.
Ces informations aident les équipes de sécurité à produire des preuves d’audit liées au contrôle des accès, à la protection des données, à la journalisation et à la configuration cloud.
Wiz aide les organisations à déployer la sécurité de l’IA dans des environnements cloud-native, en réduisant les angles morts, en accélérant la remédiation et en produisant des résultats d’audit d’IA défendables. Il est utilisé en complément des processus de gouvernance, de la validation de modèle et de la supervision réglementaire.
Demandez une démo pour voir comment Wiz soutient les composants de sécurité et d’infrastructure cloud des audits d’IA. Découvrez comment il aide les équipes à maintenir une visibilité continue de la sécurité de l’IA sur AWS, Azure et GCP.
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