Pourquoi la sécurité de l’IA est-elle essentielle ?
Les incidents de sécurité liés à l’IA connaissent une accélération spectaculaire: Forbes rapporte une augmentation de 690 % entre 2017 et 2023. Cette tendance ascendante touche des organisations de tous secteurs et de toutes tailles, des startups aux entreprises du Fortune 500.
L’ampleur réelle des risques liés à l’IA va bien au-delà de ce qui est rendu public. En effet, les données d’incidents disponibles recensent principalement les compromissions survenues dans de grands groupes comme Facebook, Tesla ou OpenAI. Pourtant, d’innombrables risques demeurent invisibles au sein de déploiements plus modestes et d’implémentations d’IA privées. L'AI Incident Database est une excellente ressource pour se familiariser avec les principaux types d’incidents connus. Cependant, les known unknowns et unknown unknowns restent nombreux dans l’écosystème de la sécurité de l’IA.
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This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.
Aperçu rapide des défis de l’IA
La complexité de la sécurité de l’IA découle de la nature dynamique et interconnectée de ces technologies. Ainsi, des travaux du NIST soulignent que nombre de systèmes d’IA comprennent des milliards, voire des milliers de milliards de points de décision. Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes d’IA reposent sur des algorithmes en constante évolution. À cela s’ajoutent, des datasets massifs et des applications réelles dont le comportement change dans le temps.
Principaux facteurs de complexité :
Défis techniques : gestion d’algorithmes sophistiqués et de traitements big data
Paysage des menaces : navigation dans un territoire de sécurité encore largement inexploré
Diversité des risques : violations de données, attaques adversariales, implications éthiques et gestion des vulnérabilités
L’usage par les employés crée une exposition supplémentaire, car même des initiatives visant la productivité peuvent causer des fuites de données. Par exemple, des employés qui utilisent ChatGPT sans modifier les paramètres de confidentialité par défaut peuvent partager des informations propriétaires sans que l’organisation en ait connaissance.
Pour gérer ces risques et d’autres menaces associées à l’IA, les organisations ont besoin d’une approche de sécurité stratégique et coordonnée. Celle-ci doit adapter qui étend les mécanismes de cybersécurité traditionnels aux spécificités de l’IA.
Les 8 meilleures bonnes pratiques de sécurité pour l’IA
Une sécurité efficace de l’IA repose sur une collaboration transversale entre les équipes SecOps, DevOps et GRC. Cette approche unifiée permet d’instaurer une posture de sécurité robuste tout en préservant le potentiel transformateur de l’IA.
Objectifs d’équipe :
SecOps : piloter la définition du cadre de sécurité et la surveillance des menaces.
DevOps : maintenir des processus de déploiement agiles pour les équipes data science.
GRC : assurer la conformité et la gouvernance de bout en bout des implémentations d’IA.
L’objectif est de trouver l’équilibre entre security controls et productivité : permettre un accès sûr aux technologies d’IA externes tout en maintenant des processus de développement efficaces.
Voici huit bonnes pratiques pour y parvenir :
1. Adoptez un état d’esprit agile et transverse
Des cadres de sécurité agiles s’adaptent au rythme d’évolution de l’IA tout en apportant une protection immédiate aux déploiements déjà en production. En effet, la plupart des organisations ont déjà des employés qui utilisent des outils d’IA et des cas d’usage établis nécessitant une couverture de sécurité immédiate.
Approche de mise en œuvre :
Déploiement initial rapide : créer rapidement un cadre fondamental de sécurité IA couvrant les processus existants.
Affinage itératif : utiliser des cycles courts pour adapter les mesures de sécurité à vos exigences IA spécifiques.
Évolution par priorité : définir des mécanismes afin de traiter en premier les risques les plus critiques.
Cette approche garantit une couverture immédiate tout en préservant la flexibilité nécessaire aux futurs usages d’IA.
Pour soutenir ce cadre en évolution, instaurez dès le départ une culture de communication ouverte sur la sécurité de l’IA. Ainsi, favoriser le dialogue et la collaboration permet d’identifier et de traiter efficacement les risques. En même temps, vous offrez aux équipes de sécurité un canal permettant de communiquer et d’appliquer les exigences de sécurité de l’IA.
Nos recherches montrent que l’IA gagne rapidement du terrain dans les environnements cloud, avec plus de 70 % des organisations qui utilisent déjà des services d’IA managés. À ce niveau, l’adoption des technologies d’IA rivalise avec la popularité des services Kubernetes managés, présents dans plus de 80 % des organisations !
2. Comprenez le paysage des menaces visant l’IA
L’IA est un sujet complexe qui requiert une expertise dédiée. Ainsi, la collaboration avec des équipes data science ou d’autres spécialistes de l’IA est idéale. Cependant, les équipes de sécurité doivent malgré tout acquérir une compréhension de base du paysage des menaces spécifiques à l’IA.
Un excellent point de départ est le framework MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems). Celui-ci recense les tactiques et techniques utilisées par les attaquants pour compromettre des systèmes d’IA. En passant en revue ces menaces générales, prenez en compte les trois grandes catégories définies par le Department of Homeland Security :
attaques utilisant l’IA ;
attaques ciblant l’IA ;
défaillances de conception.
Par la suite, sélectionnez celles qui concernent votre écosystème IA.
En parcourant en détail MITRE ATLAS, les équipes de sécurité peuvent tirer des enseignements d’incidents passés ayant touché des applications d’IA comparables aux vôtres ou des entreprises aux workflows similaires. En effet, les enjeux sont élevés, comme l’illustrent la compromission provoquée par l’exposition accidentelle de 38 To de données par des chercheurs IA de Microsoft et les jetons d’API Hugging Face exposés.
Afin de rester pleinement à jour, suivez les vulnérabilités connues des modèles et technologies d’IA populaires. Ayez recours à des recherches et des alertes en ligne personnalisées. Le Cloud Attack Retrospective de Wiz a d’ailleurs documenté l’abus d’identifiants Bedrock divulgués en moins de 7 heures pour de l’utilisation non autorisée de LLM.
State of AI in the Cloud [2025]
Based on the sample size of hundreds of thousands of public cloud accounts, our second annual State of AI in the Cloud report highlights where AI is growing, which new players are emerging, and just how quickly the landscape is shifting.
3. Définissez les exigences de sécurité de l’IA propres à votre organisation
Il n’existe pas de framework universel de sécurité IA. Chaque organisation doit définir ses propres exigences.
Ainsi, des politiques de gouvernance de l’IA centrées sur l’organisation posent des guardrails de sécurité. Elles couvrent la confidentialité des données, la gestion des actifs, les lignes directrices éthiques et les normes de conformité. Ces politiques complètes s’attaquent au profil de risque spécifique de l’IA et à ses dépendances open source.
Axes de gouvernance clés :
Confidentialité des données : protéger les informations sensibles lors de l’entraînement et de l’inférence.
Gestion des actifs : tenir l’inventaire et garder le contrôle des modèles d’IA et des datasets.
Risque tiers : gérer la sécurité des composants IA open source et des solutions éditeurs.
Normes de conformité : s’aligner sur les exigences réglementaires et les référentiels sectoriels.
La gestion proactive des risques exige une évaluation continue. En outre, les security controls essentiels incluent la surveillance du comportement des systèmes, des tests d’intrusion réguliers et des plans de réponse aux incidents résilients.
En veillant à mettre régulièrement à jour votre gouvernance IA, les équipes de sécurité assurent non seulement la conformité, mais permettent aussi à votre organisation d’anticiper les défis de sécurité émergents et évolutifs.
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4. Garantissez une visibilité complète
On ne peut sécuriser que ce que l’on connaît et voit.
Un AI bill of materials (AI-BOM) constitue un inventaire exhaustif de tous les composants et dépendances liés à l’IA dans les systèmes de votre organisation. Cela inclut les éléments internes, tiers et open source qui alimentent vos applications d’IA.
Processus de mise en place d’un AI-BOM :
Catalogage des composants : documenter tous les modèles d’IA, datasets, frameworks et bibliothèques ;
Cartographie des dépendances : suivre les relations entre les composants des systèmes d’IA ;
AI-model cards : créer une documentation standardisée pour chaque application d’IA avant son inclusion dans l’AI-BOM.
Ainsi, les AI-model cards servent de plans de sécurité, décrivant clairement les caractéristiques du modèle. Elles citent également le respect des exigences de sécurité et les responsabilités des parties prenantes de chaque système d’IA.
Gardez aussi à l’esprit que les pipelines d’IA hébergés en interne ne doivent pouvoir être déployés en production que via des pipelines CI/CD établis. En effet, ce modèle de production permet d’intégrer automatiquement les mesures de sécurité, de réduire les erreurs manuelles et d’accélérer le déploiement des modèles.
Enfin, les processus de gouvernance axés sur la visibilité doivent couvrir les risques liés à la shadow IA. Cette l’IA est utilisée par les employés sans validation ni visibilité de l’équipe de sécurité. Ainsi, le seul moyen de s’en prémunir est de promouvoir la transparence et la responsabilisation à l’échelle de l’organisation. Offrez également un parcours fluide d’introduction de nouvelles technologies d’IA.
5. N’autorisez que des modèles et des fournisseurs sûrs
Comme nous l’avons vu, l’IA est une discipline portée par la communauté. Ainsi, étant donné les besoins en données spécialisées et volumineuses, les organisations adoptent souvent des solutions d’IA open source et tierces. Cela libère le potentiel métier des applications d’IA. Mettre ces modèles externes en production exige un équilibre fin entre performance et sécurité. En effet, les security controls disponibles pour des technologies externes restent limités.
Dans votre cadre IA, les équipes de sécurité doivent instaurer un processus d’évaluation rigoureux pour examiner chaque modèle et chaque fournisseur externe au regard d’exigences de sécurité prédéfinies. En effet, les solutions IA externes à évaluer incluent les frameworks, les bibliothèques, les poids de modèles et les datasets. À minima, vos exigences doivent couvrir le chiffrement et la gestion des données, le contrôle d’accès et l’alignement sur les normes du secteur, certifications comprises. Toute solution qui passe ce processus peut être considérée comme fiable et sécurisée.
En appliquant les mêmes normes exigeantes à tous les composants, les équipes de sécurité s’assurent que l’ensemble de votre écosystème IA respecte des protocoles de sécurité de haut niveau. Cette approche réduit ainsi les risques et renforce les défenses de l’organisation face aux menaces émergentes.
6. Mettez en place des tests de sécurité automatisés
Un comportement inattendu des modèles d’IA en production peut entraîner des conséquences indésirables. Cela peut aller d’une expérience utilisateur dégradée à une atteinte à la marque ou à des responsabilités juridiques. Bien que la nature non déterministe des modèles rende impossible un contrôle total, des tests complets réduisent les risques liés aux mauvais comportements de l’IA.
Analyser régulièrement les modèles et applications d’IA permet aux équipes sécurité d’identifier proactivement les vulnérabilités. En effet, ces contrôles peuvent inclure des tests classiques (sécurité des conteneurs et dépendances, tests de fuzzing), ainsi que des analyses spécifiques à l’IA. Utilisez des outils comme Alibi Detect ou le Adversarial Robustness Toolbox. Veillez à tester les applications d’IA pour détecter des erreurs de configuration ou des incohérences de configuration. En effet, celles-ci peuvent servir de points d’entrée faciles à des compromissions. L’objectif est d’identifier les chemins d’attaque tout au long des pipelines d’IA. Cela inclut les datasets d’entraînement sensibles et secrets, ainsi que les identités à risque et les expositions réseau. Ces risques doivent être détectés avant leur apparition en production.
Les tests fonctionnels sont également indispensables. Ainsi, afin de garantir la sûreté des fonctions critiques, intégrez des tests spécifiques à l’IA sur la dimension éthique. On parle notamment de l’analyse des biais et de l’équité, afin de traiter les trois grandes catégories de biais identifiées par le NIST :
Systémiques ;
computationnels et statistiques ;
humains-cognitifs.
Intégrer les tests de sécurité IA dans votre pipeline CI/CD est la clé pour identifier et corriger de manière fiable les vulnérabilités en amont dans le cycle de développement logiciel. En effet, des tests réguliers sont le seul moyen de maintenir une posture de sécurité continue et proactive.
7. Misez sur une supervision continue
Au-delà des tests, la nature dynamique et intrinsèquement non déterministe des systèmes d’IA impose une vigilance constante. Concentrez-vous sur une supervision continue pour maintenir un écosystème d’IA sûr et fiable, capable de gérer efficacement les comportements inattendus et les abus.
Mettez en place un dispositif robuste pour superviser à la fois les applications d’IA et l’infrastructure. L’objectif est de détecter en temps réel les anomalies et problèmes potentiels. Ainsi, la supervision en temps réel suit :
les indicateurs clés de performance ;
les outputs de modèles ;
les dérives de distribution des données ;
les fluctuations de performance des modèles ;
d’autres comportements système.
Intégrez des alertes automatisées et des mécanismes de réponse déclenchés par ces détections en temps réel. Ainsi, vous identifierez et traiterez rapidement les incidents de sécurité, limitant ainsi les risques et l’impact de toute activité adversariale.
8. Sensibilisez vos équipes aux menaces et aux risques
À mesure que votre framework IA mûrit, la discipline SecOps appliquée à l’IA progresse également. Par conséquent, les équipes de sécurité doivent consacrer du temps à la formation des collaborateurs. Ils apprendront à identifier les menaces et les risques liés à l’IA, ainsi qu’à respecter des consignes de sécurité de base.
Commencez par faire collaborer les équipes de sécurité et data science pour produire des consignes claires et concises. Ainsi, leur conception doit encourager autant que possible l’expérimentation des équipes data science. Cela réduit le risque que celles-ci négligent ou contournent des mesures de sécurité en exploitant le potentiel de l’IA.
Une fois ces premières consignes en place, proposez une formation complète à tous les employés. Grâce aux connaissances acquises, chacun saura utiliser l’IA en toute sécurité. En effet, une sensibilisation collective réduit le risque de violations de sécurité involontaires et permet aux employés de contribuer directement à la posture de sécurité de l’organisation.
Conformité de l’IA et cadres réglementaires
L’adoption rapide de l’IA s’accompagne d’une vague de nouvelles réglementations et de cadres de conformité. Ainsi, les organisations doivent s’y retrouver afin d’éviter des sanctions et instaurer la confiance avec leurs clients. Une approche proactive de la conformité est essentielle pour un déploiement responsable de l’IA.
Réglementations et cadres majeurs
Plusieurs cadres structurent la gouvernance de l’IA à l’échelle mondiale. Ainsi, l'AI Act européen catégorise les systèmes d’IA par niveau de risque et impose des exigences strictes aux applications à haut risque. Celles-ci incluent des règles concernant les modèles d’IA à usage général qui devraient s’appliquer 12 mois après la publication attendue de l’Acte.
Aux États-Unis, le NIST AI Risk Management Framework (RMF) fournit des recommandations volontaires pour gérer les risques associés à l’IA. L’objectif est d'encourager un développement et un usage dignes de confiance et responsables des systèmes d’IA. En outre, d’autres réglementations sectorielles, comme HIPAA dans la santé, influent également sur la façon d’utiliser l’IA avec des données sensibles.
Principes fondamentaux de conformité
La plupart des réglementations IA s’appuient sur des principes clés : transparence, équité, responsabilité et protection de la vie privée. Ainsi, votre organisation doit pouvoir démontrer que ses systèmes d’IA fonctionnent conformément à ces principes. Cela implique plusieurs actions, à savoir :
maintenir une documentation claire (comme des model cards)
auditer les biais ;
garantir des pratiques de traitement des données conformes aux lois sur la confidentialité.
Atteindre et démontrer la conformité
Utilisez des outils de sécurité capables de faire correspondre vos mesures de sécurité à des exigences réglementaires précises. Cela simplifie la démonstration de conformité auprès des auditeurs et des parties prenantes. En effet, Wiz aide les organisations à rationaliser la conformité IA en mettant en correspondance votre posture de sécurité IA avec les principaux cadres comme le NIST. Grâce à la collecte automatisée de preuves et à des contrôles de conformité prêts à l’emploi, Wiz simplifie la preuve que vos systèmes d’IA sont conçus et opérés en toute sécurité. Cela vous aide ainsi à préparer les audits et à satisfaire aux exigences réglementaires.
Prochaines étapes pour une sécurité IA robuste
Les huit bonnes pratiques présentées ici visent à permettre aux équipes de sécuriser rapidement les pipelines d’IA existants. Elles sont capables d’adopter tout aussi rapidement de nouvelles solutions d’IA. Ainsi, l’accent mis sur l’adaptabilité et l’agilité est déterminant afin d’intégrer l’IA avec succès et en sécurité dans un paysage en constante évolution.
Pour établir ce cadre de sécurité agile et standardisé, explorez des solutions qui privilégient l’amélioration des processus plutôt que la maintenance de l’infrastructure. Notre plateforme de protection des applications cloud native (une plateforme CNAPP) est dotée de capacités d’AI security posture management (AI-SPM). Ainsi, Wiz constitue une pierre angulaire pour une sécurité fiable à travers l’IT et les applications d’IA. Grâce à une visibilité étendue et une gouvernance fluidifiée, notre outil AI-SPM intègre nativement les bonnes pratiques de gestion de la sécurité de l’IA.
Les fonctionnalités IA de Wiz, dont Mika AI, Ask AI et le Wiz SecOps AI Agent, renforcent encore ces capacités en automatisant l’investigation des menaces, en accélérant les workflows de remédiation et en fournissant des insights intelligents qui aident les équipes de sécurité à appliquer les bonnes pratiques à l’échelle.
Vous envisagez une solution AI-SPM ? Voici les quatre questions les plus importantes que toute organisation sécurité devrait se poser :
→ Mon organisation sait-elle quels services et technologies d’IA s’exécutent dans mon environnement ?
→ Est-ce que je connais les risques de l'IA dans mon environnement ?
→ Puis-je prioriser les risques IA critiques ?
→ Puis-je détecter un mauvais usage dans mes pipelines d’IA ?
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Wiz est membre fondateur de la Coalition for Secure AI. À ce titre, Wiz rejoint d’autres leaders du secteur pour :
contribuer à l’élaboration d’approches standardisées de la cybersécurité de l’IA ;
partager de bonnes pratiques ;
collaborer en matière de recherche et de développement de produits de sécurité IA.
Pour en savoir plus, consultez la page Wiz dédiée à l’AI-SPM. Si vous préférez une démo en direct, nous serons ravis d’échanger avec vous.
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