Qu’est-ce que l’IA fantôme ?
L’intelligence artificielle (IA) fantôme fait référence à l’utilisation d’outils d’IA sans visibilité ni gouvernance d’une organisation. En d’autres termes, les employés utilisent des outils d’IA dans leur quotidien sans examen de sécurité par leur entreprise.
Les outils d’IA font de plus en plus partie du flux de travail, avec 75 % des travailleurs l’utilisent, selon Microsoft. Parmi ces travailleurs, 78 % d’entre eux « apportent leurs propres outils d’IA au travail ».
C’est particulièrement vrai pour l’IA générative (GenAI), l’application de l’IA qui peut créer et traiter du contenu à des vitesses et des volumes sans précédent. De plus en plus, les gens adoptent GenAI sous la forme d’assistants personnels, et beaucoup en sont venus à s’appuyer sur la variété d’expériences sur mesure et de processus optimisés offerts par l’IA.
Prenons l’exemple de ChatGPT : dans l’année qui a suivi son lancement, il est devenu 100 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Bien que ses capacités offrent des avantages significatifs en termes de productivité et de personnalisation, son utilisation présente des risques pour la sécurité. OpenAI, la société à l’origine de ChatGPT, utilise les interactions pour l’entraînement du modèle, à moins que les utilisateurs ne s’y opposent, ce qui peut entraîner l’exposition par inadvertance de données d’entraînement privées ou sensibles. Cela a incité de nombreuses organisations à rédiger Politiques de sécurité spécifiques à l’IA pour atténuer ces risques.
Cependant, l’interdiction pure et simple de l’IA peut se retourner contre vous, entraînant une utilisation accrue d’outils non autorisés et des opportunités manquées. Pour déverrouiller l’IA en toute sécurité', les organisations doivent Trouver un équilibre. Encourager l’adoption responsable dans des cadres sécurisés peut freiner la propagation de l’IA fantôme tout en tirant parti de ses avantages transformateurs.
D’après Gartner, 41 % des employés en 2022 ont installé et utilisé des applications qui échappaient à la visibilité de leur service informatique. Ce chiffre devrait atteindre 75 % d’ici 2027.
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Shadow AI vs. shadow IT
Informatique fantôme fait référence à l’utilisation générale de technologies non autorisées, comme des applications ou des appareils, en dehors du cadre informatique d’une organisation. Cela provient souvent du fait que les employés trouvent des solutions de contournement pour répondre à leurs besoins, mais peut créer des failles de sécurité.
L’IA fantôme est similaire à l’informatique fantôme, mais se concentre spécifiquement sur les programmes et services d’IA non autorisés. Il s’agit de modèles imprévisibles et en constante évolution, ce qui les rend plus difficiles à sécuriser. Les cadres de gouvernance de l’IA sont encore en cours d’élaboration, ce qui ajoute à la difficulté.
Contrairement au Shadow IT, qui est souvent limité aux développeurs ou aux utilisateurs férus de technologie, le Shadow AI est adopté par les employés de tous les rôles, dont la plupart n’ont pas les connaissances nécessaires pour suivre les bonnes pratiques de sécurité. Cela crée une Surface d’attaque.
La lutte contre l’IA fantôme nécessite une approche ciblée au-delà des solutions traditionnelles de Shadow IT. Les organisations doivent éduquer les utilisateurs, encourager la collaboration d’équipe et établir une gouvernance adaptée aux risques uniques de l’IA.
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Risques liés à l’IA fantôme
En l’absence d’une surveillance adéquate, l’IA fantôme présente des risques importants qui ont une portée aussi importante que sa surface d’attaque. Examinons de plus près les trois principaux risques :
Disponibilité généralisée : Les outils d’IA générative et les grands modèles de langage sont faciles d’accès et d’utilisation pour les employés sans avoir besoin d’approbation ou d’aide technique.
Gouvernance insuffisante : De nombreuses entreprises ne disposent pas de politiques claires, de processus de vérification ou d’application des outils d’IA pour lesquels ils peuvent être utilisés et de quelle manière. Sans garde-fous, les outils non approuvés entrent dans les flux de travail quotidiens sans être remarqués.
Besoins commerciaux non satisfaits : Les employés adoptent souvent des outils d’IA pour combler les écarts de productivité, automatiser les tâches répétitives ou accélérer le travail lorsque les solutions approuvées ne répondent pas à leurs besoins.
L’IA fantôme comporte des risques aussi vastes que sa surface d’attaque. Examinons de plus près les trois principaux risques :
Risques de l'IA en ombre
En l’absence d’une surveillance adéquate, l’IA fantôme présente des risques importants qui ont une portée aussi importante que sa surface d’attaque. Examinons de plus près les trois principaux risques :
1. Exposition des données et perte de confidentialité
Les utilisateurs de Shadow AI peuvent divulguer involontairement des données privées, des données d’entreprise et de la propriété intellectuelle lorsqu’ils interagissent avec des modèles d’IA. Ces modèles peuvent être entraînés sur les interactions des utilisateurs, telles que les invites pour les grands modèles de langage, et les données sensibles des clients fournies par les utilisateurs peuvent devenir accessibles à des tiers qui n’ont pas signé d’accords de confidentialité ou d’accords de non-concurrence. De tels scénarios compromettent la confidentialité et entraînent des violations potentielles de données, des acteurs malveillants exploitant les informations exposées à des fins préjudiciables.
Voici un exemple concret : Plusieurs employés de Samsung ont collé des lignes de code propriétaire dans ChatGPT pour rationaliser leur travail. Étant donné que ChatGPT peut être entraîné sur l’entrée de l’utilisateur, à moins qu’il ne se soit désinscrit, il est possible que le code de Samsung soit inclus dans les futures versions du modèle.
State of AI in the Cloud 2025
AI data security is critical, but staying ahead of emerging threats requires up-to-date insights. Wiz’s State of AI Security Report 2025 reveals how organizations are managing data exposure risks in AI systems, including vulnerabilities in AI-as-a-service providers.
2. Désinformation et résultats biaisés
Les utilisateurs de systèmes d’IA fantôme peuvent agir sur la base de désinformations générées par leurs interactions avec les modèles d’IA. Les modèles GenAI sont connus pour halluciner des informations lorsqu’ils ne savent pas comment répondre. Un exemple frappant ? Deux Des avocats de New York ont soumis des citations de cas fictifs généré par ChatGPT, entraînant une amende de 5 000 $ et une perte de crédibilité.
Les préjugés sont un autre problème urgent lié à l’intégrité de l’information de l’IA. Les modèles GenAI sont entraînés sur des données souvent biaisées, ce qui conduit à des réponses tout aussi biaisées. Par exemple, lorsqu’on vous demande de générer des images de femmes de ménage, Stable Diffusion démontre des préjugés raciaux et sexistes en générant presque toujours des images de femmes noires.
Si les utilisateurs se fient aux résultats des modèles d'IA sans vérifier les réponses, les conséquences peuvent inclure des pertes financières et de réputation difficiles à surmonter.
3. Non-respect des normes réglementaires
L’IA fantôme n’est pas encore protégée par des processus d’audit et de surveillance qui garantissent le respect des normes réglementaires. Partout dans le monde, de nouvelles réglementations RGPD liées à l’IA et de nouvelles réglementations spécifiques à l’IA en matière de protection des données sont en cours de rédaction et de publication, telles que la Loi européenne sur l’IA. Les organisations qui font des affaires en Europe doivent être prêtes à se conformer à ces nouvelles normes. Et les exigences de conformité futures sont l’une des « inconnues connues » de Sécurité de l’IA qui ajoutent à la complexité du domaine.
La non-conformité réglementaire présente des risques juridiques ainsi que des risques pour l’image de marque : l’opinion du public sur l’utilisation de l’IA peut changer rapidement, après tout. En ce qui concerne les coûts, il est juste d’estimer qu’en raison de sa complexité et de son imprévisibilité, les coûts financiers de l’IA fantôme dépasseront ceux de l’informatique fantôme.
Amélioration de la productivité personnelle
La prise en charge directe de l’IA fantôme permet aux organisations de rationaliser les opérations et de responsabiliser les équipes de tous les départements. Voici ce que votre organisation peut gagner :
Amélioration de l'efficacité des processus
Les outils d’IA déchargent votre équipe des tâches répétitives telles que la saisie de données ou la planification, ce qui lui permet de se concentrer sur le travail qui compte le plus. L’automatisation de ces processus accélère non seulement les opérations, mais réduit également les erreurs, ce qui rend les flux de travail plus fluides et plus fiables.
Amélioration de la productivité personnelle
L’IA peut aider les employés à en faire plus en moins de temps en automatisant les tâches de routine ou en les aidant à résoudre des tâches complexes. Qu’il s’agisse de générer des idées créatives ou d’analyser des données, l’IA permet aux individus de se concentrer sur ce qu’ils font le mieux, ce qui stimule la productivité à tous les niveaux.
Meilleur engagement des clients
Grâce aux informations alimentées par l’IA, vous pouvez adapter les interactions avec les clients à leurs préférences et besoins uniques. Des recommandations personnalisées et un soutien proactif améliorent l’expérience globale, ce qui permet de renforcer les relations et de fidéliser à long terme.
Soutien pour les équipes de sécurité et de GRC
L’IA peut jouer un rôle crucial dans le renforcement des efforts de sécurité et de conformité. Il permet d’identifier les menaces potentielles, de rationaliser la réponse aux incidents et de combler les lacunes que les approches traditionnelles peuvent manquer. Cette couche supplémentaire de soutien permet à vos équipes de sécurité de garder une longueur d’avance sur les risques.
10 meilleures pratiques pour atténuer shadow AI
L’utilisation de l’IA fantôme met souvent en évidence les faiblesses des politiques existantes. L’analyse de comment et pourquoi les employés se tournent vers des outils non autorisés fournit des informations précieuses pour affiner les cadres de gouvernance, les rendant plus pratiques et efficaces.
Lorsqu'elle est gérée de manière réfléchie, l'IA fantôme devient un atout plutôt qu'une responsabilité, aidant votre organisation à travailler plus intelligemment tout en restant sécurisée.
Meilleur engagement des clients
Grâce aux informations alimentées par l’IA, vous pouvez adapter les interactions avec les clients à leurs préférences et besoins uniques. Des recommandations personnalisées et un soutien proactif améliorent l’expérience globale, ce qui permet de renforcer les relations et de fidéliser à long terme.
Soutien pour les équipes de sécurité et de GRC
L’IA peut jouer un rôle crucial dans le renforcement des efforts de sécurité et de conformité. Il permet d’identifier les menaces potentielles, de rationaliser la réponse aux incidents et de combler les lacunes que les approches traditionnelles peuvent manquer. Cette couche supplémentaire de soutien permet à vos équipes de sécurité de garder une longueur d’avance sur les risques.
10 meilleures pratiques pour atténuer shadow AI
L’utilisation de l’IA fantôme met souvent en évidence les faiblesses des politiques existantes. L’analyse de comment et pourquoi les employés se tournent vers des outils non autorisés fournit des informations précieuses pour affiner les cadres de gouvernance, les rendant plus pratiques et efficaces.
Lorsqu'elle est gérée de manière réfléchie, l'IA fantôme devient un atout plutôt qu'une responsabilité, aidant votre organisation à travailler plus intelligemment tout en restant sécurisée.
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10 meilleures pratiques pour atténuer l'IA fantôme
Voici 10 étapes pratiques pour atténuer l'IA fantôme et assurer son intégration sécurisée dans vos flux de travail.
1. Définissez votre organisation'appétit pour le risque
Déterminer votre organisation'avant de déployer des solutions d’IA. Tenez compte de facteurs tels que les obligations de conformité, les vulnérabilités opérationnelles et les impacts potentiels sur la réputation. Évaluez des facteurs tels que les obligations de conformité, les vulnérabilités opérationnelles et les impacts potentiels sur la réputation. Cette analyse mettra en évidence les domaines dans lesquels des contrôles stricts sont nécessaires et où une plus grande flexibilité peut être autorisée.
Une fois que votre appétit pour le risque est clair, utilisez-le pour guider l’adoption de l’IA. Catégorisez les applications en fonction de leur niveau de risque et commencez par des scénarios à faible risque. Les cas d’utilisation à haut risque doivent faire l’objet de contrôles plus stricts afin de minimiser l’exposition tout en permettant à l’innovation de prospérer.
2. Adopter une approche de gouvernance incrémentale de l’IA
En prendre trop à la fois avec la gouvernance de l’IA peut submerger les équipes et créer des résistances. Commencez petit en pilotant des outils d’IA dans des environnements contrôlés ou au sein d’équipes spécifiques. Au fur et à mesure que les résultats sont observés, affinez votre approche de gouvernance et étendez progressivement l’adoption.
Cette stratégie mesurée minimise les risques et renforce la confiance des employés. Les équipes peuvent fournir des commentaires au cours de chaque phase, ce qui permet aux politiques de gouvernance d’évoluer d’une manière qui s’aligne à la fois sur les besoins organisationnels et les réalités pratiques.
3. Établir une politique d’IA responsable
Les employés ont besoin de directives claires sur l’utilisation acceptable de l’IA, d’où l’importance d’une politique d’IA responsable bien définie. Cette politique doit décrire les types de données qui peuvent être traitées, les activités interdites et les protocoles de sécurité que chacun doit suivre. Il devrait également aborder les pratiques de gestion des données pour s’assurer que les informations sensibles sont traitées de manière sûre et cohérente, en mettant l’accent sur le maintien de la confidentialité des données. De plus, exigez que tous les nouveaux projets d’IA soient examinés et approuvés par votre organisation'avant la mise en œuvre.
Des mises à jour régulières de cette politique sont tout aussi importantes. La technologie de l’IA évolue rapidement, tout comme les risques qu’elle présente. Traitez la politique comme une ressource dynamique qui s’adapte aux nouveaux défis et aux nouvelles opportunités, en la gardant alignée sur les besoins et les priorités de sécurité de l’organisation.
4. Impliquer les employés dans les stratégies d’adoption de l’IA
Les employés adoptent souvent des outils d’IA fantôme pour combler les lacunes de la technologie approuvée. L’organisation d’enquêtes ou d’ateliers permet de découvrir les outils qu’ils utilisent et les raisons qui les sous-tendent. Ces informations permettent d’identifier les faiblesses de gouvernance et d’identifier les opportunités de répondre à leurs besoins avec des solutions sanctionnées.
L’implication des employés permet de s’assurer que les initiatives d’IA s’alignent sur leurs flux de travail. Cette collaboration rend les stratégies de gouvernance plus pratiques et réduit le recours à des outils non autorisés.
5. Collaborez entre les services pour normaliser l’utilisation de l’IA
L’adoption de l’IA touche plusieurs domaines d’une organisation, il est donc essentiel de s’assurer que toutes les équipes sont alignées. L’informatique, la sécurité, la conformité et les opérations doivent travailler ensemble pour créer des normes cohérentes pour la sélection, l’intégration et la surveillance des outils d’IA.
Les politiques unifiées simplifient la surveillance et réduisent les risques. Lorsque tous les services suivent les mêmes règles, les failles de sécurité sont plus faciles à repérer et le processus d’adoption global devient plus rationalisé et plus efficace.
6. Fournir une formation et permettre l’accompagnement à l’adoption
Éduquer les employés sur les risques et les meilleures pratiques de l’IA est l’un des moyens les plus efficaces de réduire l’IA fantôme. Se concentrer sur des conseils pratiques adaptés à leurs rôles, tels que la protection Données sensibles et éviter les applications d’IA fantôme à haut risque.
En plus de la formation, offrez un soutien continu comme des services d’assistance, des guides détaillés ou des outils d’adoption numérique. Ces ressources permettent aux employés d’utiliser les outils d’IA de manière responsable tout en leur donnant la confiance nécessaire pour relever les défis en toute sécurité.
7. Hiérarchiser les solutions d’IA en fonction du risque et de l’impact sur l’entreprise
Tous les outils d’IA ne sont pas créés égaux, alors concentrez-vous d’abord sur les applications à faible risque et à forte valeur ajoutée. L’automatisation de tâches simples sans traiter de données sensibles peut générer des gains rapides avec une exposition minimale. Ces outils servent de base pour démontrer les avantages de l’IA à vos équipes.
Après avoir établi un cadre de gouvernance solide, vous pouvez introduire des outils plus avancés. Pour les applications à haut risque, appliquez des contrôles plus stricts pour gérer efficacement leur valeur commerciale contre les risques potentiels.
8. Auditer régulièrement l’utilisation des outils d’IA fantôme
L’utilisation non autorisée de l’IA peut rester cachée à moins d’être activement surveillée. Effectuez des audits de routine pour identifier les outils d’IA fantôme, évaluer leurs risques de sécurité des données et décider s’ils doivent être supprimés ou officiellement adoptés dans la pile technologique approuvée.
Ces audits révèlent également des tendances dans la façon dont les employés utilisent l’IA, fournissant des informations précieuses pour affiner la gouvernance. Si certains outils sont utilisés à plusieurs reprises sans approbation, cela peut signaler une lacune dans vos offres sanctionnées qui doit être comblée.
9. Établir une responsabilisation claire en matière de gouvernance de l’IA
L’attribution de responsabilités garantit que les politiques d’IA sont mises en œuvre et surveillées efficacement. Désignez une équipe ou un leader chargé de superviser l’utilisation de l’IA, de maintenir la conformité et de gérer les risques. Expliquez clairement leur rôle et leur autorité dans l’ensemble de l’organisation.
Disposer d’un point de contact dédié à la gouvernance de l’IA simplifie la communication et la prise de décision. Cette clarté permet de gérer les risques rapidement et d’assurer l’uniformité de l’application des politiques.
10. Mettre à jour en permanence les processus de gouvernance de l’IA
La technologie de l’IA évolue rapidement, et la gouvernance doit évoluer en même temps. Planifiez des révisions régulières de vos politiques afin d’intégrer les nouvelles meilleures pratiques, de traiter les risques émergents et de vous aligner sur l’évolution des objectifs commerciaux.
Disposer d’un point de contact dédié à la gouvernance de l’IA simplifie la communication et la prise de décision. Cette clarté permet de gérer les risques rapidement et d’assurer l’uniformité de l’application des politiques.
Meilleures pratiques pour trouver un équilibre entre le redressement et le risque
L’une des stratégies consiste à introduire des solutions d’IA basées sur le redressement et la probabilité de risque. Pour définir les solutions d’IA qui les intéressent, le comité devrait solliciter les commentaires des employés par le biais d’ateliers et de sondages.
Tout d’abord, introduisez des solutions d’IA d’intérêt qui ont un délai d’exécution élevé et qui présentent un faible risque. Il peut s’agir de solutions sur site ou tierces qui ne conservent pas les journaux de conversation, n’ont pas accès aux requêtes et n’utilisent pas les interactions des utilisateurs pour l’entraînement du modèle, sauf consentement explicite. Ensuite, commencez à planifier des solutions d’IA à délai d’exécution élevé qui présentent un risque élevé tout en développant des solutions d’IA à faible risque dans l’intervalle.
Pour les flux de travail moins sensibles, Une bonne solution consiste à fournir un accès API sécurisé aux systèmes d’IA tiers existants qui peuvent introduire des garanties de confidentialité des données et des exigences en matière de confidentialité des données pour les entrées et les sorties. Pour les flux de travail plus sensibles, l’approche la plus sûre consiste à développer des solutions d’IA là où se trouvent les données, car il n’y a aucun risque de transfert de données vers des systèmes externes.
Pour compléter la prise en charge d’une nouvelle offre d’IA, les informations pertinentes doivent être partagées dans une plateforme d’adoption numérique qui peut aider à recueillir des informations et à mettre en place des procédures pas à pas, des flux de travail et une aide contextuelle pour garantir une utilisation correcte.
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Les organisations ne peuvent pas se protéger de ce qu’elles ne savent pas. Pour découvrir l’IA fantôme, la première étape consiste à encourager et à soutenir la transparence au sein des équipes et entre elles. L’étape suivante consiste à mettre en place une solution automatisée capable de détecter la mise en œuvre et l’utilisation non autorisées de solutions d’IA.
Wiz est la première plateforme de protection des applications cloud native (CNAPP) à offrir Atténuation des risques liés à l’IA avec notre Gestion de la posture de sécurité de l’IA (AI-SPM) solution. Avec AI-SPM, les entreprises bénéficient d’une visibilité totale sur les pipelines d’IA, peuvent détecter les erreurs de configuration de l’IA pour appliquer des bases de configuration sécurisées et sont habilitées à supprimer de manière proactive les chemins d’attaque vers les modèles et les données d’IA.
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