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Les vulnérabilités propres aux systèmes d’intelligence artificielle

Le premier risque associé à l’usage des outils d’intelligence artificielle est celui des fuites de données. Lorsqu’un utilisateur saisit des informations sensibles (comme les rapports internes, les données clients ou les résultats financiers) dans un chatbot ou un modèle IA, il existe un danger réel que ces données soient stockées, réutilisées ou même rendues accessibles en dehors du cadre prévu. Ce risque est d’autant plus préoccupant que certains modèles conservent des fragments de données pour améliorer leurs performances ce qui peut entraîner une divulgation involontaire. Comme le souligne Riskinsight Wavestone: les chatbots d’IA peuvent faire fuiter vos informations personnelles ou professionnelles si leur usage n’est pas encadré.


Le deuxième risque lié à l’usage de l’intelligence artificielle est celui des attaques adversariales qui consistent en des manipulations intentionnelles visant à tromper un modèle en lui fournissant des données biaisées ou malveillantes. Ces attaques peuvent altérer le comportement du système, provoquer des erreurs de classification ou générer des décisions dangereuses, notamment dans des domaines sensibles comme la santé ou la cybersécurité. En pratique, il suffit parfois de modifier subtilement une image ou un texte pour induire le modèle en erreur. Chose qui démontre la fragilité des algorithmes face à des entrées malveillantes comme le rappelle un rapport du MIT Technology.


Le troisième risque est celui du Shadow AI, c’est-à-dire l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle non validés par l’organisation. Lorsqu’un collaborateur copie-colle des données sensibles (comme des informations clients ou des rapports internes) dans un service externe, il expose l’entreprise à des fuites incontrôlées et à des violations de conformité car ces outils échappent aux politiques de sécurité et de gouvernance internes. Ce phénomène est particulièrement dangereux pour les PME qui n’ont pas toujours les moyens de surveiller l’usage des technologies émergentes comme le souligne Swisscom dans son article sur les risques que présentent de Shadow AI pour la sécurité des données et la conformité d’une entreprise.


Enfin, le quatrième risque est lié aux biais et à la confidentialité. En effet, un modèle d’intelligence artificielle mal entraîné peut révéler des informations implicites sur des individus ou des groupes, ou encore reproduire des discriminations présentes dans les données utilisées pour son apprentissage. Ce problème survient lorsque les jeux de données contiennent des biais historiques ou sociaux qui se reflètent ensuite dans les résultats générés par l’IA. Face à une telle situation, ces outiles peuvent conduire à des décisions injustes ou à des atteintes à la vie privée, ce qui d'ailleurs été mentionné par l’UNESCO au sujet de l'éthique de l’intelligence artificielle.

Mesures préventives et bonnes pratiques pour réduire les menaces

Pour faire face aux risques liés à l’usage de l’intelligence artificielle, plusieurs stratégies doivent être mises en place. La première consiste à appliquer le principe de minimisation des données en ne partageant avec un modèle que les informations strictement nécessaires. À cela s’ajoutent des techniques comme l’anonymisation et la pseudonymisation qui permettent de transformer les données sensibles avant leur utilisation. Les organisations doivent également instaurer une gouvernance claire de l’IA, incluant des audits réguliers et des politiques d’accès strictes. Enfin, la sensibilisation des équipes reste essentielle. En effet, il est capital de former les collaborateurs à identifier les menaces telles que le phishing généré par IA afin de renforcer la sécurité collective.

Cependant, la sécurité des données ne peut plus se limiter à des solutions techniques. Elle doit devenir une culture partagée au sein des entreprises et des institutions. L’IA, que l’on peut comparer à un "apprenti numérique" doit être encadrée comme un nouvel employé à qui on confie des tâches, mais jamais des secrets sans surveillance. Cette approche implique de responsabiliser chaque acteur, qu’il s’agisse des PME, des étudiants ou des chercheurs afin qu’ils adoptent des pratiques sécurisées dans leur usage quotidien des outils d’IA.

En fin, l’intelligence artificielle représente une opportunité immense, mais elle ne peut être pleinement exploitée que si la protection des données devient un réflexe collectif et permanent. La sécurité doit être intégrée à chaque étape des projets, formant ainsi un pilier indispensable de la confiance numérique.