La sécurité de l’IA est la pratique consistant à exploiter l’intelligence artificielle pour améliorer la posture de sécurité d’une organisation. Mais la pratique est multifacette et prend de nombreuses formes différentes.

D’un certain côté, vous pouvez exploiter l’IA pour renforcer vos défenses plus larges en cybersécurité, comme automatiser la détection et la réponse des menaces à la vitesse de la machine. Alternativement, cette pratique consiste aussi à défendre votre organisation contre les cyber-attaquants qui utilisent désormais l’IA comme arme pour lancer des attaques plus rapides et plus convaincantes. C’est combattre le feu par le feu : l’IA joue à la fois en attaque et en défense en cybersécurité.

La sécurité de l’IA peut aussi être vue comme la protection de vos propres systèmes et modèles d’IA contre le vol ou la mauvaise utilisation. Ces menaces sont un appel à l’action, et les DSI ainsi que les responsables de la sécurité en prennent note. Un rapport du BCG a révélé que 60 % des organisations ont peut-être été confrontées à des cyberattaques activées par l’IA au cours de l’année écoulée, mais seulement 7 % utilisent l’IA pour se défendre.

Malgré une prise de conscience croissante des risques que l’IA présente, l’adoption d’une cyberdéfense adéquate peine à suivre la vitesse et la sophistication des attaques pilotées par l’IA. Ici, nous examinons les subtilités de la sécurité de l’IA et explorons les meilleures pratiques pour utiliser l’IA comme un allié proactif en matière de défense.

Que comprend la sécurité de l’IA ?

« Sécurité IA » est un terme vaste qui couvre de nombreux domaines, et c’est justement le but. Ce sont plusieurs disciplines interconnectées qui travaillent ensemble vers un ensemble d’objectifs unifiés pour protéger votre organisation tout en empêchant l’IA de transformer les vulnérabilités en failles.

Utiliser l’IA pour la cybersécurité

Peut-être que le plus grand avantage que l’IA apporte aux équipes de sécurité est la rapidité. Les modèles d’apprentissage automatique (ML) peuvent rapidement alerter les analystes sur des comportements anormaux à travers le réseau. Ces modèles d’apprentissage automatique peuvent détecter des changements subtils dans le comportement d’un utilisateur qui pourraient indiquer une menace avancée, des signaux qu’un analyste humain pourrait autrement manquer. Une fois identifiée, l’IA peut aider les équipes SOC à prioriser les menaces potentielles en fonction de leur gravité et de leur exploitabilité, leur permettant de se concentrer sur les menaces nécessitant une attention immédiate plutôt que de poursuivre les faux positifs. 

De plus, l’IA a considérablement amélioré le processus d’enquête. L’IA peut corréler les signaux à travers diverses sources, comme les dispositifs de terminaison et les fichiers journaux. Une fois une menace potentielle identifiée, les modèles de sécurité IA peuvent initier des actions automatisées pour isoler les charges de travail potentiellement compromises, empêchant ainsi de nouveaux mouvements latéraux des attaquants.

Sécuriser les systèmes d’IA

Vos systèmes d’IA ont besoin de leur propre plan de défense. Cela signifie protéger les modèles, les données d’entraînement, les invites, les API, ainsi que les applications et pipelines construits autour d’eux contre toute manipulation, vol et mauvaise utilisation. Un attaquant qui accède aux données d’entraînement d’une organisation peut manipuler ses résultats ou voler directement des informations propriétaires. 

Selon une enquête de 2026 menée auprès de plus d’un millier de professionnels de la cybersécurité et de l’informatique dans le monde, 54 % des répondants ont déclaré avoir vécu un événement de sécurité lié à l’IA, et près d’un quart (24 %) n’ont pas pu confirmer la source en raison d’un manque de visibilité. Avec l’IA omniprésente, sécuriser votre pipeline de développement et l’infrastructure de soutien n’est plus optionnel.

Défense contre des attaques alimentées par l’IA

Les acteurs malveillants utilisent la technologie IA pour augmenter la vitesse des attaques contre les organisations. Ils peuvent accélérer les activités de reconnaissance et identifier plus rapidement les zones vulnérables de l’environnement d’une organisation. Grâce à l’IA, les cyber-attaquants peuvent augmenter les chances de succès des campagnes de phishing en créant des messages e-mail plus crédibles et en générant de nouvelles variantes de malwares.

Bien que de nombreuses attaques alimentées par l’IA incluent probablement une forme d’intervention humaine dans le processus décisionnel, l’utilisation de l’IA améliore significativement la vitesse à laquelle les attaques se produisent. En fait, des études récentes ont montré que les messages de spear phishing générés par l’IA ont donné un taux de clics de 54 %, bien au-dessus des benchmarks traditionnels de phishing qui se situent en moyenne de 12 %.

Pourquoi la sécurité de l’IA est-elle importante ?

Chaque nouvel outil d’IA que vous adoptez ouvre un point d’entrée supplémentaire dans votre environnement, et cette expansion se fait rapidement. Les systèmes d’IA introduisent des identités non humaines, des API de modèles, des intégrations SaaS et des services cloud éphémères que les plateformes de sécurité traditionnelles n’ont pas été conçues pour surveiller. 

Ensuite, il y a l’élément humain, qui introduit une IA de l’ombre et ouvre une énorme boîte de Pandore dans votre réseau. En fait, une analyse récente a révélé que plus de 70 % des employés utilisent déjà des outils d’IA au travail, souvent sans approbation formelle ni contrôle.

Sans la mise en œuvre de pratiques robustes de sécurité de l’IA, les organisations seront vulnérables dans de nombreux domaines :

• Exposition de données sensibles : Les invites utilisées lors des conversations, les fichiers et images téléchargés lors des interactions, ainsi que les données stockées dans les ensembles de données d’entraînement, peuvent être divulgués de manière inappropriée à des parties non autorisées lorsque des contrôles appropriés ne sont pas mis en place.
• Intégrité du modèle : Manipuler un modèle d’IA peut entraîner des résultats peu fiables incluant des biais, voire manipuler intentionnellement la sortie pour tromper les utilisateurs prenant des décisions basées sur ces résultats.
• Disponibilité des services : Les attaques sur les points d’inférence ou l’infrastructure derrière vos applications basées sur l’IA peuvent mettre ces applications hors ligne.
• Conformité réglementaire : Les amendes pour des infractions graves dans le cadre réglementaire tel que la loi européenne sur l’IA peuvent atteindre jusqu’à 35 millions d’euros (soit 7 % du chiffre d’affaires mondial).
• Confiance des clients : Vos clients le remarqueront. Jusqu’à 87 % des consommateurs déclarent qu’ils ne seraient pas disposés à faire affaire avec des entreprises dont ils ne croient pas que leur sécurité a été correctement protégée.

Une application d’IA compromise ne reste généralement pas confinée. Puisqu’il interagit probablement avec vos données, d’autres applications et l’infrastructure sous-jacente, lorsqu’un attaquant parvient à entrer par un vecteur, il peut pivoter vers tout autre point connecté à ce point d’entrée initial.

Comment fonctionne la sécurité de l’IA ?

La sécurité de l’IA fonctionne comme un cycle continu construit sur cinq fonctions principales qui fonctionnent en harmonie, et le cadre qui la sous-tend dépend autant des personnes, des processus et de la gouvernance que de la technologie.

1. Découvrez les actifs et dépendances de l’IA : Vous ne pouvez pas sécuriser efficacement ce que vous ne voyez pas. Une étude récente a révélé que 91 % des outils d’IA utilisés par les entreprises fonctionnent en dehors de leur contrôle. En retour, identifier un inventaire complet de l’IA sanctionnée (approuvée) et de l’IA fantôme (non autorisée) est la première étape.
2. Évaluer les vulnérabilités et les risques commerciaux : Le National Institute of Standards and Technology (NIST) fournit des cadres tels que le cadre de gestion des risques IA pour cartographier, mesurer et prioriser les risques associés à chaque phase du cycle de vie de l’IA, y compris, mais sans s’y limiter, les biais nuisibles et la dérive du modèle.
3. Protégez les modèles, données, applications et infrastructures : Contrôlez les couches — chiffrement, contrôle d’accès, segmentation — à tous les niveaux de la pile IA.
4. Surveillez le comportement de l’IA et l’activité du système : La surveillance continue identifie les anomalies dans les sorties des modèles et les accès non autorisés avant l’escalade. Uneenquête mondiale récente a révélé que 80 % des répondants ont déclaré que leurs agents IA avaient déjà réalisé des actions dépassant leur portée définie.
5. Intervenir et contenir les incidents de sécurité : La microsegmentation permet d’isoler rapidement les systèmes affectés lors d’un incident, limitant les mouvements latéraux et réduisant le rayon d’explosion associé à un incident.

Quels sont les risques de sécurité les plus courants liés à l’IA ?

L’IA a déclenché une avalanche de nouvelles catégories de risque pratiquement étrangères aux modèles de sécurité traditionnels. Voici quelques-uns des risques de sécurité de l’IA les plus courants que vous devez avoir à l’esprit.

Injection prompte et sorties non sécurisées

L’injection prompt se produit lorsqu’un attaquant insère des instructions malveillantes dans l’invite pour contourner les instructions fournies au système d’IA. L’injection directe par prompt signifie entrer ces instructions directement dans le système d’IA. L’injection indirecte d’invite consiste à intégrer du code malveillant, du texte ou même des emojis dans le contenu d’une page web ou d’un email traité par le système d’IA. Qu’elles soient directes ou indirectes, les invites malveillantes peuvent produire des résultats dangereux et déclencher des actions imprévues après traitement.

Paul Dant d’Illumio l’a démontré de première main en testant les garde-fous de ChatGPT. « Ce que j’ai constaté, c’est que si vous mettez vraiment une touche éducative sur vos prompts, il est fort probable que cela ne voie pas vos intentions ultimes et vous aidera réellement à automatiser la création d’un script de ransomware . »

Empoisonnement des données et manipulation du modèle

Les acteurs malveillants peuvent corrompre les données d’entraînement d’une IA, affiner les données ou récupérer des données pour modifier progressivement le comportement du modèle. Par exemple, un jeu de données corrompu pourrait entraîner un modèle d’IA à classer incorrectement les menaces, divulguer des informations confidentielles ou produire des résultats biaisés. Contrairement aux menaces de sécurité traditionnelles, les dégâts ne sont pas toujours visibles.

Exposition à des données sensibles

Des informations sensibles peuvent fuir d’un système d’IA à de nombreux moments. Par exemple, un acteur malveillant peut obtenir des informations sensibles via une invite, une réponse, des fichiers journals, des embeddings, un jeu de données d’entraînement ou via une connexion à une autre application.

Michael Adjei, directeur de l’ingénierie des systèmes chez Illumio pour l’EMEA, a expliqué à quel point un système d’IA typique est exposé. « Les données sont poussées dans la couche d’entrée et se déplacent vers la couche cachée où la 'magie' de l’IA se produit. Ensuite, il se retrouve à la couche de sortie où le consommateur peut s’y connecter. » Interrogé sur les possibilités d’apparition de vulnérabilités dans ce processus, Adjei n’a pas hésité. « À peu près à chaque étape. »

Vol de modèles et inversion de modèle

Les modèles d’IA représentent un investissement important, ce qui en fait une cible attrayante. Les attaquants peuvent voler directement l’architecture et les poids du modèle propriétaires, ou utiliser l’inversion du modèle pour déduire les données sensibles utilisées lors de l’entraînement.

Risques de la chaîne d’approvisionnement en IA

Chaque modèle, jeu de données, bibliothèque, plugin ou API tiers sur lequel votre organisation s’appuie est un vecteur d’attaque potentiel. Une dépendance open source peut être compromise, et un modèle pré-entraîné peut aussi être altéré — introduisant des vulnérabilités dans votre environnement bien avant le déploiement.

Contrôle excessif et intégrations peu sécurisées

Les agents d’IA capables de collecter des données sensibles, d’invoquer des outils externes ou d’effectuer des actions de manière autonome nécessitent des garde-fous stricts. Un comportement trop permissif transforme un agent compromis en tremplin pour une exploitation ultérieure des systèmes accessibles par cet agent.

IA de l’ombre et mauvaise configuration

Des outils d’IA non autorisés et des modèles inconnus créent des angles morts que vous ne pouvez pas défendre. Une configuration cloud faible et des points de terminaison exposés créent des angles morts supplémentaires.

Comme l’a dit Adjei, « La première réponse de nombreux CISO et responsables de la sécurité a été : 'l’IA est utilisée par les méchants, donc les gentils ont aussi besoin de plus d’IA.' » Mais ce n’est pas forcément vrai. »

Compromis des infrastructures et déplacement latéral

Une fois qu’un attaquant a pris le contrôle d’une charge de travail d’IA, la préoccupation est de savoir ce qui va suivre. Tous les magasins de données, identifiants, applications et autres charges de travail associés deviennent disponibles une fois la compromission initiale effectuée, permettant à une seule violation de se propager rapidement dans l’ensemble de votre environnement.

Le conseil de Dant pour anticiper ce risque est rafraîchissant : « Le premier principe est de revenir aux bases. En fin de compte, une bonne hygiène cybernétique, la prévention des mouvements latéraux et les principes de Zero Trust deviendront encore plus valables à l’avenir. »

Attaques de dérive et de disponibilité du modèle

Les données du monde réel évoluent avec le temps et s’éloignent des données d’entraînement, ce qui entraîne des résultats moins fiables et de mauvaises décisions de sécurité. Les acteurs malveillants peuvent accélérer la dégradation par épuisement ciblé des ressources et des attaques par déni de service sur l’infrastructure IA, affectant directement la disponibilité au moment précis où vous en avez le plus besoin.

Comment l’IA est-elle utilisée en cybersécurité ?

Les équipes de sécurité considèrent l’IA comme un autre acteur sur le banc du SOC, traitant des volumes de données à des vitesses qu’aucun analyste humain n’aurait pu égaler. Voici comment l’IA rapporte ses résultats dans des cas d’usage spécifiques.

‍

• Détection de menaces et d’anomalies : L’IA identifie les changements dans le comportement du réseau qui indiquent souvent une faille avant qu’un humain ne puisse les détecter.
• Analyse comportementale : L’apprentissage automatique établit une base de référence du comportement de l’utilisateur et de la machine, permettant à l’IA de signaler les écarts par rapport à cette base.
• Corrélation et priorisation des alertes : L’IA corrélée des signaux similaires à travers différents ensembles d’outils et détermine le niveau relatif de gravité entre ces signaux corrélés. Cela réduit la fatigue d’alerte.
• Chasse aux menaces : L’IA présentera des schémas et des relations potentiels (qui peuvent être cachés à l’œil humain) qui orientent l’analyste pour poursuivre des menaces qu’il n’étudiait pas autrement.
• Phishing et détection de fraude : Les modèles d’IA utilisent le traitement du langage naturel, les caractéristiques comportementales des expéditeurs et les métadonnées pour détecter le phishing et les e-mails/transactions frauduleux qui ont échappé à d’autres mécanismes de filtrage.
• Priorisation des vulnérabilités : L’IA utilise l’historique réel d’exploitation des vulnérabilités pour classer les vulnérabilités par gravité, plutôt que par sévérité théorique.
• Résumés d’enquêtes de sécurité : L’IA condense des journaux et alertes complexes en résumés sur lesquels les analystes peuvent agir.
• Réponse automatisée aux incidents : L’IA isole les charges de travail compromises ou révoque l’accès au moment où elle reconnaît une menace.

Quelles sont les meilleures pratiques en matière de sécurité de l’IA ?

La sécurité de l’IA consiste à appliquer des bonnes pratiques de sécurité bien établies à cette nouvelle catégorie d’actifs informatiques (c’est-à-dire modèles, applications, agents, API, jeux de données et charges de travail). Ne créez pas de nouvelles politiques de sécurité — prolongez celles que vous avez.

• Créez un inventaire complet : Documentez tous vos modèles d’IA, applications, agents, API, jeux de données et charges de travail. Si vous ne le documentez pas, vous ne pouvez pas le sécuriser.
• Classifiez vos actifs IA : Priorisez vos actifs IA en fonction de leur valeur, de leur exposition et de leur impact potentiel sur l’organisation ; cela aidera à identifier quels actifs doivent être sécurisés en premier.
• Utilisez l’accès à privilège minimum : Limitez l’accès uniquement à ceux qui en ont besoin pour effectuer des tâches, que ce soit des personnes ou des machines. Cela inclut les identités non humaines introduisent l’IA et le ML.
• Segmentez vos charges de travail en IA : Isolez les systèmes d’IA des données sensibles et des infrastructures critiques afin d’éviter qu’un modèle compromis ne devienne une porte dérobée vers d’autres domaines.
• Chiffrez toutes les données : Chiffrez les données tant en mouvement que pendant leur stockage, tout au long de la chaîne d’IA.
• Ne pas mettre de secrets dans les systèmes IA/ML : N’inclure pas d’identifiants, de clés API ou de données réglementées dans les invites IA, le code source ou les journaux. Ces éléments pourraient potentiellement exposer votre organisation s’ils étaient divulgués.
• Validez votre chaîne d’approvisionnement : Vérifiez l’intégrité de vos données d’entraînement, des sources de modèles, des bibliothèques et des dépendances tierces avant de les intégrer à votre environnement.
• Mettez en place des garde-fous pour les outils d’IA générative : Déploiez les contrôles d’entrée, de sortie et d’utilisation des outils pour détecter les manipulations avant que des dommages potentiels ne soient causés.
• Surveillez en continu : Surveillez de près le comportement de vos modèles, l’activité de l’API, les communications sur la charge de travail et les changements de configuration en temps réel, pas seulement pendant le déploiement.
• Élaborer des plans de réponse : Élaborer des plans expliquant comment intervenir en cas de modèle compromis, de données exposées ou d’infrastructures impactées.
• Équipe rouge à vos modèles : Effectuez régulièrement des tests adversariaux et une modélisation des menaces contre vos modèles d’IA, pas une seule fois avant le déploiement.
• Exiger une supervision humaine : Assurez-vous que l’approbation humaine est requise avant d’autoriser des actions automatisées qui entraînent des conséquences significatives ou des impacts irréparables sur les systèmes de production.
• Respectez les cadres établis : Mappez votre programme avec des cadres établis, tels que le NIST AI Risk Management Framework et les listes LLM et Agentic AI Top 10 d’OWASP. Restez informé des exigences réglementaires applicables.

Comment le Zero Trust renforce-t-il la sécurité de l’IA ?

Le Zero Trust remplace la confiance implicite inhérente aux systèmes hérités par une vérification continue et un accès au moindre privilège pour chaque utilisateur, service, charge de travail et jeu de données d’IA. Rien n’a droit à un laissez-passer simplement parce qu’il est déjà dans votre réseau.

La segmentation met en pratique le Zéro Confiance, séparant les actifs critiques d’IA, les modèles, les données d’entraînement et les applications associées du reste de votre environnement. Si un attaquant prend le contrôle d’une charge de travail, la segmentation limite jusqu’où il peut aller. La surveillance continue renforce cela, révélant des communications ou comportements malveillants indiquant l’existence d’un problème.

Bien que Zero Trust lui-même ne puisse pas empêcher toutes les attaques contre votre système d’IA, il peut les contenir. Vous êtes exposé à des exploits spécifiques au modèle comme l’injection rapide, mais Zéro Confiance limite les dégâts lorsqu’un coup de main touche. Zero Trust protège l’infrastructure autour de votre système d’IA, donc une brèche a un rayon d’explosion plus petit.

Comment Illumio soutient la sécurité de l’IA

Pour suivre le rythme de l’IA, les équipes de sécurité ont besoin de visibilité et de réponses, rapidement.

La plateforme de confinement des brèches d’Illumio offre la clarté et le contrôle que les environnements d’IA exigent. Lorsque des activités suspectes apparaissent, la segmentation zéro confiance d’Illumio isole immédiatement la charge de travail affectée, sans nécessiter d’agent, limitant ainsi la distance de propagation d’un attaquant. Cette capacité de confinement est ce qui distingue un incident contrôlé d’une brèche à grande échelle.

Alors que d’autres outils se concentrent sur la prévention des attaques spécifiques au modèle, comme l’injection rapide, Illumio protège l’infrastructure entourant vos systèmes d’IA, ainsi que les capacités rapides de confinement des brèches alimentées par l’IA dont votre équipe a besoin pour réduire l’impact et maintenir la continuité des activités en cas d’incident.

Foire aux questions

Qu’est-ce que la sécurité de l’IA en termes simples ?

Abréviation de sécurité par intelligence artificielle, la sécurité de l’IA consiste à protéger votre IA et à utiliser l’IA pour protéger tout le reste. La sécurité de l’IA vise à protéger les systèmes, modèles et données d’IA dont votre organisation dépend contre le vol, la manipulation et la mauvaise utilisation, tout en utilisant les technologies d’IA pour renforcer vos défenses plus larges.

Quelle est la différence entre la sécurité de l’IA et la cybersécurité ?

La cybersécurité protège l’ensemble de votre environnement informatique, y compris les réseaux, les applications, les points de terminaison et les données. La sécurité de l’IA est un sous-ensemble spécialisé de la cybersécurité, axé spécifiquement sur les risques introduits par les systèmes d’IA, tels que l’injection rapide, le vol de modèles et l’empoisonnement des données. Chaque organisation utilisant l’IA doit étendre ses pratiques de cybersécurité pour la couvrir.

Quelle est la différence entre la sécurité de l’IA et la sécurité de l’IA ?

La sécurité de l’IA protège les systèmes d’IA contre les menaces externes, telles que les hackers, les violations de données et les attaques adverses. La sécurité de l’IA protège contre les risques internes tels que les biais dans les sorties, les hallucinations ou les comportements nocifs non intentionnels (qu’un système ait été attaqué ou non). L’un se défend contre les assaillants. L’autre défend contre le système d’IA lui-même qui cause des problèmes.

Qu’est-ce que la sécurité de l’IA générative ?

La sécurité de l’IA générative supervise les systèmes et les données derrière les plateformes d’IA qui génèrent du contenu (par exemple, texte, code et images depuis ChatGPT ou Perplexity) afin d’éviter toute mauvaise utilisation ou manipulation. Cette discipline se concentre sur la sécurisation des modèles et pipelines eux-mêmes ainsi que sur la sécurité des données sensibles circulant à travers les prompts et les sorties lors d’une utilisation réelle.

L’IA peut-elle remplacer les professionnels de la cybersécurité ?

Non. L’IA peut automatiser des tâches répétitives comme l’analyse des journaux et le triage des alertes, mais elle ne peut pas remplacer le jugement stratégique et le raisonnement contextuel d’un analyste humain. La tendance émergente est que l’IA remodele les rôles de cybersécurité plutôt que de les éliminer complètement. Cela permet aux professionnels de se tourner vers des tâches stratégiques à plus grande valeur ajoutée.

Quelles sont les plus grandes menaces à la sécurité de l’IA ?

Les menaces les plus urgentes incluent l’injection rapide, l’empoisonnement des données, l’exposition de données sensibles, le vol de modèles, les vulnérabilités de la chaîne d’approvisionnement de l’IA et l’IA parallèle opérant hors de la visibilité de l’informatique. Les attaquants utilisent également l’IA pour accélérer la reconnaissance, le phishing et le développement de logiciels malveillants, augmentant ainsi la vitesse et l’ampleur des attaques traditionnelles.

Comment les organisations peuvent-elles sécuriser leurs systèmes d’IA ?

Les organisations doivent faire un inventaire approfondi de leur stack d’IA et classer chaque application ou plateforme selon les risques. Ensuite, imposez l’accès au minimum de privilèges et segmentez les charges de travail IA à partir des données sensibles. D’autres considérations qui complètent un programme de sécurité IA solide incluent la superposition du chiffrement, la surveillance continue, les tests adversariaux et la supervision humaine des décisions importantes.

Quels cadres aident les organisations à gérer les risques de sécurité de l’IA ?

Le cadre de gestion des risques IA du NIST est un cadre de sécurité IA standard dans l’industrie qui offre des directives structurées pour identifier et gérer les risques spécifiques à l’IA tout au long du cycle de vie du modèle. De plus, le Top 10 d’OWASP pour les applications LLM est une excellente ressource pour traiter des risques tels que l’injection rapide et la gestion des sorties non sécurisées. Des cadres comme ISO 42001 et MITRE ATLAS sont des lectures précieuses pour une approche de gouvernance globale. Il vaut aussi la peine de lire sur l’IA du Mythe et de se remettre à jour sur la prochaine évolution de l’IA de la frontière.