Les cadres de conformité à l’IA poseront des défis organisationnels d’ici 2025
La réglementation de l’IA est sur le point de devenir beaucoup plus compliquée. À l’heure actuelle, l’environnement réglementaire est fragmenté, et ce qui fonctionne dans une région ne fonctionne pas nécessairement dans une autre. La loi européenne sur l’IA, par exemple, fixe la barre pour l’utilisation de l’IA en Europe, en mettant l’accent sur la transparence, la responsabilité et l’équité. C’est une bonne chose en théorie, mais en pratique, cela signifie que les entreprises devront se concentrer sur la conformité. C’est un défi de taille.
Aux États-Unis, la situation est encore plus complexe. Il n’existe pas de cadre fédéral unique comme celui de l’Union européenne ; au lieu de cela, nous assistons à l’apparition d’un ensemble de réglementations au niveau des États. Prenez le Colorado, par exemple, avec sa loi sur l’intelligence artificielle. C’est l’un des 15 États américains qui ont déjà adopté des lois sur l’intelligence artificielle. lois relatives à l’IAet d’autres sont en cours d’élaboration. Le problème pour vous, en tant que dirigeant, est que chacun de ces États a sa propre approche et que le suivi de toutes ces règles vous demandera beaucoup d’efforts.
Nous entrons dans une phase où la conformité à l’IA ne se limite plus à la compréhension des grands principes. Il s’agit de naviguer dans un patchwork de lois nationales et d’État, chacune avec ses propres particularités. Si vous ne prenez pas les devants, cela pourrait vous coûter cher en frais de justice, en amendes, voire en opportunités perdues.
Les entreprises seront confrontées à de nouveaux risques liés aux tiers
De plus en plus, les entreprises se tournent vers l’extérieur pour trouver des solutions d’IA. Pensez à des outils comme ChatGPT, Copilot, Grammarly, et même aux intégrations d’IA dans des plateformes comme Canva ou LinkedIn. Ces services tiers sont en train de devenir des incontournables pour de nombreuses organisations, mais la commodité s’accompagne de risques. Lorsque vous intégrez ces services, vous introduisez des vulnérabilités potentielles, souvent des vulnérabilités que vous ne pouvez pas entièrement contrôler.
Dans le passé, les entreprises se concentraient peut-être davantage sur la gestion des risques liés à leurs propres systèmes d’IA, mais aujourd’hui, la vraie conversation porte sur les risques liés aux tiers. Si vous comptez sur des fournisseurs externes, vous devez vous assurer que leurs systèmes sont conformes à vos normes de sécurité. De nombreuses questions vont se poser à ce sujet : À qui appartiennent les données ? Comment garantissez-vous le respect de la vie privée ? Que se passe-t-il en cas de violation ?
Beaucoup d’entreprises vont choisir d’acheter des systèmes d’IA plutôt que de les construire, et c’est une bonne chose. Mais la gestion de ces relations avec des tiers va devenir beaucoup plus compliquée. Vous aurez besoin d’un système solide pour sélectionner les fournisseurs, et vous devrez également les surveiller en permanence pour vous assurer qu’ils respectent vos normes, même s’ils ne sont pas directement sous votre contrôle.
Les modèles d’IA nécessiteront des mesures de protection contre les menaces émergentes
L’IA est puissante, mais elle est aussi vulnérable. À mesure que les systèmes d’IA s’intègrent aux activités des entreprises, le risque d’attaques, qu’il s’agisse d’injections rapides, d’hallucinations de modèles ou de préjugés, devient plus important. Pensez-y de la manière suivante : les modèles d’IA sont des machines d’apprentissage : Les modèles d’IA sont des machines à apprendre, et lorsqu’ils apprennent à partir de données erronées ou qu’ils sont alimentés par des données malveillantes, ils peuvent produire des résultats problématiques. Cela peut avoir d’énormes conséquences, en particulier si vous comptez sur l’IA pour des tâches critiques, comme l’analyse des données clients, la prise de décision automatisée ou la cybersécurité.
L’industrie a commencé à développer de nouveaux cadres pour faire face à ces menaces, et des efforts considérables ont été déployés pour réduire l’impact des injections rapides et d’autres vulnérabilités. Cependant, malgré tout le battage autour de ces solutions, très peu de modèles d’IA ont été compromis dans des incidents publics majeurs. C’est une bonne nouvelle, mais cela signifie aussi que l’on compte beaucoup sur les fournisseurs d’IA pour combler les lacunes de sécurité de leurs systèmes.
Il ne suffit pas de supposer que les outils d’IA sont sûrs parce qu’aucune violation majeure n’a été signalée. À mesure que l’utilisation de l’IA se développe, il faut s’attendre à des attaques plus sophistiquées. Il est essentiel de garder une longueur d’avance sur ces menaces et de s’assurer que vos modèles d’IA disposent des bonnes mesures de protection pour atténuer les risques.
La sécurité des données pour l’IA va faire l’objet d’une attention croissante
La sécurité des données est un problème dans le monde de la technologie depuis des années, mais elle est sur le point d’occuper le devant de la scène dans le domaine de l’IA. Pourquoi ? Parce que la qualité de l’IA dépend des données qu’elle traite et qu’à mesure que les entreprises utilisent davantage l’IA pour traiter les informations sensibles des clients, la protection de ces données devient primordiale. Malheureusement, un grand nombre de méthodes actuelles de sécurisation des données, telles que les expressions régulières (recherche de motifs de base pour le texte) ou l’étiquetage manuel des données, ne sont plus vraiment adaptées à la tâche.
Pendant des années, la sécurité des données a été quelque peu négligée. Mais avec l’essor de l IA générative (GenAI), des systèmes d’IA qui génèrent du contenu comme du texte, des images ou des vidéos, la nécessité de meilleures pratiques de sécurité est indéniable. Vous ne pouvez pas compter sur des solutions de la vieille école lorsque vous avez affaire à des systèmes qui traitent des volumes massifs de données sensibles. L’amélioration de la sécurité des données pour l’IA a déjà fait l’objet d’investissements, et vous verrez que ce domaine fera l’objet d’une attention accrue dans les mois à venir.
Les violations de données et de la vie privée ne peuvent être ignorées, et les conséquences pour les entreprises ne feront que croître. Vous devrez être proactif et vous assurer que vos mesures de protection des données évoluent en fonction de la croissance rapide de la technologie de l’IA. Le bon côté des choses ? Le marché des solutions de sécurité de l’IA est en plein essor, de sorte qu’il existe de nombreux nouveaux outils qui vous aideront à sécuriser vos données de manière plus efficace.
L’IA va devenir un outil courant pour les opérations de sécurité
L’IA ne se contente pas de changer le mode de fonctionnement des entreprises, elle va aussi changer le mode de fonctionnement de la sécurité. Au fur et à mesure que l’IA mûrit, son rôle dans la cybersécurité passera d' »expérimental » à « essentiel ». Pour l’instant, il y a beaucoup de tests et de bricolages, mais dans un avenir proche, nous verrons l’IA intégrée dans les programmes de sécurité à un niveau beaucoup plus profond. C’est déjà le cas, avec des projets comme le projet Mariner de Google, qui vise à intégrer des outils de sécurité alimentés par l’IA directement dans les systèmes d’entreprise, au niveau du navigateur.
Le potentiel de l’IA dans le domaine de la sécurité est énorme. Elle pourrait vous aider à détecter les menaces en temps réel, à prévoir les brèches potentielles avant qu’elles ne se produisent et même à automatiser les réponses aux incidents de sécurité. L’objectif n’est pas seulement d’utiliser l’IA pour la surveillance ou l’analyse ; il s’agit de l’intégrer dans le tissu même de vos opérations de sécurité. Si elle est bien utilisée, l’IA peut rendre vos systèmes de sécurité plus rapides, plus intelligents et plus efficaces, en réduisant les temps de réponse et les erreurs humaines, et en permettant d’économiser des millions de dollars en évitant les failles.
Ce n’est pas quelque chose que vous voudrez ignorer. L’avenir de la cybersécurité, c’est l’IA, et si vous ne l’intégrez pas déjà dans vos protocoles de sécurité, vous serez à la traîne. Dans les prochaines années, attendez-vous à ce que la sécurité pilotée par l’IA devienne aussi essentielle que le sont aujourd’hui les pare-feu et les logiciels antivirus.
Principaux enseignements
- Préparez-vous à des réglementations fragmentées : En 2025, les entreprises seront confrontées à un environnement réglementaire complexe et fragmenté pour l’IA, avec des lois différentes dans des régions comme l’UE et les États-Unis. Les dirigeants devraient donner la priorité à la compréhension et à la gestion de la mosaïque d’exigences de conformité pour éviter les amendes et les complications juridiques.
- Une stratégie de conformité proactive est essentielle : Comme de plus en plus d’États et de pays élaborent une législation spécifique à l’IA, les entreprises doivent mettre en œuvre des stratégies de conformité proactives et des équipes dédiées pour suivre l’évolution des exigences.
- Gérer les relations avec des tiers dans le domaine de l’IA : Comme de plus en plus d’entreprises achètent des systèmes d’IA plutôt que de les développer en interne, le risque de vulnérabilités de la part de tiers augmentera. Les dirigeants doivent s’assurer que des cadres complets de gestion des fournisseurs sont en place pour atténuer les risques externes liés aux services d’IA.
- Examinez attentivement les fournisseurs d’IA externes : Avec l’intégration généralisée de l’IA (par exemple, par le biais d’outils tels que ChatGPT, Grammarly), les organisations doivent être vigilantes quant à la sécurité, la confidentialité des données et les pratiques de conformité de leurs fournisseurs d’IA tiers.
- Investissez dans la sécurité des données spécifiques à l’IA : Les pratiques actuelles de protection des données ne sont pas adaptées à la complexité croissante de l’IA générative. Investissez dans des technologies de sécurité des données de nouvelle génération pour protéger les informations sensibles et respecter les normes de conformité, en veillant à ce que les systèmes d’IA soient à l’abri des violations.
- Se concentrer sur les menaces spécifiques à l’IA : Les modèles d’IA étant confrontés à des menaces émergentes telles que les injections rapides et les hallucinations de modèles, les entreprises doivent travailler en étroite collaboration avec les fournisseurs d’IA pour renforcer les systèmes contre ces vulnérabilités, afin de prévenir les dommages potentiels aux opérations et à la réputation.
- Intégrer l’IA pour une meilleure sécurité : L’IA passe du statut d’outil expérimental à celui d’élément central des stratégies de sécurité. Les entreprises devraient accélérer l’intégration des solutions de sécurité pilotées par l’IA afin d’améliorer la détection et la réponse aux menaces, de réduire les risques et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
