Intelligence artificielle & Cybersécurité

L'intelligence artificielle, bien que puissante pour la défense, crée aussi de nouvelles surfaces d'attaque. Les modèles eux-mêmes peuvent être ciblés par des attaques d'empoisonnement (corruption des données d'entraînement) ou d'évasion (contournement des détections). L'infrastructure qui les héberge et leurs APIs deviennent également des cibles privilégiées, nécessitant une vigilance et des stratégies de protection adaptées.

Au-delà des attaques directes, l'utilisation de l'IA comporte des risques intrinsèques. Les biais algorithmiques peuvent entraîner des discriminations, tandis que le manque de transparence des modèles ("boîte noire") complique l'audit. S'ajoutent les enjeux de confidentialité des données d'entraînement et les failles de sécurité spécifiques aux modèles (manipulation, vol). Une gouvernance rigoureuse est indispensable.

L'essor de l'IA soulève des questions cruciales de souveraineté numérique. Où sont entraînées les IA ? Où transitent et sont stockées les données traitées, notamment celles sensibles ? Utiliser des plateformes non-européennes peut exposer aux lois extraterritoriales (Cloud Act). Garantir la localisation et le contrôle des données devient essentiel pour la conformité et la maîtrise stratégique.

Sécuriser les modèles d'IA est impératif. Des référentiels spécifiques émergent, comme le Top 10 OWASP pour les Applications LLM qui adresse les risques nouveaux (injection de prompt, fuite de données...). En parallèle, les guides de l'ANSSI insistent sur une analyse de risque approfondie et un cycle de développement sécurisé adapté à l'IA. L'intégration de ces cadres est cruciale dans les projets IA