Les équipes de sécurité devraient piloter l'adoption de l'IA car elles comprennent le risque, les contrôles de données et la conformité. En s'impliquant tôt, elles conçoivent des garde-fous, préviennent l'IT parallèle et respectent les nouvelles obligations (par exemple, la loi européenne sur l'IA). Cette approche proactive permet une intégration de l'IA plus sûre et rapide, tout en assurant une valeur commerciale durable.

L'IA est en train de transformer la manière dont les organisations planifient, construisent et sécurisent leurs produits numériques. Si les équipes de sécurité restent en périphérie, elles répéteront la plus grande erreur de l'ère du cloud : ajouter des contrôles après que les décisions ont été prises. Lorsque les DSI prennent les devants dès le début, l'IA apporte de la valeur plus tôt, avec les bons garde-fous, moins de surprises et une responsabilité claire.

Ce qui a changé—et pourquoi c'est important maintenant

• La réglementation est réelle et progressive. La loi européenne sur l'IA est entrée en vigueur le 1er août 2024 avec des interdictions sur les cas d'utilisation prohibés à partir de février 2025 et des exigences élargies augmentant jusqu'en 2026. Les programmes qui débutent maintenant peuvent devenir conformes et crédibles.

• Les fondations de gouvernance existent. L'ISO/CEI 42001 (systèmes de gestion de l'IA) et le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST vous offrent un modèle opérationnel pour le risque lié à l'IA, l'évaluation de l'impact et la supervision continue.

• Les directives du Royaume-Uni sont pratiques et guidées par la sécurité. Les conseils pour le développement sécurisé de l'IA du NCSC et le Code de pratique en cybersécurité du gouvernement britannique définissent les attentes sécurisées par défaut pour les constructeurs et les acheteurs.

Les raisons d'une adoption de l'IA guidée par la sécurité

La sécurité connaît les données, les joyaux de la couronne et les modes d'échec. Lorsqu'elle mène la charge, l'équipe peut :

1. Réduire le risque plus tôt. S'impliquer lors de la découverte et de la conception pour établir des règles de classification des données, des politiques d'utilisation des modèles et des chemins d'approbation—avant que l'IT parallèle ne prenne racine.

2. Accélérer la valeur en toute sécurité. Collaborer avec les équipes produit et d'ingénierie pour approuver les bons outils, débloquer les équipes et documenter les contrôles pour les audits.

3. Respecter les obligations avec confiance. Associer les cas d'utilisation de l'IA aux catégories de la loi européenne sur l'IA, appliquer les contrôles de l'ISO/CEI 42001 et démontrer le traitement des risques à l'aide du cadre de gestion des risques de l'IA du NIST.

Six domaines d'intérêt que la sécurité devrait posséder

1. Gestion des fournisseurs. Sélectionner des fournisseurs d'IA avec des pratiques de sécurité transparentes, une gestion claire des données (formation vs. pas de formation) et des certifications pertinentes. Exiger des documents pour soutenir l'alignement sur la loi européenne sur l'IA et l'ISO/CEI 42001.

2. Classification des données et garde-fous. Définir ce qui peut être traité par quels systèmes d'IA, sous quelles protections (masquage, filtrage, caviardage), et comment les sorties sont gérées. Appliquer les politiques dans les outils que vos constructeurs utilisent réellement.

3. Protection contre l'injection en prompt. Traiter les LLM comme des interprètes d'entrées non fiables. Mettre en œuvre des filtres de contenu, l'isolation des instructions, et des listes de permis pour l'utilisation des outils—plus des équipes rouges pour les contournements.

4. Contrôles d'accès pour les charges de travail IA. Appliquer le principe du moindre privilège pour les modèles, agents et connecteurs. Utiliser des jetons à portée définie et un accès juste-à-temps pour les chemins d'accès aux données sensibles.

5. Gestion du cycle de vie des agents AI. Gouverner comment les agents sont créés, testés, déployés, surveillés et retirés—en les traitant comme des actifs de premier ordre avec des propriétaires, des SLO et des pistes d'audit.

6. Gouvernance et supervision continue. Surveiller le comportement du modèle, la dérive des données, les flux de données, et les changements de tiers. Effectuer des examens programmés, consigner les décisions, et rafraîchir les DPIA et les registres des risques à cadence. Aligner les contrôles sur l'ISO/CEI 42001 et les fonctions RMF du NIST.

Étapes pratiques pour démarrer ce trimestre

1) Effectuer une découverte IA guidée par la sécurité.
Inventorier l'utilisation de l'IA (autorisée et parallèle), classer les cas d'utilisation par risque, et les associer aux catégories de la loi européenne sur l'IA. Documenter les lacunes et les atténuations pragmatiques, puis publier une politique d'une page à suivre par les équipes.

2) Mettre en place un manuel de gouvernance de l'IA.
Utiliser la structure de l'ISO/CEI 42001 (portée, leadership, risque, supervision des fournisseurs) et les fonctions du cadre de gestion des risques de l'IA du NIST (Gouverner, Cartographier, Mesurer, Gérer) pour créer un processus allégé et répétable.

3) Co-concevoir des garde-fous avec l'ingénierie.
Intégrer des filtres de données, des politiques de secrets et la journalisation dans le flux de travail du développeur. Ajouter des vérifications avant engagement pour les modèles de prompt, les périmètres de récupération, et les connecteurs sortants.

4) Former les équipes au développement sécurisé de l'IA.
Utiliser les directives du NCSC pour ancrer des sessions pratiques sur la conception sécurisée, le déploiement et l'exploitation des systèmes d'IA ; inclure des exercices sur l'injection de prompt et la validation des sorties.

5) Piloter avec un cas d'utilisation essentiel à l'entreprise et à faible risque.
Choisir un cas d'utilisation mesurable (par exemple, résumer les journaux de sécurité, augmenter la modélisation des menaces). Prouver la valeur, puis évoluer.

6) Établir des équipes rouges et des manuels d'incidents.
Définir comment tester les modèles/agents (contournements, exfiltration de données) et comment réagir (désactiver les outils, faire tourner les jetons, notifier les propriétaires, requalifier les politiques).

Comment cela soutient la conformité (sans vous ralentir)

• Loi européenne sur l'IA. La découverte et la catégorisation précoces vous aident à éviter les utilisations interdites, à préparer des codes de pratiques, et à respecter les exigences de transparence et de gestion des risques au fur et à mesure qu'elles se mettent en place jusqu'en 2026.

• ISO/CEI 42001. Un système de gestion de l'IA vous offre une colonne vertébrale vérifiable pour la gouvernance, la gestion des fournisseurs et l'amélioration continue.

• Cadre de gestion des risques de l'IA du NIST. Fournit un langage partagé et des points de contrôle pour cartographier les risques, mesurer les contrôles, et gérer le changement.

• Conseils au Royaume-Uni. Les conseils du NCSC et le Code de pratique pour la cybersécurité en IA du Royaume-Uni rendent concret le concept de "sécurité par défaut" pour les organisations britanniques.

Résumé et prochaines étapes

Les équipes de sécurité ont une occasion rare de piloter l'IA de manière responsable—et d'être perçues comme des facilitateurs de l'innovation plutôt que des gardiens. Commencez par la découverte, mettez en place une gouvernance légère, et prouvez la valeur par des pilotes sécurisés. Contactez Génération Digital pour concevoir votre manuel de gouvernance de l'IA, aligner vos outils et accélérer l'adoption—en toute sécurité.

FAQ

Q1. Pourquoi les équipes de sécurité devraient-elles piloter l'adoption de l'IA ?
Parce qu'elles comprennent les données, les risques, et les contrôles—et peuvent prévenir l'IT parallèle tout en répondant aux obligations comme la loi européenne sur l'IA.

Q2. Quels cadres devons-nous utiliser pour gérer le risque lié à l'IA ?
ISO/CEI 42001 pour un système de gestion de l'IA et le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST pour le cycle de vie du risque; les deux se complètent mutuellement.

Q3. Quelles directives du Royaume-Uni devons-nous suivre ?
Les Guidelines for secure AI system development du NCSC et le Code de pratique pour la cybersécurité en IA du Royaume-Uni.

Q4. Quel est le calendrier de la loi européenne sur l'IA que nous devrions prévoir ?
Date d'entrée en vigueur : 1er août 2024 ; interdictions d'utilisation prohibée à partir du 2 février 2025 ; obligations plus larges évoluent jusqu'en 2026 (incl. les devoirs pour risques élevés/GPAI).