Vers une IA de Confiance : Gouvernance, Sécurité et Risques
Mettre en œuvre une IA explicable et gouvernée
Qu’est-ce que l’IA explicable, et pourquoi la privilégier ?
L’IA explicable, ou XAI (eXplainable Artificial Intelligence), s’impose aujourd’hui comme un levier essentiel dans la mise en œuvre responsable des systèmes intelligents. Contrairement aux modèles dits « boîtes noires », ces systèmes permettent de retracer et de comprendre les mécanismes décisionnels des algorithmes.
L’explicabilité offre plusieurs atouts majeurs : elle rend les prédictions auditables, permet une analyse humaine critique des critères déterminants, et contribue à la réduction des biais algorithmiques. Dans les contextes sensibles — comme la cybersécurité, les RH ou la santé —, elle constitue un socle de confiance et un vecteur de conformité avec des cadres réglementaires comme le RGPD ou l’AI Act.
Elle est également un facteur d’acceptabilité organisationnelle : un modèle que les métiers peuvent comprendre est un modèle plus facilement adopté et intégré aux processus décisionnels.
Qu’est-ce que l’IA agentique, et pourquoi y accorder une surveillance accrue
L’IA agentique marque une rupture opérationnelle : ces systèmes ne se limitent plus à générer une réponse, ils orchestrent des séquences d’actions autonomes, interagissant avec des API, des bases de données, des systèmes de fichiers ou encore des applications métiers.
Cette capacité d’initiative, combinée à la planification dynamique et à l’apprentissage en boucle fermée, rend ces IA redoutablement efficaces… mais aussi potentiellement dangereuses.
Un agent peut, par exemple, déployer un patch sur un système critique ou envoyer une alerte à un partenaire externe sans contrôle préalable. Sans garde-fous, les effets de bord peuvent être catastrophiques. Il est donc impératif de mettre en place :
- des sandbox d’exécution sécurisées,
- des politiques de permissions contextuelles,
- des mécanismes de simulation en amont,
- une journalisation exhaustive de chaque décision/action.
Ce type d’IA exige une gouvernance renforcée dès la conception.
Quelle gouvernance pour une IA de confiance
Gouverner une IA de manière responsable, c’est intégrer dès le départ des garde-fous organisatio nnels, éthiques et techniques. Cela implique :
- une charte d’usage encadrant les responsabilités, interdits et critères d’acceptabilité métier,
- une intégration dans la Politique de Sécurité des Systèmes d’Information (PSSI), avec des référentiels spécifiques IA,
- la création d’un comité de relecture éthique et technique, chargé de suivre l’évolution des modèles,
- une cartographie des cas d’usage, hiérarchisés par niveau de criticité.
Cette gouvernance ne doit pas être perçue comme un frein à l’innovation, mais comme un catalyseur de déploiements durables et maîtrisés.
2 exemples concrets :
- Un assistant juridique autonome peut analyser des contrats, rédiger des clauses et interagir avec un outil de signature électronique sans supervision. Sans limitation, il pourrait envoyer un contrat non validé.
- Un agent IT peut scanner une infrastructure, détecter une faille et proposer un correctif automatisé. Si l’analyse est biaisée, un faux positif peut provoquer une interruption de service critique.
Souveraineté : maîtriser l’infrastructure et la localisation des traitements
Dans un contexte de montée des tensions géopolitiques et d’extraterritorialité juridique, la souveraineté numérique devient un enjeu stratégique pour les organisations.
Les plateformes d’IA Générative sont principalement basées sur des Clouds publics majeurs (Azure, AWS, Grok, etc.) aux capacités de calcul et d’évolution sans commune mesure avec des acteurs locaux ou européens, même si la résistance s’organise.
Les questions à se poser pour maitriser ses workloads autour de l’IA sont complexes.
Néanmoins nous devons nous assurer des besoins de souveraineté basés sur les réflexions suivantes :
Cette approche souveraine doit être intégrée dès la phase de conception, notamment dans les appels d’offres et les clauses contractuelles.
Risques et menaces spécifiques aux systèmes d’IA
Risques et menaces sur l’IA des prompts et autres chatbot
Les modèles de langage (LLM) intégrés dans des assistants ou interfaces conversationnelles exposent les entreprises à une multitude de menaces :
- Les prompt injections permettent à des utilisateurs malveillants de manipuler les réponses du modèle ou d’accéder à des données confidentielles.
- Les hallucinations engendrent des contenus faux ou non vérifiables, parfois perçus comme fiables.
- Les fuites de données peuvent survenir si les prompts incluent par erreur des informations sensibles.
- Le phénomène de Shadow AI, où les collaborateurs utilisent des IA sans validation du RSSI, accroît les risques de divulgation involontaire.
Il est donc indispensable d’entourer les LLM de mécanismes de supervision, filtrage, pseudonymisation et alerting.
Exemple : Un agent IA chargé de traiter les demandes de remboursement clients a agi en doublon, générant des virements excessifs. Une absence de supervision transactionnelle a rendu le problème invisible pendant plusieurs jours.
Risques et menaces sur l’IA agentique
Avec leur capacité d’action autonome, les IA agentiques transforment la surface d’attaque organisationnelle.
Elles peuvent être détournées pour exécuter des actions non sollicitées, interagir avec des systèmes sensibles, ou propager une erreur de logique à grande échelle. Les risques incluent :
- Des erreurs de commande automatisées dans un SI,
- Des actions sur des équipements sans supervision,
- Des agents « silencieux » opérant hors des canaux officiels.
Il est essentiel d’appliquer les principes de :
- Défense en profondeur (filtrage, cloisonnement, audit temps réel),
- Vérification des droits contextuels (Zero Trust),
- Mécanismes de rollback sur toute action sensible.
Exemple : Une IA déployée dans un centre de supervision technique a interrompu des flux métiers en réponse à une fausse alerte de sécurité. Le manque de phase de simulation et de seuils adaptatifs a amplifié les dommages
Gouverner et protéger les données : une exigence vitale
Liste des bonnes pratiques élémentaires
- Inventorier les usages IA de l’organisation,
- Cartographier les modèles en production et en expérimentation,
- Activer systématiquement la journalisation des interactions,
- Appliquer le chiffrement sur toutes les données sensibles utilisées,
- Valider chaque cas d’usage via un comité transverse (IT, juridique, métier).
Ces éléments posent les fondations d’un écosystème maîtrisé.
Liste des actions évoluées
- Déployer des proxys intelligents capables de nettoyer et filtrer les prompts,
- Réaliser des campagnes régulières de red teaming et de stress tests IA,
- Versionner et documenter l’ensemble des modèles et leurs impacts décisionnels,
- Mettre en œuvre des algorithmes de détection comportementale sur les usages IA (scoring d’anomalie),
- Implémenter une gouvernance documentaire complète intégrant logs, métadonnées, décisions et pistes d’audit.
Une stratégie de gouvernance IA ne se décrète pas, elle se construit par étapes, dans une logique d’amélioration continue.
Construire une IA de confiance devient une obligation fondamentale.
Face à la complexité croissante des systèmes intelligents, qu’il s’agisse de LLM intégrés dans les usages quotidiens ou d’agents autonomes opérant à grande échelle, chaque organisation doit intégrer des réflexes sains et structurants, basés sur les bonnes pratiques qui se généralisent :
- Ne jamais déployer un modèle sans inventaire clair de ses usages, en fonction de la criticité des actions demandées.
L’ombre est l’ennemi de la confiance. Un usage non référencé est un risque non maîtrisé.
- Superviser en continu toutes les interactions entre IA et environnements métiers, autant que faire se peut
Chaque action ou réponse générée doit pouvoir être tracée, relue, justifiée, dans un monde idéal
- Privilégier systématiquement l’explicabilité.
Un modèle performant mais incompréhensible est inutilisable à long terme dans des contextes réglementés ou critiques.
- Mettre la souveraineté et la conformité au cœur des choix technologiques.
Cela commence dès la sélection des fournisseurs, le design des architectures, la gestion des flux de données et la localisation des données. L’AI Act européen n’est plus un brouillon : il dessine un cadre contraignant et protecteur.
- Préparer les équipes.
La sécurité de l’IA ne repose pas que sur la technique : acculturer les métiers, former les RSSI, impliquer la direction juridique et sensibiliser les utilisateurs sont des chantiers incontournables.
La maturité IA d’une organisation ne se mesure pas à la sophistication des modèles qu’elle utilise, mais à sa capacité à en garder le contrôle. Dans ce nouveau paradigme technologique, la gouvernance, la transparence et la responsabilité ne sont pas des options. Elles sont les conditions de la durabilité, de la sécurité et de la légitimité.
