Cybersécurité des projets IA : qui tient vraiment le volant ?

La cybersécurité des projets IA se joue dès le premier cadrage, pas à la fin du déploiement. Autrement dit, si personne ne peut dire stop au bon moment, l’entreprise accepte un risque sans le décider.

D’abord, l’IA élargit la surface d’attaque : données, prompts, modèles, agents, connecteurs. Ensuite, elle accélère les offensives : fraude, phishing, deepfakes et automatisation à grande échelle. Enfin, elle complique l’attribution et la maîtrise : un usage “innovant” peut devenir un point d’entrée, même si l’intention initiale reste positive.

Pourquoi la cybersécurité des projets IA échappe souvent à la gouvernance ?

Souvent, les métiers veulent aller vite. Ensuite, les équipes data optimisent la performance. Pendant ce temps, la sécurité arrive trop tard, quand l’architecture et le fournisseur verrouillent déjà les choix. Résultat : personne ne tranche clairement sur la tolérance au risque, alors que le projet engage la responsabilité de l’organisation.

Mettre une gouvernance simple et actionnable

Pour piloter, vous pouvez structurer la cybersécurité des projets IA autour de 5 blocs :

  • Données : classification, traçabilité, droits, et limitation des fuites.

  • Modèles : tests de dérive, évaluation d’exposition, et mesures contre prompt injection / empoisonnement.

  • Usages : règles d’emploi, validation humaine quand nécessaire, et documentation des décisions.

  • Fournisseurs : clauses, responsabilités, auditabilité, et réversibilité.

  • Supervision : observabilité, alertes, et exercices de réponse à incident orientés IA.

La question qui change tout : qui peut dire “stop” ?

Au final, la bonne gouvernance ne dépend pas d’un titre. Elle dépend d’un mandat clair : qui porte l’accountability et qui arbitre quand le business pousse ?

Et chez vous : qui a le pouvoir explicite de freiner un projet IA trop risqué, même s’il est déjà “sponsorisé” ?