La sécurité de l’IA fait référence aux stratégies, outils et pratiques qui protègent les systèmes, modèles et données d’intelligence artificielle contre les cybermenaces, la manipulation et les utilisations abusives. À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leurs opérations critiques, elles doivent protéger ces systèmes pour maintenir l’intégrité des données, se conformer aux réglementations en matière de confidentialité et de protection des données, et conserver la confiance des clients.
Cet article explique ce qu’implique la sécurité de l’IA et comment elle protège les systèmes d’intelligence artificielle et de données. Il présente également quelques bonnes pratiques pour mettre en place des infrastructures d’IA sûres et résilientes.
Sécurité de l’IA : définition
Les entreprises déploient l’IA dans un nombre croissant de workflows. Ce faisant, elles étendent leur surface d’attaque, véritable manne pour les cyberattaquants ciblant les systèmes d’intelligence artificielle. Ces acteurs malveillants peuvent exploiter les vulnérabilités dans les données d’entraînement, la logique des modèles ou les systèmes connectés pour manipuler les résultats produits ou extraire des informations sensibles. La sécurité de l’IA désigne la protection des systèmes d’intelligence artificielle, catégorie qui comprend aussi bien les modèles de machine learning que les agents, algorithmes et pipelines de données, contre les accès non autorisés, les compromissions de données, les attaques et la manipulation des modèles.
L’IA joue un double rôle dans la cybersécurité : elle est à la fois une cible à protéger et un défenseur qui aide les équipes de sécurité à protéger l’entreprise. D’un côté, les attaquants peuvent tenter de corrompre ou d’exfiltrer des données de modèles pour détourner l’IA à leur avantage. De l’autre, les équipes de défense peuvent utiliser l’IA pour détecter ces menaces et y répondre. Par exemple, la détection des anomalies pilotée par l’IA permet de repérer les signaux faibles des ransomwares dans les environnements de sauvegarde bien plus tôt que les systèmes traditionnels. Les équipes de sécurité peuvent ainsi isoler les assets affectés et lancer la restauration avant que les dommages ne s’étendent.
Pour être vraiment efficaces, les solutions de sécurité de l’IA et des données doivent bénéficier d’une visibilité continue sur tous les systèmes qui stockent, traitent ou analysent les données d’IA. C’est là qu’intervient la gestion de la posture de sécurité des données : les équipes de sécurité (et leurs assistants IA) doivent identifier les informations sensibles, surveiller l’accès à ces données et signaler les risques avant qu’ils ne s’aggravent.
Pourquoi la sécurité de l’IA et des données est plus importante que jamais
Service client, développement de logiciels, finance, opérations de sécurité… Les entreprises déploient des chatbots et des assistants IA à grande échelle. Or, chaque nouveau modèle, agent et pipeline de données représente une vulnérabilité potentielle. Les API exposées peuvent laisser échapper des jetons ou des identifiants. Les environnements d’entraînement des modèles non sécurisés facilitent l’empoisonnement des données. Les agents disposant d’autorisations excessives permettent aux attaquants d’élever leurs privilèges et de se déplacer latéralement. Le Top 10 de l’OWASP pour les applications de LLM (grands modèles de langage) met en évidence les menaces qui découlent de la manière dont les entreprises construisent et intègrent leurs systèmes d’IA : prompt injection, empoisonnement des données d’entraînement, vulnérabilités de la supply chain, attaques par déni de service sur les modèles, etc.
Des études récentes confirment l’urgence de la situation. Le rapport IBM « Cost of a Data Breach » de 2025 établit le coût moyen d’une compromission de données à l’échelle mondiale à 4,44 millions de dollars et met en évidence les lacunes en matière de gouvernance liées à l’adoption de l’IA. Les systèmes d’IA non sécurisés ne menacent pas seulement la confidentialité des données. Lorsque les modèles utilisés pour les décisions automatisées sont manipulés, ou lorsque les données d’entraînement sont empoisonnées, les résultats produits seront erratiques ou erronés, sans possibilité de remonter la piste jusqu’à l’origine du problème.
Les entreprises doivent traiter les systèmes d’IA comme des assets de grande valeur. Elles doivent les instrumenter pour en assurer la visibilité, en restreindre l’accès par défaut et surveiller les dérives et les abus.
Composants clés de la sécurité de l’IA
La sécurité de l’IA couvre plusieurs couches, qui vont de la protection des modèles d’IA individuels à la gouvernance des données et systèmes sous-jacents. Chaque zone a ses propres vecteurs d’attaque et ses propres stratégies de défense :
La sécurité des modèles consiste à protéger les modèles d’IA contre le vol, la falsification et les entrées malveillantes qui manipulent le comportement du modèle. Les attaquants peuvent utiliser la rétro-ingénierie ou injecter des données empoisonnées pour modifier les résultats produits. D’où l’importance pour les entreprises de sécuriser leurs modèles d’IA grâce au chiffrement, à la surveillance de l’intégrité des modèles et à des tests de robustesse réguliers.
La sécurité des données assure la confidentialité et l’intégrité des données d’entraînement et d’inférence par le biais du chiffrement, de contrôles d’accès stricts et d’une validation continue. Des pratiques rigoureuses en matière de protection des données favorisent également le respect des réglementations en matière de confidentialité et contribuent à prévenir les compromissions d’informations sensibles.
La sécurité des agents concerne les risques liés aux agents autonomes et pilotés par l’IA qui agissent au sein des systèmes de l’entreprise. Un acteur malveillant peut empoisonner leur mémoire, manipuler leur logique ou les détourner pour élever ses privilèges. Pour sécuriser les agents IA, vous devez surveiller leur comportement au runtime, appliquer les pratiques du moindre privilège et vous assurer de pouvoir annuler toute activité inattendue, indésirable ou malveillante effectuée de l’agent.
La sécurité de l’infrastructure protège tout l’écosystème (pipelines, API et environnements informatiques) utilisé pour entraîner, déployer et exploiter les technologies d’IA. Les risques pesant l’infrastructure découlent généralement d’une mauvaise configuration du cloud, de dépendances non corrigées et de terminaux exposés. Les politiques d’accès « Zero Trust » et la gestion automatisée des configurations réduisent ces vulnérabilités.
La gouvernance et la conformité permettent de s’assurer que l’utilisation de l’IA est conforme aux cadres applicables, tels que le RGPD, le framework de gestion des risques de l’IA du NIST et la norme ISO 42001. Une surveillance claire et des contrôles auditables aident les entreprises à gérer les risques liés au cycle de vie des modèles et à respecter les réglementations en vigueur.
Les programmes de sécurisation de l’IA les plus efficaces intègrent ces composants dans une plateforme unifiée, comme Rubrik Security Cloud, qui assure la protection des données, la surveillance des menaces et l’orchestration de la restauration dans les environnements hybrides. Associée à Rubrik Agent Cloud, elle protège non seulement les données, mais elle offre également aux équipes une observabilité et une gouvernance de bout en bout de leurs agents IA afin de prévenir toute action indésirable menée par ces derniers.
| Domaine de sécurité de l’IA | Menace commune | Exemple de défense |
| Données d’entraînement | Attaque par empoisonnement | Validation des données, détection des anomalies |
| Modèle | Entrées malveillantes | Test de robustesse du modèle |
| Agents IA | Accès trop permissif | Principe du moindre privilège, encadrement |
| API | Accès non autorisé | Authentification par jeton |
| Infrastructure | Mauvaise configuration du cloud | Politiques d’accès « Zero Trust » |
Tableau 1. Les menaces typiques ciblant l’IA et les mesures à mettre en place pour les contrer
Les bonnes pratiques de sécurité de l’IA
Sécuriser les systèmes IA nécessite des contrôles continus qui protègent les données, les modèles et l’infrastructure tout au long du cycle de vie de l’IA. Les bonnes pratiques suivantes permettent de réduire les risques et de renforcer la résilience :
Appliquez les principes du Zero Trust pour encadrer l’accès aux modèles et aux données. Chaque interaction, que ce soit avec un humain ou une machine, doit être considérée comme non fiable jusqu’à ce qu’elle soit vérifiée. L’authentification, l’autorisation et la segmentation granulaires peuvent empêcher les attaquants de se déplacer latéralement dans l’environnement ou d’obtenir des accès trop permissifs.
Chiffrez tous les datasets sensibles et les artefacts du modèle. Le chiffrement protège à la fois les données d’entraînement et d’inférence, réduisant ainsi le risque de fuite ou de vol de données en cas de compromission de l’environnement. Appliquez une gestion rigoureuse et une rotation régulière des clés afin de préserver la confidentialité des données.
Contrôlez en permanence le modèle d’IA et le comportement des agents pour détecter les dérives et les anomalies. En suivant les écarts dans les résultats, les performances ou la logique de décision, vous pourrez détecter en amont les signaux faibles d’un empoisonnement ou d’une falsification. Les outils d’observabilité pilotés par l’IA signalent les irrégularités en temps réel, ce qui permet aux équipes de sécurité d’identifier plus rapidement les menaces émergentes.
Exploitez les analyses de sécurité pilotées par l’IA pour détecter les menaces en temps réel. Le machine learning et la détection des anomalies peuvent aider à identifier les activités des ransomwares, l’exfiltration de données ou l’abus de privilèges plus rapidement que les outils de surveillance traditionnels basée sur des règles.
Testez les modèles et les agents en organisant des exercices Red Team et des simulations d’attaque. Menés régulièrement, ces tests révèlent les vulnérabilités dans la logique du modèle, les données d’entraînement et les contrôles d’accès avant que les attaquants ne les découvrent.
Assurez la gouvernance des sources de données d’entraînement afin d’éviter les biais de l’IA, l’empoisonnement des modèles ou les fuites de données. Établissez une chaîne de contrôle claire pour les datasets et vérifiez leur intégrité en utilisant les fonctions de hash et de validation.
Élaborez des plans de remédiation lorsque des modèles ou des agents d’IA exécutent des actions indésirables ou malveillantes. Les playbooks de réponse à incident doivent inclure des procédures d’isolement, de rollback et de restauration des modèles à un état antérieur sûr.
Nombre de ces bonnes pratiques sont incluses dans l’approche de Rubrik pour la sécurisation des environnements d’IA. Rubrik intègre la protection des données, l’analyse des menaces et la cyber-restauration pour aider les entreprises à garder le contrôle à chaque phase du cycle de vie de l’IA.
Comment l’IA améliore les opérations de sécurité
L’IA et le machine learning sont devenus des alliés essentiels pour défendre les entreprises. Les technologies IA traitent de grandes quantités de données plus rapidement et avec plus de précision que les analystes humains. Elles vous aident ainsi à détecter, prédire et répondre aux menaces avant qu’elles ne causent de graves dommages. Voici quelques-unes des fonctions de sécurité basées sur l’IA les plus courantes :
La détection des menaces pilotée par l’IA identifie dans les données de sauvegarde et de production les anomalies symptomatiques d’un ransomware, d’une exfiltration ou d’un abus de privilèges. Les modèles de machine learning analysent les schémas historiques pour détecter les taux de chiffrement, les modifications de fichiers ou les pics d’accès aux données inhabituels que les outils traditionnels pourraient négliger.
L’analyse prédictive et la modélisation des comportements permettent aux équipes de sécurité d’anticiper les attaques plutôt que d’y réagir après coup. En apprenant le comportement normal des utilisateurs et des systèmes, les plateformes pilotées par l’IA peuvent reconnaître les déviations qui suggèrent des menaces internes ou les signaux faibles d’une attaque par ransomware.
Les solutions d’IA pour la protection et la restauration des données ne se contentent plus de surveiller l’environnement de façon passive. Par exemple, le compagnon d’IA générative Ruby de Rubrik étend les capacités de Rubrik Security Cloud pour vous aider à détecter les anomalies, évaluer les menaces et guider les workflows de restauration. Basé sur OpenAI de Microsoft Azure, Ruby fonctionne au sein de l’environnement sécurisé de Rubrik : les données clients ne quittent jamais la plateforme et ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles externes.
Une chose importante à garder à l’esprit : tous les outils de sécurité de l’IA doivent être transparents et déployés de manière éthique. Les équipes de sécurité doivent documenter la manière dont les décisions de l’IA sont prises, protéger les données d’entraînement contre les biais ou la contamination, et maintenir une surveillance humaine. L’adhésion aux principes de l’IA responsable aide les entreprises à rester conformes à l’évolution des réglementations en matière de confidentialité et de cybersécurité, tout en renforçant leur posture globale de sécurité.
Et ensuite ?
Pour garantir leur résilience, les entreprises doivent sécuriser leurs outils d’IA. Car l’IA transforme leur mode de fonctionnement. Dans cette nouvelle ère, elles doivent protéger leurs modèles, leurs données et leur infrastructure grâce à des contrôles intelligents alignés sur les principes du Zero Trust qui anticipent les menaces et mettent leurs informations sensibles à l’abri, à chaque couche.
Une défense réactive ne suffit plus. Les entreprises doivent miser sur une protection et une restauration continues dans tous les systèmes IA. Les solutions de sécurité pilotées par l’IA de Rubrik rassemblent la protection des données, la détection des menaces et la cyber-restauration dans une seule et même plateforme pour vous aider à accroître votre résilience face à des risques en perpétuelle mutation. Contactez Rubrik pour en savoir plus ou échanger avec un expert.