Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l’IA est un ensemble de politiques, de procédures et de contrôles conçus pour gérer l’utilisation de l’IA par une organisation et son exposition aux risques associés. Bien que l’IA soit une technologie utile, elle comporte divers risques pour l’entreprise, tels que le potentiel de violations de données ou d’hallucinations de l’IA nuisant aux processus commerciaux.

À mesure que les entreprises deviennent plus dépendantes de l’IA, la gouvernance de l’IA est essentielle pour gérer l’exposition aux risques de sécurité et garantir la conformité réglementaire. En plus des politiques et des procédures, un programme de gouvernance de l’IA efficace nécessite des contrôles techniques pour faire respecter les politiques et procédures administratives.

Pourquoi la gouvernance de l’IA est-elle importante pour les entreprises modernes ?

La plupart des entreprises modernes explorent le potentiel de l’IA pour améliorer les processus commerciaux. Avec l’essor de l’IA agentique, cela inclut la confiance accordée aux agents IA pour fonctionner de manière autonome, avec peu ou pas de supervision humaine. Cela introduit un risque significatif pour l’entreprise si les agents IA commettent des erreurs ou enfreignent les politiques de l’entreprise.

De plus, l’intégration croissante de l’IA dans les solutions SaaS signifie que les employés peuvent utiliser des solutions IA non autorisées à des fins professionnelles. Cette IA fantôme crée un potentiel de fuite de données et d’autres menaces liées à l’IA si une organisation manque de visibilité et de contrôle sur cette utilisation de l’IA.

La gouvernance de l’IA est essentielle pour garantir que l’utilisation de l’IA est alignée sur les besoins de l’entreprise, les objectifs de sécurité de l’entreprise et les exigences de conformité. Les entreprises devraient définir des politiques spécifiques à l’IA pour Secure Access Service Edge (SASE), Secure Web Gateway (SWG), Data Loss Prevention (DLP), Cloud Access Security Broker (CASB), et Zero Trust Network Access (ZTNA) pour faire respecter ces exigences.

Quels risques la gouvernance de l’IA aide-t-elle à atténuer ?

Les outils d’IA peuvent introduire divers risques pour l’entreprise en ce qui concerne les opérations, la sécurité et d’autres facteurs. Certaines des menaces les plus significatives qu’un programme de gouvernance de l’IA mature peut atténuer incluent :

• Sorties inexactes : Les outils d’IA peuvent produire des sorties incorrectes ou « halluciner » en raison de données d’entraînement incomplètes ou incorrectes. La gouvernance de l’IA peut aider à identifier les hallucinations et à gérer leurs effets.
• Fuite de données : Les outils d’IA ayant accès à des données sensibles peuvent les révéler à des tiers non autorisés de diverses manières. Les contrôles de sécurité des données sont essentiels pour gérer les données accessibles à l’IA et ce qu’elle fait avec ces informations.
• Shadow IT L’utilisation non autorisée des outils d’IA peut déplacer des informations sensibles en dehors du contrôle de l’entreprise. Les programmes de gouvernance de l’IA peuvent aider à détecter et à prévenir l’utilisation d’outils d’IA non autorisés.
• Abus de l’IA: Les attaquants ou les initiés malveillants ayant accès aux outils d’IA peuvent les utiliser pour collecter des informations sensibles ou les altérer pour nuire à l’entreprise. La surveillance et le contrôle des entrées des systèmes d’IA peuvent protéger contre l’injection de prompts et l’abus de l’IA.

Fonctions principales d’un programme de gouvernance de l’IA

Un programme de gouvernance de l’IA est conçu pour identifier et traiter les principaux risques associés à l’utilisation de l’IA par une organisation. Cela inclut tout, depuis la décision des données à fournir à un modèle d’IA jusqu’à la gestion de l’utilisation des outils habilités par l’IA et l’assurance de la conformité aux réglementations sur la protection des données. Atteindre ces objectifs est un processus continu en plusieurs étapes, car l’utilisation de l’IA par une organisation et ses risques associés évoluent, et ses politiques et procédures deviennent plus matures.

Développement de politiques et contrôles des risques

Les politiques de gouvernance de l’IA d’entreprise devraient définir des politiques gérant les divers aspects de leurs opérations d’IA. Certaines politiques clés incluent :

• Utilisation acceptable des outils d’IA
• Politiques de contrôle d’accès pour les agents d’IA
• Restrictions sur la gestion et le partage des données pour l’IA

Ces politiques évolueront probablement au fil du temps et devraient spécifier les règles pour les outils internes par rapport aux outils externes. Par exemple, un LLM d’entreprise qui est interne au réseau de l’entreprise peut avoir plus d’accès à des informations sensibles que ChatGPT et d’autres outils d’IA tiers.

Surveillance et supervision de l’utilisation

La surveillance et la visibilité de l’utilisation de l’IA sont essentielles pour la sécurité des données et la conformité réglementaire. Si les systèmes d’IA sont autorisés à accéder à des informations protégées, l’organisation doit être en mesure de vérifier que ces données sont utilisées et sécurisées de manière appropriée.

Les éléments clés d’un programme de surveillance de l’IA comprennent :

• Des outils réseau pour identifier l’utilisation d’outils d’IA autorisés et non autorisés
• Des outils de visibilité de la sécurité des données pour surveiller les données sensibles entrant et sortant des outils d’IA
• L’enregistrement des sessions d’IA et la réalisation d’examens des interactions avec l’IA
• Le rapport sur l’utilisation globale de l’IA et les interactions suspectes

Une surveillance continue est essentielle pour gérer les menaces potentielles à la sécurité que pose l’utilisation de l’IA. Une fois qu’une fuite de données s’est produite ou qu’un agent d’IA commet une erreur dans un flux de travail critique, il peut être trop tard pour inverser les dommages.

Mise en œuvre de la gouvernance de l’IA en pratique

La gouvernance de l’IA est généralement mise en œuvre via un processus itératif, l’organisation créant de nouvelles politiques et contrôles à mesure que le programme mûrit ou que l’utilisation de l’IA évolue. Par exemple, une organisation pourrait initialement définir des politiques interdisant l’utilisation de certains outils d’IA et les mettre à jour par la suite pour autoriser leur utilisation avec certaines restrictions.

Ces politiques devraient être mises en œuvre grâce à une collaboration entre les équipes de sécurité, juridiques, informatiques et de conformité. Cela garantit que les politiques répondent aux divers besoins de l’entreprise – protection contre les cyberattaques, risque juridique et non-conformité – tout en étant également efficacement applicables. Les politiques et contrôles devraient également être régulièrement examinés et mis à jour pour garantir leur efficacité et réaliser des améliorations continues.

Définir les outils d’IA approuvés et restreints

Alors que l’IA est de plus en plus intégrée dans les solutions SaaS et d’autres logiciels, les entreprises doivent décider quels outils sont autorisés et lesquels sont interdits. Ces décisions devraient être basées sur une évaluation des risques associés à l’outil, équilibrée avec les avantages commerciaux potentiels qu’il offre. Par exemple, si une organisation met en œuvre un outil SaaS sur son cloud privé, cela représente une proposition de risque très différente de celle d’un outil similaire géré par un tiers. Les outils internes peuvent être plus fiables et avoir accès à une plus large gamme de données sensibles.

Même après avoir sanctionné un outil particulier, une organisation doit contrôler son accès. La définition des processus d’intégration, de l’utilisation acceptable et des politiques de gestion des données offre une visibilité et un contrôle indispensables pour l’utilisation de l’IA.

Gestion des règles d’accès aux données et de classification

Les fuites de données et les abus constituent un risque majeur associé à l’utilisation de l’IA. Les données peuvent être accidentellement exposées à des tiers non autorisés ou utilisées de manière à mettre en danger les données, l’entreprise ou ses clients.

Les politiques de classification et de gestion des données doivent être basées sur la sensibilité associée aux données. Par exemple, une organisation peut interdire le traitement de la plupart des informations personnelles identifiables par l’IA, mais autoriser l’accès aux noms et adresses des clients par des outils internes. Cependant, tous les systèmes d’IA externes pourraient être interdits d’accéder aux informations personnelles identifiables pour gérer les risques de violation de données et de non-conformité réglementaire.

Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance de l’IA ?

Les cadres de gouvernance de l’IA, comme le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST (RMF), sont conçus pour aider les organisations à créer des politiques et des contrôles pour gérer leur exposition aux risques liés à l’IA. Ces cadres couvrent les principaux composants de la gouvernance de l’IA – responsabilité, transparence, sécurité et supervision – et détaillent comment les organisations peuvent créer et faire évoluer leurs programmes. En construisant des programmes en utilisant ces cadres, les organisations peuvent également simplifier la conformité en reliant les exigences réglementaires aux contrôles au sein du cadre.

Éléments clés trouvés dans les cadres communs

Les cadres de gouvernance de l’IA peuvent avoir des objectifs différents et peuvent inclure une variété d’éléments. Certains des plus significatifs incluent :

• Documentation du modèle : La documentation du modèle détaille le modèle utilisé, ses données d’entraînement et d’autres facteurs pour soutenir l’auditabilité et la responsabilité.
• Évaluation des biais : Les évaluations des biais tentent d’identifier les biais qui peuvent exister dans un modèle en raison de leur présence dans les données d’entraînement.
• Explicabilité : L’explicabilité fait référence à la capacité de comprendre comment un modèle d’IA a pris une décision, ce qui aide à détecter les biais et les erreurs.
• Contrôles des données: Les contrôles des données restreignent les informations disponibles pour un système d’IA afin de protéger la confidentialité et la sécurité des données.
• Évaluations d’impact: Les évaluations d’impact déterminent les effets potentiels du déploiement d’un modèle d’IA sur l’entreprise, les clients et la société afin de gérer d’éventuels préjudices.
• Surveillance de l’évolution du modèle: La surveillance de l’évolution du modèle vise à détecter les changements dans la performance d’un modèle au fil du temps en fonction de son exposition à des données supplémentaires et d’un entraînement continu.
• Documentation de la formation: La documentation de la formation fournit un aperçu de la manière dont le modèle est créé et soutient l’audit et la conformité.
• Procédures d’inférence: Les procédures d’inférence expliquent comment un modèle traite les entrées pour générer des sorties, ce qui est utile pour évaluer la fiabilité pour une utilisation en production.

Comment les organisations devraient-elles évaluer les options de certification de gouvernance de l’IA ?

Les certifications de gouvernance de l’IA valident l’efficacité des politiques de gouvernance de l’IA d’une organisation. Ces certifications peuvent être utiles pour diverses raisons, telles que la conformité réglementaire ou la construction de la confiance avec les clients et les partenaires.

Lors de l’évaluation des certifications de gouvernance de l’IA, les facteurs clés à considérer incluent :

• Portée et fréquence des audits
• Niveau de rigueur
• Alignement avec les politiques internes
• Alignement avec les exigences réglementaires (RGPD, PCI DSS, etc.)

Comment la gouvernance de l’IA s’aligne-t-elle avec les contrôles de politique SASE ?

Les programmes de gouvernance de l’IA ont une efficacité limitée si les politiques ne sont pas appliquées par des contrôles techniques. Les architectures SASE sont idéales pour l’application des politiques d’IA en raison de leur visibilité approfondie et complète sur le trafic réseau d’une organisation et leur interaction avec des solutions SaaS et d’autres programmes.

Rôle des SWG dans la supervision de l’IA

Les SWG aident les organisations à surveiller le trafic web des utilisateurs et à appliquer les politiques de sécurité de l’entreprise. Ces contrôles peuvent être étendus pour soutenir la gouvernance de l’IA en inspectant le contenu circulant vers et depuis les outils d’IA pour détecter l’exfiltration de données, l’injection de requêtes et d’autres menaces. Cette visibilité sur les ressources basées sur le web fournit un contrôle critique sur l’utilisation croissante des outils SaaS activés par l’IA.

Rôle de la DLP dans la prévention des fuites de données

Les outils de prévention des pertes de données (DLP) sont conçus pour identifier et bloquer le partage de données sensibles avec des destinataires non autorisés. Avec l’essor de l’IA, l’utilisation de la DLP s’étend pour inclure la restriction du partage de données sensibles avec des outils d’IA ou leur exfiltration par des agents d’IA. Bien que la DLP ne puisse pas gérer l’injection de requêtes et des risques similaires, elle peut réduire leurs impacts en contrôlant l’accès aux données sensibles.

Identification des outils d’IA non autorisés

L’IA non autorisée est une menace croissante avec la prolifération des outils SaaS, des applications basées sur le navigateur, des extensions de navigateur non autorisées et d’autres outils d’IA non gérés. Souvent, les organisations sans programme de gouvernance de l’IA mature manquent de visibilité sur ces solutions, les exposant à des pertes de données et d’autres menaces. En surveillant l’utilisation d’applications d’IA non autorisées, les organisations peuvent bloquer ou restreindre leur utilisation conformément aux politiques de l’entreprise.

Questions fréquentes sur la gouvernance de l’IA

Quel est l’objectif de la gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l’IA est conçue pour gérer les risques liés à l’utilisation de l’IA en matière de sécurité, de conformité et d’opérations. Un programme de gouvernance de l’IA gère l’utilisation de l’IA et les données qui y entrent et en sortent pour atténuer les principaux risques de l’IA pour l’entreprise.

Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance de l’IA ?

Un cadre de gouvernance de l’IA est un outil conçu pour aider les organisations à développer leurs propres programmes de gouvernance de l’IA qui répondent aux exigences de sécurité et de conformité. Un exemple est le Cadre de Gestion des Risques de l’IA du NIST (AI RMF), qui détaille les meilleures pratiques de sécurité pour la gestion des systèmes d’IA.

Comment la gouvernance de l’IA réduit-elle le risque de Shadow AI ?

Le Shadow AI représente principalement un risque lorsque l’organisation manque de visibilité et de contrôle sur l’utilisation non autorisée des outils activés par l’IA. La gouvernance de l’IA permet de détecter l’utilisation non autorisée de l’IA et d’appliquer les politiques d’IA de l’entreprise pour garantir que l’utilisation de l’IA soit conforme aux politiques de l’entreprise.

Qui est responsable de la gouvernance de l’IA dans une entreprise ?

La responsabilité de la gouvernance de l’IA est répartie au sein de l’organisation, car l’IA peut exposer l’entreprise à des risques de différentes manières. Par exemple, l’IA peut introduire le risque de cyberattaques, de poursuites judiciaires ou de non-conformité réglementaire. Pour cette raison, la gouvernance de l’IA est mieux mise en œuvre par un conseil interfonctionnel, incluant les équipes de sécurité, IT, juridique et conformité, qui veille à ce que les politiques et contrôles de l’IA répondent aux besoins de toutes les parties de l’entreprise.

La gouvernance de l’IA est-elle requise pour la conformité réglementaire ?

Bien que les réglementations ne requièrent pas explicitement la gouvernance de l’IA, elle est souvent implicitement exigée par des lois sur la protection des données comme le RGPD et des réglementations telles que le NIS2. Cela est dû au fait que les outils d’IA peuvent exposer des données sensibles, utiliser de manière inappropriée des données protégées ou provoquer des défaillances qui impactent les opérations des systèmes essentiels. Les programmes de gouvernance de l’IA peuvent aider à garantir la conformité avec les exigences de ces réglementations.

La Gouvernance de l’IA et son Rôle dans les Opérations Sécurisées des Entreprises

À mesure que les entreprises deviennent plus dépendantes de l’IA, lui permettant d’accéder à des données sensibles et à des flux de travail critiques, la gouvernance de l’IA devient essentielle. Définir et appliquer des politiques de gouvernance de l’IA dès le départ aide les organisations à réduire le risque d’incidents coûteux et à mettre en œuvre un programme qui peut évoluer et mûrir au fil du temps.

Lors de la création d’une gouvernance de l’IA, il est vital de s’assurer que les politiques et procédures sont soutenues et appliquées par des contrôles techniques. Sinon, le Shadow AI et les attaquants pourraient être en mesure de violer ou de contourner les politiques pour atteindre leurs objectifs au détriment de la sécurité et de la conformité réglementaire de l’organisation.

Les solutions SASE sont idéales pour cela, car les contrôles SWG, DLP et de visibilité de la surface d’attaque peuvent être étendus pour couvrir les menaces et solutions liées à l’IA. Déployer ces capacités dans le cadre d’une plateforme de sécurité convergente avec une visibilité approfondie sur tout le trafic WAN aide également à éliminer les lacunes de visibilité et à simplifier la gestion.