La gouvernance de l’IA est un ensemble de politiques, de proc\u00e9dures et de contr\u00f4les con\u00e7us pour g\u00e9rer l’utilisation de l’IA par une organisation et son exposition aux risques associ\u00e9s. Bien que l’IA soit une technologie utile, elle comporte divers risques pour l’entreprise, tels que le potentiel de violations de donn\u00e9es ou d’hallucinations de l’IA nuisant aux processus commerciaux.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 mesure que les entreprises deviennent plus d\u00e9pendantes de l’IA, la gouvernance de l’IA est essentielle pour g\u00e9rer l’exposition aux risques de s\u00e9curit\u00e9 et garantir la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. En plus des politiques et des proc\u00e9dures, un programme de gouvernance de l’IA efficace n\u00e9cessite des contr\u00f4les techniques pour faire respecter les politiques et proc\u00e9dures administratives.<\/p>\n\n\n\n
La plupart des entreprises modernes explorent le potentiel de l’IA pour am\u00e9liorer les processus commerciaux. Avec l’essor de l’IA agentique, cela inclut la confiance accord\u00e9e aux agents IA pour fonctionner de mani\u00e8re 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.<\/p>\n\n\n\n
De plus, l’int\u00e9gration croissante de l’IA dans les solutions SaaS signifie que les employ\u00e9s peuvent utiliser des solutions IA non autoris\u00e9es \u00e0 des fins professionnelles. Cette IA fant\u00f4me cr\u00e9e un potentiel de fuite de donn\u00e9es et d’autres menaces li\u00e9es \u00e0 l’IA si une organisation manque de visibilit\u00e9 et de contr\u00f4le sur cette utilisation de l’IA.<\/p>\n\n\n\n
La gouvernance de l’IA est essentielle pour garantir que l’utilisation de l’IA est align\u00e9e sur les besoins de l’entreprise, les objectifs de s\u00e9curit\u00e9 de l’entreprise et les exigences de conformit\u00e9. Les entreprises devraient d\u00e9finir des politiques sp\u00e9cifiques \u00e0 l’IA pour Secure Access Service Edge (SASE)<\/a>, Secure Web Gateway (SWG)<\/a>, Data Loss Prevention (DLP)<\/a>, Cloud Access Security Broker (CASB)<\/a>, et Zero Trust Network Access (ZTNA)<\/a> pour faire respecter ces exigences.<\/p>\n\n\n\n Les outils d’IA peuvent introduire divers risques pour l’entreprise en ce qui concerne les op\u00e9rations, la s\u00e9curit\u00e9 et d’autres facteurs. Certaines des menaces les plus significatives qu’un programme de gouvernance de l’IA mature peut att\u00e9nuer incluent :<\/p>\n\n\n\n Un programme de gouvernance de l’IA est con\u00e7u pour identifier et traiter les principaux risques associ\u00e9s \u00e0 l’utilisation de l’IA par une organisation. Cela inclut tout, depuis la d\u00e9cision des donn\u00e9es \u00e0 fournir \u00e0 un mod\u00e8le d’IA jusqu’\u00e0 la gestion de l’utilisation des outils habilit\u00e9s par l’IA et l’assurance de la conformit\u00e9 aux r\u00e9glementations sur la protection des donn\u00e9es. Atteindre ces objectifs est un processus continu en plusieurs \u00e9tapes, car l’utilisation de l’IA par une organisation et ses risques associ\u00e9s \u00e9voluent, et ses politiques et proc\u00e9dures deviennent plus matures.<\/p>\n\n\n\n Les politiques de gouvernance de l’IA d’entreprise devraient d\u00e9finir des politiques g\u00e9rant les divers aspects de leurs op\u00e9rations d’IA. Certaines politiques cl\u00e9s incluent :<\/p>\n\n\n\n Ces politiques \u00e9volueront probablement au fil du temps et devraient sp\u00e9cifier les r\u00e8gles pour les outils internes par rapport aux outils externes. Par exemple, un LLM d’entreprise qui est interne au r\u00e9seau de l’entreprise peut avoir plus d’acc\u00e8s \u00e0 des informations sensibles que ChatGPT et d’autres outils d’IA tiers.<\/p>\n\n\n\n La surveillance et la visibilit\u00e9 de l’utilisation de l’IA sont essentielles pour la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es et la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. Si les syst\u00e8mes d’IA sont autoris\u00e9s \u00e0 acc\u00e9der \u00e0 des informations prot\u00e9g\u00e9es, l’organisation doit \u00eatre en mesure de v\u00e9rifier que ces donn\u00e9es sont utilis\u00e9es et s\u00e9curis\u00e9es de mani\u00e8re appropri\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s d’un programme de surveillance de l’IA comprennent :<\/p>\n\n\n\n Une surveillance continue est essentielle pour g\u00e9rer les menaces potentielles \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 que pose l’utilisation de l’IA. Une fois qu’une fuite de donn\u00e9es s’est produite ou qu’un agent d’IA commet une erreur dans un flux de travail critique, il peut \u00eatre trop tard pour inverser les dommages.<\/p>\n\n\n\n La gouvernance de l’IA est g\u00e9n\u00e9ralement mise en \u0153uvre via un processus it\u00e9ratif, l’organisation cr\u00e9ant de nouvelles politiques et contr\u00f4les \u00e0 mesure que le programme m\u00fbrit ou que l’utilisation de l’IA \u00e9volue. Par exemple, une organisation pourrait initialement d\u00e9finir des politiques interdisant l’utilisation de certains outils d’IA et les mettre \u00e0 jour par la suite pour autoriser leur utilisation avec certaines restrictions.<\/p>\n\n\n\n Ces politiques devraient \u00eatre mises en \u0153uvre gr\u00e2ce \u00e0 une collaboration entre les \u00e9quipes de s\u00e9curit\u00e9, juridiques, informatiques et de conformit\u00e9. Cela garantit que les politiques r\u00e9pondent aux divers besoins de l’entreprise – protection contre les cyberattaques, risque juridique et non-conformit\u00e9 – tout en \u00e9tant \u00e9galement efficacement applicables. Les politiques et contr\u00f4les devraient \u00e9galement \u00eatre r\u00e9guli\u00e8rement examin\u00e9s et mis \u00e0 jour pour garantir leur efficacit\u00e9 et r\u00e9aliser des am\u00e9liorations continues.<\/p>\n\n\n\n Alors que l’IA est de plus en plus int\u00e9gr\u00e9e dans les solutions SaaS et d’autres logiciels, les entreprises doivent d\u00e9cider quels outils sont autoris\u00e9s et lesquels sont interdits. Ces d\u00e9cisions devraient \u00eatre bas\u00e9es sur une \u00e9valuation des risques associ\u00e9s \u00e0 l’outil, \u00e9quilibr\u00e9e avec les avantages commerciaux potentiels qu’il offre. Par exemple, si une organisation met en \u0153uvre un outil SaaS sur son cloud priv\u00e9, cela repr\u00e9sente une proposition de risque tr\u00e8s diff\u00e9rente de celle d’un outil similaire g\u00e9r\u00e9 par un tiers. Les outils internes peuvent \u00eatre plus fiables et avoir acc\u00e8s \u00e0 une plus large gamme de donn\u00e9es sensibles.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame apr\u00e8s avoir sanctionn\u00e9 un outil particulier, une organisation doit contr\u00f4ler son acc\u00e8s. La d\u00e9finition des processus d’int\u00e9gration, de l’utilisation acceptable et des politiques de gestion des donn\u00e9es offre une visibilit\u00e9 et un contr\u00f4le indispensables pour l’utilisation de l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les fuites de donn\u00e9es et les abus constituent un risque majeur associ\u00e9 \u00e0 l’utilisation de l’IA. Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre accidentellement expos\u00e9es \u00e0 des tiers non autoris\u00e9s ou utilis\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 mettre en danger les donn\u00e9es, l’entreprise ou ses clients.<\/p>\n\n\n\n Les politiques de classification et de gestion des donn\u00e9es doivent \u00eatre bas\u00e9es sur la sensibilit\u00e9 associ\u00e9e aux donn\u00e9es. Par exemple, une organisation peut interdire le traitement de la plupart des informations personnelles identifiables par l’IA, mais autoriser l’acc\u00e8s aux noms et adresses des clients par des outils internes. Cependant, tous les syst\u00e8mes d’IA externes pourraient \u00eatre interdits d’acc\u00e9der aux informations personnelles identifiables pour g\u00e9rer les risques de violation de donn\u00e9es et de non-conformit\u00e9 r\u00e9glementaire.<\/p>\n\n\n\n Les cadres de gouvernance de l’IA, comme le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST (RMF), sont con\u00e7us pour aider les organisations \u00e0 cr\u00e9er des politiques et des contr\u00f4les pour g\u00e9rer leur exposition aux risques li\u00e9s \u00e0 l’IA. Ces cadres couvrent les principaux composants de la gouvernance de l’IA – responsabilit\u00e9, transparence, s\u00e9curit\u00e9 et supervision – et d\u00e9taillent comment les organisations peuvent cr\u00e9er et faire \u00e9voluer leurs programmes. En construisant des programmes en utilisant ces cadres, les organisations peuvent \u00e9galement simplifier la conformit\u00e9 en reliant les exigences r\u00e9glementaires aux contr\u00f4les au sein du cadre.<\/p>\n\n\n\n Les cadres de gouvernance de l’IA peuvent avoir des objectifs diff\u00e9rents et peuvent inclure une vari\u00e9t\u00e9 d’\u00e9l\u00e9ments. Certains des plus significatifs incluent :<\/p>\n\n\n\n Les certifications de gouvernance de l’IA valident l’efficacit\u00e9 des politiques de gouvernance de l’IA d’une organisation. Ces certifications peuvent \u00eatre utiles pour diverses raisons, telles que la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire ou la construction de la confiance avec les clients et les partenaires.<\/p>\n\n\n\n Lors de l’\u00e9valuation des certifications de gouvernance de l’IA, les facteurs cl\u00e9s \u00e0 consid\u00e9rer incluent :<\/p>\n\n\n\n Les programmes de gouvernance de l’IA ont une efficacit\u00e9 limit\u00e9e si les politiques ne sont pas appliqu\u00e9es par des contr\u00f4les techniques. Les architectures SASE sont id\u00e9ales pour l’application des politiques d’IA en raison de leur visibilit\u00e9 approfondie et compl\u00e8te sur le trafic r\u00e9seau d’une organisation et leur interaction avec des solutions SaaS et d’autres programmes.<\/p>\n\n\n\n Les SWG aident les organisations \u00e0 surveiller le trafic web des utilisateurs et \u00e0 appliquer les politiques de s\u00e9curit\u00e9 de l’entreprise. Ces contr\u00f4les peuvent \u00eatre \u00e9tendus pour soutenir la gouvernance de l’IA en inspectant le contenu circulant vers et depuis les outils d’IA pour d\u00e9tecter l’exfiltration de donn\u00e9es, l’injection de requ\u00eates et d’autres menaces. Cette visibilit\u00e9 sur les ressources bas\u00e9es sur le web fournit un contr\u00f4le critique sur l’utilisation croissante des outils SaaS activ\u00e9s par l’IA.<\/p>\n\n\n\n Les outils de pr\u00e9vention des pertes de donn\u00e9es (DLP) sont con\u00e7us pour identifier et bloquer le partage de donn\u00e9es sensibles avec des destinataires non autoris\u00e9s. Avec l’essor de l’IA, l’utilisation de la DLP s’\u00e9tend pour inclure la restriction du partage de donn\u00e9es sensibles avec des outils d’IA ou leur exfiltration par des agents d’IA. Bien que la DLP ne puisse pas g\u00e9rer l’injection de requ\u00eates et des risques similaires, elle peut r\u00e9duire leurs impacts en contr\u00f4lant l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es sensibles.<\/p>\n\n\n\n L’IA non autoris\u00e9e est une menace croissante avec la prolif\u00e9ration des outils SaaS, des applications bas\u00e9es sur le navigateur, des extensions de navigateur non autoris\u00e9es et d’autres outils d’IA non g\u00e9r\u00e9s. Souvent, les organisations sans programme de gouvernance de l’IA mature manquent de visibilit\u00e9 sur ces solutions, les exposant \u00e0 des pertes de donn\u00e9es et d’autres menaces. En surveillant l’utilisation d’applications d’IA non autoris\u00e9es, les organisations peuvent bloquer ou restreindre leur utilisation conform\u00e9ment aux politiques de l’entreprise.<\/p>\n\n\n\n La gouvernance de l’IA est con\u00e7ue pour g\u00e9rer les risques li\u00e9s \u00e0 l’utilisation de l’IA en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9, de conformit\u00e9 et d’op\u00e9rations. Un programme de gouvernance de l’IA g\u00e8re l’utilisation de l’IA et les donn\u00e9es qui y entrent et en sortent pour att\u00e9nuer les principaux risques de l’IA pour l’entreprise.<\/p>\n\n\n\n Un cadre de gouvernance de l’IA est un outil con\u00e7u pour aider les organisations \u00e0 d\u00e9velopper leurs propres programmes de gouvernance de l’IA qui r\u00e9pondent aux exigences de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9. Un exemple est le Cadre de Gestion des Risques de l’IA du NIST (AI RMF), qui d\u00e9taille les meilleures pratiques de s\u00e9curit\u00e9 pour la gestion des syst\u00e8mes d’IA.<\/p>\n\n\n\n Le Shadow AI repr\u00e9sente principalement un risque lorsque l’organisation manque de visibilit\u00e9 et de contr\u00f4le sur l’utilisation non autoris\u00e9e des outils activ\u00e9s par l’IA. La gouvernance de l’IA permet de d\u00e9tecter l’utilisation non autoris\u00e9e 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.<\/p>\n\n\n\n La responsabilit\u00e9 de la gouvernance de l’IA est r\u00e9partie au sein de l’organisation, car l’IA peut exposer l’entreprise \u00e0 des risques de diff\u00e9rentes mani\u00e8res. Par exemple, l’IA peut introduire le risque de cyberattaques, de poursuites judiciaires ou de non-conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. Pour cette raison, la gouvernance de l’IA est mieux mise en \u0153uvre par un conseil interfonctionnel, incluant les \u00e9quipes de s\u00e9curit\u00e9, IT, juridique et conformit\u00e9, qui veille \u00e0 ce que les politiques et contr\u00f4les de l’IA r\u00e9pondent aux besoins de toutes les parties de l’entreprise.<\/p>\n\n\n\n Bien que les r\u00e9glementations ne requi\u00e8rent pas explicitement la gouvernance de l’IA, elle est souvent implicitement exig\u00e9e par des lois sur la protection des donn\u00e9es comme le RGPD et des r\u00e9glementations telles que le NIS2. Cela est d\u00fb au fait que les outils d’IA peuvent exposer des donn\u00e9es sensibles, utiliser de mani\u00e8re inappropri\u00e9e des donn\u00e9es prot\u00e9g\u00e9es ou provoquer des d\u00e9faillances qui impactent les op\u00e9rations des syst\u00e8mes essentiels. Les programmes de gouvernance de l’IA peuvent aider \u00e0 garantir la conformit\u00e9 avec les exigences de ces r\u00e9glementations.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 mesure que les entreprises deviennent plus d\u00e9pendantes de l’IA, lui permettant d’acc\u00e9der \u00e0 des donn\u00e9es sensibles et \u00e0 des flux de travail critiques, la gouvernance de l’IA devient essentielle. D\u00e9finir et appliquer des politiques de gouvernance de l’IA d\u00e8s le d\u00e9part aide les organisations \u00e0 r\u00e9duire le risque d’incidents co\u00fbteux et \u00e0 mettre en \u0153uvre un programme qui peut \u00e9voluer et m\u00fbrir au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n Lors de la cr\u00e9ation d’une gouvernance de l’IA, il est vital de s’assurer que les politiques et proc\u00e9dures sont soutenues et appliqu\u00e9es par des contr\u00f4les techniques. Sinon, le Shadow AI et les attaquants pourraient \u00eatre en mesure de violer ou de contourner les politiques pour atteindre leurs objectifs au d\u00e9triment de la s\u00e9curit\u00e9 et de la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire de l’organisation.<\/p>\n\n\n\n Les solutions SASE sont id\u00e9ales pour cela, car les contr\u00f4les SWG, DLP et de visibilit\u00e9 de la surface d’attaque peuvent \u00eatre \u00e9tendus pour couvrir les menaces et solutions li\u00e9es \u00e0 l’IA. D\u00e9ployer ces capacit\u00e9s dans le cadre d’une plateforme de s\u00e9curit\u00e9 convergente avec une visibilit\u00e9 approfondie sur tout le trafic WAN aide \u00e9galement \u00e0 \u00e9liminer les lacunes de visibilit\u00e9 et \u00e0 simplifier la gestion.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La gouvernance de l’IA est un ensemble de politiques, de proc\u00e9dures et de contr\u00f4les con\u00e7us pour g\u00e9rer l’utilisation de l’IA par une organisation et son exposition aux risques associ\u00e9s. Bien que l’IA soit une technologie utile, elle comporte divers risques pour l’entreprise, tels que le potentiel de violations de donn\u00e9es ou d’hallucinations de l’IA nuisant…<\/p>\n","protected":false},"author":193,"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"glossary-topic":[1220],"coauthors":[1180],"class_list":["post-155756","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","glossary-topic-uncategorized"],"acf":[],"yoast_head":"\nQuels risques la gouvernance de l’IA aide-t-elle \u00e0 att\u00e9nuer ?<\/h2>\n\n\n\n
\n
Fonctions principales d’un programme de gouvernance de l’IA<\/h2>\n\n\n\n
D\u00e9veloppement de politiques et contr\u00f4les des risques<\/h3>\n\n\n\n
\n
Surveillance et supervision de l’utilisation<\/h3>\n\n\n\n
\n
Mise en \u0153uvre de la gouvernance de l’IA en pratique<\/h2>\n\n\n\n
D\u00e9finir les outils d’IA approuv\u00e9s et restreints<\/h3>\n\n\n\n
Gestion des r\u00e8gles d’acc\u00e8s aux donn\u00e9es et de classification<\/h3>\n\n\n\n
Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance de l’IA ?<\/h2>\n\n\n\n
\u00c9l\u00e9ments cl\u00e9s trouv\u00e9s dans les cadres communs<\/h3>\n\n\n\n
\n
Comment les organisations devraient-elles \u00e9valuer les options de certification de gouvernance de l’IA ?<\/h2>\n\n\n\n
\n
Comment la gouvernance de l’IA s’aligne-t-elle avec les contr\u00f4les de politique SASE ?<\/h2>\n\n\n\n
R\u00f4le des SWG dans la supervision de l’IA<\/h3>\n\n\n\n
R\u00f4le de la DLP dans la pr\u00e9vention des fuites de donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n
Identification des outils d’IA non autoris\u00e9s<\/h3>\n\n\n\n
Questions fr\u00e9quentes sur la gouvernance de l’IA<\/h2>\n\n\n\n
Quel est l’objectif de la gouvernance de l’IA ?<\/h3>\n\n\n\n
Qu’est-ce qu’un cadre de gouvernance de l’IA ?<\/h3>\n\n\n\n
Comment la gouvernance de l’IA r\u00e9duit-elle le risque de Shadow AI ?<\/h3>\n\n\n\n
Qui est responsable de la gouvernance de l’IA dans une entreprise ?<\/h3>\n\n\n\n
La gouvernance de l’IA est-elle requise pour la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire ?<\/h3>\n\n\n\n
La Gouvernance de l’IA et son R\u00f4le dans les Op\u00e9rations S\u00e9curis\u00e9es des Entreprises<\/h2>\n\n\n\n