Ai4 2024 : Transformation des entreprises grâce à l'IA et à l'automatisation dans la cybersécurité

Ce mercredi, lors de la conférence Ai4 2024 qui se tient à Las Vegas, un sujet crucial pour l’avenir des entreprises a été abordé : l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’automatisation dans le contexte de la cybersécurité.

À cette fin, Kieran Norton de Deloitte LLP, expert en intelligence artificielle et en automatisation dans le domaine cybernétique, a étudié comment les entreprises peuvent adopter ces technologies de manière sûre et efficace, en relevant les défis qu’elles présentent.

Adoption de l’IA : plus qu’un simple changement technologique

L’intervenant a expliqué que l’adoption de l’IA dans les entreprises ne se résume pas à l’intégration d’une nouvelle technologie. Il s’agit plutôt d’une transformation complète de la manière dont les risques sont gérés et les solutions technologiques développées.

Lors de son exposé, il a expliqué que même si l’IA générative pose de nouveaux défis, la plupart de ces risques ne sont pas entièrement nouveaux. L’expert a souligné que de nombreuses menaces liées à la cybersécurité, telles que l’injection de données ou l’empoisonnement de modèles, sont des extensions de problèmes auxquels l’industrie est déjà confrontée depuis des années.

Il a également souhaité transmettre un message clé lors de la table ronde : les entreprises n’ont pas besoin de réinventer leurs processus pour adopter l’IA. Elles doivent plutôt adapter leurs cycles de développement de logiciels existants pour répondre aux problèmes spécifiques liés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique (ML). Cela implique d’identifier et d’atténuer six principaux types de risques : la sécurité, la confiance et la sécurité des informations, le risque réglementaire, la confidentialité, la réputation et la qualité des données.

Les risques à l’ère de l’IA

D’autre part, l’un des points les plus critiques abordés a été la nature des cyber-risques à l’ère de l’IA. Il a expliqué que même si l’IA apporte avec elle un ensemble de nuances uniques, de nombreux risques fondamentaux demeurent inchangés.

Par exemple, les risques de sécurité tels que l’injection de données malveillantes ou l’empoisonnement de modèles peuvent sembler nouveaux, mais ils ne sont que des extensions de problèmes de sécurité qui existent depuis longtemps. La sécurité reste une priorité et les entreprises doivent continuer à gérer les configurations et à appliquer les correctifs, comme elles l’ont fait par le passé.

En outre, la confiance et la sécurité des informations demeurent essentielles. Les contenus malveillants, la désinformation et la manipulation des données sont des problèmes exacerbés par les technologies d’IA, mais ils ne sont pas nouveaux. De même, les risques réglementaires, allant de la protection de la vie privée à la propriété intellectuelle, restent un défi que les entreprises doivent relever sérieusement.

Un risque particulièrement important à l’ère de l’IA est celui de la confidentialité. La perte d’informations personnelles et les fuites de données via les systèmes d’IA sont des préoccupations qui existent depuis des années, mais qui nécessitent désormais une attention renouvelée. La qualité des données et les biais dans les modèles d’IA sont également des sujets de préoccupation croissante, et les entreprises doivent être prêtes à y faire face avec des outils et des processus appropriés.

Intégration de l'IA dans le cycle de vie du développement logiciel

Quant à l’intégration de l’IA dans le développement de logiciels, Norton a indiqué que cela ne signifie pas que les entreprises doivent complètement repenser leurs processus. Le panéliste a déclaré que de nombreuses fonctionnalités nécessaires pour travailler avec l’IA, telles que la collecte et la préparation des données, la surveillance et l’étiquetage, ainsi que la génération de données synthétiques, peuvent être intégrées au cycle de vie de développement logiciel existant.

Il a également déclaré que la gouvernance des risques technologiques, un concept bien établi, reste essentielle. Cependant, avec l'adoption de l'IA, de nouvelles contributions et des mises à jour spécifiques sont nécessaires.

Il s’agit notamment de s’aligner sur les réglementations mises à jour, telles que les recommandations du National Institute of Standards and Technology (NIST) aux États-Unis et les réglementations de l’Union européenne. La mise en œuvre de contrôles spécifiques à l’IA, tels que la validation des modèles et la gestion des biais, devient une priorité.

Il est essentiel que les entreprises ne dupliquent pas les processus existants ou ne créent pas de structures parallèles qui augmenteraient la charge de travail. Au contraire, elles doivent intégrer et adapter les processus actuels pour les rendre plus efficaces et efficients dans le contexte de l’IA. Cela implique une approche systématique de la gestion des risques, où la stratégie, les politiques et les procédures sont claires et alignées sur les priorités de l’entreprise.

Automatisation : efficacité dans la gestion des risques

Un autre point mis en avant par le panel est la nécessité d’automatiser les processus pour améliorer l’efficacité de la gestion des risques liés à l’IA. L’expert a suggéré que l’utilisation d’outils automatisés peut permettre aux organisations de gérer les risques plus efficacement, en éliminant le recours à des méthodes manuelles telles que les feuilles de calcul ou les listes de contrôle, qui sont inefficaces et sujettes aux erreurs.

Par exemple, l’automatisation peut aider à valider les systèmes et à tester les modèles d’IA. En intégrant l’IA dans les systèmes de gestion des risques existants, les entreprises peuvent accélérer l’adoption de technologies avancées sans compromettre la sécurité ou la qualité.

Un avenir basé sur l’IA

Enfin, le panel a conclu avec une vision optimiste de l’avenir de l’IA dans les entreprises. Norton a mis l’accent sur le fait que l’adoption de l’IA et de l’automatisation, combinée à une solide stratégie de cybersécurité, est non seulement possible, mais essentielle pour rester compétitif dans un environnement de plus en plus numérisé.

Les entreprises qui sauront intégrer avec succès ces technologies seront mieux placées pour relever les défis et profiter des opportunités qu’offre l’ère de l’intelligence artificielle.

En bref, on peut dire que la clé du succès d’une entreprise axée sur l’IA réside dans l’adaptation des processus existants, la gestion minutieuse des risques et l’automatisation des opérations. Les entreprises qui y parviennent seront sur la bonne voie pour la prochaine révolution technologique.

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