Qu’est-ce que la protection des données dans le contexte de l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) redéfinit rapidement la manière dont les organisations abordent la cybersécurité—transformant tout, de la détection des menaces et de la gestion des vulnérabilités à l’analyse du comportement des utilisateurs et à la réponse automatisée aux incidents. Ce n’est plus un simple mot à la mode, l’IA est devenue un pilier central de l’architecture de sécurité moderne, promettant des informations plus rapides, des temps de réponse réduits et des capacités de prise de décision renforcées.

Cependant, à mesure que l’adoption s’accélère dans les environnements de taille moyenne et les grandes entreprises, les défis liés à la protection des données augmentent également. Les systèmes d’IA reposent sur de vastes quantitiés de données—souvent personnelles, sensibles ou propriétaires—ce qui soulève des questions complexes concernant la transparence, l’utilisation éthique et la conformité réglementaire. Comment ces données sont-elles collectées ? Qui y a accès ? Les utilisateurs sont-ils informés et consentent-ils réellement à l’utilisation de leurs informations ?

IA : un changement de paradigme avec des compromis sur la vie privée

Les technologies d’IA sont désormais intégrées dans l’ensemble de la chaîne de cybersécurité—de la détection des menaces et de l’analyse comportementale des utilisateurs à la réponse automatisée aux incidents. Selon Capgemini, 69 % des organisations estiment que l’IA sera nécessaire pour répondre aux cybermenaces dans un avenir proche. Cependant, les mêmes capacités qui rendent l’IA puissante créent également des risques en matière de protection des données.

Pour fonctionner efficacement, les systèmes d’IA ont besoin de grandes quantités de données—souvent personnelles, comportementales ou même biométriques. Dans les cas d’utilisation en cybersécurité comme l’analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA), la détection des menaces liées à l’identité et la gestion des menaces internes, le moteur d’IA doit surveiller et analyser en continu l’activité des utilisateurs sur plusieurs canaux. Cela ouvre la porte à une collecte excessive de données, à des risques de surveillance et à une non-conformité avec les lois régionales sur la vie privée.

Les principaux défis en matière de protection des données dans l’IA :

Manque de consentement et de transparence

De nombreuses applications d’IA, en particulier celles intégrées dans des plateformes SaaS tierces, collectent et traitent les données des utilisateurs sans indiquer clairement comment ces données sont utilisées. Cela se fait souvent par le biais de politiques de confidentialité complexes, de formulaires de consentement vagues ou de mécanismes d’exclusion dissimulés dans les petites lignes—des pratiques qui ne répondent pas aux attentes actuelles en matière de conformité, telles que définies par des cadres comme le RGPD ou la CPPA.

Par exemple, certains outils de détection des menaces en temps réel peuvent surveiller passivement l’activité des utilisateurs, les journaux d’accès et le comportement du système sans que l’utilisateur en soit conscient. Bien que ces processus soient conçus pour améliorer la posture de sécurité, l’absence de consentement éclairé et de transparence sur l’utilisation des données peut exposer l’organisation à des risques juridiques et nuire à sa réputation.

Les régulateurs et les autorités de protection des données ont commencé à sévir contre cette approche dite de « consentement implicite ». Dans des cas récents à travers l’Union européenne, des entreprises ont été condamnées à des amendes de plusieurs millions d’euros pour ne pas avoir obtenu un consentement spécifique et éclairé de la part des utilisateurs dont les données ont été utilisées pour entraîner des systèmes d’IA.

Algorithmes opaques par nature

De nombreux modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond—en particulier les réseaux neuronaux—ne sont pas intrinsèquement explicables. Cela complique la tâche des équipes de cybersécurité, qui peinent à comprendre comment les modèles d’IA prennent certaines décisions, comme signaler un utilisateur comme malveillant, classer un e-mail comme tentative d’hameçonnage, ou déclencher des actions correctives automatisées.

Dans le domaine de la cybersécurité en entreprise, ce manque de transparence algorithmique n’est pas seulement un problème technique—c’est aussi une question de conformité et d’audit. En vertu de lois telles que le RGPD ou l’AI Act, les organisations doivent être en mesure d’expliquer comment les décisions automatisées sont prises, en particulier lorsque ces décisions ont un impact sur les utilisateurs ou les employés.

Sans cadres d’explicabilité adaptés, les responsables de la sécurité risquent de ne pas pouvoir justifier les actions de l’IA lors d’audits ou de litiges juridiques. Ce manque de transparence nuit également à la confiance dans le système lui-même, entraînant une réticence des parties prenantes internes à s’appuyer sur ces technologies.

Dérive des données et dégradation des modèles

Les modèles d’IA ne sont pas statiques — ils évoluent au fil du temps en fonction des données qu’ils reçoivent. Si ces données changent de manière significative (un phénomène appelé dérive des données), les performances du modèle peuvent se détériorer. Par exemple, un modèle entraîné sur le comportement des utilisateurs avant la pandémie pourrait ne plus être efficace dans un environnement de travail axé sur le télétravail.

En cybersécurité, un modèle dégradé peut entraîner :

• Faux positifs : signalement de comportements utilisateurs légitimes comme suspects.

• Faux négatifs : incapacité à détecter de véritables menaces désormais considérées comme « normales » par un modèle obsolète.

Sans surveillance continue et réentraînement régulier, les organisations risquent de s’appuyer sur des modèles défaillants, qui donnent une fausse impression de sécurité — un problème d’autant plus préoccupant lorsque des données sensibles sont en jeu.

Réutilisation des données dans différents cas d’usage

L’un des risques les plus souvent négligés lors du déploiement de l’IA est la dérive fonctionnelle : il s’agit de la réutilisation de données collectées à une fin précise pour un autre usage, sans consentement renouvelé. Par exemple, des données de télémétrie recueillies pour analyser les performances d’un système peuvent ensuite être utilisées pour entraîner des modèles de détection comportementale.

Cette pratique enfreint des principes juridiques fondamentaux tels que la limitation des finalités et la minimisation des données, qui sont au cœur de réglementations comme le RGPD, la CCPA, ou encore la future CPPA au Canada. Pire encore, elle peut entraîner un profilage non autorisé, un suivi comportemental inter-contextes, et des atteintes graves à la réputation si elle est découverte par les régulateurs ou les utilisateurs.

Une gouvernance de l’IA centrée sur la vie privée est désormais une nécessité pour les entreprises

Selon Gartner, d’ici 2026, les organisations qui adopteront une gouvernance de l’IA axée sur la transparence, la confiance et la sécurité verront une amélioration de 50 % des résultats commerciaux issus de leurs investissements en IA.

Pour instaurer la confiance et garantir la conformité dès le départ, les organisations doivent adopter une approche de protection de la vie privée dès la conception tout au long du cycle de vie de l’IA — de la collecte et l’entraînement des données jusqu’au déploiement des modèles et à la prise de décision.

Domaines clés à privilégier pour une gouvernance de la vie privée dans l’IA :

• Classification des données : Cartographiez et étiquetez toutes les données utilisées dans les systèmes d’IA — en particulier celles considérées comme des informations personnelles identifiables (PII) ou des données sensibles selon la législation en vigueur.

• Limitation des finalités : Définissez, documentez et appliquez des cas d’usage spécifiques pour les données au sein des pipelines d’IA. Évitez de surcharger vos modèles avec des données qui dépassent le périmètre initialement prévu.

• Évaluations des risques : Intégrez des Analyses d’Impact sur la Vie Privée (AIPD) et des Analyses d’Impact Algorithmiques (AIA) à votre processus de gouvernance de l’IA. Ces évaluations deviennent de plus en plus des exigences réglementaires.

• Outils d’explicabilité : Mettez en œuvre des frameworks open source tels que SHAP, LIME ou l’outil What-If de Google afin d’aider les parties prenantes non techniques à comprendre et à valider le comportement des modèles d’IA.

Une gouvernance efficace ne se limite pas à la conformité : elle renforce la confiance interne, accélère l’adhésion des dirigeants, et améliore la précision des modèles d’IA en les alignant sur les cas d’usage réels.

Technologies permettant une IA respectueuse de la vie privée

Les organisations visionnaires adoptent des technologies de préservation de la vie privée qui leur permettent d’innover avec l’IA sans compromettre la conformité ou l’éthique. Ces outils contribuent également à atténuer les risques liés à de futures réglementations sur les données.

• Apprentissage fédéré

Les modèles d’IA sont entraînés localement sur des appareils ou des serveurs utilisateurs, et seuls des résultats agrégés (et non les données brutes) sont partagés avec un système central. Cette architecture réduit le risque de fuite de données et améliore la conformité avec les lois sur la résidence des données.

• Confidentialité différentielle

Popularisée par Apple et le Bureau du recensement des États-Unis, la confidentialité différentielle garantit mathématiquement que les points de données individuels ne peuvent pas être retracés—même après analyse. Elle est idéale pour le partage anonymisé de renseignements sur les menaces entre organisations.

• Données synthétiques

Les données synthétiques reproduisent des distributions de données réelles, mais ne contiennent aucune information utilisateur authentique. Elles sont particulièrement utiles pour tester des outils d’IA, exécuter des simulations ou partager des jeux de données sans compromettre la confidentialité.

• Chiffrement préservant la vie privée (PPE)

Des méthodes avancées telles que le chiffrement homomorphe et le calcul multipartite sécurisé permettent aux modèles d’IA d’effectuer des calculs directement sur des données chiffrées. Cela signifie que les données sensibles peuvent rester chiffrées tout au long de leur cycle de vie, même pendant leur analyse.

Recommandations stratégiques pour les décideurs en cybersécurité

Pour intégrer l’IA dans votre infrastructure de sécurité sans exposer votre organisation à des risques liés à la vie privée, envisagez les étapes suivantes :

• Impliquer les experts en protection de la vie privée dès le départ

Faites participer les professionnels de la confidentialité aux projets d’IA dès la phase de conception et de planification, et non uniquement lors des vérifications finales de conformité. Cela garantit que la minimisation des données, les mécanismes de consentement et les obligations légales sont intégrés dès la conception du système, et non ajoutés après coup. La protection de la vie privée dès la conception n’est pas seulement une bonne pratique — c’est une exigence réglementaire selon le RGPD, la CPPA et l’AI Act de l’Union européenne.

• Auditer les flux de données

Élaborez un inventaire de données détaillé et en temps réel sur ce que vos systèmes d’IA ingèrent, traitent et produisent. Identifiez les données sensibles, les informations personnelles identifiables (PII), les données biométriques ou comportementales qui circulent à travers les modèles. Savoir où résident vos données — et comment elles circulent — est essentiel pour construire des systèmes d’IA fiables et défendables.

• Appliquer un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC)

Empêchez les fuites de données et les abus internes en mettant en place des contrôles d’accès stricts autour des ensembles de données d’entraînement, des sorties de modèles et des journaux d’audit. Tous les membres de l’équipe n’ont pas besoin d’accéder à toutes les parties d’un modèle d’IA — surtout lorsqu’il s’agit de données sensibles ou réglementées.

• Documenter et surveiller le cycle de vie de l’IA

Tenez des dossiers complets sur le cycle de vie de vos modèles — de la collecte des données et leur prétraitement à la sélection des algorithmes, l’entraînement, la gestion des versions et la mise hors service. Cette documentation est cruciale pour les audits, les examens de conformité et la responsabilité en cas de problèmes juridiques ou éthiques.

• Tester les biais et l’équité

Les modèles d’IA peuvent renforcer involontairement des biais s’ils sont entraînés sur des données non représentatives ou historiques. Si vos modèles influencent des décisions sensibles comme l’embauche, l’attribution de niveaux d’accès, ou la gestion des autorisations, vous devez tester les effets discriminatoires potentiels selon des critères tels que l’âge, le sexe, l’origine ethnique ou la localisation.

• Prévoir une réponse aux incidents pour les systèmes d’IA

Les systèmes d’IA peuvent échouer — ou être manipulés. Élaborez des protocoles spécifiques pour gérer des scénarios d’échec de l’IA, comme les faux positifs, l’empoisonnement de modèles ou les erreurs de décision. Cela inclut non seulement la détection et l’alerte, mais aussi des mécanismes d’escalade avec intervention humaine pour examiner ou contester les résultats suspects.

En suivant ces étapes, les responsables de la cybersécurité peuvent s’assurer que l’IA améliore les résultats en matière de sécurité sans exposer leur organisation à des risques inutiles — qu’ils soient liés à la vie privée, au droit ou à l’éthique. Dans le paysage actuel des menaces, une IA résiliente est une IA responsable — et cela commence par la gouvernance, la transparence et la confiance à tous les niveaux.

IA et Vie Privée : Le Mandat du RSSI pour une Innovation Responsable

À mesure que l’intelligence artificielle devient un moteur essentiel de la transformation des entreprises, le rôle du RSSI (Responsable de la Sécurité des Systèmes d’Information) s’élargit rapidement – allant au-delà de la sécurisation de l’infrastructure pour façonner une gouvernance éthique de l’IA. Plus que jamais, la protection de la vie privée est le socle de la confiance.

Une IA sans vie privée est un risque

Les modèles d’IA ne sont fiables que dans la mesure où les données et les processus qui les sous-tendent le sont. Sans confidentialité intégrée, même les IA les plus précises peuvent devenir :

• Un champ de mines en matière de conformité,

• Un risque pour la réputation,

• Une source de dette technique à long terme.

Alors que les réglementations mondiales sur l’IA évoluent – comme la loi européenne sur l’IA, ou la loi brésilienne – intégrer la protection de la vie privée dès la conception n’est plus une option.

Priorités concrètes pour les RSSI

• Normaliser les évaluations d’impact dès le lancement des projets : Intégrer les Évaluations d’Impact sur la Vie Privée (PIA) et les Évaluations d’Impact Algorithmiques (AIA) dans les cycles de développement logiciel (SDLC) et les cadres d’innovation.

• Encourager l’utilisation des données selon leur finalité : Exiger de la clarté sur quelles données personnelles sont utilisées, dans quel but, et pendant combien de temps.

• Contrôler l’accès tout au long du cycle de vie des données : Mettre en place des contrôles d’accès alignés avec les objectifs métiers et les exigences réglementaires.

• Préparer des revues relatives aux droits fondamentaux : Évaluer non seulement la performance technique, mais aussi l’impact sur les droits humains : biais, équité, autonomie et dignité.

• Opérationnaliser la minimisation des données : Poser la question : « Avons-nous réellement besoin de toutes ces données ? Tout le temps ? »

De la confidentialité réactive à proactive

De nombreux cadres restent réactifs – évaluant uniquement lorsque le risque est élevé. Mais les RSSI les plus avancés inversent cette logique :

• Automatiser la réévaluation périodique des processus à fort impact.

• Regrouper les évaluations d’impact pour réduire la fatigue et améliorer la clarté.

• Documenter et expliquer chaque décision liée à la conservation, l’accès et l’utilisation de l’IA sur les données.

La gouvernance de l’IA et de la vie privée n’est pas simplement une politique : c’est une discipline d’ingénierie. Les RSSI doivent piloter l’intégration des contrôles de sécurité et de confidentialité en tant que code, et pas seulement comme intention.

Le résultat ? Moins de remédiation. Plus de résilience. Et des systèmes d’IA en lesquels les utilisateurs, les régulateurs et les conseils d’administration peuvent avoir confiance.

Stratejm + Bell : Partenaires de confiance en cybersécurité pilotée par l’IA

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Sources

• IBM Security, Rapport sur le coût d’une violation de données 2024
• Capgemini Research Institute, Réinventer la cybersécurité avec l’intelligence artificielle
• Gartner, Principales tendances en matière de vie privée et de protection des données 2024
• Commission européenne, AI Act 2024
• Commissariat à la protection de la vie privée du Canada, Résumé de l’enquête sur Clearview AI
• Département du Commerce des États-Unis, Stratégie nationale pour une IA digne de confiance