Sécuriser l’IA pour en exploiter pleinement le potentiel
L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans tous les métiers de l’entreprise. Si elle ouvre de nouvelles opportunités en matière d’efficacité opérationnelle, l’IA soulève également de nombreuses questions autour de la gouvernance, de la sécurité des données et de la maîtrise des risques.
C’est pour répondre à ces enjeux que se tenait, le 17 septembre dernier, la Matinale Silicon. Cet événement réunissait experts, décideurs IT, acteurs de la cybersécurité et fournisseurs de solutions autour d’un objectif commun : partager des retours d’expérience concrets et des bonnes pratiques pour accompagner les organisations dans leurs transformations numériques.
À l’occasion de cette matinée, SIGMA apportait son expertise sur l’un des sujets les plus préoccupants du moment : les risques liés aux usages non maîtrisés de l’intelligence artificielle.
Une intervention dédiée aux risques du Shadow IA
Comment reprendre le contrôle de ses données alors que les usages de l’IA se multiplient dans l’entreprise ? À partir de situations concrètes observées sur le terrain, Thomas Bertrand partage les principaux risques liés au Shadow IA et les leviers permettant de les maîtriser sans bloquer l’innovation.
Partage de documents confidentiels dans des assistants IA, transmission involontaire de données sensibles, utilisation d’applications non validées par la DSI : autant de situations qui exposent aujourd’hui les organisations à de nouveaux risques de fuite d’information.
Une approche pragmatique pour reprendre le contrôle de la donnée
L’objectif de cette prise de parole n’est pas d’opposer innovation et sécurité. Au contraire, SIGMA partage sa vision d’une adoption maîtrisée de l’intelligence artificielle, fondée sur une meilleure connaissance des données sensibles, une visibilité accrue sur les usages et la mise en place de mécanismes de protection adaptés.
Pour y parvenir, les experts SIGMA s’appuient sur un trio de leviers complémentaires : le DSPM (Data Security Posture Management) pour identifier et cartographier les données sensibles, le DLP (Data Loss Prevention) pour prévenir les fuites d’information et l’ITM (Insider Threat Management) pour détecter les comportements à risque et les usages non maîtrisés. Ensemble, ces approches permettent de reprendre le contrôle sur la donnée tout en accompagnant l’adoption de l’IA au sein de l’entreprise.
À travers un retour d’expérience terrain, les participants découvriront également comment ces dispositifs peuvent être déployés progressivement afin de sécuriser les usages sans freiner les métiers.
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