Sécurisez l'innovation en matière d'IA sans interruption

Selon le rapport 2025 sur l'état de la sécurité et de la gouvernance de l'IA, les principaux risques cités par les entreprises sont l'exposition des données sensibles (52 %) et la conformité réglementaire (50 %). Parmi les autres menaces émergentes, on trouve l'IA fantôme, l'injection de prompts et le vol de modèles. Une défense complète nécessite de sécuriser simultanément les données, le modèle et la couche d'interaction de l'utilisateur.

L'IA fantôme se produit lorsque les employés utilisent des modèles ou des ensembles de données non autorisés, contournant ainsi la gouvernance informatique. Pour la détecter, les entreprises ont besoin d'outils de découverte automatisée. Security Command Center de Google Cloud fournit un inventaire en temps réel de tous les assets d'IA, y compris les modèles "fantômes" non autorisés. Les équipes de sécurité disposent ainsi de la visibilité nécessaire pour appliquer des règles de sécurité cohérentes aux modèles non autorisés, ce qui réduit les risques sans perturber les workflows métier.

Bien que le manque de compétences soit un obstacle courant (cité par 53 % des entreprises), vous n'avez pas besoin de tout créer de A à Z. Google Cloud intègre la sécurité de l'IA directement dans sa plate-forme existante. Des outils comme Security Command Center utilisent l'IA pour résumer les menaces et recommander des correctifs. Votre équipe de sécurité peut ainsi gérer les risques liés à l'IA sans avoir besoin d'être experte en data science.

Pour sécuriser l'IA agentive, il faut traiter les agents autonomes comme des identités à forte valeur ajoutée. Contrairement aux utilisateurs standards, les agents ont besoin de stratégies IAM (Identity and Access Management) strictes qui appliquent le principe du moindre privilège. Google Cloud vous aide à mapper les chemins d'interaction des agents et à attribuer des identités spécifiques aux agents, en veillant à ce qu'ils ne puissent accéder qu'aux données nécessaires à leurs tâches spécifiques.

Oui. Google Cloud prend en charge une stratégie de sécurité multimodèle. Que vous utilisiez des modèles propriétaires comme Gemini ou des modèles Open Source tiers sur Vertex AI, vous pouvez appliquer des garde-fous d'exécution unifiés à l'aide de Model Armor. Cela protège votre pile contre les injections de prompt et les fuites de données, quel que soit le fournisseur de modèle sous-jacent.

Model Armor fournit une couche de sécurité dédiée qui filtre les injections de prompt et les fuites de données sensibles avant qu'elles n'atteignent le modèle, ce qui élimine le besoin d'intercepteurs codés sur mesure. Il détecte et bloque les requêtes malveillantes (comme les tentatives de jailbreak du modèle) et filtre les contenus dangereux avant qu'ils n'atteignent vos applications, protégeant ainsi vos données et la réputation de votre marque.

Pour éviter les fuites de données, il faut adopter une approche de défense en profondeur. Google Cloud propose l'informatique confidentielle pour chiffrer les données pendant leur traitement (en cours d'utilisation), ainsi que des contrôles Data Loss Prevention (DLP, protection contre la perte de données) qui peuvent analyser et masquer automatiquement les informations sensibles (comme les informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur) dans les réponses des modèles avant qu'elles ne soient présentées aux utilisateurs.

Pour les secteurs réglementés, la souveraineté des données consiste à conserver les données sensibles dans des limites physiques et numériques spécifiques. Google Sovereign Cloud vous permet d'adopter l'IA tout en conservant un contrôle total sur la résidence des données et les clés de chiffrement (à l'aide d'External Key Manager), ce qui vous permet de respecter les réglementations régionales telles que le RGPD ou les lois locales sur les données.

Le framework d'IA sécurisé (SAIF) est le plan de Google pour une adoption responsable de l'IA. Il est conçu pour aider les entreprises à intégrer la sécurité dans leur cycle de vie de développement de l'IA. Il s'aligne sur les normes du secteur pour vous aider à évaluer les risques, à automatiser les contrôles et à créer une culture de la sécurité qui évolue aussi vite que votre innovation en matière d'IA.

La sécurité se concentre sur les défenses techniques (comme les pare-feu et le chiffrement), tandis que la gouvernance se concentre sur les règles, la responsabilité et la gestion des risques. Comme le souligne notre guide "L'innovation par l'IA sans interruption", pour réussir l'adoption de l'IA, il faut à la fois des outils de sécurité robustes pour appliquer les contrôles et un cadre de gouvernance pour définir qui est responsable des décisions liées à l'IA et de l'utilisation des données.