L’ère de l’intelligence artificielle générative et l’augmentation des risques de partage de données sensibles

par Antoine Lemoine
L'ère de l'intelligence artificielle générative et l’augmentation des risques de partage de données sensibles

L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle générative (GenAI), notamment à travers les logiciels ChatGPT, BERT ou DALL-E, transforme la manière dont les données sont utilisées, partagées et protégées. Cette technologie qui permet de traiter et de générer de grandes quantités de texte et d’images accentue également les risques associés au partage de données sensibles.

Pourquoi l’IA générative pose-t-elle des risques particuliers concernant les données sensibles ?

Les modèles d’IA générative sont conçus pour apprendre à partir de vastes ensembles de données, parmi lesquels peuvent se trouver des informations personnelles ou sensibles. Par exemple, pour améliorer leur capacité à comprendre et à générer du texte, ces modèles sont formés sur d’énormes bases de données qui peuvent contenir des données issues de documents médicaux, de communications privées, ou encore d’informations financières.

Bien que ces données soient théoriquement anonymisées, il existe tout de même le risque que certaines de ces informations sensibles soient accidentellement révélées. Les modèles de GenAI, lorsqu’ils sont utilisés sans surveillance adéquate, peuvent à travers les réponses générées reproduire des fragments de ces données, exposant ainsi des informations privées ou confidentielles.

Les défis liés à la protection des données

L’un des principaux défis de l’IA générative est la difficulté de contrôler et de sécuriser les données utilisées pour entraîner ces modèles. Ces entreprises doivent faire preuve d’une grande vigilance dans la manière dont elles collectent, stockent et partagent leurs données.

En outre, l’augmentation de l’utilisation des plateformes d’IA générative pour des tâches telles que la rédaction de contenu, la création de code ou la synthèse de documents pose également des problèmes de conformité réglementaire. Dans de nombreux cas, les utilisateurs ne sont pas pleinement conscients des risques associés au partage de données sensibles sur ces plateformes.

IA générative et risques de cybersécurité

IA générative et risques de cybersécurité

Voici les risques les plus fréquents que vous devrez garder à l’esprit lors de l’usage d’une IA générative :

  • Risque de fuite de données : Lorsqu’une organisation utilise des outils d’IA générative pour traiter des données sensibles, ces informations peuvent être accidentellement divulguées à travers les contenus générés.
  • Utilisation malveillante : Des acteurs malveillants peuvent utiliser des modèles d’IA générative pour créer des contenus de phishing sophistiqués ou pour exploiter des informations sensibles de manière frauduleuse. Par exemple, un texte généré par l’IA peut sembler provenir d’une source légitime, augmentant ainsi les chances de succès d’une attaque.
  • Exposition involontaire des données personnelles : Les employés qui utilisent des plateformes de GenAI pour générer des résumés de rapports ou des analyses de données pourraient accidentellement inclure des informations sensibles qui ne devraient pas être partagées, augmentant les risques de cybersécurité pour les entreprises et les organisations concernées.

Comment atténuer ces risques ?

À l’ère de l’IA générative, différentes mesures peuvent être adoptées pour minimiser les risques liés au partage de données sensibles :

  1. Sensibilisation aux risques : Nous devons tous être en mesure de reconnaître les risques associés à l’utilisation de l’IA générative. Sensibilisez votre entourage et vos employés à ces menaces et encouragez-les à adopter des pratiques de cybersécurité robustes.
  2. Augmenter votre vigilance : Soyez vigilant face aux attaques de phishing et améliorez la sécurité de vos comptes, notamment en choisissant des mots de passe forts.
  3. Adopter les bons outils : le choix d’une extension VPN pour Firefox (ou autre navigateur dont vous avez l’habitude), ainsi que l’installation d’un antivirus et d’un pare-feu, contribuent à améliorer votre sécurité en ligne face aux risques de fuites d’informations personnelles.
  4. Mettre en place des contrôles rigoureux : L’implémentation de contrôles stricts sur les données utilisées pour entraîner et alimenter les modèles d’IA est essentielle. Cela inclut l’utilisation de techniques de pseudonymisation et de chiffrement pour protéger les données sensibles.

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